生成AI研修用のダミーデータの作り方｜福島県の中小企業向け

生成AI研修用のダミーデータは、練習する作業を決め、必要な項目と条件を白紙から組み立てて作ります。会社の資料をAIへ渡して「架空の内容に変えて」と頼むと、置き換える前の情報を入力してしまいます。まずは実資料を使わず、担当者が内容を確認できる小さな教材を用意してください。

この記事は、福島県の中小企業で生成AI研修を準備する経営者、総務担当者、社内講師向けの実務提案です。ここでいうダミーデータとは、文章の整理や確認を練習するための架空の記録です。実際の業績や現場の傾向を再現する統計データ、AIモデルを学習させるデータは扱いません。

生成AI研修のダミーデータは、練習する判断から設計する

最初に決めるのは件数ではなく、受講者に何を確かめてほしいかです。「表にする練習」でも、書かれた内容の転記と、書かれていない項目の指摘では、用意する教材が変わります。

たとえば、架空の社内図書貸出メモを題材にするなら、次のように整理できます。

練習すること	教材に入れる材料	受講者が確認すること
項目の抽出	図書コード、冊数、希望日を含む文章	元のメモと表の値が一致するか
不足の発見	希望日が書かれていない文章	AIが日付を補わず、未記載と示したか
訂正の読み取り	初回の希望日と、その後の明示的な訂正	変更後の値と訂正の経緯を残したか
確認依頼の作成	二つの日付があり、優先関係が不明な文章	どちらを採るか決めず、質問を作れたか

この教材で練習するのは、メモから取り出した内容の照合です。貸出可否の判断や予約処理まで課題に含めるなら、別途ルールや在庫情報が要ります。目的を一つに絞ると、教材へ足す情報も決めやすくなります。

研修全体の目的や対象部署がまだ決まっていない場合は、生成AI研修カリキュラムの作り方から整理すると、教材だけが先に増えるのを防げます。

実資料を加工せず、架空の項目と条件を用意する

初回の教材では、実在する会社名、顧客名、製品番号、取引条件を持ち込まず、演習に必要な関係だけを作ります。図書なら「図書A」、拠点なら「拠点A」のように、記号でも内容を理解できる題材を選びましょう。

自社らしさを出すために、実際の数値や珍しいトラブルを再現する必要はありません。営業部門なら依頼の不足情報、製造部門なら作業メモの時系列、総務なら申請の訂正履歴など、普段の確認作業に近い形を残せば演習の焦点が定まります。

教材仕様には、次の項目を記入します。

• 題材と目的：架空の図書貸出メモから、内容と確認事項を抽出する。
• 入力項目：記録ID、メモ本文。氏名や連絡先は不要とする。
• 出力項目：図書コード、冊数、希望日、根拠となる原文、要確認事項。
• 表記ルール：日付は月日で書く。未記載と該当なしを区別する。
• 教材の範囲：貸出可否や返却期限の決定は含めない。

実データの準備が必要な業務導入段階では、教材作成と分けて、入力できる情報や使用環境を社内で確認します。社内データを生成AIで活用する前の整理は、その段階で使う記事です。

演習用の入力資料と、講師用の確認表を分ける

AIに渡す入力資料には、答えや正解の分類を混ぜません。「情報不足の例」とラベルを付けて渡すと、受講者が元の文章から不足を探せたか確認しにくくなるためです。

以下は本記事のために作った架空の教材例です。実在する貸出記録や、特定のAIの実行結果ではありません。

受講者へ渡す入力資料

記録ID	メモ本文
R01	図書Aを1冊、10月20日に借りたい。
R02	図書Bを2冊借りたい。
R03	図書Cを1冊、10月21日に借りたい。追記：希望日を10月23日に変更します。
R04	図書Dを1冊借りたい。本文には10月24日、末尾には10月25日とある。どちらを優先するかの記載はない。

講師が持つ確認表

記録ID	保持する内容	確認する観点
R01	図書A、1冊、10月20日	転記で値を変えていない
R02	図書B、2冊、希望日は未記載	日付を推測していない
R03	図書C、1冊、変更後は10月23日	10月21日からの訂正を読み取っている
R04	図書D、1冊、希望日は要確認	両日を残し、優先する日を勝手に決めていない

R03のような明示的な訂正と、R04のような未解決の食い違いを並べると、両者を区別する練習になります。受講者の表現が確認表と一字一句同じでなくても、条件と確認事項が保持されていれば、その理由を説明してもらいます。

初回はこの程度の短い資料で、全行を人が読める状態を勧めます。件数を増やすのは、課題文と確認表に矛盾がないと確かめてからで十分です。

生成AIへダミーデータ作成を依頼するプロンプト例

教材を増やすときは、白紙から決めた仕様だけを入力します。次は、文章整理の演習資料を作るための依頼文です。実際に利用する前に、社内で認められたAI環境かを確認してください。

