AI研修おすすめ6選【2026年最新】助成金対応企業も徹底比較

AI研修におすすめのサービス6選

ここからは、数あるサービスの中から、実績やカリキュラム内容でおすすめのAI研修を厳選してご紹介します。

生成AI（ChatGPTなど）を学べる研修や、助成金対象のサービスもピックアップしました。

オンライン対応の研修も多いため、場所を選ばずに受講したい企業様もぜひ参考にしてください。
関連記事：プログラミング研修おすすめ10選【企業/法人向け】

侍テラコヤ法人プラン

侍テラコヤ法人プランは、コストを抑えながら体系的なITスキルを学べる法人向けのサブスクリプション型IT研修サービスです。

「未経験から自走できるエンジニアへの育成」を目標に、AIの基礎となるPythonプログラミングから、Web開発全般の知識まで幅広くカバーしています。

最大の魅力は、現役エンジニア講師による手厚いサポート体制です。

質問掲示板でいつでも質問できるため、AI学習が初めての社員でも挫折しにくく、効率的に学習を進められます。

100種類以上の実践的な教材を通じて、手を動かしながらスキルを習得できるため、即戦力となるAI人材の育成が期待できます。

運営元が同じプログラミングスクールでは、以下のような口コミが寄せられています。

「実践的なプログラミングスキルを学べる。」
「「経験豊富なプログラマーや業界のプロフェッショナルから指導を受けられる。」
「先生の言われたとおりに学んでいたら自然とスキルが身に付いた。」

侍テラコヤ法人プランの口コミではないものの、指導の質や教材の分かりやすさを測る上で参考になるでしょう。

低コストで実践的なAI研修を始めたい企業は、まず資料請求で詳細を確認してみてはいかがでしょうか。

RUNTEQ Business

RUNTEQ Businessは、実際の開発現場のフローを体験しながら学べる、非常に実践的なカリキュラムが特徴の法人向け研修です。

現場で頻繁に発生する実装課題をベースにカリキュラムが組まれており、新機能開発からバグ修正まで、リアルな開発プロセスを経験できます。

この試行錯誤を繰り返す学習スタイルにより、座学だけでは得られない問題解決能力や自走力が身につきます。

AI開発で主流のPythonをはじめ、Rubyなど開発環境に合わせて言語を選択でき、実務に必須の周辺知識まで網羅的に学習可能です。

Web開発企業の新入社員研修や、エンジニアのスキルアップ研修として特におすすめです。

運営元が同じプログラミングスクールのRUNTEQでは、以下の口コミが寄せられています。

「実践的なコーディングスキルを短期間で習得できる。」
「エキスパートからフィードバックを受けられるため、技術的な成長が速い。」
「効果的な学習が可能。」

RUNTEQ Businessの口コミではないものの、カリキュラムの質やサポート体制を推し量る上で参考になる情報です。

より詳しい情報や、自社の課題に合わせた提案を希望する場合は、公式サイトからの問い合わせをおすすめします。

ウズカレBiz

ウズカレBizは、業務の自動化・効率化を目的とした法人向けのAI研修で、講師によるマンツーマンの手厚いサポートが特徴です。

AI人材育成コースでは、2日間のオンライン研修に加えて、3ヵ月間の伴走支援が提供されます。

研修のゴールは、AIツールを使って「業務改善を仕組み化できる人材の育成」です。学習だけで終わらせず、実際の業務への実装までを徹底的にサポートします。

特に、ノーコードツールとシンプルなPythonスクリプトを組み合わせることで、「誰でも自分の業務をAIで改善できる」状態を目指すアプローチは、非エンジニア部門のDX推進に最適です。

サポート期間中は質問し放題なので、AIの知識が全くない社員でも安心して取り組めます。AIツールの初心者から経験者まで幅広く対応しています。

運営元が同じITスクールのウズウズカレッジには、以下の口コミが寄せられています。

「未経験者でも理解できるよう窓口を広くしている講座。」
「集中力を切らしにくいようなカリキュラムが組まれていた。」
「仕事をしながらでも1からじっくり学べてよかった。」

