この記事でわかること 生成AIのeラーニングで身につくことと、身につきにくいこと eラーニングだけでは業務での利用が定着しにくい3つの理由 研修と組み合わせる3つの型と、それぞれが向く会社 型を選ぶ3つの基準と、eラーニング教材を選ぶときに見る4点 生成AIのeラーニングとは｜検索の上位は新しい講座の発表が中心 生成AIのeラーニングとは、生成AIの仕組み・使い方・リスクを、動画やスライドと小テストで学ぶ配信型の教材です。多くは学習管理システム（LMS）で配られ、誰がどこまで見たかの記録が残ります。
同じ言葉が、生成AIを使ってeラーニングの教材を作る話を指すこともあります。教材の台本や理解度テストをAIで作る機能がその例です。この記事が扱うのは前者の、社員が生成AIを学ぶためのeラーニングです。
検索結果に並ぶのは、プレスリリースと発表記事 「生成ai eラーニング」の検索結果を、2026年10月3日に取得した上位20件で見ると、講座の発売・機能の追加・展示会への出展などを知らせるプレスリリースや発表記事が11件を占めていました。うち2件は、同じ講座の発表を別の媒体が載せたものです。残りは、教材をAIで作る道具の説明、AIエンジニア向けの講座の比較、セミナーの告知などです。
見出しを見た範囲では、受講した後に社員の業務で使われるまでの組み合わせ方を主題にしたページは、20件の中にありませんでした。教材を探す情報は多い一方で、配った後にどう使わせるかは、導入する会社が自分で組み立てる部分として残っています。
この記事が扱うのは、社員が生成AIを学ぶためのeラーニングで、教材をAIで作る話とは分けて考えます。
AIで学習を支える仕組みと、AIを学ぶ仕組みという言葉の2つの意味は、AIラーニングとは｜社内で回す仕組みを3層で設計する で整理しています。この記事では、配信の形式としてのeラーニングを、研修とどう組み合わせるかに進みます。
生成AIのeラーニングで身につくこと、身につきにくいこと 生成AIのeラーニングで身につくのは、全員に同じ中身を同じ順番で渡せる知識です。身につきにくいのは、受講者ごとに違う業務と、受講者ごとに違う詰まりにかかわる部分です。
学ぶ中身
eラーニングでの身につき方
補う場
用語と仕組み（生成AIが何をしているか）
身につきやすい。繰り返し見られる
なくてもよい
リスクの基礎（情報漏洩・著作権・誤りの確認）
身につきやすい。受講の記録が残る
自社の入力ルールの説明会
ツールの基本操作
画面が教材と同じ間は身につく
画面が変わったときの質問先
自社の業務への当てはめ
身につきにくい。題材が汎用のため
自分の業務を題材にする演習
詰まったときの解決
身につきにくい。詰まりは人ごとに違う
その場で見てもらえる研修や相談
表の上の2行は、全社員に一度に配りたい内容で、eラーニングの得意な範囲です。受講の記録が残るため、誰が受けていないかを人事や推進担当が確かめられます。
下の2行は、受講者の机の上にある業務とファイルが題材になる部分です。どの会社でも使える例文で作られた教材は、自社の見積書や議事録に置き換える一歩を受講者に任せます。
生成AIのeラーニングが得意なのは全員の知識をそろえることで、自分の業務で手を動かして詰まりを解く部分は、別の場で補う必要があります。
生成AIの教材は、画面と機能の変化が速い 生成AIのeラーニングには、ほかの分野の教材にはあまりない弱点があります。教えている道具の画面や機能の名前が、短い期間で変わることです。
たとえばAnthropicは2026年9月16日に、ClaudeのCoworkとチャットを1つのClaudeにまとめると発表しました。提供はPro・Maxから順に始まり、TeamとFreeが続き、Enterpriseでは、組織で何かが変わる少なくとも30日前に管理者へ知らせるとされています。こうした変更の前に撮られた操作の動画は、受講者の画面と合わなくなります。
生成AIのeラーニングだけでは定着しにくい3つの理由 生成AIのeラーニングだけで業務での利用が定着しにくい理由は、主に3つあります。どれも教材の質の問題ではなく、配り方の問題です。
