本記事では、Copilot を導入してから中期に至るまでによく生じる「使われない」というリスクに着目し、その対策法を紹介しています。
導入担当者自身が Copilot に触れて得られた成功や失敗の体験を通して、その価値を実感し、社員に共有。また、生成AIの基礎を学ぶ勉強会を開催し、社員が Copilot を効果的に活用できるようサポートしたことにより、モチベーションの維持を実現しました。さらに、日常的に Copilot に触れる機会を増やすため、Teams の利用を推奨し、定期的な情報提供や週次アンケートを実施しました。
実際に体験した社員からは、さまざまな業務効率化の実例が報告され、Copilot の活用が着実に進んでいる様子が伺えます。
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★CSMが語る Copilot シリーズ #01
CSMが語る｜Copilot 社内導入はどう始まり、何が変わったのか
カスタマーサクセスチームで、生成AIの利活用やビジネス開発を担当。
NTT東日本や日本マイクロソフトなどを経て、20年以上にわたり大手企業向けの営業・カスタマーサクセスに従事。従来型の日本の働き方に疑問を抱き、ITの活用による働き方改革に継続的に取り組んできた。お客様やチームの意見を積極的に取り入れながら「オープンマインド」を大切にし、変化の激しいIT業界で好奇心を持って、新しい技術やサービスを追求し続けている。
趣味はサッカー観戦で、スター選手だけでは勝てないチームスポーツの奥深さから、個々の能力を引き出し合う“協働の重要性”を学び、それを日々の仕事にも活かしている。
目次
社員の利活用をサポートする立場として、まずは自分自身の成功・失敗体験を大切にしました。
私は中途入社で、入社当初は社内の業務や人が分からないことばかりでした。社内には「People」という各社員が自分で書いた自己紹介やスキル、趣味などがわかるサイトがあり、その人のパーソナリティを知るのに役立ちました。しかし、リモートワーク主体の働き方のため、気軽に誰かに分からないことを聞くことができませんでした。
そこで管理職に申し入れ、先行して Copilot のライセンスを利用できるようにしてもらい、自分自身のオンボーディングに意識的に使ってみました。その中での成功・失敗体験は、その後の活用推進の参考になりました。
そこから得たのは、「Copilot を Teams から使い始めると価値がわかる」と「プロンプトを工夫しないと社内にある情報をうまく引き出せない」の2点でした。
結果として、Copilot との付き合い方のヒントを得たような気がします。そこから「人に相談すること」と「Copilot に聞くこと」の使い分けをし始めました。その経験はその後の「DMC（Discoveries Microsoft Copilot）」社内利活用プロジェクトの利活用推進にとても役立ちました。
DMCが発足してすぐ、基礎トレーニングとして、「生成AIの基礎」や「注意点」を伝える勉強会を実施しました。生成AIの特徴や仕組み、使い方の注意点、よくある誤解がわかり、生成AI自体への心理的なハードルが低減されたのではないかと思います。
特に、プロジェクト発足時は、初めて生成AIに触れる社員や、過去に失敗経験をしていた社員もいたので、Copilot の具体的な機能の前に「生成AIの特徴（付き合い方）」を知ってもらうことで、生成AIの特徴や仕組み、使い方の注意点、よくある誤解がわかり、生成AI自体への心理的なハードルが低減されたのではないかと思います。
具体的には、「うまく回答が出ない理由の理解」や「検索エンジンのような使い方からの脱却」を狙いとし、敢えて、Copilot の各機能の紹介はその後としました。
しかし、こうしたプロジェクトが進行していくと、当初は頻度高く利用してくれていたユーザーも徐々に利用率が低下していったり、利用頻度の高い社員と低い社員で差が出たりと、利用度の課題はどんどんと表面化してきます。
私たちはそうしたナレッジを知見として持ち合わせていたので、利用頻度の低減を予測し、「常に Copilot に関する情報が目に入ってくる状況」を作り上げました。
全員が自然と議事メモを活用できるようにするため、事務局からアナウンスとして会議録画を原則必須としました。慣れるまでは、会議を録画すること、「される」ことは、慣れないかもしれませんが、事務局からアナウンスすることで、心理的ハードルを下げました。
定期的に情報を目にすることにより、利用のヒントを得てもらい、実践してもらうきっかけを作りました。ユーザーからは「情報過多」という声もあがりましたが、それくらいに Copilot を意識として植えつけることを意図的に行いました。
変化を定点観測するため、週次アンケートというユーザーには負担をかける進め方を取りましたが、結果として Copilot 利用度の自己振り返りにつながりました。
こういった施策を重ねていくことで、常に社内には Copilot の情報が溢れ、社員のモチベーションの継続に繋がっていきました。
利用が進むにつれ、週次のアンケートを通し、ユーザーからはたくさんの声が寄せられ始めました。
最初は戸惑いながら使い始めた Copilot ですが、アンケートの内容やログを見ると、徐々に活用度に変化を感じました。その一部を紹介したいと思います。
また、社員自身がトライ＆エラーをし始めて、業務での成功体験を感じる人が増えてきました。
そもそも日常業務で社員は手が一杯です。勉強する時間が取れません。そのため、業務の中で学んでいってもらう必要がありました。
そこで、「Teams など日常で使うツールから自然と使う機会を作る」という機会作りと、「気軽に聞けて、自然とお互いに学びあえる場」の場づくりを行いました。オンラインの Teams コミュニティと、Open Hour という毎週30分の出入り自由なオープンに体験をシェアできる場の2つです。そして、そうした場で個々の小さな成功体験（使い方）をリレー形式で共有してもらうことを行いました。誰もが「自分の使い方は共有するほどではない」と思っていますが、他の社員はそこから多くの活用のヒントを得ていたようです。
このように色々なトライ＆エラーをしながらスタートしたプロジェクトですが、参加者も最初はモチベーション高く、興味を持って使い始めるものの、2〜3週間後には停滞すると予測し、そのタイミングで活性化イベントを企画して、活用度を戻すことができました。
次回は、アンケートから見えてきた社員の Copilot 成功体験をご紹介します。
Copilot の社内展開には、さまざまな課題が顕在化しています。
「生成AIに関する教育制度が整っていない…」
「データソースの整理ができておらず、セキュリティが心配…」
「社内の利活用が伸びず、効果算出ができていない…」
やみくもに社内に導入・展開をしてもなかなか結果は出ず、長期的に活用していくためには、ガイドラインの設計や社員モチベーションの向上、効果検証等、たくさんのステップが存在します。
ディスカバリーズでは、こうした課題に、自身の経験や、これまでのご支援実績を踏まえた独自のナレッジを活かし、Copilot の社内展開・活用をご支援しています。
Copilot の利活用や展開に悩んでいるお客様は、是非、お気軽にお問い合わせください。
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