AI研修の成功事例7選｜「研修したのに使われない」壁を、各社はどう越えたか

「生成AIのツールを全社に入れたのに、使っているのは一部の詳しい人だけ」「研修をしても、終わったら元の仕事のやり方に戻ってしまう」「研修にかけたお金に見合う効果があったのか、経営に説明できない」。AI研修を考える会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、同じような壁を越えた7つの組織のAI研修の成功事例を集めました。研修会社の紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。生成AI研修の導入事例を探している方、自社の研修をどう設計するか迷っている方が、「これならうちでも試せそう」と思えるところまで読み解くのがねらいです。

先に結論を言うと、7件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 研修の最後に「自分の業務で使う」課題を置いている：最後のワークで職場で試すことを決める、研修で作ったプロンプトを実務で検証する、自分の業務を細かく棚卸しする、企画書にまとめて役員に提案する。学んで終わりにせず、研修の中で実務とつないでいました。
• 研修を受けた人を「広める役」にしている：自部署で勉強会を開く「伝道師」、全社員の3〜4人に1人が手を挙げた「AIアンバサダー」、研修を参考に内製研修を開く推進役。研修会社の講師ではなく、社内の仲間が活用を広げていました。
• 効果を数字で測り、経営や現場に見せている：削減した時間を報告するアプリを作る、アセスメントでスキルの変化を測る、利用率や活用事例の数を数える。数字があることで、次の研修や全社展開の理由を説明しやすくなっていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべて研修会社の事例ページやプレスリリースに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 社内の推進体制やほかのツールが関わっている事例もあります。成果を1つの研修だけの効果としては書いていません。
• 事例ページは2026年11月8日に確認しました。事例の公開時期が分かるものは、その時期を書き添えています。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

AI研修の成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

7件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前半の2件は「ツールはあるのに使われない」、続く2件は「全社にどう広げるか」、最後の3件は「研修を成果につなげ、説明する」です。自社の状況に近いものから読んでも、上から順に読んでもかまいません。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：社内のAIアシスタントがほとんど使われていなかった事業部で、約450名が挙手制で研修に参加。メールや議事録で使うのが当たり前に｜電機メーカー

状況

パナソニック 空質空調社の設備ソリューションズ事業部では、社内の意識調査などをもとに、業務効率の向上を優先課題にしていました。同社には「PX-AI」という独自のAIアシスタントがありましたが、事業部の中ではほとんど使われていなかったといいます。

壁

担当の荒川様は、使われない理由を3つ挙げています。1つ目は、ツールがあること自体を知らない人が多いこと。2つ目は、技術の移り変わりが早く、何から学べばよいか分からず、学ぶ機会もないこと。3つ目は、「AIは複雑で難しい」と感じる人がいて、業務がどう変わるのかのイメージが湧かないことでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、腰を据えて体系的に学ぶ時間を設ける必要があると考えました。そのうえで、座学だけでなく実際にAIを使うワークが多く、「AIってこう使えるんだ」と感じられる「手触り感」のある研修にしたいと考えていたといいます。部署や年齢の違う人が教え合い、交流することも重視していました。

打ち手

1. グループ会社でPX-AIの活用のためにカスタマイズした研修の実績があったキカガクを選ぶ。
2. 挙手制で受講者を募り、事業部全体の約6〜7割にあたる約450名を対象に、オンラインと対面を合わせて全10回の研修を行う。新入社員から再雇用の社員まで参加した。
3. AIの基本からPX-AIの使い方までを学んだあと、プロンプトの書き方や、自分の業務にAIをどう使うかを個人ワークとグループワークで考える。
4. 最後のワークで、職場で実践できることを見つけてアウトプットしてもらう。

研修のあと、受講者は職場に戻ってAIを使うようになったのでしょうか。

結果

キカガクの事例ページによると、研修の評価は10回すべてで理解度100%、活用度は最低でも93.5%でした。メール作成や文書の添削、議事録の作成、Excelの関数作成など、日常業務のさまざまな場面で使われはじめ、とくに議事録の要約は多くの人が取り入れているそうです。研修を受けた人が業務でAIを使う様子を見て、受けていない人からも「自分もやりたい」という声が出ているといいます。一方で、社員の間の温度差も見えたため、今後はレベル別の研修も検討しているそうです。

