経営の判断を、
実行へつなぐ
数字・報告・議事録から、変化と仮説を整理。AIを反論役にも使い、人が判断し、担当・期限・行動へ落とし込みます。
経営者・管理職の学びを見る →
BLUE AI Academy
学ぶ。小さくつくる。仕事で確かめる
法人向けAI研修・実践ワークショップ
経営者の判断を実行へ。初心者の改善案を小さな形へ。社内推進者の試行を、使い続ける仕組みへ。法人の仕事と目標に合わせて学びを設計します。
BLUE Symphony株式会社・BLUE Diamond株式会社の知見を生かし、対象者の経験と、研修後に実現したい状態から内容を設計します。
Learning for your business
誰が、何を学び、
どの仕事に持ち帰るか
経営者、事業責任者、部門管理職、AI・DX推進担当、営業・企画・管理部門の皆様へ。自社の課題を題材に、学びを次の行動へつなぎます。
経営の判断を、
身近な改善を、
小さく形にする
依頼の仕方を学ぶことから、小さな試作品まで。非エンジニアも、自分の仕事で使い、確かめる一歩を選べます。
基礎からの学びを見る →現場で使い続け、
改善を広げる
利用手順、情報の権限、更新担当、相談先を整理。現場の懸念を聴きながら、部門内の試行と横展開を考えます。
社内推進者の学びを見る →コンサルティング・専門サービス、コンテンツ・EC・プラットフォームなど、業種に合わせて題材を置き換えます。必要な準備と協力、支援範囲と費用は、目的に応じて事前に整理します。
Experience behind the learning
実務への落とし込みを、学びの土台に
ユメノソラホールディングス株式会社様では、グループ横断のAI経営改革を支援しています。虎の穴ラボ株式会社様の技術力を生かし、社内AIの使い方・管理方法の共有や、経営目標を担当と実務へ落とし込む支援を進めています。
2023年12月から、生成AIの業務活用に向けて、社内AIの使い方・管理方法を共有し、利用促進や運用の整理を支援してきました。利用する方への説明に加え、情報を登録・更新する管理側の進め方も扱っています。
目標逆算、業務の定義、データの棚卸し、会議・週次レビューなども支援の対象です。弊社グループは、学ぶ内容が実際の仕事や推進体制につながることを大切にしています。
ユメノソラホールディングス株式会社様をはじめとするお客様では、企業固有の成功事例・営業ノウハウを生かした商談戦略、台本・ロールプレイ、日々の管理職への判断・行動提案などを実践してきました。こうした経験を、対象者の仕事に合う講演・研修や実務演習の設計へ生かします。
ここで紹介しているのは、公開の許可をいただいた実施事例の一部です。研修のカリキュラム例は、社内AIの利用促進と経営・業務への落とし込みを支える経験を踏まえ、対象者と目的に合わせて設計しています。
担当範囲と取り組みの経過を見る使い方・情報の扱い→指示・確認・修正の演習→自社業務への適用・改善
既存のアプリ制作教材も、業務の要件を伝え、確かめ、改善する学びに生かします。顧客の技術組織と役割を分け、社内で発展させられる形を重視します。
Curriculum examples
学ぶ内容を、仕事で試すところまで
以下は、今後提供するプラン・演習・成果物の例です。必要なテーマを選び、対象者・業務・利用環境に合わせて組み立てます。すべてを一度の研修で扱うものではありません。
01
AI活用の基礎
安全に試し、自分の仕事で使い始める
対象：AI未経験者、使い方や情報管理に不安のある社員。
単元・演習・持ち帰るものを見る
目的・前提・条件を伝える
何のために、どの材料で、どんな形にしたいか。入力してよい情報を確認し、依頼文を組み立てます。
追加質問と修正を重ねる
最初の回答を完成品とせず、足りない条件を補い、追加質問や修正依頼を行います。
誤り・不明点を確認する
事実と提案を分け、根拠や抜けを点検。判断に使う前に、人が確かめる箇所を整理します。
試す場面を一つ決める
身近な仕事から、利用条件と確認する人を決めて、小さく試す計画にします。
演習例 架空の打合せメモを、決定事項・未決事項・次の行動へ整理する。
持ち帰るものの例 自分の業務に使う指示文／回答確認のチェックリスト／小さな実践計画。
02
経営・マネジメント
AIを、経営判断と実行に生かす
対象：経営者、役員、事業責任者、部門管理職。
