AI研修の種類と内容を徹底解説！自社に最適な研修は？

テクノロジーの進化により、AI（人工知能）は現代ビジネスの中心的な役割を果たしています。また、AIの開発スキルを持つ社員を育成することで企業内のDX化を推進できるでしょう。
企業が競争力を維持し、成長を続けるためには、AI研修を通じて社員のスキル向上を図ることが不可欠です。

効果的なAI研修を実施するためには、その種類や選び方のポイントを正しく押さえることが重要です。この記事では、AI研修の種類や選び方、さらには助成金の活用方法について詳しく解説します。

AI研修の重要性と目的

AI（人工知能）がビジネスの多くの分野で重要な役割を果たすようになった今、AIを正しく理解し活用するスキルを学ぶことは非常に重要です。

AI研修の実施は単に技術を身につけるだけでなく、ビジネスにおける新しい戦略や価値の創出に繋がります。ここでは、AI研修の主な目的として考えられる3つのポイントをご紹介します。

AIに関する基礎知識の習得

まず、AI研修の基礎となる目的はAIに関する基本的な知識の習得です。AIの基本原理やアルゴリズム、機械学習や深層学習など、専門的な用語や概念を理解することが求められます。

たとえAIの開発業務に直接関わらない社員でも、基礎知識は不可欠です。この知識がなければ、AIプロジェクトの全体像を把握できず、プロジェクトがスムーズに進行しなくなる可能性があります。基礎知識を習得することは、企業全体のAIリテラシーを向上させる第一歩です。

AIを活用するための実践的なスキルの向上

AI研修の目的として、具体的なツールやソフトウェアの使い方を学ぶことも重要です。AI技術を使いこなすためのスキルを習得することで、日常業務で効果的にAIを活用できるようになります。

これにはデータの分析や、AIモデルの構築・評価などが含まれます。これらのスキルは、企業の業務効率化や高度なデータ分析に活用でき、生産性の向上に直結します。

AIビジネス展開に向けた企画力の強化

AI研修は、AIビジネス展開に向けた企画力の強化も目的としています。AIを効果的に活用するには、技術の理解やスキルの習得だけでなく、それをビジネスにどう生かすかを考える力を身につけなくてはなりません。

具体的には、AIを活用した新商品やサービスの企画、既存ビジネスプロセスの改善提案などが挙げられます。AIを実務に生かす企画や実行ができる人材が増えることは、競争優位性を高め、市場での存在感を一層強化することに繋がります。

AI研修の種類と内容

AI研修は、基礎的な知識習得から高度な技術の実践まで、幅広い内容をカバーしています。そのため、自社のニーズや参加者のスキルレベルに応じた研修を実施するようにしましょう。

なお、効果的なAI人材育成のためには、自社の目的に合わせて適切な研修を選択することが重要です。ここでは、主要なAI研修の種類とその内容を以下の一覧にまとめました。

• AI基礎・リテラシー研修
• 機械学習研修
• ディープラーニング研修
• 生成AI活用研修
• AI開発・プログラミング研修
• AIビジネス企画研修

それぞれの研修内容について、詳しく見ていきましょう。

AI基礎・リテラシー研修

AI基礎・リテラシー研修は、AIの基本的な概念や歴史、最新のトレンドを理解するための研修です。AIとは何かやAIを用いてできること・できないことを学び、現在のAI技術に関する基礎知識を習得します。

さらに、実際の業務でどのようにAIを活用するかについて具体的な事例を通して理解を深めます。この研修は、AIに初めて触れる人材や、社員のAIリテラシーを底上げしたい企業におすすめです。

これらの基礎知識を持つことで企業全体のAIリテラシーが高まり、その後の専門的な研修への基盤を築くことができます。

機械学習研修

機械学習研修は、AI技術の一環として機械学習の基本理論と実践方法を学ぶための研修です。プログラミング言語を用いた、データの収集と前処理、モデルの選定とトレーニング、性能評価と改善方法といった代表的な機械学習手法について学びます。

この研修では、具体的な事例やデータを用いた実践的な講習を通して、理論だけでなく実際に手を動かしながら学習することが重視されます。

データサイエンティストやAIエンジニアを目指す人材の育成に適しており、会社としての分析力や予測力の向上につながる研修といえます。

ディープラーニング研修

ディープラーニング研修は、高度なディープラーニング技術を学ぶための研修です。プログラミング言語を用いて、画像認識や自然言語処理など、複雑なタスクを扱う技術を習得します。

