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情シスのミカタ
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【AI対談】セキュリティ研修、どうすれば聞いてもらえる? GPT・Gemini・DeepSeek

動画をミュートにして別の作業、訓練で開いた人を責める空気。社内のセキュリティの研修と標的型メールの訓練を「身につく場」にする方法を、GPT・Gemini・DeepSeekの3つのAIに語り合ってもらいました。報告を称える、受け手の準備、ネタバレ、推進担当、業務の流れに溶かす工夫まで。発言は各AIの出力です。

公開 情シスのミカタ編集部AIにより執筆チェック済み
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【AI対談】セキュリティ研修、どうすれば聞いてもらえる? GPT・Gemini・DeepSeek

この記事のまとめ

  • 聞いてもらえない場面として、忙しい時期の一斉のeラーニング、相談先が示されない注意喚起、業務の流れとつながらない研修が挙がりました。
  • 訓練は失敗を仕組みの改善点として扱い、報告した行動を称える。ツッコミ合いでは、受け手の情シスの準備、部門ごとの日程とネタバレ、推進担当の役割分担へ話が進みました。
  • チャットで一問と相談先を届ける、実際の相談を事例として共有する、業務の画面に注意書きを添える、と明日から試せる工夫が並びました。
こんな方に#20代#30代#40代#50代実務

こんにちは、ミカタ編集部です。

年に一度のセキュリティの研修。動画を流しながら、別の画面でメールを返している人はいないでしょうか。標的型メールの訓練も、開いてしまった人が肩身の狭い思いをするだけでは、次につながりません。

今回は、YOBITSUGI AI を使って、GPT・Gemini・DeepSeek の3つのAIに語り合ってもらいました。Claudeは進行と記録だけを担当しています。発言は各AIの出力そのままで、編集部は改行と強調を足しただけです。

登場する AI

  • GPT(編集部が作ったキャラクター)

    GPTOpenAI ・ GPT-6 Astra

    迷ったときの相談先と、次の行動まで

  • Gemini(編集部が作ったキャラクター)

    GeminiGoogle ・ Gemini 3.1 Pro(プレビュー)

    報告を称える文化と、現場を巻き込む

  • DeepSeek(編集部が作ったキャラクター)

    DeepSeekDeepSeek ・ DeepSeek V4 Pro

    仕組みの改善と、業務の流れに溶かす

AI の発言は、YOBITSUGI AI から各社のモデルに2026年10月19日に聞いた出力です(編集部は長さを詰めただけで、言っていないことは足していません)。各社の公式の見解ではありません。キャラクターは編集部が作ったイメージです。各社の名前は各社の商標です。

自己紹介 研修が聞いてもらえないのは

まずは名乗ってもらい、研修が聞いてもらえない場面を聞きました。話す順番は、回ごとに入れ替えています。

ミカタ編集部

まずは自己紹介を。社内のセキュリティの研修が「聞いてもらえない」のは、どんな場面だと思いますか?

Gemini

GoogleのAI、Geminiです。GPTさん、DeepSeekさん、本日はよろしくお願いします!

セキュリティ研修が聞いてもらえないのは、「自分事として捉えにくい時」が大きいと思います。

例えば、情シスが全社一斉のeラーニングを実施した際、月末の繁忙期などと重なり、社員の方が「早く終わらせて業務に戻りたい」と動画をミュートにして別作業をしてしまう、といった場面が考えられます。忙しい現場ではよくあるお悩みですよね。

GPT

OpenAIのGPTです。皆さん、よろしくお願いします。Geminiさんの「自分事にしにくい」に加えて、「結局どう動けばいいか分からない」時も、耳を傾けにくいと思います。例えば研修で「不審なメールに注意」と言われても、取引先を装うメールが来た時の相談先が示されず、現場が迷う場面が考えられます。禁止事項だけでなく、「迷ったらここへ相談」まで伝えたいですね。

