PBR社 第1回研修｜共通パート 当日カンペ（AI市場と危機感 15分／セキュリティ・ガバナンス設定 30分）
使い方 ：本番で開くのはこれだけ。スライド1枚＝1カード。スライドをめくるたびに1カードずつ下にスクロールする。
🗣欄は話す中身の要点。 スライドの文はそのまま読まず、なぜ・たとえ話・実際の場面を自分の言葉で話す。
一言一句守るのは 💬このまま言える一言・🖱作業の手順・⚠️注意 の3種類のみ。それ以外は台本と違うことを言ってよい。
🔎欄 ：リテラシーの高い受講者（役員・部長クラス）から質問が飛んだときの返し方。読まなくてよい。
このパートの性格 ：藤田さんのキャリアビジョン研修（第1回・全部署合同・10/7）に組み込む2つのパート。パートAは「事実と数字で差が開くことを見せて、最後は前向きに返す」。パートBは「その場で設定を変えてもらって、安心して使える状態で帰す」。煽って終わらない。使えない人を責めない。「使わないことが一番のリスク」で締める。
前提（9/30の打ち合わせで確定） ：全部署合同1回（22名・役員3名含む）／藤田さんが全部話す／全員PC持参／Claude Team と ChatGPT Business（旧Team）は契約・配布済み／実演パートは別途／人事制度の話はしない（PBR社と未合意のため）。
キャリアビジョン研修への組み込み案（仮・藤田さんの構成資料が届いたら調整）
案1（推奨）：冒頭に市場、中盤に設定
時間 内容 担当パート ねらい
0:00–0:05 オープニング・研修全体の流れ・今日のゴール 藤田さん既存 — 0:05–0:20 パートA：AI市場と危機感（15分） 本カンペ A01–A08 「なぜ今やるのか」を腹落ちさせてからキャリアの話に入る 0:20–1:05 キャリアビジョン研修 前半（自己分析・強みの言語化） 藤田さん既存 — 1:05–1:10 休憩（5分）。休憩中に全員PCを開き、Claude と ChatGPT にログインしておく — 設定パートの立ち上がりを速くする 1:10–1:40 パートB：セキュリティ・ガバナンス設定（30分） 本カンペ B01–B15 手を動かす時間を中盤に置いて集中力を戻す 1:40–2:00 キャリアビジョン研修 後半（強みを社内でどう活かすか・行動計画・まとめ） 藤田さん既存 「安全に使える状態」を手に入れた直後なので、AIを使う行動計画が書きやすい
案2：冒頭45分でA→Bを連続
時間 内容
0:00–0:05 オープニング 0:05–0:20 パートA 0:20–0:50 パートB 0:50–1:00 休憩 1:00–2:00 キャリアビジョン研修（60分）
案1を推奨する理由 ：パートBは5分×2回の作業があり、冒頭から45分連続だと受講者が座学で疲れたまま作業に入る。休憩明けに作業を置くと、休憩中のログイン準備で立ち上がりが速く、設定を終えた直後に「AIを使う行動計画」を書けるのでキャリアの後半とつながる。
案2を選ぶ場合 ：キャリアビジョン研修が一体で60分必要なとき。この場合は、開始前またはオープニング中（0:00–0:05）に全員のログイン確認を済ませておく。
管理者が事前にやること（PBR社の管理者向け・研修前日まで）
当日は受講者側の設定だけを扱う。以下は管理者（Owner）が事前に済ませておく項目。済んでいないものは B14 で案内し、研修後に推進担当と一緒に進める。
Claude Team（Owner／Primary Owner）
Organization settings > Identity and access > Domains：許可メールドメインを会社ドメインのみにする
Organization settings > Data and privacy > Sharing：「Share projects」「Public projects」を方針に合わせる（機密を扱う部署があるなら Public projects はオフ）
Organization settings > Artifacts：「External sharing」（リンクを知る誰でも閲覧）をオフ。必要な個別Artifactだけ例外で許可 【要実機確認：デフォルト値】
