生成AI ハンズオン｜実業務で作り切る1対1伴走・3方式比較・選び方・助成金ガイド

弊社GENAIでは、生成AI ハンズオン「AI鬼管理」を提供しています。本記事では、一般的な講義やサンプル演習と何が違うのか、受講によって自分の業務をどこまで動かせるようになるのかを解説します。比較検討に必要な判断材料を一つにまとめました。

題材は受講者自身のメール、表計算、議事録、報告書などです。Claude Code・Codexを含む候補から業務に合う手段を選び、1対1で環境準備、試作、確認、再利用まで進めます。操作を覚えることではなく、実タスクの成果物を作り切ることが目的です。

さらに、eラーニング・集合研修・1対1伴走の違い、料金の見方、助成金の注意点、社内で育てるAI鬼管理と業務を任せるAIBPOも整理します。まずは無料相談で、自社に合うハンズオンかをご確認ください。

「任せる」か「育てる」か。自社に合う道は無料相談でご確認いただけます。

01 HANDSON_BASICS 生成AI ハンズオンとは｜Claude Code・Codexで仕事を進める学び方 講義を聞く学習と、自分の手で成果物を完成させる実践学習の違いを整理します

生成AI ハンズオンは、参加者がパソコンを操作し、指示、資料の読み込み、出力確認、修正までを体験する実践形式です。見るだけの講義と違い、どこで迷うかを本人の操作から確認できます。

ただし、手を動かせば必ず実務へ定着するわけではありません。共通サンプルが動くことと、自社の列名、書式、権限、例外を含む仕事が動くことは別の到達点です。

学び方	参加中に行うこと	終了時に残りやすいもの	実務へ移す際の課題
講義・ウェビナー	説明や実演を見て、用語と活用例を理解します	知識、比較軸、導入イメージ	自分の環境での操作と調整は別途必要です
共通サンプルのハンズオン	同じデータと手順を使い、参加者全員で操作します	基本操作と成功体験	自社資料へ置き換えた時の差を本人が埋めます
実業務の1対1ハンズオン	本人の資料と完成条件で試し、詰まりを個別に直します	成果物、確認方法、再利用手順	資料準備と人による最終確認が必要です

1-1. 対話型AIは答えを返し、実務エージェント型AIは工程を進めます

ChatGPTなどの対話型AIは、質問、要約、文章案の作成に便利です。Claude CodeやCodexは、許可したファイルを読み、整理、編集、検証といった複数工程を連続して進められます。

比較項目	対話型AI	Claude Code	Codex
開発元・位置付け	複数社が提供する会話型サービスの総称です	Anthropicが提供する実務エージェント型AIです	OpenAIが提供する実務エージェント型AIです
主な入力	質問文、貼り付けた文章、画像など	許可したフォルダ内の文書、CSV、表、手順書など	許可した作業環境のファイル、指示、既存成果物など
得意な動き	回答、要約、発想、単発の下書き	複数資料の横断、ファイル編集、手順の反復	ファイル確認、編集、処理、検証の反復
人の役割	回答の事実と表現を確認します	アクセス範囲、完成条件、差分、根拠を確認します	操作範囲、出力、差分、検証結果を確認します
ハンズオンの焦点	よい質問と回答確認を練習します	資料から成果物までの一連の流れを作ります	実タスクを小さく分け、実行と確認を繰り返します
複数資料の扱い	必要部分を貼り付け、会話の中で参照します	許可したフォルダの資料を横断して対応関係を整理します	作業環境のファイルを確認し、既存成果物との違いを検証します
繰り返し作業	本人が過去の指示を探し、条件を入れ替えて再実行します	入力場所、出力様式、確認手順をそろえて類似資料へ適用します	小さな工程ごとに実行と検証を行い、同種のタスクへ再利用します
選定時の注意	貼り付け可能な情報と回答の確認方法を決めます	ファイル権限、操作範囲、保存先、変更前後の差分を決めます	実行範囲、対象ファイル、検証方法、人の承認地点を決めます

1-2. ツール名より、入力・出力・確認者を先に決めます

ツールの機能数から選ぶと、学習が目的化しやすくなります。「毎週の広告CSVから所定様式の報告案を作り、担当者が数値を照合する」のように仕事を定義すると、必要なAIが見えます。

02 WORK_EXAMPLES メール・議事録・Excel・PowerPointが変わる生成AIの実務演習 何を渡すと何が出てくるかを、日常業務の入力・成果物・人の確認まで示します

実務演習では、AIの機能一覧ではなく、毎週または毎月発生する仕事を選びます。入力資料、完成形、確認項目が具体的な仕事ほど、試作後に日常のワークフローへ組み込みやすくなります。

