インソースグループのAI戦略 - 教育職員研修人材育成ならインソース

インソースグループAI戦略

AI戦略の概要
26年9月期実施していること
業務DX化・AI-Plants開発
生成AI活用基盤（vNext）
AI活用の実践知獲得
生成AI教育は高成長分野
市場規模とスケジュール感
事業構造の変化
26年9月期下期ロードマップ
生成AI研究開発センター

インソースのAI戦略～ユーザーへの教育と支援で社内業務DXを低コストで加速

インソースがユーザーを教育し、社内の業務DXを安く早く実現していく

現在は社内IT情報システム部門とコンサルタントが業務分析や要件定義を行い、SEやプログラマーが、既存システムへの実装を担っていますが、今後はユーザーが生成AIを活用し、業務DX化の大半を担うように変化します。これは、現在数億円かかる開発が、今後生成AIとユーザー教育で数百万円になるということを意味します。

→当社の役割は、教育と伴走支援と実装SI提供でユーザーによる業務DX化を加速すること

現在の業務DX

今後の業務DX化

インソースの役割

高コストで
長期間を要していた

低コストで短時間

教育サービスで低コストかつ持続的に顧客企業の業務DX化を支援、
コンサル、SIで盤石化

業務分析

要件定義

システムの
開発

既存システムへの実装

メンテナンス

社内IT情報システム部門とコンサルタントが実施

SEやプログラマーが実施

※既存システムの開発言語Java、PHPなど開発言語の知識が必要

インソースが支援しユーザーが実施

①教育を受けたユーザーが業務プロセスを分析し、自ら開発まで実施
②生成AIを活用し、自然言語（日本語）で開発

SEやプログラマーが実装

※実装にはJava、PHPなど開発言語の知識が必要
これもインソースが支援

インソースが支援しユーザーが実施

③業務変更はユーザー主導で対応

生成AI活用教育の提供

①業務分析教育を顧客に提供
②業務システムを生成AIで顧客自ら開発できる様にAIエージェント作成教育提供
③ユーザーが開発しやすいようにさまざまな業務のAIエージェントのひな形を研修で提供

伴走支援コンサルティング

④分析から開発に至るプロセスを伴走支援

生成AI活用基盤提供

⑤AIを安全に活用するシステム基盤を提供

既存システムへのAI実装SI提供

⑥当社エンジニアによるSIで実装支援

生成AI活用アプリケーション提供

⑦Leaf等当社SaaSの生成AI対応とAI-OJTなど専門性の高い業務のAIサービスを提供

※巨大なトランザクションが発生するシステムについては現状から大きな変化は生じないと想定

インソースが26年9月期実施していること

AIの破壊力再確認と生成AIのビジネス化

インソースグループは生成AIを教えるだけではなく、お客さまがAIを業務に組み込むために、人材育成・コンサルティング、SIをまとめて提供する会社へ進化します。

1 自社業務DX化～業務プロセスへAI組み込み

AIエージェント「AI-Plants」を営業システムに組み込み、200名以上の営業担当者が実施している提案書作成業務の一部を、２時間から５分に短縮
～非エンジニアの現場担当若手５名と若手エンジニア３名が数ヶ月で実用化
営業効率化、WEB・システム・テキスト開発の省力化、本社業務の削減を生成AIで実施中
⇒全部門でAI活用を前提とした役割分担や人材配置の見直しを実施。下期の事業活動に必要な人員数が減少

※今後の必要人員は見直す方針、なお中期経営計画は26年9月期通期決算発表時に見直す予定

2 全従業員がAIエージェント活用・開発ができる体制へ

全従業員750名を対象とした研修を通じて、AIを使う側にとどまらず、現場自らが業務に即したエージェントを作成・活用・改善できる体制へと移行中。人員採用計画は見直す方針
あわせて生成AI活用基盤を自社開発。安全にAIエージェントやデータが活用できる仕掛けを構築

3 実践知のビジネス化～売上拡大の仕掛け作り（今後10年はAI活用が続く）

AI活用の先端企業となった当社ノウハウのビジネス化を準備（生成AI活用各種研修、ガイドライン策定支援、生成AI基盤構築支援、生成AI対応のLMS「Leaf」、AI-OJT、AI-Plants等）
※顧客ニーズの顕在化は今後10年で段階的に進むと想定、生成AIビジネスの業績貢献は順次

