地図なき荒野にM365 Copilotを連れて──社内定着の舞台裏 #創作大賞2025 #ビジネス部門

はじめに

これは「 #創作大賞2025 #ビジネス部門 」にエントリーするnoteです。
本記事では、Microsoft 365 Copilot（以下、M365 Copilot）という生成AIを、当社でどのように社内定着させていったか、その舞台裏を赤裸々に記します。

ChatGPTが話題となり、誰もが「使うべきか」「様子を見るべきか」と揺れていた時期。社内ではライセンス導入が決まり、私は“生成AIど素人”のままプロジェクトの先頭に立つことになりました。

なにをどうすれば正解なのかも分からない、曖昧で不安定な状況のなかで、私は仲間たちとともに混乱、そして少しの手応えを積み重ねながら前に進んできました。

生成AIはだれしも避けては通れない道だとおぼろげながら思っていてもビジネス利用に評価が定まっていない時期に、あーでもない、こーでもないと文句を言われながら、そもそも生成AIをそこまで使っていなかった私が推進してきた過程のお話です。

これは、生成AIの活用法というよりも、「人と組織が新しい技術をどう受け入れていくか」の記録です。

M365 Copilotを導入するぞ

M365 Copilotが発表されて早い段階で担当営業から役員に提案があった。

当時を振り返ると、Chat GPTがリリースされ、様々なソリューションよりも早い段階で一定のユーザー数を獲得したり、ソフトバンクの孫さんが「ChatGPTを使っていない人は人生を悔い改めたほうがいい」とプレゼンしたり、にわかに生成AIがお茶の間まで届いた。

そんな中での提案は妙に役員層に刺さったようだ。
「すぐに導入するぞ」
そんなやり取りがあったらしい。

そこからはあれよあれよという間に、ライセンス調達と体制が決まった。

ほかの企画で投資を取りそびれてやや社内で手が空いていた私に白羽の矢がたった。過去に全社展開系プロジェクトをそれなりにやりきったのも指名の理由だったようだ。

自分自身は生成AIに「XX（地元）のラーメンでおすすめおしえて」などと、今思えばハルシネーションを起こしやすいテーマを問いかけ、そして回答に「うーん、これは……」と自分の問いの精度を傍目に投げ出したようなレベル。

完全に素養がなかった。

推進チームの組成と推進初期段階

間接部門や営業、研究開発部門や情報システム部など広く集められた。

推進チームの顔触れはみな様々全社的なプロジェクトや活動をしている人たちだった。

こうして、ほぼペライチのなんちゃってイノベーター理論に基づいた展開方針とメンバーとともに正解なき道を進むことになった。

展開方針はそれこそ、生成AIで出力したような地図だった。それらしいことは書いてあったが、私はこの地図通り進むためには森を切り開き、谷に橋を立てなければいけなかったがその方法は書かれていなかった。

まるで東京駅で「とりあえず北へ」とだけ言われ、手書きの地図を片手に北海道を目指すような――そんな不確かな旅だった。

推進チームとして選ばれたメンバーも同様に、海のものとも山のものともわからないものを自身の判断が許されず、是として推進することを強いられた。

彼らもほとんど私と同様か私よりも生成AIへの理解や期待値がまだまだ低い人ばかりだった。

初回の顔合わせの時にみななぜ俺が感は否めなかった。

それでも、やはり我らはビジネスマン。

なんとか成功するために案を出す。

それらはいずれも的を得ていた。さすがだと思いながらアクションを整理するとプロジェクトオーナーが水を差す。

推進チームの目指す地に足がついた推進プランとプロジェクトオーナーが目指す世界線に絶望的なくらいギャップがあった。

ーーいっそ黙ってくれていれば、それなりの成果は出せるのにとは思うけど、どこかで落とし所を見つけなければならない。

なんどもそう思って気持ちがなえていたが、それ以上に気持ちがなえていたのは推進チームメンバーだった。

なんどかプロジェクトオーナーの発言で腰をおられ、いつしか定例会はお通夜のようになっていた。

暗雲が漂う。

勤務地も様々でteams会議ばかりの会合だったのでメンバー間でコミユニケーションが取りにくいのは無理もなかった。

Japanese Traditional Company の伝家の宝刀。
飲みニケーションを行ったらスンナリ打ち解けた。やはり伝統――悪しき伝統かもしれないが――はそれなりの効果があるのだと思った。みんなが節度ある大人だから成り立ったコミユニケーションだったかもしれない。

