AI研修の社内講師を育てる｜選び方・教材・最初の3回の回し方【2026年】

研修先の企業でよくあるのが、「外部研修は good だったので、次は自分たちでやりたい。ついては一番AIに詳しい若手をそのまま講師にしようと思う」という相談です。正直、このパターンはかなりの確率でつまずきます。AIに詳しいことと、AIを教えられることは、別のスキルなんです。

実際、社内で一番ツールを使いこなしている人が講師をやると、「なんでこれくらい分からないんですか」という空気が受講者に伝わってしまい、2回目から参加者が減る、、、という光景を何度も見てきました。逆に、AIスキルは中の上くらいでも、現場の言葉に翻訳するのがうまい人が講師をやると、研修は驚くほど回ります。

厚生労働省の令和6年度「能力開発基本調査」では、能力開発や人材育成に関して何らかの問題があるとする事業所は79.9%にのぼります。人を育てる仕組みづくりは、ほとんどの会社にとって未解決の課題です。そこにAIという変化の速いテーマが乗るわけですから、講師の人選と教材設計を間違えると、内製研修は初回で失速します。

この記事では、100社以上の企業研修に関わってきた立場から、(1)社内講師の適性の見極め方、(2)講師に渡す教材の粒度、(3)最初の3回で必ず詰まる箇所と対処法を、実務目線で書きます。なお「そもそも内製すべきか外注すべきか」という論点は、AI研修は内製と外注どっち？失敗しない判断ガイドで詳しく整理しているので、判断がまだの方はそちらを先にどうぞ。ここでは「内製すると決めた後」の話に絞ります。

なぜ今、社内講師の育成なのか

まず前提のデータを押さえておきます。総務省の令和7年版情報通信白書によると、業務で生成AIを使用中と回答した日本企業は55.2%、生成AIの活用方針を定めている企業は49.7%（前年42.7%から上昇）です。つまり「使い始めた企業」が過半数に達した一方で、約半数はまだ方針すら定まっていない。この段階で必要なのは、一度きりの外部研修ではなく、社内で継続的に教え続けられる体制です。

外部研修には「最新情報が入る」「設計の質が高い」という強みがありますが、毎月呼ぶにはコストがかかりますし、自社の業務データを使った演習は社内の人間のほうが作りやすい。だから多くの企業が「初期は外部、展開期は社内講師」というハイブリッドに落ち着きます。この移行を成功させる鍵が、社内講師の育成なんです。

もうひとつ、制度面の追い風もあります。国の「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）」は、社内講師（部内講師）が実施する事業内訓練も一定の要件を満たせば助成対象になります（詳細は後述）。講師育成は、費用面でも国の支援に乗せやすいテーマになっています。

社内講師の選び方｜適性の見極め

「AIが一番うまい人」を選んではいけない理由

研修先で講師候補の相談を受けるとき、私はいつも「その人、専門用語を使わずに説明できますか？」と聞きます。AIヘビーユーザーは往々にして、トークン、コンテキスト、RAG、といった用語を無意識に使います。受講者側は初回でつまずくと「自分には向いていない」と心を閉じてしまうので、講師の言葉選びは研修の生死を分けます。

もちろんスキルが低すぎるのも問題です。目安としては「社内で上位2〜3割程度には使えていて、かつ教えることに興味がある人」。トップである必要はまったくありません。

適性チェック表（5項目）

候補者を絞るときは、次の5項目で見てください。◎が3つ以上あれば有力候補です。

ここで見落とされがちなのが4つ目の「継続性」です。講師候補は大抵、現場のエース級です。本人がやる気でも、上長が「本業優先で」と言い出した瞬間に研修は止まります。人選と同時に、講師業務を業務時間として正式に割り当てる（目安：研修1時間あたり準備2〜3時間）ことを、上長込みで合意してください。ここを口約束で済ませた会社は、ほぼ例外なく3回目あたりで開催が途切れます。

何人体制にするか

結論から言うと、最低2名です。1名だと、その人の異動・退職・繁忙で研修が消滅します。メイン講師＋サブ講師（演習サポート・チャット質問対応）の2名体制で始めて、サブが次のメインに育つ流れを最初から設計しておくのが安全です。

