生成AI研修でツアータイトル案を一瞬で50件、阪急交通社の全社員への広げ方

生成AIを日常的に使っていたのはシステム部門など一部の社員に限られ、多くの社員はほとんど触れたことがありませんでした。経営層は業務での体系的な活用を方針として掲げていたものの、その手前で社員間の知識差が大きく開いていた、というのが出発点です。

編集部の見立てでは、ここでの詰まりは「使える人が足りない」という人数の問題ではなく、「生成AIで何ができるのかを思い描ける社員が少ない」という想像の問題だったのではないでしょうか。自分の仕事のどこに当てはまるかが浮かばなければ、ツールが手元にあっても使う場面そのものが生まれません。全社員がまず可能性を知ることを起点に置いた判断は、この構造を踏まえたものと考えられます。

研修の中身を決める前に、打ち合わせで目的を整理し直したことが、この取り組みの土台になっています。IT教育を専業とするインターネット・アカデミーが目的の言語化と研修設計を担い、阪急交通社側は人材開発を担当する部門が全社への展開を受け持つ、という分担でした。初心者に何をどこまで伝えるのかが先に決まっていれば、盛り込む内容は自然と絞り込まれます。講師をエンジニアが務めた点も、専門用語の多い領域を噛み砕いて伝えるうえで効いたと考えられます。

学ぶ題材を一般的な例題ではなく自社の実務に置いた設計は、この研修の要になった部分です。ツアータイトルの発案や、コースと日程の組み立てという、社員が日常的に向き合っている作業がそのまま演習の対象になりました。汎用的な使い方の説明にとどめると、聞いた内容と自分の仕事との距離が埋まらないまま終わりがちですが、手を動かす対象が担当業務そのものであれば、その距離を測る作業まで研修の中で済んでしまいます。

できることと同じ比重で、生成AIの限界や著作権に関わるリスクを扱った構成も見逃せません。初心者向けの研修は活用イメージを膨らませる方向に傾きやすく、そのまま進めば出力を鵜呑みにする使い方が広がる恐れがあります。何でもAIが片づけてくれるわけではない、という線引きを最初に共有しておけば、全社へ広げたあとの手戻りは小さく抑えられるはずです。

演習で生成AIにツアータイトル案を出させたところ、50ほどの案が一瞬で並びました。そのまま使えるものばかりではないものの、ここを組み合わせると面白い、といったヒントが多く得られています。行ったことのない土地についても、立ち寄り先をつないだ提案が返ってきました。個人の経験に頼ってきた発案や日程づくりの負担が軽くなり、業務効率を上げられそうだという声が受講者から上がっています。翻訳やExcel関数の生成など、すぐ業務に使える機能を知って驚いたという反応も出ています。