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AI研修とは、社員が生成AIの使い方やリスク、業務での使い方を学ぶ研修です。対象者別に学ぶ内容、研修の形...
2026.10.27
AI研修とは、社員が生成AIを含むAIの使い方、利用のルールとリスク、自社の業務での使い方を学ぶ研修です。エンジニア向けには、開発の技術も扱います。外部に頼む前に決めることは後半の「頼む前に決める7項目」にまとめました。とくに先に決めたいのは次の4つです。誰に学ばせるか、何ができるようになればよいか、どの形で学ばせるか、社内のAI利用ルールがあるか。この4つが決まっていると、研修会社から比べられる提案が返ってきます。
この記事の結論
上位に出てくるAI研修の記事の多くは、研修会社が自社の研修を案内するために書いたものです。本記事は、発注先を探す企業に複数の会社を紹介する立場で書いています。特定の研修会社に寄せず、外部に頼まなくてよい場合も含めて判断の材料を並べます。
目次
AI研修は、生成AIの使い方、ルールとリスク、業務での使い方、開発の技術という4つの領域を、対象者に合わせて組み合わせて学ぶ研修です。「ChatGPTの使い方講座」だけを指す言葉ではありません。何を学ばせるかで、頼む会社も費用も変わります。
| 領域 | 主な内容 | 主な対象 |
|---|---|---|
| 生成AIの使い方 | 指示文の書き方、要約・下書き・翻訳・資料作成への使い方、出力の確かめ方 | 全社員 |
| ルールとリスク | 入力してはいけない情報、著作権、誤った回答(もっともらしい誤り)への備え、社内ルールの読み方 | 全社員・管理職 |
| 業務での使い方 | 自社の業務のどこに使うかの選び方、部署ごとの使い方の型づくり、効果の測り方 | 管理職・推進担当 |
| 開発の技術 | AIを組み込んだ仕組みの作り方、データの扱い、AIを使った開発の進め方 | エンジニア |
プログラミングや情報セキュリティなど、IT研修全体の話は「IT研修とは?」で扱っています。本記事は、生成AI研修を含むAI研修に絞って書きます。
AI研修は、対象者ごとに「研修のあとにどうなっていてほしいか」を決めると中身が決まります。全社員には安全に日常業務で使えること、管理職・推進担当には部署で使う場面を決めて回せること、経営層には方針とルールを承認できることが求められます。エンジニアには、AIを使った仕組みを社内で作れることが求められます。
| 対象 | 主に学ぶこと | 研修のあとに目指す状態 | 合いやすい研修の形 |
|---|---|---|---|
| 全社員 | 生成AIの基本操作、指示文の書き方、入力してはいけない情報、出力の確かめ方 | 会社が認めたツールで、日常業務の下書き・要約・整理に使える | オンライン、eラーニング+短い演習 |
| 管理職・推進担当 | 部署の業務からAIを使う場面を選ぶ方法、ルールの運用、使われているかの測り方 | 部署で使う場面を決め、使われ方を確かめて改善できる | 手を動かす演習(ワークショップ)、伴走支援 |
| 経営層 | AIで変わる業務と投資の判断、リスクと責任の所在、全社方針の立て方 | AI活用の方針・予算・社内ルールを承認できる | 少人数の講義と討議 |
| エンジニア | AIを組み込んだ開発、データの扱い、AIを使った開発の進め方 | 社内でAIを使った仕組みを作り、保守できる | 集合研修、演習中心のカリキュラム |
どこから始めるかは、社内のAI利用の状況で決めます。まだ誰も使っていない会社なら、全社員向けの使い方とルールの研修が出発点です。一部の社員が個人の判断で使い始めている会社なら、先にルールを決めます。そのうえで管理職・推進担当に「どの業務で使うか」を決めてもらってから、全社に広げると研修の中身がぶれません。
研修の形は、受講する人数、拠点の散らばり、業務時間を確保できるか、研修のあとに定着まで支援が要るか、の4つで選びます。業務に落とし込むなら講師派遣・演習・伴走支援が向きます。基礎を広く届けるならオンラインやeラーニングが向きます。次の表は、一般的な使い分けの目安です。
| 研修の形 | 向く場面 | 気をつけること | 費用の決まり方 |
|---|---|---|---|
