AIを知る段階から、業務に合わせて作って使う段階へ。受講者Yさんの3ヶ月

Yさんの受講は、単に新しいAIツールを順番に学ぶものではありませんでした。Notionのタスク管理、Googleカレンダー連携、Obsidianでの情報整理、分析レポート生成など、実際の業務や関心テーマを題材にしながら進んでいきました。

その中で見えてきたのは、AI活用は「便利なツールを知っているか」ではなく、「自分の業務に合わせて、何を作り、どう使うか」で差が出るということです。Yさんは3ヶ月を通じて、AIを質問相手として使う段階から、業務に合わせて仕組みを作る段階へ進みました。

受講中に扱ったテーマは、情報整理、自動化、分析、AIエージェント運用まで広がりました。ここでは、公開可能な範囲で代表的な取り組みを整理します。

Yさんにとって大きかったのは、AIに一度投げて終わりではなく、出力を見ながら依頼の仕方を調整していく感覚をつかめたことです。Claude Codeに実際に触れ、モデル切り替えやスキル化の順序を体験したことで、AI活用の手触りが変わっていきました。

取り組みが進むほど、次の課題も見えてきます。特に重要だったのは、「自動化できる業務をどう洗い出すか」です。交通費申請のように毎月発生する業務は効果が見えやすい一方、最初の段階では見落とされやすい領域でもあります。

この事例から見えるのは、AI研修では「何ができるか」を教えるだけでは足りないということです。受講者自身の業務に近い題材を選び、定型業務、情報整理、資料作成、分析などへどう接続するかを一緒に考える必要があります。

法人研修でも、部署や担当者ごとに日々の業務を棚卸しし、実例を見ながら活用テーマを選ぶことが重要です。LMSや学習ポータルで課題・資料・進捗を整理しながら進めることで、AIを“知っている”状態から“現場で作って使える”状態へ進めやすくなります。