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2026-05-21

AI人材育成の方法とは？PoC企画とコード学習で試した実例紹介

Yuzuki Amano

💻AI人材育成とは？
⭐Yoomは育成管理の関連業務を自動化できます
📖AI人材に求められるスキルと知識
📈AI人材育成を成功に導くロードマップ
🤔実践！AI人材育成プログラムを試してみた
✅AI人材育成を推進する際のポイント
🖊️まとめ
💡Yoomでできること

人工知能の技術が急速に発展し、ビジネスの現場でAIを活用する企業が増加しています。
これに伴い、AIの知識を持ち、実務で成果を出せるAI人材の育成が多くの企業で急務となっています。しかし、AI人材と一言で言っても、求められるスキルや役割は部門や階層によって大きく異なります。

本記事では、AI人材の定義や、育成を成功に導くための具体的なロードマップを解説します。組織全体のAIリテラシーを高め、自社のビジネス課題を解決できる体制を構築するための具体的なヒントを網羅しました。これからの組織づくりにぜひお役立てください！

💻AI人材育成とは？

AI人材育成は、単なる技術研修にとどまらず、自社のビジネス課題を解決できる人材を育成する重要な取り組みです。AI技術の恩恵を最大限に受けるためには、全社員のAIリテラシー向上から専門人材の育成まで、多角的なアプローチが欠かせません。
ここでは、AI人材の捉え方と、企業内で想定される各層の役割について詳しく解説します。

▶AI人材の捉え方と企業内での役割

AI人材とは、AIや機械学習などの知識を持ち、データ分析やAI活用を通じてビジネス課題の解決を推進できる人材を指します。技術を知っているだけでなく、実務に適用して価値を生み出せることが重要です。
一方で、AI人材の役割や求められるスキルは企業の目的や組織体制によって異なるため、実際の育成にあたっては、自社の業務に合わせていくつかの役割に整理して捉えることが有効です。たとえば、以下のような層に分けて考えることができます。

AIリテラシー層：AIの基本概念を理解し、日常業務で適切に活用する社員
ビジネス企画層：AIを用いた業務改善や新規事業の企画・推進を担う人材
データサイエンティスト層：データ分析やモデル構築を通じて課題解決を支える技術人材
AIエンジニア層：AIシステムの設計・実装・運用・改善を担う人材

このように、自社に必要な役割を整理したうえで人材像を明確にすることが、育成の第一歩です。

▶IT人材・DX人材との違い

AI人材はIT人材やDX人材と重なる部分もありますが、役割の焦点が異なります。
IT人材は、主にシステムの開発、運用、保守、インフラ構築など、IT全般の基盤を支える技術者を指します。DX人材は、デジタル技術を活用してビジネスモデルや企業文化を変革し、競争力を高める役割を担う人材です。
対してAI人材は、機械学習やデータ解析、生成AIのプロンプト設計など、AI特有の技術を駆使して具体的な業務効率化や予測モデルの構築を行います。AI技術のビジネス適用という高度な領域に特化している点が大きな特徴であり、よりデータドリブンな意思決定を推進する存在と言えます。

⭐Yoomは育成管理の関連業務を自動化できます

AIはテキストの生成や情報の要約において便利です。しかし、AI単体では「学習レポートを要約し、その内容を社内チャットへ通知したり、データベースへ記録したりする」といった周辺業務は別途対応が必要です。ここで活躍するのが、業務フローを自動化できる「Yoom」です。

[Yoomとは]

たとえば、Google Driveでファイルが追加されたら、AIワーカーでOCR読み取りと要約をしてGoogleドキュメントに追加するといったテンプレートも用意されています。
気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

