大手通信グループ
企業規模 連結従業員5万人以上
AI活用ワークショップ
新規事業領域で、生成AIを業務アイデアやプロトタイプへ落とし込む実践型ワークショップを実施しました。
- 実施単位新規事業領域
- 形式ワークショップ形式
4,000 名以上の支援実績
85 %の受講者満足度
10 社以上の上場企業導入
※当社実績の社内集計（集計期間：2024年2月〜2026年3月）。算出基準は本ページ末尾の注記参照。
上場企業を含む100社以上が、研修・導入で活用しています
Training
研修事例
大企業・大規模組織での支援実績
全社規模の大きさと、実際に研修・支援を行った対象部門や受講人数を分けて掲載しています。
大手エネルギーグループ
企業規模 連結従業員3万人以上
生成AI・Copilot活用セミナー
生成AIの基礎から、文書作成や日常業務での活用までを、座学とハンズオンで段階的に扱いました。
- 実施単位受講者 15名
- 形式3時間 / 対面
大手ITプラットフォーム企業
企業規模 連結従業員2,000名以上
AIエージェント・Claude Code導入支援
AI推進領域で、業務への生成AI導入と開発活用を継続的に支援。実務で使うための設計と定着を伴走しました。
- 実施単位AI推進領域
- 形式継続支援
※企業規模はグループ連結従業員数を丸めた区分で、研修・支援の参加人数とは異なります。
詳細事例
SANGO株式会社
AIエージェント業務自動化研修 / Claude Code活用
月10〜16時間 定型業務をほぼゼロに 2026.07.28 / 07.30 / 08.04
Challenge
AIの使い方が、調べもの・要約・簡単な文章やデータの作成といった補助的な範囲にとどまっていました。SEO記事の制作、請求書処理、総務データの確認・転記といった、毎月繰り返し発生する定型業務が人の手作業のまま残っていました。
Approach
全3日間・15時間を段階に分け、1日目はClaude Codeの基礎と安全の線引き、2日目は実際の業務をそのままAIで回す、3日目はそれを自動で走らせる仕組み、という順で組み立てました。2日目の題材は受講者ご自身が挙げた業務から選び、演習はすべて仮想企業の材料で行っています。
- DAY 01AIエージェントの基礎と、安全の線引き生成AIとAIエージェントの違い、リスクの整理、フォルダごと渡して仕事をさせる、頼み方の7要素
- DAY 02実際の業務を、そのままAIで回す請求書処理、1社を深掘りした提案資料、SEO記事の構成〜公開前チェック、うまくいった1本を型として保存
- DAY 03人が動かさなくても、仕事が進む状態にする自動化の5段階、きっかけでの自動起動と定期実行、止める条件と人が見る箇所
公開できる到達点
研修内容・数字の記録を見る月10〜16時間の定型業務がほぼゼロに。SEO記事の制作、請求書処理、総務データの管理を自動で走る仕組みへ置き換え、記事の制作量は2〜3倍以上に。研修終了から約2週間で実運用に入りました（数値は受講企業ご自身による申告値）。
株式会社ダブルブリッジアドバイザリー
0から学ぶ生成AI研修 / 講義＋ハンズオン
計12時間 3日間・各4時間 2026.06.29 / 07.02 / 07.03
Challenge
普段は各クライアントの現場で働く11名が、一堂に会して学ぶ機会をつくること。マーケティング・人材・M&Aと異なる業務領域でも使える、生成AI活用の共通基盤が必要でした。
Approach
基礎説明だけで終わらせず、各自の業務を題材に手を動かす対面集中形式で設計。ChatGPT、Claude、Claude Code、Gemini、NotebookLMを扱い、プロンプトから実務フローへの組み込みまで段階的に進めました。
- DAY 01生成AIの基礎と業務活用の全体像リテラシー、部門別活用例、プロンプトの基本、文書作成・要約演習
- DAY 02プロンプト応用と業務への落とし込み業務別プロンプト設計、最新ツール、リスク管理と社内ルール
- DAY 03実務フローへの組み込みと総合演習複数ユースケースの実践、成果共有、運用・テンプレート設計
公開できる到達点
11名が同じ土台で生成AIを業務に使い始められる状態を整備。2026年9月には、実業務を持ち込む第2回「AIエージェント実践編」を実施予定です。
研修内容・全カリキュラムを見る「メンバーは普段それぞれの現場におり、全員が集まって何かを学ぶのは今回が初めての取り組みでしたが、本当に良い機会になりました。若いメンバーが多く、生成AIやClaude Codeとの相性も良いと感じています。」
