TRAINING
AIを知る研修から、AIを使って組織が動き出す研修へ。
一方的な講義ではなく、参加者自身が課題を発見し、生成AIを使い、
アイデアを形にし、組織で実行するための研修を設計します。
経営者・管理職向けExecutives
生成AI時代の経営戦略研修
AIを経営課題として捉え直し、自社の優先順位を描く。
AI活用テーマ探索ワークショップ
現場の課題からAIユースケースを発掘し、優先順位をつける。
AI導入のリスク・倫理・ガバナンス
守りの論点を、実行可能なルールに落とす。
経営者のための「理解は外注できない」
AIに任せてよい判断と、任せてはいけない判断を見分ける。
企業実務者向けPractitioners
生成AI実践研修
自部門の業務での活用を、その場で試しながら身につける。
AIハッカソン
2日間で課題発見から活用構想まで。チームで動く研修の代表形。
非エンジニアのためのVibe Coding
プログラミング未経験者が、生成AIでアプリを形にする。
プロンプトからAIエージェント設計へ
使う側から、仕組みを設計する側への一歩。
開発者・プロジェクト担当者向けDevelopers
AIエージェントの要求工学
役割・権限・停止条件・責任を設計する方法論。
AIプロジェクトの評価設計
PoCで終わらせないための評価指標と検証設計。
マルチエージェント開発演習
設計から実装・評価までを短期集中で。
3人チームによる変幻自在開発
生成AI時代の少人数・高速開発の型を体得する。
教員・教育機関向けEducators
大学・学校における生成AI活用
授業設計・評価・学習者の主体性をどう守るか。
Vibe Codingを使ったアプリ開発教育
学生が「つくる側」に回る授業のつくり方。
AIメンター・個別学習・キャリア支援
学習ログと対話ログの教育活用。
持ち帰れるものDeliverables
- 自組織のAIユースケースマップ
- 優先順位つき導入候補リスト
- AI活用プロトタイプ
- AIエージェントの簡易要件定義書
- 90日間のアクションプラン
- AI利用ルールのたたき台
設計の流れProcess
- 01
現状ヒアリング
参加者の職種・AI活用の現在地・組織の狙いを伺います。
- 02
プログラム設計
講義と演習の比率、題材、成果物を組織に合わせて設計します。
- 03
実施
半日〜複数日、単発〜連続講座まで。オンライン併用可。
- 04
ふりかえりと次の一歩
成果物をレビューし、実行フェーズ（開発・顧問）への接続を提案します。
研修の成果は「聞いた」ではなく「つくった・決めた」で測ります。終了時に何を持ち帰るかを、設計段階で先に決めるのが特徴です。