オープニング 1 / 43

中小企業向け AI研修

中小企業のための
AI研修

半日研修（180分）

講師: 船津拓海 対象: 従業員数1〜50名規模の中小企業
オープニング 2 / 43

本日のゴール

「聞いて終わり」にしない。

今日は、6つの成果物を持ち帰っていただきます。

1

AI化候補リスト

自社でAI化できそうな業務の候補

2

入力禁止情報リスト

AIに入力してはいけない情報の一覧

3

部署別のAI活用案

部署（担当業務）ごとのAI活用アイデア

4

議事録DBへの登録ルール

会議記録を残す場所・ルール

5

次アクションDBへのタスク登録

誰が・何を・いつまでに試すか

6

AI推進担当と次回ミーティング日程

推進役と、次に集まる日

オープニング 3 / 43

本日の流れ

180分・休憩10分を挟む6パートで進めます

  1. 0–30分AI導入戦略と経営インパクト
  2. 30–60分AI基礎、ツール比較、使い分け
  3. 60–90分セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
  4. 90–100分休憩
  5. 100–127分業務棚卸しワーク
  6. 127–154分部署別AI活用案の作成
  7. 154–180分Notion DBへの登録、次アクション設計
Part1・AI導入戦略と経営インパクト 4 / 43

なぜ、今AIなのか

「使う・使わない」の差が、これから広がっていく

  • 生成AIの精度・価格は、この数年で大きく変わっている
  • 中小企業でも、活用が少しずつ広がり始めている
  • 「使う会社」と「使わない会社」の差が、これから大きくなっていく

次のスライドで、実際のデータを確認します。

Part1・AI導入戦略と経営インパクト 5 / 43

中小企業のAI利用の現状

大企業と中小企業の間には、まだ差がある

49.7% 生成AIの活用方針を定めている日本企業の割合（2024年度・前年度42.7%から増加）
32.4% 中小企業の生成AI活用率（大企業46.5%・小規模企業28.0%。2026年5月発表、調査期間2026年3月）
26.7% 生成AIを「使っている」個人の割合（日本）。米国68.8%・中国81.2%と差がある

出典: 総務省「令和7年版 情報通信白書」（2025年7月公表）／帝国データバンク「生成AIの活用状況調査」（2026年5月発表）

Part1・AI導入戦略と経営インパクト 6 / 43

AI研修のよくある失敗

AI研修のよくある失敗3パターン

  1. 1ツールの基本操作だけ学んで終わる
  2. 2全員に同じ内容を一律で教える
  3. 3フォローがなく「イベント」で終わる
54.1% 生成AI活用の課題として「AI運用の人材・ノウハウ不足」を挙げた企業の割合（最多）

出典: 帝国データバンク「生成AIの活用状況調査」（2024年9月発表）

Part1・AI導入戦略と経営インパクト 7 / 43

経営インパクトの考え方

削減した時間を、どこに再投資するか

STEP 1

定型業務にかかる時間を減らす
→

STEP 2

空いた時間を、単価の高い仕事・新しいサービスの検討に充てる
金額を保証するものではありません。大切なのは、削減した時間を何に使うかです。
Part1・AI導入戦略と経営インパクト 8 / 43

投資の考え方

小さく始めて、検証してから広げる

研修
導入支援
（1業務で検証）
伴走支援
（横展開）
…

いきなり全部を変えようとしない。1つの業務で効果を確認してから、広げていきます。

Part1・AI導入戦略と経営インパクト 9 / 43

導入戦略の型

導入戦略の型

  1. 1推進担当を決める（誰か1人が旗振り役になる）
  2. 2記録を残す（Notion等のDBに、やったこと・気づきを残す）
  3. 3横展開する（1つの業務でうまくいった型を、他の業務にも広げる）
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け 10 / 43

生成AIにできること

生成AIにできること

例：顧客からの問い合わせ対応の6工程

AIが補助

①受付・内容整理

→
AIが検索補助

②過去事例・FAQ検索

→
AIが下書き

③回答案の下書き

→
AIが補助

④論点整理

→
人が判断

⑤上長・担当者の確認

→
人が送付

⑥顧客へ送付

AIは下書きまで。最終判断と顧客への送付は、必ず人が行います。
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け 11 / 43