東洋美術学校
生成AI研修 全3コース・6日間 / AIエージェント・クリエイティブ
全6日間 3コース・各2日間（対面） 2026.04.02 – 04.28
Challenge
授業設計や学生作品の講評、学校説明会の案内、Web制作、映像制作まで幅広い教職員の業務で、生成AIを「調べる・要約する」以上に使い分けられる状態にすること。2025年4月の教職員向けオンライン研修（ChatGPT実務）を起点に、本格研修へ進みました。
Approach
全3コース・6日間の対面研修として設計し、コースの間に実務で試す期間を配置。題材は学校説明会の案内文や学生作品の講評、シラバスなど学校業務そのもの。コース2以降はClaude Code／Claude Cowork、Manus、Midjourney、動画・音楽生成AIまで扱いました。
- COURSE 010から学ぶ生成AI研修プロンプト設計、業務用カスタムAI、最新ツールの使い分け、自分の資料を読ませる（RAG）
- COURSE 02AIエージェント特化生成AI研修Claude Code／CoworkでWebページ制作、Midjourney応用、Manusで業務リサーチ・自動化
- COURSE 03デザイン特化生成AI研修画像生成の商用利用と著作権、LP制作・公開、動画・音楽生成で30秒ショートムービー
公開できる到達点
研修内容・取り組みの記録を見る受講者が研修の中で、学生ポートフォリオの添削AIや学内向け回答ボットを自作し、Claude Code／CoworkでのWebページ制作、Manusでの業務自動化を自身の操作で実行するところまで到達。研修後もAI活用の相談・提案のやり取りが続いています。
フジ物産株式会社
0から学ぶ生成AI研修 全4回・12時間 / 生成AI活用
全4回・12時間 対面2回＋オンライン2回（新入社員3名） 2026.06.22 – 06.26
Challenge
入社初期の段階から生成AIを業務の前提スキルとして身につけてほしい一方、「何から教えるか」「配属先の実務にどう落とすか」が定まっていませんでした。ChatGPTやGeminiの基本利用にとどまり、社内での使い方のルールや業務に組み込む型がない状態からのスタートです。
Approach
全4回・各3時間を段階に分け、生成AIの仕組みとリスクの線引き、プロンプト設計、最新ツールと社内ルールの考え方、複数ツールの比較と業務フロー設計、の順で組み立てました。第1回・第2回は本社会議室での対面、第3回・第4回はオンライン（同時双方向型）です。演習は営業・総務・管理部門の定型業務を題材にしています。
- DAY 01生成AIの全体像と、安全に使うための線引き仕組み・できること／できないこと・注意点、部門別ユースケース、業務文書の作成・要約・整理の演習
- DAY 02プロンプトの基本構造と、精度を上げる技術役割・条件・出力形式、プロンプトエンジニアリング応用、業務別プロンプト設計ワーク
- DAY 03–04最新ツール・社内ルールと、業務フロー設計検索拡張・自動化・連携系ツール、リスク管理と社内ルール、ChatGPT／Gemini／Claudeの比較と出力検証、業務フロー設計ワーク
公開できる到達点
研修内容・実施の記録を見る新入社員3名が、配属前の段階で生成AIを業務に使うための基礎（仕組み・注意点・プロンプトの型）を身につけ、複数ツールの出力を見比べて検証する見方と社内ルールの考え方を共有。研修後は、配属先の業務を題材にした発展編へ進める設計にしています。
講演・教育プログラム
大学・学会で実施した、生成AIと起業・教育をテーマとする講演プログラムです。
Advisory & Build
顧問・AIエージェントの導入・実装事例
AI顧問による社内実装、商談準備AI、受発注業務の自動化、
業務エージェントの運用基盤まで、支援内容と導入効果を紹介します。
株式会社Saiteki
9か月以上の伴走で、20件以上の業務自動化を社内で内製化
AI駆動開発の標準化、ナレッジ基盤、エンジニア育成を月次で支援。ツールの導入支援に留まらず、企画・デザイナー・エンジニアの横断運用へつなげました。
9か月以上継続伴走
20件以上自動化を内製化
継続中2026年6月時点
- 設計ドキュメントからのコード生成・差分レビューを標準化
- FAQ・テンプレート・成果物を集約したナレッジ基盤を構築
- 月次勉強会、随時相談、AIニュースレポートを継続提供
商談準備AI