| 集合研修・講師派遣 | 同じ拠点の社員にまとめて教えたい。質問しながら進めたい | 拠点が散らばると移動や日程の調整が要る | 1回・1日ごとの料金に、人数の上限や交通費が加わる |
| オンライン(ライブ配信) | 拠点が散らばっている。全社員に同じ内容を同時に届けたい | 画面越しだと演習の進み具合が見えにくい | 1回ごとの料金。人数で変わることがある |
| eラーニング(動画教材) | 受講者が自分の都合で学びたい。新しく入った社員にも同じ内容を届けたい | 自社の業務に合わせた演習が入りにくい。受講状況を確認する仕組みが要る | 1人・1IDごとの料金。人数で割引されることがある |
| 手を動かす演習(ハンズオン・ワークショップ) | 自社の実際の業務を題材に、その場で使い方の型を作りたい | 題材にする業務と資料を社内で事前に用意する必要がある | 題材を作り込む度合いで変わる |
| 伴走・定着支援 | 研修のあと、現場で使われるところまで支援してほしい | 期間と、支援する側・社内のそれぞれの役割を契約前に決めておく | 月額で、最低の契約期間が付くことがある |
形は1つに絞る必要はありません。たとえば次のような組み合わせもできます。
AI研修の費用は、人数、日数、自社向けの作り込みの有無、研修後の支援の有無で決まります。公開料金は1人あたり2万円台から22万円ほどまで開きがあり、真ん中あたりは3万6千円ほどです(税別の表記は税込に換算。税の記載が無い1社は表示どおり)。
当メディアは2026年10月27日に、AI研修(法人向け)の料金を自社サイトで公開している7社のページを確認し、費目ごとに集計しました。税別の金額は1.1倍して税込に揃えています(税の記載が無いものは表示どおり)。3社以上が公開している費目は、金額の幅と真ん中あたりの金額を出しました。それ未満の費目は、各社の金額をそのまま並べています。
当メディアが2026年10月27日に確認した公開料金
| 費目 | 公開されている料金 | 含まれるもの・条件 |
|---|---|---|
| 1人あたりの受講料 | 2万円台〜22万円ほど、真ん中あたりは3万6千円ほど | 4社の公開料金を集計。税別は税込に換算、税の記載が無い1社は表示どおり |
| 講師派遣・集合研修(1回・1日あたり) | 例1:30万円〜(税別) | カリキュラム設計・事前の聞き取り、テキスト・資料一式、当日の講師派遣、研修後のレポート |
| — | 例2:30万円(税別) | 30名まで。それより多い人数は50万円(税別) |
| eラーニング | 例1:追加1名ごとに7,500円(税別) | 基本プランの10名を超える分 |
| — | 例2:1IDあたり1,650円(税の記載なし) | 20IDから。定額で全動画が受け放題、人数による割引あり |
| 伴走支援・定着支援(月額) | 例1:月5万円から(税別) | 顧問・個別指導。最低3か月 |
| — | 例2:月50万円〜(税の記載なし) | 研修内容・人数・時間・訪問場所などで変わる |
公開料金とは別に、発注の規模感も見ておくと予算の目安になります。レディクル経由で決まる案件では、AI研修を含むIT研修の案件は一括で40万〜260万円ほどが中心です。AI研修だけを集計した金額ではありません。公開料金は1人・1回の単価、こちらは研修全体を一括で頼んだときの金額、という違いがあります。
見積もりを比べるときは、次の条件をそろえて依頼します。条件がそろっていないと、安い・高いの判断ができません。
AI研修には、厚生労働省の人材開発支援助成金が使える場合があります。この制度は改正が多いため、助成率・上限額は他の記事の数字に頼らないでください。研修会社を決める前に、最新の支給要領と管轄の労働局で確かめてください。
厚生労働省の公式ページには、次のことが書かれています。
発注する側は、次の順で進めると手戻りを防げます。
「最大〇%助成」と書かれた記事や広告を見ても、その数字は改正前のものかもしれません。今年度の数字は公式の資料で確かめてください。
研修会社を選ぶ前に、社内で7つの項目を決めておきます。目的、対象者、人数、期間、社内のAI利用ルールの有無、使えるAIツール、効果の測り方です。これが決まっていないまま相談すると、どの会社からも一般的な研修の案内しか返ってこず、比べられません。