ここが効いた

• 研修の最後に、職場で実践することを一人ひとりに決めてもらった。
• 挙手制で幅広い年齢・部署の人を集め、研修後も教え合える関係をつくった。

支援：生成AI活用研修（カスタマイズ）（キカガク）（キカガクの評判・口コミ）／出典：キカガク パナソニック株式会社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：「AIにがっかりしてください」から始めた実践型ワークショップで、全社員の生成AI利用率が15%から50%に｜浄化槽メーカー

状況

フジクリーンは、1961年に設立された浄化槽のメーカーです。生成AIの登場を受けて、ChatGPTが出た翌年には社内のトライアルや説明会を始め、情報システム課が中心となって全社的な活用プロジェクトを進めていました。

壁

検索のような簡単な使い方はできていたものの、業務に踏み込んだ活用は進んでいませんでした。また、興味がない人にはまったく知られていないことが最初の壁だったといいます。全社説明会や社内広報誌で「生成AIで何ができるのか」を発信し続けていましたが、情報システム課からの一方的な発信にとどまっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

情報システム課は、生成AIは「使い慣れないと良い答えが出ない」ものだと考えていました。手順を覚えるだけの研修ではなく、「実践で試して、共有して、改善する」サイクルを回すことが、AIを自分のものにする一番の方法だと考え、現場で活用法を発信する「伝道師」を育てる実践型の研修を設計したといいます。研修会社は、「一緒に社内体制を作り、活用を広げていく」というスタンスが自社の考えに近いSHIFT AIを選びました。

打ち手

1. SHIFT AIの講師による講義で、「AIにがっかりしてください」と伝え、AIは次の言葉を予測して生成しているだけだという原理を理解してもらう。
2. 「業務棚卸しワークショップ」で、自分の業務を細かく分け、どこをAIに任せ、どこを自分で考えるかをグループで整理する。
3. 「生成AIコンテスト」を開き、最終作品を社内で生配信する。社長や役員も注目するイベントにする。
4. 外部講師やコンテストなど、あえて日常の業務とは違う「非日常」の仕掛けを用意する。

情報システム課からの発信だけでは届かなかった現場に、研修の後で何が起きたのでしょうか。

結果

SHIFT AIの事例ページによると、以前は15%だった全社員の生成AI利用率は50%まで上がりました。ワークショップの参加者が自分の部署で自主的に勉強会を開くなど、現場の「伝道師」になってくれたといいます。営業所で事務を担当する参加者は、業務を細かく分けたことで「なぜ毎回手作業でやっているのか」と疑問を持つようになり、AIに任せてうまくいった経験を話しています。同社は今回の参加者を「1期生」と位置づけ、2期生・3期生へとコミュニティを広げていく考えです。

ここが効いた

• 期待しすぎないように原理から教え、自分の業務を棚卸しして「AIに任せる部分」を具体的にした。
• 参加者を、自部署で教える側の「伝道師」として育てた。

支援：SHIFT AI for Biz（SHIFT AI）（SHIFT AIの評判・口コミ）／出典：SHIFT AI フジクリーン株式会社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：「使いこなす人」と「触れない人」の二極化を、500名のAIアンバサダーで埋めた。約1,800名の教育を3か月で｜不動産情報サービス

状況

アットホームは、「不動産情報サイト アットホーム」をはじめ、不動産に関わる情報サービスや業務支援システムを展開している会社です。ここ数年で社員数が約1,200人から約1,800人規模に増えました。2026年1月に「AI活用推進プロジェクト」を立ち上げています。

壁

生成AIを個人的に使いこなす社員がいる一方で、「何から始めればよいかわからない」「情報漏えいなどのリスクが怖くて触れていない」という社員も多く、活用の二極化が課題でした。1,800名を超える全社員を対象にすると、一度の案内では情報が届ききらず、事務局だけで受講や進捗を管理するのにも限界を感じていたといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