ウズカレBizの口コミではありませんが、未経験者へのサポートの手厚さがうかがえます。

助成金の活用で費用を抑えつつ、手厚いサポートで確実に成果を出したい企業は、ぜひ検討してみてください。

Aidemy BUSINESS

Aidemy Businessは、生成AIをはじめとする最新テクノロジーを活用し、自走型のDX人材を育成するためのeラーニングプラットフォームです。

最大の強みは、その圧倒的なコンテンツ量です。AIやDXに関する学習コースが250種類以上も用意されており、職種や役職、スキルレベルに応じて細かく分類されています。

これにより、全社的なAIリテラシー教育から、データサイエンティストのような専門職の育成まで、企業のあらゆるニーズに一つのサービスで対応可能です。

なお、利用者からは「初学者でもわかりやすく学べる」「サポートへの質問がしやすい」など、コンテンツの質の高さとサポート体制に肯定的な意見が多く見られます。

これなら、AI学習が初めての社員でも安心して学習を続けられそうです。

豊富なコースラインナップから自社に最適なプランを提案してほしい場合は、一度問い合わせてみることをおすすめします。
                                                     

DMM 生成AI CAMP DX研修

最大の特徴は、企業の業種や職種、特定の課題に合わせてカリキュラムを柔軟に作成するオーダーメイド研修に対応している点です。

「マーケティング部門向けのプロンプトエンジニアリング研修」や「営業部門向けのデータ分析自動化研修」など、ピンポイントなニーズに応えることが可能です。

画一的な研修では得られない、即効性の高いスキル習得が期待できます。

なお、受講生からは「本格的に生成AIをマーケティングに活用できるようになった」「データ集計や資料作成の自動化・効率化ができるようになった」など、研修の成果を具体的に実感している声が寄せられています。

自社の課題解決に直結するAI研修を希望するなら、まずは無料相談でどのような研修が実現可能か聞いてみるのが良いでしょう。

キカガク for Business

キカガク for Businessは、1,000社以上の導入実績を誇る、信頼性の高い法人向けAI・DX研修サービスです。

内定者・新入社員向けの基礎研修から、全社員向けのリテラシー向上研修、エンジニア向けの専門研修まで、対象者に合わせた多彩なコンテンツが揃っています。

数時間で完結するショートコースも豊富なため、既存の研修プログラムに組み込んだり、業務の合間に学習を進めたりと、柔軟な活用が可能です。

AI関連の重要資格である「E資格」の認定プログラムも提供しており、資格取得を目標とした人材育成にも強みがあります。          

受講者からは、「オンラインでも気になることを気軽に聞ける雰囲気だった」という声や、「データ分析から提案までの流れをイメージできるようになった」など、インタラクティブな講義と実践的な内容が高く評価されています。

講師の熱意やサポート体制も好評です。

まずは3名まで可能な無料トライアルで、研修の質を実際に体験してみることをおすすめします。
                                                              

AI研修のおすすめの選び方

ここでは、AI研修のおすすめの選び方を5つ紹介します。

• 自社の状況や目的に合った研修内容か
•  社員のAIリテラシーに合った難易度か
• 社員の業務を妨げない学習形式か
•  サポート体制は充実しているか
• 国や自治体の助成金制度を利用できるか

自社の状況や目的に合った研修内容か

AI研修を導入する際は、まず「自社が直面している課題」と「研修のゴール」が合致しているかを確認しましょう。

ひと口にAI研修と言っても、全社員の底上げを図る「リテラシー教育」から、特定の業務を自動化する「プロンプトエンジニアリング」、さらには自社専用のモデルを構築する「エンジニア育成」まで、内容は多岐にわたります。

例えば、営業部門の提案書作成を効率化したいのであれば、生成AIの具体的な活用法を学ぶカリキュラムが必要になるでしょう。

一方で、経営層がDXの戦略を立てるための知識を求めているなら、AI導入によるROI（投資対効果）やリスク管理を重視した内容でなければなりません。

目的が曖昧なまま汎用的なパッケージ研修を選んでしまうと、「学んだものの、自社の実務にどう活かせばいいか分からない」という形骸化を招くリスクがあります。

自社のビジネスモデルや現場のニーズを棚卸しし、そのニーズを確実に満たせる専門特化したプログラムが含まれているかを見極めることが、研修投資を成功させる上で必須になることを理解しておきましょう。

関連記事：プログラミング研修おすすめ7選【企業/法人向け】

社員のAIリテラシーに合った難易度か

研修の効果を最大化させるには、受講対象となる社員の「現在のITリテラシー」に合った難易度の講座を選ぶことが不可欠です。 

学習者のレベルとカリキュラムの難易度に乖離があると、内容が簡単すぎて飽きてしまったり、難しすぎて挫折を招いてしまったりして、結果的に組織全体のAI活用停滞を招く恐れがあります。

