生成AI セミナー｜法人向けの選び方・実演内容・料金・助成金・AI鬼管理とAIBPO

弊社GENAIでは、法人の方向けにClaude Code・Codexの無料オンラインセミナーを開催しています。本記事では、生成AIの全体像と一般的なセミナーとの違い、メール対応・資料作成・データ集計などがどこまで自動化できるかを、当日の内容とあわせて解説します。

生成AI セミナーには、用語を広く学ぶ講義、操作を試すハンズオン、企業の業務に合わせた実演などがあります。目的を決めずに参加すると、知識は増えても自社で最初に試す業務が決まらず、社内説明や安全な導入へつながりません。

本記事だけで、主要ツールの役割、選び方、受講後の進め方、料金と助成金の注意点まで一通り判断できるように整理しました。まず画面を確認したい法人向けに、参加無料・60分・Google Meet・1社1枠の実演中心セミナーへの予約方法も最後にご案内します。

01 SEMINAR_BASICS 生成AI セミナーとは｜ChatGPTとClaude Code・Codexの違い 学べる内容と主要ツールの役割を、初めての法人にも分かる言葉で整理します

生成AI セミナーは、文章・画像・表・コードなどを作るAIについて学ぶ場です。ただし、基礎講義、製品紹介、操作演習、業務設計では、参加後に得られるものが大きく違います。

法人が最初に確認したいのは、機能の多さではありません。自社のどの仕事に使い、何をAIへ渡し、どこを人が確認するかを説明できる内容かどうかです。

セミナーで扱う領域	主な内容	参加後にできる判断	不足しやすい点
基礎・リテラシー	生成AIの仕組み、得意・不得意、誤り、著作権、情報管理	安全に試すための最低限のルールを決める	自社業務への置き換えが別途必要です
ツール紹介	ChatGPT、Gemini、Claudeなどの特徴と操作画面	用途と利用環境の候補を絞る	製品機能の説明だけで終わる場合があります
ハンズオン	参加者が指示を入力し、要約や文章案を作る	基本操作と出力確認を体験する	実データ・社内様式で再現できるとは限りません
業務実演	資料の読み取りから成果物作成、検証までを画面で見る	対象業務、入力、出力、人の確認工程を描く	実装や社内展開には追加設計が必要です
導入設計	対象部署、権限、データ、責任者、評価方法を整理する	小さく試すパイロット計画を作る	講義時間だけでは決め切れない場合があります
画像生成	画像生成AIの指示、構図、修正、権利やブランド表現	広報・広告・社内資料で試す用途を見極める	法人共通業務の実演とは目的が異なる場合があります
職種・キャリア	生成AI時代に変わる業務、必要な確認力、学習の続け方	本人に必要なスキルと学習方法を整理する	受講だけで転職・副業の成果が得られるものではありません
製品公式情報	新機能、利用条件、管理機能、データの扱い	正式仕様を基に社内環境を検討する	一社の製品説明だけでは他製品と比較しにくい場合があります

1-1. 質問に答えるAIと、仕事を最後まで進めるAIがあります

ChatGPT・Gemini・Claudeのチャット画面は、相談、要約、文章の下書きに便利です。一方、Claude Code・Codexは、許可されたファイルを読み書きし、複数工程を続けて進められます。

比較項目	ChatGPT・Gemini・Claudeなどの対話型	Claude Code・CodexなどのAIエージェント	法人で決めること
基本動作	質問すると回答や案を返します	目的を受け、作業を分解して成果物まで進めます	どの工程までAIに許可するか
主な入力	指示文、貼り付けた文章、添付資料	フォルダ内のCSV、議事録、規程、既存様式など	入力してよい情報と禁止情報
主な出力	回答、要約、メール案、アイデア	更新済みファイル、比較表、報告書、確認記録	完成条件と保存先
工程数	一回ごとの対話が中心です	読み取り、整形、作成、検証を連続して行います	途中確認と停止条件
繰り返し	利用者が同じ指示を再入力します	手順をそろえて同種の資料へ再適用できます	手順の版管理と更新者
人の役割	回答の事実と表現を確認します	根拠、差分、例外、実行範囲を承認します	最終判断を誰に残すか
向く場面	壁打ち、単発の要約、文章案	月次集計、定型報告、複数資料の横断処理	頻度と誤りの影響を評価する
注意点	もっともらしい誤りを含む可能性があります	誤った指示のまま複数ファイルを処理する可能性があります	権限を絞り、人が確認する
根拠確認	回答と元資料を利用者が見比べます	参照ファイル、処理結果、差分を工程ごとに確認します	確認対象と記録方法を決めます
操作権限	アップロードや会話共有の範囲を管理します	読める場所、書ける場所、実行できる操作を制限します	最小権限から始め、必要時だけ広げます
導入難度	ブラウザ中心で試しやすい用途があります	環境準備とファイル構成の理解が必要な場合があります	参加者の役割に必要な範囲だけ学びます

