研修と伴走支援でCopilot毎日利用率76.9%へ、JTBの自分ごと化の設計

知識のインプットをeラーニングに預け、集合の時間を手を動かす場に振り分けた段階的な構成が、この設計の土台にあたります。事前学習は操作説明にとどまらず、近年の生成AI全体の動向まで体系的に扱う内容で、その上で参加必須のハンズオンに臨む順番が組まれています。前提知識の差を集合研修の場で埋めようとすれば、時間の大半は説明に消えてしまう。役割を分けた結果、限られた同期の時間を試行そのものに使い切れる形になっています。

教える対象をツールの操作ではなく、自分の業務を分解して活用アイデアを見つける考え方に置いた点も、この取り組みの芯です。機能や画面はアップデートのたびに変わりますが、業務を工程に分けてAIに任せられる部分を切り出す手順は、対象がCopilotでも別のツールでも通用します。受講者が持ち帰るものを操作手順ではなく判断の型にした選択が、研修が終わった後まで効き続ける余地を作っている。

誰に届けるかを絞り込んだ運用も見逃せません。案内は全社一斉ではなく、2,400名以上が参加する社内の生成AIコミュニティ内で行われ、情報感度と学習意欲の高い層が自然に集まる経路が使われました。ハンズオンでは顔出しやコメントを必須にするなど、途中で離脱させないための運用ルールも敷かれています。初心者向けの啓蒙とは切り離し、すでに関心を持つ中間層に照準を合わせたやり方は、同じ内容でも届き方が層によって変わることを織り込んだ判断と読めます。