この取組みの後話は進むようになった。

イノベーターとアーリーアダプターっぽい人ににライセンス付与

ライセンスはまず経営層、本部長クラスに対して付与された。

これは配下組織へのメッセージにもなったし、レビュアーがMBA合格レベルの知性を持つ生成AIとの協働によってレベルが上がり、企画などレビューに望む配下のメンバーへの生成AI活用しなければボコボコになってしまう。

推進チームや推進者に対してもライセンスが付与された。使っていないものは他者に推すことができないので当たり前の付与であった。

広げるにせよまずはどのように使えば良いか自分たちでも理解し、そして展開するユーザーに対して、こういう風に使えますよ、と言える素材集めのために、ある程度の期間、推進チームによってユースケースを出して展開を試みた。 

しかしなかなかユースケースが集まらない。推進メンバー内では、この程度のことをあげていいのかという葛藤があり集まらなかったようだ。心理的ハードルの調整は大事だ。

「これ、載せていいのかな」と誰もが心の中で戸惑っていた。心理的安全性がなければ、自由な発想は生まれない。ましてや、それを“出す”勇気など持てるはずもない。
自由な発想は献身的な貢献で多くは発案者の善意に基づいている。善意は貢献したいと思えるメンバー間でしか成立しない。

オーナーとのギャップ……
そう思ったが、呼び水に自分が行動することにした。
初歩的なユースケースを登録していった。
少しづつ増えてくるようになった。
少なくとも見栄えは良くなった。

この頃からCopilot関連の情報をまとめたSharePointページを立ち上げ、情報を拡充した。使うためなのHow Toやユースケース、他社の導入ニュースリリースなどのリンクや社内展開状況のニュースも公開し期待値を高めつつ、ハルシネーションやオーバーシェアリング、著作権に関わる諸注意とMicrosoftの宣言にもアクセスできるようにした。

TeamsのコミュニティにもTipsを投稿する。
Microsoftのブログやロードマップ、SNSで情報発信している、のちにMVPになる人達の情報を投入した。
善意による、献身的な活動だと思った。当然、冷ややかな反応を示す人もいた。余裕があっていいですね、そんなアイロニーを京都人ではない君が言うと雅ではないわ。

拡大のために推進チーム替えらぶ新しもの好きを増やす準備は出来た。

ライセンス付与後、追加メンバーにはプロジェクトの趣旨を説明会を複数回開いた。簡単なデモや生成AIを前提とした業務組み換えを考えてもらうこと。
とくにChatGPTとことなりMicrosoft製品に組み込まれていてエンタープライズ環境でアドバンテージが高いことも伝えた。

そしてMicrosoftのエバンジェリスト西脇さんのスライドをパクったメッセージを伝えた。
「生成AIに仕事を奪われるのではない。生成AIを使いこなしている人に仕事を奪われるのだ」だから皆さんには生成AIを使いこなす人になって欲しいと伝えた。

コミュニティは相変わらず閑散とはしていたが、Viva Insightのアクティブ率は高かった。

2週間内に使われているユーザーがアクティブと計算される指標だ。
比較的安定して使われ続けているのは不気味だけど安心した。
知らせがないのが良い知らせ。そういうことなのかもしれない。

ただライセンスを展開するだけなら簡単だ。ばらまけばよいだけ。そこから使ってもらう定着化するためにこの活動を行っていたので利用率が高いのは良い知らせだった。

何度か勉強会を開いた後にFormsアンケートをとった。

アンケートから読み取れたのは――

*平均削減時間と標準時間労務費をかけると投資効果を遥かに上回る効果が確認できた
*個別ユーザーで見ると、大きな削減時間があるユーザーとそう出ないユーザーは両極端
*会議が多い、海外時間の会議がある、海外とのやり取りがあるユーザーは削減時間が多い傾向があった