1-2. Claude CodeとCodexは、プログラミング以外の事務にも使えます

名称から開発者向けに見えますが、実務では議事録の整理、見積比較、顧客メールの下書き、売上CSVの集計などにも使えます。日本語で目的と条件を伝えられます。

ツール	開発元	実演で分かること	選定前の確認
Claude Code	Anthropic	複数資料を読み、指定様式へまとめ、修正する一連の流れ	利用環境、権限、対象ファイル、保存先
Codex	OpenAI	ファイルの確認・編集・検証を指示に沿って進める流れ	利用環境、権限、対象ファイル、保存先
共通点	提供元は異なります	一問一答ではなく、成果物へ向けて複数工程を進めます	製品名より業務・安全性・管理方法で判断します
使い分け	契約や環境で変わります	同じ題材を試すと、操作感と出力確認の違いを比べられます	社内標準を一つに絞るか、役割別に分けます

02 WORK_DEMOS 法人向け生成AI セミナーで見るべき7つの業務デモ 何を渡すと何が出てくるかを具体化し、自社で試す最初の業務を選びます

良い業務デモは、完成画面だけを見せません。元資料、指示、途中の確認、出力、人が判断する部分まで示すため、参加者は自社で再現する条件を持ち帰れます。

法人共通の候補には、メール、資料、集計、議事録、報告書、調査、手順書があります。頻度が高く、入出力がそろい、誤りを人が確認できる業務から見るのが現実的です。

2-1. 入力・出力・人の確認を一組で見ます

AIへ任せる範囲が広いほど、人の確認を曖昧にできません。デモでは、成果物の速さだけでなく、どの根拠を参照し、例外をどう知らせるかまで確認してください。

業務デモ	AIへ渡すもの	AIから出てくるもの	人が確認・判断すること
顧客メール返信	問い合わせ本文、過去のやり取り、FAQ、対応方針	要件を整理した返信案と、回答できない項目の一覧	事実、約束、個別事情、送信の可否
提案書・社内資料	商談メモ、商品資料、既存の提案書、指定様式	顧客課題と根拠をそろえた提案書のたたき台	価格、実現可能性、表現、公開範囲
Excel・CSV集計	売上CSV、部門表、集計条件、前月レポート	形式をそろえた集計表、増減一覧、確認が必要な行	元データとの一致、計算条件、異常値
議事録	文字起こし、会議資料、前回の宿題、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、決定表現、担当と期限
週次・月次報告	日報、案件一覧、目標、前回報告、報告様式	進捗、変化点、未達理由の仮説、確認質問を含む報告案	評価、原因、見通し、追加施策
市場・競合調査	調査条件、対象一覧、社内仮説、出典の記録ルール	比較表、論点メモ、根拠リンク、情報不足の一覧	情報の新しさ、出典、解釈、意思決定
マニュアル更新	現行手順、変更通知、問い合わせ履歴、画面説明	差分を反映した手順書案と、確認が必要な箇所	正式手順、権限、例外、公開時期
見積比較	複数社の見積書、仕様、納期条件、比較様式	項目をそろえた比較表、条件の抜け、質問一覧	採用先、交渉、発注、契約条件
採用面接の準備	求人票、応募書類、評価基準、面接メモ	基準別の確認表と次回質問案	公平性、個人情報、評価、合否
社内FAQ整理	規程、過去質問、承認済み回答、担当部署	質問分類、回答案、古い記載、追加確認先	最新規程、閲覧権限、正式回答
契約確認の準備	契約案、標準条項、確認観点、過去方針	標準との差分表と確認論点	法的判断、交渉方針、締結承認
アンケート集計	自由記述、選択回答、設問、分類基準	意見の分類、頻出論点、代表的な要望、要確認回答	少数意見、個人の特定、回答の文脈
在庫・発注準備	在庫一覧、出荷実績、発注点、納期、商品マスタ	不足候補、過剰候補、データ不一致、確認依頼の一覧	需要予測、発注数量、取引条件、発注承認
広報コンテンツ	承認済み事実、表記ルール、過去記事、媒体別条件	告知文、短縮版、見出し案、事実確認リスト	公開時期、著作権、ブランド表現、最終公開