AI鬼管理では、用意された架空データだけで終えません。共有可能な実ファイル、または項目構造を保った代替資料を使い、本人のパソコン環境で成果物ができるところまで進めます。

2-1. 定型業務は、入力と出力の組み合わせで演習します

同じ「資料作成」でも、必要な入力と承認者は部署ごとに違います。次の例は完成を保証する実績ではなく、ハンズオンで対象業務を設計するための代表的な演習候補です。

業務名	何を入力するか	何が出てくるか	人が確認すること
メールの仕分けと返信準備	受信メール、顧客区分、対応ルール、過去の承認済み文面	緊急度と担当別の一覧、返信案、判断が必要なメール	宛先、契約条件、送信可否、個別事情
会議議事録とタスク整理	文字起こし、会議資料、前回タスク、担当者一覧	決定事項、保留事項、担当、期限をそろえた議事録案	発言の意図、期限、社外秘情報、最終表現
営業提案の準備	商談メモ、商品資料、顧客の要望、提案書の既存様式	課題、提案骨子、根拠資料、次回確認事項を含む下書き	価格、約束できる範囲、顧客固有の判断
請求書と台帳の照合	請求書情報、発注台帳、取引先一覧、照合ルール	金額・日付・取引先の不一致と、確認対象の一覧	原本との一致、会計処理、支払の承認
Excel・CSVの集計	部門別実績、商品マスタ、前月表、集計条件	項目をそろえた集計表、変化点、欠損と異常値の候補	計算条件、母数、除外基準、元データ
PowerPoint報告の構成	集計表、会議の目的、過去資料、表記ルール	結論、根拠、次の判断を並べたスライド構成と文章案	数値、図の読み方、経営判断、公開範囲
未知分野の報告書準備	調査資料、参照してよい情報、報告書様式、確認観点	論点別の整理、根拠の対応、情報不足の一覧、報告書案	情報の出典、専門判断、最新性、断定表現
問い合わせ分析とFAQ更新	問い合わせ履歴、既存FAQ、対応分類、エスカレーション条件	頻出テーマ、原因候補、回答案、FAQの不足箇所	個別契約、例外対応、公開前の承認
採用面接の準備	求人票、応募書類、選考基準、前回の面接メモ	基準別の確認事項、情報不足、次回に聞く質問の案	公平性、個人情報、評価、合否の判断
契約書確認の準備	契約書案、標準条項、過去の修正方針、確認観点	標準との差分、抜けている条件、法務へ確認する論点	法的評価、交渉方針、締結と承認
見積書の比較	複数の見積書、仕様、納期条件、社内の比較様式	項目をそろえた比較表、条件の抜け、各社への質問案	採用先、価格交渉、取引条件、発注承認
社内規程から回答案作成	最新の規程、申請手順、過去質問、担当部署一覧	根拠箇所を付けた回答案、確認先、FAQの更新候補	規程の最新版、閲覧権限、例外申請の判断

2-2. 一つの成果物まで、資料を横断して工程をつなぎます

たとえば月次報告なら、CSVの列をそろえる、前月との差を抽出する、理由の仮説を付ける、所定様式へ書く、数値を照合するという工程があります。一つずつ画面で確認します。

2-3. 苦手な分野ほど、根拠と未確認事項を出力へ含めます

知見が少ない分野の報告書では、流暢な文章だけを求めると誤りを見逃します。参照箇所、確定情報、不足情報、人へ確認する質問を同時に出し、専門家の確認を前提に使います。

完成条件	AIへ求める出力	確認で止める条件
根拠を追える	各主張に対応する資料名、項目、参照箇所を付けます	根拠がない、参照先が古い、資料同士が矛盾しています
数値を追える	元データ、計算式、集計条件、除外項目を残します	合計が一致しない、単位や期間が混在しています
判断を分ける	自動で進める工程と、人へ戻す質問を分けます	契約、採用、支払、対外送信などの承認が必要です
再利用できる	入力場所、指示、出力先、確認表を手順にします	本人以外が再現できない、例外の戻し先がありません

03 PROGRAM AI鬼管理のカリキュラム｜実タスクを1対1で作り切る4段階 目的設定、環境準備、実装、運用定着までを本人の業務と理解度に合わせて進めます

ハンズオンの目的は、ツールの全機能を覚えることではありません。本人が繰り返している仕事を一つ選び、資料を安全に扱い、成果物を作り、誤りを確認し、次の類似業務へ応用する型を身につけることです。

そのためAI鬼管理には、全員共通の台本だけで進むカリキュラムはありません。業務、習熟度、利用環境、社内ルールを確認し、共通知識と個別タスクの比重を受講者ごとに調整します。

