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paimen 実務AI人材育成プログラム（仮称）

業務分析・要件定義・構築・品質管理という移転可能な職務能力を、実務に即した演習で身につける研修です。人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）の対象となり得る設計を目指しています。※支給可否は管轄労働局の審査によります

価格プラン

コースA 基礎

生成AI業務プロセス再設計研修

時間
12時間（3時間×4回・Zoomライブ）
定員
複数社合同・12名目安
受講料
15万円/人（税抜）
助成金活用時
経費助成75%が支給された場合の実負担例 3.75万円＋賃金助成

コースB 上級

AIエージェント構築・運用研修

時間
12時間（3時間×4回・Zoomライブ）
定員
少人数制・8名目安（演習用VPS込み）
受講料
24万円/人（税抜）
助成金活用時
同・実負担例 6万円＋賃金助成

※支給の可否・金額は管轄労働局の審査によります。受給を保証するものではありません。

※申請書類の作成・提出の代行は行いません（提携社労士をご紹介します）。

※受給には一定の要件があります（雇用保険適用事業主であること等）。

助成金活用の流れ

  1. 事前の計画届

    訓練開始1か月前までに訓練計画を労働局へ提出（申請主体は受講企業様。研修概要・時間割等の素材をご提供します）

  2. 研修の実施

    8割以上の出席記録・教材配布・修了テストまで実施し、受講の証跡を整えます

  3. 支給申請

    訓練終了後2か月以内に支給申請。訓練経費の最大75%と賃金の一部が助成される制度です

カリキュラム全開示

コースA

生成AI業務プロセス再設計研修

対象職務: 営業・事務・経理・マーケ・顧客対応等の担当者で、企業のDX化方針に基づき生成AI・クラウドサービスを活用した業務効率化・プロセス再設計に従事することが予定される者

演習環境: 研修専用ダミー環境（架空企業データ）。受講企業の本番システム・実データは使用しません

回テーマ到達目標時間割
A-1 生成AIの技術基礎と業務適用の判断（3h） 生成AIの技術的特性・制約を説明でき、業務の自動化適否を判断基準に沿って判定できる
  • 0:00–0:15 オリエンテーション
  • 0:15–1:00 大規模言語モデルの動作原理（トークン・コンテキスト・確率的生成）
  • 1:00–1:45 生成AIの限界と誤りの構造（ハルシネーション・再現性）
  • 1:55–2:30 機密情報・リスク管理（入力可否の判断基準・社内ルール設計）
  • 2:30–3:00 演習: 業務リストから自動化候補を選定し判断根拠を文書化
A-2 業務分解と自動化要件の定義（3h） 担当業務をプロセス単位に分解し、AIに委任可能な単位の要求仕様を文書化できる
  • 0:00–0:45 業務プロセスの可視化
  • 0:45–1:30 自動化要件の定義
  • 1:40–2:20 生成AIへの指示設計技法
  • 2:20–3:00 演習: 自動化要件定義書の作成
A-3 経営データ連携による業務自動化の構築演習（3h） クラウドサービス間のデータ連携を設計し、講師の指導のもと自動化処理を構築できる
  • 0:00–0:40 データ連携の基礎
  • 0:40–1:30 自動化処理の構成
  • 1:40–3:00 構築演習: ダミー環境で帳票・レポート・通知の自動化パイプラインを構築
A-4 出力品質管理と業務プロセス改善（3h） AI活用業務の品質管理体制を設計し、効果測定に基づく改善サイクルを回せる
  • 0:00–0:40 出力検証・レビュー体制の設計
  • 0:40–1:10 認証情報と権限の管理
  • 1:20–2:00 効果測定と改善サイクル
  • 2:00–2:40 総合演習: 業務再設計プランを作成・発表
  • 2:40–3:00 理解度確認テスト
A-1

生成AIの技術基礎と業務適用の判断（3h）

到達目標

生成AIの技術的特性・制約を説明でき、業務の自動化適否を判断基準に沿って判定できる

時間割
  • 0:00–0:15 オリエンテーション
  • 0:15–1:00 大規模言語モデルの動作原理（トークン・コンテキスト・確率的生成）
  • 1:00–1:45 生成AIの限界と誤りの構造（ハルシネーション・再現性）
  • 1:55–2:30 機密情報・リスク管理（入力可否の判断基準・社内ルール設計）
  • 2:30–3:00 演習: 業務リストから自動化候補を選定し判断根拠を文書化
A-2

業務分解と自動化要件の定義（3h）

到達目標

担当業務をプロセス単位に分解し、AIに委任可能な単位の要求仕様を文書化できる

時間割
  • 0:00–0:45 業務プロセスの可視化
  • 0:45–1:30 自動化要件の定義
  • 1:40–2:20 生成AIへの指示設計技法
  • 2:20–3:00 演習: 自動化要件定義書の作成
A-3

経営データ連携による業務自動化の構築演習（3h）

到達目標

クラウドサービス間のデータ連携を設計し、講師の指導のもと自動化処理を構築できる

時間割
  • 0:00–0:40 データ連携の基礎
  • 0:40–1:30 自動化処理の構成
  • 1:40–3:00 構築演習: ダミー環境で帳票・レポート・通知の自動化パイプラインを構築
A-4

出力品質管理と業務プロセス改善（3h）

到達目標

AI活用業務の品質管理体制を設計し、効果測定に基づく改善サイクルを回せる

時間割
  • 0:00–0:40 出力検証・レビュー体制の設計
  • 0:40–1:10 認証情報と権限の管理
  • 1:20–2:00 効果測定と改善サイクル
  • 2:00–2:40 総合演習: 業務再設計プランを作成・発表
  • 2:40–3:00 理解度確認テスト

