AI活用による 次世代「戦略人事」 育成
本コースを通じて、人事がAIを「高度に使いこなす」スキルを習得し、 世界標準（SHRM）の枠組みに基づいた意思決定を実現。 個人のスキル格差を解消し、組織全体の生産性と創造性を 劇的に向上させる「AI定着」へ導く方法を学びます。
貴社はこのような課題を抱えていませんか？
AI導入の「不協和音」
現象：全社的にAIツールを導入したが、活用は一部に留まり、組織全体の生産性向上に寄与していない。
本質：AIの導入は完了したが、業務成果に結びつくAIの定着に至っていない。
人事機能の「形骸化リスク」
現象：事業部門が独自にAI活用を進める中、人事がそのスピードについていけず、戦略的パートナーとして相談されない存在になっている。
本質：人事が「従来の実務（オペレーション）」の維持に終始し、AIがもたらす組織構造の再定義やガバナンス（シャドーAI対策等）を管理・リードできていない。
個人の「スキル格差」と
「見えない陳腐化」
現象：AIを使いこなす人材とそうでない人材の生産性格差が拡大しているが、組織として客観的な教育・評価指針が欠如している。
本質：経験則に頼った業務遂行に固執し、AIネイティブな人材との生産性格差に気付けず、市場価値を損なう「見えない陳腐化」が進行。
なぜ、AI活用が組織の成果に結びつかないのか？
「AI経験」と
「AIリテラシー」の混同
誤解：「たくさん使っていれば（高頻度利用すれば）、自然にAIスキルは向上する」という思い込み。
真実：単なる利用頻度の高さ（AI経験）は、非効率な慣習を常態化させ、無意味なコストを増大させるだけです。真の「AIリテラシー」とは、AIの出力を批判的に検証し、責任を持ってビジネス価値へ転換する能力であり、意図的な学習によってのみ獲得できます。
「内部視点」への偏りと
市場感度の欠如
現象：社内の既存ルールや慣習に縛られ、外部環境の変化を人事戦略に統合できていない。
本質：自社の現状のみを見る「内部視点」では、AIによる市場や競合の変化を先読みできません。今必要なのは、外部環境の動向から戦略を導き出す「アウトサイド・イン（外部視点）」の分析能力であり、AIを駆使した高度な環境スキャンが不可欠です。
人事が「変革のリーダー」に
なれていない
現状：コンプライアンスを懸念した過度な規制や、IT部門任せのAI導入による現場との乖離。
あるべき姿：人事こそが、AIと人が共創する「新しい組織文化」と「倫理規定（ガバナンス）」を設計すべきです。人間中心の原則に基づき、AIトランスフォーメーションを牽引する主役となるべきです。
従来の研修と本コースの決定的な違い
従来のAI研修 / ツール講習
❌
操作説明中心：プロンプトの書き方やツールの機能説明に終始し、実務への応用が受講者任せに なっている。
❌
個人スキル止まり：個人の時短テクニックが主眼であり、組織全体の生産性向上や文化醸成への波及がない。
❌
一方通行の講義：動画視聴や座学が中心。実務特有の複雑な課題に対し、具体的にどう使うべきかが不明確。
AI活用による次世代「戦略人事」育成コース
✅
コンピテンシー重視：SHRM（世界標準）の枠組みに基づき、人事のコア能力自体をAIで拡張。戦略的パートナーへの進化を支援する。
✅
組織変革へ直結：「AI定着」をゴールとし、組織文化の醸成からポリシー策定までカバー。
✅
双方向のAI演習：UMU独自のAIトレーナーが、個別のプロンプトに即時フィードバック。実務直結のスキルを確実に習得。
世界標準の枠組み「SHRM」に基づく
4つのコア・コンピテンシー
ビジネス感覚
AIによる拡張
LLMのDeep Search機能を活用した、リアルタイムなPEST分析（政治・経済・社会・技術）。
外部環境の変化を、内部の人材戦略へ落とし込むための「戦略的問い」の生成。
得られる成果
「反応型」の人事から、データに基づき経営層へ提言する「戦略型」人事への転換。
リーダーシップと
ナビゲーション
AIによる拡張
「AI実装」から「AI定着」へ移行するための5要素フレームワーク（文化、リーダーシップ、知識、ポリシー、ツール）の構築。
「ユーザー責任」原則に基づくガバナンス策定。
得られる成果
個人の暗黙知を「組織の標準能力」へ。AI活用を文化として定着させ、持続的な競争優位性を構築。
コミュニケーションと関係管理
AIによる拡張
非同期コミュニケーション（メール等）のトーン＆マナー最適化とリスク予知・回避。
同期コミュニケーション（面談等）のAIロールプレイによるシミュレーション。
得られる成果
コミュニケーションコストの最小化と、危機管理における組織レジリエンスの向上。
倫理的実践
AIによる拡張
採用、評価、昇進など「ハイステークス（重大な決定）」領域におけるAI利用の境界線設定。
データプライバシーとコンプライアンスを遵守したプロトコルの策定。
得られる成果
法的リスクの回避と、従業員エンゲージメント（組織への信頼）の維持。
AIプロンプト演習：学びをその場で実践
AI活用による人事課題の解決
外部環境（PEST）を網羅的に分析
経営層への「戦略的な提言」を構築
全社変革に向けたロードマップを策定
納得感を生むフィードバックを
シミュレーション
人事施策における倫理的リスクを判定
学習者学習者が入力したプロンプト
LLM（大規模言語モデル）AIがプロンプトに基づいて生成した回答
UMU AIトレーナープロンプトに対するAIトレーナーからの即時フィードバック
本コースがもたらす3つの変革
個人レベルの変革：
プロフェッショナルとしての
価値向上
AIを「使う」側から「指揮する」側へ。事務作業から解放され、人事としての専門性を活かした戦略業務へのシフトを実現。
チームレベルの変革：
ビジネスパートナーとしての
地位確立
経営層や事業部門と共通言語（ビジネス数値・戦略）で対話し、データに基づいた意思決定を支援するビジネスパートナー（HRBP）へ。
組織レベルの変革：
持続可能な競争力の獲得
AI定着の実現により、組織全体の生産性・創造性が向上し、変化に柔軟に対応し、持続的な成長を自走できる組織体質へ。
本コースの対象者
人事担当者
AI活用による業務効率化を起点に、自身の希少価値とキャリア価値を最大化したい方。
HRBP・
マネージャー
現場のAI活用をリードすることで、事業部門への提供価値（ROI）を最大化し、組織変革を牽引したい方。
経営層・
CHRO
人的資本経営の観点から、AIを活用した組織能力向上と、ガバナンス構築を主導したい方。
UMU公式認定：
AI人材としての
「強み」を証明
UMU CAET 認定証
Certified AI Empowered Talent
コース修了と同時に、即座に認定証を発行
ダウンロード・リンク共有が可能
SNSへの投稿やプロフィールに掲載可能
学習成果を証明する重要な実績
企業の競争力を支える重要な「人的資本」
AI活用によりスキル不足を補い
パフォーマンスを最大化させる