Organization settings > Connectors：業務で使うコネクタだけ「Browse connectors」から有効化。各コネクタの Tool permissions で、書き込み系は「Needs approval」。カスタムMCPは承認済みのみ追加
Organization settings > Capabilities：メモリ・Web検索の可否を決める（Teamのメモリはメンバー各自のオプトイン制）
Organization settings > Data and Privacy：「Rate chats」（👍👎フィードバック）の方針を決める。オンのまま運用するなら「機密チャットで👍👎を押さない」を周知 【要実機確認：デフォルト値】
退職・異動時の手順：Members > ⋮ > Remove from team を即日。必要なら Primary Owner が Data and privacy > Export Data
SSO（SAML/OIDC）を設定できるIdPがあれば設定し「Require SSO for Claude」をオン。Claude本体には2段階認証がないため、MFAはIdP側（Googleアカウント等）で担保する
ChatGPT Business（Owner）
Workspace settings > Identity & access > Identity & provisioning：会社ドメインを検証。「Allow External Domain Invites」は原則オフ 【要実機確認：デフォルト値】
Admin > Plugins（旧Apps）：Businessはアプリ（Google Drive連携など）が既定でオン 。使わないものはオフにする。Workspace settings > General > Settings > 「Plugin permissions」を「Always ask」か「Allow read actions」にする 【要実機確認：デフォルト値】
Workspace settings > Permissions & roles：Codex・Workspace Agents・メモリ関連の可否を決める 【要実機確認：画面名】
GPTの公開範囲：公開リンク（Anyone with the link）・GPT Store 公開を許可しない方針にする 【要実機確認：Business固有の管理画面名】
Workspace settings > Members：Owner は最小限（2名程度）。退職時は ••• > Remove member
MFA は組織で強制できない（公式ヘルプに明記）。当日に受講者全員でオンにする（B08）
SSO を設定できるIdPがあれば設定し、MFAはIdP側で強制する
周知しておくこと（両ツール共通）
Team／Business は契約上、入力内容がAIの学習に使われない（設定不要）
監査ログ・カスタム保持期間・SCIM・データエクスポート（ChatGPT）は Enterprise 限定。Team／Business では使えない
ChatGPT Business の共有リンクは「ワークスペース外からは見えない」が、組織で機能自体をオフにはできない。本人が不要なリンクを削除する運用にする
進行カンペ パートA：AI市場と危機感（スライド1枚＝1カード）
A01 A02 A03 A04 A05 A06 A07 A08
見せる内容
見出し：「AIで、何が起きているか」
15分でやること：①いま起きていること ②お金の動き ③日本の現在地 ④会社の差 ⑤人の差 ⑥数年後 ⑦だから今日
「最初に少し、怖い話をします。最後は前向きに終わります」
🗣 話す中身
キャリアの話に入る前に、15分だけ外の世界の話をする。AIで何が起きていて、使える人と使えない人、使える会社と使えない会社の差がどう開いているか
数字はすべて出典付き。「〇〇年〇月の〇〇の調査」と言えるものだけ
最後は「だから今日この研修をやる」に着地する。怖がらせて終わるつもりはない
💬 このまま言える一言
「最初に少し怖い話をします。でも、最後は前向きに終わります」
A02 0:01–0:03 2026年、何が起きているか 見せる内容
3つの変化（日付付き）
AIが「答える」から「仕事を終わらせる」へ：AIエージェントが実際の業務タスクを完了できる割合 20%（2025年）→77.3%（2026年） （Stanford AI Index 2026、2026年4月）