外部の研修会社に頼む価値が出るのは、次の3つのどれかに当てはまるときです。
全員に同じ基礎知識をそろえたいだけなら、外部の研修を買わずに済むこともあります。
| 進め方 | 合う状況 | 合わない状況 |
|---|---|---|
| 社内勉強会 | 社内に使い慣れた人がいる。少人数から始めたい | 教える人の業務が回らなくなる。リスクの説明に責任を持てる人がいない |
| eラーニング(既製の教材) | 全員に同じ基礎を届けたい。拠点が散らばっている | 自社の業務やルールに合わせた内容が要る |
| ツールを先に入れる | 使い方が簡単なツールで、まず触れてもらいたい | 入力してよい情報のルールがまだ無い |
| 外部の研修会社 | 教えられる人がいない。業務への落とし込みやルールづくりも一緒に進めたい | 目的と対象者が決まっていない(決めてから頼む) |
次の7項目を決めて相談すると、自社向けの提案を引き出せます。全部が決まっていなくても相談はできます。ただ、決まっていない項目は「未定」と伝えたほうが、提案の前提がずれません。
| 項目 | 決めること | 決めずに頼むと起きること |
|---|---|---|
| 目的 | 研修のあとに何ができるようになっていればよいか(例:議事録の要約に使える) | 「AIの基礎」のような一般的な研修になる |
| 対象者 | 全社員・管理職・推進担当・経営層・エンジニアのどれか | 受講者のレベルが混ざり、内容が誰にも合わない |
| 人数 | 受講する人数と、何回に分けるか | 見積もりの前提が会社ごとにそろわない |
| 期間 | いつまでに始め、いつまでに終えるか。研修後の支援期間 | 助成金の手続きや社内の承認が間に合わない |
| 社内のAI利用ルール | ルールがあるか。無ければ研修と一緒に作るか | 研修で教えた使い方が、あとで社内ルールと食い違う |
| 使えるAIツール | 会社として使ってよいツール(例:ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini) | 研修で使ったツールを、職場では使えない |
| 効果の測り方 | 研修の前後で何を比べるか(下記) | 報告が受講後アンケートの満足度だけになる |
予算の目安は、前の「費用の目安」の公開料金と、見積もりの条件をそろえる4点(人数と回数・作り込み・研修後の支援・内訳)から組み立てます。
研修会社の違いは、4つの点を初回の打ち合わせと提案書で確かめると見えてきます。自社の業務に合わせた演習をどこまで作るか、講師の実務経験、研修後の支援の中身、実績の示し方です。
| 基準 | 打ち合わせで聞くこと | 提案書で見るところ |
|---|---|---|
| 自社に合わせた演習 | 「当社のどの業務を題材にしますか。題材は誰が用意しますか」 | 演習の題材が自社の業務名で書かれているか |
| 講師の実務経験 | 「講師は、AIを業務でどう使ってきた人ですか」 | 講師の経歴が、肩書だけでなく担当した業務で書かれているか |
| 研修後の支援 | 「研修のあと、質問はどこまで受けてもらえますか。期間は」 | 支援の範囲・期間・回数が書かれ、見積もりの内訳に入っているか |
| 実績の示し方 | 「当社に近い業種や規模での進め方を教えてください」 | 対象者・目的・研修の形が分かる形で書かれているか、社数だけか |
研修の効果は、受講後アンケートの満足度ではなく、研修の前後で同じ指標を比べて測ります。指標は、業務でAIを使っている人の割合、特定の業務にかかる時間、AIを使って改善した業務の件数などです。研修を始める前に基準になる値を取っておかないと、あとから比べられません。
レディクルの企業ページに登録があり、AI研修に対応できる13社を、目的ごとに2〜4社ずつ紹介します。ここに載せた会社のほかにも、レディクルは企業ページを公開していないパートナー企業も含めて紹介できます。
目的ごとの会社と得意なことを一覧にしました。社名から各社の紹介に移れます。
全社員に生成AIの使い方を広めたい
| 会社名 | 得意なこと |
|---|---|
| AI研修/生成AI/学び直し(リスキリング)/業務効率化 | |
| Besdy |
AI研修/生成AI/ChatGPT/Copilot |
