研修で扱う業務は、提案書の初稿作成、調査レポートの作成、オウンドメディアの運営、データ集計、議事録処理などを想定している。事前アンケートなどで受講者の業務課題やAI利用の習熟度を把握し、受講企業の実務に即した題材を選定する。

　研修では、AnthropicのClaudeやClaude Codeを使って業務手順やルールを再利用可能な形にまとめる「エージェントスキル」の作成や、社内データや外部ツールとの連携などを扱う。受講者自身がエージェントを構築し、個々の作業を支援するだけでなく、複数の工程を実行する仕組みへと発展させることを目指す。

　例えば、提案書作成を題材とする場合、文章の生成だけでなく、その前段階にある情報収集やデータ整理なども含め、どこまでを自動化の対象とするかを検討できる。実際にどのような工程を自動化するかは、事前のヒアリングを踏まえて決定する。

　研修で構築した成果物は、終了後もチーム内で再利用・引き継ぎできる形で残すことを想定している。特定の社員が個人的に作成したプロンプトや設定に依存するのではなく、業務手順やルールを共有可能な形に整理し、組織内で活用を広げることを狙う。

　なお、研修では、企業の利用環境やセキュリティ要件に応じて、「Microsoft Copilot」や「Gemini」「ChatGPT」などを使うカリキュラムにも対応する。研修はオンライン、対面、ハイブリッド形式で実施でき、内容は受講企業ごとに設計する。

　受講に当たっては、ヒアリングと事前アンケートを経て企業ごとのカリキュラムを設計し、ハンズオン研修を実施する。その後、成果物の共有や引き継ぎ方法を検討し、定着に向けたレビューで評価する。

AIエージェントの導入では、研修後の運用設計も課題に

　AIエージェントを構築できるようになっても、それだけで業務改革が実現できるわけではない。実際の業務で継続的に利用するには、どの工程をAIに任せるのか、どの段階で人が内容を確認するのか、利用するデータをどう管理するのかといった運用面の設計も必要となる。

　特に、社内情報や外部サービスと連携するエージェントでは、アクセス権限や機密情報の取り扱い、出力結果の確認方法なども検討事項となる。自動化の対象を選定する際には、効率化の効果だけでなく、誤処理が発生した場合の影響や、人による確認が必要な工程も考慮する必要がある。

　また、受講者が作成したエージェントを組織内で再利用する場合は、作成者以外でも仕組みを理解し、保守・改善できる状態にしておくことが重要だ。研修の成果を一時的な個人の取り組みで終わらせず、チームや組織の業務改善につなげるには、成果物の共有に加え、運用ルールや改善を続ける体制も求められる。

　今回の研修は、受講者自身が業務の自動化に取り組み、実装した成果物を残すことを目指すものだ。企業にとっては、生成AIの利用方法を学ぶ段階から、業務のどこを自動化できるかを具体的に検討し、実装につなげるための選択肢となる。

　生成AIの活用を個人の作業効率化にとどめず、業務プロセスの変革へと進めるには、技術の習得と業務の設計を結び付ける必要がある。AIエージェントの導入を検討する企業には、どの業務を自動化するのか、実装後にどう運用するのかまでを見据えた取り組みが求められる。