2026年7月 ChatGPT Work：目標を伝えると、連携アプリを横断して調べ、完成したスプレッドシート・スライド・文書を返す（OpenAI発表）【⚠️2次確認】
2026年9月 Claude Opus 5.5：PC操作の標準テスト（OSWorld 2.1）で 81.8% 。人がマウスでやる作業をAIが代わりにできる水準（Anthropic公式）
生成AIは登場3年で世界人口の 53% に普及（PC・インターネットより速い）
🗣 話す中身
2024年までのAIは「質問すると答える」道具だった。2026年のAIは「仕事を頼むと終わらせて返してくる」段階に入っている
Stanfordの指標で、AIエージェントが実際の業務タスクを完了できる割合が1年で20%から77%に上がった。去年「使えない」と思った人の判断は、今年はもう古い
ChatGPT Work や Claude の新モデルは、スプレッドシートを作る・資料を作る・PCを操作する、を代わりにやる。「議事録を作って」の次は「議事録から提案書を作って送付準備まで」になる
普及の速さも桁違い。3年で世界人口の半分が触っている。PCもインターネットもこの速さでは広がらなかった
💬 このまま言える一言
「去年"AIは使えない"と思った人の判断は、今年はもう古くなっています。1年で、頼んだ仕事を終わらせられる割合が20%から77%になりました」
⚠️ 注意
ChatGPT Work（2026年7月）とGPT-6（2026年9月）はOpenAI公式ページが取得できず、報道ベースの2次確認。言うなら「報道によると」。Claude Opus 5.5（2026年9月22日）とStanfordの数字は公式で確認済み
製品名・モデル名を細かく言う必要はない。「AIが仕事を終わらせる段階に入った」が伝われば十分
見せる内容
世界の企業AI投資（2025年）：5,817億ドル、前年比+130% （Stanford AI Index 2026、2026年4月）
世界のAI支出（2026年予測）：2.67兆ドル、前年比+49.5% （Gartner、2026年9月。年内に3回上方修正）【⚠️2次確認】
米国の民間AI投資 2,859億ドル vs 中国 124億ドル（Stanford）
AIの利用コスト：GPT-3.5相当の性能を使う推論コストが2年で 280分の1 に（Stanford AI Index 2025）【⚠️2次確認】
🗣 話す中身
世界の企業はAIに2025年だけで約5,800億ドル、日本円で80兆円以上を投じた。前の年の2.3倍。バブルと言う人もいるが、お金の流れはこの方向で確定している
一方で、AIを使う側のコストは急激に下がった。Stanfordの集計では、GPT-3.5相当の性能を使う推論コストが2年で280分の1（報道ベースの数字なので「Stanfordの集計によると」と添える）。つまり「大企業しか使えない」時代は終わって、個人や中小企業でも最先端に手が届く
お金を出す側は桁違いに増え、使う側のコストは桁違いに下がった。この2つが同時に起きているから、差がつくのは「使うかどうか」だけになった
💬 このまま言える一言
「投資は2.3倍、使うコストは桁違いに下がった。だから差がつくのは、使うかどうかだけです」
見せる内容
個人の生成AI利用経験：日本26.7% vs 米国68.8%／中国81.2%／ドイツ59.2% （総務省 情報通信白書 令和7年版、2025年7月）
企業の生成AI活用方針あり：日本49.7% vs 米国84.8%／中国92.8%／ドイツ76.4%（同）
国内企業の生成AI活用率：34.5% （大企業46.5%／中小32.4%／小規模28.0%）（帝国データバンク、2026年5月）
政府の改定AI基本計画（2026年7月14日閣議決定）：「2025年までの間は、成長する各国との利用率や民間投資の差はむしろ拡大した 」と政府自身が明記
🗣 話す中身
日本の個人の生成AI利用率は26.7%。1年で3倍に伸びたが、それでも米国の4割、中国の3分の1
企業も同じ。「活用方針がある」企業は日本では半分。米国・中国は8〜9割
国もこれを認めている。2026年7月の政府のAI基本計画に「各国との差はむしろ拡大した」と書いてある。政府が公式文書で「負けている」と書くのは珍しい