講師に渡す教材の粒度｜スライドだけでは回らない

必要なのは「3点セット」

外部研修のスライドをそのまま渡して「これで頼む」とやると、講師は本番で必ず固まります。スライドは情報の骨格でしかなく、「何を話すか」「何を聞かれるか」「何を触らせるか」が抜けているからです。社内講師に渡すべきは次の3点セットです。

• 進行台本：スライド1枚ごとに「話すこと・所要時間・ここで受講者にやらせること」を書いたもの。最初の3回は一言一句レベルの台本でいい
• 想定問答集（FAQ）：「業務データを入れて大丈夫？」「間違った答えが出たらどうする？」など、初回研修で必ず出る質問と回答。20問あれば体感で質疑の大半をカバーできます
• 演習データ：自社業務を模したダミーデータ。実データは使わず、それらしく作ったものを使います（作り方はAI研修ダミーデータの作り方を参照）

カリキュラムの内容そのものは、経済産業省・IPAが公表している「デジタルスキル標準（DSS）」が土台に使えます。2026年4月にver.2.0へ改訂され、生成AI・データ活用まわりの記述が更新されているので、全社員向けの共通リテラシー部分は「DXリテラシー標準」に沿って組むと、我流で偏るリスクを減らせます。カリキュラム全体の組み立て方は生成AI研修カリキュラムの作り方｜社内展開5ステップで詳しく書いています。

教材づくりはAIにやらせる（プロンプト集）

ここが面白いところで、AI研修の教材はAIで作るのが一番速いんです。講師候補に「教材をAIで作る」プロセス自体を経験させると、それがそのまま講師のスキルアップになります。実際に使えるプロンプトを載せておきます。

プロンプト1：進行台本の生成

あなたは企業研修の設計者です。以下のスライド構成をもとに、社内AI研修（90分・受講者は非IT職15名）の進行台本を作ってください。

# スライド構成
（ここにスライドの見出し一覧を貼る）

# 台本の条件
- スライド1枚ごとに「話す内容（話し言葉）」「所要時間」「受講者にやらせる操作」を書く
- 専門用語には必ず一言の日本語説明を添える
- 45分経過時点で5分休憩を入れる
- 冒頭5分は「今日のゴールと、できるようになること」の説明に使う

プロンプト2：想定問答集の生成

社内の生成AI研修（対象：営業・経理・総務の非IT職）で、受講者から出そうな質問を30個挙げ、それぞれに社内講師が答えるための回答案を作ってください。

# 条件
- 「セキュリティ・入力してよい情報」「回答の正確性」「業務のどこに使えるか」「操作の詰まり」の4カテゴリに分ける
- 回答は3文以内、断定できないものは「情報システム部門に確認します」と逃がす
- 当社の社内ルール（後述）と矛盾する回答はしない

# 当社の社内ルール
（ここに自社のAI利用ガイドラインの要点を貼る）

プロンプト3：部門別演習の生成

生成AI研修の演習問題を作ってください。

# 前提
- 受講者：経理部門 8名（生成AIはほぼ初めて）
- 使用ツール：（自社で契約しているAIツール名）
- 演習時間：20分×2本

# 条件
- 演習1は「1回のプロンプトで完了する簡単なもの」（例：文章の要約・書き直し）
- 演習2は「プロンプトを2〜3回改善して精度を上げるもの」
- 実在の取引先名・金額は使わず、架空のダミーデータを演習内に含めて出力する
- 各演習に「うまくいったかを判断する基準」を付ける

最初の3回の回し方｜詰まる箇所は決まっている

社内講師のデビュー戦から3回目までは、詰まるポイントがほぼパターン化されています。逆に言えば、事前に潰せるということです。

第1回：教えるな、触らせろ

デビュー戦の講師は不安から「説明を厚くする」方向に逃げがちです。でも第1回の成否は説明の質ではなく、受講者全員が手を動かして「お、動いた」と思えるかで決まります。講義：演習は3：7が目安。講師には「第1回は授業ではなく、体験会の司会だと思ってください」と伝えると肩の力が抜けます。

それから、ライブデモは必ず一度は変な出力が出ます。ここで固まる講師と、「ほら、こういうことが起きるんです。だから確認が必要なんですね」と教材にしてしまう講師で、受講者の信頼が大きく変わります。台本に「デモ失敗時の切り返しセリフ」まで書いておくのがおすすめです。