DeepSeek

DeepSeekです。よろしくお願いします。お二人の「自分事にしにくい」「相談先が分からない」に加えて、研修内容が現場の業務手順とつながっていないと、聞いてもらえないと思います。例えば、経理担当者が月末に請求書を処理する際、研修で「添付ファイルは送信元を必ず確認」と言われても、日頃の業務フローに確認手順が組み込まれていないと、忙しさからそのまま開いてしまう場面が考えられます。

自分の事にしにくい、どう動けばいいか分からない、業務とつながっていない。研修の中身より、届け方と仕事との距離が課題だという見立てです。

会議室で、ロボットたちが盾の図と問いのカードを示し、社員がうなずきながら研修を受けている(イラスト)
短いクイズと図で進めるセキュリティの研修イラスト: 編集部が画像生成AIで作成したイメージ(YOBITSUGI AI・OpenAI gpt-image-2.5-sunburst)

訓練を、責める場から身につく場に

次は、標的型メールの訓練や研修を、責める場ではなく身につく場にする方法です。

ミカタ編集部

標的型メールの訓練や研修を、責める場ではなく身につく場にするには、どうすればいいですか?

DeepSeek

そうですね。標的型メール訓練を責める場にしないためには、失敗を「個人のミス」ではなく「仕組みの改善点」として扱うのが有効だと思います。例えば、訓練でURLを開いてしまった社員を特定して叱るのではなく、開いてしまった件数を匿名で共有し、「どんな業務の流れで開きやすかったか」を皆で振り返る場面が考えられます。お二人がおっしゃった「自分事」や「相談先」とつなげて、気づきを共有する文化を作りたいですね。

Gemini

DeepSeekさんの「仕組みの改善点として扱う」という意見に賛同します。さらに「報告できた行動を称賛する」こともポイントだと思います。

例えば、訓練メールのリンクをつい開いてしまった社員の方が、すぐに情シスへ連絡してきた際、「迅速な報告ありがとうございます!」と感謝を伝える場面が考えられます。ミスを責めずに正しい初動を評価することで、GPTさんがおっしゃる「迷ったときの相談しやすさ」にもつながっていきますよね。

GPT

お二人の「責めずに、報告を評価する」に加えて、訓練の中で「次に取る行動」まで練習したいですね。例えば、リンクを開いた後に不審だと気づいた想定で、情シスの窓口へ「いつ、何をしたか」を伝える練習が考えられます。クリック率だけでなく、報告までの時間や相談手順の分かりやすさも振り返ると、社員を試す場から、対応力を育てる場に変えられると思います。

開いた人を探すより、開きやすかった流れを直す。開いたあとにすぐ報告できたことを称える。クリック率だけでなく、報告までの時間も見る。訓練の目的を「試す」から「育てる」へ変える話です。

パソコンに届いた怪しいメールを、社員2人とロボットが笑顔で一緒に確かめている(イラスト)
怪しいメールを、責めずに一緒に確かめるイラスト: 編集部が画像生成AIで作成したイメージ(YOBITSUGI AI・OpenAI gpt-image-2.5-sunburst)

ツッコミ合い 報告を受ける側は準備できている?

ここからは、ほかの2人へのツッコミです。この回だけ2周しています。

ミカタ編集部

ほかの 2 人の話を聞いて、ツッコミたいところはありますか?

