AX Training — Corporate Training Programs

貴社の従業員を、
専門技能を持つDX人材へ。

申請事業主が雇用する雇用保険被保険者を対象とした、法人向け研修プログラム。
実践技能を伴走指導で習得する「ライブ研修」と、
体系的な知識を自分のペースで習得する「eラーニング」
目的別2形態で、貴社のリスキリング計画に最適な学びの形を選べます。

目的が異なる、2つの学びの形

同じテーマでも「実践技能の習得」と「体系的知識の習得」は別の学習プロセスです。
本カタログでは、それぞれの目的に最適化した独立した訓練として、2形態でご提供しています。

🟢 ライブ研修
(同時双方向型訓練)
🔵 eラーニング
(通信制訓練)
学習目標 実践技能の習得・即戦力化
講師伴走のハンズオンで、実務で動ける専門技能を身につける
体系的知識の習得・基礎固め
専門領域の理論と原理を、自分のペースで深く学ぶ
授業スタイル 少人数制のライブ授業+講師伴走のハンズオン演習。リアルタイム質疑、グループワーク、ペアプログラミング、コードレビューを含む 体系的に構成された録画講義をLMSで配信。理論解説と章末演習問題で、確実な知識習得を支援
受講方法 指定された日時に講師・受講者が同時刻にオンライン接続(Zoom等) 標準学習期間内であれば任意の時間に学習可能(業務と並行可)
提供形態 ライブ授業日程は事前確定。期間内の出席記録で運用 1コース単位で受講料が明確に定まる契約形態。受け放題サブスクリプション型ではありません
修了要件 実訓練時間(同時双方向時間)の8割以上の出席+ 課題提出 標準学習期間内に標準学習時間を完了+ 章末テスト合格
適したケース 即戦力人材の育成、プロジェクト立ち上げ前の集中育成、グループ全体での実践力底上げ 体系知識の標準化、業務と並行した継続的学習、多人数同時受講、繁忙期の人材育成
受講人数の目安 1クラス8〜16名(手厚いメンタリングのため) 人数制限なし(LMS配信のため)

最も効果的なのは、2形態を段階的に組み合わせる学び方

体系的知識を eラーニングで習得した後、Liveのハンズオンで実践技能を身につける。
異なる学習目的を持つ独立した訓練として、それぞれ計画的に進める「ハイブリッド学習パス」を推奨しています。

推奨学習パス:AI体系知識 → 実践技能

AI領域の体系的知識は eラーニング(AI基礎→AI開発基礎→AI開発応用)で段階的に習得し、Webエンジニア育成・AWSエンジニア育成・社内プロダクトAI開発などの同時双方向型訓練で実践技能を身につける。それぞれは独立した訓練として設計しており、組み合わせて受講することで最大の学習効果が得られます。

1

AI体系知識の習得

AI基礎・AI開発基礎・AI開発応用の3階層で、AI領域の理論を網羅的に学ぶ

eラーニング
2

実践技能の習得

Web・インフラ・社内プロダクトAI開発などのライブ研修で、講師伴走のハンズオンで実務スキルを身につける

同時双方向型
3

応用と定着

AI×ソフトウェア専門技能などの応用講座、業務での実践、録画教材の反復視聴

同時双方向型/eラーニング

📋 助成金申請について
ハイブリッド学習パスを利用する場合、eラーニング・通信制訓練同時双方向型訓練はそれぞれ学習目的・カリキュラム・修了要件が独立した別の訓練となります。各訓練について、それぞれ別個に計画届を提出し、人材開発支援助成金の支給申請を行うことが可能です。 ※支給可否は労働局の審査によります。複数訓練の申請については計画段階で提携社労士にご相談ください。

ライブ研修(全9講座)

講師伴走のハンズオン演習で、実践技能を身につけるライブ研修。
標準学習時間・カリキュラム・受講料は1点固定。価格は税込・1名あたり。

01
FOUNDATION / WEB ENGINEERING
Webエンジニア育成(基礎) リスキリングと現役エンジニアのスキルアップを両立する実践プログラム
ライブ研修
未経験者のリスキリングから、現役エンジニアの底上げまで対応する基礎強化型カリキュラム

