利用は広がったが、仕組みを作れる人がいない
一人ひとりがAIに質問できるようになっても、繰り返し発生する業務を仕組みとして任せられる人が社内にいなければ、活用は個人の作業にとどまります。
x3d式 AIシリーズ｜総合パッケージ
社内AIアンバサダー・キーマン育成プログラム
全社研修から、AIエージェントを作れる人の育成まで
全社員のAI活用の底上げから、各部門でAIエージェントを作るアンバサダー、部門をまたいで業務を組み直す推進部署の育成までを、一続きで進める総合パッケージです。役割ごとに必要な到達点まで育てます。
- 支援企業数
- 1,800+
- 研修受講者
- 5,000+
- AI導入支援実績
- 2017年〜
※武石幸之助が対面で実施。認定講師分・オンラインは含まない
集合研修の様子
オンラインだけでなく、対面の集合研修・ハンズオンを組み合わせて進めます。写真は当社が実施した研修・セミナーの実写です。
全社研修のあと、AI活用が止まる3つの理由
全社研修で使える人は増えても、業務の仕組みにAIを組み込む段階で止まる企業が多くあります。
仕組みづくりが一部の担当者に集中する
推進を数名の担当者に任せると、その人の休暇や異動で開発が止まります。本業と兼務のため、時間も確保できません。
完成の条件を決めないまま作り始める
何をもって合格とするかを決めずに作り始めると、試作が動いたところで止まり、業務で使える状態まで届きません。
推進役の候補は、社内にすでにいます
当社の生成AIマネジメントサーベイ™の集計では、回答者の60.1%（772名中464名）が「触っただけ」の段階で止まる一方、推進役の候補にあたる回答者も33.9%（687名中233名）いました。候補はいても、育てる仕組みがないために動けていない状態です。
出典：x3d株式会社「生成AIマネジメントサーベイ™」集計分析レポート（2026年9月公開）。調査期間2024年8月21日〜2026年6月26日。
3つの設計原則
1
役割で分けて育てる
全社員を同じ水準に引き上げるのではなく、全社員・各部門のアンバサダー・推進部署それぞれに、必要な到達点を分けて育てます。
2
段階を踏んで進める
いきなり高度な活用を求めず、全社員は日常業務で使える水準まで、アンバサダーは自部門のAIエージェントを作れる水準まで、推進部署は部門をまたいで業務を組み直せる水準まで、順に進みます。
3
自社の業務と実データで作る
演習の題材は受講者自身の業務です。アンバサダーのテーマ設定には部門長にも同席いただき、目的・成功指標・合格の条件を決めてから作り始めます。
育成の全体像
全員で底上げし、キーマンが仕組みを作る
全社員
日常業務で使えるところまで
アンバサダー
自部門の仕組みを設計・実装
推進部署
部門をまたいで業務を組み直す
誰を、どこまで育てるか
| 役割 | 対象 | このパッケージでの到達 |
|---|---|---|
| 全社員 | PCで業務を行う方 | 調べものや資料づくりの入口をAIに変え、自分の業務の資料をAIに持たせて使えるようにする |
| アンバサダー（キーマン） | 各部門から選ばれた社員。エンジニアでなくて構いません | 自部門の業務を動かすAIエージェントを設計し、作る |
| 推進部署 | 経営企画・DX推進・情報システムなど | 部門をまたいで業務を組み直し、人とAIの役割分担を決める |
誰をアンバサダー・キーマンにするかは、役職や推薦だけで決めず、事前の生成AIマネジメントサーベイ™の結果を併用します。理由と使い方は下の通りです。
キーマン抽出に、生成AIマネジメントサーベイ™を使います
部門長の推薦や「AIに詳しい人」という印象だけで選ぶと、すでに日常でAIを使いこなしている人や、周囲を巻き込む素地がある人を見落とすことがあります。逆に、役職上は適任に見えても、現場での活用が進んでいないケースもあります。
生成AIマネジメントサーベイ™では、組織全体の準備度にくわえ、個人のスキルとマインドの位置、推進の原石候補が分かります。スコアは人事評価や査定には使いません。強みと伸びしろを整理し、アンバサダー・キーマンの候補リストを作るための地図です。研修後にもう一度測り、差分で効果を確認します。
役割とSTEPの対応
| 役割 | STEP1 | STEP2 | STEP3 | STEP4 |
|---|---|---|---|---|
| 全社員 | 全社研修 | — | — | — |
| アンバサダー | アンバサダー研修 | ○ | ○ | — |
| 推進部署 | — | — | — | ○ |
全社で揃えるところと、キーマンがさらに進むところ