カリキュラム領域	扱う内容	受講中に残すもの	到達確認
生成AIの基礎	得意・不得意、対話型AIと実務エージェント型AI、誤りの確認	利用目的と人へ戻す判断のメモ	AIの回答をそのまま確定しません
情報管理	入力可能な資料、禁止情報、アクセス権、保存先、共有範囲	対象データと操作範囲のチェック表	許可された環境だけで試せます
業務棚卸し	頻度、手間、標準化、誤りの影響から候補を選定	優先業務と完成条件の一覧	最初に試す一業務を説明できます
ツール選定	ChatGPT、Claude Code、Codexなどの役割分担	業務別の選定理由と代替手段	製品名ではなく仕事で選べます
実タスク実装	本人の入力資料から、所定様式の成果物まで作成	実際の成果物、指示、確認表	同種の資料で再現できます
運用定着	例外、差し戻し、版管理、手順更新、相談先	再利用手順と残課題	詰まった原因を切り分けられます
出力の品質確認	数値、固有名詞、参照元、抜け、禁止表現、差分の確認	業務ごとのチェックリストと差し戻し条件	流暢さだけで正しいと判断しません
エラーの切り分け	指示、入力データ、権限、保存先、業務ルールを順番に確認	本人が試した内容と解決手順の記録	同じ問題が起きた時に原因を探せます
次の業務への応用	新しいタスクを入力、工程、出力、確認へ分解する練習	次に試す業務の小さな設計案	講師のサンプルがなくても試作を始められます

3-1. タスク棚卸しから自走まで、四つの段階で進めます

最初から大きな業務全体を自動化せず、入力と出力が見える一部分に絞ります。小さな工程を本人の環境で確実に動かし、確認方法を作ってから周辺工程へ広げます。

3-2. 参加前の準備は、資料・権限・完成見本の三つが中心です

高度なプロンプトを暗記してくる必要はありません。むしろ、現在使っている入力資料、理想の出力例、誰が最終確認するかをそろえると、初回から実務に近い演習へ進めます。

準備するもの	具体例	準備できない場合	注意点
対象業務の候補	議事録、週報、請求確認、集計、提案準備など	一週間の業務を棚卸しして一緒に選びます	判断責任が大きい工程は小さく分けます
入力資料	文書、CSV、Excel、メール、既存手順書	項目構造を保ったサンプルへ置き換えます	顧客情報や個人情報を無断で持ち込みません
完成見本	現在の報告書、社内様式、過去の承認済み資料	必要項目と読み手を言葉で定義します	見栄えより必要情報と確認条件を優先します
利用環境	パソコン、アカウント、ブラウザ、対象フォルダ	許可範囲を確認して代替環境を検討します	会社の規程と情シスの承認を優先します
確認者	本人、上長、経理、法務、情報システムなど	仮の確認表を作り、社内で責任者を決めます	AIに最終承認を委ねません
禁止事項	入力できない情報、実行してはいけない操作、外部共有の制限	社内規程と担当者を確認して演習範囲を狭めます	不明な場合は入力・実行せず確認します
例外の見本	通常と異なる列、欠損、手書き項目、特別な承認が必要な案件	過去の差し戻しや想定例から確認条件を作ります	正常例だけで成功と判断しません

3-3. 1対1だから、AIと業務のどちらで詰まったかを切り分けられます

出力が合わない原因は、指示不足だけとは限りません。列名の揺れ、古い手順書、アクセス権、完成条件の曖昧さもあります。画面と資料を見て、直す場所を一緒に特定します。

04 HOW_TO_CHOOSE eラーニング・集合研修・1対1伴走を比べる生成AIハンズオンの選び方 講義・実習、オンライン・対面、無料・有料の違いと、AI鬼管理が合わない場合も示します

形式ごとに向く目的が違うため、一つの方式を常に優れているとは判断できません。基礎知識を広く届ける、参加者に共通体験を作る、個人の実業務を動かすという目的を分けて比較します。

