AIリテラシー研修は外注すべき？社内設計との違い・判断基準を徹底解説

生成AIの業務活用が本格化する中、「AIリテラシー研修」の導入を検討する企業が急増しています。その中でも特に多いのが、「研修を外注すべきか、社内で設計すべきか」という判断に迷う声です。

「外部に依頼すべきか？それとも自社で設計すべきか？」
「そもそも社内に設計できる人材がいない…」
「どちらが効果的なのか判断できない…」

といった声が多く聞かれます。

実はこの“外注か内製か”という選択こそが、研修効果の成否を大きく左右します。

本記事では、外注・社内設計それぞれの特徴と向き不向きを整理したうえで、判断に迷ったときの選び方まで丁寧に解説します。

組織に合った方法でAIリテラシーを定着させるために、まずは自社に合った進め方を見極めるところから始めましょう。

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AIリテラシーについて定義を詳しく知りたい方には以下の記事がとてもおすすめです。
▶︎　AIリテラシーとは何か｜育て方・研修設計・定着支援まで企業向けに徹底解説

まず押さえるべき“AIリテラシー研修”の基本構造とは

なぜ今、AIリテラシー研修が求められているのか

生成AIツールが急速に普及する一方で、「使い方はわかっても、使いこなせない」「リスクが怖くて業務活用に踏み切れない」といった現場の課題が浮き彫りになっています。

特に、全社員が一定レベルのAI理解を持たなければ、導入しても業務効率や競争力にはつながりません。

このような背景から、単なるツールの習熟ではなく、“活用の前提となる思考力・判断力”を育てる研修＝AIリテラシー研修が注目されています。

研修設計に必要な3つのステップ（設計・実行・定着）

AIリテラシー研修は、以下の3段階を踏まえて設計されるべきです。

1. 設計（Plan）：自社に必要なリテラシーの定義、対象者ごとのゴール設定
   
2. 実行（Do）：実施形式（座学・ワークショップ）や講師選定
   
3. 定着（Fix）：研修後のフォロー、業務プロセスへの落とし込み
   

特に定着フェーズの設計を怠ると、「やって終わり」の研修になってしまいます。

この部分をどれだけ意識できるかが、外注か社内設計かを選ぶ際の重要な判断材料となります。

実務活用につながる研修の条件とは？

単なる知識習得型ではなく、現場の業務フローと紐づいた内容設計が必須です。

• 自社の業務例をもとにしたプロンプト設計演習
  
• 部門別の課題を起点とした活用ケースの検討
  
• 成果物のレビュー／フィードバック体制の整備　など
  

こうした「汎用＋自社適用」の2層構造で設計された研修こそが、AIリテラシーを“自分ごと化”させ、定着につながります。

🔗関連記事：
👉 AIリテラシー研修、こう作ると失敗する｜人事・教育担当が陥りがちな3つの落とし穴

AIリテラシー研修は外注と社内設計でどう違う？5つの軸で徹底比較

AIリテラシー研修を実施するにあたって、外注と社内設計ではアプローチも成果も大きく異なります。

以下の5つの観点から、それぞれの違いを整理してみましょう。

① 専門性｜誰が教えるか、どこまで深く扱えるか

比較軸	外注型研修	社内設計型研修
講師	AI専門の外部講師・実務家	社内の担当者（情シス・DX推進）など
コンテンツの深さ	幅広い業界事例・技術背景までカバー可能	自社課題に即した具体例中心

🔍ポイント：外注は“知の引き出し”が豊富で、最新トレンドにも対応しやすい一方、内容のカスタマイズには限界がある場合も。

② カスタマイズ性｜自社課題へのフィット度

比較軸	外注型研修	社内設計型研修
内容の柔軟性	汎用カリキュラムが中心。部分的な調整のみ可	組織課題や業務フローにあわせて自由に設計可
対象の粒度	全社横断的な基礎研修向き	部署別・職種別に特化しやすい