いきなり全員に高度な活用を求めるのではなく、まず全社で日常業務に使えるところまで揃え、そのうえで選ばれた社員が「作る」「業務を組み直す」側へ進みます。社内ではこの道のりを6つの段階で整理しています。
- Lv.5AIBPR：業務再設計推進部署
部門をまたいで業務全体を組み直し、人とAIの役割を決める
- Lv.4AIBPR：設計開発アンバサダー
業務を分解してAIエージェントを設計・開発する
- Lv.3エージェント的活用アンバサダー
1つの反復作業をAIに任せ、日常的に回す
全社でまず目指すところ
Lv.2高度なインプットとナレッジマネジメント全社員自分の業務の資料と文脈をAIに持たせ続ける
- Lv.1高度な問いかけ全社員
AIに深く調べさせ、考えさせる
- Lv.0プリスキル全社員
調べる・まとめる・代筆させる
| 段階 | 名称 | 中身 | できるようになること | 対象 |
|---|---|---|---|---|
| Lv.5 | AIBPR：業務再設計 | 部門をまたいで業務全体を組み直し、人とAIの役割を決める | 部門横断の仕組み | 推進部署 |
| Lv.4 | AIBPR：設計開発 | 業務を分解してAIエージェントを設計・開発する | 個人・部門の仕組み | アンバサダー |
| Lv.3 | エージェント的活用 | 1つの反復作業をAIに任せ、日常的に回す | — | アンバサダー |
| Lv.2 | 高度なインプットとナレッジマネジメント | 自分の業務の資料と文脈をAIに持たせ続ける | — | 全社員 |
| Lv.1 | 高度な問いかけ | AIに深く調べさせ、考えさせる | — | 全社員 |
| Lv.0 | プリスキル | 調べる・まとめる・代筆させる | — | 全社員 |
いちばん越えにくいのは、日常で「使う」ところから、自部門の仕組みを「作る」側へ進む段です。ここを一気に飛ばさず、選ばれた社員が実業務を題材に一段ずつ進む設計にしています。Lv.4・Lv.5は業務の分解と組み直しを扱う段階で、まとめてAIBPRと呼ぶことがあります。
段階が進むにつれて、対象が絞られていく例
人数は企業規模の一例です。幅の広さが、その段階で関わる人数のイメージです。
全社員
日常業務で使える水準
アンバサダー 約40名
部門のキーマン候補
設計・開発 約20名
仕組みを設計する側
推進部署 約5名
部門横断で組み直す側
パッケージの構成
STEP1で全社の底上げとアンバサダーの準備を行い、STEP2以降でアンバサダーと推進部署を段階的に育てます。
STEP1
全社研修とアンバサダー研修
全社員／アンバサダー
STEP2
Lv.3 エージェント的活用
アンバサダー（1回20名まで）
STEP3
Lv.4 AIBPR：設計開発
アンバサダー（1回20名まで）
STEP4
Lv.5 AIBPR：業務再設計
推進部署（5名程度）
STEP1
全社研修とアンバサダー研修
対象：全社員／アンバサダー
事前サーベイで現状を測り、全社研修（オンライン3時間）で全社員がLv.0〜Lv.2を体験します。続くアンバサダー研修（対面1日）では、Lv.3の入口を実物で見て、自分の業務を1件AIに渡します。理解度到達テスト、教材サイト、3ヶ月のフォローアップ、事後サーベイを含みます。
STEP2
Lv.3 エージェント的活用
対象：アンバサダー（1回20名まで）
業務を分解し、1つの反復作業をAIに任せる仕組みを作ります。うまく動かなかった原因を分け、自部門で作るAIエージェントのテーマ・成功指標・合格の条件を決めます。
STEP3
Lv.4 AIBPR：設計開発
対象：アンバサダー（1回20名まで）
6アーキタイプから型を選び、ハーネスエンジニアリングで仕組みを組み、自部門のAIエージェントを試作します。試作と業務で使える状態の違いを確認するレビューまで行います。
STEP4
Lv.5 AIBPR：業務再設計
対象：推進部署（5名程度）
STEP3で作られたAIエージェントを一覧にし、部門をまたぐ業務の流れの中でつなぐマスター設計図を作ります。人とAIの役割分担と、運用のルールを決めます。
全社研修を実施済みの企業は、STEP2から始めることもできます。
オプション
- フォローアップの延長（8名程度のグループ、各30分・オンライン・月単位）
- 全社向けの応用研修（オンライン3時間）
各STEPの流れ（例）
各STEPの到達点と判定基準
| STEP | 対象・レベル | 研修終了時の到達点 | 判定基準（研修後の運用で確認） |
|---|---|---|---|