1. 見る時間と使う時間が離れている eラーニングは、業務の合間や終業後に見られることが多い教材です。見終えた時点では、次にどの業務で試すかが決まっていないことがあります。
見た内容を自分の業務で試す日が決まっていないと、受講の記録は残っても、使い方は手に残りません。動画を配るときに、試す業務と試す日を一緒に決めておくと、この距離が縮まります。
2. 汎用の例文と自社の業務のあいだを埋める人がいない eラーニングの例文は、どの会社の受講者でも分かるように作られています。そのため、自社の業務に置き換えたときに出る「この場合はどう頼めばよいか」という問いに、教材は答えられません。
研修では、この問いを講師やサポート役がその場で受けます。eラーニングだけで配る場合は、問いを受ける人を社内に決めておかないと、問いを持った受講者から止まっていきます。
3. 受講の記録は見えても、使い始めたかは見えない LMSで見えるのは、動画の視聴・小テストの点数・修了の記録です。受講者が翌週に自分の業務で生成AIを開いたかどうかは、LMSの記録には出てきません。
修了率が高いことを、定着の証拠として扱わないことが大切です。修了は、同じ説明を受けたことの記録で、業務で使われているかは、別の方法で確かめる必要があります。
eラーニングの修了は知識をそろえた記録で、業務で使われているかは研修の場と業務の中で確かめます。
研修と組み合わせる3つの型｜動画を研修の前・あいだ・後のどこに置くか 生成AIのeラーニングを研修と組み合わせる型は、主に事前型・並走型・事後型の3つです。分け方は、動画を研修の前・回のあいだ・研修の後のどこに置くかに着目した本記事の整理で、業界で決まった分類ではありません。
3つの型に共通するのは、動画で済む部分を動画に移し、人が集まる時間を演習と質問に回すことです。違うのは、動画を見るタイミングと、見た後に誰が受講者の問いを受けるかです。
1. 事前型｜研修の前に、動画で基礎をそろえておく 事前型は、用語・仕組み・リスクの基礎や、ツールの初期設定を、研修の前に動画で見てもらう型です。研修の当日は説明を短くし、自分の業務を題材にした演習の時間を長く取れます。
事前型が向くのは、受講者の基礎の差が大きい会社です。生成AIを毎日使う人と一度も開いたことがない人が同じ回に入ると、説明の速さがどちらにも合わなくなります。動画で基礎をそろえておくと、当日の出発点が近づきます。
注意したいのは、動画を見ないまま当日を迎える受講者が出ることです。研修の冒頭で、初期設定が済んでいるか、ツールを開けるかを確かめる時間を数分取っておくと、見ていない人だけが置いていかれる事態を防げます。
2. 並走型｜研修の回のあいだに、短い動画と自分の業務での課題を挟む 並走型は、研修を複数回に分け、回と回のあいだに短い動画と、自分の業務で試す課題を挟む型です。次の回の冒頭で、課題で詰まったところを持ち寄って解きます。
並走型が向くのは、研修を2回以上に分けられ、受講者が担当業務から題材を選べる会社です。動画で覚えた操作を、次の回までに自分のファイルで一度試すため、見る時間と使う時間の距離を3つの型の中でいちばん縮められます。
注意したいのは、課題の出来を誰が見るかです。課題を出したまま次の回まで誰も見ないと、詰まった受講者は次の回まで止まったままになります。回のあいだに質問を送れる先を、研修の側か社内のどちらかに決めておきます。
3. 事後型｜研修の後に、復習と新しく入る人のために残す 事後型は、研修を受けた後に、復習用の動画や手順を社内に置いておく型です。研修で扱った操作を受講者が見返せるほか、後から入社した人や異動してきた人にも同じ基礎を渡せます。
事後型が向くのは、研修を受けた社員が社内で質問を受けられる会社です。動画で基礎を学んだ新しい人が、業務への当てはめで詰まったときに、研修を受けた社員がその問いを受ける形になります。
