AI研修の意義と必要性（企業におけるAI活用の背景）
かつて「AI（人工知能）」といえば、最先端のテクノロジーを扱う一部の大企業や研究機関だけの話でした。しかし今や、AIは中小企業の現場にとっても「現実的な選択肢」となりつつあります。
たとえば、日々のルーティン業務の自動化、顧客データをもとにした販売戦略の最適化、問い合わせ対応の効率化……。
AIの導入により、限られた人員でも多くの業務をこなせるようになり、「少数精鋭で大きな成果を生む組織」へと進化するチャンスが広がっています。
中小企業こそ、AI活用の恩恵を受けられる時代に
特に中小企業にとってAIは、資源や人手が限られているという「弱み」をテクノロジーの力で強みに変えるツールとして注目されています。
たとえば、たった数人のチームでもAIを活用すれば、業務範囲の拡大、顧客対応の質の向上、データに基づく意思決定のスピードアップが可能になります。これは、競争の激しい市場環境において、中小企業が差別化を図る上で非常に大きな意味を持ちます。
しかし現実には、「導入したいけれど、予算や知識、スキルが足りない」という不安を抱える企業も少なくありません。導入までのハードルの高さがボトルネックとなり、多くの中小企業が二の足を踏んでいる状況です。
とはいえ、AIは“もう遠い存在ではない”
実はここ数年で、AI技術の進化とともに導入コストは大きく下がり、使いやすいツールやサービスも急増しています。かつて必要だった高額な開発費用や専門知識は、今ではクラウドサービスやノーコードツールなどで大きく緩和されています。
つまり、「準備さえ整えば誰でも始められるフェーズ」に入っているのです。
このような時代において、「AIを使わない」という選択は、単に技術の遅れではなく、経営判断としての機会損失を意味します。むしろ、今こそ限られたリソースを最大限に活かせるAIを積極的に取り入れるべきタイミングなのです。
研修は「導入」の第一歩。人材育成がDX成功の鍵に
ここで重要なのが、「ただツールを導入すればうまくいく」という幻想を捨てることです。実際に成果を上げている企業は、ツール導入前後で社員のスキルを育てるための“研修”を組み込んでいます。
AIを活用するには、技術的な知識以上に、
- 「何ができて、何ができないのか？」
- 「自社のどの業務に使えるのか？」
- 「AIと人がどう協業すべきか？」
といったリテラシーが必要です。このような素養を全社員が身につけることが、社内のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進の土台となります。
事実として、AI研修を導入した中小企業の中には、業務効率が平均40％向上したという報告もあります。さらには、新規事業の創出や、社員からの提案数の増加など、“現場の主体性”を引き出す効果も確認されています。
研修がもたらすリアルな成果──数字で見るインパクト
実例を見てみましょう。経済産業省が主導する「マナビDX Quest」というプログラムに参加したある企業では、社員にAIスキルを体系的に習得させた結果、たった半年で売上が30%増加という成果を上げました。これは偶然ではなく、AIを正しく学び、業務改善に応用するという流れを組織全体で実践した成果です。
このような取り組みは、一過性のブームではありません。むしろ、AI研修は「やって終わり」の教育ではなく、自社の根幹に“データとテクノロジーの文化”を根付かせる第一歩なのです。
AI研修の4タイプを徹底解説：目的に合った選び方で効果倍増
「AI研修を始めたいけど、どれを選べばいいのかわからない」
そんな声を多く聞きますが、実はAI研修にも目的やレベルに応じてさまざまな種類があります。ここでは、主に中小企業が活用しやすい4タイプの研修を紹介し、それぞれの特徴や活用場面を解説します。
入門編：AIリテラシー研修 ー 社員全体の“基礎体力”を底上げ
最初の一歩として多くの企業が導入するのが、AIリテラシー研修。この研修では、「AIとは何か？」という根本的な知識から始まり、機械学習・ディープラーニングの仕組みや、実際の活用事例などを学びます。
対象となるのは、現場社員から経営層まで。特にITに明るくない社員や、AIに苦手意識のある人にとっては、「理解できる」だけでなく「使ってみたくなる」ことが大事です。この段階でAIの“可能性”と“限界”を正しく理解してもらうことが、後のスムーズな導入に直結します。
