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AI人材教育業務改善
非エンジニアでも回る業務改善の教育設計
AIや自動化を現場で使うには、非エンジニア向けの教育設計が不可欠です。難しい言葉を使わず、業務の判断基準を共有するための教育の作り方を解説します。
対象別の要点
- 経営層: 教育投資の回収と定着戦略。
- 現場管理職: 判断基準共有に重心を置いた教育設計。
- 非エンジニア担当者: 操作より「基準」を学ぶ。
結論:教育の目的は「判断基準の共有」
操作方法ではなく、どこで判断するかを教えることが最重要です。
教育設計でよくある失敗
- ツール操作だけ教えて終わる
- 理論が多く、現場に落ちない
- 例外対応が教えられない
現場で効く教育設計
1. 仕事の流れで教える
座学ではなく、実際の業務フローに沿って学びます。
2. 判断ポイントを明示する
「ここで人が判断する」という基準を言語化します。
3. 失敗例も共有する
失敗時の対処が分かると、現場は安心して使えます。
まとめ
非エンジニア向け教育は、操作より判断基準の共有が重要です。現場の言葉で教え、失敗も見せることで、AIや自動化は定着します。