学習目標:TypeScript・React・Next.js・Node.js を使ったWebアプリケーションを実装できる技能を、ペアプログラミングとコードレビューを通じて習得する。
進め方:講師伴走のハンズオンで、毎回小さな実装課題に取り組みながら段階的に技能を積み上げる。

実践演習カリキュラム
  • モダンWeb開発概論/HTTP・REST・GraphQL の原理
  • TypeScript 型システム設計の専門技能
  • React 設計思想とコンポーネント分割・状態管理
  • Next.js App Router/Server Actions/RSC の実装
  • データベース連携/Prisma による ORM 実装
  • 認証・認可設計とセキュアコーディング(OWASP)
  • テスト戦略(Vitest/Playwright)と品質保証
  • Git・GitHub・コードレビュー文化と CI/CD 入門
受講期間
60
標準学習時間(計)
80h
ライブ時間
40h
実装演習
40h
400,000 税込/1名
※実装環境(PC・GitHubアカウント等)は貴社にてご用意ください。修了要件は同時双方向時間の8割以上の出席+課題提出。
02
FOUNDATION / INFRASTRUCTURE ENGINEERING
インフラエンジニア育成(基礎) AWS/オンプレ/ネットワーク/監視/鍵管理を横断する基盤専門技能
ライブ研修
本番想定環境でのハンズオンで、AWS実務スキルを段階的に身につける

学習目標:VPC・IAM・EC2・RDS・LambdaなどAWS主要サービスを使った本番想定のシステム構築を実施できる技能を習得する。
進め方:講師伴走のハンズオン、コードレビュー、設計討議を通じて、IaC(CloudFormation/CDK)まで実装演習。

実践演習カリキュラム
  • インフラ概論/OSI・TCP/IP・ルーティング・DNS の原理
  • Linux サーバーの設計と運用(systemd・パーミッション・ログ)
  • オンプレサーバーセットアップとファイアウォール(iptables/nftables)
  • SSH 鍵管理・公開鍵基盤(PKI)・認証認可の専門技能
  • AWS 主要サービスと VPC・サブネット設計
  • IAM ポリシー設計と最小権限の原則
  • EC2・S3・RDS・Lambda の運用専門技能
  • 監視・ログ集約の専門技能(CloudWatch/Prometheus/Grafana)
受講期間
60
標準学習時間(計)
80h
ライブ時間
40h
ハンズオン
40h
400,000 税込/1名
※AWSアカウント・利用料は貴社にてご用意ください。修了要件は同時双方向時間の8割以上の出席+課題提出。
03
FOUNDATION / IN-HOUSE AI PRODUCT DEVELOPMENT
社内プロダクトAI開発 自社業務にAIを組み込むためのプロダクト企画・開発専門技能
ライブ研修
貴社業務にフィットするAIプロダクトを、企画から実装まで内製化するための専門技能

学習目標:自社業務の課題を整理し、生成AI・LLMを組み込んだ業務支援プロダクトを設計・実装・運用できる技能を習得する。
進め方:受講者の所属企業の業務課題を題材としたケース演習。要件定義から PoC、本番展開までを伴走指導。

実践演習カリキュラム
  • 自社業務×AI の機会発見ワークショップ(業務分析・ROI評価)
  • LLM の仕組みと主要モデルの選定(GPT/Claude/Gemini)
  • プロンプト設計と出力構造化の専門技能
  • 社内向けAIアシスタント設計(ペルソナ・コンテキスト・ガードレール)
  • RAG 基本実装(Embedding・チャンク戦略・検索精度向上)
  • 社内データ活用とプライバシー・コンプライアンス対応
  • AIプロダクトの内製化と外部委託の判断フレームワーク
  • 運用設計・コスト管理・効果測定の専門技能
受講期間
60
標準学習時間(計)
80h
ライブ時間
40h
ケース演習
40h
400,000 税込/1名
※貴社業務を題材としたケース設定について事前ヒアリングを実施します。LLM API利用料は貴社にてご用意ください。
04
ADVANCED / WEB ENGINEERING
Webエンジニア育成(応用) 大規模Webアプリケーション設計・運用の応用専門技能
ライブ研修
大規模システム実装と運用設計を、チーム演習で習得

