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事例

製造現場と事務を分けたAI研修で、業務への利用を広げた

変わったこと

受講後週1回以上の業務AI利用率が 8% から 62% になった

困っていたこと

  • 職種とPC経験に差があり、全員同じ操作研修では現場で使われない。

行ったこと

  1. 事前に職種別の困りごとを調査

    事前に職種別の困りごとを調査

  2. 事務職は文章・集計、現場は手順書の整理を演習

    事務職は文章・集計、現場は手順書の整理を演習

  3. 研修後1か月に利用状況を追跡する

    研修後1か月に利用状況を追跡する

変わったこと

  • 受講後週1回以上の業務AI利用率が 8% から 62% になった
  • 研修後の業務改善提案数が 月あたり 0 件から 8 件になった

事例の詳細

自動車部品加工の会社様(従業員 11〜50 名)の事例です。自動車部品サプライヤー。事務職8名、現場リーダー16名が研修参加。

導入前に困っていたこと

事務職は見積依頼メールを作るが、製造リーダーはPCを使う時間が少なく、AI講習の話題自体が遠かった。

職種とPC経験に差があり、全員同じ操作研修では現場で使われない。

取り組んだ順番

  • 事前に職種別の困りごとを調査。
  • 事務職は文章・集計、現場は手順書の整理を演習。
  • 研修後1か月に利用状況を追跡する。

事務は見積・メール、現場は手順書・引継ぎを題材に分班。受講記録・演習成果・事後利用を追跡する。

AI と人の役割

総務が受講記録を管理し、各部署のリーダーが実務で使ってよい例を決める。改善提案は職場単位で回収。

運用で、つまずいたこと

PCに慣れない参加者にはスマホ入力の練習を先に置き、成功例を同僚と共有できるようにした。

変わったこと

  • 受講後週1回以上の業務AI利用率が 8% から 62% になった
  • 研修後の業務改善提案数が 月あたり 0 件から 8 件になった

担当の方の声

「事務の人だけの道具だと思っていたが、引継ぎの説明文にも使える」(総務部長と現場教育責任者)

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