取締役副本部長の田中さんは、「知っていること」と「実際にできること」はまったく別物だと考えていました。そのため、動画を見るだけで終わらず、実際に手を動かせる仕組みがあることを研修選びの条件にしました。また、組織が大きくなると、トップの「熱量」が伝言ゲームの途中で冷めてしまうという危機感から、現場の小さなチームの中で活用を広める仲間が必要だと考えたそうです。

打ち手

1. アセスメントでスキルを見える化でき、営業・企画・事務など職種別のケーススタディ教材がそろった「SIGNATE Cloud」を導入する。AIのリスクや限界も手を動かしながら学ぶ。
2. 「一緒に面白いことをやろう」とハードルを下げて、公募制の「AIアンバサダー」を募る。
3. 賞与や賃金改定に関わる人事評価の指標に、生成AIの活用度を組み込む。
4. 成功事例やプロンプトを投稿できる社内コミュニティを作り、全社投票で選んだキャラクター「いえまる」をAIエージェントとして載せる。

評価という仕組みと、楽しさを生む仕掛けを組み合わせた結果、何が変わったのでしょうか。

結果

SIGNATEの事例ページによると、約1,800名の全社員への生成AI教育を3か月で終えました。AIアンバサダーは500名を超え、全社員の3〜4人に1人がアンバサダーになっています。日常的な利用率も大幅に上がったといいます。クリエイティブ（製造）部門では、ソースコードの生成などにClaude Codeなどを導入し、3か月の検証期間で最大77%のコストと時間の削減を記録しました。今後は、新入社員や中途入社の社員の研修にもAIリテラシー教育を組み込む予定です。

ここが効いた

• 研修だけに頼らず、現場で広める役（アンバサダー）と、続ける理由（人事評価）をセットで用意した。
• 職種別の教材で、受講者が「自分の業務のあの作業」に置き換えて学べるようにした。

支援：SIGNATE Cloud（SIGNATE）（SIGNATEの評判・口コミ）／出典：SIGNATE アットホーム株式会社の事例ページ（2026年8月28日公開）

事例4：経営層が約6時間の実技演習から始め、手を挙げた社員が集まるプロジェクトに。トレーニングを見直して参加者は3倍以上に｜電子・制御機器メーカー

状況

オムロンは、電子体温計や血圧計、自動改札機、産業用ロボットなどを手がける電子・制御機器メーカーです。国内約1万1000人、海外約1万5000人の従業員を対象に、2023年9月から全社横断の生成AI活用推進プロジェクト「AIZAQ（アイザック）」を進めています。

壁

生成AIは新しく進化の速い技術で、十分な知識やスキルを持つ従業員は少なく、多くの人が「この技術で何ができるのか、どう使えばよいのか、まったくわからない」状態でした。AIZAQは、業務の課題を解決したいという意志があれば誰でも参加できるプロジェクトでしたが、従業員の知識とスキルの不足が課題になったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

同社は、「機械にできることは機械に任せ、人間はより創造的な分野で活動を楽しむべき」という創業者の言葉を理念に掲げています。まず経営層自身がAIを正しく理解する必要があると考え、経営層がプロンプトを書く実技演習を受けました。1年ほど社内だけで取り組んだあと、プロジェクトをさらに加速させるには外部の力が必要だと判断し、反応の速さと、BtoBとBtoCの両方を扱う教材を決め手にSHIFT AIを選んだそうです。

打ち手

1. 経営層が、東京大学の松尾豊教授の研究室による約6時間の実技演習を受け、生成AIの重要性について認識をそろえる。
2. 1シーズン6か月で、手を挙げた従業員が業務のテーマを持ち寄り、生成AIが課題の解決に役立つかを検証する。
3. SHIFT AIの協力で基本のトレーニング教材を作り、シーズン3で実施する。
4. 1か月の準備期間を設けて、トレーニングの難易度、長さ、見せ方を見直す。