注意したいのは、動画の中身が古くなることです。生成AIの画面や機能は短い期間で変わるため、事後型の動画には撮った日付を書いておき、画面が変わったら撮り直すかを決める担当を置きます。
3つの型の違いは動画を置く時期で、どの型でも人が集まる研修の時間は手を動かすことに充てます。
3つの型の選び方｜基礎の差・研修の回数・研修後の質問先で決める 3つの型は、受講者の基礎の差・研修の回数・研修の後に質問を受ける人がいるか、の3つの基準で選びます。基準は本記事の整理で、1つの型に絞る必要はありません。
基準1. 受講者の基礎の差が大きいなら、事前型を入れる 受講者の中に、生成AIをほとんど触ったことがない人と、日常的に使っている人が混ざっているなら、事前型を入れます。基礎の差を研修の当日に埋めようとすると、説明に時間を取られ、演習の時間が削られます。
逆に、受講者の基礎がそろっている部署なら、事前の動画は短くてかまいません。初期設定の手順だけを事前に渡し、残りを研修の時間に回します。
基準2. 研修を複数回に分けられるなら、並走型を軸にする 研修を2回以上に分けられるなら、並走型を軸にします。回と回のあいだに自分の業務で試す期間があると、研修で覚えたことが業務の中で一度使われます。
研修を1回で終える場合は、並走型は組めません。その場合は、事前型で基礎をそろえ、事後型で研修後の復習先を残す組み合わせが現実的です。
基準3. 研修の後に社内で質問を受ける人がいるかで、事後型の重さを決める 研修の後に、受講した社員や推進担当が社内の質問を受けられるなら、事後型を厚くできます。動画で基礎を渡し、業務への当てはめはその社員に聞く形が回ります。
質問を受ける人が社内にいない場合は、事後型の動画だけを残しても、詰まった人の行き先がありません。研修の側に、研修後の質問を受けてもらえる期間があるかを確かめてから、事後型の重さを決めます。
型は1つに絞らず、基礎の差・研修の回数・研修後の質問先の3つに当てはまる型を重ねて選びます。
生成AIのeラーニングを定着させる組み合わせは、教材の評判ではなく、受講者の基礎の差と研修の回数と研修後の質問先という、自社の条件から決まります。
eラーニングだけで済ませてよい場面もあります。
すべての学びを研修と組み合わせる必要はありません。全社員に生成AIのリスクと社内の入力ルールの基礎を知らせることが目的で、業務での使い方までは求めない場合は、eラーニングと受講の記録だけで足りることがあります。
ただし、その場合に確かめられるのは、全員が同じ説明を受けたことまでです。業務で生成AIが使われることを目的にするなら、3つの型のどれかで、自分の業務で試す場を足します。
自社の受講者に合う型を検討するなら、研修の進め方をまとめた研修内容と導入事例を、まとめて確認する もご利用ください。
研修内容と導入事例を、まとめて確認する
生成AIのeラーニング教材を選ぶときに見る4点 生成AIのeラーニング教材を選ぶときに見るのは、主に次の4点です。教材の本数や受講料の前に確かめておくと、配った後に「使っている道具と違う」「中身が古い」という事態を減らせます。
見る点
確かめる方法
見落とすと起きること
会社で使う道具と同じか
教材で扱う生成AIの製品名とプランを一覧で見る
受講者の画面と教材の画面が合わない
撮った日付と更新の方針
各動画の収録日と、更新の頻度を提供元に聞く
機能の名前や操作が古いまま配られる
自分の業務に置き換える課題があるか
課題が例文の再現だけか、自分のファイルで試す形かを見る
見ただけで終わり、業務で一度も試されない
受講の記録をどこまで取れるか
修了の条件と、記録を書き出せる形式を確かめる
誰が受けていないかを追えない
1点目は、特に見落としやすい点です。汎用のeラーニングは広く使われている製品を題材にすることが多く、会社が契約している製品と違うと、受講者は操作を自分で読み替える必要があります。
4点目の受講の記録は、修了の条件が「最後まで再生した」なのか「小テストに合格した」なのかで意味が変わります。修了の記録は全員が同じ説明を受けた証拠として使い、業務で使われているかは前の章のとおり別の方法で確かめます。
