AI推進担当としての当初の考えと環境整備
今年2026年からですね、私は社内のAI推進担当をやってきているんですけれども、そこで学んできたこととか、分かってきたこと、反省してきたことというのを今日はせっかくの機会なんでアウトプットしてみたいというふうに思います。
今ではですね、いろんな会社でAI推進担当というのを立ててやっている会社も多いとは思うんですが、車輪の再発明にならないように、再開発にならないように、私のアウトプット、あんまりこのポッドキャストを聞いている方いらっしゃいませんけれども、少しでも参考になればなというふうに思って、ちょっと今日は話してみたいというふうに思っております。
まずですね、AI推進っていうと一番に思い浮かぶのは勉強会だと思います。
全社のAI勉強会みたいなのを開いて、AIの基礎編とか、クロードコードの使い方とか、ノーションAIの使い方とかをやっていくみたいなのが、初手で思い浮かぶとは思うんですけれども、当初、私はこの勉強会、社内講習、全社勉強会みたいなところには非常に否定的な考え方を持っていました。
これは何でかというと、自分のことを思い返すとそうなんですが、何かこう社内の勉強会とか、私も今3社目ですけれども、いろんな会社で経験してきましたが、その社内勉強会の話を聞いて、よし次の日から、今日からこうやろうって思って、具体的に行動がすごく変わったっていうのは正直ほとんどないですよね、今まで抗議してくださった方には非常に申し訳ないんですけれども、
それが現実かなというふうに思っております。大体の人はですね、その話を聞いたその日かその次の日ぐらいまでは覚えているかもしれないんだけれども、もうその来週にもなればもう全部を忘れて、今まで通りみたいなことが大半だというふうに思っています。
なのでですね、勉強会はするつもりがなかったんですね。じゃあ何から着手していったかというと、まずは環境づくりですね。何はともあれ、クロードとかカーサーとか、使えないことには意味がないので、それらが使えるようにどういう機能があって、どういうメリットがあって、どういうふうなセキュリティの問題があるかっていうのを、もちろんいくらかかるかっていうのを調査して、
倫義を書いて、省令を承認してもらって、実際にアカウントを皆さんに払い出して、やめた人がいればそのアカウントを消すとか、あんまり使ってない人がいれば消すとか、そういった作業を地味にやっていくというところですね。
私が勤めている会社はProgridですけれども、非常に幸いなことにですね、芸人の方、皆様がAIに対する理解が非常に深いので、導入に対して何かすごく根回しが必要だったってことは、非常にほとんどなかった。全くなかった。ごめんなさい。言い直しますね。全くありませんでしたので、その点は非常にラッキーだったかなというふうに思っています。推進担当として。
なので、とはいえですね、皆さんがやる上でも何かまずメリットを説明して、ある程度根回しをして進めると。会社のプロセスに沿うように、承認プロセス、リングプロセスを回して淡々と進めるというところがまずやるべきところかなと思います。
次がですね、多分同時にやるところだと思うんですが、セキュリティ観点です。クロードコードで言うと、チームプランというものを選択すると、管理者側で一括でいろいろ設定することができます。
例えば、クロードインクロームというクローム上で動くクロードの機能がありますが、これを全部許可してしまうと関節プロンプトインジェクションのリスクがあったりするので、安易にすべて許可するのは危ないですというところがあるので、ドメインをホワイトリスト形式で許可してあげると。
このサイトはさすがに大丈夫だろうというのをホワイトリスト形式で許可していくであるとか、クロードコードのサンドボックスモードを強制するみたいな形ですね。
あとは、ちょっとTipsで付き加えて言うと、会社で使うなら、クロードコードもそうですけど、カーサーもそうですけど、いわゆるチームプラン、会社で一括請求ができるプランっていうのの選択肢がほぼ一択だと思っております。
どのサービスにおいてもそうなんですが、そういうチームプランみたいなものを使うと、管理者側で一括でセキュリティの設定ができる。
例えば一番大事なので言うと、学習で使われないようにするっていうオプトアウトを設定できるというところと、それからそれぞれの人がどれぐらいの使用量があったっていうのはログが取れるであるとか、
Google認証みたいなシングルサイン用ができるみたいなところがあるので、ある程度規模の会社で使うのであれば、基本チームプランを使うべきというふうに私は思っています。
最後セキュリティですね。管理者側の管理者画面で設定できることはあるんですが、このいわゆるエージェンティックAIっていうのは、ユーザー自身が気をつけないと簡単にセキュリティのインシデントになり得るツールなので、こういうところを気をつけないといけないですよ。
こういうところが危ないですよ。こういうことはしてはいけませんよっていう説明資料ですね。いわゆるガイドラインっていうのを作成をしました。
ガイドラインを作っただけだと、これも私自身に置き換えて言うと、そんなに真面目に読まないですよね。
皆さんのことを信じてないわけではないんですけれども、ちゃんと見たよねっていう確認をするっていう意味でも、このガイドラインに書いていることをテストする。
テストのツールみたいなのを簡単に社内で自作して、そのガイドラインに沿った内容で4択とかで選んでもらって、ちゃんと読んだなというお墨付きが得られた方からアカウントを払い出していくということをやっていきました。
