研修設計×AI：効果が出る社内教育プログラムの構築と評価

このパスのコース

順番に受講することで、体系的にスキルを習得できます。

1

AIに聞くExcel：関数・ピボット・グラフの操作をAIに教わる

VLOOKUPやピボットテーブルの作り方をAIに質問して学ぶ。「やりたいこと」を伝えるだけで最適な関数や操作手順を教えてもらう方法を習得します。

2

基本統計分析：平均・中央値・標準偏差をAIで理解する

統計の基礎概念をAIと対話しながら学ぶ。自分の業務データに適用し、数字の「意味」を読み解く力を身につけます。

3

感情分析・テキストマイニング：文章データからインサイトを抽出

レビュー、問い合わせ、SNS投稿などのテキストデータをAIで感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向やキーワード頻出パターンを可視化します。

4

研修効果測定のAI活用：スキルギャップ分析とラーニングパス設計

社員のスキルギャップをAIで特定し、個別最適化されたラーニングパスを設計。研修効果を数値で測定する方法を学びます。

5

データの可視化：AIでグラフ・チャートの最適な見せ方を選ぶ

棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図のどれを使うべきか。データの性質と伝えたいメッセージに応じた最適な可視化手法をAIに提案させる方法を学びます。

6

異常値・外れ値の検出：AIで見つけるデータの異常パターン

不正取引、設備異常、品質問題などの予兆をデータから検出するAI活用法。正常パターンからの逸脱を自動でアラートする仕組みを学びます。

7

チームへのAI導入推進：抵抗を乗り越える変革マネジメント

「AIに仕事を取られるのでは」という不安を持つチームメンバーをどう巻き込むか。段階的な導入と成功体験の設計で組織の変革を推進します。

8

エンゲージメントサーベイのAI分析：感情分析と離職予兆検知

サーベイのフリーコメントをAIで感情分析し、離職予兆を検知。経営層に「次に打つべき手」を提言するためのデータ活用法を学びます。

9

KPI設計とモニタリング基盤：AIで構築する全社パフォーマンス管理

何を測るか、どう測るか。KPIツリーの設計、データ自動集約、異常値アラートで全社パフォーマンスを可視化するモニタリング基盤を構築します。