生成AIの限界

生成AIには「得意」と「苦手」がある

AIは、もっともらしい間違った回答をすることがあります（ハルシネーション）。

+25%・+40% 得意な領域のタスクでは、速度+25%超・品質+40%超（コンサルタント758人による実験）
▲19pt 一方、苦手な領域のタスクでは正答率が19ポイント低下

出典: Dell'Acqua et al.「Navigating the Jagged Technological Frontier」Harvard Business School×BCG（2023年9月、Organization Science 2025年掲載）

Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け 12 / 43

チャットAIとAIエージェントの違い

通常のチャットAIとAIエージェントの違い

通常のチャットAI

毎回、チャット画面に情報を貼り付けて質問し、都度やり取りする

AIエージェント

データベースや手順書を参照しながら、ファイルを読む・調べる・保存するまで一連の処理を自動で実行する

Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け 13 / 43

DEMO

【デモ】実際に動かしてみます

顧客向けお知らせ文書の自動作成デモ

  • ①データベース（過去記事・書き方ルール・手順書）の中身を確認
  • ②指示書に沿って、指示を1行だけ実行
  • ③実行中の様子を見る（最新情報を調べながら作成）
  • ④完成ファイルの出典・発行日を確認

画面を切り替えます

Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け 14 / 43

主要ツール比較

ChatGPT／Claude／Gemini／Copilot

比較観点ChatGPTClaudeGeminiCopilot
得意分野 汎用的な文章作成・アイデア出しに強いとされる 長文の読解・要約、慎重な文章づくりに強いとされる Google系サービス・検索情報との親和性が高いとされる Microsoft 365との連携に強みがあるとされる
連携 各種プラグイン・API連携が豊富 ドキュメント処理・API連携に対応 Gmail・Googleドキュメント・スプレッドシート等と連携 Word・Excel・Outlook・Teamsに組み込まれた形で使える
法人管理機能 各社とも法人向けプランでは学習オフ設定・利用管理機能が用意されている（契約前に必ず最新の公式情報を確認）

機能は日々更新されるため、断定はせず、契約前に必ず公式情報をご確認ください。

Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け 15 / 43

使い分けの考え方

業務×ツールの当てはめ方

  1. 1普段よく使うOfficeソフト・グループウェアとの相性で選ぶ
  2. 2法人プランの契約しやすさ・管理機能で選ぶ
  3. 3複数ツールの併用も可。無理に1つに絞らない
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け 16 / 43

料金プランの考え方

無料・個人有料・法人プランの違い

無料プラン

個人的な学習・下書き確認にとどめる。入力情報が学習に使われる可能性がある

個人有料プラン

個人の生産性向上には有効。契約主体が個人のため、会社として管理はしにくい

法人プラン

学習オフ設定・利用管理機能あり。契約主体は会社。業務利用はここが前提

業務利用は、法人プラン＋学習オフ設定が前提です。
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 17 / 43

セキュリティと入力禁止情報

中小企業が扱う情報も、機微度が高い

顧客・取引先の個人情報

取引先との契約書・NDA関連情報

従業員のマイナンバー・給与・評価情報

未公開の財務情報・原価・技術情報・ノウハウ

Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 18 / 43

情報の3分類

入力してよい情報／だめな情報を分ける

そのまま入力してよい

公開されている法令・制度の情報／匿名化・一般化した業務内容／社内の一般的な手順・型

匿名化すれば入力可

取引先名（匿名化すれば可）／議事録（個人情報を削除すれば可）／契約書（要約のみ・人間確認必須）

入力禁止

顧客・取引先の個人情報／契約書・NDAに関わる機密情報／従業員のマイナンバー・給与・評価情報／未公開の財務情報・原価・技術情報

Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 19 / 43

入力禁止情報の代表例

入力禁止情報の代表例

顧客・取引先の個人情報（氏名・連絡先・取引内容）

取引先との契約書・NDAに関わる機密情報

従業員のマイナンバー・給与・評価情報

未公開の財務情報・原価・技術情報・ノウハウ

Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 20 / 43

利用プランの前提

無料プランのAIは、業務で使いません

無料プランは、入力情報が学習に使われる可能性があります。法人利用は、有料プラン契約と学習オフ設定が前提です。
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 21 / 43