Google Driveでファイルが追加されたら、AIワーカーでOCR読み取りと要約をしてGoogleドキュメントに追加する

試してみる

■概要
Google Driveに保存された議事録や資料の数が増えるにつれて、内容の確認や整理に時間がかかってしまうことはないでしょうか。このワークフローは、指定したGoogle Driveのフォルダに新しいファイルが追加されると、OCR機能でテキストを抽出し、AIが自動で内容を要約、新規Googleドキュメントに記録します。 AIを活用したGoogle Drive内のファイル要約を自動化し、情報管理の手間を省きます。
■このテンプレートをおすすめする方
Google Driveに保存したドキュメントをAIで要約し、情報共有を効率化したいと考えている方
会議の議事録や参考資料など、大量のファイルの内容を素早く把握したいチームリーダーの方
手作業でのファイル確認や要約作成に時間がかかり、本来の業務を圧迫しているビジネスパーソンの方
■このテンプレートを使うメリット
ファイルが追加されるだけで要約が自動生成されるため、内容確認やまとめ作業の時間を短縮できます
AIによるGoogle Drive内のファイル要約が自動で行われるため、人による読み飛ばしや要約の質のばらつきを防ぎ、業務の標準化に繋がります
■フローボットの流れ
はじめに、Google DriveとGoogleドキュメントをYoomと連携します
次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、「Google Driveに追加された画像・PDFをOCRで読み取り、要約を自動生成して新規Googleドキュメントに整理する」ためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google Driveのトリガー設定では、自動化の対象としたいフォルダをIDで任意に指定してください
AIワーカーでは、ファイル解析の条件や要約の文字数、フォーマット、Googleドキュメントのタイトルなど、目的に応じてAIへのマニュアル（指示）を自由に設定することが可能です
■注意事項
Google Drive、GoogleドキュメントのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
トリガー、各オペレーションでファイルを使用する際は、ファイルの容量制限についてをご参照ください。
OCRデータは6,500文字以上のデータや文字が小さい場合などは読み取れない場合があるので、ご注意ください。

詳細を見る  試してみる

Gmailでアナリストレポートを受信したら、AIワーカーで内容を要約し共有用資料作成と通知を自動で行う

試してみる

■概要
日々送られてくるアナリストレポートのチェックや内容の要約、そして共有資料の作成に多くの時間を費やしていませんか？この一連の手作業は時間がかかるだけでなく、重要な情報の見落としといったリスクにも繋がりかねません。このワークフローは、Gmailでのレポート受信をトリガーに、まるでエージェントのようにアナリストレポートの要約から資料作成、通知までを自動化し、情報収集と共有のプロセスを効率化します。
■このテンプレートをおすすめする方
Gmailで受信するアナリストレポートの確認や要約作業に時間を要している方
AIワーカーを活用して、アナリストレポートの要約と情報共有までを自動化したい方
手作業によるレポート内容の確認漏れや、関係者への共有遅延を防ぎたい方
■このテンプレートを使うメリット
Gmailでのレポート受信からAIによる要約、資料作成、通知までを自動化できるため、情報収集と整理にかかる時間を短縮できます。
ai agentが自動でアナリストレポートの要約を行うので、重要な情報の見落としや転記ミスといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、Gmail、Google Drive、Googleドキュメント、SlackをYoomと連携します。
次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」というアクションを設定します。
次に、オペレーションで、AIワーカーに受信したアナリストレポートの内容を要約するためのマニュアル（指示）を作成します。
続けて、オペレーションでGoogleドキュメントの「ドキュメントを作成」アクションを設定し、AIの要約結果を元に資料を作成します。
最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送信」アクションを設定し、作成した資料のURLを関係者に通知します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Gmailのトリガー設定では、自動化の対象とするアナリストレポートを特定するため、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」で任意のキーワード（証券会社名やレポート名など）を設定してください。
AIワーカーの設定では、要約の精度や用途に応じて任意のAIモデルを選択し、目的に合わせた要約結果が得られるようにAIワーカーへの指示を任意で設定してください。
■注意事項
Gmail、Googleドキュメント、Google Drive、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

📖AI人材に求められるスキルと知識

AI人材を育成するためには、各階層の役割に応じた具体的なスキルと知識を定義する必要があります。ここでは、ビジネス層と専門層の2つの視点に分け、それぞれに求められるスキルセットを具体的に紹介します。

