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人材育成を担う人事・経営層 · 08 / 14

タイ人スタッフ向け社内AI研修

タイの銀行や病院のAIシステムを作っているエンジニアが、タイ人スタッフにタイ語で教えます。各部署の実際の文書と仕事を教材にし、翌日から使えるプロンプト、AI利用ポリシーの草案、研修中に作った最初の自動化を持ち帰ります。

人材育成を担う人事・経営層
「タイ法人の全員にChatGPTを配り、オンライン講座も受けさせた。戻ってきてもメールの下書きにしか使っていない。顧客リストをそのまま貼り付けた人もいれば、怖くて一切触らない人もいる。どの部署が何に使うべきか、本社から聞かれても答えられない」

よくある課題

多くの会社は、社員にライセンスを配るか、ChatGPTの一般的な使い方を教える講座に送るところから始めます。戻ってきた社員は、メールの下書きが少し速くなるだけです。講座の例題が他社の仕事だったからで、特別な条件付きの見積書や社内規程を引用する報告書といった自分の仕事を前にすると、どこから手をつければよいかわからず、AIの答えをどこまで信じてよいかも誰も教えていません。

タイ法人では、もう一つの事情が重なります。研修がタイ語でなければタイ人スタッフには届きません。その間に、顧客の一覧をそのまま公開AIに貼り付ける社員と、間違いを恐れて一切使わない社員が同じ職場に生まれます。本社からポリシーの有無を聞かれても「作成中」としか答えられず、人事に研修予算があっても、AIの仕組みを本当に知っていて経理や購買の仕事も理解している講師は、なかなか見つかりません。

解決の方法

教えるのは、タイの銀行、病院、大手企業グループのためにAIエージェント、自動化、プライベートLLMを日々作っている私たちのエンジニアです。言語モデルがどう動くのか、なぜときどき自信たっぷりに間違えるのか、入力したデータがどこへ行くのかを説明できます。研修の前に各部署から実際の文書、たとえば見積書のフォーム、製品マニュアル、休暇規程、月次報告書を、個人情報を外したうえで預かり、演習にします。全員が、月曜日に待っている自分の仕事で練習します。

研修はインハウスで行います。教材は会社で契約済みのツールで、ChatGPT、Microsoft 365 Copilot、Google WorkspaceのGemini、Claudeのいずれでもかまいません。どのクラスにも、AI利用ポリシーを一緒に書く時間があります。どの種類のデータを入れてよいか、個人情報をタイの個人情報保護法(PDPA)に沿ってどう伏せるか、どの仕事は人が確認してから使うかを決めます。

研修が終わる前に、チームは会社のアカウント上で小さな最初の自動化を一緒に作ります。n8nが顧客からの依頼メールを読んでGoogle Sheetsに要約する、LINE OAの質問への返信を下書きして人が送信する、といったものです。プロンプトを打つことと自分で動く仕組みとの距離が、思ったより短いことがわかります。研修後はフォローアップ相談会で、試した仕事をエンジニアに送って直し方を受け取ります。部署ごとのプロンプト集と、人事が新入社員に教えるための短い手引きは会社の手元に残ります。さらに進みたくなったら、私たちのFDEが入って実際のシステムの上にユースケースを作ります。

仕組みの流れ

業務の入口
  • 各部署の実際の文書と仕事
  • 会社で契約済みのAIライセンス
  • チームがつまずいた質問
  • 本社とタイ法人のデータとPDPAへの懸念
AIが行うこと
  1. エンジニアがAIの仕組みと失敗する場面を説明
  2. 各自が自分の仕事で試す
  3. ホワイトボードでポリシーを一緒に起草
  4. 最初の自動化を一緒に作る
結果の届け先
  • 部署ごとのプロンプト集
  • AI利用ポリシー草案
  • 動く最初の自動化
  • 短い手引きとフォローアップ相談会

導入前と導入後

導入前
導入後
一般的な講座に送っても、戻ってきて使うのはメールの下書きだけ
部署ごとに自分の仕事用のプロンプトがあり、翌日から使える
顧客データをAIに入れてよいか誰も言わず、各自が勝手に判断
何を入れてよく、何を先に伏せるかを全員が知っている1枚のポリシー
ノウハウは自分で試した数人の中にあり、退職とともに消える
プロンプト集と手引きは会社のもので、人事が新入社員に教えられる

導入で得られるもの

  1. 01

    経営層向けのセッション。御社の業務でAIにできること、できないことを見たうえで、どのチームから始めるか、どのデータを社外に出さないか、ポリシーの責任者を誰にするかを決めます

  2. 02

    部署ごとのワークショップ(タイ語)。営業、経理、購買、人事、カスタマーサービスの各担当者が、会社で契約済みのChatGPT、Copilot、Geminiで自分の仕事に取り組みます。過去の見積書から新しい見積書を作る、長い報告書を要約する、社内マニュアルをもとに顧客に答える、といった内容です

  3. 03

    その場で一緒に書くAI利用ポリシーの草案。どの種類のデータをどのツールに入れてよいか、顧客データと個人情報をPDPAに沿って使う前にどう処理するか、どの仕事は人が確認してから出すか、間違いが起きたら誰に報告するか

  4. 04

    研修中にチームが私たちのエンジニアと一緒に作る最初の自動化。顧客メールをGoogle Sheetsに要約する、LINE OAの質問への返信をn8nで下書きするといったものを会社のアカウント上に作り、広げ方のメモを添えます

  5. 05

    研修後のフォローアップ相談会。チームが実際に試した仕事をエンジニアに送り、プロンプトと直し方を受け取ります。部署ごとのプロンプト集と、人事が新入社員に教えるための短い手引きも渡します

立場ごとのメリット

経営者

どの部署がAIを何に使うかが見えます。本社や監査から聞かれたときに示せるポリシーがあり、支払っているライセンスが実際の仕事で使われます。

IT責任者

教えるエンジニアは、スタッフがAIに入力したデータがどこへ行くかを知っているので、権限、個人情報の伏せ方、プロンプトインジェクションをまとめて教えます。研修中に作った自動化は会社のアカウント上にあり、ITがいつでも確認して止められます。データを社外に出せない場合は、プライベートLLMという選択肢も案内します。

毎日使う現場のチーム

タイ人スタッフは、隣にいるエンジニアに「なぜこの答えになったのか」をその場でタイ語で聞きながら、自分の仕事で試せます。使えるプロンプトを持ち帰り、何をしてよく何がいけないかがはっきりするので、怖がらずに使えます。

向いている業種

社員にChatGPT、Copilot、Geminiのライセンスを配った企業最初のAIシステムを導入する直前の組織年間の研修予算を持つ人事・人材育成部門PDPAに沿ったAI利用ポリシーを出す必要がある経営層タイ人スタッフをタイ語で研修したい在タイ日系企業

お使いのシステムと連携

ChatGPTMicrosoft 365 CopilotGoogle WorkspaceのGeminiClaudeGoogle WorkspaceMicrosoft 365n8n

開発プロセス

  1. 1

    ヒアリング

    要件・ユーザー・成功指標を定義し、着手前に範囲と価格を確定。

  2. 2

    設計

    UXとアーキテクチャを設計。プロトタイプ承認後に開発へ。

  3. 3

    開発

    AIで加速したスプリント。毎週デモ、シニアがレビュー。

  4. 4

    テスト

    合意した範囲に対してQA・セキュリティ・性能を検証。

  5. 5

    公開・保守

    本番リリース、チームトレーニング、月次保守プラン。

ビジネス課題を、動くシステムに変える

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