ただし見方を変えると、日本ではまだ利用経験のある人が約4人に1人、業務で活用している企業は約3社に1社（帝国データバンク）。つまり今から経験を積む人・会社の方が多数派で、先に始めるほど経験の差がつく。PBR社は今日この研修をやっている時点で、先に始める側にいる
💬 このまま言える一言
「日本の個人利用率は26.7%。中国の3分の1です。裏返すと、日本ではまだ4人に3人が使ったことがない。先に始めた分だけ、経験の差がつきます」
A05 0:07–0:09 使える会社と使えない会社の差 見せる内容
「入れた」と「使えた」は違う
国内で生成AIを導入した企業は1年で 22.6%→44.0% に倍増。しかし「売上や利益が向上した」は 3.9% （IPA DX動向2026、2026年7月）
日本の大企業は87%が生成AIを使っているのに、「期待を大きく上回る効果」は 9% 。米国38%、6カ国中最下位（PwC Japan、2026年6月）
差を作っているのは「仕事のやり方を変えたか」
AIで高い成果を出している企業は 6% 。その 73% が業務フローを根本から設計し直した。他の企業は25%（McKinsey State of AI 2026、2026年8月）【⚠️2次確認】
中小企業で「成長に向けたAI活用」に取り組んだ企業の付加価値増加率 23.0% vs 取り組んでいない企業 17.9% （2026年版 中小企業白書）
🗣 話す中身
導入率が倍になっても、「売上や利益が向上した」と答えた会社は3.9%。導入率と、売上・利益の向上を実感したという回答は別の指標。契約するだけでなく、業務でどう成果につなげるかが問われている
日本の大企業は87%が使っている。でも「期待を大きく上回る効果」があったのは9%。米国は38%。使っているかどうかじゃなくて、使い方で差がついている
成果が出ている6%の会社の共通点は、AIを「足した」んじゃなくて、仕事の流れを「作り直した」こと。「メールの返信をAIに手伝わせる」ではなく、「問い合わせが来たら分類→回答案→人が確認→送信、の流れ自体をAI前提で組み直す」
この研修が部署別・業務起点で組まれているのはそのため。ツールの使い方講座ではなく、自分の業務の流れを作り直す研修
💬 このまま言える一言
「導入した会社は1年で倍になりました。でも、売上や利益が向上したと答えた会社は3.9%です。差は"入れたか"ではなく"仕事のやり方を変えたか"です」
見せる内容
AIスキルがある人の賃金は 62%高い （前年57%）。AIスキルを求める求人は +69% 、求人全体は+9%（PwC Global AI Jobs Barometer 2026、2026年6月）【⚠️2次確認】
AIの影響を受けやすい（AI曝露度の高い）産業の企業は人員も増えている（+52% vs +36%）。「AIで雇用が減る」が一律に起きているわけではない（同）
伸び幅が大きいのは初心者：コールセンター5,179人の実験で、生成AI支援により生産性 +14% 、新人は +34% 、熟練者はほぼ変化なし（Brynjolfsson他、Stanford／NBER）
専門職の文章作成：所要時間 −40% 、品質 +18% （Noy & Zhang, Science 2023）
🗣 話す中身
会社の差の次は、個人の差。AIスキルがある人の給料は、ない人より62%高い。しかも去年57%だったのが今年62%。差は広がっている
求人も同じ。AIスキルを求める求人は1年で69%増えた。求人全体は9%。8倍の速さ
ここで大事なのは、AIの影響を受けやすい産業の企業が人を減らしていない、むしろ増やしていること。「AIに仕事を奪われる」が一律に起きているわけではなく、「AIスキルがある人が選ばれる」が先に起きている
もう一つ希望のある話。一番伸びるのは初心者。コールセンターの実験で、新人は生産性が34%上がった。ベテランはほぼ変わらない。つまり今「自分はAIに詳しくない」と思っている人ほど、この研修で一番伸びる
💬 このまま言える一言
「AIを使える人の給料は62%高い。そして一番伸びるのは、今"詳しくない"と思っている人です」
🔎 突っ込まれたら（2件）
「日本でも賃金プレミアムはある？」 → 「日本単独の信頼できる調査は見つかっていません。PwCの数字は27カ国・求人10億件超のグローバル値です」 「AIで仕事がなくなるのでは？」 → 「業種による差はあります。PwCの調査では、AIの影響を受けやすい産業の企業ほど人員を増やしています。ただ、この統計だけでは個人の雇用への影響は判断できません。確かなのは、AIスキルのある人の賃金と求人が伸びていることです」