参加は自由のプロジェクトに、トレーニングを見直したことで人は集まったのでしょうか。

結果

SHIFT AIの事例ページによると、トライアルとして始めたシーズン1では20を超えるテーマが立ち上がり、そのうち90%以上で「生成AIは業務の課題解決に有効」という結果が出ました。トレーニングを見直して2025年4月に始めたシーズン4では、シーズン1と比べて3倍以上の従業員が手を挙げたといいます。1回4時間のトレーニングもありましたが、参加者からは「4時間があっという間に感じた」という声もあったそうです。同社はその後、「生成AIを使うこと」ではなく、国内従業員の30%（約3,000人）がDXに挑戦する経験を得ることを目標に設定し直しています。

ここが効いた

• 経営層が先に自分で手を動かして学び、全社で取り組む意思決定につなげた。
• 参加者の反応を見て、トレーニングの難易度や長さを作り直した。

支援：SHIFT AI for Biz（SHIFT AI）（SHIFT AIの評判・口コミ）／出典：SHIFT AI オムロン株式会社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：約10時間の研修のあと、自分で作ったプロンプトを実務で検証。グループ約600名で月約2,200時間の労働時間を削減｜飲料・食品グループ

状況

キリングループは、長期経営構想「KV2027」の中で「価値創造を加速するICT」を掲げ、グループ全体で生成AIやデジタル技術を使った業務プロセスの変革を進めています。

壁

生成AIを業務の効率化や新しい価値づくりに生かすには、グループ各社の社員一人ひとりが、自分の業務で生成AIを使いこなせるようになる必要がありました。

仮説（編集部の読み解き）

AVILENのプレスリリースでは、研修の中で受講者自身が作ったプロンプトを実際の業務で使い、検証する事後課題を設けた理由を「実務での活用を促進するため」としています。研修を受けただけで終わらせず、実務で試すところまでを研修に含めることで、使える場面を受講者自身が見つけられるようにした、と編集部は読み解きました。

打ち手

1. AVILENが作った生成AI研修プログラム（1人あたり約10時間）を、グループ各社の約600名に行う。
2. 研修の中で、受講者が自分の業務に合わせたプロンプトを作る。
3. 研修後の課題として、作ったプロンプトを実際の業務で使い、効果を検証してもらう。

研修のあとの「宿題」は、どれだけの時間を生み出したのでしょうか。

結果

AVILENのプレスリリースによると、社員の生成AI活用スキルが上がり、約2,200時間/月（1人あたり約3.6時間）の労働時間の削減につながりました。受講した社員は、「報告書のたたき台の作成」「翻訳を踏まえた議事録の作成・要約」「毎日更新される活動記録から好事例の抽出」などを行うプロンプトを作って実務に使っており、450件以上の活用事例がたまったといいます。

ここが効いた

• 研修の中で作ったプロンプトを、研修後に実務で検証する課題まで設計した。
• 一人ひとりの使い方を「活用事例」として集め、ほかの社員が参考にできる形にした。

支援：生成AI研修（AVILEN）（AVILENの評判・口コミ）／出典：AVILEN キリンホールディングスへの生成AI研修提供のプレスリリース（2025年2月19日）

事例6：選抜した約30名の研修から、職員自身が内製研修を3回開催。削減時間を報告するアプリで、初月から効果を「見える化」｜森林・林業の技術団体

状況

日本森林技術協会は、森林・林業の技術に関わる一般社団法人で、全職員は122名です。2025年6月に、選抜した職員約30名を対象にSIGNATEの生成AIワークショップ研修を行いました。生成AIの基礎から実務への応用、プロンプトの設計までを学ぶ内容です。

壁

活用推進の中心となった金森様は、研修のあとにChatGPTのアカウントを配るだけでは、使われずに形だけになってしまうと考えていました。また、統計解析の業務が多い同協会では、一般的な使い方だけでなく、業務に合わせた使い方を広げる必要がありました。

