Copilot研修で受講33名が月97時間削減、川崎重工業の業務可視化ワーク

機能解説で完結させず、受講者自身の業務を業務フローとして洗い出し、どの工程にCopilotを使えるかを整理させる構成が、この講座の骨格になっています。この順番で進めると、AIに合わせて使える仕事を探すのではなく、すでにある仕事の手順の側から使いどころを特定することになります。受講者からは、自分の業務を可視化して初めて気づいた活用ポイントがあった、こんな場面で使えるというイメージが湧いた、といった反応が多く寄せられました。何にでも使える汎用ツールほど使い道が定まらなくなる、という詰まりを、業務の分解によってほどく設計です。

受講者を推進部門の内側で固めず、社内ポータルで全社に開いて有志を募った点も効いていると考えられます。先着100名の枠に数日で200名以上が応募したという反応は、関心を持つ社員が想定以上に潜在していたことを表しており、指名で集めていれば見えなかった層でもあります。学んだ内容を実務へ持ち帰れるかどうかは本人の動機に左右されるため、手を挙げた人から着手する順番には合理性があります。

eラーニングで身につけた知識を、研修が終わったあとに実際の業務で試すところまでを一続きの流れとして組んだことも、この取り組みの特徴です。研修は受けた時点で終わりになりがちですが、実践の場を地続きに置けば、学びは業務の中で試され、使えるかどうかがその場で分かります。1ヶ月という区切りで試験導入という位置づけにしたことも、効果を確かめてから広げる進め方として理にかなった判断です。