実践編：ハンズオン研修 ー 自社課題を“ツールで解決”する力をつける
次に紹介するのが、AIツールを実際に操作するハンズオン形式の研修です。生成AI（例：ChatGPT）やデータ分析ツールを触りながら、「業務でどう使えるか？」をケーススタディ形式で学びます。
例えば、
- チャットボットでの問い合わせ対応
- 社内資料の自動生成
- 自社データを使った簡単な予測モデルの作成
など、すぐに現場に応用できるスキルが身につきます。PythonやAPIの利用を含むプログラミング体験を取り入れる場合もありますが、難易度は柔軟に調整可能です。
ポイントは、「使える」ではなく「使いこなせる」実践力。現場課題をそのまま研修に持ち込み、解決策を一緒に模索できる研修は、非常に高い定着率を誇ります。
応用編：ビジネス活用研修 ー 各部門での“活かし方”を深掘り
この研修では、AIをどうビジネスに活かすか？にフォーカスします。特に部門別・役職別に内容をカスタマイズできる点が特徴です。
たとえば：
- 経営層・企画担当者向け：AI導入戦略や投資判断のポイント
- マーケティング部門向け：データ分析を用いた顧客ニーズの可視化
- カスタマーサポート部門：チャットボットの運用とナレッジ連携
といった具合に、「自分の仕事にどう使えるかが見える」内容が主眼です。
この研修は、単に知識を増やすだけでなく、実業務とつながるリアルな発想力を育てる場。具体的なユースケースを掘り下げることで、社内での提案や実装のスピードが大きく変わります。
専門編：AIエンジニア育成研修 ー 自社でAIを“内製”できる技術者を育てる
本格的にAI開発に取り組みたい企業には、AIエンジニアの育成研修が適しています。内容は非常に高度で、以下のようなスキルを体系的に学びます。
- Pythonによるプログラミング
- 機械学習／深層学習モデルの構築
- データサイエンスの基礎〜応用
- 実務データを活用したプロジェクト演習
対象は、IT部門の技術者や、将来的にAIプロジェクトをリードする人材候補です。修了後には、G検定やE資格などの取得を目指すケースも多く、企業の中に“AI開発ができる人材”を持つことで、外注コストの削減やスピーディなPoCが実現できます。
【まとめ】自社に合った研修タイプの選び方
| 目的 | 最適な研修タイプ |
|---|---|
| 社員のAIリテラシー向上 | 入門研修 |
| 業務課題に即したツールの活用 | ハンズオン研修 |
| 部門でのAI戦略・実践 | ビジネス活用研修 |
| AI開発を自社で行いたい | エンジニア育成研修 |
どの研修を選ぶかは、自社の目標や課題に直結します。たとえば「現場社員にまずAIを理解させたい」のか、「実務で即使えるスキルを身につけたい」のか。目的と対象者に合ったプログラムを選ぶことで、研修のROI（投資対効果）は大きく変わってきます。
失敗しないAI研修選び：押さえるべき5つの視点
AI研修と一口に言っても、プログラムの種類、提供企業、講師の質、受講形式まで多種多様。
選択肢が多すぎて「何を基準に選べばいいの？」と迷ってしまうのは当然です。
そこでこの章では、中小企業がAI研修を選ぶ際に絶対に見落としてはいけない5つのチェックポイントを紹介します。
目的を明確にする ― なぜAIを学ばせたいのか？
AI研修選びで最も重要なのが、「何のために受講するのか？」という目的設定です。
ありがちなのが、「とりあえず流行ってるから」という理由で始めてしまうケース。これでは社員の学びが現場に定着しにくく、投資対効果も不透明になります。
目的設定の具体例：
- 「ルーティン業務を効率化したい」
- 「新規事業開発の発想力を磨きたい」
- 「社内にAI人材を育て、外注依存を減らしたい」
こうした経営課題と研修内容の接点を明確にすることで、選ぶべきプログラムが自ずと見えてきます。また、目的が定まると予算配分の判断（＝費用対効果）も格段にしやすくなります。
受講者のレベルに合っているか ― 初心者と経験者で「学ぶべき内容」は違う
参加する社員のITスキルや業務経験に応じて、適した研修の深さは異なります。
例えば、
- 初心者が多い場合：専門用語をかみ砕いた入門研修、ワークショップ形式が効果的
