社内でAIを使い始めたものの相談できる相手が近くにいないなら、社外のAI勉強会は、IT勉強会の告知サイト、自治体や公的機関の催し、AIの提供元や利用者の会のイベントの3か所で見つかります。

ただ、どの会に出ても、持ち帰る業務と社内で話す場を参加前に決めていないと、聞いた話は翌週の仕事に残りません。

この記事の要点は3つ

  1. 社外のAI勉強会は、告知サイト・自治体と公的機関・提供元と利用者の会の3か所で探せます。会ごとに、主催者・手を動かす時間・参加の条件が違います
  2. 選ぶときは、テーマの名前より、当日に手を動かす時間があるかと、参加者が誰かを先に見ます。聞くだけの会と、自分の手で試す会では、持ち帰れるものが変わります
  3. 業務に持ち帰るために、参加前に3つを決めます。持ち帰る業務を1つ、当日に使う環境と持ち込んでよいもの、戻ってから社内で話す場です
型B・対比型。社外のAI勉強会に出たあとの2つの行き先を左右に並べる。要素=左「出て終わる」=当日の感想だけが残る/翌週の仕事は前と同じ/詳しい1人の中に知識がとどまる。右「業務に持ち帰る」=試す業務が手元にある/社内で話す日が決まっている/詰まった場所が共有される。左右の間に「参加前に決めたかどうか」の矢印を置く。右側を青で強く、左は淡い青。大きな番号は置かない。結論=社外のAI勉強会が業務に残るかどうかは、会の中身より、参加前に決めたことで分かれます。

社外のAI勉強会が業務に残るかどうかは、会の中身より、参加前に決めたことで分かれます。

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研修の最終回で、受講者が任せた業務と詰まった場所をチームで持ち寄る形をとっている研修運営の側から書きます。対象は、社外の会に自分で出る方や社員を送り出す方で、会の主催や社内での開き方は扱いません。

セミナー全般の探し方と、無料と有料を比べる前の基準は、ピラー記事のAIセミナーの選び方で扱っています。社内で勉強会を開く側の設計は、社内AI勉強会のやり方|30分×4回で、業務に持ち帰らせる設計にまとめました。

この記事は、社外のAI勉強会を探して選び、参加した分を自社の業務に持ち帰るところに絞ります。

この記事でわかること

  • AI勉強会と、セミナーや講座との違い
  • 社外のAI勉強会を探せる3つの場所と、それぞれの探し方
  • 社外の会を選ぶときに先に見る点
  • 参加前に決めておく3つの準備
  • 社内に戻ってから、聞いた話を共有する方法
  • この記事で答えを出さないこと

目次

  1. AI勉強会とは|参加者が持ち寄り、手を動かす小さな会
  2. AI勉強会はどこで探す|告知サイト・自治体と公的機関・提供元と利用者の会
  3. 社外のAI勉強会の選び方|テーマ名より、手を動かす時間と参加者を見る
  4. 業務に持ち帰る3つの準備|持ち帰る業務・当日の環境・話す場
  5. 社内での共有のしかた|何を試したかと、どこで詰まったかを話す
  6. この記事で解けないこと|個々の会の質・参加の扱い・利用の決まりの中身
  7. AI勉強会に関するよくある質問
  8. 社外のAI勉強会の探し方と持ち帰り方|総括表
  9. あわせて読みたい
  10. まとめ|AI勉強会はどこで探す?

