結論：最初は「使い方」より「考え方」を揃える研修にする
生成AIの社内研修は、操作説明から始めない方が安全です。多くの企業では、まず「何ができて、何に注意すべきか」という共通認識を揃え、その後に業務別の使い方を追加しています。
理由：知識不足より「認識のズレ」がリスクになりやすい
現場で起きがちな問題は、次のようなものです。
- 生成AIの回答を事実だと誤解する
- 「下書きだから問題ない」と個人情報を入力してしまう
- ルールは聞いたが、なぜ守る必要があるか分からない
これはスキル不足というより、前提理解の不足が原因です。そのため研修では、操作より先にリスクと責任の考え方を共有することが重要になります。
用語解説（初心者向け）
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 生成AI研修 | 社員が生成AIを安全に使うための教育 |
| 前提理解 | AIの特性や限界についての基本認識 |
| 定着 | 研修内容が日常業務で実際に守られる状態 |
手順：生成AI研修を設計する4ステップ
ステップ1：研修のゴールを明確にする
最初に決めるのは、研修後の到達点です。完璧な使い手を目指す必要はありません。
初期研修の現実的なゴール例
- 生成AIのリスクを説明できる
- 使ってよい・だめの判断ができる
- 迷ったら相談できる
高度なプロンプト設計などは、初回では不要です。
ステップ2：「できること」と「できないこと」をセットで伝える
研修では、必ず両面を伝えて期待値を調整します。
伝えるべきポイント例
| 分類 | 内容 |
|---|---|
| できること | 下書き、要約、アイデア出し |
| 苦手なこと | 最新情報の正確性、事実保証 |
| 注意点 | もっともらしい誤りが出る可能性 |
「便利だが万能ではない」という理解が重要です。
ステップ3：社内ルールと具体例を結びつける
ポリシーを読むだけでは定着しません。抽象論で終わらせず、具体例を示します。
具体例(架空)
| 判断 | ケース |
|---|---|
| OK | 営業資料の下書きに使う |
| NG | 顧客名入りメール文を直接入力する |
| 必須 | 対外資料は必ず人が確認する |
自分の業務に当てはめられる例を示すことがポイントです。
ステップ4：全社員研修＋任意の深掘りに分ける
研修は二層構造が現実的です。一律にやらないことで負荷と効果のバランスが取れます。
| 対象 | 内容 |
|---|---|
| 全社員向け | 考え方・ルール中心（短時間） |
| 利用部門向け | 具体的な使い方・注意点 |
注意点：生成AI研修でありがちな失敗
| 失敗パターン | 問題点 |
|---|---|
| ツール操作説明だけで終わる | ルール違反や誤用が減らない |
| 一度きりで更新しない | ツールや使い方の変化に対応できない |
| 難しい専門用語が多い | 非専門職には理解されにくい |
| 海外事例をそのまま紹介する | 自社業務に合うか要確認 |
すぐ使える：生成AI研修設計チェックリスト
- [ ] 研修のゴールを明確にした
- [ ] 生成AIの限界とリスクを説明している
- [ ] 社内ルールを具体例で説明している
- [ ] 全社員向けと部門向けを分けている
- [ ] 定期的な見直しを前提にしている
参考リンク（公式・一次情報）
- 経済産業省：AI事業者ガイドライン（第1.1版）
- 総務省：AIネットワーク社会推進会議
- NIST：AI Risk Management Framework 1.0
- OECD：AI Principles
※本記事は一般的な情報提供であり、法務・監査の個別助言ではありません。最終判断は社内ルールおよび専門家にご確認ください。