- 既に分析業務を行っている人材がいる場合：応用的な内容（自社データを使った分析、Python実装など）も必要
レベルのミスマッチが起きると、
- 受講者がついていけずモチベーション低下
- 簡単すぎて時間の無駄に感じる
といった問題が生じがちです。受講前にレベル診断テストがある研修や、段階別カリキュラムを提供しているかどうかも、判断材料にしましょう。
講師の実績・専門性 ― 経験と“現場感”のある人がベスト
研修の満足度と効果を大きく左右するのが講師の質です。ただ教科書を読み上げる講義ではなく、実務経験や現場感覚に基づいた話ができる講師こそが、社員の理解と納得を深めてくれます。
選ぶ際のポイント：
- AI実装やプロジェクトの現場経験があるか？
- 法人研修の実績が豊富か？（例：導入企業数、継続率）
- 自社の業務内容を理解して適切なAI活用を提案できる講師か？
講師のプロフィールや登壇実績を事前に確認できるプログラムは、信頼性も高いです。
費用と助成金 ― “研修コスト”は下げられる
予算は中小企業にとって非常に大きなハードルですが、実は国や自治体の助成制度を活用すれば、負担を大きく軽減できます。
代表例：
- 人材開発支援助成金（厚労省）：中小企業は研修費の最大75%、賃金助成あり
- IT導入補助金（経産省）：AIツールとセットで研修費用も補助対象に
- 地方自治体の補助金：デジタル人材育成支援など、地域独自の制度あり
費用を考える際は「受講料」だけでなく、人件費（研修中の社員の給与）や研修用PCの準備コストなども忘れずに。助成金の対象となる研修を選ぶことで、実質負担を数割に抑えることも可能です。
受講形式とアフターサポート ― “学びを定着させる環境”があるか？
最後に注目すべきは、研修の提供形式とその後のサポート体制です。
形式別の特徴：
- オンライン研修：全国どこからでも受講可能、録画で復習できる柔軟性が魅力
- 対面研修：その場で質問できる、仲間と学び合える
- 社内カスタマイズ研修：自社の課題や業務に即した内容で高い定着効果
また、「研修を受けて終わり」ではなく、
- 後日のフォローアップセッション
- 質問サポート窓口
- 学習コミュニティの提供
などの継続的な学びの機会があるかもチェックしましょう。これらがあることで、学んだ内容を実業務に“落とし込む”助けになります。
【まとめ】研修選びは「戦略の一部」。だからこそ、慎重に
ただ安いから、簡単そうだからという理由でAI研修を選ぶのではなく、
**「目的と人材のレベルに合致し、定着支援まで見据えた研修を選ぶ」**ことが、成果につながる最短ルートです。
そして、研修は「スタート」であって「ゴール」ではありません。
次章では、公的支援・助成金を活用して、研修費用を賢く抑える方法を解説していきます。
研修費用が最大75%オフに？中小企業のための助成金・補助金フル活用ガイド
「AI研修を受けさせたい。でも、予算が厳しくて…」
そんな経営者の声は少なくありません。しかし実際には、国や自治体が提供する公的支援を活用すれば、研修費用の大部分をカバーできる可能性が十分にあります。
ここでは、代表的な助成金・補助金制度をわかりやすく解説し、「使い方のコツ」までご紹介します。
人材開発支援助成金（厚生労働省）
OFF-JT（職場外研修）に対して、経費・賃金の両面を支援してくれる助成制度。
対象：正社員・有期雇用社員などに職業訓練を実施する中小企業
代表的コース：
- 事業展開等リスキリング支援コース
→ 最大75％の研修費助成
→ さらに受講中の賃金に対して【1時間あたり1000円】が支給
例：30万円のAI研修を実施 → 最大22.5万円が助成＋賃金補填
✅ ポイント
- あくまで「助成金」のため、要件を満たせば基本的に支給されます
- 計画届の提出（原則、研修開始の1か月以上前）が必須
- 研修後、実績報告を行い、助成金を申請します
IT導入補助金（経済産業省・中小企業庁）
AIツール導入＋活用研修を“パッケージ”で申請できる補助金。
対象：ITツール導入により業務効率化を図る中小企業
補助率：1/2（小規模事業者は2/3）
補助額：最大350万円（インボイス導入枠の場合）
例：AIチャットボット導入＋活用研修（100万円）
→ 小規模事業者なら最大66万円の補助が受けられる可能性あり
✅ ポイント
- 採択制（＝審査あり）であるため、事業計画の質が重要