学習目標:マイクロサービス・CI/CD・Observability を含む大規模Web系統を設計・実装・運用できる技能を習得する。
進め方:チーム演習で本番想定システムを実装し、設計レビュー・パフォーマンス調査を通じて応用力を養う。

実践演習カリキュラム
  • システムアーキテクチャ応用(モノリス分割/マイクロサービス設計)
  • 大規模 React アプリの状態管理と設計パターン
  • Next.js 応用(ISR/SSG/SSR/RSC の使い分け・キャッシュ戦略)
  • パフォーマンスチューニング(Core Web Vitals・最適化手法)
  • データベース設計の応用(正規化・インデックス・読み書き分離)
  • CI/CD パイプライン構築(GitHub Actions・カナリアデプロイ)
  • Observability 実装(OpenTelemetry・ログ・メトリクス・トレース)
  • セキュリティ・スケーラビリティ・運用設計の応用
受講期間
120
標準学習時間(計)
160h
ライブ時間
80h
実装演習
80h
528,000 税込/1名
※基礎講座修了相当の知識を前提とした内容です。修了要件は同時双方向時間の8割以上の出席+課題提出。
05
ADVANCED / INFRASTRUCTURE ENGINEERING
インフラエンジニア育成(応用) マルチアカウント・コンテナ・SRE運用までを含む応用専門アーキテクチャ
ライブ研修
大規模本番システムの設計・運用を、チーム実構築演習で習得

学習目標:マルチアカウント環境での高可用性設計、コンテナ運用、Well-Architected レビューを実施できる技能を習得する。
進め方:本番想定の大規模システムをチームで構築、設計レビューと運用シミュレーションを実施。

実践演習カリキュラム
  • クラウドアーキテクチャ応用(マルチアカウント戦略・Control Tower)
  • 高可用性・耐障害性設計(Active-Active/DR戦略)
  • コンテナオーケストレーション(ECS/EKS/Fargate)
  • 大規模データ基盤(Aurora/DynamoDB/データレイク設計)
  • ハイブリッドクラウド/オンプレ連携(VPN/Direct Connect)
  • ゼロトラストセキュリティ/WAF/脆弱性管理
  • IaC 応用(Terraform/CDK/GitOps)
  • SRE 実践(SLI/SLO/インシデント対応/キャパシティ管理)
受講期間
120
標準学習時間(計)
160h
ライブ時間
80h
ハンズオン演習
80h
528,000 税込/1名
※基礎講座修了相当の知識を前提とした内容です。AWS利用料は貴社にてご用意ください。
06
SPECIALIZED / AI × SOFTWARE ENGINEERING
AI×ソフトウェア専門技能 生成AIを組み込んだプロダクト開発のシステム設計手法
ライブ研修
AI機能を組み込んだプロダクト開発を、設計から本番運用まで一気通貫で習得

学習目標:RAG・エージェントを含むAIプロダクトを、設計から本番運用設計まで一気通貫で実装できる専門技能を習得する。
進め方:チーム制でAIプロダクトを開発、設計レビューを定期実施し、最終プレゼンまで講師伴走。

実践演習カリキュラム
  • LLM時代のアーキテクチャ思想と AI プロダクトの設計原則
  • RAG 応用設計(ハイブリッド検索・リランキング・GraphRAG)
  • AIエージェント設計(LangChain/LangGraph・ツール呼び出し)
  • マルチエージェント協調とワークフローオーケストレーション
  • プロンプトエンジニアリング応用と評価設計
  • ファインチューニング・モデル選定の戦略(LoRA/PEFT)
  • AI品質保証・テスト・トレーシング(LangSmith 等)
  • 本番運用・コスト管理・スケーリング設計
受講期間
120
標準学習時間(計)
160h
ライブ時間
80h
プロジェクト実装
80h
600,000 税込/1名
※専門技能習得を目的とした集中講座です。LLM API・クラウド利用料は別途貴社にてご用意ください。
07
JOB-SPECIFIC / SALES × AI
営業向け 生成AI活用 営業職が顧客対応・提案・分析でAIを使いこなす専門技能
ライブ研修
営業プロセスの各ステップで AI を使い倒し、商談スピードと提案品質を両立する