研修やeラーニングの費用に助成金を使う場合 研修やeラーニングの費用に国の助成金を使う場合は、使うコースと受け方で条件が分かれます。eラーニングを含む研修は、集合研修だけの場合と扱いが変わることがあるため、申請の前に労働局の案内で確かめます。
職務に関連した訓練に出る基本のコースの条件は、人材育成支援 コースの解説で扱っています。国の施策の全体像は、厚生労働省 デジタル人材育成 の記事で整理しています。助成金は、審査で要件を満たした場合に支給されるもので、使えることを前提に研修を組まないようにします。
DAIJOBUの研修での動画の扱い｜研修の中で完結させ、復習の動画を残す 研修の前の不安として「業務時間の外に学ぶ必要があるか」と聞かれたときは、研修の中で完結させ、終わった後の復習用の動画を社内のWikiに置く形で答える準備をしています。受講者に業務時間の外の学習を求めず、見返したいときの手がかりを動画で残す考え方です。
研修は、オンサイト・オンライン・ハイブリッドのいずれかで行っています。
当社の研修で扱う道具はClaude Codeです。生成AIのeラーニング全般の教材を作っているわけではないため、汎用の教材を探す場合は、前の章の4点で各社の教材を見比べてください。
この記事で解けないこと｜教材ごとの比較・効果の数字・自社の題材 この記事は、生成AIのeラーニングを研修とどう組み合わせるかの判断基準までを扱っています。次の3つは、この記事では答えられません。
教材ごとの比較 個別のeラーニング商品の中身・価格・受講者の評判は比べていません。教材の中身は版の更新で変わり、同じ条件で比べた公開の資料が見当たらないためです。
効果の数字 eラーニングと研修を組み合わせたときに、業務での利用がどれだけ増えるかの数字は示していません。組み合わせの効果は、受講者の基礎・業務の種類・研修の回数で大きく変わり、比べられる形で公表された数字を当社は持っていないためです。
自社の題材への当てはめ どの業務を課題にすれば受講者が手を動かしやすいかは、会社ごとに違います。この記事では、型と選ぶ基準までにとどめ、題材の選び方は各社の業務に任せています。研修を受けた後に業務で使われる条件そのものは、生成AI活用研修で何が変わる？｜受講後に業務で使われる条件3つ で扱っています。
生成AIのeラーニングに関するよくある質問 Q. 全社員向けのリスクの研修は、eラーニングだけで済ませてもよいですか A. 全員に同じ説明を届け、受講の記録を残すことが目的なら、eラーニングで足りることがあります。 ただし、確かめられるのは全員が説明を受けたことまでです。自社の入力ルールに沿って判断できるかまで求めるなら、具体例で判断を練習する短い説明会を足します。
Q. 修了率が高ければ、生成AIが業務で使われていると考えてよいですか A. 修了率は、全員が同じ説明を受けた記録として扱います。 LMSの修了は、動画の再生や小テストの合格を示すもので、受講者が翌週に業務で生成AIを開いたかは示しません。業務での利用は、研修の場や業務の中で別に確かめます。
Q. 生成AIのeラーニングは、どれくらいの間隔で見直せばよいですか A. 決まった間隔より、会社で使う道具の画面や機能が変わったときに見直します。 生成AIの製品は機能の統合や名前の変更が短い期間で起きます。動画ごとに撮った日付を書いておき、見直す担当を決めておくと、古い動画が配られ続けるのを防げます。
Q. LMSが無くても、生成AIのeラーニングを始められますか A. 少人数なら、LMSが無くても始められます。 共有フォルダに置いた動画と、見終えた日を書き込む一覧があれば、誰が見ていないかは追えます。ただし、修了の条件の判定や記録の集計は人の手作業になるため、受講者が増える段階で、教材の選び方の4点目にある受講の記録の取り方を見直します。
生成AIのeラーニングと研修の組み合わせ｜総括表 型
動画を置く時期
選ぶ基準
研修の時間に使うこと