業務DX化～開発プロセスが生成AIで劇的に変化

「AI-Plants」の開発
～構想からリリースまで数ヶ月、総コスト3千万円で営業の生産性改善を実現

2025年10月に生成AIチームを発足。営業現場で最も時間のかかる提案書作成業務の自動化に着手
５名のユーザーメンバーが生成AIエージェントを開発し、３名のエンジニアが既存システムに実装

⇒既存システムの開発には20年の時間と数十億円の開発費が必要だったが、生成AIを活用した機能追加はごく短時間の開発期間と低コストで業務DX化を実現。既存システムへのAI組み込みを安く早く実現出来るモデルケースを確立

実現した成果

達成内容

提案書たたき台の作成所要時間を
２時間→５分に短縮

コスト比較

従来：20年と数十億円のコスト

→ 難易度の高い業務の改善を数ヶ月と３千万円の低コストで実現

生成AI活用基盤～社内業務DX化のカギは安心安全な運用基盤

生成AI活用阻害要因を自社開発の生成AI活用基盤（vNext）で解消
～セキュリティ・ガバナンス環境提供サービスで社内業務DXを加速させる

インソースは教育企業の枠を超えて、デジタルサービス分野に事業を拡大していきます。

AIツール・AIエージェント

社内で使用可能な生成AI

Copilot / Teams

ChatGPT

Claude

自社開発

社内Webツール ブラウザから直接利用できる効率化ツール

社内開発AIツール バイブコーディング・AI駆動開発
Azureサーバ上にデプロイ・運用

社内作成AIエージェント Copilot Studioなどで作成
業務特化エージェントを自由に展開

生成AI活用基盤（vNext）

セキュリティ・ガバナンス

社内アカウント（Microsoft Entra ID）による本人確認 組織外からのアクセスは完全遮断

誰がいつ何を利用したか、全アクセスを自動記録 利用統計調査用の一般ログと重大事故発生時の調査用監査ログの二重構造

AIツール毎に利用権限を細かく制御 部門・役職・用途ごとにアクセスできる情報を分離

万一個人情報が入力されてもログに残らないよう基盤側でマスキング処理

vNextポータル画面

稼働統計パネル 部門別・チャネル別・エージェント別の活用度を可視化

権限設定パネル エージェントごとのアクセス権限を設定

デプロイパネル 社員が作ったAIエージェントを画面操作で簡単公開

情報資産・業務システム

研修テキストデータ活用（RAG検索基盤） 数十万件の研修テキスト・社内文書・提案資料などの蓄積

データ活用基盤（Snowflake） 自然言語でデータ照会できる仕組み

研修管理システム（Leaf） 530万人が利用する人事・研修管理プラットフォーム

WEBinsource人事管理システム 人事情報・組織情報の参照
社員情報と研修・業務データの連携活用

社内掲示板 社内通知・担当窓口・マニュアル・標準書式をAIが横断検索

その他社内システム（順次対応） オンプレミスのレガシーシステムを社外から安全に使用可能化

AI活用の実践知獲得～教育実践で業務DX化を実現し「AIショールーム化」

業務DX化を社員で実践

10月
11月

生成AI専任チームの発足
わずか２週間で提案書作成AIのプロトタイプを開発。ベテラン営業の知見をヒアリングし、AIエージェント「AI-Plants」を開発

12月
2月

AI-Plantsの成功～生成AIによる奇跡
生成AIを自社SFA「Plants」へ組み込み、大幅な営業業務改善を実現、全社で「生成AIによる奇跡」を体感、AI活用の機運が高まる

3月

AI教育の実践～全社員AI人材化スタート。所属・勤務形態を問わない全従業員（約750名）でエージェント作成スキルの習得。
→全員がAIエージェント実装をできるFD型人材に

AIショールーム化

社員全員で各職種業務に特化したAIエージェントを作成。業務効率化だけでなく、販促とコンサルにも活用

社会人教育においても新ニーズ出現～AI時代に求められる人材像が変化

顧客業務の最前線に入り込み、AIによる課題解決までを行えるForward Deployed型人材（FD型人材）がIT企業、大企業から注目され始めています。これは、当社にとって新市場が出現したということを意味します。

FD型人材の特徴

職種を問わず顧客と直接相対する
業務の専門知識と技術知識を併せ持つ
AIで課題解決できる

インソースが先鞭～教育サービス化

今後は、生成AIによる生産性向上・増益のモデルケースとなり、業務変革を社会にもたらすことを目指します。なお、今後の売上増加に対して本社部門中心に人員増は極力行わない方針です。