見せる内容
1人でできる仕事の量が変わる
パナソニック コネクト：生成AIで 2025年度 78.8万時間削減、前年の2倍 。社員の使い方が「聞く」から「頼む」に変わって、1回あたりの削減時間が伸びた（2026年7月プレス）
現場社員の 42%が週1日分以上 の時間を節約。しかし 66%は浮いた時間の使い方を指示されていない （BCG AI at Work 2026、2026年6月）
AIを全社の仕事の流れに組み込んだ会社（Microsoftが「Frontier Firm」と分類した企業）の社員：「会社が成長している」と答える社員 71% vs 世界平均 39% 。「AIに仕事を奪われる不安」21% vs 43%（Microsoft Work Trend Index 2025）
2026年版 中小企業白書：「中小企業こそ、人手不足を乗り越えて大企業を追い抜くチャンス」
🗣 話す中身
数年後の話を、今の数字から外挿する。パナソニック コネクトは全社の年間削減時間が1年で前年の約2倍になった。同社は「AIに聞く」から「AIに頼む」へ利用の仕方が変わったことも報告している。使い方が変わると、同じツールでも効果が変わる例
これが2年・3年続くと、1人で以前の何倍もの仕事をする人と、以前と同じ仕事をしている人に分かれる。会社単位でも同じ。100人で回している仕事を10人で回す会社が出てくる。そうなると、人を増やして追いつく、では追いつけない
一方で、AIを組織的に使う会社の社員は不安が少ない。Microsoftが「Frontier Firm」と分類した企業（AIを全社の仕事の流れに組み込んだ企業）では、「会社が成長している」と答える社員が71%、世界平均は39%。危機感を持つべきなのは、使っている人ではなく、使っていない人
そして白書の言葉。中小企業こそ追い抜くチャンス。大企業はセキュリティ部門との調整に半年かかる。PBR社は今日から全員で使い始められる
💬 このまま言える一言
「人を増やして追いつく、では追いつけない差が開きます。でも、AIを仕事の流れに組み込んだ会社の社員は、不安がむしろ少ない」
⚠️ 注意
「100人で回している仕事を10人で」は見立てであり、特定の調査数字ではない。「〜という会社が出てくる」と見立てとして話す
人事制度・評価・給与の話には入らない（PBR社と未合意）
A08 0:13–0:15 だからこの研修（前向きに返す） 見せる内容
ここまでの話を3行で
投資は2.3倍、使うコストは大きく下がった（Stanfordの集計で280分の1【⚠️2次確認】 ）。差は「使うかどうか」
導入企業は倍増したが、「売上や利益が向上した」との回答は3.9%。成果を出している会社は、仕事の流れを作り直している
一番伸びるのは初心者（+34%）
この研修でやること
部署別・業務起点で、自分の仕事の流れをAI前提で作り直す（6回・12時間）
研修中からテスト→課題→共有→ランキングで「使い続ける」仕組みを回す
研修後も続く：手順書・引継ぎマニュアル・90日改善計画
「今日の後半で、安心して使うための線引きを全員でやります」：①業務は法人アカウントだけ ②設定を自分の手で変える ③入力可否ルール 🟢🟡🔴 で迷わない
🗣 話す中身
怖い話をまとめると3つ。お金と技術は確定した方向に動いている。入れるだけでは効果が出ない。でも一番伸びるのは今から始める人
だからこの研修は、ツールの使い方講座ではない。自分の部署の、自分の業務の流れを、AI前提で組み直す研修。それを6回かけてやる
そして「研修をやった、楽しかった、明日から元に戻る」にしないために、毎回テストと課題があり、共有とランキングがある。研修が終わるときには、手順書と90日計画が手元に残る
この後のキャリアの時間で、自分の強みをどう活かすかを考える。その強みをAIで何倍にするか、が今回の研修全体のテーマ
ただし、使うには線引きが要る。PBR社は顧客の資産と本人確認情報を預かる会社。だから後半で3つやる。法人アカウントに揃える、設定を自分の手で変える、入力可否ルールで迷わないようにする。全員で設定を変えて、安心して使える状態を作る