- 登録されたITベンダー・ツールを選ぶ必要あり
- 申請支援を行ってくれるIT事業者と連携するのがコツ
ものづくり補助金（中小企業向け大型補助制度）
AI活用による新サービス開発や業務改革も対象となる大型補助金。
対象：革新的な製品・サービスの開発、または業務プロセス改善を目指す中小企業
補助額：最大1,250万円程度（枠により変動）
補助率：中小企業2/3、小規模企業3/4など
例：生成AIを使った新しいマーケティング支援ツールを開発
→ 研究開発＋人材育成の一体型申請が可能
✅ ポイント
- 採択率は約30〜50％、難易度は高め
- 申請書作成には専門家（中小企業診断士など）の協力がおすすめ
- 対象となる研修がR&DやPoCに直結している場合、有効な組み合わせに
小規模事業者持続化補助金（商工会・商工会議所）
AIを活用した業務効率化・販路開拓を支援する、最も身近な補助金のひとつ。
対象：小規模事業者（従業員5人以下など）
補助額：最大50万円（条件により100万円枠もあり）
補助率：2/3
例：顧客データをもとにしたAIレコメンド活用によるネットショップ改善＋研修
→ システム導入費＋研修費が補助対象に
✅ ポイント
- 地域の商工会議所の支援を受けながら申請するスタイル
- 提出書類のサポートを受けられるため、初めてでも安心
- 費用対効果が明確であること（例：売上拡大見込みなど）が重要
地方自治体独自の補助制度も要チェック
各都道府県・市区町村で、AIやDXに関連した研修補助制度を用意している場合があります。
例：
- 東京都：「中小企業職員向けDX研修助成事業」
- 大阪市：「DX人材育成支援補助金」
- 地方自治体による独自のAIセミナー＋受講費補助
✅ ポイント
- 地域によって内容や応募時期が大きく異なるため、自治体ホームページを随時チェック
- 商工会・中小企業支援センターの窓口で情報提供を受けられることも多いです
公的支援を使いこなすための3つのコツ
- スケジュール管理を徹底する
→ 助成金は「研修前の申請」「研修後の報告」がセット。1日遅れただけで支給対象外になるケースもあるため要注意。 - 制度の“目的”に合致していることを明確化する
→ 例えば「既存社員の再教育」か「新事業開発のためのスキル取得」かで、適用制度が変わる。 - 申請支援を受けられる研修提供会社を選ぶ
→ 社労士や行政書士と提携している会社なら、書類作成や提出もサポートしてくれるため安心。
【まとめ】「予算がない」は言い訳にできない時代
AI研修は確かに投資です。しかし、助成金や補助金を正しく活用すれば、自己負担を最小限に抑えながら、次世代人材の育成と生産性向上を同時に叶えることが可能です。
次章では、こうして導入した研修を社内に定着させる仕組みづくりと運用方法について詳しく解説していきます。
“受けて終わり”にしないために：AI研修を社内に定着させる5つの実践法
AI研修を受講すること自体はあくまで「スタートライン」にすぎません。
実際に成果が出るかどうかは、受講後の行動変容と、それを支える社内の仕組みづくりにかかっています。
ここでは、研修で得た知識を実務に活かし、「社内にAI活用の文化を根づかせる」ための取り組みを5つに整理してご紹介します。
経営層のコミットメントがすべての土台
AI活用を社内で浸透させるには、経営層の「旗振り役」としての関与が不可欠です。
- 経営者自らが研修を受ける
- 社内報で「AI活用推進宣言」を出す
- 役員会議でAI導入が定例議題になる
といった動きは、社員にとって“これは本気だ”という空気づくりになります。
現場任せにせず、経営層がAIの価値を理解し、自社に合った導入方針を示すことで、全社的な推進力が生まれます。
管理職の巻き込みと“橋渡し役”の育成
経営と現場の間にいる管理職の巻き込みも定着化には不可欠です。
研修で学んだ知識を、現場チームに落とし込む役割を担う“翻訳者”としての立ち位置が重要です。
たとえば：
- 管理職自身が実践研修に参加し、体感する
- チームでAI活用アイデアのブレストを主導する
- KPI管理の中にAI関連の指標を組み込む
こうした動きを通じて、現場社員が安心して「AIを使ってみよう」と思える環境が整います。
成果を「見える化」するKPI設計
研修効果を定着させるには、学びの成果を具体的なKPIとして測定・共有することが有効です。