AI勉強会とは|参加者が持ち寄り、手を動かす小さな会

AI勉強会とは、AIの使い方や仕組みを、参加者どうしで持ち寄って学ぶ小さな集まりのことです。決まった定義はなく、呼び名は主催者が自由に付けています。

そのため、名前だけでは中身が分かりません。セミナーと書かれていても手を動かす会があり、勉強会と書かれていても講演だけの会があります。

セミナー・講座との違いは、名前より当日の時間の使い方

呼び名ではなく、当日の時間を何に使うかで見分けると、選び間違いが減ります。この記事では、社外の会を次の3つの形に分けて考えます。

形

当日の時間の使い方

主な主催者

持ち帰りやすいもの

講演中心の会

登壇者の話と質疑

提供元・メディア・支援機関

他社の使い方と最新の動き

手を動かす会

講師の説明のあと、参加者が自分の端末で試す

支援機関・利用者の会・研修会社

自分で操作した手順

持ち寄りの会

参加者が使い方や詰まった点を発表し合う

利用者の会・地域のコミュニティ

似た立場の人の工夫と、聞ける相手

3つの分け方は本記事の整理で、どの会も実際には混ざっています。告知文の「内容」や「タイムテーブル」の欄で、手を動かす時間と発表の時間があるかを確かめるのが確実です。


AI勉強会はどこで探す|告知サイト・自治体と公的機関・提供元と利用者の会

社外のAI勉強会は、主に3か所で見つかります。どこで探すかによって、集まる人と会の目的が変わります。

① IT勉強会の告知サイト|技術者の会が多く、継続するグループがある

1つ目は、IT勉強会の告知と申し込みを受け付けるサイトです。代表的なものに connpass と TECH PLAY があります。

connpass は、株式会社ビープラウドが開発・運営する「IT勉強会支援プラットフォーム」と説明されています(2026年10月6日参照)。グループのメンバーになると、そのグループが次に会を開くときにお知らせのメールが届くため、続けて開かれる会を追いかけやすい作りです。

TECH PLAY は、テクノロジーに関わるイベントや記事を載せるサイトで、生成AIや大規模言語モデル(LLM)のタグからイベントを絞り込めます(2026年10月6日参照)。どちらのサイトも、「生成AI」「Claude」「ChatGPT」など、使っている道具の名前で検索すると、目的に近い会に早く当たります。

② 自治体と公的機関|中小企業向けの入門と、地域の会

2つ目は、自治体や公的な支援機関が開く催しです。独立行政法人中小企業基盤整備機構が運営する J-Net21 には、全国のセミナー・イベントの情報が集まっていて、地域と種類(セミナー・イベント)で絞り込めます(2026年10月6日参照)。

たとえば同サイトには、群馬県よろず支援拠点が2026年10月17日に高崎商工会議所で開く、定員10名・無料の生成AIの活用セミナーが載っていました。第2部では業務の棚卸しと具体的な活用の検討を扱うと案内されていて、自社の業務を前提に話せる会の例です(2026年10月6日参照)。

このほか、地元の商工会議所や都道府県の産業支援機関のサイトにも、生成AIの入門の会が載ることがあります。開催の有無と対象は地域と年度で変わるため、最寄りの機関のイベント欄を直接見るのが確実です。

③ AIの提供元と利用者の会|新しい機能と、同じ道具を使う人の工夫

3つ目は、AIの提供元が開くイベントと、同じ道具を使う利用者が集まる会です。提供元の会では新しい機能と公式の使い方を、利用者の会では業務での工夫やつまずいた点を聞けます。

利用者の会の例として、Claude のコミュニティのページでは、Anthropic の支援を受けた各地のコミュニティ・アンバサダーが開くイベントを、Luma というイベント告知の場で一覧できます(2026年10月6日参照)。開催の都市と頻度は会ごとに違い、①の告知サイトで道具の名前を検索すると見つかる会もあります。

型A・全体像カード型。社外のAI勉強会の3つの探し先を、3枚のカードで横に並べる。各カードは上段「集まる人」と下段「向いている目的」の2段。要素=①「IT勉強会の告知サイト」=上段:技術者・道具を使い込んでいる人/下段:続けて開かれる会を追いかけ、同じ道具の使い手とつながる ②「自治体と公的機関」=上段:地域の中小企業の経営者と担当者/下段:入門の内容を、自社の業務に近い前提で聞く ③「AIの提供元と利用者の会」=上段:特定の道具の利用者と提供元の担当者/下段:新しい機能と、業務での工夫を知る。3枚とも同じ濃さの青枠で、下段だけ淡い青で塗る。大きな番号は置かない。結論=社外のAI勉強会は、どこで探すかで集まる人が変わるため、知りたいことに合わせて探し先を選びます。