比較項目	eラーニング	集合研修・共通ハンズオン	1対1伴走カスタム
向く目的	用語、安全ルール、基本操作を広く学ぶ	同じ内容を一斉に学び、共通認識を作る	本人の実業務で成果物を完成させる
主な利点	場所と時間を選びやすく、繰り返し視聴できます	質問と演習を共有し、参加者同士の理解をそろえやすいです	習熟度、資料、環境、詰まりに合わせられます
題材	一般的な動画とサンプルが中心です	全員共通の演習または企業向け共通課題です	本人の実ファイルまたは構造を保った代替資料です
習熟度差	本人が再視聴して調整します	進行速度の範囲内で質問と補足を行います	本人の現在地に合わせて説明と課題を変えます
残る成果	視聴履歴、理解度、基本知識です	共通の操作経験と演習結果です	業務成果物、確認表、本人の再利用手順です
主な注意点	実務への置き換えを本人へ残しやすいです	自社資料や個別エラーまで扱う時間が限られます	資料準備、個別時間、人による確認が必要です
選びやすい場面	全社へ短期間で基礎を周知したい場合です	同じ業務を担うチームへ共通演習を行う場合です	過去の学習が定着せず、実装まで必要な場合です
組み合わせ方	受講前の基礎学習に使います	方針共有や入門演習に使います	実務で止まる人・部署を個別に支えます
質問への対応	用意された解説と検索、社内窓口を使います	全体質疑の中で共通する疑問を解消します	本人の画面と資料を見て原因を切り分けます
企業カスタム	社内指定教材の追加や受講順の調整が中心です	企業共通の業務例、方針、ルールを反映しやすいです	企業、職種、本人の業務と完成条件まで調整します
管理側が見る成果	受講状況、テスト、修了を確認しやすいです	出席、演習結果、アンケートをまとめやすいです	成果物、再現性、品質、残課題を業務単位で確認します
受講後の課題	自社業務への翻訳と質問窓口を社内で用意します	個別の環境差や実務差を追加支援で補います	作った手順の更新担当と確認者を社内で置きます

4-1. オンラインと対面は、扱う資料と支援方法で選びます

オンラインは本人の普段のパソコンで試しやすく、全国から参加できます。対面は同じ場所で画面や会話を共有しやすいため、社内イベントやチーム共通演習に向く場合があります。

形式	利点	注意点	確認する質問
オンライン	普段使う環境で操作でき、移動が不要です	画面共有、通信、権限、資料の映り込みへ配慮します	本人の画面でエラーとファイルを確認できますか
対面	同席者の反応を見ながら共通演習を進めやすいです	会場設備、端末差、持ち込める資料に制約があります	参加者ごとの端末と実務資料を扱えますか
併用	共通説明は対面、個別実装はオンラインなど役割を分けられます	日程と成果物の引き継ぎ方法を決める必要があります	各回の目的と終了条件がつながっていますか

4-2. 無料体験と有料ハンズオンは、得られる判断材料で分けます

比較項目	無料セミナー・体験	有料の実務ハンズオン
主な目的	生成AIの動きと、自社で検討する価値を確かめます	本人の業務で成果物と再利用手順を完成させます
扱う範囲	基礎、代表的な実演、質疑、選び方が中心です	業務棚卸し、環境、試作、修正、定着まで扱います
個別化	質問へ答え、候補業務を整理する範囲です	本人の資料、完成条件、習熟度に合わせて設計します
向く段階	ツールや方式を比較し、社内相談の材料が必要な段階です	対象業務と担当者が決まり、実務へ入れたい段階です
注意点	60分で専用環境や業務手順まで完成する場ではありません	受講時間だけでなく資料準備と確認者の協力が必要です
終了時の状態	自分に必要な方式と、次に確認する質問を持ち帰ります	本人の成果物、確認表、再利用手順、残課題を整理します
比較時の質問	説明だけでなく実際の操作工程を見られるか確認します	個別設計、実務資料、受講後確認が範囲に含まれるか確認します

4-3. 初心者・法人が確認したい選び方チェックリスト

• □ 初心者向けに、用語、画面、ファイルの場所から説明してもらえますか
• □ 受講前に、目的、業務、入力資料、完成形、確認者を聞いてもらえますか
• □ 講師のサンプルではなく、自分の資料または実務に近い代替資料を使えますか
• □ ChatGPTだけに固定せず、Claude Code・Codexなどを業務で選べますか
• □ 自社の情報管理規程、権限、保存先、禁止情報を演習へ反映できますか
• □ エラー時に、指示、データ、環境、業務手順の原因を切り分けてもらえますか
• □ 受講後に、成果物、本人の再現性、確認工程、残課題を確認できますか
• □ 料金に、事前設計、個別伴走、成果確認のどこまで含まれるか明確ですか

AI鬼管理は、過去の動画講座や共通演習を実務へ移せなかった方、本人の環境で一つの業務を完成させたい方、受講後の再現性まで確認したい法人に合いやすい設計です。

4-4. 当社が合わないケース

短時間で大人数へ同じ知識だけを伝えたい方、録画の視聴と修了証だけを求める方、対象業務や確認担当を用意できない方には、AI鬼管理の1対1伴走は過剰になりやすいです。

AIの出力を人が確認せず完全自動で確定したい方や、特定の時間短縮・売上・精度を保証してほしい方にも合いません。結果は業務、資料、環境、運用体制によって変わります。

