コクヨの全社員向け生成AI環境、研修で集まった約3,000のアイデアを形に

アカデミーのAI分野の講座である「文系AI塾」では、業務改善や顧客にインパクトを与えるAI企画を立案・発表する機会が設けられ、事前に募った分と合わせて3,000ほどのアイデアが集まりました。ところが、それを試せる環境は社内になく、ChatGPTをそのまま使うにはセキュリティ面の不安があり、新しい領域だけに自社側のスキルも十分ではないという状態が重なっていました。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとは「AIを使える人がいない」ことではありません。むしろ逆で、アカデミーがなくても各自で始めてしまうほどの熱量が先に立ち上がっていたのに、それを安全に受け止める場所が用意されていなかった。学びの出口がないまま関心だけが高まる状況は、知識が実務に結びつかないまま終わるか、管理の外側でツールが使われ始めるかの、どちらかに傾きやすいのではないでしょうか。

Amazon Bedrock、ChatGPT、Microsoft Azureという複数の基盤モデルを一つの画面から簡単に切り替えられる構成が、この環境の性格をよく表しています。生成AIはここ1年ほどで急速に広まった領域で、どのモデルが自社の業務に合うかは実際に使ってみないと判断できません。特定のサービスに寄せて作り込むのではなく、並べて試せる形にしておく設計は、実験を前提にした場づくりそのものと言えます。

社内情報をソースにAIが文章を生成しても安全なインフラをAWS側で先に整え、使う人は中身を気にせず触れるようにした切り分けも効いています。指示が大まかにならざるを得ない未知の領域では、要件を細部まで固めてから作るという通常の進め方は成り立ちません。方向性を共有したうえで構築を進め、生成AIの最新動向や実際に手を動かした経験を伝え合うやりとりを挟んだことで、発注する側の解像度自体が上がっていきました。技術の受け皿をパートナー企業が担い、社内側は用途を考えることに集中できる分担が成立しています。

作ったプロンプトをその場で環境にビルトインし、全社で使えるようにするという活用面の助言も、この取り組みの継続性を支える部分です。個人が見つけた使い方が個人のものにとどまれば、せっかくの環境も便利なチャット画面で終わってしまいます。座学中心のアカデミー、実践の場であるGPT-Lab、そして共通の生成AI環境という三つが順につながる構造になっていて、学んだ人がそのまま作る側へ移っていける導線が引かれています。

「KOKUYO AI Chat」は2023年12月に社内リリースされ、従業員の声を聞きながらアップデートや機能追加を重ねていく段階に入りました。アカデミーの各講座には350〜500名が参加し、文系AI塾からは3,000ほどのアイデアが集まっています。GPT-Labでは高集中ワーク、オペレーション改善、社内外の関係性構築という3テーマに5チームが分かれて実装に向けた活動を進めており、3月末に成果物を提出、4月の最終報告会で受賞テーマを決め、そこから優れたものを実装していく予定です。