第2回：質疑のコントロールを覚える

第2回になると受講者が慣れてきて、質問が増えます。これは良い兆候ですが、社内講師には外部講師と違う難しさがあります。受講者が同僚なので、「その質問、会議で言ってたあの件ですよね」と個別業務の相談会になりやすいんです。全体の学びにならない質問は「後で個別に話しましょう」と切る判断を、講師に事前に許可しておいてください。この”切ってよい”という許可があるだけで、講師の心理的負担は大きく下がります。

プロンプト4：質疑の振り返り（研修後に講師が使う）

以下は本日の社内AI研修で出た質問のメモです。次の3つに分類し、それぞれ対応案を出してください。

1. FAQに追加すべき質問（次回以降も出そうなもの）→ 回答案も作る
2. 社内ルールの整備が必要な質問（講師では答えられないもの）→ 確認先の部門を提案
3. 個別業務の相談（研修では扱わないもの）→ 個別フォローの要否

# 質問メモ
（ここに当日の質問を箇条書きで貼る）

第3回：中だるみ対策は「上長を巻き込む」

3回目の壁は、講師の力量問題ではなく組織の問題です。研修が「業務の合間の任意イベント」扱いだと、繁忙を理由に人が減ります。対策はシンプルで、第3回を「学ぶ回」ではなく「成果を見せる回」に変えること。各自が業務で試した結果を1分ずつ共有し、上長が同席する。これだけで出席率と宿題実施率は目に見えて変わります。研修後の定着設計についてはAI研修フォローアップ設計ガイドも参考にしてください。

プロンプト5：受講者アンケートの分析（第3回後に使う）

社内AI研修3回分の受講者アンケート結果を貼ります。社内講師の改善のために、次を出力してください。

1. 講師の進行への評価で「続けるべき点」上位3つ
2. 「変えるべき点」上位3つと、具体的な改善アクション
3. 受講者の理解度がばらついている箇所（自由記述から推測）
4. 第4回以降のテーマ候補3つ（要望の多い順）

# アンケート結果
（ここにアンケートの集計・自由記述を貼る）

4回目以降：講師を孤立させない仕組みをつくる

最初の3回を乗り切ったあと、意外と多いのが「講師が一人で抱え込んで消耗する」パターンです。質問対応が研修外の時間にも流れ込み、気づけば講師が社内のAIヘルプデスク化している、、、という状態ですね。これを防ぐには、次の3つを4回目までに整えておきます。

• 質問の受け口をチャットに一本化する：講師個人へのDMではなく、専用チャンネルで受ける。他の受講者の学びにもなり、講師の負担も分散します
• FAQを「生きた文書」にする：研修のたびに想定問答集へ追記し、まず受講者自身がFAQを引く文化をつくる
• 講師の学び直し時間を確保する：月2〜3時間でいいので、講師自身が新機能を試す時間を業務としてブロックする。教える人が一番学べていない、という逆転が起きると研修の鮮度が落ちます

受講者側の定着施策とあわせて設計したい方は、生成AI研修が社内に定着しない本当の理由と解決策も参考になるはずです。

【要注意】社内講師育成の失敗パターン4つ

研修先で実際に見てきた、ありがちな失敗と修正の方向です。

失敗1：エースに丸投げする
❌「一番AIに詳しい君に任せた。教材も自分で作って」
⭕ 教材の初版は会社側（または外部パートナー）が用意し、講師は「進行」に集中させる。教材づくりと講師デビューを同時にやらせると、どちらも中途半端になります。

失敗2：講師業務が”ボランティア”扱い
❌「業務に支障のない範囲でお願いね」
⭕ 講師業務を業務として工数配分し、評価項目にも入れる。人事評価に乗らない仕事は、繁忙期に真っ先に削られます。

失敗3：初回から大人数・全部門でやる
❌「せっかくだから全社員80名を集めて一気に」
⭕ 初回は10〜15名の1部門から。講師の習熟にも受講者の演習フォローにも、少人数のほうが圧倒的に有利です。うまく回った型を他部門に横展開します。