| AI研修/AI活用/AIエージェント/データ分析 | |
| AI研修/AIエージェント/AIコンサル/Gemini |
経営層・管理職・推進担当が、AI活用の方針とルールを作りたい
| 会社名 | 得意なこと |
|---|---|
| 経営層向けAI研修/階層別AI研修/AIリテラシー研修/生成AI研修 | |
| AI研修/AI診断/AI定着/AI人材 | |
| ノーチラス・キャピタル |
AI研修/セキュリティ研修/セキュリティ対策/AIコンサル |
| AI研修/AI導入支援/AIコンサル |
エンジニアを育てて、社内で開発できるようにしたい
| 会社名 | 得意なこと |
|---|---|
| インターネット・アカデミー |
AI研修/エンジニア研修/プログラミング研修/IT研修 |
| AI研修/システム内製化/内製化/業務システム | |
| AI研修/AI内製化支援/AI活用/AI開発 |
研修の企画・運営と助成金の申請まで任せたい
| 会社名 | 得意なこと |
|---|---|
| AI研修/DX研修/IT研修/エンジニア研修 | |
| 大東コーポレートサービス |
AI研修/IT研修/RPA(定型作業の自動化)/業務効率化 |
全社員向けでは、会社で使えるツールに合わせた内容にできるかを見てください。研修のあと、現場で使われるまでの支援があるかも確かめてください。

AI導入研修からAIコンサルティング、AI開発までを一社で手がける会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社デジライズ |
| 所在地 | 東京都港区 |
| 得意なこと | AI研修/生成AI/学び直し(リスキリング)/業務効率化/Microsoft365/AIコンサル/AI開発 |
研修だけで終わらせず、使うツールの選定、研修後の定着、評価制度づくり、開発まで同じ会社に続けて頼めるのが特徴です。企業ページでは、法人向けのAI研修を400社以上に提供していると紹介しています。研修は、動画とワークショップに6か月の伴走を組み合わせたプログラムとして案内されています。
研修のあと、社内でAIを使った仕組みづくりまで進める見込みがある企業なら、依頼先を途中で替えずに済む点が合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 全社員向けの生成AI研修を入口にして、使うツール選びから評価制度づくり、業務の自動化までを一社にまとめて任せたいとき。
相談の前に 研修のあとの定着や評価制度まで一続きで支援する会社なので、今回頼むのが研修だけなのか、その先までなのかを社内で決めておく。
最初に確かめたいこと 研修後の伴走期間に、受講者が実務で使えているかを何で確かめ、評価制度へどうつなげる進め方なのか。

DXコンサルティング、AI教育、AIプロダクト開発の3つを軸にする会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | Besdy株式会社 |
| 所在地 | 東京都中央区 |
| 得意なこと | AI研修/生成AI/ChatGPT/Copilot/Gemini/DXコンサルティング |
AI教育では、次の3つを扱うと企業ページに書かれています。
外資系コンサルティング会社の出身者を中心とした少数のチームだと紹介しています。対応分野にChatGPT・Copilot・Geminiが並んでいるため、社内で使うツールがすでに決まっている企業は、ツール名を出して相談すると話が具体的になります。
コンシェルジュから一言
合う依頼 生成AIの使い方を広めると同時に、基幹システムの見直しも控えている会社が、研修と仕組みの構想を同じ相手に頼みたいとき。
相談の前に 「明日から使える」実務直結の研修を掲げているので、部署ごとに生成AIで減らしたい作業をいくつか挙げておく。
最初に確かめたいこと 研修の題材を自社の実際の資料や業務から作れるか、情報の扱いのルール(セキュリティと統制)の講義も同じ研修に組み込めるか。

生成AIからデータ分析の基礎までを、自社に合わせて組み立てる社内研修を提供する会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社ししまろ |
| 所在地 | 東京都台東区 |