企業リサーチから、商談用スライド出力までを一気通貫で自動化
会社名を入力すると、公開情報を横断して事業・財務・課題仮説を整理し、出典付きの商談資料を生成するPoCです。動くデモまで公開しています。
約10分ドラフト生成
8枚前後分析スライド
PDF / PPTX2形式で出力
- 有価証券報告書・公式IR・ニュース等を横断リサーチ
- 各スライドに出典URLを付与し、人が原典確認できる設計
- 登録・ログイン不要のPoCデモを公開
中小製造業（匿名）
受注対応を段階的に自動化し、1日約3時間から約1時間へ
IT専任者がいない企業で、受注メールの確認、在庫照合、納期回答案の作成を段階的に自動化。人の最終確認を残して運用し、定型案件から対象を広げました。
120件月平均受注数
約67%対応時間を削減
3か月測定期間
- Gmail・ChatGPT API・Googleスプレッドシート・Slackを連携
- 回答案を担当者へ送り、人が確認してから返信する運用で開始
- 2025年10月〜2026年1月の日次所要時間ログで導入前後を比較
AIエージェント導入支援
権限・検証・監査まで含めて、業務エージェントを運用可能に
自社運用と顧客プロジェクトで、業務ツール連携と自動化フローを構築。外部送信の承認、機密情報の扱い、停止条件、監査ログまで含めて設計します。
30件以上ツール連携
50件以上自動化フロー
80%平均工数削減率
- Slack・Google Workspace等とのツール連携
- 出力検証、人間承認、停止条件を含むハーネス設計
- 運用ログをもとに品質と対象範囲を継続改善
実物はこちらから: 稼働中のAI社員62体と成果物サンプル ／ 会社紹介資料（25枚・PDF） ／ 無料AIツール
※掲載画像は各支援内容を表した生成イメージであり、顧客現場の実写ではありません。匿名事例では守秘義務に配慮して社名・業種・数値の一部を加工しています。複数案件の数値は自社運用および顧客プロジェクトの社内集計（2025年1月〜2026年3月）で、工数削減率は導入前後の自己申告ヒアリングに基づく参考値です。結果は環境により異なります。
AI Agents
AIエージェント開発の実績
社内文書の検索から、電話の一次対応、議事録、帳票の読み取り、検査、需要予測、図面検索まで。
研修で扱う「使う側」だけでなく、業務の中で毎日動くエージェントをつくっています。
社内FAQエージェント｜サービス業（匿名）
「誰に聞けばいい」が無くなり、規程の質問は出典つきで即答
社内規程・業務マニュアル・過去の問い合わせ履歴を取り込み、Slack で質問すると根拠の文書を示して答える社内 FAQ を構築しました。答えられない質問は担当者へ回し、その回答を次回の学習データに戻す運用です。
- 社内規程・業務マニュアル・過去の問い合わせ履歴を取り込み、閲覧権限ごとに検索できる範囲を分ける
- Slack で受けた質問の意図をくみ取り、該当する文書の箇所を探して回答案を組み立てる
- 回答には出典（文書名・該当箇所）を必ず付けて返す。根拠が無い質問は答えない
受電エージェント｜サービス業（匿名）
営業時間外の電話も取りこぼさず、用件と緊急度を文字で担当者へ
着信を AI が受け、用件・折り返し先・緊急度を聞き取って、文字起こしと要約を担当者の Slack と管理表へ届ける仕組みです。予約や定型の問い合わせは AI が完結し、判断が要る内容は人へ引き継ぎ、AI は約束をしません。
- 着信を受け、用件・折り返し先・緊急度を台本どおりに聞き取る（営業時間外と混雑時のあふれ呼が対象）
- 通話を文字起こしし、用件と急ぎの度合いを要約。営業時間や予約受付など定型の質問は AI が答える
- 要約と文字起こしを担当者の Slack と管理表へ届ける。急ぎは別に通知し、折り返し先と希望時間帯を残す
議事録エージェント｜全社共通（匿名）・当社でも「議事録係」として毎日稼働
会議が終わった直後に、決定事項と宿題つきの議事録が届く
録音の文字起こしから決定事項・宿題・担当・期限を抜き出し、議事録の形に整えて参加者へ届ける仕組みです。社内の用語集と人名リストで誤変換を抑え、主催者が確認してから共有するので、AI が勝手に送ることはありません。
- 入力: Zoom・Teams の録音や録音機の音声を共有ドライブに置く。予定表から参加者と議題も読み取る
- 処理: 文字起こしを用語集と人名リストで直し、決定事項・宿題・担当・期限・保留を抜き出す
- 出力: 議事録を Google ドキュメントに作り、要約と宿題の一覧を Slack の会議チャンネルへ下書きで置く