学習目標:営業職が日常業務(リサーチ、提案書作成、議事録、メール、商談記録)で AI を活用し、業務時間を半減させながら提案品質を上げる専門技能を習得する。
進め方:受講者の実際の商談シナリオを題材にした演習中心。最終回には貴社用の AI 活用プレイブック(成果物)を完成。

実践演習カリキュラム(DSS:ビジネス変革 / データ・AI活用)
  • 営業プロセスと AI 活用機会の発見
  • 顧客リサーチ・競合分析の AI 活用専門技能
  • 提案書・営業資料の AI 高速作成手法
  • 商談議事録の自動要約・ネクストアクション抽出
  • メール対応・初期返信の自動化設計
  • CRM データと AI の連携(商談予測・優先順位付け)
  • 営業 AI の倫理・コンプライアンス・情報管理
  • 営業チームへの展開と ROI 測定の専門技能
受講期間
60
標準学習時間(計)
80h
ライブ時間
40h
ハンズオン
40h
400,000 税込/1名
※貴社の商談シナリオを題材としたケース演習を含めることが可能です(要事前ヒアリング)。OFF-JT として演習形式で実施。
08
JOB-SPECIFIC / LEGAL ASSISTANT × AI
士業補助向け AI業務改善 行政書士・社労士・税理士事務所の補助者がAIで業務を効率化する専門技能
ライブ研修
士業特有の書類作成・法令リサーチ・顧客対応を AI で高品質化しながら、守秘義務とコンプライアンスを守る

学習目標:士業事務所の補助業務で AI を安全に活用し、書類作成・申請手続き・リサーチ業務の品質と速度を高める専門技能を習得する。
進め方:士業業務のケース化された題材で演習。守秘義務・利益相反など士業特有のリスク管理を演習形式で身につける。

実践演習カリキュラム(DSS:ビジネス変革 / 業務変革)
  • 士業業務の AI 適用可能性とリスク分析
  • 契約書・申請書・議事録の AI 起案技能
  • 法令・規程リサーチの AI 検索手法
  • 顧客情報の機密保持と AI 利用ガードレール設計
  • 申請書類のレビュー・チェックリスト自動化
  • 顧客対応メール・FAQ 自動応答の設計
  • 士業特有のコンプライアンス(守秘義務・利益相反対応)
  • 士業事務所への AI 導入計画と効果測定
受講期間
60
標準学習時間(計)
80h
ライブ時間
40h
ハンズオン
40h
400,000 税込/1名
※士業実務はサンプルケースで演習。実顧客の本番処理は OJT として別途切り分けて運用いただきます。
09
JOB-SPECIFIC / BACK-OFFICE × AI
バックオフィス AI効率化 経理・人事・総務がAIで定型業務を効率化する専門技能
ライブ研修
経理・人事・総務の定型業務を AI で半減し、戦略的業務にリソースをシフトする

学習目標:バックオフィス(経理・人事・総務・労務)の補助業務で AI を活用し、業務工数の削減とミスの低減を実現する専門技能を習得する。
進め方:貴社の業務フローをケース化した題材で演習。研修最終日には貴社で実運用可能な業務自動化テンプレートを完成。