ディープラーニング技術を活用することで、膨大なデータの中から自動的にパターンを識別し、予測や分類を行うことが可能になります。これにより、高度なデータ分析や自動化を実現し、複雑なビジネス課題に対応できるスキルが身につきます。

この研修は、AIを本格的に活用したい企業や、最先端のAI技術を自社サービスに取り入れたい企業に最適です。

生成AI活用研修

生成AI活用研修は、ChatGPTなどの最新の生成AIツールの効果的な活用方法を学ぶ研修です。生成AIの基本的な仕組みと特徴を理解し、ビジネスでの具体的な活用シーンを探ります。
主に、

• 文章作成
• コード生成
• データ分析支援

などに生成AIを適用する方法を学び、AIへの適切な指示の出し方や、出力結果の評価・修正方法も習得します。

この研修は、生産性向上や創造性支援にAIを活用したい企業に適しており、マーケティング、カスタマーサポート、コンテンツクリエーションなどの幅広い分野での適用が可能です。

AI開発・プログラミング研修

AI開発・プログラミング研修は、AIモデルの開発および実装スキルを習得するためのプログラムです。Pythonなどの主要なプログラミング言語やフレームワークを使用して、AIシステムの開発方法を学びます。

AI開発に欠かせないプログラミングの基礎知識や、機械学習などの専門的なスキルが求められるため、この研修はAIエンジニアやデータサイエンティスト向けといえます。

自社で高度なAIソリューションを開発・導入するための基盤作りを検討している企業に最適な研修です。

AIビジネス企画研修

AIビジネス企画研修は、企業のビジネスリーダーや経営者向けに設計された研修です。AIをビジネスに活用するために必要な知識を身につけます。

この研修では、AIの技術的な側面だけでなく、AI導入によるビジネスメリットやリスク、ビジネスモデルの設計、市場分析といったビジネススキルも学びます。

さらに、マーケットリサーチ、ROI分析、プロジェクト管理などのビジネススキルをAIと組み合わせることで、AIを活用したビジネスモデルの構築能力を育成します。これにより、企業全体で効果的なAI戦略を実現するための基盤を築くことができます。

AI研修を選ぶポイント

AI研修を選ぶ際には、自社のニーズや対象者のスキルレベルに応じて適切な研修を選ぶことが重要です。AI技術は日々進化しており、適切な研修を選ぶことが効果的な学習につながります。ここでは、自社で実施するAI研修の種類を選択する際に押さえておきたいポイントを紹介します。

対象者のITスキル別に選ぶ

AI研修の選択ではまず、対象者のITスキルレベルに応じた適切な研修内容を選ぶことが重要です。研修のターゲットが「エンジニア」なのか「非エンジニア」なのかによって、研修の内容や難易度が異なります。

エンジニア人材向けには、高度な技術スキルや専門知識が必要な研修が適しています。例えば、機械学習やディープラーニング、プログラミング言語（Pythonなど）に重点を置いた研修が良い選択です。

一方、非エンジニア人材向けには、AIの基礎知識やビジネスへの応用方法を学ぶリテラシー研修が効果的です。

扱うIT技術の幅ごとに選ぶ

AI研修を選ぶ際のもう一つのポイントは、扱うIT技術の幅に合わせて選択するという点です。AI技術の範囲は広く、データサイエンスから自然言語処理、コンピュータビジョンなど多岐にわたります。

「自社のどの分野に重点を置きたいか」「研修を受ける人材にどのようなスキルを取得して欲しいか」を明確にして、目的にあった研修の内容を選択することが重要です。

また、汎用的な技術だけでなく、特定の産業分野や業務プロセスに特化した技術も学べる研修を選ぶことで、実際の業務での応用がスムーズになります。必要とする技術の範囲をしっかりと見極めた上で、選択をしましょう。

実務に活かせるかどうかで選ぶ

研修の効果を最大限に引き出せるカリキュラムかどうかを見極めるには、学んだ内容が実務にどれだけ活かせるかに着目しましょう。研修プログラムに具体的な業務シナリオやプロジェクトベースの研修が含まれていると、実務に活用しやすくなります。

データ前処理からモデルの構築・検証までの一連の流れを実践的に学べる研修は非常に効果的です。さらに、業界特有の課題に対応するカスタマイズ研修も検討する価値があります。

例えば、医療や金融、製造業など、自社の業界に特化したケーススタディを取り入れた研修は、即実務に応用できる知識とスキルの習得につながります。

受講形式で選ぶ

AI研修においては、受講形式も選定の大きなポイントです。主にオンライン研修か対面研修のいずれかを選ぶことになるでしょう。

eラーニングなどを用いたオンライン研修のメリットは、時間や場所を問わずに学習できる点です。忙しい業務と並行して、自分のペースで進められるため、多くの社員が参加しやすくなります。