05 IMPLEMENTATION 生成AIハンズオンが定着しない5つの失敗と、導入後まで続く実装フロー その場で動いて終わる原因を分け、成果物・再現性・安全性で運用を確認します

ハンズオンの満足度が高くても、翌週に使われるとは限りません。失敗は本人の才能より、目的、題材、環境、確認者、受講後の支援がつながっていない設計から起こります。

失敗パターン	その場で起きること	実務へ戻った時の壁	定着の対策
目的が「AIを触る」	デモと同じ結果が出て満足します	どの仕事へ使うか決められません	業務名、入力、出力、確認者を先に決めます
共通サンプルだけ	全員が同じ手順で成功します	自社の列名、書式、例外で止まります	実務に近い資料へ差し替えて試します
ツールを固定	一つの画面操作は覚えられます	別の業務に合わず、使い分けられません	業務条件から対話型AIと実務エージェント型AIを選びます
詰まりを持ち帰る	時間内に終わらず本人の宿題になります	エラーの原因を分けられず手作業へ戻ります	1対1で資料、権限、指示、手順を切り分けます
利用回数だけ測る	ログインや出席を成果とみなします	品質と再現性を経営へ説明できません	成果物、根拠確認、再現テスト、残課題を記録します
人の確認を決めない	AIが出した文章や表を完成品として扱います	誤った数値や表現の責任者が分からなくなります	業務ごとに確認項目、承認者、差し戻し条件を置きます
手順を更新しない	初回に成功した指示だけを保存します	様式、規程、ツールの変更後も古い条件で処理します	版、更新日、更新担当、利用停止のルールを決めます

5-1. 相談から運用定着まで、六つの判断をつなぎます

AI鬼管理では、相談後にすぐ共通教材を始めるのではなく、候補業務と安全条件を決めます。演習後も本人が実務で再現し、誤りを確認し、手順を更新できるかを見ます。

5-2. 成果は速さだけでなく、再現性・品質・安全性で見ます

確認時点	見るもの	確認方法	次の判断
開始前	現行手順、入力資料、必要時間、品質条件	本人と確認者が業務を棚卸しします	対象を絞り、基準を残します
演習中	成果物、エラー、支援が必要な工程	画面、差分、セッション記録を見ます	説明、データ、環境、手順を直します
演習直後	本人の理解、確認方法、未解決の例外	本人が手順を説明し、成果物を照合します	実務へ移すか追加練習を行います
実務投入後	別データでの再現、品質、手戻り、継続利用	再現テストと確認者レビューを行います	手順を更新し、適用範囲を決めます
横展開前	別の人が再現できるか、権限と相談先があるか	手順書だけを渡して試します	教材化、個別伴走、対象変更を選びます
品質確認	数値、固有名詞、根拠、抜け、差し戻しの傾向	元資料と成果物のサンプルを照合します	確認項目を増減し、AIへ渡す範囲を直します
安全確認	禁止情報、アクセス権、保存先、共有範囲、操作許可	利用環境と承認記録を担当者が確認します	資料、ツール、権限、実行範囲を見直します
更新時	入力様式、社内規程、AIの仕様、担当者の変更	版管理表と再現テストで古い手順との差を見ます	旧手順を停止し、利用者へ更新内容を伝えます

5-3. 業務が変わる様子は、実績ではなくシナリオで検討します

導入前には、自社の結果を断定せず、現行手順と目指す流れを仮説として並べます。次のシナリオは成果の保証や顧客実績ではなく、対象業務を選ぶための検討例です。

想定シナリオ	現在の流れ	ハンズオンで作る流れ	人に残す判断
営業担当の商談後処理	メモを読み返し、CRM入力と次回メールを別々に作ります	商談メモから案件要約、未確認事項、返信案を同じ様式で作ります	顧客への約束、価格、送信、CRM確定
経理担当の照合作業	請求情報と台帳を目視し、不一致を個別に探します	項目をそろえて差異候補と確認理由を一覧にします	仕訳、税務、支払、証憑の最終確認
企画担当の月次報告	複数CSVを集計し、前月資料をコピーして文章を直します	集計、差異抽出、報告書の構成、確認リストまでつなぎます	原因の確定、施策、予算、経営への説明
CS担当のFAQ改善	履歴を読み、頻出質問を感覚で選びます	問い合わせを分類し、既存FAQとの差と更新候補を整理します	個別対応、契約解釈、公開文面、更新承認

期待どおりに動かない業務も記録します。資料が揃わない、例外が多い、確認負担が増えると分かれば、対象を小さくする、別の方式に変える、人の仕事として残す判断ができます。