💬 このまま言える一言
「差は"使うかどうか"と"仕事のやり方を変えたか"。そして一番伸びるのは、今日から始める人です」
FAQ（受講者からの想定質問と返し）
質問 返し
Team／Business なら何を入れても大丈夫？ 学習には使われませんが、AI会社のサーバーには送られます。障害・不正アクセス・委託先管理の責任は残るので、🔴は法人版でも入れません 会社の管理者は自分のチャットを読める？ Claude Team：管理者がチャットを閲覧する機能はありません（Primary Owner の組織データエクスポートには含まれます）。ChatGPT Business：管理者は利用状況を見られますが会話本文は見られません。いずれも「会社のデータ」という前提で使ってください 退職したら自分のチャットはどうなる？ 管理者がアカウントを停止します。Claude は残メンバーから見えなくなりエクスポートには残る、ChatGPT Business は無期限保持で再追加時に復元。個人の履歴ではなく会社の資産です Gemini は Workspace に入っているから使っていい？ 会社契約なので禁止ではありません。学習に使われない設定と利用条件を確認して、指定責任者の承認を得てからです 公式のMCP・コネクタならつないでいい？ Claude は管理者が組織で有効化したものだけ表示されます。ChatGPT Business はアプリ連携が既定でオンなので、表示されていても会社として承認済みとは限りません。いずれも B10 の表と推進担当の承認範囲を確認してから接続。公式でないものは接続しません API を直接使えば安全？ API も学習不使用です。ただしAPIキーの管理（🔴）とコードの中に顧客データを置かない設計が別途必要です スマホのアプリで使っていい？ 会社アカウントでログインしていればOK。個人アカウントと切り替え間違いに注意。共有PCや私物スマホでは使い終わったらログアウト 社長や部長が Claude Code／Codex でアプリを作っているが、ルールは？ 今日のルールは共通です。加えて、コードや環境変数に顧客データ・鍵を置かない、本番データでテストしない、の2つを別途決めます 「入れてしまったかも」のとき、チャットを消せば大丈夫？ チャット本文は原則30日以内にサーバーから削除されます（両社公式）。ただし添付したファイル（ChatGPT の Library）や、👍👎を押した会話、規約違反と判定された会話は別に保持されることがあります。消したうえで必ず報告し、何を入れたか（本文・ファイル・👍👎の有無）を一緒に確認します Enterprise にすべき？ 監査ログ・保持期間指定・SCIM が必要になったら。今は Team／Business で学習不使用と管理者統制は担保されています
🧯 トラブル時のフォールバック
ログインできない人が多い → B07 の前に3分取る。ログインできない人は隣の人の画面を見ながら「項目を知る」だけでよい。設定は当日中に各自で完了し、翌日までに推進担当へ「完了」と連絡画面の表示が藤田さんの画面と違う（日本語UI・バージョン差） → 「名前は違っても場所は同じ」。項目名で探さず、Settings の中の「Memory」「Privacy」「Security」といった見出しで探してもらうMFA の認証アプリが入っていない → Passkey（スマホの顔認証・指紋）で代替。それも難しい人は SMS で一旦オンにし、後日 Authenticator に変更個人アカウントしか持っていない人がいた（会社アカウントが未配布） → その人は今日は設定を見るだけ。配布後に同じチェックリストで実施。B09 の移行手順を渡す「もう個人アカウントを会社に移行しちゃった」人 → 問題なし。移行後の組織側で B07／B08 をやる質問が多くて押している → 削る順番（パートB）に従う。B07・B08 の作業時間は削らず、項目数を4つに絞るPBR社の管理者設定が全く済んでいないと判明 → 受講者側の設定（B07・B08）はそのまま進める。管理者項目は「今週中に推進担当と確認」と B14 で明言し、研修後に管理者向けチェックリスト（本カンペ冒頭）を渡す
出典一覧
セキュリティ・設定（公式ヘルプ、2026年10月1日確認）
法令・監督官庁
事故事例
統計
AI市場（パートA）
参考（研修運営側の資料）