2-2. 参加後に得たいのは、ツール知識より業務の切り分け方です

一度の実演ですべての操作を習得する必要はありません。自社業務を入力、定型処理、例外、判断、承認へ分け、AIへ渡せる工程を見つけられれば、次の検証へ進めます。

持ち帰る判断材料	確認できた状態	社内で次に行うこと	注意点
最初に試す業務	頻度、資料、完成形、確認者が説明できます	候補を一つに絞り、担当者と期限を置きます	重要度だけでなく試しやすさも見ます
必要なAIの種類	対話型で足りるか、AIエージェントが必要か分かります	同じ小さな課題で比較します	製品名を先に固定しません
安全条件	禁止データ、許可フォルダ、保存先、承認者を挙げられます	情シス・法務・現場で仮ルールを確認します	個人任せの判断にしません
完成条件	出力の形式、必須項目、根拠、例外通知を定義できます	チェックリストを作ります	速さだけを成果にしません
学習の深さ	入門、ハンズオン、伴走、外部委託のどこが必要か分かります	方式と対象者を分けます	全社員へ同じ内容を配りません
社内説明	導入目的と人へ残す責任を言葉にできます	経営・推進・現場の役割を確認します	AIがすべて代替する説明は避けます
比較条件	複数製品へ同じ入力と完成条件を提示できます	品質、確認負担、操作性を同じ尺度で記録します	デモの印象だけで製品を決めません
撤退条件	重大な誤り、準備負担、利用頻度の基準を持てます	試行を止める条件と代替手段を合意します	始める前にやめ方も決めます

2-3. モデルケースは効果保証ではなく、適用条件を考える材料です

たとえば月次報告なら、列が安定した実績表と報告様式があれば着手しやすくなります。元データが毎月変わる場合は、先に項目や入力ルールを整える必要があります。

03 HOW_TO_CHOOSE 失敗しない生成AI セミナーの選び方｜3方式と無料・有料を比較 開催形式ごとの利点を認めたうえで、目的・対象者・成果に合う選択肢を選びます

生成AI セミナーは、無料か有料かだけでは比較できません。情報収集、全社周知、操作習得、業務実装のどれを目指すかで、適した形式と必要な支援が変わります。

eラーニングは広く基礎を届けるのに向き、集合セミナーは共通認識を作りやすい方法です。1社1枠の実演は自社の質問をしやすい一方、網羅的な操作訓練には時間が足りません。

比較項目	eラーニング・録画講座	大人数の集合セミナー	1社1枠の実演セミナー
向く目的	基礎知識と安全ルールを広く届ける	同じテーマを一斉に学び、共通認識を作る	自社業務へ当てはめ、次の一手を判断する
参加の自由度	好きな時間に自分のペースで進めやすい	開催日時に合わせ、会場または配信へ参加する	関係者で一つの枠を選び、質問をそろえられる
質問対応	FAQや別窓口が中心です	全体質疑の範囲で質問します	自社の部署・業務・データ条件を質問しやすい
題材	一般例と共通教材が中心です	主催者が用意した共通デモが中心です	法人共通デモを自社の候補業務へ置き換えます
習熟度差	再生速度と復習で本人が調整します	説明速度は全体に合わせます	参加者の前提と検討段階に合わせて補足できます
成果	受講・テスト・基礎理解を確認しやすい	共通知識と参加体験を残しやすい	対象業務、入力、出力、確認者の仮説を残しやすい
利点	全社員への周知を効率化できます	経営方針や基礎を一度に共有できます	実際の画面と質疑で判断材料を短時間に集められます
主な限界	実務への翻訳を本人へ残しやすい	職種や習熟度の差を吸収しにくい場合があります	60分だけで実装・定着まで完了するものではありません
選び方	用語とルールの全社教育	初期啓発や部門共通の入門	経営者・推進担当・部門長の導入判断
組み合わせ	事前学習に使えます	方針共有に使えます	実演後にハンズオンや伴走へ接続できます
開催場所	端末と通信環境があれば場所を選びにくい	対面なら周囲と演習しやすく、配信なら遠隔参加しやすい	Google Meetで関係者が同席できます
内容の更新	録画の更新時期に左右されます	開催時点の話題を反映しやすい	参加時点の業務とツールに合わせて質問できます
申込前の確認	視聴期限、教材、質問窓口を確認します	定員、会場、録画、質疑時間を確認します	参加者、貸切範囲、扱うデモ、準備事項を確認します