例：
- 研修受講後3ヶ月以内にAIを活用した業務改善提案を○件出す
- 業務効率が何時間削減されたか
- 顧客対応の時間短縮率
定量的に「AI活用の成果」が見えると、社内の納得感が高まり、追加施策への予算も得やすくなります。
また、AIスキルを評価項目に取り入れる企業も増えており、G検定やE資格の取得を昇進条件にしている例もあります。
フォローアップ研修とコミュニティ形成
研修は一度きりでは意味がありません。“学びを続ける場”の仕組み化が重要です。
具体策：
- 研修2週間後に「実践共有会」を実施
- 月1回の「AI活用ベストプラクティス共有会」を開催
- 有志による社内AI勉強会・ハッカソンの立ち上げ
さらに、社内で「AIチャンピオン（推進リーダー）」を選出し、横断的な情報共有と相談のハブとして機能させると、社内全体のナレッジが回り始めます。
事例：こうした取り組みを実践したある企業では、通常の3倍の定着率が確認されたという報告もあります。
成果を小さく始めて全社へ展開する「スモールサクセス戦略」
最初から全社導入を狙うと、失敗時のダメージも大きくなります。
そのため、まずは1部署または1業務でAIを試し、成果を出すことが大切です。
例：
- カスタマーサポート部門でチャットボット導入
- 営業資料作成にChatGPTを活用
- 経理部門でデータ整理を自動化
これらの小さな成功体験を他部署に横展開していくことで、「ウチでもできそう」という心理的ハードルが下がり、全社展開がスムーズになります。
【まとめ】“文化として根づく”までがAI研修のゴール
研修を単なる「一時的なイベント」に終わらせないためには、学んだ知識を組織全体で共有・実践できる環境づくりが不可欠です。
- 経営層の意思表明
- 管理職による日常的な支援
- 成果の見える化
- 社内コミュニティの形成
- スモールサクセスの蓄積
この5つの観点から施策を打つことで、AI研修は「人材育成の場」から「企業文化の転換点」へと進化していきます。
成果を出した企業は何が違ったのか？──成功事例と最新トレンドに学ぶAI研修の“今”
「本当にうちの会社でも成果が出せるのか？」
AI研修の導入を検討する企業にとって、最も知りたいのはその実例ではないでしょうか。
この章では、国内外の中小企業によるAI活用の成功事例と、2025年現在注目されている最新のAI研修トレンドを解説します。
国内成功事例：AI人材育成が業務革新の起点に
事例①：印刷会社（従業員約300名）―
この企業では、トップダウンの意思決定により、全社員がAI基礎知識を持つことをミッション化。
- 社内で「どこをAIで自動化できるか？」という建設的な会話が日常化
- 印刷工程の自動化に成功し、自社開発の業務システムにまで発展
このように、AIリテラシーの底上げが現場主導のイノベーションにつながった好例です。
事例②：食品メーカー ― ディープラーニングで検品を自動化
従来は人の目で行っていた不良品チェックに、画像認識AIを導入。
結果、検品工程の省人化に成功し、生産効率が大幅に向上。さらにこのシステムを業界内にも展開し、新たな収益源にもなりました。
行政の活用例：横須賀市のChatGPT導入による27,000時間の業務削減
地方自治体でもAI活用の成功事例が生まれています。
神奈川県横須賀市では、職員向けにChatGPT研修を実施したのち、実際の行政業務に生成AIを導入。その結果、年間で約27,200時間もの業務時間を削減できたと報告されています。
- メール文案作成の時短
- 報告書の叩き台作成
- 会議資料の事前準備 など
人手不足に悩む自治体の中で、AIが“即戦力”として活躍する好例。中小企業にも十分に応用可能な領域です。
海外成功事例：予算に限りがある企業でも“内製”で成果
事例①：香港のGetTransfer社（ライドシェア）
- 開発チーム自らがAIを導入
- 顧客メールの自動分類、契約書作成の自動化、ソフトウェアテストの自動実行などを実現
- 人的工数の削減により、サービス提供スピードが向上
事例②：ドバイのFC Beauty社（化粧品小売）
- 生成AIを使ったチャットボットによる顧客対応を導入
- AIレコメンドにより販売単価を改善
- 在庫管理AIにより、品切れリスクの削減と在庫最適化を実現