🔍ポイント：「AIはわかるけど自社には合わない」とならないよう、研修と業務の接続設計が重要。

H3：③ 実施スピード｜短期導入か、時間をかけて設計するか

比較軸	外注型研修	社内設計型研修
開始までの期間	1〜2週間程度でスタート可能	調整・設計で数週間〜数ヶ月かかることも
運営工数	講師・日程調整だけで完結する場合も多い	設計・資料作成・講師アサインが必要

🔍ポイント：「まずはやってみたい」という初動には外注が有利。一方、長期施策なら自社で腰を据えて設計した方が再現性が高い。

④ 継続性｜スポットで終わるか、文化として根づくか

比較軸	外注型研修	社内設計型研修
実施回数	単発・短期シリーズが多い	継続的な育成体制が築ける
社内ノウハウ蓄積	講師に依存しがち	設計・実施スキルが社内に残る

🔍ポイント：「知識のインポート」だけで終わらせず、習慣化／仕組み化を視野に入れる必要あり。

⑤ コスト構造｜初期費用・工数・長期的な投資対効果

比較軸	外注型研修	社内設計型研修
金銭的コスト	講師費用・研修設計費が発生	担当者の工数が最大のコスト要因
長期的視点	スポット対応が多く、繰り返し費用が発生	社内資産化すればコストは逓減傾向

🔍ポイント：単発で見れば外注の方が費用がかかるように見えますが、「設計・定着まで含めたROI」で考えることが大切です。

総括：選ぶべきは「正解」ではなく「自社に合った進め方」

• 「まず全社で最低限の理解を揃えたい」→ 外注からのスタートが◎
  
• 「社内でじっくり文化として定着させたい」→ 社内設計＋部門別展開が◎
  
• 「判断がつかない…」→ 次章の向き不向きチェックリストをご覧ください！
  

AIリテラシー研修を外注すべき企業の特徴とは？

「自社設計と外注、どちらがよいのか判断が難しい…」という声は少なくありません。

ここでは、外注によるAIリテラシー研修が効果を発揮しやすい企業の特徴を整理します。

AIに関する知見・人材が社内に不足している

• AIの基礎知識や活用事例を伝えられる人材がいない
  
• どんな内容を教えるべきか、そもそも判断がつかない
  
• ChatGPTやCopilotなどの活用も“試して終わり”になっている
  

👆このような企業では、体系的な知識を持つ外部講師の支援が有効です。

専門家による講義やケーススタディを通じて、社員の理解を効率よく底上げできます。

まず短期間で一定の成果を出したい

• 経営層から「生成AIを活用せよ」と指示がある
  
• 新年度・下期に向けた全社教育を急いでいる
  
• 予算消化やスケジュール上の制約がある
  

このような状況では、すでにカリキュラム化された外注研修を使うことで、短期実施が可能になります。

社内調整や資料作成の手間も削減され、“やること”が明確な状態からスタートできます。

研修設計・実行に割けるリソースがない

• 情シスや人事部門に多くの業務が集中している
  
• DX推進チームが企画まではしても、運用できない
  
• 忙しすぎて「作るより買ったほうが早い」状態
  

このようなケースでは、一部でも研修設計を外注することで、担当者の負担を大幅に軽減できます。

「フル外注だけでなく、“設計だけ外注・講師は社内”のような柔軟な組み合わせ」も選択肢に入ります。

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こんな企業には“社内設計”が向いている

外注研修には即効性という強みがありますが、中長期的な視点や組織文化との親和性を重視する場合は、社内設計が有効です。

ここでは、社内でAIリテラシー研修を設計・運用するほうが成果につながりやすい企業の特徴を紹介します。

AI推進担当者やプロジェクトがすでに存在している

• DX推進チームや情シス部門が、すでに生成AI活用をリードしている
  
• 社内勉強会やPoCなど、AIに関する取り組みの土台がある
  
• 生成AI活用に関するナレッジが一部の部署で蓄積されている
  

🔍ポイント：社内に一定の知見がある場合は、そのナレッジを研修に活かすことで、より実践的・現場密着型の内容を設計できます。

部門ごとの課題や活用状況を把握できている

• 営業部門と企画部門で、AIの活用度・目的が異なる
  
• 「使えない」ではなく「使わない」ことがボトルネックになっている
  
• AIに対する温度差や誤解が、組織内で可視化されている
  

🔍ポイント：社内設計なら、部署別のリテラシーギャップにあわせたカスタマイズが可能です。特定部署の活用事例を他部署の研修に組み込むなど、“共感を生む設計”ができるのは社内設計ならではの強みです。