06 TRAIN_OR_DELEGATE AI鬼管理かAIBPOか｜育てる・任せると助成金の判断基準 本人が使いこなすハンズオンと、定型業務を外部へ任せる選択を業務単位で分けます

生成AIを活用する方法は、全員が操作を学ぶことだけではありません。社員が判断と改善の力を身につける方法と、繰り返す定型業務の設計・運用を外部へ任せる方法があります。

社内に能力と手順を育てるならAI鬼管理、業務の実行を預けるならAIBPOです。最初から二者択一にせず、業務を前処理、判断、承認、例外対応へ分けると併用もできます。

判断項目	AI鬼管理で育てる	AIBPOへ任せる	併用する
主な目的	本人がAIを使い、自分の業務を改善できる状態を作ります	定型業務の設計、実行、運用を外部へ預けます	定型処理を任せ、判断と改善は社内に残します
社内に残るもの	本人の能力、成果物、再利用手順、確認方法です	要件、承認ルール、受け渡し方法、運用結果です	業務ごとの責任境界とエスカレーションです
向く業務	判断が多い、頻繁に変わる、社内ノウハウにしたい業務です	入出力が定まり、同じ手順で繰り返す業務です	前処理の後に分析・提案・承認が続く業務です
社内の負担	受講、資料準備、実務投入、品質確認、手順更新が必要です	要件提示、アクセス承認、例外判断、結果確認が必要です	境界管理と変更時の連絡が必要です
選び方	内製化と社員の改善力を優先します	学習より業務実行を優先します	パイロットで業務を分けて確かめます
見直し条件	本人が再現し、更新担当を置けるかを見ます	定型性、運用量、例外の頻度を見ます	判断や例外が増えた時に境界を変えます
業務変更への対応	社員が判断基準と手順を理解し、自社で試作と改善を続けます	変更内容を共有し、委託範囲、入力、出力、例外条件を更新します	変更が多い判断工程は社内、安定した前処理は外部へ分けます
情報管理	利用環境、入力資料、保存先、確認者をハンズオンの中で学びます	アクセス範囲、受け渡し、保管、削除、監査方法を事前に合意します	境界を越えるデータと成果物の責任者を明確にします
立ち上げ時の準備	受講者、実タスク、完成見本、確認者、学習時間を用意します	現行手順、対象データ、期待する結果、例外、窓口を用意します	一つの業務で試し、前処理と判断の境目を検証します
成果の確認	本人の再現性、成果物、品質、継続利用、次の業務を確認します	納品された結果、例外、差し戻し、運用記録、変更対応を確認します	社員側の判断と外部側の処理を同じ業務指標で確認します

6-1. 判断と改善を社内へ残したい業務は、AI鬼管理で育てます

営業提案、採用面談の準備、経営報告、顧客対応など、社内の文脈と責任が重要な仕事は、本人がAIを使う形が向きます。下書きを任せ、判断を人に残す型を学びます。

6-2. 入出力が定まる反復業務は、AIBPOへ任せる選択があります

定型集計、データ整形、一次分類、所定様式への転記などはAIBPOの候補です。社員が操作を学び運用するより、必要な結果を受け取り、例外だけ社内で判断する方法を検討できます。

分け方	業務例	選ぶ理由	人が担う責任
AI鬼管理	営業提案、予実分析、採用準備、顧客対応	判断基準を社内で更新し、経験と組み合わせる価値が高いためです	事実確認、例外判断、説明、最終承認です
AIBPO	定型集計、データ整形、一次分類、様式への転記	入出力と例外条件を定義しやすく、同じ手順が続くためです	要件、アクセス権、例外条件、結果の受入確認です
併用	資料収集・整形の後に、分析・提案・承認が続く業務	前処理を安定させ、判断と改善を社員へ残せるためです	境界、エスカレーション、変更の承認です

6-3. 人材開発支援助成金は、対象可否と手続きの時期を先に確認します

人材開発支援助成金の対象となる場合、制度区分や企業要件により、研修の実質負担を最大75%軽減できる可能性があります。ただし、企業、受講者、訓練内容ごとに条件が異なります。

確認項目	事前に整理すること	注意点
企業と受講者	企業規模、雇用保険、受講者の雇用区分などを確認します	会社名や講座名だけで対象とは判断できません
訓練内容	目的、内容、時間、実施方法、職務との関係を整理します	コースの全内容が対象になるとは限りません
対象経費	見積と実施内容を分け、対象外となる項目を確認します	支払額の全てが対象になるとは限りません
申請時期	開始予定日から逆算して計画届、社内承認、書類を準備します	研修開始後では間に合わない手続きがあります
実施記録と審査	受講、出席、支払など必要な記録を保管します	要件を満たしても審査があり、支給は保証されません