単元・演習・持ち帰るものを見る
目標と評価指標をつなぐ
経営目標から、AIを活用する業務と、変化を確かめる指標を考えます。
数字・報告から論点をつくる
数字、議事録、部門報告を使い、変化・仮説・追加で確認することを分けます。
AIを反論役に、前提を点検する
企画や意思決定の前提、別の見方、見落としている条件を確かめます。最終判断と責任は人が持ちます。
判断を担当・期限・行動へ
優先テーマを決め、誰が、いつまでに、何を確かめるかを具体化します。
演習例 架空の業務課題について、目標逆算シートと意思決定メモをつくり、前提を反論役のAIで点検する。
持ち帰るものの例 目標逆算シート／意思決定メモ／優先テーマの整理表／次の行動計画。
- 変えたい仕事
- 営業報告の確認を進めやすくする。
- 確認する現状
- 同じ内容を複数資料へ記入。どこで差し戻しが起きるかを調べる。
- 見る指標
- 確認にかかる時間・差し戻しの理由。
- AIと人の役割
- AIが論点・確認事項を整理し、部門管理職が判断する。
- 次の行動
- 利用できる資料を確認し、担当と期限を決めて小さく試す。
目標逆算を、経営課題の整理と90日計画につなぐ。実際の成果物の見本を見る（PDF・別タブ）
03
職種別の業務活用
営業・企画・新規事業に、具体的に使う
対象：営業、マーケティング、経営企画、商品企画、新規事業、管理部門など。
単元・演習・持ち帰るものを見る
顧客の声から、仮説を整理する
利用できる商談記録や顧客の声をもとに、確認できた事実と課題の仮説を分けます。
相手に合わせて商談を準備する
質問、提案の流れ、想定される懸念を整理。ロールプレイとヒアリングの深掘りを練習します。
企画の価値と仕組みを比較する
顧客価値、収益構造、継続利用の仕組みを考え、企画案の前提や違いを比較します。
実際の顧客へ確かめることを決める
誰に、何を、どの順番で確かめるかを具体化し、次の提案・顧客検証につなげます。
演習例 架空の営業先を題材に、商談準備とロールプレイを行う。企画の題材では、比較表から顧客への質問を組み立てる。
持ち帰るものの例 営業先別の商談準備シート／トークスクリプト／ロールプレイ用の設定／ヒアリングガイド／企画比較表／顧客検証計画。
04
社内推進・定着
使い続け、改善・横展開できる状態へ
対象：AI・DX推進担当、部門責任者、現場リーダー、社内の相談役。
単元・演習・持ち帰るものを見る
対象業務とAIの役割を定義する
期待効果と取り組みやすさから対象を選び、入力・AIに担わせる仕事・出力・人の確認を定義します。
データ・許可・担当を整理する
情報の所在、利用許可、権限、更新担当を整理し、使える条件を確かめます。
現場の懸念と利用手順をつなぐ
疑問や不安、業界の価値観を理解し、利用範囲、相談先、共有方法を一緒に考えます。
実務で振り返り、部門へ広げる
利用・改善を継続し、何を残し、誰が更新するかを決めて横展開を計画します。
演習例 架空部署の業務を一つ選び、入力・AIの仕事・出力・人の確認を定義し、運用と振り返りを設計する。
持ち帰るものの例 AIユースケース定義書／データ棚卸し・権限整理表／運用手順／振り返りのひな形／部門展開の計画。
05
アプリ試作・バイブコーディング
非エンジニアも、要件を伝え、動くもので確かめる
対象：企画、営業、管理部門、現場リーダーなど、業務の改善案を試作したい方。
単元・演習・持ち帰るものを見る
目的・利用者・最小機能を言葉にする
誰の、どんな仕事を助けるか。最初に確かめたい機能と、扱わない情報を整理します。
AIへ指示し、動くものをつくる
自然言語で意図を伝え、小さな機能から試作。思い描いた動きとの違いを確かめます。
確認・修正し、自社業務へ応用する
想定した操作や入力の間違いを試し、改善点と業務へ適用する案をまとめます。
試作品と本番運用を区別する
認証、データ、権限、品質、費用、保守など、実務で使う前に必要な確認を知ります。
演習例 ポモドーロタイマーなどで指示・確認・修正を学び、業務チェックリストや質問候補を確認する小さな画面へ応用する。
持ち帰るものの例 小さなアプリの試作品／要件メモ／動作確認表／自社業務への適用案。
基本編
ローカルで完結する小さな題材で、要件を伝え、つくり、確かめます。タイマーの完成だけを目的にはしません。
発展編