上記のような傾向だった。なんとなくの仮説だが、会議要約やアクションアイテムの整理が王道かつ高い効果が見込める可能性がある。
人によっては会議が重複し録画を見る人も、会議要約のみで対応できるようになった。報告のみの海外時間の会議は思い切って要約と補足のコミュニケーション、必要に応じた箇所の録画データ確認など、会議に出ない選択をする管理職が大きな成果を上げているようだ。
あとは海外とのやり取りがで翻訳系のアクション(パワポスライド丸ごと翻訳やTeams interpreterの活用による)で効果があった。

言語系を扱うのは生成AIの得意分野なので素直にすんなり頷ける結果だった。

一方アンケート設計で反省すべきなのがなかなか削減効果で測りにくい、創造的作業(企画や計画)などへの効果測定をアンケート設計できなかったことが反省点だ。
生成AIにより新たな気付きと発想と練り上げは期待できる効果だし、自分自身も、生成AIに初期プロットだけ与えて選択型で進める小説を書かせる遊びをするなど楽しんでいた。

一方削減できていない人の傾向を見ると――
*ハルシネーション問題
*Excel
*期待した答えが出てこない

などが見られた。ハルシネーションについては、生成AIの回答をきちんと評価しているユーザーか問い自体が生成AIにそぐわない(選挙や株価の予想やマニアックな情報や創作情報を含んだ質問)可能性もあるため、啓蒙して行く必要性を感じた。

Excelは当時頭を悩ませていた。まだまだ感はあったからだ。とわいえそんな中でも関数の提案など初心者が調べなければ分からなかったものを知る取っ掛りの部分は効果があるのでそこを訴求しても良いかもしれない。
最近ではグラフ作成、分析もPythonが走るようになってかなり良くなった。
それを啓蒙しても良いだろう。

期待した答えが出てこない、に関してはプロンプトに問題がある可能性があった。問の情報量が少なすぎて生成AIの回答と求めるものにGAPがありすぎるのだ。
これに関してはプロンプトの型をある程度伝えると共に、対話を通じて求める成果物に寄せていくことを啓蒙すれば良いだろう。ある調査で海外に対して日本は生成AIとの対話回数が圧倒的に少ないというデータをセミナーで聞いた(ソース確認を失念して知ったのは反省)

アンケートを通じて、成果の確認と課題･今後の対応は明確になった。

ユースケースについても若干集まりだしたが、大きく増えたとは言えなかった。

住友商事の浅田さんのXの発信から自社独自ユースケース収集の困難が読み取れた。なかなか難しいのかもしれない。

中間報告では投資効果を投資額の5倍とアンケート結果を元に報告準した。
それなりの成果が定量的に得られたからかこの頃、オーナーはある程度ほっておいてくれた。実に動きやすくなった。

アーリーマジョリティへの付与

この頃から進行はこなれてきた。
今までの展開を繰り返せばよかったからだ。

アーリーマジョリティはアーリーアダプターに周囲に呼びかけてもらった。もちろん推進メンバーからも。

相当数集まった。
只今までのユーザー層と異なり、手順書を欲しがったり(UIが頻繁に変わる成長途上のソリューションに手順書を作らせるなど狂気の沙汰！！)、それこそCopilotに聞いてよ、というような質問があったりと実にアーリーマジョリティっぽいユーザーだった。
Viva Insightのアクティブ率も一時期86％に下がり、不安になる時もあったが管理者機能から非アクティブユーザーの一覧を作成してBCCでメールにて簡単なボタンの説明や、コミュニティ資料やコミュニティTeamsを紹介して利活用を促した。継続してTipsや製品自体のアップデートも共有することで、今では以前以上のアクティブ率を取り戻した。

まだまだ展開は道半ば。

導入も展開も、マニュアル通りにはいきませんでした。
でも、だからこそ価値のある取り組みだったと、今では思います。

今回創作大賞に応募するために徒然なるままにnoteを書いてみた。

機会があればその後についても書いていこうと思う。