| 得意なこと | AI研修/AI活用/AIエージェント/データ分析/データ活用/BI/DX |
データ分析の支援やAI開発を本業とする会社です。教育支援として、社内研修やセミナーの教材作成、講師派遣にも対応すると企業ページに書かれています。データ分析やAI活用に関する書籍を執筆した実績があるとも紹介しています。
生成AIの使い方だけでなく、社内のデータを読み解く力も合わせて社員に付けたい企業に合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 生成AIだけでなく、データの集め方や読み方まで社員に身につけさせ、分析を外に頼らず回せる組織にしたいとき。
相談の前に 教材を会社ごとに作る研修なので、社内にどんなデータがどこにあり、誰がどう使っているかを一覧にしておく。
最初に確かめたいこと 生成AIとデータ分析の基礎をどの順番で組み、研修後に社員が自分で分析を進められるようになったかを何で見極めるのか。

生成AIを使った業務効率化を支援する、DX推進の会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社グラファー |
| 所在地 | 東京都渋谷区 |
| 得意なこと | AI研修/AIエージェント/AIコンサル/Gemini/Google Workspace/業務システム |
全社員が使える生成AIの環境づくりから、研修、開発支援、運用までを続けて支援する会社です。企業ページでは、研修はeラーニングではなく実地で行う形だと案内しています。内容は基礎から、Gemini・Copilotなどの活用、AIを前提にした開発の進め方・組織づくりまでとされています。
大きな企業の全社展開を得意としているため、職種を問わず全社に一斉に広げたい企業に合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 研修をしても使う人が増えない大きな会社が、職種を問わず使える環境づくりと研修を一緒に進めたいとき。
相談の前に 今の業務にAIを足すのではなく、業務の流れをAI前提で組み直す進め方なので、手間の大きい業務の流れを図にしておく。
最初に確かめたいこと 社内の情報を安全に扱える利用環境を先に整えるのか、研修と並行するのか、全社に広げる順番を聞いておきたい。
方針やルールづくりでは、研修の中身よりも、統制の仕組み(ガバナンス)や定着の進め方まで支援できるかを見てください。

AI導入を技術検証で止めず、業務で使われる仕組みにすることを掲げる会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社Praxis |
| 所在地 | 東京都渋谷区 |
| 得意なこと | 経営層向けAI研修/階層別AI研修/AIリテラシー研修/生成AI研修/AIワークショップ/DX研修/DXコンサル |
企業ページでは、発注する側の推進・管理の力を育てる研修と、AIガバナンスの構築支援に力を入れていると紹介しています。在籍者として、東京大学松尾研究室のAI開発事業ディレクターや、内閣府の規制改革推進会議の専門委員を挙げています。
経営層向け・階層別の研修が対応分野にあるため、役職ごとに学ぶ内容を分けたい企業に合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 試しに作ったAIが検証どまりで止まっており、発注側として要件を決め、危険を管理できる人と社内の決まりを整えたいとき。
相談の前に 検証で止まった理由を「要件が決まらない」「危険の判断ができない」などに分けて書き出しておくと、育成と統制のどちらから始めるかを決めやすい。
最初に確かめたいこと 経営層向けと現場向けで研修を分けて組めるか、AIの利用規程づくりまで同じ支援に含められるか。

独自のAI成熟度モデルで現状を診断し、DXの道筋づくりまで支援する会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社SynapXion |
| 所在地 | 東京都港区 |
| 得意なこと | AI研修/AI診断/AI定着/AI人材/ロードマップ策定/DX推進/導入支援 |