助成金は、受講時に研修料金から差し引く割引ではありません。所定の申請、研修実施、支給申請、審査を経る制度であり、当社が対象認定や支給を保証することはできません。

07 SEMINAR_CONTENT 無料セミナーで確認する内容｜生成AIハンズオンを選ぶ前の60分 実際の画面で入力から成果物までを見て、自分に必要な学習範囲を判断できます

文章や機能一覧だけでは、対話型AIと実務エージェント型AIの違い、ファイルを扱う時の操作感、人が確認する地点を判断しにくいものです。そこで実演中心の無料セミナーを用意しています。

60分で、生成AIの基礎、Claude Code・Codexが資料から成果物を作る流れ、ハンズオン方式の違い、参加者の業務へ置き換える考え方を扱います。申込を決める場ではありません。

7-1. 60分の時間割

時間	内容	持ち帰れる判断材料
最初の10分	生成AI、対話型AI、実務エージェント型AIの違い	自分に必要な学習範囲と、ツールを選ぶ前の業務条件
次の25分	資料を読み、整理・下書き・確認まで進める画面の実演	何を入力すると何が出るか、人が承認する場所
次の15分	参加者の業務を聞き、ハンズオン候補を整理	メール、集計、議事録、報告書など最初に試す業務
最後の10分	準備、情報管理、方式、料金、定着に関する質疑	比較先へ確認する質問と、次に相談すべき関係者

7-2. 実演は、入力から人の確認までを一続きで見せます

たとえば議事録とタスク表から会議サマリーを作る、CSVと前月報告から週次レポート案を作るなど、資料、指示、出力、根拠確認、保存の順に画面で示します。

7-3. その場で答える質問

• 初心者は、どの生成AIと業務から試せばよいですか
• 自分のExcel、議事録、メールを使うには何を準備すればよいですか
• Claude CodeとCodexは、プログラミング以外の仕事にも使えますか
• 顧客情報や個人情報を持ち込めない場合、どのように練習しますか
• オンラインと対面、無料体験と有料ハンズオンをどう選びますか
• eラーニングや集合研修で定着しなかった場合、何を変えるべきですか
• AI鬼管理で育てる業務とAIBPOへ任せる業務をどう分けますか

7-4. 参加対象と、60分では完了しないこと

生成AIを初めて学ぶ実務担当者、過去の講座を仕事へ移せなかった方、経営者、個人事業主、人事、DX・AI推進、情シス、部門責任者などが比較材料を得るために参加できます。

一方、自社専用環境の構築、実データでの業務実装、個別カリキュラムの確定、見積作成を60分で完了する場ではありません。まずは無料相談で自社に合うかと、具体設計を確認します。

08 SEMINAR_ENTRY 生成AIハンズオンを検討する前の無料相談｜お問い合わせからご案内まで ページ下部のお問い合わせフォームから無料相談を申し込めます。1営業日以内に返信します

無料セミナーは、参加無料、60分、オンラインのGoogle Meet、1社1枠の貸切で実施します。実演中心のため、関係者と同じ画面を見ながら、自社の検討課題を質問できます。

まずはページ下部のお問い合わせフォームから無料相談をお申し込みください。1営業日以内に担当者が返信し、自社に合うハンズオンかを確認します。

8-1. 無料相談からご案内までの3ステップ

まずは無料相談で、自社に合うハンズオンかをご確認ください。ページ下部のお問い合わせフォームへ進むからご相談いただくと、1営業日以内に返信します。

検討状況	適した窓口	確認できること
生成AIが資料を扱う画面を見たい	無料60分オンラインセミナー	操作感、入力と出力、人が確認する範囲
講義・ハンズオンの方式を比べたい	本記事と無料セミナー	eラーニング、集合研修、1対1伴走の違い
自分の業務を選びたい	無料セミナーまたは無料相談	頻度、資料、完成条件から候補を絞る方法
個別カリキュラムを設計したい	無料相談	対象者、実タスク、環境、伴走、成果確認
AI鬼管理とAIBPOを分けたい	無料相談	育てる業務、任せる業務、併用する境界
料金・助成金・見積を確認したい	無料相談	支援範囲、個別案内、制度要件、申請時期
過去の講座で定着しなかった	無料相談	題材、環境、確認者、質問支援、再現性の棚卸し
自社データを使えるか不明	無料セミナーまたは無料相談	マスキング、代替資料、社内規程、利用環境の確認順序
複数部署への展開を考えている	無料相談	共通基礎、職種別題材、個別伴走、成果確認の分け方
外部へ任せる方法も比較したい	無料相談	定型性、判断、例外、機密性からAI鬼管理とAIBPOを分ける基準