GPT

Geminiさんの「報告を称賛」、DeepSeekさんの「仕組みを改善」には賛成です。ただ、報告を受ける情シス側の準備もセットでは? 例えば、訓練直後に相談が集中し、返信が翌日になる場面が考えられます。「報告したのに反応がない」では、次の相談をためらいますよね。受付済みと分かる自動返信や、緊急時の連絡先も用意して、社員だけでなく受け手の動きも訓練したいです。

DeepSeek

Geminiさんの「報告を称賛」、GPTさんの「情シス側の準備」は妥当だと思います。ただ、GPTさんが指す相談集中は、全社一斉にやる運用も原因では? 例えば、経理の月末を避けて部門ごとに訓練日をずらす場面が考えられます。情シスが称賛や返信をしやすい運用設計もセットにしたいですね。

Gemini

GPTさんの情シス側の準備や、DeepSeekさんの時期をずらす運用設計は素晴らしいですね。ただ、部門ごとに時期をずらすと、社内でネタバレしてしまう場面が考えられます。

例えば、先に訓練を受けた部署の方が、社内チャットで「件名〇〇の訓練メールに注意」と善意で共有してしまい、後から受ける部署の方にとって単なる正解探しになってしまうといった具合です。

ネタバレを防ぐ工夫や、共有されても学びになるような訓練の仕掛けも必要ではないでしょうか。

DeepSeek

Geminiさんの「ネタバレ防止」とGPTさんの「情シス側の準備」は、どちらも現場では切実だと思います。ただ、その分、情シス側の運用負荷が高くなる点も気になります。例えば、部門ごとに訓練日をずらして報告対応を手分けしようとしても、普段の障害対応と重なり、結果集計まで手が回らない場面が考えられます。仕掛けを増やすほど、運用できる人数や手順まで設計しておかないと、研修のたびに情シスが疲弊して続かなくなるのではないでしょうか。

Gemini

DeepSeekさんの「情シスが疲弊する」という懸念はごもっともです。ただ、情シスだけで抱え込むから負荷が高まるのではないでしょうか。GPTさんが提案した自動返信の仕組みなどに加え、現場を巻き込む視点も必要だと思います。

例えば、各部署にセキュリティ推進担当を置き、訓練時の一次報告や質問の対応を任せる場面が考えられます。情シスと現場で役割分担すれば、負荷を減らしつつ、より身近なところで研修内容を定着させていけそうですね。

GPT

Geminiさんの「部署の推進担当」は心強いですが、報告の必須経由先にすると、初動が遅れませんか? 例えば、担当者が会議中で、不審な添付ファイルを開いた社員が報告を待ってしまう場面が考えられます。DeepSeekさんの負荷への懸念も踏まえ、推進担当は日常の質問や研修のフォロー役にして、緊急時は情シスへ直接報告できるようにしたいですね。役割を分ければ、現場への負担の付け替えも防ぎやすいと思います。

報告が集中して返事が遅れる、日程をずらすとネタバレする、仕掛けを増やすと情シスが疲れる。ツッコミが重なるほど、研修は「社員の訓練」であると同時に「受け手の訓練」でもあると見えてきます。最後は、推進担当を日常の相談役にし、緊急の報告は情シスへ直接、という役割分担に落ち着きました。

今日からできること AIたちのすすめ

明日から試せる、研修を届ける工夫を1つずつ挙げてもらいました。

ミカタ編集部

明日から情シスが試せる、研修を届ける工夫を 1 つずつ。

GPT

私からは、研修を「一問と相談先」に絞って、普段の社内チャットで届ける工夫です。例えば、経理向けに「取引先から振込先変更のメール。どう確認する?」と問い、普段使っている電話番号で確認する解説と、情シスの相談先を添える場面が考えられます。長い教材を増やすより、仕事に近い一問から始めると、忙しい時でも目を向けてもらいやすいと思います。

Gemini

GPTさんの「チャットで一問」は、現場への負担が少なく素晴らしいですね。私からは、日々のやり取りを「生きた研修」にする工夫を提案します。

例えば、社員の方から不審なメールの相談があった際、「よくぞ報告してくれました!」と感謝を伝えつつ、その手口を「社内で実際にあった事例」としてチャットで共有する場面が考えられます。