3-1. 主催者へ確認する7つの選び方

タイトルに「実践」「法人向け」とあっても、扱う範囲は異なります。申込前に、対象者、実演、データの扱い、質問、受講後支援が説明されているかを確認します。

• 対象は初心者、実務担当、経営者、推進担当のどこに置かれていますか
• ChatGPTなどの対話型だけでなく、Claude Code・Codexの実演がありますか
• 完成画面だけでなく、入力資料・指示・途中確認・出力を見せますか
• 誤り、情報漏えい、著作権、個人情報、人の承認を具体的に扱いますか
• 自社の業務に関する質問ができ、回答できない範囲も明示されますか
• 参加後に試す業務、担当者、完成条件を決める材料が残りますか
• 研修、導入支援、外部委託へ進む場合の範囲と料金が分かれていますか

3-2. 無料と有料は、価格ではなく得られる成果で分けます

無料セミナーは、全体像の把握、画面の確認、候補業務の発見に向きます。有料講座は、操作演習、個別課題、成果物の完成、継続支援まで含むかを確認します。

比較軸	無料セミナーで確認しやすいこと	有料講座・研修で確認すること	契約前の質問
目的	情報収集と導入判断	操作習得、実務実装、社内展開	終了時に何をできる状態にしますか
時間	短時間で全体像と実演を見る	複数回の演習や伴走を含む場合があります	講義・演習・個別支援の内訳は何ですか
成果物	候補業務と比較軸を持ち帰る	自社資料から成果物や手順を作る	誰が何を完成させますか
個別対応	質疑の範囲で自社へ置き換える	企業・職種・受講者別に調整する場合があります	どこまでカスタムされますか
効果測定	理解と次の一手を確認する	再現性、品質、継続利用を測る	履修率以外の報告がありますか
料金	参加無料の範囲を確認する	人数、期間、支援範囲で変わります	追加費用と対象外作業は何ですか
受講後	自社で試すか、相談へ進むか判断する	質問、成果確認、横展開の支援を確認する	終了後の責任分担はどうなりますか
教材	全体像や比較軸を持ち帰る資料が中心です	演習手順、課題、企業別資料を含む場合があります	閲覧期限と社内共有の可否はどうなりますか
講師との距離	質疑時間の中で疑問を確認します	個別レビューや伴走を含むかはサービスごとに違います	質問回数と回答範囲はどこまでですか
欠席・復習	別枠の予約や資料の扱いを確認します	振替、録画、補講の条件を確認します	業務都合で欠席した場合の扱いは何ですか

3-3. 当社が合わないケースもあります

個人の画像生成や副業ノウハウだけを学びたい方、特定製品の資格対策、詳細なプログラミング演習を求める方には、本セミナーの法人業務中心の内容は合いません。

また、60分で自社システムの実装完了や効果保証を求める場合、AIの出力を人が確認せず全自動にしたい場合にも合いません。個別操作の習得だけならハンズオンが適します。