事前型
研修の前
受講者の基礎の差が大きい
自分の業務を題材に手を動かす
並走型
回と回のあいだ
研修を2回以上に分けられる
課題で詰まったところを解く
事後型
研修の後
研修後に社内で質問を受ける人がいる
復習の動画で渡せない当てはめを扱う
3つの型の分け方と選ぶ基準は本記事の整理で、決まった分類ではありません。型は1つに絞らず、自社の条件に当てはまるものを重ねて使います。
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まとめ｜生成AIのeラーニングは定着する？ 生成AIのeラーニングは、それだけでは業務での利用が定着しにくく、手を動かす研修や演習と組み合わせると定着に近づく教材です。動画は全員に同じ基礎を渡す役に置き、人が集まる時間は自分の業務を題材にした演習に充てます。
社内で生成AIのeラーニングを配る前に、次の3つから始められます。
今週中：受講者の基礎の差・研修の回数・研修後の質問先の3つを確かめ、事前型・並走型・事後型から組み合わせる型を選ぶ 今週中：候補のeラーニング教材について、会社で使う道具と同じか、撮った日付が書かれているかを確かめる 来週：動画を見た社員が最初に試す業務と、詰まったときに質問を送る先を1つずつ決める 最後に、社内で自分に問える1問を置きます。御社で生成AIのeラーニングを見終えた社員は、翌週にどの業務で試し、詰まったら誰に聞くかが決まっていますか。
生成AIのeラーニングが得意なのは、用語・仕組み・リスクの基礎を全員にそろえ、受講の記録を残すことです 。自分の業務で手を動かし、詰まりを解く部分は別の場で補います研修と組み合わせる型は、主に事前型・並走型・事後型の3つです 。動画を研修の前・回のあいだ・研修の後のどこに置くかで分けた本記事の整理です型は、受講者の基礎の差・研修の回数・研修の後に質問を受ける人がいるかで選びます 。1つに絞らず、2つを重ねてもかまいませんeラーニングと研修の組み合わせ方を社内で検討するなら、研修内容と導入事例を、まとめて確認する からご確認いただけます。
研修内容と導入事例を、まとめて確認する
自社の課題を聞いてもらいながら、社内での活用例の一部や助成金の概算を確かめたい場合は、初回無料体験講座 もあります。
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出典・注記
検索結果の観察は、「生成ai eラーニング」の検索上位20件を2026年10月3日に取得した記録（ラッコキーワードの見出し抽出）によります。件数は取得時点のもので、検索結果は日々変わります Anthropic「Cowork is now Claude」 https://claude.com/blog/cowork-is-now-claude （2026年9月16日公開・2026年10月12日参照）。CoworkとチャットのClaudeへの統合、提供の順番、Enterpriseの管理者へ少なくとも30日前に知らせることによる 事前型・並走型・事後型の3つの型、型を選ぶ3つの基準、教材を選ぶときに見る4点は、本記事の整理 です 研修の形式と、受講前の不安への答え方は、当社の自社情報 です 助成金は、審査で要件を満たした場合に支給されます。本記事は個別の支給を約束するものではありません この記事について
本記事は、法人向けにClaude Codeの研修を提供するDAIJOBUが、生成AIのeラーニングを研修とどう組み合わせれば業務で使われるかを、研修を運営する側の設計から整理したものです。
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16日
最終更新日
2026年10月16日
記事を読んで、気になったことを
自社での活用について相談する 研修内容や費用、導入の進め方について、担当の石井にご相談いただけます。
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