組織の成熟度を段階で測る考え方(CMMI)を土台にした独自のモデルで、現状と目指す姿の差を洗い出します。そこから、DX推進の道筋づくりと組織の変革までを支援すると企業ページに書かれています。
現場の活用の度合いに合わせて段階的に定着を設計するとしているため、部署ごとに使い方の差がある企業に合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 部署ごとにAIの使い方がばらばらで、全社でどこまで進んでいるかを測り、段階を踏んだ計画にまとめたいとき。
相談の前に 独自の物差しで今の姿とあるべき姿の差を見る進め方なので、部署ごとの利用状況と、将来どうなっていたいかを書き出しておく。
最初に確かめたいこと 診断の結果を人材育成や社内の雰囲気づくりの手立てにどう落とし込み、段階ごとに何を達成の目安にするのか。

セキュリティの専門家と事業の実務家が、AIを成果につなげる体制づくりを支援する会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | ノーチラス・キャピタル株式会社 |
| 所在地 | 東京都千代田区 |
| 得意なこと | AI研修/セキュリティ研修/セキュリティ対策/AIコンサル/AX(AIによる業務の変革) |
企業ページでは、自社を研修だけの会社ではないと位置づけています。そのうえで、フェーズに合わせて選べる4つの支援を挙げています。
権限の設計、データの統制、操作の記録(監査ログ)を作り込むとしています。顧客情報や契約書など、機密性の高い情報を扱う部署にAIを広げたい企業に合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 顧客情報や契約書を扱う部署にもAIを広げたいが、情報漏れが心配で社内の決まりを作れずにいるとき。
相談の前に 権限の分け方や操作記録の残し方まで作り込む進め方なので、AIに触れさせたくない情報と、それを扱う部署を洗い出しておく。
最初に確かめたいこと 支援が終わったあと、自社専用の設定ファイルや運用ルールがどんな形で手元に残り、誰が更新していく想定なのか。

課題の言語化から、AI導入と人材育成までを続けて支援するコンサルティング会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 合同会社新井コンサルティング |
| 所在地 | 埼玉県さいたま市岩槻区 |
| 得意なこと | AI研修/AI導入支援/AIコンサル |
企業ページでは、40年にわたるシステムエンジニア経験を土台に、経営判断に役立つIT・AIの活用を支援すると紹介しています。まだ言葉にできていない課題を整理するところから始めて、AI導入と、活用する人材の研修・教育までを合わせて支援するとしています。
AIを何に使うかがまだ決まっていない段階の企業に合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 AIを使えと言われたものの、自社で何に使うのかがまだ言葉になっていない段階で、目的の整理から始めたいとき。
相談の前に 言葉になっていない課題の整理から付き合う進め方なので、困りごとは箇条書きのままでよく、経営として決めたいことを横に並べておく。
最初に確かめたいこと 整理した目的を、導入の検討と社員の研修へどうつなげていくのか、その道筋を最初に示してもらえるか。
エンジニア向けでは、自社の開発環境に合わせたカリキュラムにできるかを見てください。演習の中身が、研修後に社内で担わせたい開発に近いかも確かめてください。

開発の基礎からチーム開発の演習、不具合の見つけ方までを扱う、エンジニア育成の研修会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | インターネット・アカデミー株式会社 |
| 所在地 | 東京都新宿区 |
| 得意なこと | AI研修/エンジニア研修/プログラミング研修/IT研修/新卒研修/DXコンサル |
企業ページでは、1,200社を超える企業への研修実績と、IT教育で30年以上積み重ねたノウハウがあると紹介しています。顧客の開発環境や要望に合わせた研修にも対応し、レベル差のある受講者にも合わせられるとしています。神奈川工科大学と共同で開発したAI講座もあると書かれています。