社外のAI勉強会は、どこで探すかで集まる人が変わるため、知りたいことに合わせて探し先を選びます。

ファクトボックス|社外のAI勉強会の探し先

探し先

確かめた内容

出典

参照日

connpass

株式会社ビープラウドが開発・運営するIT勉強会支援プラットフォーム。グループの開催のお知らせメール

https://connpass.com/about/

2026年10月6日

TECH PLAY

テクノロジーに関わるイベントの掲載。生成AI・大規模言語モデルのタグ

https://techplay.jp/

2026年10月6日

J-Net21

中小企業基盤整備機構が運営。セミナー・イベントを地域と種類で絞り込める

https://j-net21.smrj.go.jp/snavi2/articles/190957

2026年10月6日

Claude のコミュニティ

Anthropic の支援を受けたアンバサダーが開くイベントを Luma で一覧できる

https://www.claude.com/community

2026年10月6日

群馬県よろず支援拠点の会は、2026年10月6日時点の告知の内容です。開催後は掲載が変わることがあり、各サイトの機能と掲載内容も変わるため、最新の情報は各サイトで確かめてください。


社外のAI勉強会の選び方|テーマ名より、手を動かす時間と参加者を見る

社外のAI勉強会を選ぶときは、テーマの名前より先に、当日の時間の使い方と、誰が集まるかを見ます。「生成AI活用」という同じ題でも、講演だけの会と、自分の端末で試す会では、翌週に残るものが違うからです。

セミナー全般で使える「主催者の目的」「費用」「設計」の見方は、ピラー記事のAIセミナーの選び方にまとめています。ここでは、勉強会ならではの3点に絞ります。

見る点

告知文のどこを見るか

あると持ち帰れるもの

手を動かす時間

タイムテーブル・持ち物(パソコン・アカウント)

自分で一度操作した手順

参加者の顔ぶれ

対象者・定員・過去の開催報告

業種や立場が近い人の使い方

会のあとに聞ける場

グループ・次回の予定・資料の公開

試して詰まったときに聞ける相手

持ち物に「パソコン」があるかで、当日の中身が分かる

告知文の持ち物にパソコンやアカウントの準備が書かれていれば、当日に手を動かす時間がある見込みが高くなります。逆に持ち物の指定が無く、時間の大半が登壇者の話なら、講演中心の会と考えて、持ち帰るものを「他社の使い方を知ること」に絞って出ます。

参加費が無料の会でも、手を動かす時間を持つ会はあります。無料の会でどこまで学べて、どこから有料の場に移るかの目安は、AI無料セミナーはどこまで学べる?|無料で身につく範囲と有料に移る目安で整理しています。

1回で終わらせたくないなら、続けて開かれる会を選ぶ

社外の勉強会の強みは、会が終わったあとにも聞ける相手ができることです。告知サイトのグループや、次回の予定が載っている会を選ぶと、試して詰まった点を次の回に持っていけます。

一方で、基礎から順に積み上げて学びたい場合は、1回ごとに題が変わる勉強会より、回を重ねて進む講座が向いています。入門から実務までの段階の違いは、生成AI講座の中身を比べる|入門・実務・開発の3段階と選び方で確かめられます。


業務に持ち帰る3つの準備|持ち帰る業務・当日の環境・話す場

社外のAI勉強会を業務に持ち帰るために、参加の申し込みをしたら、当日までに3つを決めておきます。どれも数分で決められることですが、決めずに出ると、会で聞いた話を自社のどこに当てるかを当日に考えることになります。

① 持ち帰る業務を1つ、会のテーマに合わせて決める

1つ目は、会で聞いた使い方を試す自社の業務を1つ決めることです。会のテーマが文章の作成なら報告書や議事録、資料の整理なら毎月の集計というように、テーマに近い業務を選ぶと、当日の説明を自社の作業に置き換えながら聞けます。

当社の研修でも、4回のうち3回目の最後は、受講者自身の本番の仕事を1つ任せ、その手順をスキルにして持ち帰ってもらう構成です。社外の勉強会では題材を選べないぶん、持ち帰る先の業務をこちらで用意しておく必要があります。