画像・音楽・API・公開・音声などは、目的と利用条件を確認して選択。全研修の必須内容ではありません。
ローカルでアプリを動かす学びと、Local LLMの導入は別の取り組みです。短時間での本番システム完成を約束するものではありません。
Practice 01 · Before the meeting
実践に基づく活用例御社の営業知を、
次の1社のための準備に変える
営業先の個社ごとにトークスクリプト、想定質問、商談ロールプレイ・会話シミュレーションをつくり、準備・練習に活用しています。
御社の商談記録・提案書・顧客カルテ、営業担当者の経験を、営業先ごとの質問・回答方針・提案の順序へ整理。相手役の前提を設定して練習し、商談後の事実と学びを次の準備へ戻します。使える知見に応じて、次の3つから始め方を選べます。
御社の知見を、商談の準備へ
- 01相手を知る過去の記録から、今回確かめたいことを整理
- 02対話を練習する相手に合う質問と提案を、ロールプレイで確認
- 03学びを残す商談の振り返りを、次の準備に生かす
既存の営業先
その会社と積み重ねたやり取りを、今回の準備へ。
同じ顧客の過去記録
＋ 今回の商談目的・最新の状況
その会社向けの質問・懸念・台本
ロールプレイで確かめる
新規の営業先
業界・規模・課題・商材・意思決定の構造が近い案件の知見と、営業先の公開情報から。
過去知見 ＋ 公開情報
仮説・質問・提案論点
実際の商談で確認する
似た企業でも、同じ課題・反応とは限りません。
知見を、これから育てる
営業知がまだ十分に蓄積されていなくても始められます。
担当者の経験・商品資料・公開情報
仮説と質問を整理し、商談へ
事実・結果・学びを残す
次の商談に使える御社の営業知へ
一度の練習を、御社の営業知が育つ循環へ業務への活用の流れ
- 01企業固有の営業知
利用できる過去記録・商品資料・経験
- 02その1社の仮説・質問
今回の目的と公開情報を合わせ、人が確認
- 03ロールプレイ
相手役を設定し、懸念への回答・提案順を練習
- 04実商談で確かめる
実際の発言・背景・具体例を聞く
- 05事実・結果を残す
仮説との違い、行動、結果を分ける
- 06次の1社へ戻す
学びを、再利用できる知見と手順へ
利用許可のある知見を蓄積・更新し、次の商談準備へ
研修では、実商談に持ち帰る準備を
- 確かめたいこと何を聞き、どう提案するかが、相手の状況に合っているか。
- 研修での演習例営業先の情報を事実と仮説に分け、質問・台本をつくり、ロールプレイで見直す。
- 持ち帰るものの例商談準備シート、トークスクリプト、想定質問と回答方針、ロールプレイ用の設定、振り返りメモ。
- 実務での使い方次の商談前に練習し、実際の発言と結果をもとに、質問と提案を更新する。
- 同一顧客の過去知見
- 前回の発言、提案内容、合意事項、残っている宿題を整理。今回の目的に必要な背景を引き継ぎます。
- 類似案件・類似業界の知見
- 近い業界・規模・課題の知見から、質問や懸念の候補を整理。同じ事情とは決めず、商談で確かめる仮説にします。
- 営業先の公開情報
- 会社概要、事業内容、公開資料を確認。分かっている事実と、相手に聞いて確かめる点を分けます。
- 今回の商談目的
- 今回決めたいこと、聞くべきこと、次に進むために必要な確認を明らかにし、提案の順序を考えます。
- AIへ渡す範囲
- 契約・社内ルール・権限を確認し、利用できる情報を選択。個人情報や機密情報の扱いを定め、必要な範囲に絞ります。
- 人が確認する内容
- 根拠、事実と仮説の区別、質問の適切さ、提案内容や約束できる範囲を確認します。
- ロールプレイ
- 相手役の前提と想定する懸念を設定。質問への回答方針や話す順序を練習し、実商談に向けて見直します。
- 商談後の事実
- 実際の発言、確認できたこと、合意、未確認点を記録。準備時の仮説との違いも残します。
- 次回へ残す知見
- 有効だった質問、懸念への対応、次の宿題を更新。利用許可のある範囲で共有し、次の1社の準備へ生かします。
御社がこれまで蓄積してきた営業レポートや議事録、商談結果などをAIに活用させることで、御社独自の成功ノウハウを反映した、顧客ごとの具体的な営業戦略や提案を考えられるようになります。
これらの情報は、今後蓄積していくことでも活用できます。
