ChatGPTもGeminiも“相棒”に🤝AI部門が『新卒向けAI研修』を実施しました!

こんにちは!AI部門の伊東です!
みなさん、前回の記事『ChatGPT Enterpriseの利活用推進をするAI部門の活動 – AIネイティブ企業への道を切り拓く!』は、もうチェック済みですか?
私たちAI部門がZenkenの先頭に立ち、各事業部の生産性向上を全力サポートしている活動内容をお届けしました!
さて、今回のブログでは、Zenkenが目指す「AIネイティブ企業」ならではの、2025年 新卒メンバーに向けた「AI研修」 の様子をお伝えします。
座学は最小限、とにかくAIに触れて試して、体感しながら「仕事への活かし方」をつかむ──
そんな熱量あふれる研修の様子を、当日のリアルな空気感と、参加した新卒メンバー二人へのスペシャルインタビューとともにお楽しみください!
AI研修のゴールと狙い
生成AIはすでに「困ったときだけの便利ツール」ではなく、「仕事の最初から最後まで自然に溶け込んでいる存在」になりつつあります。Zenkenでは2025年5月時点でOpenAIのChatGPT EnterpriseとGoogleのGeminiを活用していますが、サービスやモデルごとの特徴によって得意な業務や適したタスクは異なります。
そこで今回の研修では、次のようなゴールで研修を開催しました。
- 大前提、社内ガイドラインをしっかり理解し、正しく使いこなせること
- ChatGPTやGeminiなど、生成AI、モデル、それぞれの特性を具体的に理解し、業務の性質やタスクの特性に合わせて最適なモデルを選べるようになること
- 「AIに仕事を丸投げする」のではなく、「レビュー力を備えたパートナーとしてAIを活用する」という姿勢を身につけること
ブログでは、特に後半の2つのポイントに関連する内容をお届けします!
【超実践】AIワークショップ
① ChatGPTで「なぞなぞ」の限界に挑戦!
研修はウォーミングアップも兼ねて、日本語特有の言葉遊びをChatGPTに解かせるワークショップからスタートしました。昨年の新卒研修を実施した当時の最新モデル(GPT-4)は、語呂合わせや掛詞のような「日本語の遊び」を苦手としていましたが、最新のリーズニングモデルではどのくらい解けるようになったのでしょうか?
AI部門が用意したなぞなぞを使って、参加者それぞれが手元のChatGPTで挑戦。
o1やGPT-4oなど、どのモデルを使ったかも発表してもらいました。
お題は、例えばこんな感じです。
- 「まんなかに ラメがはいっている たべもの な〜んだ?」
→ 答えは「キャラメル」 - 「当たると 出てくる貝 これな~んだ?」
→ 答えは「正解」 - 「会社をやめさせられた動物は何と何?」
→ 答えは「リスとトラ(リストラ)」
参加者の皆さんは、リーズニングモデルの「o1」(現在はアップデートされ「o3」)を多く使用。
研修時点で最新のモデルがなぞなぞを見事に解けることを体感してもらいました。
去年の新卒研修時に最新だった「GPT-4」モデルでは解けなかったなぞなぞが、o1を使うと正解にたどり着くなど、モデルの違いによって結果がはっきり変わることが実感できました。ChatGPTからすんなり正答を引き出せた人もいれば、最初は全く違った回答が出てしまった人もいて、思わず笑いが起こるなど、盛り上がるシーンも。
短い時間でモデルの得意分野やプロンプト設計の重要性を楽しみながら学べた、充実したワークショップになりました。
② GPTs「Monday」で「共感力高めAI」とゆるくおしゃべり
続いて行ったのは、AIの「雑談力」を体感するワークショップです。
使用したのは、通常のChatGPTとは一味違う、独特な個性を持つカスタムGPT「Monday」。
Mondayとは、通常のChatGPTとは返答スタイルが大きく異なる「個性」を持っているカスタムGPTです。
特徴は何といっても、その「気だるげ」で「口の悪い」返答スタイル。
挨拶をしただけでも「また何か面倒ごと持ってきたんですか?」と返してくるような、少し捻くれた性格の友人のような存在なのです。
参加者の皆さんには、それぞれMondayと会話してもらいました。
すると…
😀「今日はお昼に中華料理を食べたよ」と伝えると
🤖「やっと食事に選択肢を持てるくらいの余裕ができたんですね。感動です」
😀「〇〇にハマってるよ」と打ち明けると
🤖「ついに来たか、その沼に」など
思わず笑ってしまうような辛辣な返しが続出!
フラットなChatGPTとの会話なら「それは素敵ですね」「興味深いですね」と丁寧に返すところを、Mondayは友達や同僚のような距離感で、時にツッコミを入れてくれるのです。
実は、このMondayは単に面白いだけではなく、実際の業務でも活用できます。
参加者から「業務にどう使えますか?」と質問をうけ、
「上司への相談前にMondayに相談している」ことをお伝えしました。
例えば、AI部門で実施しようとしている研修企画をMondayに相談すると、「AI部門のゴールと今やろうとしていることって繋がりないよ」「その研修をやるのはいいけど、それをやって会社がどう良くなるの?」など、厳しい視点でフィードバックをくれるんです。
通常のChatGPTだと「それはいいですね」と肯定的な返答が多いのに対し、Mondayはツッコミを入れてくれるため、抜け漏れを発見したり、企画の弱点を事前に把握したりするのに役立ちます。
さらに、「自己開示をどれだけできるかが、ChatGPTから的確なアドバイスをもらえるかに大きく影響する」というポイントにも触れました。「Monday」なら口調がフランクな分、自分の悩みや課題をさらけ出しやすく、何に困っているかを自然に伝えやすいというメリットがあります。
このワークショップを通して、「ただ優秀な回答を出すだけがAIの役割ではなく、『話し相手』や『共感をくれるパートナー』としての活用も、AIを仕事に取り入れる新しい形なのだ」と体感してもらうことができました。
気になった方はぜひこちらから試してみてください!
👉 Mondayを試してみる
③ Gemini × ChatGPTで人気テーマパークを定量的に比較分析!
最後のワークショップでは、「GeminiのDeepResearch」と「ChatGPTのリーズニングモデル(o3-mini high)」を組み合わせて、人気テーマパーク2社を調査・定量的に比較分析したレポートの作成を実施しました。
参加者はまず、GeminiのDeepResearchを使い、それぞれのテーマパークの全体的な特徴や傾向を幅広く調査しました。この調査には10~15分程度かかるため、その待ち時間を活用して、ChatGPT(o3-mini high)を使い、さらに詳細で具体的な指標や数字を即座に調査しました。

