AIスキル
AIエージェントの構築・外部連携・自動化を学び、人事の仕事で活かすための土台をつくります。
経営人事AIプロフェッショナル講座
AIスキルを学び、講座内で実践。
人事のプロと仲間の支えで、自社の経営人事課題に活かす。
AXロードマップ＝AIを前提に、業務・組織・経営を再設計する計画書。AIエージェント構築から経営判断への統合まで、全10回＋最終発表で完成させます。
人事図書館の、5つの学びの価値
経営×人事×AIに特化し、企業価値向上を目指す実践講座。
受講中は人事のプロがサポート。修了後もコミュニティで学び合えます。
AIエージェントの構築・外部連携・自動化を学び、人事の仕事で活かすための土台をつくります。
講座の中で手を動かし、実際につくって試す。各回の学びを、自分のアウトプットに残します。
自社の事業と人事課題から、AIの活かしどころを具体化。業務・組織の変革を進めるAXロードマップにまとめます。
実践の相談・フィードバック
課題の捉え方や施策への落とし込みを、講師との対話・フィードバックで深めます。
3カ月の受講後もつながる
受講中も、修了後もDiscordで実践や気づきを共有。人事×AIに取り組む仲間と学び合えます。
講座の全体像を、館長がこのページを使って解説します
AI導入は進んでいる。
でも「本当に成果が出ているか」と問われると、答えに詰まる
3カ月の集中プログラムで、AIを「使う側」から「経営に実装する側」へ
採用レポート・経理照合・研修報告書。講義と並行して自分の業務を実際に自動化し、動く状態で持ち帰る。
人間組織からAI-Native組織への再構築マップを執筆し、移行の壁と乗り越え方まで言語化する。
各回で書いた章を、投資回収まで含むAXロードマップに統合。社内・顧客の意思決定の場へそのまま持ち込む。
講座教材は受講者主催の社内勉強会で共有できる。自分の実装を起点に、チーム・組織へ広げる。
第1期の受講中に動き出した約30本の業務自動化から抜粋。
受講生の記録をもとに、ご本人の同意を得て、個人・企業が特定されない形で掲載しています。
適性検査の要点と日報をAIが毎朝突き合わせ、コンディションの変化を検知して週次レポートを自動作成。診断はせず、事実の変化だけを人に届ける設計にした。
採用業務を棚卸しし、年間1,348時間（76%）削減の試算を設計。第一歩として書類選考AIを構築し、判定の根拠を経歴書の引用つきで示す形まで検証した。
クラウド会計ソフトとAIエージェントをAPI連携。カード明細の自動仕分けルールを構築し、未処理の領収書22件を読み取り・照合して一括で紐づけた。
10年分の組織データをAIに読み込ませ、階層を自在に展開できる組織図として可視化。全社と部門を行き来しながら、経営合宿で議論できる形にした。
複数の就業規則・労働協約・内規を横断検索し、根拠条文つきで回答するAIを構築。従来30分かかった規程調査を、確認だけの10分に短縮する見通しを得た。
毎週月〜木の朝7時に自動実行し、AIが専門領域の論文をリサーチしてナレッジベースへ登録。完了もエラーもチャット通知で把握できるようにした。
大手企業のCHROから、スタートアップの人事責任者、独立系の人事プロフェッショナルまで——
第1期受講生のリアルな声をご紹介します。
「AIの操作方法を学ぶだけの講座ではなく、AI時代において『経営』と『人事』をどのように接続していくべきか、その道筋を深く考えさせていただけた。参加者同士の対話を通じて自分の現場に引き寄せながら考えられる、手触り感のある深い学びの場でした」
「受講前はChatGPT・Copilotでの壁打ち利用のみでしたが、本講座をきっかけにClaude Codeを初めて利用し、一部業務の自動化ができました。少しでも受講を迷うなら、受けた方がいいと思います！」
「AI推進と言っても何からどう手を付けて良いのかわからなかったところ、全体像を具体的に知ることができました。個人のAI利用に留まらず、チームでのAI活用や組織・業務まで視野に入れて取り組めています」
「あらゆる人事の仕事がAIによってどう変わるのか、不安に思っていたことが一気に手触り感のあるものに変わった。回を重ねるごとに、HRのするべきことが鮮明になっていくのがとても嬉しい学びです」
「人事を取り巻くAI事情について、理論・事例双方の観点から全体像を掴むことができます。AIありきで組織設計をするときの視点を得られ、顧客とのコミュニケーションでも役立っています」