AIを“文化”として定着させたいという意志がある

• 単発研修ではなく、継続的な育成スキームを構築したい
  
• OJTや定例会とセットで学習を進めたい
  
• 内製コンテンツを蓄積し、将来的には内製100％を目指したい
  

🔍ポイント：AIリテラシーを一過性の知識ではなく、業務の一部として“当たり前化”させるには、継続性と組織浸透がカギとなります。そのためには、自社の行動様式・文化にあわせた研修設計が不可欠です。

“外注か社内か”迷うなら、ハイブリッド型という選択肢もある

外注にはスピードと専門性、社内設計には現場密着と継続性という強みがあります。

「どちらか一方では決めきれない…」という場合、両者のメリットを組み合わせた“ハイブリッド型”のアプローチが有効です。

初期は外注で“型”をつくり、後半は社内で内製化

多くの企業が実践しているのがこの形です。

• 第1回目は外部講師による全社基礎研修
  
• 同時に社内で「リテラシー担当チーム」を組成
  
• 外部研修の内容をベースに、2回目以降は自社で部門別展開へ
  

🛠この方法により、立ち上げのスピード感と自社対応力の両立が可能になります。

設計だけ外注し、運用は社内で担う分担方式

• カリキュラム構成・講義スライドなどの“設計部分”だけ外注
  
• 講師や社内展開は、既存の情シスや人事が担当
  
• 必要に応じて社内向けQ&Aガイドやワークシートも外注活用
  

📦設計コンサル＋運用内製という分業スタイルは、予算を抑えながら高品質な研修を実現したい企業に最適です。

継続的な“内製化支援”を受けるパートナー型も

外注先によっては、単発の研修提供にとどまらず、社内定着やナレッジ蓄積までを視野に入れた伴走支援を提供しているケースもあります。

• 毎回の研修内容を記録・テンプレ化し、社内資産化を支援
  
• 社内メンター育成、プロンプト設計ナレッジの共有
  
• フィードバック設計や社内向けマニュアルづくりまで対応可能
  

🔍外注の“依存型”ではなく、“移譲型”の支援を選ぶことで、自走に近づくことができます。

💡まとめ：両方の“いいとこ取り”が可能

フェーズ	外注活用	社内対応
設計初期	研修構成・教材制作	対象者ヒアリング・目的整理
実施段階	講師登壇（初期）	社内展開（2回目以降）
定着支援	外部の改善アドバイス	社内KPI設計・文化浸透

このように段階ごとに役割を分担すれば、成果を出しながら、無理なく内製比率を高めることができます。

まとめ｜自社に合った研修形態を見極めるために

ここまで、AIリテラシー研修における「外注」と「社内設計」の違いについて、特徴や向き不向きを比較してきました。

🔍あらためて、判断のポイントを整理すると…

判断軸	外注が向いている場合	社内設計が向いている場合
社内のAI知見	乏しい	一部チームに知見あり
実施スピード	急ぎたい	時間をかけられる
対象範囲	全社一律	部門ごとに柔軟対応
社内リソース	限られている	担当者が確保できる
定着戦略	単発で効果を出したい	長期育成体制を築きたい

どちらが「正解」ということではありません。

重要なのは、自社の状況と目的に合った研修方法を選ぶことです。

まずは“型”を知り、自社に合った研修を見極める

「そもそも何をどう教えればいいかわからない」
「生成AIをどう業務に落とし込めばいいかわからない」

そんな状態で無理に内製しても、研修は“やっただけ”で終わってしまいます。

まずは外部の型を知り、社内の文脈にあわせてアレンジすることが、もっとも現実的で効果的なアプローチです。

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