生成AI研修で集計3時間が約5分に　新潟の建設会社が5名から始めた段階展開

研修前の頸城建工では、AIの活用に抵抗感を持つ社員が少なくありませんでした。一方で、長時間を要する集計作業や、手作業で行う営業担当の割り当てなど、日々の業務には時間のかかる作業が残っていました。

編集部の見立てでは、ここでの課題は「AIを知らないこと」そのものより、「自分の仕事にAIが役立つ」という手応えを社員が持てていなかった点にあったと考えられます。改善余地のある作業が身近にあっても、それとAIが結びつかなければ、抵抗感は解消されません。知識を配るより先に、一人ひとりの業務の中で小さな成功を体験させる必要があった事例といえるでしょう。

最も効いたと考えられるのは、最初の受講者を「成果を周囲へ水平展開できること」まで含めた基準で選んだ点です。業務への課題意識とAIへの前向きさに加えて、広める力を条件にしたことで、最初の5名は単なる受講者ではなく、社内に変化を伝える起点として機能したのではないでしょうか。しかも第1陣はバックオフィスと営業・設計にまたがって選ばれ、第2陣では「現場で即活用できるか」に基準を切り替えています。対象を広げる判断が、計画ありきではなく第1陣の様子を見て下されている点も、無理のない拡大を支えたと読めます。

次に、自社の業務を題材にした改善プロジェクトを研修の中心に据えた設計です。受講者は実際の業務課題に対して改善策を設計し、実装まで進めており、講師のメンタリングやフィードバックがその過程を支えています。学んだ知識を職場に持ち帰って応用する手間がなく、研修の成果物がそのまま業務の道具になる構造が、「研修で終わる」状態を防いだと考えられます。

さらに、WordやExcel、PowerPointといった日常的に使うツールとAIを組み合わせる内容を盛り込んだことも見逃せません。新しいシステムを入れるのではなく、すでに手元にある道具の使い方を変えるアプローチは、AIに抵抗感のある社員にとって心理的な距離を縮める入口になったはずです。

業務面では、長時間かかっていた集計作業がVBAによる自動化で3時間から約5分へ短縮され、営業担当の割り当ても自動化によって10分から約3分に改善しています。これらは業務プロセスの標準化や再現性のある仕組みとして定着しています。組織面では「まずAIに聞いてみよう」という文化が根付き、現場に近い業務でもAI活用が進み、チーム間の情報共有や横断的な改善活動が活発になりました。経営戦略室の室長は、成功体験の積み上げによって全社展開への期待感が高まったと述べており、全社員への展開が今後の構想として掲げられています。数値の大きさ以上に、改善が個人技で終わらず仕組みとして残った点に意味がある成果と編集部は見ています。