会社のAI利用ルール

会社のAI利用5ルール

  1. 1学習オフ設定にする
  2. 2入力禁止情報リストを作る
  3. 3利用ログを残す
  4. 4出力は必ず人が最終確認する
  5. 5高リスク案件（法務・人事の重要判断、重大クレーム、契約トラブル）はAI回答の対象外にする
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 22 / 43

ガバナンス設計

会社としてのガバナンスを設計する

承認フロー

誰が使ってよいか・誰が最終確認するかを決める

利用ログ記録

いつ・誰が・何に使ったかを記録に残す

社内規程

入力禁止情報リスト・利用ルールを文書化する

NDA先出し

外部委託や新規取引先との契約前に、秘密保持契約を先に交わす

Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 23 / 43
ワークシート②

ミニワーク（7分）

入力禁止情報リストを埋めましょう

自社で「これは入力してはいけない」と思う情報を書き出してください。迷ったら「要確認」に入れておくと安全です。

07:00
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計 24 / 43

前半のまとめ

ここまでで、導入戦略とセキュリティルールを確認しました

  • 環境変化とAI活用の現状
  • 生成AIの基礎とツール比較
  • 入力禁止情報とガバナンス設計

10分休憩を挟んで、後半は実践ワークです。

休憩 25 / 43

BREAK

休憩（10分）

再開予定時刻（自動計算・編集可）
--:--

休憩後は、業務洗い出しワークから再開します。

Part4・業務棚卸しワーク 26 / 43

業務棚卸しワーク

3つの観点で、業務を棚卸しします

1

時間がかかる

頻度が高い、または1回あたりの所要時間が長い業務

2

属人化している

特定の人しかできない業務。手順が決まっている（型がある）か

3

外注している

外部に委託している業務も、AI化候補として洗い出す

Part4・業務棚卸しワーク 27 / 43

記入例

記入例：中小企業の業務例

  • 見積書・請求書の作成
  • 月次の売上集計
  • 取引先への問い合わせメール対応
  • 会議議事録の要約
  • 社内マニュアルの整備
Part4・業務棚卸しワーク 28 / 43
ワークシート①

ワークタイム（12分）

ワークシート①に書き出してください

手が止まったら、「昨日1日の仕事」を朝から順に思い出してみてください。

誰かに頼まれた仕事・毎回同じ説明をしている業務・外注している業務も候補です。

12:00
Part4・業務棚卸しワーク 29 / 43

AI化候補の選び方

「頻度が高い × 型がある」業務から始める

型がある
型がない
頻度が高い
最優先

ここから着手する

工夫すれば候補

型を作れないか検討する

頻度が低い
余裕があれば

手が空いたら着手する

後回し

今は着手しない

→ 選んだ業務を、グループで1つずつ発表してください（全体共有）。

Part5・部署別AI活用案の作成 30 / 43

部署別に考える理由

部署ごとに考えると、活用案が具体的になる

「会社全体でAIを使う」だけでは、次の一歩が決まりません。部署（担当業務）ごとに考えると、誰が・何に使うかが具体的になります。

部署がない会社は、部署の代わりに「担当業務単位」（営業担当・経理担当等）で記入してください。
Part5・部署別AI活用案の作成 31 / 43

記入例

部署別活用案の作り方（記入例）

営業部

見積書・提案書のドラフト作成

経理部

請求書・経費精算の確認補助

お客様窓口

よくある質問への回答例の作成

総務

社内マニュアルの整理

ワークシート③に、自社の部署（担当業務）ごとの活用案を記入していきます。

Part5・部署別AI活用案の作成 32 / 43
ワークシート④

プロンプトの基本型

プロンプトの基本型（穴埋めテンプレ）

役割：［AIに何の立場で答えてほしいか］
目的：［何のためにこの作業を頼むのか］
背景情報：［前提・状況・関連する事実］
条件：［守ってほしいルール・制約］
出力形式：［箇条書き／文章／表 など］
確認してほしい点：［AI自身にセルフチェックさせたい点］
Part5・部署別AI活用案の作成 33 / 43