ITへの苦手意識が強い社員が多い組織では、まずはAIを身近なツールとして親しめるような基礎講座から始めましょう。

また、同じ企業内でも部署によってリテラシーの差がある場合は、全社共通の基礎教育と各部署の専門性に合わせた応用教育を組み合わせる階層別のアプローチが有効です。

事前アンケートやスキルテストを実施し、社員が「これなら自分にもできそうだ」という実感を持ちながらステップアップできる内容かを確認しましょう。

社員の業務を妨げない学習形式か

社員が無理なく学習を完遂するためには、業務の負荷や勤務形態を考慮した学習形式を選択することが重要です。
AIの勉強方法！独学で初心者は何から始めるべき？社会人向け生成AIの学び方も解説

 AIの知識は一度学んで終わりではなく、継続的なアップデートが必要です。

生活の一部として組み込みやすい形式でなければ、なかなか定着しなでしょう。

学習形式は主に「eラーニング」「ハンズオン（実践演習）」「集合研修」の3つに分類されます。

それぞれの特徴を理解し、自社の働き方に最適な形式を選択しましょう。

サポート体制は充実しているか

AI未経験者が多い環境では、学習中や実務への落とし込み時に生じる疑問を即座に解消できる「サポート体制」の有無が、研修の成否を分けます。

研修会社を選ぶ際は、単に講義を提供するだけでなく、受講期間中やその後にどのような伴走支援があるかを精査してください。

手厚いサポートがある講座では、社員のモチベーションが維持されやすく、最終的に「自力でAIを使いこなせる」状態まで到達できる確率が高まります。

国や自治体の助成金制度を利用できるか

AI研修という大きな投資を行う際、企業の財政的負担を大幅に軽減できる「公的な助成金制度」についても調べておきましょう。

代表的な制度として、厚生労働省が提供する「人材開発支援助成金」が挙げられます。

人材開発支援助成金には、DX推進や事業展開を目的とした訓練を支援する「事業展開等リスキリング支援コース」などがあり、中小企業であれば経費の最大75%（＋賃金助成）が支給されるケースもあります。

助成金の申請には事前の計画届提出や複雑な書類作成が必要ですが、多くのAI研修会社では、申請手続きをサポートするサービスも提供しています。

「コストがネックで踏み切れない」という場合は、まず助成金の対象となるプランがあるか、そしてその申請をワンストップで支援してくれるかを確認してみましょう。

関連記事：補助金・給付金対象の生成AIスクール6選

なぜ今、企業のAI研修実施が進んでいるのか？

株式会社ギブリーが実施した「新入社員研修のデジタル（AI/DX）領域への対応に関する意識・実施調査2025」によると、「生成AI活用に関する研修の実施率」は、前年より増加し、過半数の企業が何らかの形で導入していることが分かりました。

引用：株式会社ギブリー「新入社員研修のデジタル（AI/DX）領域への対応に関する意識・実施調査2025」

企業がAI研修に注力する理由は、AIを単なる「ツール」として導入する段階を超え、AI知識を「実務課題の解決」に直結させる実践的な活用力が企業の競争力を左右するフェーズに入ったからです。

かつては特定のエンジニアが機械学習を実装したり、一般社員がプロンプトの書き方を学んだりする段階にありましたが、現在はAIモデル自体の高度化が進んでいます。

これにより、特別な操作スキルを磨くことよりも、目の前の業務プロセスにAIをどう組み込み、生産性を最大化させるかという「ビジネス活用力」の養成が、DX成功の鍵を握るようになりました。

実際に、多くの企業ではプロンプトの書き方を教える研修は減少し、具体的な業務課題をAIでどう解決するかという、より実践的なプログラムへとシフトしています。

その背景には、深刻なIT人材不足や「2025年の崖」といった経営課題があります。

限られたリソースでデータ分析の高度化や業務の自動化を実現するためには、社員一人ひとりがAIを自在に扱う文化を醸成することこそが、次世代の市場で優位性を確立するために必須となりつつあります。