生成AI研修用に、完全に架空の社内図書貸出メモを作ってください。
実在する会社・人物・資料は使わず、外部情報を検索しないでください。

目的：メモから図書コード・冊数・希望日を抽出し、原文と照合する練習。
範囲：貸出可否の判定、予約処理、返却期限の決定は行わない。

教材の条件：
・記録は4件、IDはR01〜R04。
・図書コードは図書A〜D、冊数は1〜2冊、希望日は10月中。
・通常の記録、希望日が未記載の記録、日付の明示的な訂正がある記録、
  二つの日付の優先関係が分からない記録を1件ずつ作る。
・氏名、住所、電話番号、メールアドレス、金額は含めない。

出力を二つに分ける：
1. 受講者用：記録IDとメモ本文だけ。正解やケース分類は含めない。
2. 講師用：記録ID、期待する抽出内容、確認観点、該当する原文。

提出前に、件数・IDの一意性・教材条件を点検し、
条件を満たしていない箇所があれば別に報告してください。

AIが自分で行う点検は、人による教材確認の補助として使います。入力資料と確認表の両方をAIに作らせると、同じ誤読が両方に入る可能性を見落としやすいため、講師はメモ本文から期待する内容を読み直してください。

また、課題用に入れた食い違いを、AIが「整合性を取るため」に消していないかも見ます。意図した不備と、教材の作成ミスを分けて残すのが作成担当の役割です。

配布前に、件数・対応関係・答えの混入を点検する

教材ができたら、まず入力資料と講師用確認表を別ファイルにします。受講者用ファイルには「研修用・架空データ」と明示し、教材IDと版を付けてください。答えの表を隠しただけのファイルを配らず、配布用として中身を確認します。

点検は次の順で行います。

1. 記録の対応：IDが重複せず、入力資料と確認表の件数・IDが一致するか。
2. 条件の一致：数量、日付、訂正内容を原文と確認表で照合できるか。
3. 不足の保持：未記載の情報が勝手に追加されていないか。
4. 答えの分離：正解、解説、ケース分類が受講者用に残っていないか。
5. 配布内容：別シート、コメント、ファイル名にも不要な情報がないか。
6. 試行：講師以外の担当者が課題文だけで取り組めるか。

試行で質問が集中したら、受講者の理解だけを原因にせず、課題文を見直します。たとえば「日付を整理する」だけでは、訂正前の日付も残すのか判断できません。「現在の希望日と、訂正の経緯を別々に示す」と書けば、確認すべき出力が明確になります。

福島県の企業研修では、共通教材から部署別の演習へ進める

総務、営業、製造などが一緒に参加する研修なら、最初は全員が内容を読める共通教材を使います。その後、部署ごとに「どの確認作業へ応用できるか」を検討する進め方を提案します。

部署別の演習では、題材を変えても学ぶ判断をそろえます。総務は日付の不足、営業は依頼条件の訂正、製造は作業メモの時刻の食い違いなど、例の構造を置き換えてください。実際の取引条件や現場記録を再現しなくても、確認手順の練習は組み立てられます。

受講者の経験差が大きい場合は、基本教材と追加課題を分けます。社員のAIリテラシー差を前提にした研修設計も参考にしてください。

教材を使い終えたら、分かりにくかった指示と、講師が補足した説明を残します。次回版を作る際には入力資料と確認表を一緒に更新し、配布済みの版と取り違えないようにします。

生成AI研修のダミーデータについてよくある質問

何件あれば研修に使えますか？

件数より、練習する判断を含んでいるかで決めます。初回は講師と受講者が全行を照合できる数から始めてください。本記事の4件は教材設計の一例であり、研修効果や業務での正確さを保証する基準ではありません。

会社名だけ変えた資料でもよいですか？

本記事で提案する初回教材では、実資料の置き換えは行いません。会社名を変えても、取引条件や記録内容が残るためです。題材、項目、練習する条件を白紙から決めて作成します。

ダミーデータでできたら、実務にも使えますか？

架空の短い記録で確認できるのは、その演習条件での操作と照合です。実務では文書形式、例外、入力可能な情報が変わります。生成AIの業務テストと評価表の作り方を参考に、実務に採用する条件を別途検証してください。

まとめ

生成AI研修のダミーデータは、練習する作業を決め、架空の項目と条件から作ります。受講者用の入力資料と講師用の確認表を分け、意図した不足や訂正を残したうえで、配布前に両方を照合しましょう。

最初の一歩は、担当者が全件を説明できる短い教材を一つ作ることです。資料の量を増やす前に、受講者が何を確認できれば研修の目的を達成したと言えるかをそろえてください。

福島県で生成AI研修を検討している方は、コミットメントのAI活用支援をご覧ください。相談時には実資料を添付する前に、対象部署、練習したい作業、確認で困っている点を整理しておくと、演習の範囲を決めやすくなります。