04 NEXT_OPTIONS セミナー後はAI鬼管理で育てるか、AIBPOへ任せるかを選ぶ 内製化・外部委託・併用の境界と、料金・人材開発支援助成金を確認します

セミナーは、生成AIの可能性と最初の対象業務を見極める入口です。参加後に実務へ進める方法は、社員を育てる、業務を任せる、両方を組み合わせる、の三つに分かれます。

GENAIでは、社内能力を育てるAI鬼管理と、定型業務の設計・実行・運用を担うAIBPOを比較できます。料金は対象業務や支援範囲に応じて個別にご案内します。

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	社員が生成AIを使い、自社業務を改善できる状態を作る	定型業務の整理、AI活用、実行、保守を外部へ預ける	前処理は任せ、判断と改善は社員へ残す
向く業務	顧客対応、提案、予実分析など文脈と判断が多い業務	集計、分類、整形、転記など入出力が定まる業務	資料収集と整形の後に分析・承認が続く業務
社内に残るもの	受講者の能力、成果物、手順、成果レポート	要件、承認ルール、連携方法、運用結果	業務ごとに分けた責任とエスカレーション
社内の役割	受講、品質確認、手順更新、横展開	要件提示、アクセス承認、例外判断、受入確認	境界、例外、変更条件を管理する
向く会社	改善を内製し、担当者と管理職が時間を確保できる会社	学習・運用人材を確保しにくく、結果を優先する会社	判断力は育てつつ、定型処理の負担を減らしたい会社
変更への対応	社員が判断基準を学び、自社で手順を直す	変更を共有し、委託範囲と運用手順を更新する	頻繁に変わる部分を社内、安定部分を外部へ分ける
情報管理	許可環境、入力、保存先、承認を教育へ組み込む	アクセス、受け渡し、保管、削除、監査を合意する	境界を越えるデータと成果物の責任者を置く
見直し条件	社員が再現できず支援量が大きい場合は対象を見直す	例外が多く委託手順が安定しない場合は範囲を見直す	業務記録を見て境界を変更する

4-1. 社内に判断力と改善力を残すならAI鬼管理です

AI鬼管理は、全員へ同じ動画を配る一斉型ではありません。企業の目的、職種、受講者の習熟度に合わせ、実業務の成果物を1対1で作り切り、再現手順へ整えます。

4-2. 学習より業務の実行を優先するならAIBPOです

入力と出力が定まり、同じ処理が繰り返される場合はAIBPOが候補です。社員は例外条件と受入基準を決め、日々の整形・集計・一次分類を外へ任せられます。

業務の分け方	具体例	選ぶ理由	人が持つ責任
AI鬼管理	顧客提案、経営分析、人材育成、重要なメール対応	社内の文脈と判断基準を学び、改善し続ける価値が高いため	事実確認、例外判断、説明、最終承認
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、継続的に発生するため	要件、権限、例外条件、受入確認
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、判断と改善は社員へ残せるため	境界の管理、エスカレーション、変更承認
人だけで継続	例外が多く、毎回異なる交渉や法的判断が中心の業務	AI化の準備と確認が手作業より重くなる場合があるため	業務継続と改善候補の記録

4-3. 料金と人材開発支援助成金は別々に確認します

AI鬼管理の料金は、対象者、期間、カスタム範囲、1対1伴走、成果レポートなどで変わるため、個別にご案内します。自社金額は一律表示せず、料金ページで考え方を確認できます。

助成金の確認項目	事前に整理すること	注意点
企業要件	企業規模、雇用保険の適用、受講者の雇用区分など	会社名や研修名だけでは対象を判断できません
訓練要件	目的、内容、時間、実施方法、職務との関係	制度区分ごとに条件が異なります
対象経費	見積内訳と、制度上の対象・対象外の切り分け	支払った費用のすべてが対象とは限りません
申請時期	開始予定日から逆算した計画届、承認、必要書類	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	受講、出席、支払、訓練内容などの記録方法	記録不足で申請できない場合があります
支給申請	訓練終了後の書類、期限、社内担当、確認先	要件を満たしても審査があり、支給は保証されません

人材開発支援助成金の制度区分や企業要件によっては、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、対象可否・助成率・対象経費は個別に異なります。

05 IMPLEMENTATION 生成AI セミナーを受けて終わらせない導入・定着の進め方 失敗パターンを避け、対象業務・安全性・成果レポートを社内運用へつなぎます

セミナー当日の理解度が高くても、翌週に対象業務、担当者、資料、確認者が決まっていなければ実務は変わりません。参加前から、終了後の小さな検証までを一つの計画にします。