AI研修を実施することで企業が得られる4つのメリット

AI研修を実施することで企業が得られる次の4つのメリットについて解説します。

• 生産性が向上する
• 意思決定の水準が高度化する
• 離職防止・採用力強化につながる
• AIリスクを回避できるようになる

生産性が向上する

AI研修を通じて全社員が業務の自動化や効率化のノウハウを習得することで、組織全体の生産性が向上するでしょう。

例えば、AI研修を通じて適切なプロンプトの出し方を学んだ社員は、数時間かかっていた市場調査レポートの作成をわずか数分に短縮できるようになります。

この削減された時間は、人間にしかできないクリエイティブな企画立案や顧客との深い対話といった「高付加価値な業務」に再配分することが可能になります。

組織全体が「AIを使いこなす文化」を持つことは、労働力不足が深刻化する現代において、増員なしで事業規模を拡大できる強力な武器となるでしょう。

意思決定の水準が高度化する

研修を通じてAIによるデータ分析手法を学ぶことで経験や勘に頼るだけでなく、膨大なデータから導き出された客観的な予測や洞察を判断材料に使えるようになります。

これにより、市場トレンドの予測に基づいた在庫管理の最適化や、顧客行動の分析によるマーケティング戦略の立案において、根拠に基づいた「攻め」の判断が下せるようになるでしょう。

情報が溢れる現代のビジネス環境において、AIの活用は経営判断や現場での意思決定の精度を高い水準へと引き上げ、市場における競争優位性を高めます。

離職防止・採用力強化につながる

最先端のAI研修を提供することは、従業員のエンゲージメントを高め、優秀な人材を引き寄せる採用ブランディングとして機能することもあります。

その理由として、 成長意欲の高い人材ほど、自身の市場価値を高められる「リスキリング（学び直し）」の機会を企業に求めているためです。

「この会社にいれば、時代に取り残されないスキルを身につけられる」という安心感と成長実感は、社員の帰属意識を強め、将来への不安による離職を未然に防ぐ効果が期待できるでしょう。

また、採用市場においても「AI活用に積極的で、社員教育に投資する企業」という姿勢は、先進的で将来性のあるイメージを求職者に与え、他社との差別化要因になります。

AIリスクを回避できるようになる

AI研修の実施は、企業が直面しうる法的・倫理的トラブルを未然に防ぐ役割も果たします。 

AIは便利なツールである一方で、不用意な利用は情報漏洩や権利侵害といった、企業の存続を揺るがしかねない重大なリスクをはらんでいます。

例えば、研修を受けていない従業員が、顧客情報や社外秘の企画書を生成AIに入力し、それがAIの学習データとして取り込まれてしまうことで機密情報が流出する事故が世界中で発生しています。

研修を通じて「入力して良い情報」と「守るべき境界線」を明確に理解させることで、こうしたヒューマンエラーによる情報漏洩リスクを最小限に抑えることができます。

また、AIが生成した回答に潜むハルシネーションや、著作権に触れる可能性のあるコンテンツの扱いについても、正しい知識があれば適切に検閲し、修正することが可能です。

AI研修を実施することで企業が直面する可能性のある4つのデメリット

ここでは、AI研修を実施することで企業が直面する可能性のある、次の4つのデメリットについて解説します。

• 導入・運用コストが発生する
• 従業員間でスキルの格差が生じる
• 実務への応用が難しく形骸化しやすい
• 継続的な学習が必要になる

導入・運用コストが発生する

AI研修を実施する際、導入・運用コストが発生します。

登壇講師への謝礼や質の高いeラーニング教材のライセンス料、さらには最新のAIツールを動かすための高スペックな環境構築など、目に見えるコストだけでも膨大な金額がかかることは少なくありません。

また、コストは金銭面だけにとどまりません。

研修に参加する社員は、その間、通常の業務を止めることになります。

特に基幹業務を担う人材が数日間にわたって研修に専念する場合、短期的に現場の生産性が低下する懸念もあります。

こうした初期投資や時間的リソースの配分に対して、期待される成果がすぐに出ない場合、経営面での負担感が増大するリスクもあるでしょう。

研修を単なる「出費」で終わらせないためには、あらかじめ助成金の活用を検討したり、費用対効果を明確にシミュレーションしたりするなど、長期的な視点での予算計画が不可欠です。