仮説（事例ページで語られていること）

SIGNATEは研修の設計段階から、研修を受けた人が推進リーダーになり、組織全体に活用を広げることをゴールの1つにしていました。金森様は、研修で学んだ「実務にどう落とし込むか」という視点を生かして、自分たちで研修を作れると考えたといいます。また、組織として進めるには、効果を「見える化」することが重要だと考えていました。

打ち手

1. 研修後の9月から、希望する職員にChatGPTのアカウントを付与する。
2. SIGNATEの研修内容を参考に、基本的な使い方と統計解析の業務に特化した内製研修を3回開く。研修資料の作成にも生成AIを使う。
3. サイボウズ上に報告用のアプリを作り、利用者が「どの業務で」「どれくらいの時間」を削減できたかを記録する。プロンプトもアプリで共有する。
4. メール文面の添削のように誰でも使える使い方は、プロンプトをGPTsにして職員に配る。

アカウントを配ったあと、実際にどれだけ業務が減ったのかは、数字で見えたのでしょうか。

結果

SIGNATEの事例ページによると、全職員122名のうち78名が利用しています。本格導入の初月だけで、利用者78名の合計で業務全体の約2.4%が削減され、削減実績の上位10名の平均は約11%でした。SIGNATEと一緒に決めた、今年度中に全体の業務を10%削減するという目標も視野に入ってきたといいます。金森様は、職員が自分から「これもAIで効率化できるかも」と考えるようになったことが最大の成果かもしれないと話しています。一方で、利用者の間で活用の頻度にばらつきがあることも課題として挙げています。

ここが効いた

• 研修を受けた職員が講師役になり、自分たちの業務に合わせた内製研修に作り替えた。
• 削減時間を記録する仕組みを最初に作り、初月から効果を数字で示した。

支援：生成AIワークショップ研修（SIGNATE）（SIGNATEの評判・口コミ）／出典：SIGNATE 一般社団法人日本森林技術協会の事例ページ（2025年12月1日公開）

事例7：「研修で終わらせない」ために、全6日間のワークショップで企画書まで作成。役員も関わり、5つの施策が予算化に向けて動き出した｜生命保険

状況

大樹生命保険は、DXを推進する体制を具体的にし、人材育成の方針を固めようとしていました。STANDARDを社外パートナーに、DX人材を育てるプログラムを3年かけて段階的に作ってきたといいます。

壁

現場の変革を引っ張る人材に向けた、効果のあるカリキュラムを選ぶ必要がありました。また、忙しさや周りの理解不足といった組織の壁で、企画が止まってしまう心配がありました。学んだことを、投資の判断やプロジェクト化といった実務の成果につなげる仕組みもなかったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

同社の担当者は、DXを一過性の研修やアイデア出しで終わらせず、現場の課題に向き合い、関係者を巻き込みながら実行と成果につなげられる人材を育てることを重視していたと話しています。

打ち手

1. アセスメントとeラーニングで事前に学ぶ。
2. DXのマインドセット、企画の立案、データの利活用を組み合わせた全6日間の伴走型ワークショップを行う。生成AIを使った、すぐに効果の出る成果づくりも支援してもらう。
3. DXの企画書を作ってプレゼンし、投資の判断につなげる。役員との面談など、上位職を巻き込んで受講者を継続的にフォローする。
4. 1期生の改善点をふまえて、2期生、3期生に向けてカリキュラムを作り直す。

学んだことは、研修の外で実際の施策になったのでしょうか。

結果

STANDARDのプレスリリースによると、研修で立案された7つの施策のうち、選ばれた5つの施策について、予算化を含めて実現に向けた推進体制が確保されました。eラーニングを受けたあと、アセスメントのスコアは平均で2点上がったといいます。グループ全体のDXスキルを共通の指標で見えるようにしたことで、専門人材の育成を検討する材料もはっきりしたそうです。

ここが効いた

• 研修の出口を「企画書のプレゼン」と「投資の判断」に置き、学びを予算と実行につなげた。
• 役員が関わり続けることで、受講者が企画を止めずに進められる環境をつくった。