8-2. 当日までに一つだけ、困っている業務を思い浮かべてください

• 繰り返しが多く、毎回同じ資料を開いている仕事
• コピー、転記、集計、分類、書式調整に時間がかかる仕事
• 議事録、週報、報告書、提案書など下書きが必要な仕事
• 複数の文書、Excel、CSV、メールを行き来する仕事
• 確認漏れを避けるため、目視で照合している仕事
• AIを試したものの、自社ファイルへ替えた時に止まった仕事

資料そのものを準備する必要はありません。対象業務が決まっていない場合も、困っている部署、繰り返す作業、作りたい成果物を共有すれば、候補の切り分け方を説明します。

実施形式はClaude Code セミナーの詳細ページでも確認できます。ハンズオンの申込、個別カリキュラム、見積、助成金は無料相談で業務を確認してご案内します。

生成AI ハンズオンは、名称や演習数だけでは選べません。まずは無料相談で、自社の業務に必要な学習方式と支援範囲が合うかをご確認ください。

参加後は、実演で見た入力・出力・確認の流れを自分の候補業務へ置き換えられます。進めたい場合だけ、無料相談でAI鬼管理の対象タスク、環境、完成条件を具体化します。

よくある質問

Q. 生成AIハンズオンと講義型セミナーは何が違いますか。

A. 講義型は、説明や実演から用語、活用例、注意点を理解する形式です。ハンズオンは参加者本人が操作し、入力、指示、出力確認、修正を経験します。ただし、共通サンプルだけか、本人の実業務と利用環境まで扱うかで、受講後に残る成果は異なります。

Q. 生成AIの初心者やプログラミング未経験者でも参加できますか。

A. 参加できます。AI鬼管理ではコードの知識から始めず、変えたい仕事、使う資料、作りたい成果物を日本語で整理します。アカウント、ファイルの場所、画面操作から1対1で確認し、必要な範囲だけ段階的に進めます。事前に高度なプロンプトを覚える必要はありません。

Q. 受講前には何を準備すればよいですか。

A. 繰り返しが多い業務の候補、入力に使う資料、現在の完成見本、確認者が分かると実務演習へ入りやすくなります。実データを共有できない場合は、項目構造を保った代替資料やマスキング済み資料を使えます。会社の情報管理規程と利用可能なAI環境を優先します。

Q. オンラインと対面、無料と有料はどう選べばよいですか。

A. 普段のパソコン環境で個別の詰まりを確認するならオンライン、同じ場所で共通体験を作るなら対面が向く場合があります。無料セミナーは動きと選び方を確認する場、有料ハンズオンは本人の業務で成果物と再利用手順を作る場です。目的、資料、必要な個別支援で選んでください。

Q. AI鬼管理が向かないのはどのようなケースですか。

A. 大人数へ同じ基礎知識だけを短時間で届けたい場合は、eラーニングや集合研修のほうが効率的です。対象業務、資料、確認者を用意できない場合も、1対1の実務伴走を活かしにくくなります。人の確認なしで完全自動化したい場合や、特定成果の保証を求める場合にも合いません。

Q. AI鬼管理とAIBPOはどちらを選べばよいですか。

A. 社員が判断力と改善力を身につけ、社内に手順を残したい業務はAI鬼管理が向きます。入出力と例外条件が定まり、学習より業務実行を優先したい定型業務はAIBPOを検討できます。前処理をAIBPOへ任せ、分析や承認をAI鬼管理で学んだ社員へ残す併用も可能です。

Q. 人材開発支援助成金を使えば、必ず負担を減らせますか。

A. 必ずではありません。企業、受講者、訓練内容、実施方法、申請時期などの要件があり、研修実施後にも審査があります。助成金は事前の割引ではなく、所定の手続きと審査を経て支給される制度です。当社が対象認定や支給を保証することはできません。

Q. 料金と受講期間はどのように決まりますか。

A. 対象業務、受講者、利用環境、期間、個別伴走、成果確認の範囲に応じて個別にご案内します。比較時は、講義時間だけでなく、事前の業務設計、環境準備、1対1支援、再現テスト、受講後の確認まで何が含まれるかをそろえてください。具体的な見積は無料相談で確認できます。

生成AI ハンズオンを実務へつなげるには、手を動かすだけでなく、本人の業務、入力資料、完成条件、利用環境、人の確認、再現テストまでを一続きにする必要があります。AI鬼管理で使いこなす力を育てるか、AIBPOへ定型業務を任せるか、両方を併用するかも業務単位で選べます。まずは無料相談で、自社に合うハンズオンか、対象タスク・料金・助成金・見積をご確認ください。

ここから先の進め方は、大きく2つあります。

自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。

覚えるより任せたい方は、AIBPO by AI鬼管理でこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。総額はいまの業務コストの50%が目安、月額基本料は0円です。

どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。

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