失敗の多くはAIの性能だけが原因ではありません。目的が曖昧、資料が整っていない、権限がない、質問先がない、成果を測らないという業務設計の不足から起こります。

失敗パターン	現場で起きること	参加前後の対策	見直しの判断
目的が情報収集だけ	便利な事例は分かっても、自社で試す仕事が決まりません	参加前に候補業務を三つ挙げ、終了時に一つへ絞ります	候補がない場合は業務棚卸しから始めます
全員一律に展開	職種と習熟度の差を社員自身が埋めることになります	経営、推進、現場で到達点を分けます	基礎周知は別方式に分けます
サンプルだけで成功	自社書式、機密情報、権限の壁で止まります	構造を保った代替資料で検証します	実資料へ移す条件を先に決めます
AIの出力をそのまま利用	数字、固有名詞、約束、規程の誤りを見逃します	根拠・差分・例外を人が確認します	重大な誤りが出る工程は人へ戻します
推進担当へ丸投げ	現場の資料と経営の目的を一人で調整できません	経営、人事、情シス、現場責任者の役割を置きます	意思決定者が不在なら開始を見直します
履修率だけを評価	業務で再現できるか、品質が保てるか分かりません	成果物、再現性、確認工程、継続利用を記録します	使わない理由も成果として扱います
成功例をすぐ全社展開	担当者の暗黙知が残り、別の社員が再現できません	入力・指示・出力・確認を手順化して再現テストします	別担当で失敗したら手順を直します

5-1. 予約前から成果確認までを6段階で進めます

セミナーの目的は申込数ではなく、法人が適切な次の行動を選べることです。実演を見る前に仮説を持ち、見た後に小さな資料で確かめると、流行だけに左右されません。

5-2. 成果は速さだけでなく、品質・再現性・安全性で測ります

作業時間が短くなっても、確認負担や手戻りが増えれば改善とは言えません。導入前と同じ業務を選び、入力準備から最終承認までの全体を測ります。

確認時点	見る項目	記録方法	次の判断
導入前	現行手順、所要時間、担当、品質条件、例外	業務棚卸しと成果物サンプル	対象を絞り、基準を決めます
試行中	入力準備、AI処理、修正、確認、手戻り	作業記録と変更履歴	指示・資料・権限・手順を直します
試行直後	根拠との一致、数値、固有名詞、重大な誤り	チェックリストと上長レビュー	人の確認を増減します
再現テスト	本人と別担当者が同じ手順で進められるか	成果物比較と聞き取り	教材と相談先を整えます
定着確認	継続利用、利用を止めた理由、手順更新	業務記録と面談	続ける、対象変更、終了を選びます
経営報告	成果、残るリスク、必要な社内工数、横展開候補	成果レポート	拡大、追加支援、委託を判断します
安全確認	禁止情報、アクセス権、保存先、共有範囲、操作許可	利用ログと承認記録	対象データと権限を見直します
更新確認	ツール仕様、社内規程、元資料、責任者の変更	版管理表と定期レビュー	古い手順を停止して更新します

5-3. 成果レポートは、できなかった理由も経営へ伝えます

AI鬼管理の成果レポートでは、対象業務、成果物、本人の再現範囲、品質確認、残課題、横展開候補を整理します。履修率と実務成果を混同せず、次の投資判断へつなぎます。

06 SEMINAR_CONTENT 無料の生成AI セミナーで話す内容｜60分の実演と質問 生成AIの現在地、Claude Code・Codexの業務デモ、自社への適用を一続きで扱います

文章や比較表だけでは、AIエージェントがファイルを扱う速度、途中で確認を求める場面、人が根拠を確かめる感覚まで伝わりません。そのため、実際の画面を中心に進めます。

60分で実装や契約を決めるのではなく、「自社はこの業務から試す」「この条件ではまだ使わない」と判断できる材料をそろえます。講義スライドは要点に絞ります。

6-1. 当日のタイムテーブル

時間	内容	画面で確認すること	持ち帰る判断
最初の10分	ChatGPT・Gemini・ClaudeとAIエージェントの現在地	対話型とClaude Code・Codexの役割の違い	自社に必要な学習範囲
次の25分	メール、議事録、Excel・CSVなどの業務自動化デモ	入力、指示、途中確認、出力、根拠照合	最初に試す候補業務
次の15分	参加企業の課題を業務フローへ置き換える質疑	定型処理、例外、判断、承認の境界	必要なデータと担当者
最後の10分	情報管理、学び方、導入方法に関する質問	安全条件と受講後の選択肢	自社で確認する宿題