1. ビジネス層に必要なAIリテラシーと企画力

ビジネス層には、AIの技術的な仕組みの基礎を理解し、それを実際のビジネス課題に適用する企画力が求められます。

【具体例】

プロンプトエンジニアリング：生成AIから適切な回答を引き出すための指示文を設計するスキル
AIツールの選定能力：自社の課題解決に最適なAIサービスやツールを見極めるスキル
リスク管理：ハルシネーションやセキュリティのリスクを正しく理解し対策する知識
ROI評価：AI導入にかかるコストと得られる成果を比較検証する能力

これらの知識をもとに、現場の課題を具体的なAIプロジェクトへと昇華させる力が重要です。
技術部門と円滑にコミュニケーションをとるための橋渡し役としても機能します。

2.専門層に求められるデータサイエンスと開発スキル

専門層には、AIシステムを実装し、継続的に運用するための高度な技術スキルが要求されます。

【具体例】

プログラミングスキル：Pythonなどの言語を用いたデータ処理やアルゴリズム開発
機械学習・深層学習：目的のデータに対して適切なモデルを選択し、学習と推論を実行する知識
データエンジニアリング：膨大なデータを収集・加工し、学習用のデータ基盤を構築するスキル
MLOps：開発したAIモデルを本番環境へデプロイし、監視しながら改善する運用能力

実ビジネスの環境で安定稼働するシステムを作り上げるための包括的な技術力が必要です。
大規模言語モデルを自社データと連携させるRAGの構築スキルも求められます。

📈AI人材育成を成功に導くロードマップ

効果的なAI人材育成を実施するには、行き当たりばったりの研修ではなく、全体像を見据えたロードマップが必要です。本章では、育成の目的を定める初期段階から、カリキュラムの設計、そして継続的な学習環境の構築に至るまでの具体的なステップを解説します。
以下の3つの手順に沿って育成計画を進めることで、組織全体のAI活用力を着実に底上げできます！

1.目的と求める人材像の明確化

AI人材育成の最初のステップは、育成の目的と理想とする人材像を明確に定義することです。
「何のためにAI人材を育てるのか」を経営目標と結びつけて言語化します。たとえば「製造ラインの検知作業を自動化したい」のか、「全社的な事務作業の効率化を図りたい」のかによって、育成すべき人材のスキル要件は異なります。
目的が定まったら、それを実現するために各層の役割を持つ人材が何人必要かという数値目標を設定します。この工程を丁寧に行うことが、後のカリキュラム設計のブレを防ぐことにつながります。経営陣と人事、現場マネージャーが共通の認識を持ち、全社一丸となって取り組むための土台を固めておく必要があります。

【例】

2.スキルギャップの把握と階層別カリキュラムの設計

人材像が明確になったら、現在の社員のスキルレベルを把握し、理想とのギャップを測定します。アンケートやアセスメントツールを活用して、各部門のAIリテラシーを可視化します。
その後、ギャップを埋めるための階層別カリキュラムを設計します。全社員向けにはAIの基礎と活用イメージを掴む入門研修を提供します。実務担当者には自社データを用いた実践演習を行い、専門人材にはプログラミングやモデル構築の高度な教育を提供します。いきなり難易度の高い研修を実施して挫折者を出さないよう、レベルに合わせたステップアップ方式のカリキュラムを組むことが育成の要となります。

【例】

3.社内教育と外部研修の組み合わせによる学習環境づくり

カリキュラムを実行する際は、社内の教育リソースと外部の専門研修を効果的に組み合わせます。社内教育では、自社の業務プロセスや実際のデータを題材にした実践的な演習を行います。これにより、受講者は学んだ知識をすぐに自分の業務に結びつけることができます。
一方、高度な専門技術や体系的な理論の習得には、外部のスクールやオンライン講座を活用した外部研修が適しています。社内でカバーしきれない高度な技術知識を外部から取り入れ、社内研修で実務に落とし込むという学習サイクルを回します。人材開発支援助成金（人への投資促進コース、事業展開等リスキリング支援コース等）などの公的支援も活用しながら、費用対効果の高い教育体制を構築することが企業の成長を後押しします。※制度内容や要件は改正されることがあるため、申請前に厚生労働省の最新情報をご確認ください

