AIに「頼りすぎる」新人に要注意！
当たり前に活用する世代だからこそ必要な
AIリテラシーを啓発！

新入社員には、生成AIを社会人として適切に使うための基礎知識が必要です。学生感覚の自己流利用では、情報漏えいや誤情報の拡散、著作権侵害など重大なリスクが生じます。悪意ではなく“知らないまま使う”ことが原因のため、ビジネスの倫理観とAI活用の基本ルールを学ばせることが不可欠です。

生成AIは文章作成や分析など多くの業務で急速に普及し、「AIを使えること」が生産性の前提になりつつあります。

AI活用の有無で業務速度や成果の質に大きな差が生まれるため、新入社員が早期にAIスキルを習得することは企業の競争力に直結します。

2026年入社の約8割の学生は、レポート作成や就活で日常的に生成AIを活用しており、AIは彼らにとって当たり前の作業基盤になっています。

ただし使い方は自己流のため、企業は入社直後に“ビジネスとして正しいAIリテラシー”を教育する必要があります。

参考：2026年卒 大学生キャリア意向調査4月＜就職活動におけるAI利用＞ 

多くの新入社員は生成AIを自己流で使っており、プロンプト作成や情報入力の基準、結果の検証方法が曖昧です。このまま業務に適用すると情報漏えいや品質ばらつきのリスクが高まります。

だからこそ、入社直後に「正しいAI活用の型」を体系的に学ばせることが不可欠です。

多くの先輩社員がAIリテラシーを学んでおらず、OJTでは正しいAI活用を教えられません。先輩の自己流がそのまま新人に伝わると、誤った判断基準や情報管理のリスクが拡大します。

だからこそ、企業は新入社員研修で体系的なAIリテラシー教育を行う必要があります。

＼ AIを当たり前に活用する世代だからこそ要注意！／​
新入社員に必要なAIリテラシーコース

新入社員には、オンラインで実際に生成AIを操作しながら学ぶAIリテラシー研修が不可欠です。
AIの理解とスキル習得には、プロンプトを作り、試し、振り返って改善する実践的な学習サイクルが必要で、講義だけでは身に付きません。

オンライン環境なら、自分のペースで対話と演習を重ね、AIの特性や限界を体験的に理解できます。
企画案作成や文章改善などの演習を通じて、業務で再現できる“使える力”が育ちます。

AI時代の基礎力を、実践を通じて確実に身に付けられる設計になっています。

自己流の曖昧な指示出しから脱却し、RSTCCフレームワークを用いて、意図通りのアウトプットを引き出す​「指示の型」と、対話を通じて結果を改善し続ける「AIリテラシー」を養います​

• プロンプトの構造的理解（RSTCCフレームワーク）​
  Role、Skill、Task、Context、Constraintの5要素に基づき、AIが迷わない「指⽰の型」を習得できます。​
• 曖昧な指⽰からの脱却​
• 「なんとなく」の質問ではなく、⽬的達成のために必要な情報を網羅した、精度の⾼いプロンプトが⾃⼒で作成できるようになります。​
• ⾼度な対話テクニックの活⽤​
  例⽰、思考のプロセス提⽰などの⾼度な技法を使いこなし、複雑な課題解決やクリエイティブなアウトプットをAIから引き出せるようになります。​
• 「AI使い」としての⾃⼰成⻑サイクル​
  振り返りを通じて、AIからの回答を評価し、より良い結果を得るためにプロンプトを改善し続ける「リトライ能⼒」が⾝につきます。​

【内容】

1. ⼤規模⾔語モデル時代の​AIリテラシー​
2. プロンプトリテラシーの基本：​RSTCCプロンプトフレームワーク​
3. プロンプトリテラシー：​⼤規模⾔語モデルの建設的な活⽤​
4. AIで業務の⽣産性を⾼める​
5. AI活⽤における倫理的問題​
   

若手社員の「経験不足」をAIで補完する実践コースです。TPOに即したプロ品質の文書を瞬時に作成できる​だけでなく、AIの添削機能を通じて「書く力」そのものもアップデートします。​

• ビジネス⽂書の超⾼速‧⾼品質⽣成​
  メール、チャット、報告書などを「ワンクリック」で、かつ⽂脈に即した適切なトーンで作成できるようになります。​
• コンテンツの魅⼒と表現⼒の最⼤化​
  抽象的なアイデアを魅⼒的なキャッチコピーやストーリーへと変換し、読み⼿の⼼を動かす「刺さる」表現へとブラッシュアップできます。​
• ⽂章スタイルと視点の⾃在な変換​
  相⼿の役職や⽂化、メディアの特性に合わせ、⽂章のスタイル（硬軟）や専⾨性の⾼さをAIを⽤いて⼀瞬で最適化できます。​
• 正確性とプロフェッショナル品質の担保​
  誤字脱字、論理の⾶躍、不適切な表現をAIが検知‧修正することで、常に⾼い信頼性を備えた⽂章を維持できます。​
• ライティングスキルの継続的向上（コーチング活⽤）​
  多⾯的なフィードバックを受けることで、⾃分の⽂章の癖を理解し、AIに頼るだけでなく⾃⾝の「書く⼒」そのものを磨き続けることができます。​​

