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AI・DX

「AI・DX」の人材育成
   ~求められるスキル、教育について~

「AI・DX」に必要な教育について

「生成AI」の登場により、働き方や業務の進め方は変化し続けています。
現代のビジネスパーソンには、AIとは何かを正しく理解し、業務の効率化や自動化に結び付け、実践する力が求められています。また、誤情報を活用してしまうことなど、AI利用に伴うリスクについても理解する必要があります。さらに、AIはDX推進の重要な要素の一つであり、企業の競争力向上や新たな価値創出につなげるためにも、「AI・DX」を体系的に学ぶことが重要です。

「AI・DX」に必要な要素

DX(デジタルトランスフォーメーション)とは、単にIT化を目的とするものではなく、デジタル技術によって企業や組織のあり方を変革し、新たな価値を生み出すことを指します。
DXの代表的な技術として、AI(人工知能)、クラウドサービス、IoT(モノのインターネット)などが挙げられます。
特に近年は生成AIをはじめとするAI技術の進化が著しく、業務効率化や新たなサービス創出などを通じて、企業や個人の働き方に大きな変化をもたらしています。今後もAIはDX推進の重要な要素になると考えられています。

■AIの基礎知識

生成AIは「AIモデル」を基盤としたツールです。
ChatGPTやMicrosoft Copilotに代表される生成AIは、それぞれのAIモデルを基盤として動作し、利用者からの指示(プロンプト)に応じて、文章・画像・表・プログラムコードなどを生成します。
また、近年は生成AIに加え、あらかじめ設定された目的やルールに基づいて自律的にタスクを実行する「AIエージェント」にも注目が集まっています。今後は、生成AIやAIエージェントの活用が進むことで、業務の進め方や働き方そのものが大きく変化していくと考えられています。

 
解説
代表例
AIモデルとは
生成AIを実現する基盤モデル
GPT、Gemini、Claude
生成AIとは
生成AIを用いたAI使用ツール
都度プロンプトを入力することによって出力・生成する
ChatGPT、Copilot、Claude
AIエージェントとは
予め設定した目的やルールに基づいて
自律的に情報収集やタスク実行を行うAI
Copilot(有料)、Claude Code

■AIモデルについて

AIモデルにはさまざまな種類があり、それぞれ異なる特徴を持っています。
代表的なAIモデルとして、OpenAI社の「GPT」、Google社の「Gemini」、Anthropic社の「Claude」があげられます。

AIモデル
開発会社
採用・利用例
GPT
OpenAI社
ChatGPT、Microsoft Copilot(主力モデル)
Gemini
Google社
Gemini
Claude
Anthropic社
Claude、Claude Code
※現在、Microsoft Copilotは主にGPT系モデルを利用していますが、一部の有料機能ではClaudeなど他社のAIモデルも利用できます。



■生成AIの利用シーン例

AIモデルにはそれぞれ得意分野や特性があり、現在の業務や求める機能に応じて選択することが推奨されます。
例えば、日常業務でMicrosoft 365を活用している企業では、既存の業務環境との連携が容易なMicrosoft Copilotを導入しやすい傾向があります。
一方で、法務や調査業務など高度な文章理解が求められる分野や、長文の文書作成を行う業務では、これらが得意なClaudeが選択されることがあります。
このように、AIの活用においては、業務内容や利用環境に応じて適切なAIモデルやサービスを選定することを重視すると良いでしょう。

主な利用シーン
利用生成AI例
Microsoft 365(Outlook、Teams、Word、Excel、PowerPoint 等)を中心に利用
Copilot
Google Workspace(Gmail、Docs、Sheets、Slides 等)を中心に利用
Gemini
高度な文章作成、長文読解、契約書レビュー、要件整理
Claude

■生成AI活用用語集

生成AIを活用するにあたり、いくつか知っておくべき用語があります。

AI活用用語
解説
プロンプト
AIへの指示書のこと
オプトアウト
入力データをAIの学習に利用させない設定のこと
ハルシネーション
AIが誤情報を生成してしまうこと
シャドーAI
会社で承認されていないAIツールを業務で利用すること

・プロンプト

プロンプトとは、AIへの指示書のことです。
生成AIは、入力されたプロンプトをもとに回答やコンテンツを生成します。
例えば、「お客様への御礼メールを作成して」と入力すると、生成AIはその指示に沿ったメール文のたたき台を作成します。
また、複雑な内容や条件を反映したい場合は、より具体的に伝えることで、期待に近い回答を得ることができます。
生成された内容が期待と異なる場合は、プロンプトの見直しや追加の指示によって回答の精度を向上させることができます。