「私自身がClaude Codeを使いながら業務の効率化をできるようになり、施策の企画からアウトプットまでが格段に早くなりました。『AI Nativeな組織』とは何かについて、自分なりに仮説を持てるようになりました」
「自身の人事としての専門性を深めながら、AIリテラシーを高めることができます。重い腰を上げてバイブコーディングに取り組み始めるきっかけになりました」
「経営人事におけるAIの活用方法を、実事例を交えて学べました。AIを用いて経営人事にどのような価値提供ができるか、具体的にイメージができるようになっています」
「人事という職種において実践的なAIの使い所を学べる点が最高です。人事領域の知見が詰まった問いに毎週答えていくだけで、AIの使い所が染み入るように身についていきます」
AIエージェント未経験からのスタート
受講者の多くが、AIエージェントを使い慣れていない状態から参加しています。
受講前のAIエージェントの利用状況
受講者の
60％
AIエージェント未経験から参加
受講者の
94％
AIエージェントの日常利用なしから参加
※ 60％は第1期の実績。いずれも受講前のAIエージェントの経験・利用状況です。
講座内で手を動かし、人事のプロに相談しながら、一つひとつ実践を積み重ねていきます。
各回の学びと実践を、AXロードマップの各章に反映します。
第10回で相談・ブラッシュアップし、最終発表に向けて統合版・Ex-Summary・匿名化簡易プレゼンの3点セットへ仕上げます
※ アウトプットの内容は進行に応じて一部変更になる場合があります
エージェント構築・複数連携・自動化を実際に手を動かして体験し、実装メモを積み上げる
事業分析・人事施策・業務と組織の再構築・社内AX推進の要点を、講座の進行に合わせて自社の計画に反映する
統合版／Ex-Summary（経営向け要約）／匿名化簡易プレゼン
3つのフェーズで、AIエージェント構築から経営提案まで進む。計11回・全回参加必須。
※ カリキュラムの内容は一部変更になる場合があります
AIとチャットでやりとりできる
対話AIエージェントの初期設定ができ、簡単な作業を依頼できる
導入外部ツールとの連携により、シンプルな業務を自動化できる
自動化様々なものを連携させ、複雑な業務を自動化できる
統合自分の業務以外も自動化できる
拡張※ 導入〜統合の3段階が今回の講座範囲です
各回の実践を積み上げ、第10回でブラッシュアップ。最終発表で提案にまとめます。
第1期の実投影教材より。第3期では内容を更新する場合があります。
2026年12月〜2027年2月｜全10回＋最終発表（計11回・全回参加必須）
| 回 | テーマ | 木曜朝コース 8:00〜10:00 | 土曜朝コース 9:00〜11:00 |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 人事AI概論と未来像 | ||
| 第2回 | AIエージェント構築 | ||
| 第3回 | 複数エージェント・外部連携 | ||
| 第4回 | AIエージェントによる自動化 | ||
| 休講 | 年末年始休講 | ||
| 第5回 | 自社事業の分析 | ||
| 第6回 | 人事施策への落とし込み | ||
| 第7回 | 業務プロセス再構築 | ||
| 第8回 | 組織マネジメント再構築 | ||
| 第9回 | 社内AX推進の要点セキュリティ、オーナーの役割、投資回収 | ||
| 第10回 | 最終プレゼンに向けた相談・ブラッシュアップ | ||
| 準備週 | 発表準備週（講座なし） | ||
| 最終発表 | 最終プレゼン・講評 |
年末年始（12/31・1/2）と発表準備週（2/18・2/20）は講座を開催しません。2/11（祝）・2/13は開催します。
第10回の翌週を準備期間とし、2週間後に最終発表を行います。日程はすべて日本時間です。
※ カリキュラムの内容は一部変更になる場合があります。欠席時の振替・録画についてはFAQをご確認ください。
現場の自動化で終わらせない。採用・育成・自動化率など様々な変数を動かしながら、
売上・利益・人員構成・リーダー数——AXのインパクトを10年分の数字で想定します。