帳票処理エージェント｜経理・バックオフィス部門（匿名）
経理の手入力を減らし、請求書・納品書を確認つきで管理表へ転記
取引先ごとに書式が違う紙と PDF の請求書・納品書を読み取り、日付・金額・品目・取引先を抜き出して管理表と会計ソフトへ転記します。読み取りに自信がない項目だけ色を付けて人が確認し、確定と支払いの判断は人が行います。
- 入力: Gmail の添付と共有フォルダに届いた請求書・納品書（紙のスキャン・PDF）を自動で取り込む
- 処理: 日付・金額・品目・取引先・支払期日を抜き出し、取引先マスタと発注データに照合して差異を出す
- 出力: 管理表と会計ソフトへ転記案を入れ、確信度の低い項目と金額の食い違いに色を付けて担当者へ知らせる
検査補助エージェント｜製造業（匿名）
検査員の見落としを減らす。傷・欠け・異物の疑いを AI が先に拾う
ライン上の製品写真から傷・欠け・異物の疑いを AI が先に拾い、印を付けて検査員へ回します。AI が出すのは疑いまでで、合否は検査員が決め、その判定を学習に戻して精度を上げていく設計です。
- 入力: ライン上のカメラが撮った製品写真を、ロット・工程・撮影時刻とひもづけて取り込む
- 処理: 学習した良品・不良品の例と見比べ、傷・欠け・異物の疑いがある箇所に印を付ける
- 出力: 疑いのある写真だけを検査員の画面と Slack に回し、疑いの理由を短く添える
需要予測エージェント｜小売・卸業（匿名）
発注量の目安が根拠つきで毎週届き、担当者は判断に集中できる
過去の販売実績に天候・曜日・催事・価格を加えて品目ごとの需要を予測し、翌週の発注量の目安と根拠を担当者へ出します。最終の発注量は担当者が決め、実績との差を毎週見て予測を直します。
- 入力: 販売実績・天候予報・曜日・催事・価格の変更を毎晩取り込む（対象は【対象品目数】品目）
- 処理: 品目ごとに翌週の需要を予測し、前週・前年同週との差とその理由を付ける
- 出力: 発注量の目安と根拠を発注表と Slack に出す。自信の低い品目には印を付ける
図面検索エージェント｜製造業（匿名）
最新版と改訂履歴がすぐ出る。部品名や仕様で図面を横断検索
散らばっていた図面（PDF・CAD 出力）を取り込み、図番・部品名・材質・仕様を読み取って横断検索できるようにしました。最新版と改訂履歴を 1 画面で出し、似た図面の候補も示すので、過去の設計を探す時間が減ります。
- 共有フォルダの図面（PDF・CAD 出力）を取り込み、図番・部品名・材質・仕様・改訂記号を読み取る
- 読み取った項目を検索キーにし、Slack や検索画面からの部品名・仕様・材質での横断検索に応える
- 最新版と改訂履歴を 1 画面に整理し、似た図面の候補を一致した項目の根拠つきで出す
株式会社Uravation｜AI 社員 62 体
自社では 62 体の AI 社員が毎日働き、外部への送信・公開は 100% 人が承認
お客様向けに構築する前に、まず自社で毎日回しています。社内窓口・広報・メディア運営・営業サポート・経理・監視・開発・経営企画・人事研修の 9 部門で、名前と担当業務を持つ AI 社員が業務を分担しています。
- 稼働の一覧と組織図、成果物サンプルを公開
- ジョブ 250 本以上が常時稼働（当社集計）
- 警告には拾う人を決め、監視そのものも監視
7 種すべての詳細: AIエージェント開発実績（一日の動き・成果物の再現・納品範囲）
※守秘義務に配慮し、社名・業種・数値の一部を伏せています。図解は各エージェントの流れを表した生成イメージです。AI は「疑い・目安・案」を出し、合否・発注・外部送信は人が行う設計を共通にしています。
TALK TO US
同じ課題をお持ちなら、
まずは30分ご相談ください。
事例と同じメンバーが、貴社の業種・体制に合わせた進め方を無料でご提案します。
1営業日以内にご返信します。売り込みは行いません。
ON-SITE
現場の様子
大型展示会から大学、自治体、企業研修まで。実際の登壇・研修の様子です。
SEMINAR 金融機関主催の会員企業向け生成AIセミナーでの基調登壇（京都・2025年7月） 
EVENT SHIFT AIイベントでの生成AI活用についての登壇 
SEMINAR 生成AI活用セミナーでの登壇の様子（京都） 
SEMINAR セミナー会場の様子。参加者のスマホと連動したQ&Aを実施 
AI EXPO（幕張メッセ）での登壇 
LECTURE 大学での生成AI講義の様子 
早稲田大学での生成AI講義 
