AI TRAINING FOR MANUFACTURING

AI研修の様子。講師がモニターを使って説明し、受講者がノートPCで手を動かしている

AI TRAINING / 中小製造業向け

AIの使い方より、 どこに使うかを。

ツールの操作説明で終わる研修にはしません。日報、品質管理、報告書。
いま現場で動いている仕事を一緒に見て、AIを使える場所を見つけ、その場で試すところまで進みます。

まずは相談してみる

ISSUES

「AIを使ってみよう」で
止まっていませんか。

研修を受けた。アカウントも作った。それでも現場の仕事は変わらない。
原因はたいてい、AIの知識ではなく「自社のどの仕事に使うか」が決まっていないことです。

01

ツールの説明だけで終わった

操作は覚えたが、自分の仕事のどこで使えるのか分からないまま終わってしまった。

02

情報の扱いが不安で使えない

図面や取引先の情報を入れていいのか判断できず、結局誰も使わなくなった。

03

現場とのあいだに温度差がある

経営側は前に進めたいが、現場は「また新しいことか」と身構えてしまっている。

04

そもそもAIが必要か分からない

Excelの整理で済む話なのか、AIを使う話なのか、切り分けができていない。

OUR STANCE

AIが必要かどうかから、
一緒に考えます。

私たちはAIの導入を急かしません。まず現場の仕事を見て、AIを使うべきところ・使わないほうがいいところを切り分けます。そのうえで、使えると判断した業務から小さく試す。それがBiz LiftのAI研修です。

現場の仕事を見てから、内容を決める

自社のデータで手を動かす時間をつくる

AIを使わない選択も、正直に伝える

製造現場で担当者の話を聞きながら、工程をメモしているBiz Liftスタッフ

PROGRAM

研修プログラム

基礎から実務、そして自社業務への落とし込みまで。参加者の状況に合わせて、順番と時間配分を組み替えます。

01

生成AIの基礎

何ができて、何が苦手なのか。過度な期待も過度な警戒もなくすところから始めます。

02

安全に使うための考え方

図面・取引先情報・個人情報。入れていいもの/いけないものの線引きを整理します。

03

プロンプトの基本

上手な呪文を覚えるのではなく、仕事の指示を出すのと同じ考え方で伝える練習をします。

04

業務での活用方法

どんな仕事なら任せられるか。作業の種類ごとに、向き・不向きを見ていきます。

05

製造業でのAI活用事例

大企業の話ではなく、同じ規模・同じ業種の現場で起きている変化を共有します。

06

実務での活用

製造日報、品質管理、報告書作成、情報整理。毎日発生している仕事から扱います。

(例)WORK 01

製造日報+不良データから
品質改善レポートをつくる

自社の日報と不良データを持ち込み、その場でAIに整理させて改善レポートの形まで仕上げます。「AIに任せられる範囲」が体感として分かります。

(例)WORK 02

自社業務の中から
AIを使える仕事を見つける

自分の担当業務を書き出し、AIを使える仕事・使わないほうがいい仕事に分けていきます。研修後に何から手をつけるかが決まった状態で終わります。

※ 内容・時間配分は、事前のヒアリングをもとに調整します。

FORMAT

研修の形式

ON-SITE

集合研修(訪問)

現場に伺い、実際の業務と帳票を見ながら進めます。空気感を含めて共有できる形式です。

ONLINE

オンライン研修

拠点が分かれている場合や、短時間で複数回に分けたい場合に。移動の負担がありません。

BY LAYER

階層別(管理職/現場)

管理職は判断と運用ルール、現場は日々の作業。立場ごとに必要な話を分けて扱います。

1 ON 1

個別コンサル型

特定の業務に絞って伴走します。研修後の定着フェーズでも選ばれる形式です。

DIFFERENCE

他社のAI研修との違い

一般的なAI研修

ツールの操作説明が中心

どの業種にも同じ内容を配る

練習は用意されたサンプルデータ

AI導入を前提に話が進む

Biz LiftのAI研修

自社の仕事のどこに使うかを決める

中小製造業の現場に絞って設計する

日報・不良データなど自社の資料で試す

必要かどうかから一緒に考える

BEFORE / AFTER

受講後、現場はこう変わります

目指すのは「AIに詳しい人が増えること」ではなく、研修の翌日から仕事の進め方が変わっていることです。

BEFORE

日報は書くだけ。集計は月末にまとめて手作業。

不良の傾向は「なんとなく」でしか共有できない。

報告書の作成に、毎回半日かかっている。

AIは一部の人だけが個人的に触っている。

AFTER

日報の内容を、その日のうちに要点として整理できる。

不良データから傾向を出し、根拠を添えて話せる。

報告書は下書きをAIに任せ、確認と判断に時間を使う。

「どの仕事に使うか」が社内で共通認識になっている。

製造業向けAI研修を行う講師と受講者

INSTRUCTOR

現場を見てきた人間が、
現場の言葉で話します。

中小製造業の業務改善に携わってきた経験をもとに、AIの話を「自社の仕事の話」として翻訳します。専門用語をそのまま使わず、現場の担当者が明日から動ける言い方に置き換えて伝えます。

FIELD

中小製造業の業務改善・DX支援

SCOPE

業務整理/帳票改善/自動化/AI活用

STYLE

手を動かす時間を多くとる進め方

FLOW

導入までの流れ

研修の内容が決まっていなくても大丈夫です。最初は「いまの困りごと」を聞かせていただくところから始めます。

01

ご相談・ヒアリング

いまの業務と困りごとを伺います。AIを使うべきかどうかも、この段階で一緒に整理します。

02

現場・業務の確認

日報や帳票、実際の作業の流れを見せていただき、研修で扱う題材を決めます。

03

プログラムのご提案

対象者・形式・時間配分を含めた内容をご提案します。ここまでで費用も明確にします。

04

研修の実施

自社の資料を使ったワークを含めて実施します。その場で試し、使える形まで持っていきます。

05

実務での定着

研修後に出てくる詰まりを一緒に解消します。必要に応じて個別コンサル型で伴走します。

FAQ

よくあるご質問

CONTACT

まずは、 今の仕事について 聞かせてください。

研修をやるか、内容をどうするか。
最初から決める必要はありません。

AIが必要かどうかから、
一緒に考えます。

まずは相談してみる