支援：DX人材育成プログラム（STANDARD）（STANDARDの評判・口コミ）／出典：STANDARD 大樹生命保険の導入事例公開のプレスリリース（2026年5月15日）

7つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、7件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。7件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。自社で試すときの手がかりとして読んでください。

勝ちパターン1：研修の最後に「自分の業務で使う」課題を置いている

7件のうち5件で、研修の中や直後に、受講者が自分の業務とつなげる課題を設けていました。

「研修でAIの使い方を知る」ことと、「自分の業務で使う」ことの間には距離があります。成果が出た事例は、その距離を研修の中で埋めていました。

勝ちパターン2：研修を受けた人を「広める役」にしている

研修会社の講師だけでなく、社内の仲間が活用を広げる仕組みがありました。

• フジクリーンでは、ワークショップの参加者が自部署で勉強会を開く「伝道師」になりました。
• アットホームでは、公募制のAIアンバサダーが500名を超えました。
• 日本森林技術協会では、選抜研修を受けた職員が内製研修を3回開きました。
• オムロンでは、シーズン1の参加者が、のちにプロジェクトを推進する側に回っています。

研修を全員に一度に行うより、先に学んだ人が身近な同僚に教えるほうが、自分の業務に近い使い方が広まりやすいと読めます。

勝ちパターン3：効果を数字で測り、経営や現場に見せている

7件すべてで、研修のあとに何らかの数字を測っていました。

• 業務時間：キリンHDは月約2,200時間、日本森林技術協会は報告アプリで初月の削減率を集計しました。
• 利用率・参加者数：フジクリーンは利用率15%→50%、オムロンは手挙げの人数がシーズン1の3倍以上になりました。
• スキル：大樹生命とアットホームは、アセスメントでスキルの変化を見えるようにしました。

また、オムロンでは経営層が自ら学び、アットホームでは人事評価に組み込み、大樹生命では役員が受講者をフォローしていました。数字と経営の関与があることで、研修を一度きりで終わらせず、2期目、3期目へと続ける理由が社内で通りやすくなっていました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる7つの問い

7件の事例で実際に行われていたことを、自社に当てはめる問いにしました。答えが「いいえ」や「分からない」になったところが、最初に手を付ける候補です。

1. 社内でAIが使われない理由を、具体的に3つ挙げられますか？（パナソニックは、「知らない」「学ぶ機会がない」「ハードルが高い」の3つに分けて研修を企画しました）
2. 研修の最後に、受講者が自分の業務で試すことを決める時間がありますか？（パナソニックは、最後のワークで職場で実践できることをアウトプットしてもらいました）
3. 研修のあとに、作ったプロンプトを実務で試して報告する課題を出していますか？（キリンHDは、事後課題で450件以上の活用事例を集めました）
4. 研修を受けた人が、自部署の同僚に教える役割を持っていますか？（フジクリーンは参加者を「伝道師」、アットホームは「AIアンバサダー」にしました）
5. 削減できた時間を、誰が・どこに記録していますか？（日本森林技術協会は、サイボウズ上に報告アプリを作りました）
6. 経営層や役員は、研修の内容を自分で体験したり、受講者をフォローしたりしていますか？（オムロンは経営層が約6時間の実技演習を受け、大樹生命は役員が面談などで関わりました）
7. 1回目の研修の反応を見て、2回目の内容を作り直す予定がありますか？（オムロンは難易度や長さを見直し、手挙げの人数が3倍以上になりました）

AI研修の成功事例についてよくある質問

AI研修は、全社員に一斉に行うべきですか？ 一部の人から始めるべきですか？

今回の事例では、両方の進め方がありました。アットホームは約1,800名の全社員に3か月で教育を行い、キリンHDはグループ各社の約600名に研修を行いました。一方で、日本森林技術協会は選抜した約30名から始め、その職員が内製研修を開いて広げています。パナソニックやオムロンのように、挙手制や手を挙げた人だけが参加する形もあります。全社に一斉に行う場合も、アンバサダーなど広める役を同時に用意していた点は共通しています。