実践演習カリキュラム(DSS:ビジネス変革 / 業務変革)
  • バックオフィス業務と AI 活用機会の整理
  • 経理業務の AI 効率化(仕訳・経費処理・請求書)
  • 人事・労務業務の AI 活用(採用・評価・労務管理)
  • メール・Slack/Teams 統合と AI アシスタント設計
  • ドキュメント自動生成・要約・翻訳の専門技能
  • 業務フロー設計と AI ツール選定の判断軸
  • 個人情報保護とコンプライアンス対応
  • 効果測定(工数削減・ミス低減)と継続改善
受講期間
60
標準学習時間(計)
80h
ライブ時間
40h
ハンズオン
40h
400,000 税込/1名
※貴社の業務フローを題材としたケース演習を含めることが可能です(要事前ヒアリング)。

eラーニング(全3講座 / AI領域)

AI領域の体系的知識を、業務と並行して自分のペースで習得するための独立カタログ。
「AI基礎 → AI開発基礎 → AI開発応用」の3階層で、知識の段階的な定着を支援します。

E1
eLEARNING / AI LITERACY
AI基礎 生成AI時代のビジネスパーソンに必要な体系的知識
eラーニング
生成AIの仕組み・活用パターン・リスクを体系的に理解し、業務での適用判断ができる基礎知識を習得

学習目標:生成AIの基本原理と業務適用パターン、リスクとガバナンスの全体像を体系的に理解する。
進め方:図解と段階的解説で構成された録画講義を視聴し、章末問題で理解を確認。業務と並行して自分のペースで進める。

体系学習カリキュラム
  • AI/LLM の仕組み(Transformer・トークン化・推論プロセス)
  • 主要 LLM の特性比較(GPT/Claude/Gemini・オープンモデル)
  • 業務での AI 活用パターン(生成・要約・分類・抽出・対話)
  • プロンプト設計の基本原理
  • AI のリスクと限界(ハルシネーション・バイアス・著作権)
  • AIガバナンス・倫理(AI Act・ISO/IEC 42001 の概要)
  • AI 利用ポリシー策定の考え方
  • AI 導入の意思決定フレームワーク
受講期間
60
標準学習時間(計)
40h
配信形式
LMS録画+テスト
修了要件
期間内完了
200,000 税込/1名
※LMS進捗ログで学習時間を記録します。標準学習期間内に標準学習時間の完了が修了要件です。
E2
eLEARNING / AI DEVELOPMENT FOUNDATION
AI開発基礎 AIシステム開発に必要なAPI活用とRAGの体系的知識
eラーニング
LLM APIの活用とRAGの基礎を、体系的に深く理解する

学習目標:LLM API・SDKの設計思想、RAGの仕組み、データセット準備の理論を体系的に習得する。
進め方:サンプルコード解説と設計パターン解説の録画講義で、深い理論理解を促す。

体系学習カリキュラム
  • LLM API・SDK の設計思想と選定(OpenAI/Anthropic/Azure OpenAI)
  • プロンプトエンジニアリング応用(Few-shot/Chain-of-Thought/構造化出力)
  • RAG 基本アーキテクチャ(Embedding・Vector DB・チャンク戦略)
  • ベクトルデータベース理論(Pinecone/Chroma/pgvector)
  • データセット準備とアノテーション設計
  • AI 評価指標の基礎(精度・関連性・有用性)
  • AI 開発のセキュリティ基礎(プロンプトインジェクション対策)
  • AI 開発プロジェクトの進め方(要件定義から本番デプロイまで)
受講期間
90
標準学習時間(計)
60h
配信形式
LMS録画+テスト
修了要件
期間内完了
260,000 税込/1名
※AI基礎修了相当の知識を前提とした内容です。プログラミング経験があると理解がスムーズです。
E3
eLEARNING / AI DEVELOPMENT ADVANCED
AI開発応用 マルチエージェント・本番運用に必要な応用専門知識
eラーニング
マルチエージェント・高度RAG・本番運用の応用理論を、体系的に深く学ぶ

学習目標:エージェント設計、ベクトルDB、ファインチューニング、本番運用設計など、AI開発の応用理論を体系的に習得する。
進め方:事例ベースの解説、設計パターン、最新研究解説の録画講義。

