業種別AI活用
業種別の生成AI活用・講座テーマ
業種が違っても、AIへ仕事を渡す前の「整理」には共通の型がある。
製造、設備工事、電気設備・資材、運送、小売、管理部門。仕事の言葉も、扱う資料も、最後に必要な判断も異なります。このページでは、複数の現場業務をもとに一般化した研修テーマを、業種と職務に近い形で紹介します。
掲載している6ページは、特定企業の導入事例・成果事例ではありません。生成AIリスキリングで扱うD区分「研修で扱う一般化ケース」です。
AIに任せるのは、最後の判断ではない。
AIが得意なのは、長い資料を読む、情報を並べる、下書きをつくる、確認項目を出すといった前処理です。
一方、価格、数量、品質、安全、顧客への回答、最終承認は、人が判断します。AIに仕事を渡すほど、どこで人が確認するかを明確にする。その考え方は、業種が変わっても共通です。
INPUT
資料・メモ・表・問い合わせ
AIの前処理
読む・整理する・下書きする・確認点を出す
HUMAN CHECK
根拠を確認する・直す・判断する・送る
NEXT ACTION
提案・共有・見積前確認・対応・記録
6つの業種・職務から、近い入口を選ぶ。
研修で扱う一般化ケース
製造関連業の営業・提案
営業の前さばきを、AIに手伝わせる。
候補先調査、企業情報の整理、提案切り口、提案1枚紙、初回メール。人が顧客との対話と判断に集中するための前処理を学びます。
業務の流れ - 条件整理
- 候補先
- 企業調査
- 提案切り口
- 提案文
- 人が確認
研修で扱う一般化ケース
設備工事業の文書・仕様書整理
仕様書も、表も、問い合わせも。まずAIに整理させる。
仕様書、図面PDF、部材メモ、表データ、問い合わせ、日報を、見積前・確認前に読みやすい形へ整える手順を学びます。
業務の流れ - 仕様書・図面
- 要点抽出
- 変更点
- 数量候補
- 確認表
- 人が判断
研修で扱う一般化ケース
電気設備・資材関連業の問い合わせ整理
曖昧な問い合わせを、次に動ける情報へ。
電話メモ、メール、カタログ、型番、数量、納期、価格表等を整理し、確認文・対応履歴・返信案へつなぐ手順を学びます。
業務の流れ - 問い合わせ
- 型番・数量・納期
- 資料確認
- 返信案
- 履歴
- 人が確認
研修で扱う一般化ケース
運送業の日報・連絡・教育
日報も、遅延連絡も、教育資料も。伝わる形へ整える。
日報メモ、点呼記録、遅延連絡、荷主対応、社内共有、新人教育の材料を、確認しやすい文書へ整える手順を学びます。
業務の流れ - 日報・連絡
- 要点
- 遅延・荷主連絡案
- 社内共有
- 教育資料
- 人が判断
研修で扱う一般化ケース
小売・食品小売の販促・発信
ひとつの商品情報を、売場と発信へ広げる。
商品情報を、POP、チラシ、SNS、EC紹介文、FAQ、問い合わせ返信へ展開し、人が事実と表現を確認する流れを学びます。
業務の流れ - 商品情報
- 表現素材
- POP・SNS・EC
- FAQ・返信
- 発信計画
- 人が確認
研修で扱う一般化ケース
管理部門・バックオフィス
会議メモを、会社で使える記録へ。
会議メモ、日報、社内文書、問い合わせ履歴、FAQ、マニュアル、表データを、担当・期限・次の行動が分かる形へ整えます。
業務の流れ - 会議メモ
- 要点
- 担当・期限
- FAQ・手順
- 記録
- 人が承認
講座で共通して身につけること
仕事を分ける
目的、材料、条件、出力、確認点に分解する。
AIへ伝える
曖昧な指示を、仕事として伝わる依頼へ変える。
根拠を確認する
AIの回答をそのまま使わず、元資料と照合する。
人の判断を残す
価格、品質、安全、顧客対応、承認を人が担う。
同種業務へ広げる
個別の完成物ではなく、繰り返し使える手順を学ぶ。
講座実績は、一般化ケースと分けて表示する。
- 生成AIリスキリング講座 実施企業数
- 8社
- 受講者数
- 延べ25名
- 総講義時間
- 120時間
- 延べ受講者時間
- 350時間
集計期間：2025年7月〜2026年3月
上記は生成AIリスキリング講座全体の実績です。掲載している6つの業種別ページそれぞれについて、実施社数や成果を示すものではありません。
使いどころを見たい方と、考え方を深めたい方へ。
業種別AI活用では、職務に近い使いどころを紹介します。AI・DXの考え方、資料、講演、よくある質問を確認したい方は、知見・資料をご覧ください。
御社に近いテーマがなくても、仕事から整理できます。
業種名より、いま時間がかかっている仕事を教えてください。誰が、何を、どの資料で、どこまで判断しているのかを伺い、初級編・中級編のどちらが合うか、どの職務をテーマにするかを整理します。