さらに、顧客への提案資料の作成や営業戦略の立案だけでなく、商談前の準備、想定問答、ロールプレイによる営業練習など、日々の営業活動を幅広く支援できます。
代表者による実績報告
商談の前進を、4つの指標で
この営業実践について、代表者からは、アポイント取得率・次回商談への移行率・提案率・受注率のすべてが向上したと報告されています。
- 01アポイント取得率の上昇会う機会をつくる
最初の対話へ進む段階
- 02次回商談への移行率の上昇対話を次へつなぐ
次の面談で確認を深める段階
- 03提案率の上昇具体的な提案へ進む
課題に応じた提案を届ける段階
- 04受注率の上昇依頼につながる
提案への合意に至る段階
クライアント企業の代表者様からの報告に基づく個別の取り組み実績です。改善幅の数値は掲載していません。AIや単発研修だけによる効果、同様の成果を保証するものではありません。
Practice 02 · During the conversation
実践に基づく活用例「聞いておけばよかった」を減らす、
ヒアリング支援
ユーザーヒアリング中に、リアルタイムで質問を深掘りするための、音声会話・質疑を扱うアプリづくりに取り組んでいます。
発言の背景と、具体的な出来事を確かめる
単に音声を文字にするだけでなく、背景、具体的な場面、困りごとの影響など、さらに確認したい観点を整理する支援です。望む答えへ誘導するのではなく、相手の経験を理解するための補助として考えます。
- 困りごと話を聞いた後で、背景や具体的な場面を確認しきれていないと気付く。
- 研修での演習例架空の会話から、発言と解釈を分け、深掘りする質問を考える。
- 持ち帰るものの例ヒアリングガイド、質問候補、質問支援の試作品、確認済み・未確認事項を分けた記録。
- 実務での使い方人が質問の意図と適切さを確認し、次のヒアリングや企画検討へ生かす。
相手の発言
「月末の集計が、いつも大変なんです。」
追加で確認したいこと
- どの作業で止まるのか
- 誰から何を受け取るのか
- 直近には何が起きたのか
質問候補
「先月末の集計を例に、作業を始めてから終わるまでの流れを教えていただけますか。」
まだ断定しないこと
「集計ソフトが古いことが原因」「AIを入れれば解決する」とは、まだ判断しない。
初心者から、段階を分けて学ぶ
- 01架空の会話文から
質問を考える既存AIと手順の整理から - 02質問候補を確認する
小さな画面を試作目的に応じて選ぶ演習 - 03必要に応じて
音声・運用へ発展条件を確認して進む発展編
実運用へ進む際は、参加者への説明・同意、扱う情報、保存、権限、人による確認などを整理します。全受講者が短時間で本番用のリアルタイム音声アプリを完成させることを約束するものではありません。
One continuous workflow
会う前の準備を、
次の仕事の知識へ
二つの実践例を、仕事の前後につなぐとどうなるか。学びを業務へつなげる説明用の構成です。
- 会う前
準備・練習
営業先に合わせた仮説・質問・提案を用意する。
商談準備シート・台本 - 会っている間
聴く・確かめる
相手の話から、背景・具体例・仕事への影響を確かめる。
発言・確認事項の記録 - 会った後
見直す・動く
実際の発言、仮説の修正、次の提案・行動を整理する。
振り返り・次の行動 - 次の商談・担当者へ
残す・更新する
利用許可のある情報を、再利用できる手順や知識にする。
共有する知識・手順
商談後の事実・結果・学びを、次の1社の準備へ戻す
記録するときに分けること発言判断行動結果
AIを使うだけで自動的にData-Drivenになるわけではありません。何を聞き、何を判断し、どう動き、何が起きたかを区別して記録し、改善へ使います。
More ways to apply
御社の仕事に、題材を置き換える
以下は研修で扱う題材例・応用アイデアです。特定企業への完成・納品実績を示すものではありません。
会議から、次の行動へ
決定事項と未決事項を分け、担当・期限・次の行動を整理する。
成果物例決定事項・未決事項・担当・期限の一覧。
月次の数字から、経営会議の論点へ
数字の変化、仮説、確かめることを分けて、判断の準備をする。
成果物例変化・仮説・確認事項を分けたブリーフ。
社内の質問へ、根拠を確かめて答える
使ってよい資料を参照し、回答案と人に確認する手順を考える。
成果物例参照元付きの回答案・担当者への確認手順。