研修の効果は、どうやって測ればよいですか？

今回の事例では、削減した業務時間（キリンHD、日本森林技術協会）、生成AIの利用率（フジクリーン）、アセスメントのスコア（大樹生命、アットホーム）、研修の理解度・活用度（パナソニック）、プロジェクトへの参加者数（オムロン）などが使われていました。日本森林技術協会のように、研修の前に「どの業務で何時間減ったか」を記録する仕組みを作っておくと、初月から効果を示しやすくなります。

研修のあと、使う人と使わない人の差が広がりませんか？

その心配は実際にあります。パナソニックは研修で社員の温度差が見えたためレベル別の研修を検討しており、日本森林技術協会も利用者の間のばらつきを課題に挙げています。アットホームは、アンバサダーによる身近なフォローと、人事評価への組み込みで差を埋めようとしていました。差が出ることを前提に、2回目以降の研修や、身近で教える役を用意しておくことが大切です。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて研修会社の事例ページやプレスリリースに載っているもので、比較の基準や定義が事例ごとに違います。アットホームの「最大77%」は一部門の検証期間の数字で、オムロンの「3倍以上」は手を挙げた人数の比較です。大樹生命の取り組みは、生成AIに限らないDX人材の育成プログラムです。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、研修の設計や広げ方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜AI研修会社を比べる

自社に合うAI研修を選ぶときは、対象（全社員か、職種別か、DX人材か）と、料金・助成金・研修後の支援の有無を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、法人向けAI研修の料金・実績・助成金を比べた記事を公開しています。

• AI研修おすすめ12選｜法人向けの料金・実績・助成金で比較

今回の事例に登場した研修会社の評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• キカガクの評判・口コミ（事例1 パナソニック）
• SHIFT AIの評判・口コミ（事例2 フジクリーン、事例4 オムロン）
• SIGNATEの評判・口コミ（事例3 アットホーム、事例6 日本森林技術協会）
• AVILENの評判・口コミ（事例5 キリンホールディングス）
• STANDARDの評判・口コミ（事例7 大樹生命保険）

AIに限らず、DX人材の育成全体を考えている場合は、DX研修おすすめも参考になります。研修のあと、決まった手順の作業を自動化したい場合は、RPAの成功事例もあわせて読んでみてください。

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

• 確認日：2026年11月8日。
• 調べ方：Abinの「AI研修おすすめ12選」に掲載している研修会社を中心に、研修会社の公式の事例ページとプレスリリースを読みました。比較サイトや媒体の事例紹介は使っていません。
• 選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（顧客名を伏せた事例は除外）。約20件の候補から、読者の悩みの型（ツールが使われない、全社への広げ方、研修の成果の示し方）と業種・規模がばらけるように7件を選び、1つの研修会社から2件までとしました。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。
• 数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページやプレスリリースの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明として紹介し、編集部では断定していません。「最大」など平均ではない数字や、一部門・一部の利用者の数字は、ページの表現のまま載せています。
• 仮説の扱い：「仮説」は、事例ページで担当者が語っている内容だけです。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記しています。
• 引用：事例ページの文章の引用は、1事例につき1か所までにとどめ、それ以外は編集部の言葉で要約しています。
• 日付：事例ページに掲載日の記載がないものは「掲載日の記載なし（2026年11月確認）」とし、ページにある公開日や発表日を書き添えています。
• 人物：役職・敬称はページの表記に合わせています。

出典（事例ページ）

• キカガク：パナソニック株式会社 空質空調社 設備ソリューションズ事業部（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• SHIFT AI：フジクリーン株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• SIGNATE：アットホーム株式会社（2026年8月28日公開）
• SHIFT AI：オムロン株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• AVILEN：キリンホールディングスへの生成AI研修提供に関するプレスリリース（2025年2月19日）
• SIGNATE：一般社団法人日本森林技術協会（2025年12月1日公開）
• STANDARD：大樹生命保険株式会社の導入事例公開に関するプレスリリース（2026年5月15日）

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