一方、外部講師による対面研修は、直接指導を受けることで理解が深まりやすく、短期間で集中してスキルを習得するのに適しています。特にハンズオン形式の対面研修は、実際の業務に直結したスキルを実践的に学べるため、非常に有効です。

自社のニーズや状況に合わせて、最適な形式を選びましょう。

効果的なAI研修の進め方

AI技術の導入を成功させるためには、効果的なAI研修が欠かせません。そのためには、単なる知識の詰め込みではなく、業務に即した実践的なアプローチが不可欠です。

ここでは、自社でAI研修を成功させるための重要なポイントを紹介します。適切な研修設計と実施によって、社員のAIスキル向上と実務への活用を促進しましょう。

社内の事例やユースケースに基づいた実践的な内容

AI研修の効果を高めるためには、社内の実際の事例やユースケースを取り入れることが有効です。これにより、研修内容が具体的になり、社員は理論だけでなく、実際の業務にどう応用できるかを理解しやすくなります。

例えば、過去のプロジェクトデータを使用しての分析や、自社製品の改善策をAIで模索するケーススタディなどを研修内容に盛り込むといった施策が考えられます。

さらに、社員が自分たちの経験に基づいた具体的な問題提起や解決策を共有するセッションを組み込むと、相互に学び合う機会を提供できます。このようなアプローチにより、研修参加者の理解が深まり、実際の業務での応用が促進されます。

座学と実習を組み合わせた双方向型の研修

効果的なAI研修の実施には、座学と実習のバランスが鍵となります。座学では、AIの基礎概念や最新動向、倫理的側面を学び、理論的理解を深めます。一方、実習では実際のAIツールやプラットフォームを使用し、データ分析やモデル構築などの実践的スキルを磨きます。

この双方向アプローチにより、研修参加者は知識を即座に応用し、疑問点をリアルタイムで解決できます。さらに、グループワークやディスカッションを取り入れることで、参加者間の知識共有や多角的な視点の獲得も促進されます。

このような総合的なアプローチは、参加者の理解度と実践力を効果的に高めることにつながります。

最適なカリキュラム設計

AI研修を成功させるためには、研修対象者の役割や目的に合わせた最適なカリキュラムの設計が必要です。例えば、エンジニアには高度な技術スキルを磨く研修が求められますが、ビジネス担当者向けにはAIの基礎知識と業務への応用方法に焦点を当てた内容が適しています。
また、段階的な学習プログラムを設計し、基礎から応用へと知識を積み上げていくアプローチも不可欠です。

自社でカリキュラムの設計が難しい場合は、外部のIT人材育成研修サービスを活用するのも一つの手段です。専門家によるカリキュラム設計と指導により、短期間で効果的なスキル習得が可能になるでしょう。

AI研修に活用できる助成金

自社でAI研修を行う際に、役立つ助成金として「人材開発支援助成金」が挙げられます。
人材開発支援助成金は、企業が従業員にスキルアップのための訓練を提供した場合に、経費や訓練中の賃金の一部を助成する国の制度です。
「テックキャンプ法人研修サービス」を利用したエンジニア教育なら、この助成金への申請が可能です。

助成金を受けるためには、必要書類を労働局に提出する必要があります。特に訓練実施計画書は研修開始の1ヶ月前までに提出が要件です。これによって、最大で45%の研修費用の助成が見込めます。

▼人材開発支援助成金の詳細はこちらをご覧ください
厚生労働省「人材開発支援助成金」

▼人材開発支援助成金の「人材育成支援コース」の条件と詳細はこちらをご覧ください
厚生労働省「人材開発支援助成金（人材育成支援コース）のご案内」

まとめ

AI研修は、企業の競争力強化と業務効率化に不可欠な要素となっています。本記事では、AI研修の重要性から種類、選び方、効果的な進め方まで幅広く解説しました。

自社のニーズに合わせて適切な研修を選択し、実践的なアプローチを取り入れることが成功の鍵となります。基礎知識の習得から実践的スキルの向上、さらにはAIビジネス展開に向けた企画力強化まで、段階的に学習を進めることで、AIを効果的に活用できる人材を育成できるでしょう。

AI技術は日々進化しているため、継続的な学習と実践が重要です。本記事を参考に、自社に最適なAI研修を実施し、AIを活用した企業成長を目指していきましょう。
AI研修を実施できる研修サービスをお探しなら、ぜひテックキャンプ法人サービスの利用をご検討ください。