・オプトアウト

オプトアウトとは、入力したデータをAIモデルの学習に利用させない設定です。企業向け生成AIサービスでは、初期から入力データが学習に利用されない設定となっていることが一般的です。一方、個人向けサービスでは初期からオプトアウトの設定になっていないことも多く、機密情報や個人情報を取り扱う際はオプトアウトの設定に注意が必要です。

・ハルシネーション

ハルシネーションとは、生成AIが誤った情報をあたかも正しい内容であるかのように生成してしまう現象です。
例えば、「A株式会社について調べてください」と指示したにもかかわらず、類似名称のまったく別の企業である「株式会社A」の情報を出力してしまう、といったことがあります。
ハルシネーションを完全になくすことは難しいため、生成された内容は必ず信頼できる情報源を確認することが重要です。また、プロンプトの内容を具体的にすることで、発生リスクを低減できます。

・シャドーAI

シャドーAIとは、企業が導入していない生成AIツールを従業員が業務で利用することを指します。
シャドーAIでは企業のルールが適用されないため、機密情報や個人情報の入力により、情報漏洩やコンプライアンス違反などのリスクが高まります。
シャドーAIは企業が生成AIツールを導入しないことで発生するリスクと言えるため、企業が安全な生成AIツールを正式に導入し、ガイドラインを整備することも検討すると良いでしょう。

■AIを活用する際に発生するリスク

AI活用の際に発生するリスクとして代表的なものは以下の通りです。

AI活用リスク
リスク解説
対策方法例
シャドーAI
会社未承認のAI利用により情報管理やコンプライアンス上の問題が発生する
業務における個人AIの使用を禁止し企業向けAIを導入する
ハルシネーション
AIの誤情報に気付かず業務を進めてしまう
情報のソースを確認し、重要な内容は人が確認する
著作権・知的財産権
AIで生成したものが第三者への権利侵害の可能性がある
公開前に内容を確認し、AIで生成したものをそのまま利用しない

シャドーAIやハルシネーションのリスクについては前述のとおりです。
それ以外のリスクとして、著作権や知的財産権を侵害してしまう可能性があります。
例えば、生成AIでイラストを作成する際に、「Bさんの絵を参考にイラストを作成してください」といった指示を行うと、Bさんの作品に酷似したイラストが生成される場合があります。その結果、著作権に関する問題が生じる可能性があります。
生成AIと著作権・知的財産権に関する法制度やガイドラインは現在も整備・議論が進められている状況ですが、利用者は意図せず権利侵害を引き起こす可能性があることを理解し、適切に利用することが重要です。

「AI・DX」に役立つ研修・セミナー例

次世代リーダーが行うAI・DXを活用した業務推進

生成AIをはじめとするデジタル技術の進化により、企業を取り巻く環境は大きく変化しています。管理職にはこうした変化に対応するために、AIやDXについて正しく理解し、組織の生産性向上や業務改善につなげていくことが求められていくことでしょう。
本セミナーでは、AI・DXの基本的な考え方から、実務的な活用方法までを幅広く学びます。AIやDXを単なる知識として理解するだけでなく、今後の業務や組織運営にどう生かしていくかを考えるきっかけを作ります。

●次世代リーダーが行うAI・DXを活用した業務推進

ChatGPT・生成AIの活用法

本セミナーでは生成AIの基本的構造をChatGPTを中心に解説していきます。
日常業務での活用方法やプロンプト例を知り、ワークを通して生成AIを使用するイメージをつけ、AI活用の重要性を学んでいきます。
企業向け生成AIを導入したい、プロンプトがうまくいかない、といったAIの基本を知りたい方におすすめのセミナーです。

●ChatGPT・生成AIの活用法

生成AI・プロンプトの基礎知識

どんな生成AIツールを使用するにしても、共通で大切なのがプロンプト(指示書)です。
本セミナーでは、生成AIをより期待通りに活用できるためのプロンプト作成に重きをおいて解説していきます。すべてのビジネスパーソンにとって、AIを活用していくのに必須スキルといえるプロンプトを体系的に学びたい方におすすめです。

●生成AI・プロンプトの基礎知識

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