人事部の会議で、担当者が生成AI研修の報告をした。受講者は、全員が修了していた。
部長が聞いた。「業務で、何が変わりましたか」。
報告書の欄は、二つだけだった。受講者数と修了者数。
業務の変化を書く欄は、どこにもなかった。全員が修了した研修の報告書に、なぜ答えの欄がないのか。
修了者数を増やすほど、変わらない職場が残る
組織は、数えたものを増やす方向に動く。修了者数を目標にすれば、修了しやすい講座が増える。
講座が増えても、職場の仕事が変わる保証はない。報告書の欄はきれいに埋まり、部長の問いだけが残る。
職場の側の数字は、どうか。総務省は令和6年版の情報通信白書で、2024年の調査の結果を示した。
生成AIを使っている、または過去に使ったと答えた日本の人は9.1%。白書は、他国と比べて低いと書いた。
修了者を数える欄からは、職場の使い方が見えない。見えないものは、増やしようがない。
国の目標も四つの施策も、数えていたのは入口だった
報告書の欄の偏りは、一つの会社の癖ではない。国の目標も、同じ形をしている。
国のAI人材育成とは、AIを理解して使える人を、学ぶ段階ごとに育てる政策の全体を指す。学校、大学、社会人の三つの段階があり、国の戦略から助成金までを含む。
AI戦略2019で、国は教育改革を主要な目標の一つに据えた。AI戦略2021は、研究者からAIを使う一般の人（エンドユーザー）までの育成を掲げた。
2025年までの数値目標もある。
| 対象 | 2025年を見据えた目標 |
| 高校卒業生 | 全員が基礎的なAIリテラシーを習得 |
| 専門分野への応用人材 | 年25万人 |
| イノベーションを担う高度人材 | 年2,000人 |
| 社会人のリカレント教育 | 年100万人 |
表に並ぶのは、育てる人数ばかりだ。学びの入口の数である。
段階ごとの施策も、同じ向きを向く。
文部科学省は、2023年7月に学校での生成AIの使い方の暫定版のガイドラインを出した。2024年12月には、改訂版のVer.2.0を公表した。
大学向けには、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度がある。文部科学省が認定したプログラムは、2024年8月時点で494件に達し、年間約50万人が学べる規模だという。
社会人向けには、情報処理推進機構（IPA）が動いた。働く人に求めるデジタルの技能の基準（デジタルスキル標準）を、生成AIも含む形に改めた。
お金の支えは、厚生労働省の人材開発支援助成金だ。高度デジタル人材訓練の助成率は、2025年時点で中小企業75%、大企業60%。
条件は年ごとに変わる。助成金を使う前に、最新の案内で条件を確かめる。
ガイドライン、認定、標準、助成金。四つは、どれも学ぶ機会という入口を数える。
入口の数は数えやすい。予算の成果としても説明しやすい。
部長の問いは、研修評価の四段階のうち行動と成果の段だった
入口の数とは、学ぶ機会を用意する人数、修了する人数、認定するプログラムの数を指す。出口の数とは、学んだ人が職場で何を変えたかの数だ。
研修の評価の分野には、古い物差しがある。米国のドナルド・カークパトリックが1950年代に考えた四段階の評価だ。
1975年の著書『Evaluating Training Programs』にもまとめた。
四段階は、反応、学習、行動、成果。修了者数は、二段目の学習の手前にとどまる。
部長が聞いたのは、三段目の行動と四段目の成果だった。報告書の二つの欄は、そもそも別の段を数えていた。
出口を全国で一つの物差しにする作業は難しい。国が数えない以上、出口は誰も数えないまま残る。
研修選びは、業務の変化を一行で書いた物差しで差がつく
では、学んだ後の出口は、誰が数えるのか。答えは、研修を選ぶ側である。
企業や個人は、出口の物差しを自分で置ける。
手順は三つある。まず、研修の後に変えたい業務を一つ決める。
次に、業務の何がどう変われば成果と呼べるかを、一行で書く。例えば、見積書を作る時間が半分になる。
最後に、一行の物差しで制度と研修を比べる。物差しを先に書けば、選択肢の並べ方が変わる。
候補を比べる作業は、AIに頼める。次のプロンプトのかっこの中を、自分の職場に書き換えて使う。
研修を選ぶ前に、出口の物差しを決めたいです。
変えたい業務：（例：営業部の見積書の作成）
今の状態：（例：1件の作成に2時間かかる）
研修の候補：（例：生成AIの社内研修、外部のプロンプト講座、助成金を使う訓練）
お願い：研修の後に何がどう変われば成果と言えるかを、数字で測れる一行の物差しにしてください。物差しに照らして、候補を比べてください。AIに比べさせる前に、何で比べるかを自分で決める。何を問うかを決める力が、研修の選び方を決める。
次の報告書に足す、三つ目の欄
受講者数と修了者数の横に、もう一つ欄を足す。研修の前に書いた一行の物差しと、その結果を書く欄だ。
見積書を作る時間は、2時間から何分になったか。
次の会議で部長が同じことを聞いても、報告書には答えの欄がある。
この記事の考え方は、拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』の5章3節「選択肢を採点する」に書きました。この節を読むと、研修や制度の候補を比べる前に評価基準を決め、その基準が入口と出口のどちらを見ているのかを点検できるようになります。
同じ資料を見ているのに、なぜ結論が割れるのか。
『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』
前提が結論を決める。意思決定を根拠、前提、結論の三層に分け、前提を対象、目的、制約、評価基準の四つで言葉にする本です。
読み終えたとき、手元に残るもの
- 意思決定の設計図になる前提リスト
- 資料を事実、意見、噂、ゴミに仕分けるFORT
- 同じ物差しで比べる選択肢表と採点表
- 始める条件と止める条件を書いた決定書
NotebookLMは2026年7月にGemini Notebookへ名称が変わりました。本の手法は、使うAIの種類を問いません。