体系学習カリキュラム
  • AIエージェントの設計理論(LangChain/LangGraph/MAF/CrewAI)
  • マルチエージェント協調パターンと役割分担
  • 高度 RAG(ハイブリッド検索・リランキング・GraphRAG)
  • ベクトル DB 応用(インデックス戦略・スケーリング)
  • ファインチューニング戦略(LoRA/PEFT・判断基準)
  • AI 評価・モニタリング(LLMOps・トレーシング)
  • 本番運用設計(A/B テスト・コスト最適化)
  • AI ガバナンス・コンプライアンスの応用
受講期間
120
標準学習時間(計)
80h
配信形式
LMS録画+テスト
修了要件
期間内完了
320,000 税込/1名
※AI開発基礎修了相当の知識を前提とした内容です。実装経験のある方を対象としています。

人材開発支援助成金の制度概要

本カタログの各講座は、事業展開等リスキリング支援コースの対象となり得ます。
制度の詳細と申請にあたってのご確認事項をまとめています。

経費助成(同時双方向型訓練)

実訓練時間中小企業(助成率75%)中小企業以外(助成率60%)
10時間以上〜100時間未満上限 300,000円上限 200,000円
100時間以上〜200時間未満上限 400,000円上限 250,000円
200時間以上上限 500,000円上限 300,000円

経費助成(eラーニング・通信制訓練)

区分中小企業(助成率75%)中小企業以外(助成率60%)
1人1コースあたりの経費助成上限上限 150,000円上限 100,000円
※eラーニング・通信制は実訓練時間に関わらず一律の上限が適用されます(令和8年4月8日改正)。同時双方向型訓練とeラーニング等を組み合わせた訓練計画の場合も、この一律上限が適用されます。賃金助成は対象外です。

賃金助成(同時双方向型訓練のみ)

項目中小企業中小企業以外
賃金助成単価(同時双方向時間×受講者数)1,000円 / h500円 / h
賃金助成上限時間(1人1訓練あたり)1,200時間1,200時間

助成金に関するご確認事項

上記は 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)の制度概要です。本カタログの各講座は、制度要件(標準学習時間10時間以上、カリキュラム・受講料の固定、出欠/修了管理、訓練が職務に関連し広く活用可能な知識・技能の習得を目的とすること等)を満たすよう設計しています。
支給可否は労働局の審査によるものであり、当社が助成金の支給を保証するものではありません。助成率・上限・要件は改正により変動する可能性があるため、最新の制度は厚生労働省のWebサイトをご確認ください: 人材開発支援助成金 <厚生労働省> →
記載日:2026年6月9日時点の情報に基づきます。価格疎明書(様式28号)・カリキュラム(時間割含む)・修了証も助成金申請に対応した書式で発行いたします。

お申込みから受講完了まで

計画届の提出から修了報告まで、提携の社会保険労務士と連携してサポートします。

1

お問い合わせ・資料請求

講座カタログ・カリキュラム・受講者要件をご確認

2

受講申込(法人)

申込書受領、受講者を確定(雇用保険被保険者)

3

計画届の提出

受講開始日の前日から1か月前までに労働局へ提出(提携社労士をご紹介)

4

受講・記録管理

LMSで実訓練時間(Live)または学習進捗(e)を記録

5

修了・支給申請

修了証・受講ログ・領収書を発行、社労士経由で支給申請

受講に際してのご確認事項

対象者

申請事業主が雇用する 雇用保険被保険者が対象です。個人による自費受講は本制度の対象外となります。

計画届のタイミング

計画届は受講開始日の前日から起算して1か月前までに労働局へ提出が必要です。早めにご相談ください。

出欠/修了管理

ライブ研修は同時双方向時間(実訓練時間)の8割以上の出席+課題提出、eラーニングは標準学習期間内の標準学習時間完了が修了要件です。

発行書類

修了証・受講ログ・カリキュラム(時間割含む)・領収書・価格疎明書(様式28号)を定型書式で発行します。

貴社のリスキリング計画を、
お聞かせください

講座カタログのお取り寄せ・お見積もり・計画届に必要な書類のご相談まで承ります。
提携の社会保険労務士のご紹介も無料で対応いたします。