【内容】

1. ワンクリック⽂章作成​
2. AIメッセージ作成​
3. AIメール作成​
4. 表現⼒アップ、コンテンツを魅⼒的に​
5. AIが⽂章をブラッシュアップ​
6. AIが⽂章スタイルを変換​
7. AIが正確な⽂章作成を⽀援​
8. 様々な視点でプロフェッショナルな​⽂章を作成​
9. ライティングコーチ​
10. 多⾯的なフィードバック​
    

限られたリソースの中で成果を最⼤化させるため、「時間」の枠組みを超えた「集中⼒」と​「⾏動」の制御技術を習得するコースです。​

• 導⼊：AI時代のタイムマネジメントとは​
  なぜ今、従来のやり⽅では通⽤しないのか、その背景と全体像を理解します。​
• 第4世代のタイムマネジメント​
  「時間管理のマトリックス」を⽤い、AI時代にこそ優先すべき「第2領域（重要だが緊急でないこと）」への注⼒⽅法を学びます。​
• エネルギー管理​
  前後半にわたるセッションで、⾃⾝のメンタル‧フィジカルのエネルギーをどう配分するかを習得します。専⽤の「マトリックス‧テンプレート」を使⽤し、即座に実務へ反映させます。​
• ⾃⼰診断とアクション​
  現在のエネルギー状態を可視化し、課題を抽出します。​

【内容】

• 「時間」ではなく「集中⼒」を​管理する​
• マルチタスクのためのタイム​マネジメント⼿法​
• 「先延ばし」を克服する⽅法​
• 時間管理とキャリア形成​

複雑な⼈間関係や利害をAIで客観的に可視化し、「タスクの消化」ではなく、ステークホルダーの「期待値と満⾜度」を起点とした、⼿戻りのない戦略的なプロジェクト推進⼒を⾝につけます。​

• AIによる多⾓的なステークホルダー分析​
  膨⼤なデータや情報をAIで解析し、真に影響⼒を持つステークホルダーの特定と、その期待値を瞬時に可視化できるようになります。​
• 「満⾜度」を起点としたプロジェクト管理能⼒​
  スケジュール管理に留まらず、ステークホルダーの満⾜度をKPIに置いた「ステークホルダーファースト」の管理⼿法が⾝につきます。​
• 動的なエンゲージメント戦略の構築​
  プロジェクトの進⾏に伴い刻々と変化するステークホルダーの⼼理や期待に対し、AIを⽤いて先回りした最適なコミュニケーション戦略を⽴案‧実⾏できるようになります。​
• AIを活⽤したコミュニケーションの⾼度化​
  AIを壁打ち相⼿にすることで、ステークホルダーごとの特性に合わせた「刺さる」メッセージや説明資料を効率的に作成できるようになります。​

【内容】

1. ステークホルダーファースト：​プロジェクトの満⾜度管理​
2. ステークホルダーは誰か？​
3. 動的なエンゲージメント​
   
   

ビジネスでAIを使う際の基礎コース・AIを使ったビジネス⽂章作成コース​
AIを⽤いたタイムマネジメントコース・AIを⽤いたプロジェクトマネジメントコース
​4コースの学習を通じて、AI時代において必須となる「次世代のワークスタイル」を習得できます​
（※税別）

※1コースのみのご利用でも料金は変わりません​

AIリテラシーとはAIを理解して使い慣れ、AIで業務課題を解決するスキルです。

これまで求められていたデジタルリテラシーに加え、プロンプト、ないしはAIリテラシーは
これからの企業競争力に必要不可欠になる能力です。

従業員のAIリテラシーを高めることで、AIをより有効に活用できるようになり、業務パフォーマンスと組織の生産性が向上します。

Sources: Hwang, Y., Lee, J. H., & Shin, D. (2023). What is prompt literacy? An exploratory study of language learners' development of new literacy skill using Gen AI. arXiv preprint arXiv:2311.05373.

Livingstone, S. (2004). Media literacy and the challenge of new information and communication technologies. The communication review, 7(1), 3-14.

Ezziane, Z. (2007). Information technology literacy: Implications on teaching and learning. Journal of Educational Technology & Society, 10(3), 175-191.

• UMU 創業者、代表取締役兼CEO Dongshuo Li自身がコースを開発
• “500”を超えるアカデミックな最新の論文・研究データから重要な要素を抽出し、コンテンツ化

• 毎週・毎日進化するAI。その情報に合わせ、1年間を通じて、AIに関する最新情報を元にコースがアップデートされ、学習を継続させることができる。何度も学習できる。
  ※アップデートの頻度に関しては、あくまで予定となります

• 入力したプロンプトに対するAIのアウトプット、さらにAIから入力したプロンプトに対する即時フィードバックを通じてパフォーマンスにつなげる

• 自身の改善点が即時に分かり、学習が加速。