これらの企業に共通するのは、高額な外注に頼らず、社内での小規模な実践からスタートしていること。つまり、「予算が潤沢でなくてもAI活用は実現できる」のです。
最新トレンド：2025年のAI研修はここまで進化している
◎ 生成AIスキルの標準化
- ChatGPTやClaude、Geminiなど、生成AIツールの活用がもはや“ビジネスリテラシー”の一部に
- 業務メールの作成、議事録要約、マニュアル自動生成など、日常業務での活用が前提化
◎ プロンプトエンジニアリングの重視
- 「どう聞くか」がアウトプットを決める時代に
- テンプレート化されたプロンプト集や、実務に即したプロンプト設計演習が研修に組み込まれる
例：人材業界での研修では、プロンプト改善により求人票の作成時間を40％削減
◎ RAG（検索拡張生成）の導入研修が増加中
- 社内ドキュメントと連携した“自社特化型生成AI”の構築が注目
- 社内FAQ、顧客データ、業務マニュアルなどの情報をリアルタイムに参照し、より正確な回答が可能に
- 特に法務、医療、金融などの専門職での応用が進んでいる
◎ セキュリティ・AIガバナンス教育の重要性
- 情報漏えい対策、生成AIの倫理的利用、社内ポリシー作成などを扱う研修が必須項目に
- 社内で“生成AIの使用を禁止”している企業も依然として多く、正しい理解とルール整備が差別化ポイントに
【まとめ】成功企業の共通点は、「まず学び、小さく試し、広げる」
国内外の成功事例から見えてくるのは、どの企業もいきなり全社導入をしているわけではないということ。
共通するステップは以下の通りです。
- 学ぶ（リテラシー研修などで基礎を固める）
- 小さく試す（1部署・1業務から）
- 成果を測る（KPI設計・可視化）
- 組織で共有し、広げる（横展開・社内制度化）
このように、AIは「最先端すぎて自社には関係ない技術」ではなく、手の届く変革ツールです。研修を起点に、確かな第一歩を踏み出した企業こそが、その先の競争優位を築いています。
こうした“軽やかな場”があることで、**AIに対する心理的なハードルが下がり、知識が循環し始めます。**結果、AIが「特殊なスキル」ではなく「仕事の一部」として定着していきます。
【まとめ】“一人が学ぶ”から“組織で育てる”へ──AIを社内に根づかせる5つの鍵
- 経営層が本気で学び、言葉と行動で発信する
- 管理職が推進役となり、現場を支援する
- 研修成果をKPIで可視化し、人事制度に組み込む
- 継続的な学びの場（コミュニティ・共有会）を設ける
- 小さな成功体験をチームや部門間で横展開する
研修の“中身”と同じくらい、“その後の社内環境”が重要です。
MoMoとしては、AI研修を「学習イベント」で終わらせず、“自社の新しい働き方をつくるプロジェクト”として扱うことを強くおすすめします。
MoMoの生成AI研修が選ばれる 5 つの理由
- “研修内で自社専用AIを完成”
- 部署や役職ごとの課題をヒアリングしながら、その場で社内マニュアルや顧客データを学習した AI を構築。翌日から即運用できる実践型プログラムです。
- 業種別に特化した 20 種類以上のカリキュラム
- 製造・建設・不動産・教育など 150 社超の導入支援実績をもとに、業務フローにフィットするカスタム研修を提供。
- 研修後 1 か月間の無料伴走サポート
- 導入後のつまずきを防ぐため、講師がチャット＆オンライン面談でフォロー。プロンプト集やスキルシートも配布し、現場定着率を最大化します。
- 助成金申請までワンストップ支援
- 厚労省「人材開発支援助成金」などの手続きを提携社労士がサポート。研修費用が最大 75%OFFになるケースも。
- ROI を事前に試算できる無料デモ
- 受講前に “削減可能な工数・コスト” をレポート化。費用対効果を可視化したうえで導入判断ができます。
まずは 15〜30 分の無料オンライン相談へ
「自社で本当に AI が使えるのか？」
「どの業務から着手すべきか？」
MoMo の AI 専門コンサルタントが現状をヒアリングし、最適な研修プランと想定 ROI をその場でご提案します。フォーム入力は 1 分で完了。お気軽に下記リンクからご予約ください。
AI 研修は“学び”で終わらせず、“成果”につなげることが成功のカギ。
MoMo の実践型カリキュラムと充実サポートで、ぜひ 自社の DX 推進を一気に加速させてください。