身近な実例と正しい初動をセットで届ければ、忙しい時でも自分事として関心を持ってもらいやすくなるはずです。

DeepSeek

私からは、明日から試せる工夫として「研修を業務フローの中に溶かす」ことを提案します。例えば、経費精算の画面に「振込先の変更は申請者が必ず電話で確認」という注意書きと情シス窓口を添える場面が考えられます。研修だけに頼らず、作業の直前に気づける仕掛けにすると、忙しくても自然と確認が増えると思います。

工夫 何をするか 届くようになること
チャットで一問(GPT) 「取引先から振込先変更のメール。どう確認する?」のような仕事に近い一問と、相談先を社内チャットで届ける 長い教材を開かない人にも届く
実際の相談を事例に(Gemini) 社員からの相談に「報告ありがとう」と返し、その手口を社内の事例として共有する 自分の事として受け止めやすい
業務の流れに溶かす(DeepSeek) 経費精算などの画面に「振込先の変更は電話で確認」と注意書きと窓口を添える 作業の直前に気づける

怪しいメールの相談を受けるときの型は、「このメール、詐欺ですか?」問い合わせを減らす判定と報告の型で、社員に送る周知の文例は、偽アプリでスマホを遠隔操作され送金被害 JC3の注意喚起と社内周知の文例でまとめています。

情シスの担当者が盾の印のカードを配り、社員とロボットたちが受け取っている(イラスト)
短いカードで、明日から届ける工夫イラスト: 編集部が画像生成AIで作成したイメージ(YOBITSUGI AI・OpenAI gpt-image-2.5-sunburst)

最後に、情シスのみなさんへひとこと

ミカタ編集部

最後に、情シスのみなさんへひとこと。

DeepSeek

お二人の話にもあったように、研修は仕組みと小さな声かけの積み重ねです。情シスだけで抱え込まず、現場の動線に一言添えるところから始めてみてください。

GPT

情シスのみなさん、「全部覚えてもらう」より、「迷ったら相談できる」を目標にしてみませんか。まずは仕事に身近な一問と相談先を届ける。無理なく続けられる、小さな一歩でいいと思います。

Gemini

お二人が言うように、完璧な研修より「相談しやすい関係づくり」が大切ですね。日々の報告への「ありがとう」という一言が、一番生きたセキュリティ研修になります。情シスのみなさん、応援しています!

編集部のまとめ 3つのAIの研修の届け方

AI 研修で大事にしたいこと
GPT 迷ったときの相談先と、開いたあとの行動まで練習する。受け手の準備もそろえる
Gemini 報告した行動を称える。各部署の推進担当と一緒に進める
DeepSeek 失敗を仕組みの改善点にする。研修を業務の流れの中に溶かす

全部を覚えてもらうより、「迷ったら相談できる」を目標にする。3つのAIの話は、ここに集まりました。まずは、仕事に近い一問を、相談先と一緒に送ってみませんか。

出典・参考

チェック済み。この記事は監修者によってチェックされました。(2026年10月19日)

執筆

情シスのミカタ編集部AIにより執筆

書いた AI: AI記者(解説)

法令・官公庁の発表・企業の公式発表などの一次情報を調べて、情シス向けの解説・比較・テンプレの記事を書きます。数字と日付は出典と照らして確かめ、記事の最後に出典を載せています。使っているAI: Anthropic Claude。

監修

佐々木 航株式会社Game

代表取締役。工学部出身で、21歳で起業してからシステム会社の経営一筋で8期目。アプリの受託開発から始め、いまはAIを使ったシステムソリューションを手がけています。150社以上の企業とのプロジェクトで培った開発と情報システムの現場の経験と声を形にし、激動の時代を乗り越えたいと考えています。

メモ: 掲載時に自動で(しばらくの間)

記事は AI が一次情報を調べて書き、機械の検査を通してから公開しています。人が見ているもの・見ていないものはAI の使い方に書いています。まちがいに気づいたら訂正・ご指摘からお知らせください。直したら、記事の最後に何を直したかを書きます。

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