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人材育成企業の研修・コンテンツ業務へAI活用診断、開発フェーズへ接続

人材育成・研修事業を営む同社に対し、自社サービスへのAI活用と開発ニーズの具体化を目的としたAIコンサルティングを提供・納品した事例。研修コンテンツ制作や運営業務のどこにAIを組み込めるかを棚卸しし、実装対象を優先度付きで整理した。診断で見えた業務課題をもとに、本格的なAI開発フェーズへのクロスセル提案へと接続している。

人材育成企業の研修・コンテンツ業務へAI活用診断、開発フェーズへ接続
AIコンサル
提供サービス
納品済
ステータス
開発クロスセル
後続展開

プロジェクト概要

同社は人材育成・研修を主力事業とし、講座設計や教材・コンテンツ制作、受講者対応といった業務を数多く抱えている。生成AIの普及を受けて「自社サービスそのものにAIをどう活かすか」「どの業務から着手すべきか」という問いは明確にありながら、開発として何を作るべきかが具体像に落ちていない状態だった。そこで本件では、まず実装ありきではなく、業務の棚卸しと課題の言語化から入るAIコンサルティングを提供した。

コンサルティングでは、研修・コンテンツ業務のワークフローを工程単位で分解し、生成AIが効く箇所(教材ドラフト生成、コンテンツの要約・再構成、受講者からの問い合わせ対応、社内ナレッジの検索など)を洗い出した。それぞれについて、後続の開発で用いうる技術アプローチ、たとえば社内ドキュメントを根拠に回答を返すRAG(検索拡張生成)構成や、LLM APIを組み込んだ生成支援ツールの方向性を、費用対効果と難易度の両面から評価し、着手すべき優先順位を付けた。

この診断を通じて、AI活用が単発の効率化にとどまらず、まとまったシステム開発として要件化できる規模であることが明らかになった。結果として、AIコンサルティングの成果物を土台に、本格的なAI開発フェーズへと提案を広げるクロスセルの導線が生まれている。「まずコンサルで課題と対象を確定し、そのまま開発へ接続する」という、同社の開発コンサルティング事業における標準的な受注の型を示す一例となった。

Before → After

導入前の課題と、AI活用支援によって変わったポイント。

Before|課題
  • 研修・コンテンツ制作や運営業務のどこにAIを活用できるか、全体像が整理されていない
  • 自社サービスにAIを組み込みたい意向はあるが、開発として何を作るべきかが具体化していない
  • 生成AI活用の優先順位(着手すべき業務・後回しでよい業務)が定まっていない
  • 教材制作・受講者対応・社内ナレッジ検索など、AIが効きうる業務が属人化・手作業で残っている
  • AI活用の投資判断に必要な、課題と対象範囲の言語化ができていない
After|成果
  • 研修・コンテンツ業務におけるAI活用箇所が、優先順位付きで可視化された
  • AIコンサルティングを納品完了し、着手すべき業務と実装アプローチが明確になった
  • 単発の効率化ではなく、まとまったシステム開発として要件化できる規模であることが判明した
  • コンサルティング成果を土台に、本格的なAI開発フェーズへのクロスセル提案が進行中となった
  • 「コンサルで課題を確定し、そのまま開発へ接続する」受注の型を実証する一例となった

開発の進め方・取り組み

要件定義から実装まで、デジライズが元請・PMとして伴走した具体的な流れ。

1
研修・コンテンツ業務のワークフローを工程単位でヒアリングし、生成AIが効く箇所を棚卸ししてAI活用マップとして可視化した
2
各業務課題に対し、教材ドラフト生成・コンテンツ要約・問い合わせ対応・社内ナレッジ検索などのユースケースを定義した
3
社内ドキュメントを根拠に回答するRAG(検索拡張生成)や、LLM APIを組み込んだ生成支援といった実装アプローチ候補を、業務ごとに技術面から評価した
4
各ユースケースを費用対効果と実装難易度の二軸で採点し、着手すべき優先順位を付けた
5
診断結果を、単発効率化ではなくまとまったシステム開発として要件化し、AI開発フェーズの提案へ接続した

開発した機能・モジュール

本案件で構築した主な機能群。

AI活用マップ(業務棚卸し)
研修・コンテンツ業務を工程単位で分解し、生成AIが効く箇所を洗い出して一枚に可視化した診断成果物。
ユースケース定義
教材ドラフト生成・コンテンツ要約と再構成・受講者問い合わせ対応・社内ナレッジ検索といった、AI適用対象を具体的なユースケースとして整理した。
実装アプローチ評価
各ユースケースに対し、RAG構成やLLM API組み込みなどの技術アプローチ候補を提示し、実現性を評価した。
優先順位マトリクス
費用対効果と実装難易度の二軸で各ユースケースを採点し、開発着手の優先順位を明確化した。
開発フェーズ提案(クロスセル導線)
診断結果を土台に、本格的なAI開発フェーズの要件と提案へと接続し、コンサルから開発への導線を設計した。

使用したAIツール・API・技術

この開発で採用した主要な技術と、その役割。

RAG(検索拡張生成)社内ドキュメントやナレッジを根拠に回答を返す構成として、社内ナレッジ検索・問い合わせ対応ユースケースの実装アプローチ候補に位置づけた
LLM API教材ドラフト生成やコンテンツ要約・再構成といった生成支援ツールの中核として、後続開発で用いる技術アプローチに採用する方向で評価した

システム構成

アーキテクチャの概要
本件は実装前段のAIコンサルティングであり、確定したシステム構成ではなく、後続開発に向けた技術アプローチの方向づけを行った。社内ドキュメントを根拠に回答するRAG(検索拡張生成)を情報検索・問い合わせ対応の基盤に、LLM APIを教材・コンテンツ生成支援の基盤に据える構成を候補として整理した。

案件プロフィール・技術タグ

規模: 人材育成・研修事業を営む1社への、AIコンサルティング1件(納品済)+開発フェーズのクロスセル提案

AIコンサルRAG(検索拡張生成)LLM API

御社の課題も、動くシステムに。

要件定義から本番開発・運用まで、AI実装パートナーとして一気通貫でご支援します。

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