社内で勉強会を開くときの題材の選び方は、社内AI勉強会のやり方で扱いました。社外の会で選ぶのは題材ではなく、「会の題に、自社のどの業務を重ねるか」です。

② 当日に使う環境と、持ち込んでよいものを確かめる

2つ目は、当日の手を動かす時間に、どの環境で操作するかを告知文で確かめることです。勉強会では、主催者が用意した練習用の環境や、参加者が個人で作ったアカウントで操作することがあり、持ち物の欄に事前の登録やアカウントの準備が書かれていることもあります。

会社が契約しているサービスとは条件が違う場合があるため、当日は主催者の練習用の題材で試し、自社の資料は持ち込まないと決めておきます。

自社の業務で試すのは、社内に戻ってから、会社が認めた環境で行います。社外のサービスに入れてよい情報の範囲の決め方は、生成AIに機密情報を入れて大丈夫?|学習させない設定と、入力してよい範囲の決め方で扱っています。

③ 戻ってから社内で話す場を、参加前に押さえる

3つ目は、参加したあとに社内で話す日と相手を、申し込みの時点で決めることです。定例の会議の10分や、同じ業務を担当する人との短い打ち合わせなど、すでにある場を使えば、新しく会を作る必要はありません。

話す場が先に決まっていると、会の最中に「これは社内で話せるか」という目で聞くようになります。持ち帰る業務と同じく、聞き方が変わることが、場を先に押さえる理由です。

型D・フロー型。社外のAI勉強会に出る前から翌週までの流れを、左から右へ3つの段で並べる。要素=①「申し込んだとき」=試す業務を選ぶ・社内で話す日を予定に入れる ②「当日」=練習用の題材で手を動かす・自社の業務に置き換えられる点に印を付ける・詰まった点を書き留める ③「翌週」=会社が認めた環境で業務に試す・決めておいた場で共有する。段と段の間を矢印でつなぐ。②と③の境目に、淡い青の帯「本番の資料で試すのは社内に戻ってから」を置く。左上に H3 の番号見出し「3つの準備」。①②③の印を、試す業務を選ぶ/帯「本番の資料で試すのは社内に戻ってから」/社内で話す日に付ける。結論=社外のAI勉強会は、申し込んだときに試す業務と話す場を決めておくと、翌週の業務までつながります。

社外のAI勉強会は、申し込んだときに試す業務と話す場を決めておくと、翌週の業務までつながります。

社外の会で聞いた使い方を、会社の環境で安全に試す手順を先に体験しておきたい方は、初回無料体験講座(無料・30分)を申し込むからお申し込みいただけます。

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社内での共有のしかた|何を試したかと、どこで詰まったかを話す

社外のAI勉強会から戻ったら、押さえておいた場で、聞いた内容の要約より先に、試した業務と、先に進めなかった手順を話します。会の内容をすべて伝えようとすると報告会になり、聞いた側が自分の業務に置き換えにくくなります。

当社の研修の最終回でも、受講者が何を任せられたか、どこで詰まったかをチームで話し合い、代表者が発表する時間をとっています。その場で出た話を、ほかの部署へ広げるときの材料にする狙いです。

話すのは3つ|試した業務・止まった手順・次に試す人

共有の場で話すことは、次の3つに絞ります。

  • 試した業務:勉強会で聞いた使い方を、自社のどの作業に当てたか。会社が認めた環境で試した結果も添えます
  • 止まった手順:会社の環境に置き換えたとき、どの手順から先に進めなかったか。理由が分からないままでも出します
  • 次に試す人:同じ使い方を、ほかに誰の業務で試せそうか。名前と業務を1つずつ挙げます

3つ目まで決めると、社外の会で得たものが、出た1人の中にとどまらずに次の人へ渡ります。勉強会に出た人が毎回この3つを持ち帰れば、社内での話し合いが、会の感想の報告から、試した結果の持ち寄りに変わります。