【例】

🤔実践！AI人材育成プログラムを試してみた

AI人材の育成においては、ただテキストを読んで学ぶだけでなく、実際にAIツールを触りながら学ぶプロセスが効果的です。今回は、AI人材育成の一環として、個人の学習や業務シミュレーションに生成AIをどのように活用できるか、階層別の用途に合わせてプロンプトを実行し、その学習効果を検証してみました。
実際に試したプロンプトも紹介しているので、AI人材育成における学習設計の参考としてご覧ください。

1.【全社向け】生成AIを活用したIT用語の学習

全社向けのAIリテラシー教育では、専門用語に対するハードルを下げることが重要です。
そこで、生成AIを「専属のIT講師」に見立てて、難しい用語を分かりやすく解説させる学習プロンプトを試しました。この検証にはChatGPTを使用しています。

【検証プロンプト】

あなたはIT初心者向けの親切な講師です。
以下のIT用語を、中学生でもわかるように説明してください。
条件：
・各用語ごとに見出しをつける（例：## API）
・まず「ざっくり一言でいうと」を1文
・つぎに「日常生活のたとえ話」を3つ
【IT用語】
・API
・データベース
・SaaS

検証結果

実際にこのプロンプトを入力したところ、単なる辞書的な解説ではなく、「過注文票のようなもの」「図書館の本棚」といった身近な例を交えた回答が得られました。
この方法を用いれば、従業員は分からない用語をいつでもAIに質問し、自分の理解度に合わせて噛み砕いた説明を受けることができます。eラーニングの補助ツールとしてAIを活用する効果的な学習体験になると感じました。

2.【実務層向け】業務課題のPoC企画書作成

ビジネス企画層がAIを活用する際、現場の課題をどう解決するかという企画立案の壁があります。ここでは、AIを壁打ち相手として活用し、実際の業務課題を想定したPoC（概念実証）の構成案を作成させる検証を行いました。こちらもChatGPTを使用しています。

【検証プロンプト】

あなたは、BtoB企業の営業企画担当です。
自社の営業部門における課題を解決するためのPoC（概念実証）企画書の「構成案」を作成してください。
【前提情報】
・自社は、法人向けSaaSを提供しているBtoB企業
・営業スタイルはインサイドセールス＋フィールドセールス
・商談内容は営業担当がメモや録画で残しているが、要約やToDo整理に時間がかかっている
【PoCの目的】
・顧客との商談議事録の要約
・営業担当の「議事録作成時間」を削減しつつ、抜け漏れを防ぐ
【出力フォーマット】
Markdown形式で出力してください。
以下の項目を必ず含めてください。
1. 背景
2. 目的
3. PoCの概要
4. 検証スコープ（対象部門・対象案件・期間など）
5. 実施ステップ（ステップ1〜ステップn）
6. 必要なデータ・システム連携
7. 評価指標（KPI・KGI）
8. 今後の展開（本番導入に向けたステップ）

検証結果

PoCに不可欠な項目が網羅されたMarkdown形式のテンプレートが出力されました。
実務PoCでは重要となる「AI出力に対する人のレビュー・評価プロセス」も含まれており、現場運用を前提とした検証設計になっている点が高評価です。

人間がゼロから企画書を書き始めるよりも圧倒的に早く構成が固まるため、実務層の思考を整理するプロセスとして非常に有用です。AIの出力結果をベースに、自社の具体的な状況を肉付けしていくことで、実践的な企画立案のトレーニングになると確認できました。

3.【専門層向け】データ分析の学習をサポートするコード生成

データサイエンティストやAIエンジニアを目指す層にとって、コーディングスキルの習得は必須です。そこで、生成AIにデータ分析のサンプルコードと詳細な解説を作成させ、学習教材として活用できるかを検証しました。この検証にはClaudeを使用しています。
【使用するCSVファイル（ダミー）】