新サービスを、顧客に試せる形へ
小さな試作品と説明を用意し、実際の顧客に確かめることを決める。
成果物例小さな試作品・説明文・顧客検証の質問ガイド。
Talk & dialogue
目的に合わせて、学び方と支援範囲を選ぶ
経営層向けの講演・勉強会・対話の場も、目的に合わせてご相談いただけます。以下は扱うテーマの例です。
AIで何を変えるかを、経営の言葉で考える
- 経営とAI：目指す成果から、着手する業務と判断材料を考える。
- 人と組織：人が担う役割、現場の懸念、推進者の育成、社内で使い続ける条件を整理する。
- 実行への一歩：小さく試す範囲、担当、データ、評価と見直しをつなぐ。
講演で共通の視点を持ち、対話や演習で自社の論点へ落とし込む構成も検討できます。対象者、主催目的、形式、時間、費用は事前に整理します。
代表・小谷隆文のプロフィールを見る
講演・勉強会
実例の解説、デモ、判断材料、チェックシートを通じて、共通の視点を持つ。
個別アプリの完成を含むものではありません。実践研修
業務に合わせた指示文、台本、整理シート、小さな試作品などを、手を動かして学ぶ。
テーマに応じて成果物を選びます。定着・実装支援
業務で使う条件、運用手順、担当、評価・改善の仕組みを整える。
内製支援・共同実装・弊社グループによる実装を、役割に合わせて整理します。単独の研修・講演もご依頼いただけます。診断やAI-Driven 90の購入は必須ではありません。既存AIの使い方や手順の整理で目的を達成できる場合は、アプリ開発を前提にしません。
Preparation
実務を題材にするための準備
AIに対する不安や、プログラミング経験がないことも、設計の前提として伺います。
| 確認すること | 研修設計へのつなげ方 |
|---|---|
| 対象者・経験・人数 | 共通説明と個別演習の配分、題材の難しさを調整します。 |
| 目指す状態・対象業務 | 扱う単元と、持ち帰るものを決めます。 |
| 利用環境・情報の条件 | PC・利用できるAI・必要なアカウント・利用可能なデータや資料、準備の担当を確認します。 |
| 形式・時間・費用・その後の支援 | 講演・演習・対話の組合せ、時間・回数・費用、研修後に含める対応範囲を整理します。 |
| 個別作業・教材の利用範囲 | 個別設定、本番開発、教材の社内再利用、研修後の添削・質問・保守は、含める範囲を事前に合意します。 |
実データを用意できない場合は、架空・匿名化した題材等を検討します。持ち込み資料は、利用・共有の許可を確認して扱います。
Questions
AI研修について、よくあるご質問
AIやプログラミングの経験がなくても参加できますか
初心者向けの基礎から設計できます。経験、利用環境、研修後に行いたいことを伺い、題材と進め方を調整します。
バイブコーディングを含めず、業務活用だけを学べますか
はい。AI活用の基礎、経営判断、職種別の業務活用、社内推進など、目的に合うテーマを選べます。アプリ制作は研修テーマの一つです。
経営者向けの講演や、短い勉強会も相談できますか
ご相談いただけます。参加者、主催目的、扱うテーマ、形式、時間を確認して構成を検討します。講演と対話・演習を組み合わせることも可能です。
研修中の試作品を、そのまま業務で使えますか
本番利用には認証、データ、権限、品質、費用、保守などの確認が必要です。研修で扱う範囲と、本格開発・運用支援の範囲を事前に分けて整理します。
研修の時間・回数・費用は決まっていますか
対象者、テーマ、演習、成果物、利用環境、研修後の支援によって個別に整理します。現在の状況とご希望からご相談ください。
単独の講演・研修だけを依頼できますか
はい。診断やAI-Driven 90の購入は必須ではありません。対象者と目的から、必要な内容・形式・準備・費用を整理します。定着や本格実装が必要な場合は、別途範囲を合意します。
Your next step
研修だけでも、導入・実装と組み合わせても
単独研修、社内推進者の育成、AI-Driven 90との組み合わせなどに対応します。個別設定代行、業務アプリの本格開発、研修後の継続質問対応は、含める範囲を事前に整理します。
テーマが未定でも、対象者と、研修後に変えたい仕事からお聞かせください。目的に必要な準備・ご協力と、支援範囲・費用を事前に整理して進めます。