会社として決めることは、決める人へ渡す

社外の会では、社内でまだ認めていないサービスや、新しい使い方の話も出ます。使いたいサービスや入れたい情報が会社の決まりに関わる場合は、共有の場で結論を出さず、決める立場の人へ持っていきます。

勉強会で扱えることと、会社として決めることの分け方は、社内AI勉強会のやり方の後半で詳しく書きました。社外の会に出る側も同じ線を引いておくと、共有の場が規程を決める会議に変わってしまうことを防げます。

型C・帯構造型。社外のAI勉強会で得たものが社内で届く先を、上から3段の帯に分ける。要素=上段「出た人の手元」=自分の業務で試す・詰まった点を書き留める/中段「同じ業務を持つチーム」=定例の場で試した結果を持ち寄る・次に試す人を決める/下段「会社として決める人」=使うサービスと、入れてよい情報の範囲。上から下へ、届く範囲が広がることを示す矢印を左端に置く。中段を青で強く、上段と下段は淡い青。大きな番号は置かない。結論=社外のAI勉強会で得たものは、チームで持ち寄る段を通ると、1人の知識から社内で使える手順に変わります。

社外のAI勉強会で得たものは、チームで持ち寄る段を通ると、1人の知識から社内で使える手順に変わります。


この記事で解けないこと|個々の会の質・参加の扱い・利用の決まりの中身

この記事は、社外のAI勉強会の探し先と、参加して業務に持ち帰るまでの準備を扱いました。次の3つは、この記事では答えを出していません。

個々の会の質

どの会がよいかは、主催者・回・参加者で変わります。この記事で示したのは告知文で見る点までで、特定の会や主催者を勧めるものではありません。

業務時間と参加費の扱い

社外の会への参加を業務として扱うか、参加費を会社が負担するかは、会社の就業規則や経費の決まりで決まります。ここでは扱わないため、社内の担当部署に確かめてください。

生成AIの利用の決まりの中身

準備②で触れた、社外のサービスに入れてよい情報の範囲は、会社ごとに決めるもので、この記事では扱っていません。範囲の決め方は生成AIに機密情報を入れて大丈夫?|学習させない設定と、入力してよい範囲の決め方で扱っています。


AI勉強会に関するよくある質問

Q. AI勉強会には、初心者が1人で出ても大丈夫ですか

初心者向けと書かれた会なら、1人でも参加できます。告知文の対象者の欄に「初めての方」「入門」とあるか、持ち物の準備が丁寧に書かれているかを見ると、初めての人を想定した会かどうかが分かります。

Q. 社員を社外のAI勉強会に送るとき、会社は何を決めておけばよいですか

会社が決めておくのは、戻ってから共有する場と、当日に自社の資料を持ち込まないという線の2つです。持ち帰る業務は参加する本人が選べますが、共有の場と持ち込みの線は個人では決めにくいため、送り出す側が先に示します。

Q. 社外の勉強会と、社内で開く勉強会はどちらがよいですか

社外の会は、道具の新しい使い方と、社外の詳しい人に会えることが強みです。社内の会は、自社の業務と資料を題材にできることが強みです。社外で知った使い方を社内の会に持ち込むと、両方の強みを使えます。


社外のAI勉強会の探し方と持ち帰り方|総括表

段階

やること

確かめる場所

探す

告知サイト・自治体と公的機関・提供元と利用者の会の3か所から探す

connpass・TECH PLAY・J-Net21・各社のコミュニティのページ

選ぶ

手を動かす時間・参加者の顔ぶれ・会のあとに聞ける場を見る

告知文のタイムテーブル・持ち物・対象者・グループ

準備①

会のテーマに合わせて、持ち帰る業務を1つ決める

自分の担当業務

準備②

当日に使う環境を確かめ、自社の資料は持ち込まない

告知文の持ち物・社内の生成AIの利用の決まり

準備③

戻ってから話す日と相手を、申し込みの時点で決める

定例の会議・同じ業務の担当者

共有

試した業務・止まった手順・次に試す人の3つを話す

準備③で押さえた場


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まとめ|AI勉強会はどこで探す?