6-2. 業務デモは指示から完成物まで一続きで見せます

問い合わせメールとFAQから返信案を作る、会議の文字起こしから決定事項を抜き出す、CSVを整形して集計表を作る流れを、入力時点から確認できます。

6-3. こうした質問にその場で答えます

• ChatGPTを導入済みでも、Claude Code・Codexを使う意味はありますか
• 社内にエンジニアがいなくても、事務業務へ適用できますか
• 顧客情報や個人情報を入力できない場合、どのように試せますか
• メール、集計、議事録、資料作成のうち、どこから始めるべきですか
• AIが誤った時に、誰がどの根拠を確認すればよいですか
• eラーニング、集合研修、1対1伴走をどう組み合わせますか
• AI鬼管理で育てる業務とAIBPOへ任せる業務はどう分けますか
• 成果を工数以外の指標で経営へどう報告しますか

6-4. 参加対象と、60分では扱い切らないこと

対象は、生成AIの導入を検討する経営者・役員、DX・AI推進、情シス、経営企画、人事、営業やバックオフィスの部門責任者です。前提知識やプログラミング経験は不要です。

参加者	よくある状況	当日確認すること	参加後の一手
経営者・役員	投資すべきか、何から始めるか判断軸がありません	業務候補、リスク、人へ残す責任	小さく試す範囲と責任者を決めます
DX・AI推進	製品比較が増え、社内説明がまとまりません	対話型とAIエージェントの役割	比較条件とパイロット案を作ります
情シス	権限、データ、保存先、問い合わせ対応が不明です	必要な環境と人の承認工程	許可条件と禁止条件を整理します
人事・研修担当	全員一律の研修でよいか迷っています	役割別の到達点と方式の違い	対象者と成果指標を分けます
部門責任者	定型作業を減らしたいが候補を選べません	入力・出力・例外・確認者	一つの業務で試します
実務担当者	ChatGPTは使うものの、業務全体は変わりません	ファイルを扱う連続処理	自分の資料で再現する条件を確認します

個社専用システムの構築、社内データを使った完成品、詳細な操作訓練、助成金の対象確定、見積の確定は、60分のセミナーだけでは行いません。必要な場合だけ無料相談で整理します。

07 SEMINAR_ENTRY 生成AI セミナーの参加方法｜ページ内で空き日程を予約 参加無料・60分・Google Meet・1社1枠で、日程調整のメール往復は不要です

本セミナーは、参加無料、60分、オンラインのGoogle Meet、1社1枠の貸切、実演中心で行います。関係者が同じ画面を見ながら、自社の検討課題を質問できます。

予約はこのページ内で完結します。問い合わせ後に候補日をメールで往復する必要はありません。表示されている空き日程から、参加しやすい枠を選んでください。

7-1. 予約から当日までの3ステップ

このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します（日程調整のメール往復はありません）。予約フォームへ進むから希望枠を選んでください。

検討状況	適した窓口	確認できること	準備するとよいもの
生成AIの全体像を知りたい	本記事	対話型とAIエージェント、3方式、注意点	現在の疑問
仕事を進める画面を見たい	無料60分セミナー	入力、処理、出力、人の確認	候補業務を一つから三つ
研修方式を比べたい	本記事とセミナー	eラーニング、集合、1社1枠実演の違い	対象者と目的
自社業務で設計したい	無料相談	入力資料、完成条件、権限、担当者	業務資料の種類と社内ルール
社員を育てたい	AI鬼管理の相談	企業カスタム、1対1伴走、成果レポート	対象部署、受講者、成果
定型業務を任せたい	AIBPOの相談	委託範囲、例外、承認、運用	頻度、入出力、例外条件
料金・助成金を確認したい	無料相談	個別見積、対象可否、申請時期の論点	人数、時期、訓練目的
当社が合うか迷っている	セミナーまたは無料相談	合わないケースを含む選択肢	求める成果と期限

7-2. 当日までに三つだけ整理すると質問しやすくなります

• 手作業、転記、確認、資料探しが多い業務を一つから三つ挙げます
• その業務で使うメール、Excel、CSV、議事録、規程などの種類を挙げます
• AIが案を作った後、事実・数値・顧客への約束を誰が確認するか考えます
• 機密情報、個人情報、社外秘資料に関する現在の社内ルールを確認します
• 経営、推進、現場のうち、参加後の判断を担う人を決めます
• 研修で育てたいのか、定型業務を任せたいのか、まだ未定なのかを共有します