【検証プロンプト】

あなたはデータサイエンス入門者向けのPython講師です。
次のダミー顧客購買データ（CSV）を使って、K-means法によるクラスタリング分析を行うためのPythonコードを作成してください。
【データの内容】
・ファイル名：dummy_customer_purchase.csv
・カラム：
-customer_id：顧客
-ID-age：年齢
-gender：性別（M/F）
-region：居住地域
-total_purchase：累計購入金額（円）
-visit_frequency：直近6ヶ月の来店/利用回数
-avg_order_value：平均購入単価（円）
-category_preference：よく購入するカテゴリ
【やってほしいこと】
1. CSVファイルの読み込み
2. 必要に応じた前処理
3. K-meansによるクラスタリング実行（クラスタ数は3〜5あたりで仮に設定）
4. 各クラスタの特徴を人間にわかる形で要約
5. 結果の可視化
【コードの条件】
・各コードブロックには、初心者が理解できるように「なぜその処理が必要か」を日本語で詳しくコメントしてください

検証結果

出力結果には、データの読み込みから前処理、モデルの学習、結果の可視化までのPythonコードが含まれており、指示通り各処理の意図が丁寧な日本語コメントで解説されていました。

提示されたコードは、検証環境においてそのままコピーして動作しました。学習者はこのコードを実際の環境で動かしながら、どの部分の数値を変更すれば結果が変わるのかを実験できます。
外部研修で学んだ理論を、AIが生成したコードを通じて即座に実践に移せるため、技術習得のスピードを劇的に上げるサポートツールとして評価できます。

✅AI人材育成を推進する際のポイント

AI人材育成を組織に根付かせるためには、単に研修制度を用意するだけでは不十分です。
ここでは、育成プログラムを導入・推進する上で多くの企業が直面しやすい課題とその解決策を解説します。

1⃣経営層のコミットメントと明確な評価基準の設定

AI人材育成を成功させるには、経営層の強力なコミットメントが不可欠です。経営陣がAI活用の重要性を全社に発信し、必要な予算と時間を確保する姿勢を示すことで、現場の学習意欲は大きく向上します。
また、習得したスキルを適正に評価する基準を設けることも重要です。「AI資格の取得」や「業務効率化プロジェクトへの貢献」などを人事評価に組み込みます。明確な評価基準があることで、社員はモチベーションを維持して学習に継続的に取り組むことが可能になり、組織全体のスキル底上げにつながります。
研修を受けさせるだけで終わらせず、学んだ成果を正当に評価し、新しい挑戦を称賛する評価制度を整備することが、実効性のある人材育成の基盤となります。

2⃣継続的な学習を支えるコミュニティづくり

技術の変化が激しいAI分野では、一度の研修で完結するのではなく、継続的な学習環境が求められます。そのために有効なのが、社内のAIコミュニティの形成です。部署の垣根を越えてAIに関心のある社員が集まり、成功事例やプロンプトの工夫、失敗の教訓を共有する場を設けます。月に一度のライトニングトーク（LT）会や、社内チャットツールでの情報交換チャンネルの開設などが効果的です。
社員同士が互いに刺激し合い、日常的にAI技術について語り合う文化を醸成することが、組織的なAI活用力を飛躍的に高めます。分からないことを気軽に質問でき、小さな成功体験を称賛し合える心理的安全性の高いコミュニティを構築することが、自律的に学習し続ける人材を育てる秘訣です。

🖊️まとめ

AI人材の育成は、ツールの導入以上に企業の競争力を左右する重要な経営課題です。
本記事で解説したように、全社員向けの基礎リテラシー教育から、専門人材のスキル習得まで、自社の事業戦略と現状のスキルギャップを正確に把握し、階層ごとの明確なロードマップを描くことが成功への近道となります。

AIを魔法の杖と捉えるのではなく、実務課題と結びつけて活用できる人材が育つことで、初めて技術は大きな価値を生み出します。まずは小さな業務課題の解決からスタートし、社内に学習の輪を広げてみてはいかがでしょうか。

💡Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。