NAiN_Craft / ASSET-DRIVEN AI TRAINING DEVELOPMENT

研修を、
人事がつくる。

アセット駆動AI研修開発過去の研修資産と自社のコンテキストに、AiOの知見と今回要件を掛け合わせる。
AIが選び、つなぎ、つくる。判断と品質は、人事に残る。オンラインで無料相談する現在の研修資料や運用状況をもとにご相談いただけます

THE REAL ISSUE

毎年、研修を実施している。それでも、資産は増えていない。

研修を実施した記録は残る。
次に活かせる資産は、残らない。

本来考えるべきは、「誰の、何を、どう変えるか」。しかし現実には、来期の研修が始まるたび、過去資料を探し、研修会社へ説明し、条件を調整する。実施しても、なぜこの構成にしたのか、どの言葉が受講者に届いたのか、次は何を直すべきかは社内に残りません。だから翌年、また同じ場所から始まります。

課題を定義する経験

研修品質を見極める判断軸

人事の貢献を形にする機会

研修会社を使うこと自体が問題ではありません。人事が設計と判断基準を持たず、任せ方を選べない構造が問題です。

02The Shift

AIで研修資料をつくるだけでは、
研修DXは進まない。

本当に変えるべきは、過去の知見を選び、今回の課題へつなぎ、実施結果を次の設計へ戻す研修開発のプロセスです。

資料は、保存されているだけでは資産ではありません。背景、設計意図、完成物、実施結果までがつながり、次の研修に使える状態になって、初めて資産になります。

アセット駆動AI研修開発Asset-Driven AI Training Development自社に存在する文脈、コンテンツ、設計知、実施物、実施結果を再利用可能な資産として構造化し、AIで選定・接続・生成する。人が育成判断と品質判断を行い、実施結果を次の設計へ戻す研修開発手法。

コンテキストアセット

経営戦略・組織課題・現場で使われる言葉・対象者像・育成方針・品質基準

コンテンツアセット

過去の研修資料・社内事例・ワークシート・講師の知見・AiOコンテンツ

デザインアセット

研修ゴール・学習目標・研修設計書・アジェンダ・問い・演習パターン

デリバリー・運営アセット

PowerPoint・講師ノート・台本・タイムテーブル・受講者資料

改善アセット

打合せ議事録・受講者アンケート・うまくいった点・次回の改善案

NAiN_Craftの違い

その場でつくって終わるか。次の研修へつなぐか。

ChatGPTやClaudeでも、単発の研修資料はつくれます。 NAiN_Craftは、過去資料から実施後の気づきまでを資産として残し、次の研修づくりに活かします。

PRODUCT EXPERIENCE

5つの資産が、今回の研修へ変わる。

探す、選ぶ、つなぐ、設計する。
そして、実施に使える研修コンテンツへ。

自社に眠る5つの研修資産とAiOの専門コンテンツを、今回の育成課題と実施条件に合わせて再設計します。

NAiN_Craft / ASSET-DRIVEN TRAINING BUILDER

ASSET INPUT

CONTEXT ASSET自社の文脈経営戦略・組織課題・対象者像

CONTENT ASSET過去資料・AiOコンテンツ社内事例・専門知・既存ワーク

DESIGN / DELIVERY過去の設計・研修コンテンツ研修設計書・講師ノート・スライド

IMPROVEMENT / BRIEF改善知・今回要件アンケート・修正理由・実施条件

TRAINING BLUEPRINT研修設計書

生成中

到達目標自ら課題を捉え、周囲を動かす

09:00役割期待を理解する
10:20課題を構造化する
13:00ケースで実践する
15:30行動計画をつくる

OUTPUT

✓研修コンテンツ一式PPT / NOTE / WORK

5つの研修資産 × AiOコンテンツ × 今回要件 × 研修設計の品質基準

経営・組織課題を、対象者に必要な行動と学習目標へ翻訳する。その設計からPowerPoint、講師ノート、ワークをつくるから、研修全体に一本の意図が通ります。

HUMAN JUDGMENT

作業はAIへ。育成の主導権は人事へ。

生成はAI。
判断と品質は、人事に残る。

AIは、資産の探索、整理、構成、制作を担います。人事は、自社の現場を知る立場から、何を変えるか、どの学習体験が届くか、何を完成形とするかを判断します。

AI WORK

AIが担う作業

WORK / JUDGMENT

HR OWNERSHIP

人事が担う判断
・アウトプット

01資産を探索し、今回に必要な知見を整理する

01誰の、何を、どう変えるかを定める

02設計原則に沿って、構成と研修コンテンツを生成する

02問いと学習体験を判断し、アウトプットを仕上げる

03実施結果を整理し、改善案を提示する

03何を次の資産として残し、誰に実施を任せるかを決める

AIに任せるのは作業。人事は、育成の判断・アウトプットに集中する。

COMPOUNDING VALUE

完成物も、実施結果も、次の資産になる。

実施するたび、
次の研修がつくりやすくなる。

完成した研修コンテンツ、受講者の反応、修正した理由を次の企画へ戻す。次年度はゼロからではなく、蓄積された資産の改善から始められます。

SELECT

資産を選ぶ

文脈・知識・設計・実施・改善知

DESIGN

研修を設計する

到達目標・学習体験・問い・構成

DELIVER

実施し、確かめる

研修コンテンツ・受講者の反応・現場での手応え

LEARN

資産を更新する

判断理由・修正内容・次回の改善点

次回は、つくり直しではなく改善から。

CHOOSE HOW TO DELIVER

つくれる人事は、
任せ方を選べる。

外部委託をなくすことが目的ではありません。人事が設計と品質基準を持つことで、必要な専門性だけを適切に使えます。

完全内製型

企画・設計から実施までを社内で完結する。

ハイブリッド型

企画・設計は自社に残し、講師派遣を活用する。

選択的外部活用型

専門テーマや一部工程だけ、必要な範囲で外部へ任せる。

ONLINE CONSULTATION

自社に眠る研修資産を、
次の学習体験へ。

現在の研修資料と運用状況をもとに、何が資産になるか、どこから整え、どこを外部へ任せるかまで具体的に整理します。

オンラインで無料相談する

FAQ

よくあるご質問

QChatGPTやClaudeに資料を読み込ませるのと、何が違いますか？＋

AChatGPTやClaudeでも、研修資料はつくれます。NAiN_Craftは、過去資料から実施後の気づきまでを資産として残し、次の研修づくりに活かせる点が異なります。

Q過去資料が整理されていなくても始められますか？＋

Aはい。散在しているスライド、ワーク、講師メモなどを、次の研修づくりに生かせる形へ整理するところから支援します。過去資料がない場合も、AiOが保有する研修コンテンツを活用できます。

Q研修設計の経験がない担当者でも使えますか？＋

Aはい。AIが探索、整理、構成、制作を支援します。人事は、自社の課題や対象者を踏まえて、育成目標、学習体験、品質、アウトプットを判断することに集中できます。

Qどのような成果物が作成されますか？＋

A研修設計書と集合研修で使えるPowerPointを中心に、講師ノート、タイムテーブル、ワーク、受講者資料などを作成します。PowerPointだけではなく、実施に必要な研修コンテンツ一式を整えます。

Q講師も自社で用意する必要がありますか？＋

Aいいえ。社内での実施、講師派遣の活用、専門テーマの外部依頼などから、研修内容と社内体制に応じた任せ方を選べます。

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研修を、人事がつくる。