従業員間でスキルの格差が生じる

全社的なAI研修を実施する際、従業員間でスキルの格差が生じる懸念があります。

ITリテラシーや新しい技術への好奇心には個人差があり、同じカリキュラムを提供しても驚くほど吸収が早い層と、苦手意識を持つ層に分かれてしまう場合もあるでしょう。

例えば、若手社員やITに明るい層がAIを使いこなして業務を効率化していく一方で、従来のやり方に固執する層や理解が追いつかない層は取り残され、業務の質やスピードに大きな差が生まれます。

この格差が「AIを使える人だけが評価される」という不公平感を生んだり、部署間での連携を阻害したりする原因にもなりかねません。

こうした状況を放置すると、組織全体の士気の低下を招く恐れがあります。

個々のレベルに合わせた段階的なコースを用意したり、フォローアップ体制を充実させたりするなど、誰もが「自分ごと」としてAIに向き合えるような配慮をセットで考えることが大切です。

実務への応用が難しく形骸化しやすい

研修内容が汎用的すぎて自社の具体的な業務プロセスに即していない場合、学んだ知識が現場で活用されず「やりっぱなし」で終わるリスクがあります。

中には一般的な概念やツールの使い方の解説に留まってしまい、受講者が「自分の業務のどこに使えるか」という具体的な落とし込みができないAI研修もあります。

また、自社のセキュリティポリシーやデータの取り扱い規定が研修内容と矛盾していると、学んだ技術を使いたくても使えないという「形骸化」を招きます。

教育を実利に結びつけるためには、自社の実際のデータや課題を用いたワークショップを取り入れるなど、「実務直結型」のカリキュラムを設計することが重要です。

継続的な学習が必要になる

AI技術の進化スピードは極めて速く、短期間のうちに研修で得た知識が陳腐化してしまうことも珍しくありません。

常に最新の情報をキャッチアップし、社員のスキルをアップデートし続けるためには、定期的な追加研修や、社員が自発的に学び続けられるプラットフォームの提供など、終わりのない学習コストが発生し続けます。

この「学習の継続性」を組織として維持できなければ、初期に投じた研修費用は早々にムダになってしまうでしょう。

AI教育を一時的なブームで終わらせないためには、学習を「日常の習慣」に変える仕組み作りが必要です。

最新情報を共有する社内コミュニティの形成や定期的なアップデート講座の開催など、常に新しい知識を学べる環境を提供し続ける覚悟が組織全体に求められます。

AI研修で学べること

ここでは、AI研修で学べる次の4つの項目について解説します。

• AIリテラシー・リスク
• データ分析
• 機械学習
• ChatGPTの活用法

AIリテラシー・リスク

AI研修では、AIリテラシー・リスクを学ぶことができます。

具体的には、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」の特性や、入力したデータが学習に利用されることによる情報漏洩のリスク、著作権侵害の懸念などを学びます。

これらを正しく知ることで、社員は「AIの回答を鵜呑みにせず、最終的な責任は人間が負う」という健全な批判的思考を持てるようになります。

どんなに優れたAIツールを導入しても、それを使う人間に「何が正しく、何が危険か」を判断する基準がなければ、企業の信頼を揺るがす重大な事故を招きかねません。

リテラシー研修は、組織のAI防衛力を高める不可欠な項目と言えるでしょう。

データ分析

AI研修におけるデータ分析の学習は、現場の数字を戦略的な意思決定の根拠へと変える力を養います。 
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研修では、データの収集方法から分析に適した形に整える「前処理」、そして統計的な手法を用いて傾向や相関を見出すプロセスを実践的に学びます。

これにより、「売上が下がった」という事実に対し、勘に頼るのではなく、どの変数が影響を与えているのかを客観的なデータに基づいて説明できるようになるでしょう。

機械学習

機械学習の基本概念を学ぶことは、AIが「なぜその予測を出したのか」という裏側の仕組みを理解し、より高度な課題解決を行うために重要です。
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仕組みをブラックボックス化させないことで、ビジネス上の課題に対してどのアルゴリズムが最適かを判断できるようになるでしょう。

研修では、過去のデータからパターンを学習し、未知のデータを予測するプロセスを体験します。

例えば、顧客の購買履歴から「将来の解約リスク」を予測したり、工場のセンサーデータから「故障の予兆」を検知したりといった、具体的なビジネスシナリオを用いた演習が行われます。