| STEP1 | 全社員 | AIを使いたくなる状態と、日常業務での使い方を一度体験した状態 | 調べものの入口がAIになっている。理解度到達テストで確認 |
| STEP1 | アンバサダー（入口） | 自分の業務を1件AIに渡した状態 | 自部門で共有会を開いている |
| STEP2 | アンバサダー | 1つの反復作業を動かす仕組みを作り、自部門のテーマ・成功指標・合格の条件が決まっている | 自分の業務で日常的に動いている。人の関わり方は都度承認 |
| STEP3 | アンバサダー（設計） | 自部門のAIエージェントの設計がまとまり、試作が1本動いている | 個人の業務を束ねた仕組みが日常の中心になっている。人の関わり方は監督 |
| STEP4 | 推進部署 | 部門をまたぐマスター設計図の初版と、人とAIの役割分担案ができている | 設計図に基づき部門をまたいで動いている。人の関わり方は統治 |
3時間の全社研修で全員がLv.2を使えるようになることは目標にしません。作った仕組みが日常業務で回り続けているかは、研修後の運用とフォローアップで確認します。
作って終わりにしない仕組み
事前・事後サーベイ
生成AIマネジメントサーベイ™で研修前後の状態を測り、差分を報告します。事前の結果は、研修の水準合わせにくわえ、アンバサダー・キーマン候補の抽出にも使います。
理解度到達テストと教材サイト
研修後にWebで理解度を確認し、本人に結果を返し、部門別の到達状況を報告します。アーカイブ動画と教材は専用の教材サイトで提供します。
開発ステータス管理シート
AIエージェントごとに、目的・完了条件・成功指標・担当者・副担当・開始月・完成予定月を記録します。状況は着手前／着手中／レビュー中／稼働中／保留／中止の6区分で、部門別・状況別に一覧できます。担当者の休暇や異動で止まらないよう、副担当を置きます。
設計レビューとフォローアップ
準備シートの記入、成熟度の確認（明確／曖昧／未検討）、レビュー観点に沿った確認、指摘の記録の4段階でレビューします。研修の間はグループ単位のフォローアップで進み具合を確認し、困りごとを受け付けます。
対応ツール
特定のツールに限定しません。貴社で導入済みのツールに合わせて演習を組みます。
- Claude（Claude Enterprise、Claude Code、Cowork）
- ChatGPT（Enterprise、Team）
- Microsoft 365 Copilot（Copilot Studio）
- Dify
社内システムとの接続が必要なAIエージェントは、貴社の情報システム方針に沿って範囲を決めます。
導入モデル例
従業員500〜1,000名規模の企業の例です。
- 1
1ヶ月目
事前サーベイ、キーマン候補の可視化とアンバサダーの選定
- 2
2ヶ月目
STEP1 全社研修（オンライン3時間）
- 3
3ヶ月目
STEP1 アンバサダー研修（対面1日）、フォローアップ開始
- 4
4ヶ月目
業務での実践（フォローアップで確認）
- 5
5ヶ月目
STEP2（アンバサダー）
- 6
6ヶ月目
STEP3（アンバサダー）
- 7
7ヶ月目
STEP4（推進部署）、事後サーベイ
| 時期 | 内容 |
|---|---|
| 1ヶ月目 | 事前サーベイ、キーマン候補の可視化とアンバサダーの選定 |
| 2ヶ月目 | STEP1 全社研修（オンライン3時間） |
| 3ヶ月目 | STEP1 アンバサダー研修（対面1日）、フォローアップ開始 |
| 4ヶ月目 | 業務での実践（フォローアップで確認） |
| 5ヶ月目 | STEP2（アンバサダー） |
| 6ヶ月目 | STEP3（アンバサダー） |
| 7ヶ月目 | STEP4（推進部署）、事後サーベイ |
人数・回数・期間は貴社の状況に合わせて設計します。
導入前にご準備いただくこと
いずれも、作った仕組みが途中で止まらないための条件です。
全社員が使えるAIツールの配布
全社研修の演習で使うため
入力してよい情報の判断基準
全社研修で、実際の書類に当てはめる演習を行うため
テーマ設定への部門長の同席
目的と部門の協力を決めてから作り始めるため
実データの持ち込み
演習で作ったものを、そのまま業務で使える形にするため
アンバサダーの作業時間の確保
本業と兼務になるため
社内システムとの接続方針
社内データを直接扱うAIエージェントを作る範囲を決めるため
成果物を当社が確認できる環境
設計レビューで成果物そのものを確認するため
料金
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