エンジニアの基礎研修とAI研修を、同じ会社でまとめて組みたい企業に合います。
コンシェルジュから一言
合う依頼 経験に差がある社員をまとめてエンジニアに育て、チームで開発できるところまで持っていきたいとき。
相談の前に 自社の開発環境に合わせた研修も組めるので、使っている言語や道具と、研修後に任せたい開発の中身を書き出しておく。
最初に確かめたいこと 受講者の習熟に差が出たとき遅れた人をどう支え、チーム開発の演習で何ができれば修了とみなすのか。
製造業の現場のDXに強い、システム開発の会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社Funnel |
| 所在地 | 京都府京都市伏見区 |
| 得意なこと | AI研修/システム内製化/内製化/業務システム/IoT/製造業/工場 |
製造業向けの生産管理システムや、IoTを使った生産ラインの効率化を得意とする会社です。画像認識による品質管理や需要予測など、AIを既存の業務に組み込む開発も手がけています。対応分野には、AI研修とシステムの内製化が並んでいます。
工場の現場にAIを組み込む開発を、いずれ社内で担えるようにしたい製造業に合います。研修の形や期間は企業ページに書かれていないため、相談の際に確かめてください。
コンシェルジュから一言
合う依頼 工場の生産管理やエクセル頼みの業務を、外注任せにせず社内でシステム化していきたい製造業のとき。
相談の前に 既製品に頼らず自社の強みに合わせて作る考え方なので、紙や手作業が残る工程と、職人の勘に頼っている作業を洗い出しておく。
最初に確かめたいこと 開発を請け負うだけでなく、社内の担当者が作り方を覚えて引き継げる進め方をどこまで組めるのか。

広告代理店とコンサル会社の両方の性格を持つ、企画・ディレクションの会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社アイデアプラス |
| 所在地 | 愛知県名古屋市中区 |
| 得意なこと | AI研修/AI内製化支援/AI活用/AI開発/AIコンサル/業務システム/需要予測 |
聞き取りやワークショップから、表に出ていない課題まで引き出し、担当者が全工程に伴走する進め方を取る会社です。対応分野に、AI研修とAIの内製化支援を挙げています。
AIの使い道の企画から社内での開発までを、ひとつの相手と進めたい企業に合います。研修の内容は企業ページに詳しく書かれていないため、相談の際に確かめてください。
発注者の声
「展示会ブースの企画から設置まで、スムーズに進行していただき大変感謝しております。」
社名非公開様/展示会・見本市 企業ページで全文を読む
コンシェルジュから一言
合う依頼 社内でAIを作れる人を育てたいが、何を作り誰に届けるかという企画の段階から一緒に考えてほしいとき。
相談の前に 聞き取りと話し合いの場から隠れた課題を引き出す進め方なので、解きたいことを決め打ちせず、部署ごとの困りごとをそのまま持ち込む。
最初に確かめたいこと 本業は企画と制作の進行役なので、AIの内製化支援を自社で担うのか、専門家を呼んで管理する形なのかを最初に確かめたい。
企画・運営を任せる場合は、研修の手配だけでなく、社内の承認を取るための資料づくりや、助成金の手続きまでどこを担ってくれるかを見てください。

研修の企画・開催、講師派遣、助成金の申請代行をまとめて支援する会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社キューズフル |
| 所在地 | 大阪府大阪市北区 |
| 得意なこと | AI研修/DX研修/IT研修/エンジニア研修/講師派遣/助成金の申請代行/学び直し(リスキリング)/人材育成 |
企業ページでは、教育コンサルティング会社、社会保険労務士事務所、講師派遣の組織などを持つグループだと紹介しています。研修の企画から助成金の申請代行までを一括で支援するとしています。上司や決裁者への提案も無料で支援すると書かれており、社内の承認を取るところから手を借りたい担当者に合います。
企業ページには、製造業向けにDX化を支援する研修を、助成金の申請代行と合わせて行った実績が載っています。
実績
コンシェルジュから一言
合う依頼 社員研修を毎年続けたいが、企画から講師の手配、助成金の申請までを人事だけでは回しきれないとき。