※ 小規模企業プリセット（社員80名）の試算例。未来予測ではなく、前提を変えたときに組織・人事・財務へ生まれる圧力を考えるための簡易モデルです。
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立命館大学院政策科学研究科修了後、2007年リクルートマネジメントソリューションズに入社。海外事業立上、九州支社長、スクール事業責任者などを歴任。2021年3月株式会社Trustyyleを設立し、人事不在の企業を中心に組織作りの支援を行う。170名の有志と共にクラウドファンディングで472名から支援を受け2024年4月人事図書館を設立。これまで500社以上、スタートアップから大手企業まで幅広く、採用、人材育成、組織開発、人事制度策定などを経験。壺中人事塾では毎年30-40名ずつの参加者と共に人事の学びの場を磨き続けている。
著書『「人事のプロ」はこう動く』(日本実業出版社)、『経営に資する人事制度』(かんき出版・千田和央氏との共著)
幼少期にBASICを学び、学生時代にWeb制作、ビジネスパーソンになってからはデータ統計分析、非エンジニアでありながらPython、Rをはじめデータ分析ツールを活用し組織人事コンサルティングを実践、BERTなど大規模LLM以前の機械学習でのサービス実装などを行ってきている
慶應義塾大学で金融工学を専攻後、スタートアップのデータサイエンティスト、セブン＆アイ・ホールディングスで小売・物流のAI・データ活用推進を経て、リベルクラフトを設立。AIやデータサイエンス領域の受託開発・コンサルティング、法人向け教育事業を展開。
著書『ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識』『統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識』『Excelで手を動かしながら学ぶ数理最適化』(いずれもインプレス)
| 木曜朝コース | 土曜朝コース | |
|---|---|---|
| 開始日 | 第3期・12月開講 2026年12月3日（木） | 第3期・12月開講 2026年12月5日（土） |
| 時間 | 8:00 - 10:00 | 9:00 - 11:00 |
| 期間 | 全10回＋最終発表 計11回・22時間・全回必須 | 全10回＋最終発表 計11回・22時間・全回必須 |
| 最終発表 | 2027年2月25日（木） | 2027年2月27日（土） |
| 休講・準備週 | 12/31・2/18 | 1/2・2/20 |
| 形式 | オンライン（Zoom） | オンライン（Zoom） |
| 定員 | 最大30名 | 最大30名 |
| 振替 | 別曜日への振替受講可能。録画アーカイブ・フォローアップ資料あり | |
| PC環境 | 各種AIツールをインストール可能な私用PCもしくは業務PCをご持参ください。講座内ではClaude Codeなどのツールを実際に操作して実装演習を行うため、セキュリティ制限の強い業務PCのみでの参加は原則お断りしております。 ※ 情報管理ルールに沿い、実データを使わない進め方も選択できます | |
| 受講規約 | 受講規約はこちら | |
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」の活用を検討される企業向けに、申請準備資料を公開しています。本講座は同時双方向のオンライン形式で、開催予定は全11回・22時間です。助成対象となる訓練内容・実訓練時間は別途確認が必要です。支給の可否は、企業の計画・受講者の職務・実際の訓練内容等に基づき、管轄労働局が審査します。
ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください
30分のオンライン相談をご希望の方は、フォームに「30分相談希望」とご記入ください。
講座の適合性・PC環境・助成金・コース選びをご一緒に確認します。無理な勧誘はありません｜1営業日以内にご連絡します
申込締切：2026年11月20日（金）23:59
第3期・受付状況はPeatixでご確認ください
木曜朝コースのお申し込み木曜 8:00〜10:00 ／ 2026年12月3日〜2027年2月25日
土曜朝コースのお申し込み土曜 9:00〜11:00 ／ 2026年12月5日〜2027年2月27日