SEMINAR 日経ビジネススクール 生成AI活用講座（講座サムネイル） 
研修会場
※掲載の写真・ビジュアルは、いずれも当社が実際に実施した研修・講演・登壇および関連会場・講座に関するものです。
Authority
メディア・登壇
代表 佐藤傑による講演・メディア連載・登壇実績です。
Social
SNS運用実績
海外AI SaaS企業の日本市場向けX（Twitter）アカウント運用を代行。
※実績数値は当社実績の社内集計です（集計期間：2024年2月〜2026年3月、最終更新日：2026年3月5日）。累計支援実績は研修・ウェビナー・セミナー等の延べ参加人数。受講者満足度は研修後アンケート（5段階）で「4・5」を選択した割合。上場企業導入実績は契約または研修実施社数。
※SNSフォロワー数は各アカウントのユニークフォロワー（公開表示値）を当社が確認したものです。成長値は運用開始時点と記載時点の差分。
※受講者の声は個人の感想です。結果は環境により異なります。
VOICES
受講者・クライアントの声
「研修前はAIを「サポートメンバー」として調べものや要約に使う程度でしたが、研修後はAIの使い方が「調査」から「自動化」へ変わりました。SEO記事の制作や請求書処理を業務フローごとAIに組み込み、AIが業務を前に進める「主役・エース」になったと感じています。」
「新規事業の開発がより進む。AI活用の社内の推進にもなるし、MVPの開発以外の多くの事業で役立つと感じた。」
「生成AIを活用することで、少人数で成果を最大化できる。」
「実務により直結する生成AIの活用法を学びたいです。次回もよろしくお願いいたします。」
「今までメール文章を添削するなど簡単な内容でしか活用できませんでしたが、プロンプトの作成・活用方法を学ぶことで様々な使い方があることを知りました。法人訪問時の仮説立てや、訪問後の部下へのフィードバックに活かせます。」
「AIを活用する業務とそうでない業務の区別をすることで、効率化を図れるイメージができた。日々の業務の棚卸をおこない、特に頻度の多い業務のAI活用を実践していきたい。」
「良いパターンのプロンプト入力を教えて頂いたので、課内にて共有致します。」
「これまでも同様のセミナーを受けたことがありますが、間違いなく一番濃密で実用的な講座でした。実際に活用しているからこそ伝えられる内容だと感じました。」
「Claude Codeって「難しいもの」だと思っていましたが、「難しくないもの」だとわかりました。」
「充実した二日間でした。私も社内に普及できるよう、まずは自ら手を動かして取り組みます。」
「豊富な事例も含め、Codexの使い方の基礎から非常に分かりやすい研修でした。しっかりと復習して、自身の業務への活用に生かしたいと思います。」
「AIに関する情報が多いなか、ユース別に使いわけを整理してくださったのが、すごく分かりやすかったです。どのツールを使っていけばよいか、よく分かりました！」
※ 当社主催講座・研修の受講後アンケートおよび掲載承認済みコメントから抜粋（長さのみ調整・匿名は掲載同意の範囲・導入事例インタビュー由来の声は要約）。個人の感想であり、成果を保証するものではありません。
FAQ
よくある質問
Uravationの研修はどのような業種に対応していますか？
IT・通信・エネルギー・製造・教育・HR・金融など幅広い業種に対応しています。東証プライム上場企業から中小企業、教育機関まで、累計4,000名以上の支援実績があります。業種・職種別にカリキュラムをカスタマイズできるのが特徴です。
研修後の継続支援はありますか？
継続支援が必要な場合は、研修とは別契約のAI顧問をご案内します。定例なしのチャット型と、定例付き伴走があります。料金とプランはAI顧問のサービスページでご案内しています。研修終了後に自動で移行・課金されることはありません。
研修効果の測定方法は？
研修目的に合わせ、理解度チェック、演習成果物、受講後アンケート、一定期間後の活用状況ヒアリングなどを組み合わせます。満足度85%は研修後アンケートで5段階中「4・5」を選択した割合の社内集計です。個社の削減率やROIは、測定条件が明確な場合にのみ掲載します。
他のAI研修会社との違いは何ですか？
Uravationの特徴は、研修だけでなくAI開発・AI顧問を一気通貫で提供できる点です。プログラム設計・品質監修と当日の研修運営を分担し、ChatGPT・Claude・Copilot・Geminiなどを実務課題に合わせて扱います。研修後は、AI顧問や開発支援へ接続して活用定着まで伴走できます。