社外のAI勉強会は、IT勉強会の告知サイト、自治体と公的機関、AIの提供元と利用者の会の3か所で探せます。どこで見つけた会でも、業務に残るかどうかは、参加前に決めた持ち帰る業務・当日の環境・話す場の3つで分かれます。

次に社外の会に申し込むときにできることを3つ挙げます。

  1. 今日:connpass か J-Net21 で、使っている道具の名前と地域で検索し、タイムテーブルに手を動かす時間がある会を1つ見つける
  2. 申し込むとき:会のテーマに合わせて持ち帰る業務を1つ選び、戻ってから話す日を予定に入れる
  3. 参加した翌週:決めておいた場で、試した業務と次に試す人を話す

最後に、社内で自分に問える1問を置きます。次に申し込む会について、持ち帰る業務と、戻ってから話す日を、今言えますか。

  • 社外のAI勉強会は、告知サイト・自治体と公的機関・提供元と利用者の会の3か所で探せます。会ごとに、主催者・手を動かす時間・参加の条件が違います
  • 選ぶときは、テーマの名前より、当日に手を動かす時間があるかと、参加者が誰かを先に見ます。聞くだけの会と、自分の手で試す会では、持ち帰れるものが変わります
  • 業務に持ち帰るために、参加前に3つを決めます。持ち帰る業務を1つ、当日に使う環境と持ち込んでよいもの、戻ってから社内で話す場です

社外の会で聞いた使い方を自社の業務で試す前に、会社の環境での動かし方を一度体験しておきたい方は、初回無料体験講座(無料・30分)を申し込むからお申し込みいただけます。

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出典・注記

  • connpass「connpassについて」 https://connpass.com/about/ (2026年10月6日参照)。株式会社ビープラウドが開発・運営するIT勉強会支援プラットフォームであること、グループのメンバーになると開催時にお知らせのメールが届くことによる
  • TECH PLAY https://techplay.jp/ (2026年10月6日参照)。テクノロジーに関わるイベントの掲載と、生成AI・大規模言語モデルのタグによる
  • 独立行政法人中小企業基盤整備機構 J-Net21「セミナー・イベント:生成AIビジネス活用セミナー」 https://j-net21.smrj.go.jp/snavi2/articles/190957 (2026年10月6日参照)。セミナー・イベントの情報を地域と種類で絞り込めること、群馬県よろず支援拠点の開催日・会場・定員・費用・内容による。開催の内容は主催者の案内が正です
  • Claude「Community」 https://www.claude.com/community (2026年10月6日参照)。Anthropic の支援を受けたコミュニティ・アンバサダーがイベントを開催し、Luma で一覧を公開していることによる。掲載される都市と開催の予定は時期によって変わります
  • 講演中心・手を動かす・持ち寄りの3つの形、3つの探し先の分け方、参加前の3つの準備、共有で話す3つは、本記事の整理です。公式の分類ではありません
  • 研修の3回目に受講者の本番の仕事を1つ任せて持ち帰ってもらう構成と、最終回にチームで話し合い代表者が発表する構成は、当社の自社情報です
  • 本記事で紹介したサイトや会は探し先の例で、特定の会や主催者を推薦するものではありません
  • 本記事は2026年10月6日時点の情報にもとづきます。各サイトの機能と掲載内容は変わるため、最新の情報は各サイトでご確認ください

この記事について

DAIJOBUは、ソフトウェアテスト・品質保証と脆弱性診断を本業としながら、法人向けにClaude Code研修を提供している会社です。本記事は、社外のAI勉強会の探し方と、参加した分を業務に持ち帰る準備を、各サイトの公開情報で確かめられる事実と、当社の研修の構成を分けて書いたものです。

著者

DAIJOBU株式会社 Claude Code法人研修部 コンテンツ担当 佐藤 雅俊

編集責任者

DAIJOBU株式会社 Claude Code法人研修 事業責任者 石井 雄大

監修

DAIJOBU株式会社 代表取締役 山中 裕貴

公開日

2026年10月8日

最終更新日

2026年10月8日