失敗4：教材を作りっぱなしにする
❌「去年作った教材があるからそれで」
⭕ 生成AIはツールのUIも機能も数ヶ月で変わります。研修のたびにスクリーンショットと手順を確認・更新する時間を、講師の工数に最初から含めておく。ここをサボると「画面が教材と違う」で第1回が崩壊します。

費用面：社内講師の研修も助成金に乗せられる

内製化のコストメリットを最大化するなら、助成金の活用も検討してください。厚生労働省の「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）」は、令和4〜8年度の期間限定制度で、中小企業の場合は経費助成75%、賃金助成1人1時間あたり1,000円です（令和8年5月14日版パンフレット時点）。

社内講師の育成という文脈で重要なポイントは2つあります。

• 講師候補に外部研修を受けさせる費用：事業外訓練として、要件を満たせば経費助成の対象になります。経費助成の限度額は中小企業で1人1訓練あたり30万〜50万円（実訓練時間10時間以上〜200時間以上の区分による）
• 社内講師（部内講師）が実施する事業内訓練：こちらも助成対象になり得ますが、部内講師にはOFF-JT講師要件があります。「該当分野の指導員・講師経験3年以上」「実務経験10年以上」「職業訓練指導員免許」「ITSSレベル3・4／DSS-Pレベル3・4の資格取得者」等のいずれかに該当する必要があり、育てたての講師では満たせないケースが多い点に注意してください。また事業内訓練は通学制・同時双方向型の通信訓練のみ対象で、eラーニング形式は対象外です

要件は改正が入ります（令和8年4月8日には設備投資加算が新設されました）。申請前に必ず厚生労働省の最新のパンフレット・支給要領を確認し、管轄の労働局に相談してください。制度の全体像は事業展開等リスキリング支援コース実務ガイドにまとめています。

まとめ：講師が育つと、研修は「イベント」から「仕組み」になる

ポイントを振り返ります。

• 講師は「AIが一番うまい人」ではなく「翻訳・正直さ・業務理解・継続性・失敗耐性」で選ぶ。最低2名体制
• 渡す教材は進行台本・想定問答集・演習データの3点セット。スライドだけでは本番で固まる
• 第1回は環境トラブル、第2回は質疑の脱線、第3回は中だるみ。いずれも事前に潰せる
• 講師業務は工数と評価に正式に組み込む。ここを曖昧にした内製研修は3回で止まる
• 費用は事業展開等リスキリング支援コース等の活用を検討。ただし部内講師要件は要確認

外部研修は「点火」、社内講師は「継続燃焼」です。最初の3回を乗り切った講師は、その後どんどん自走します。まずは適性チェック表で候補者を2名、今日リストアップするところから始めてみてください。

よくある質問

Q. 社内講師の育成期間はどれくらい見ればいいですか？

A. 教材が揃っている前提なら、準備1ヶ月＋実践3回（約2〜3ヶ月）が目安です。ゼロから教材も作る場合はさらに1〜2ヶ月上乗せしてください。焦って教材なしでデビューさせるのが一番の遠回りです。

Q. 講師候補が「自信がない」と尻込みしています

A. 正常な反応です。むしろ「余裕です」と言う候補者のほうが要注意だったりします。第1回は外部講師やAIに詳しい役員が同席してQ&Aだけ引き受ける「補助輪つきデビュー」にすると、心理的ハードルが大きく下がります。

Q. 内製に切り替えたら外部研修はもう不要ですか？

A. 完全内製はおすすめしません。生成AIは変化が速く、社内講師だけだと情報が古くなります。年1〜2回は外部の研修やアップデート講座を入れて、社内講師自身の学び直しの機会にするのが現実的です。内製と外注の使い分けはこちらの判断ガイドをどうぞ。

参考・出典

• 厚生労働省「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）」（参照日：2026年7月31日）
• 厚生労働省「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）のご案内（詳細版）」令和8年5月14日版（参照日：2026年7月31日）
• 経済産業省「デジタルスキル標準ver.2.0（DSS ver.2.0）を公表します」2026年4月16日（参照日：2026年7月31日）
• 総務省「令和7年版 情報通信白書｜企業におけるAI利用の現状」（参照日：2026年7月31日）
• 厚生労働省「令和6年度 能力開発基本調査」（参照日：2026年7月31日）

著者プロフィール
佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

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