相談の前に 事業の展開や教育の計画を聞いたうえで決裁者向けの提案まで手伝う会社なので、今年度の研修予定と社内の承認の流れをまとめておく。
最初に確かめたいこと AIやDXの研修を助成金の要件に合わせて組む場合、講師の専門分野と受講の回数・時間の組み方をどう提案してもらえるか。

大東建託のグループ会社として、事務・人事の業務を集約して効率化してきた会社です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 大東コーポレートサービス株式会社 |
| 所在地 | 東京都品川区 |
| 得意なこと | AI研修/IT研修/RPA(定型作業の自動化)/業務効率化/人事/BPO(業務の外部委託)/経理代行 |
グループ全体の経理・総務・人事の業務を集約してきた会社です。企業ページでは、2万人余りの従業員を抱えるグループの業務を担っていると紹介しています。対応分野に、AI研修とIT研修が並んでいます。
事務部門の業務効率化と合わせて、社員へのAI研修を考えたい企業に合います。助成金の申請まで頼みたい場合は、対応できるかを相談の際に確かめてください。
コンシェルジュから一言
合う依頼 研修と並行して、経理・総務・人事の事務作業そのものもまとめて効率化したいとき。
相談の前に 大きな企業グループの事務を集約してきた会社なので、研修の運営や申請書類づくりなど、人事側で手が回っていない事務を洗い出しておく。
最初に確かめたいこと 研修の企画・運営や助成金の申請書類を引き受けた例があるか、AI研修は自社で行うのかを確かめ、任せられる範囲をはっきりさせたい。
研修を現場で使われ続けるものにするには、研修の前後に社内で3つのことを用意します。AI利用のルール、使う場面、小さく始める範囲です。研修会社に頼めるのは研修の中身までで、この3つは自社で決める部分が残ります。
研修で扱えるのは、リスクの理解と判断の型までです。どのツールを使ってよいか、どの情報を入力してよいか、誰が承認するかは、自社で決める必要があります。
| 論点 | 研修で扱えること | 自社で決めること | 主に関わる部署 |
|---|---|---|---|
| 情報漏えい | どんな情報を入力すると危ないか、の考え方 | 入力してよい情報・いけない情報の線引き | 情報システム部門 |
| 使うツール | ツールごとの違いと、設定で変わること | 会社として認めるツールと、そのアカウントの管理 | 情報システム部門 |
| 著作権・権利 | 生成物を使うときに気をつける点 | 社外に出す資料にAIの生成物を使うときの確認手順 | 法務部門 |
| 誤った回答 | もっともらしい誤りの見分け方と確かめ方 | 誰が最終確認をするか、確認を必須にする業務 | 各部署の管理職 |
ルールがまだ無い会社は、研修会社に「ルールの案づくりも支援できるか」を聞いてください。国や業界団体が公開している生成AIの利用指針を参考にする場合は、公開元と版を確かめてから社内ルールに取り込みます。
研修の前に「この部署では、この業務でAIを使う」と決めておくと、研修で覚えた使い方が翌日の仕事につながります。議事録の要約、問い合わせへの返信の下書き、資料の構成案など、繰り返し発生する業務から選ぶと、使う機会が途切れません。
最初から全社に広げず、1つの部署や1つの業務で試してから広げます。試した部署で出た質問や困りごとを、次の研修の題材やルールの見直しに使えます。研修後の伴走支援を付ける場合も、まず試す部署に絞ると、支援の範囲と期間を決めやすくなります。
レディクルは、発注先を探している企業に、条件に合う会社を紹介するビジネスマッチングサービスです。AI研修の依頼先を探す場合も、対象者・目的・研修の形などの要件を聞いたうえで、条件に合う会社を複数紹介します。
予算の目安として、レディクル経由で決まる案件では、AI研修を含むIT研修の案件は一括で40万〜260万円ほどが中心です。AI研修だけを集計した金額ではありません。
「全社員向けとエンジニア向けのどちらから始めるか決めかねている」という段階でも、この記事の7項目のうち分かっているものだけ伝えていただければ、比べられる候補を出せます。
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