職務別演習題材: 営業=商談メモ→見積ドラフト／事務経理=請求データ→帳票・月次集計／マーケ=施策データ→週次レポート／顧客対応=問い合わせ→分類・回答ドラフト／管理=会議記録→議事要約・タスク起票

コースB

AIエージェント構築・運用研修

対象職務: 社内のDX推進担当・情報システム担当、または今後DX推進業務に従事することが予定される者

回テーマ到達目標時間割
B-1 CLI環境とAIエージェントの動作原理（3h） エージェントの実行モデルと権限構造を理解し、安全な設定で自動化タスクを実行できる
  • 0:00–0:50 開発環境の構成—ターミナル・シェル・Git・パッケージ管理
  • 0:50–1:40 AIエージェントの実行モデル—ツール使用・実行ループ・コンテキスト管理
  • 1:50–2:30 権限モデルと承認設計—実行許可の階層、指示コンテキスト設計
  • 2:30–3:00 演習: エージェントによる自動化タスク実行と権限設定
B-2 API・認証とサービス間連携設計（3h） API・認証の仕組みを理解し、認証情報を安全に管理しながら外部サービス連携を構築できる
  • 0:00–0:40 REST APIの基礎—リクエスト/レスポンス・JSON・エラーハンドリング
  • 0:40–1:20 認証技術—APIキー・OAuth・トークン管理と安全な保管
  • 1:30–2:10 ツール接続の設計—MCP等による外部サービスとの接続構成
  • 2:10–3:00 演習: クラウドサービスAPI連携によるデータ取得・帳票生成
B-3 サーバー常駐化とチャット窓口構築（3h） Linuxサーバー上にAIエージェントを常駐化し、メッセージング連携の業務窓口を構築できる
  • 0:00–0:50 サーバー環境の基礎—SSH・Linuxファイル構造・プロセスとサービス（systemd）
  • 0:50–1:40 常駐化と自己修復—サービスユニット作成・自動再起動・死活監視の設計
  • 1:50–2:30 メッセージング連携—チャットツールをインターフェイスとする業務窓口構成
  • 2:30–3:00 演習: 演習用VPSへ常駐デプロイし、チャット応答を確認
B-4 セキュリティ・監視・運用設計（3h） 常駐AIシステムの安全な運用体制（環境分離・防御・監視・障害対応）を設計・実装できる
  • 0:00–0:45 環境分離とアクセス制御—本番/検証の分離原則・侵入対策・閉域接続
  • 0:45–1:30 監視と運用—ログ確認・APIコスト管理・異常検知
  • 1:40–2:40 総合演習: 障害シナリオ（プロセス停止・認証失効）への対応と復旧
  • 2:40–3:00 理解度確認テスト
B-1

CLI環境とAIエージェントの動作原理（3h）

到達目標

エージェントの実行モデルと権限構造を理解し、安全な設定で自動化タスクを実行できる

時間割
  • 0:00–0:50 開発環境の構成—ターミナル・シェル・Git・パッケージ管理
  • 0:50–1:40 AIエージェントの実行モデル—ツール使用・実行ループ・コンテキスト管理
  • 1:50–2:30 権限モデルと承認設計—実行許可の階層、指示コンテキスト設計
  • 2:30–3:00 演習: エージェントによる自動化タスク実行と権限設定
B-2

API・認証とサービス間連携設計（3h）

到達目標

API・認証の仕組みを理解し、認証情報を安全に管理しながら外部サービス連携を構築できる

時間割
  • 0:00–0:40 REST APIの基礎—リクエスト/レスポンス・JSON・エラーハンドリング
  • 0:40–1:20 認証技術—APIキー・OAuth・トークン管理と安全な保管
  • 1:30–2:10 ツール接続の設計—MCP等による外部サービスとの接続構成
  • 2:10–3:00 演習: クラウドサービスAPI連携によるデータ取得・帳票生成
B-3

サーバー常駐化とチャット窓口構築（3h）

到達目標

Linuxサーバー上にAIエージェントを常駐化し、メッセージング連携の業務窓口を構築できる

時間割
  • 0:00–0:50 サーバー環境の基礎—SSH・Linuxファイル構造・プロセスとサービス（systemd）
  • 0:50–1:40 常駐化と自己修復—サービスユニット作成・自動再起動・死活監視の設計
  • 1:50–2:30 メッセージング連携—チャットツールをインターフェイスとする業務窓口構成
  • 2:30–3:00 演習: 演習用VPSへ常駐デプロイし、チャット応答を確認
B-4

セキュリティ・監視・運用設計（3h）

到達目標

常駐AIシステムの安全な運用体制（環境分離・防御・監視・障害対応）を設計・実装できる

時間割
  • 0:00–0:45 環境分離とアクセス制御—本番/検証の分離原則・侵入対策・閉域接続
  • 0:45–1:30 監視と運用—ログ確認・APIコスト管理・異常検知
  • 1:40–2:40 総合演習: 障害シナリオ（プロセス停止・認証失効）への対応と復旧
  • 2:40–3:00 理解度確認テスト

修了条件: 8割以上の出席＋各回演習＋理解度確認テスト（修了証を発行します）

誠実表記

  • 研修では受講企業の本番システム・実データは使用しません（研修専用ダミー環境のみ）
  • 実装サービスの契約と研修の契約は、見積・契約・請求とも分離しています
  • 本プログラムは助成金の支給を保証するものではありません。実施前に管轄労働局への事前相談と社労士への確認をおすすめします