エンジニアだけでなくビジネス職もこの原理を知ることで、開発チームとの円滑な連携が可能になり、AIプロジェクトの成功率が飛躍的に高まるでしょう。

ChatGPTの活用法

ChatGPT（生成AI）の活用法を学ぶ研修では、単なるチャット形式のやり取りを超え、役割を与えて思考を深めさせる「ロール設定」や、段階的に思考を整理させる「Chain of Thought」など、高度なプロンプトエンジニアリングの習得を目指します。
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これにより、メール作成や議事録の要約といった事務作業から、新規事業のアイデア出しや競合分析といった高度な知的作業まで、AIを「有能な秘書」として使いこなせるようになるでしょう。

「AIに仕事を奪われる」のではなく「AIを使って仕事をより高度化する」という実感を最も得やすいのがこの領域です。

具体的な活用テクニックを組織全体で共有することで、組織の生産性は圧倒的に高まるでしょう。

AI研修に関するよくある質問

最後に、法人向けのAI研修を検討する際によくある質問とその回答をまとめました。 

AI研修は個人でも受講できますか？

AI研修は企業単位だけでなく、個人でも受講可能です。

現在、個人のリスキリング需要の定着に伴い、未経験からでも最短距離でAIスキルを習得できる個人向けスクールやオンライン講座が充実しつつあります。

かつてのAI学習は高度な数学やプログラミング知識が必須でしたが、現在はChatGPTなどの生成AIを使いこなす「活用術」に特化した講座が増えています。

自分自身の市場価値を高め、日々のタスクを効率化したいと考えているなら、個人受講も検討してみましょう。

AI研修の助成金申請方法は難しいですか？ 

人材開発支援助成金などの申請には、計画書の提出など所定の手続きが必要です。

自社での申請が難しい場合でも、研修会社によっては提携の社会保険労務士が申請をサポートしてくれることがあります。

「ウズカレBiz」のように無料サポートを提供しているサービスもあるため、まずは相談してみることをおすすめします。 

AI研修の効果を測定する方法はありますか？

 多くのeラーニング研修では、管理者向けのダッシュボード機能が提供されており、社員の学習進捗や理解度テストの結果を確認できます。

また、研修後のアンケートや、AIを活用した業務改善事例の報告会などを実施することも、効果測定の有効な手段です

AI研修はどのような職種に効果がありますか？

AI研修はエンジニアなどの技術職に限らず、事務・営業・企画・クリエイティブなど、ほぼすべての職種において効果を発揮します。 

例えば、事務職であれば複雑なExcel関数の作成やマクロの記述をAIに任せることができます。

また、営業職であれば顧客への提案メールの作成や、商談記録の要約を数秒で完了させられるでしょう。

さらに、企画職にとっては、自分一人では思いつかないような多角的な視点でのブレインストーミングの相手としてAIを活用することが可能です。

職種を問わず、AIを「有能なアシスタント」として使いこなす術を学ぶことは、労働時間の短縮とアウトプットの質の向上を同時に実現する手段となるでしょう。
AI人材として転職するには？生成AIでキャリアを築く！職種も解説

機密情報がAIに学習されて漏洩しませんか？

適切な研修を通じて正しい設定と運用ルールを学べば、機密情報の漏洩リスクは回避できます。 

確かに、一般向けの無料版AIを何も設定せずに利用すると、入力した内容がAIの学習データとして再利用される懸念があります。

しかし、法人向けプランの利用や特定のセキュリティ設定を適用することで、情報漏洩のリスクを低減できます。

研修では、具体的に「どのボタンをオフにすべきか」といった技術的な対策だけでなく、個人情報や機密情報を入力する際の「プロンプトの工夫（情報の匿名化など）」についても学びます。

企業が公式に研修を導入することは、社員の勝手な利用（シャドーAI）を防ぎ、組織としてのガバナンスを強化する上でも極めて有効な対策となるでしょう。

AI研修を導入し、自社の組織力を強化させよう！

この記事では、法人向けのおすすめAI研修と、後悔しないための選び方のポイントを解説しました。

AI人材の育成は、もはや一部のIT企業だけのものではありません。

自社の目的と課題を明確にし、社員のレベルに合った研修を選ぶことが、DX推進を成功させるための第一歩です。

多くの研修サービスでは、無料相談や資料請求、トライアル受講が可能です。

まずは気になるサービスに問い合わせて、自社の課題解決に繋がる最適なAI研修を見つけてください。