中小企業業務の実例

実際のプロンプト例

① 顧客からの問い合わせへの一次回答の下書き

役割：中小企業の実務担当者
目的：問い合わせへの一次回答の下書きを作る
背景情報：［問い合わせ内容を貼り付け］
条件：断定的判断を避け、要確認点を明示
出力形式：そのままメール本文になる形
確認点：誤り・追加確認すべき論点の有無

② 顧客向け案内文

役割：中小企業の実務担当者
目的：商品・サービスの変更内容を知らせる案内文を作る
背景情報：［変更内容の要点を貼り付け］
条件：専門用語を避け、期限があれば明記
出力形式：A4一枚に収まる案内文
確認点：不正確な表現・不足情報の有無
Part5・部署別AI活用案の作成 34 / 43
ワークシート③④

ワークタイム（12分）

部署別活用案を作り、代表1業務のプロンプトを作って実行する

  1. 1自部署（担当業務）のAI活用案をワークシート③に記入する
  2. 2その中から代表1つを選び、プロンプトの基本型に沿ってワークシート④に作成する
  3. 3作ったプロンプトを実際にAIへ入力し、結果を確認する
12:00
Part5・部署別AI活用案の作成 35 / 43

出力の直し方

出力がイマイチな時の直し方3つ

  1. 1条件を足す
  2. 2工程を分ける
  3. 3参考例（過去の文書）を渡す
Part6・Notion DB登録・次アクション設計 36 / 43

定着の仕組み

研修を「受けて終わり」にしない仕組みをつくる

使った内容を、その場限りにしないための型を用意します。

STEP 1

記録を残す仕組み（議事録DB・次アクションDBに、やったこと・次にやることを残す）
→

STEP 2

運用ルールを決める（残す場所・登録するもの・登録担当を決める）
Part6・Notion DB登録・次アクション設計 37 / 43

記録を残す型

議事録DB・次アクションDBの型

議事録DB

会議・打ち合わせの記録を残す場所（Notion等、ツールは会社で選ぶ）

次アクションDB

誰が・何を・いつまでにやるかを管理する場所

ツールは固定しません。Notion等、すでに使っているツールがあればそれで構いません。

Part6・Notion DB登録・次アクション設計 38 / 43

登録ルールの決め方

登録ルールの決め方

  1. 1残す場所を決める（Notion等、会社で使うツール）
  2. 2登録するものの範囲を決める（議事録すべてか、AI関連のみか等）
  3. 3登録担当を決める（誰が入力するか）
Part6・Notion DB登録・次アクション設計 39 / 43
ワークシート⑤

ワークタイム（8分）

次アクションを決める

  1. 1AI化候補トップ3を選ぶ（次アクションDBへの登録を前提に）
  2. 2AI推進担当・次回ミーティング日程を決める
  3. 3議事録・記録の登録ルール（残す場所／登録するもの／登録担当）を書く
  4. 4今日の一言を書く
08:00
Part6・Notion DB登録・次アクション設計 40 / 43
ワークシート①②③⑤

今日の成果物

今日持ち帰る6つの成果物

1

AI化候補リスト

→ワークシート①＋⑤(1/2)

2

入力禁止情報リスト

→ワークシート②

3

部署別のAI活用案

→ワークシート③

4

議事録DBへの登録ルール

→ワークシート⑤(2/2)

5

次アクションDBへのタスク登録

→ワークシート⑤(1/2)

6

AI推進担当と次回ミーティング日程

→ワークシート⑤(1/2)

→ すべて、今日のワークシートに記入済みです。

Part6・Notion DB登録・次アクション設計 41 / 43

自動化の進め方

自動化には段階がある

STEP 1

最初は、人が毎回確認する
→

STEP 2

慣れたらAIに一次チェックさせ、問題があるときだけ人に上げる
いきなり全自動にはしません
Part6・Notion DB登録・次アクション設計 42 / 43

ご希望があれば

本日以降のご支援について

AI導入支援

20万〜50万円

2〜6週間で、1業務を完全にAI化します

伴走支援

月5万円〜15万円

月次定例＋チャット相談で定着・拡張（ライト／スタンダード／プレミアムの3段階）

ご希望の場合のみ、個別にご相談ください。

Part6・Notion DB登録・次アクション設計 43 / 43

ご質問・ご相談

まず1つの業務から、始めましょう。

本日はありがとうございました。

講師: 船津拓海

takumi272tf@gmail.com