すべてを決めておく必要はありません。候補業務が分からない場合は、負担が大きい部署、繰り返し作業、確認に時間がかかる書類だけでも共有すると、切り分けやすくなります。

実施形式の補足はClaude Code セミナーの詳細ページでも確認できます。本ページは生成AI全体を俯瞰し、法人業務への入口を決める内容です。

セミナー後は、見た業務フローを自社の資料へ置き換えてください。自社内で小さく試す、ハンズオンで操作を学ぶ、AI鬼管理で定着させる、AIBPOへ任せるなどの選択肢があります。

生成AI セミナーの価値は、参加した事実ではなく、次に試す業務と人へ残す責任が明確になることです。まず60分、実際の画面を見てから、自社に必要な深さを判断してください。

よくある質問

Q. 生成AIの知識がなくても、セミナーへ参加できますか。

A. 参加できます。最初にChatGPT・Gemini・Claudeなどの対話型AIと、Claude Code・CodexなどのAIエージェントの違いを、非エンジニア向けに整理します。操作経験より、自社で負担が大きい業務を一つ考えておくと実演を理解しやすくなります。

Q. すでにChatGPTを社内で使っていても、参加する意味はありますか。

A. あります。チャットで質問や下書きを得る使い方と、複数ファイルを読み書きして成果物まで進める使い方は異なります。現在の業務が対話型で十分か、Claude Code・Codexを検討すべきかを実演で比較できます。

Q. 無料セミナーと有料の研修は何が違いますか。

A. 無料セミナーは、生成AIの全体像、業務デモ、候補業務、比較軸を短時間で確認する入口です。有料研修は、参加者自身の操作、企業別の題材、成果物の完成、継続支援などをどこまで含むかで比較します。無料か有料かだけでなく、終了時の到達点を確認してください。

Q. オンラインセミナーの参加方法を教えてください。

A. このページ下部の予約フォームで空き日程を選び、必要事項を入力します。予約後の招待メールでGoogle Meetの参加情報を確認し、当日は案内された方法で接続します。参加無料・60分・1社1枠で、日程調整のメール往復はありません。

Q. 生成AI セミナーでは、自社の機密情報や個人情報を使いますか。

A. 公開の実演では、法人共通のサンプルを使い、入力・出力・確認の流れを示します。自社で試す場合は、社内規程、契約、利用環境を確認し、許可データ、マスキング済み資料、保存先、アクセス権、人の承認を決めます。セミナー参加だけを理由に機密情報を入力しないでください。

Q. 人材開発支援助成金を使えば、必ず負担を最大75％軽減できますか。

A. 必ずではありません。最大75％という表現は、対象となる制度区分や要件を満たした場合の可能性であり、企業、受講者、訓練内容、経費、申請時期によって異なります。助成金は割引ではなく、申請と実施後の審査があり、当社は支給を保証できません。

Q. AI鬼管理とAIBPOは、どちらを選べばよいですか。

A. 社員が判断基準を学び、自社で改善を続けたい業務はAI鬼管理が向きます。入出力が定まり、繰り返し発生し、社内で運用人材を確保しにくい業務はAIBPOを検討できます。前処理を任せ、分析・顧客対応・承認を社員へ残す併用も可能です。

Q. セミナーへ参加すれば、生成AIの業務効果は保証されますか。

A. 保証されません。効果は、対象業務、元資料、入力準備、利用環境、例外、人の確認、継続運用によって変わります。セミナーは可能性と条件を判断する場であり、参加後は小さなパイロットで品質・再現性・安全性を測ってください。

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AI鬼管理は、Claude Code を中核に貴社の定型業務のAI自動化を GENAI が構築から運用定着まで伴走支援するサービスです。AIBPOは、その仕組みで貴社の業務そのものを、いまのコストの50%でGENAIが丸ごと引き受けるAIネイティブのBPOサービスです。チェックいただいた方には、セミナー当日に貴社の業務内容に合わせた導入プランのご案内時間を設けます（無理な営業はいたしません）。

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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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