インソース内の人材をFD型人材へとスキル変革
コミュニケーション、プロジェクトマネジメントスキルの磨き上げ
ノウハウを教育コンテンツやコンサルティングとしてサービス化し、収益事業化

生成AI教育は高成長分野
～AI活用の主要課題は社員のAIスキル、教育のアプローチターゲットは情シスと経営トップ

生成AI活用にあたっての課題は、社員の基本的なAIリテラシー向上。推進役として情報システム担当部門と経営トップが関与

当社は下期以降、生成AI活用の主な推進役となる情報システム担当部門と経営トップへのアプローチを強化します。

0.020.040.060.0

社員のAIスキルやリテラシー

61.3

AI人材の確保

59.0

セキュリティ・コンプライアンス面

57.7

データ活用面

55.5

業務プロセス面

54.6

部門間連携

54.5

予算確保面

50.4

経営層のコミットメント

46.2

0.020.040.050.0

IT・情報システム部門（n=483）

47.8

AI・DX・IT担当役員（n=295）

29.2

生成AIやDXに特化した推進部門（n=259）

25.6

経営企画部門（n=222）

22.0

総務人事・管理部門（n=166）

16.4

経営トップ（n=152）

15.0

経営トップ

16.4

IT・情報システム部門

15.9

経営企画部門

15.3

生成AI等に特化した推進部門

13.5

AI担当役員等

12.9

出所：生成AIの本格的利用促進に向けた問題意識調査（2026年インソース総合研究所）

生成AIの業務への展開市場規模とスケジュール感

生成AIの社内業務への本格活用はこれから本番～2030年には1.2兆円

現在は、先進企業や大企業の事業部単位で導入が進む段階にありますが、この後急速な普及期を迎えます。AIエージェントを作る人材を育成するビジネスが増加するため、生成AIを教育から開発までカバーする当社にとっては追い風です。インソースはAI教育支援とエージェント活用の市場の総取りを目指します。

市場規模
（兆円）

情シス/コンサル主導の
AI導入・活用

個人/部署主導のAI導入・活用

※市場規模の予想数値はインソースにて作成

AIアプリケーション AI-OJT・AI-Plantsなどの、AI組み込みのサービスを提供

DXコンサルティング エージェントの作成や実装を伴走支援。既存業務へのAI組み込みのための業務整理から関与

生成AI組み込みSI 生成AIを既存システムへの組み込みを基盤構築から支援

社会人向けAI教育サービス AIエージェント教育をはじめとするAIスキル教育をトレンドに即応して提供

AI普及期は、産業革命と同様により大きな労働市場を生む

産業革命期に、蒸気機関を使った力織機の登場によって多くの織物職人が雇用を奪われました。一方で、安い織物の大量供給により新たなファッション産業が勃興しました。同様の労働置換・労働補完がAIの普及期にも起こりうると考えています。

インソースの事業構造の変化～既存事業と生成AI事業

短期的には、既存事業教育事業の着実な推進とDX関連事業の成長を実現、中長期的には、AIを活用した顧客の業務DX支援事業を大幅に拡大

	短期（～2030）	中長期（～2035）
	AI活用期の成長戦略既存事業をおろそかにせず、AI事業の成長を図る既存事業の生産性をAIで強化しつつ、AI事業に人材をシフト AI人材は継続強化	AI業務活用拡大期の成長
１．社会人教育事業（DX以外）	生成AIで生産性向上を図りながら、eラーニング、コンサル強化、顧客密着で着実な成長を目指す	高い生産性を維持しながら、サービスの品揃えと営業強化で市場シェア拡大を目指す売上割合40％成長率10〜20％
２．DX教育事業	急速な成長が期待できるAIエージェント教育を中心に拡大	市場の成長にあわせ中堅・中小に至るまで多くの事業者にAIエージェント教育を提供多種多様な教育ラインナップを開発売上割合20％成長率20〜30％
３．DX関連事業 AI活用支援	ユーザー、特に経営層を啓蒙しつつ、AI活用で業務DXを実現支援する事業を推進	ユーザーがAIを活用し業務DXを実現するのが一般化するのにあわせ、廉価なサービスを提供教育分野以外も含め生成AI活用サービスを多数開発提供売上割合40％成長率30％以上