ダイハツ工業のCopilot活用研修、資料作成180分が70分になった進め方

全社にはすでに生成AIが行き渡っている一方、Copilotは技術検証としてDX推進室とCoE組織が先に手にしている段階でした。体系的に学べるコンテンツと、実務で試す機会がそろっていなかったことが出発点です。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとは「AIを使えない」ことではありません。むしろ逆で、生成AIの活用がすでに進んでいる組織だからこそ、二つ目のツールを前にして「既存のものと何が違い、どちらをどの場面で勧めるのか」を説明できない状態が生まれていた。DX推進室は、自分が使えれば済む立場ではなく、後から使い始める事業部に助言する側です。必要だったのは個人の習熟そのものではなく、他人に説明できる形まで整理された知識だったのではないでしょうか。

学ぶ対象を「Copilotならではの部分」に絞り込んだ設計が、この取り組みの起点になっています。全社標準の生成AIが別に存在するため、文章生成そのものを一から学び直す必要はなく、SharePointやTeamsといったMicrosoft製品との連携という、既存ツールでは代替しにくい領域に時間を集中できました。何を学ばないかを先に決めた判断が、1ヶ月半という限られた期間の密度を支えたと考えられます。

機能の操作から入らず、自分の業務フローを整理してから対応するプロンプトを作るという順序も効いています。社内資料の作成であれば、まず作業の流れを分解し、どの段をAIに任せるかを決めてからプロンプトを書く。実際に、最初の検証では期待した出力が得られなかった受講者が、質問会のグループワークで他のメンバーと相談しながら手を入れ、再度試すことで実務に使える形へ持ち込んでいます。うまくいかなかった結果を持ち帰れる場が講義の後に用意されていた点が、研修を一度きりの座学で終わらせなかった要素でしょう。

受講対象をCopilotライセンスを持つDX推進担当者に絞り、事業部より先に支援する側を育てた順序も見逃せません。ここで身についたのはCopilot固有の使い方だけでなく、業務プロセスを分解して活用法を設計するという、ツールが変わっても持ち運べるメソッドです。特定製品の習熟と汎用スキルの獲得を同じ演習のなかで同時に進める組み立てになっており、後者は事業部への伴走支援の引き出しとしてそのまま転用できます。

アンケートでは受講者の87%が、AIを活用できる業務範囲が広がったと回答しています。個別の業務でも、社内資料の作成で180分かかっていた作業が70分まで短縮された例や、Power Automateと組み合わせて該当する問い合わせメールをTeamsへ自動通知させ、メールを確認しに行く手間そのものをなくした例が生まれました。Copilotの全社展開については、既存の生成AIツールとの役割分担や社内クラウド環境との違いを見極めながら、検討が進められている段階です。