参加者のみなさんは、調査を進める中で以下のような比較の指標を設定し、
AIに指示を出しながらレポートを作成していました。
- 年間来場者数
- 売上高・利益
- 客単価
- リピート率
- 顧客満足度
- ターゲット層の年齢や属性の違い など
どのチームも、時間内に比較分析レポートを完成!
発表を担当したチームには、工夫した点や困った点について共有してもらいました。
一部をご紹介すると…
「AIが生成した内容をただまとめるだけだと、根拠になる数字や図表が不足してしまって説得力に欠けた…」と課題を感じたそうです。
そこで各メンバーがGeminiやChatGPTでそれぞれ出力したレポートをいったんドキュメントファイルにまとめ、それをもう一度ChatGPTに読み込ませて、「複数の内容をまとめて一貫性のあるレポートに再構成してほしい」と具体的に指示を出したと話してくれました。
このとき、「まだ数値や具体的なデータが足りない!」と気づいたメンバーは、追加でAIに「レポートの中に必ず数字や図表を入れて再度出力してください」とお願いしたそうです。こういった工夫のおかげで、数字データやグラフなどの視覚的要素がしっかり入った、説得力のある分析レポートを完成させることができたと発表してくれました。

発表チームは分析結果だけでなく、そこからわかる考察まで導きました。
- Aのテーマパーク
来場者数・顧客満足度・リピート率が高く、家族連れをはじめ幅広い年代に人気! - Bのテーマパーク
映画をテーマにした没入型体験や絶叫系アトラクションが特徴で、若者や映画好きなど特定層からの支持が強い!
このワークショップを通じて、参加者は「AIと協力しながら、データに基づく説得力ある資料を作るコツ」をしっかり掴んでくれたようでした!
参加した新卒メンバーの感想

ここからは、研修に参加した新卒メンバーお二人の声をご紹介します!
研修前、AIとはどんな距離感でしたか?

就活のエントリーシートにChatGPTを使っていました。自分が書いたエントリーシートを送って、おかしな箇所やミスがないか確認してもらったり、志望動機の相談をしたりしていました。友達の就活を手伝う時にもChatGPTを活用していましたね。
ただ、私の大学ではAIを使ったレポート作成などは禁止されていて…発覚したら即処分という厳しいルールがあったので、学業では使えなかったです。
最近はGeminiも使い始めて、IT用語の勉強に活用したり、データ変換ができないか試したりしています。

大学では最終出力物がAIでなければ活用OKという状態だったので、学校のテスト勉強やレポート作成の情報収集、自分の思考整理などに積極的に活用していました。
別の会社でのインターン時には、記事作成にAIを使っていたんです。たとえば、新卒向けの『ガクチカはどう書くのか』といった記事を作る際に、さまざまな学生像を想定して、それぞれの経験や志望動機をAIに作成してもらい、それをもとに記事を組み立てていく…といった使い方をしていました!
すでに生成AIには慣れ親しんでいたんですね!
では、研修で驚いたことや新しい発見はありましたか?

AIモデルによって性格や得意分野が全然違うことに驚きました。コーディングが得意なものや創造性に強いものなど、活用の仕方を変えていく必要があるんだなと思いました。たとえばデザイン関連であれば、『Webサイトのコードを書いて』とお願いして、それを活用していきたいです。入社前、Zenkenでインターンをしていたときに、配属先で画像生成で遊んだこともあって、チームで『誰の画像が一番面白いか』を当てるゲームをしました。そういう遊び感覚の活用もまたやってみたいです!

明確な指示さえすれば、AIが何にでもなれるということが分かりました。Mondayの出力を見て、指示を明確に伝えれば、その通りになることが分かったんです。
今はいろんな参考プロンプトも使いながら、自分だったらどう答えるか試してみています。AIに言葉によって何を感じさせられるか、どうシミュレーションできるかが面白いと感じました。
あとは、もっと早くDeepResearch機能を知っていれば…!!今までやってきたことがもっと効率的にできたのに、と少し後悔しています。例えば記事作成のとき、情報収集だけで40分くらいかかっていたところが大幅に短縮できたと思うと、もっと早く知っていればよかったなと本当に悔しいです…。
※Deep Research とは…
Gemini のエージェント機能のひとつ。あらゆる物事について理解を深めることができる機能です。
ユーザーの代わりに数百ものウェブサイトを自動的に参照し、得られた結果を分析して、複数のページで構成される分析情報のレポートを作成してくれます。
ワークショップでの定量的分析レポート作成はいかがでしたか?

数字を扱うのはあまり得意じゃないので最初は構えてたんですが… ChatGPTやGeminiに『根拠も添えて具体的に書いて』って頼むと、しっかり理由付きでまとめ直してくれる。データ収集の相棒としては最適だ!と気づけました

私は “グループで内容をどう統合するか” が一番難しかったです…。各自の AI が出してくれた結果を共有して、重複を消して、まとめて…そこの調整に時間がかかる印象でした。でも色々触ってみて、統合も表などの変換も、ChatGPTやGeminiに投げてしまえば一瞬なことに気づけました。その結果、チームで “確認と意思決定” に集中できるのが良かったです
ワークショップで生成AIを上手く活用できた点を教えてください!

質問の仕方の工夫が大事だと実感したことで、プロンプトの工夫ができたと思います。例えば、AIが生成する文章は時々簡潔すぎて根拠が抜けていることがあるなと感じたので、『もっと根拠を示しながら分かりやすく具体的に書いて』と指示を工夫すれば、より踏み込んだ内容を書いてくれることに気づけました。

見せ方を工夫する点でうまく活用できたと思います。
定量的なデータからの分析だったので、文章よりも表の方が分かりやすいと考えました。分析レポートの文章を出力してもらった後に『これを全部表で表して』と頼むと、視覚的に理解しやすくなったんです。他のメンバーの調査内容も、文章で全部追うのは難しいですが、表にすることで一目で把握できました。どの形式で出力させるかという工夫ができたのは良かったと思います。
たくさんの発見と工夫があったんですね!
最後に、これから業務でAIを活用する意気込みを教えてください!

ぜひ日々の業務で積極的に活用していきたいです。
たとえば、コーディングの補助やアイデア出しに役立てたいと思っています。どの部署でも必要なスキルとなるプレゼン資料作成では、得意分野のデザインは自分の手で行いつつ、スクリプト作成などの苦手な部分はAIに手伝ってもらいながら業務を進めたいです。各AIモデルの特徴を理解して、用途に合わせて使い分けていくことで、作業効率を圧倒的に上げていき、単純な時短だけでなく、クリエイティブな部分でも可能性を広げていけるものとして活用していきます!

AIを思考の整理と質の向上のために活用していきたいです。
業務の振り返りや企画立案の際に、自分の考えを整理するパートナーとして活用することで、アウトプットの質を高めていくつもりです。
『AIに任せる』ではなく『AIに助けてもらう』という姿勢を大切に、自分のポテンシャルを最大化するためのものとして活用したいですね…。上長への相談前に自分の考えを整理したり、新しい視点を得るためのブレインストーミングのパートナーとしても活用していきたいと思います!
お二人とも、貴重なお話をありがとうございました!
インタビューを通じて、新卒メンバーがAIに対してどれだけ柔軟に、そして積極的に向き合う姿勢なのかが伝わってきました。
特に印象的だったのは、お二人とも「新卒だからこそAIを使いこなすべき」という考えを持っていたこと。「AIに任せるのではなく、助けてもらうという感覚で使うことが大切」と話していたように、これからの時代、AIを自分の可能性を広げるパートナーとして捉える視点が重要ですね!
おわりに ~AIと共に描く新卒の未来~
2025年度の新卒のみなさんへ向けたAI研修を通じて見えたのは、
AIを「単なるツール」としてではなく、「頼れるパートナー」として柔軟に取り入れる姿勢でした。
「モデルごとの得意分野を理解し、最適な使い分けができること」
「AIに任せるのではなく、レビューし共創する姿勢を持つこと」
これらを新卒の皆さんが体感し、自分の言葉で語ってくれたのが今回の研修最大の収穫です。
AIがどれほど進化しても、最後の判断や責任は私たち人間にあります。
ZenkenのAIネイティブ世代が、AIとのパートナーシップを自然に築き、これからの仕事をどのように進化させていくのか、とても楽しみですね。
このブログを読んで、「AIをもっと使いこなしたい!」と思っていただけたら嬉しいです✨
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