ここでクロードコードとかカーサーとかが使えるようになって、セキュリティの部分をこの辺気をつけないといけないというのはなんとなくわかったので、先して使い出す人は使い出すみたいなところが自動的に動き出したというのが一部ありますね。
ここまでやるっていうのはまずステップ1かなというふうに思います。
AI活用度のアセスメントと評価への不使用
次がアセスメントですね。このAI推進をやっている上で何かしら目標設定が必要だと思います。これをやるためには一番オーソドックスなやり方はAIの活用度合いのアセスメントを取るというところかなと思っています。
社内の皆さんが今AIをどれぐらい使いこなしているかっていうのをある程度レベルを分けてスコア化するということをやります。
これはネットとかで調べていただくといろんな会社の事例が出てきます。
だいたいにおいてレベル1からレベル5まで置かれていて、レベル1っていうのはあんまり使ってないです。レベル2っていうのはそのチャット形式でチャットGPTとかは使ってます。
3とか4とかになってくるとエージェンティックAIとかエージェンティックAIを踏まえた業務のワークローを作れるというか、レベル5までいくと全体の推進ができるとか大規模なエージェンティックワークローが作れるみたいな人ですね。
そういったランクを作って、それのアセスメントをやっていくというところですね。
私の会社でやったのはこのアセスメントレベルを定義して、○でやるとあまり判定がしづらかったので、AIでそれを判定するっていうのをやりました。
質問形式をいっぱい置いておいて、基本的には文章で書いてもらう。どういうふうにAIを使いこなしてますかみたいなことに対して、4択とかよく使ってるみたいな5択とかで選ぶのではなくて、自分の文章で書いてもらうことによって、より精緻に高度にエスコア化できるようにしました。
それをしないとですね、AI使ってますかみたいな単純な質問であんまり使ってない、どちらかというと使ってるみたいな設定にしてしまうと、ポジティブな人はよく使ってるってなるし、同じレベルだったとしてもネガティブな人ってあんまり使ってないってすごくブレてしまうんですよね。
そうではなくて文章で書いてもらうことによって、今こういうふうに使ってて、こういう使いこなしが大事だと思ってて、こういう点は気をつけないといけないと思ってるって、詳しく書ける人は明らかにレベルが高いですし、あんまり書けてない人は今のところあんまり使いこなせないっていうのが割と精緻に取れるかなというふうに思ったので、
AIで、LLMで使いこなしを判定するっていうロジックを作ってやってみました。これをやることによってですね、今社内のどれぐらいの人がこれぐらいのレベルにいるっていうのを現状を明らかにして推進担当として、じゃあ半年後にこれぐらいのところまで持っていきましょうっていうレベルを立てるっていうのをやってきました。
で、念のため補足しておくとですね、このアセスメントっていうのを何か何かの評価に使うってことは全くやってないですね。なのでアンケートを取るときにもこれは評価には使わないので正直に書いてくださいっていうところを共通して書きました。
もしかしたらですね、将来的にはこれがどれぐらいAIを使いこなしているのかっていうのが評価とかにもつながっていくかもしれないんですけれども、私の考えとしては、このAIの使いこなしっていうのは手段でしかなくてですね、その会社の目的、その存在価値みたいなのがあると思いますが、それを達成するためにどれぐらい貢献したかっていうのが本来評価されるべきところなので、
このAIをいくらどれぐらい使いこなしていますかっていうところを単純に評価に使うっていうのは私は正しくないんじゃないかなというふうに思っているので、そういう思いも込めて評価には使いませんから、素直にこれはどっちかというと自分のためですと。
自分がどれぐらいの使いこなしになっているのかっていうところを明らかにするためにやってますっていうところをお伝えしたところでした。
推進の行き詰まりと勉強会の必要性の再認識
ここまでやってきまして、大体のことはもうやり尽くしてしまったわけですよね。環境を作ってセキュリティのこともやってアセスメントもやって目標も立てたと。ここまでやって正直打ち手がなくなってしまったっていうのが正直なところです。
ここまでやってくるともちろんそのAI好きな人とかこういう新しいもの好きな人っていわゆるアーリーアダプターみたいな人たちっていて、すごくやって場合によってはチーム内で啓蒙したりとか勉強会をしたりとかやる方々はいるんですけれども、そこで結構止まってしまうんですよね。
イメージとしては大体社内の全体で言うと10%、1.20%ぐらいの人が使いこなせるようになるというイメージで、大半の多くのそれ以外の80%ぐらいの人はやっぱり日々の業務で忙しかったりとか、取っ掛かりがつかめなかったりとか、もちろんAI全く使ってないわけではないんだけれども、
今の最新のすごく便利な、すごく生産性が高い、すごく価値の高いアウトプットが出るような使いこなしができているわけではないという現状が明らかになってしまって、推進担当の私としてもここで行き詰まってしまったんですね。
でもじゃあこれでちゃんちゃん終わりっていうわけにもいかないというふうに思って、そこで読んだ本が一つあります。
それはですね、ジェフリ・フェファーさんという非常に有名な方ですけれどもが書いた、なぜわかっていても実行できないのかっていう本を読んだですね。
この本は素晴らしいことがいっぱい書いてるんですけれども、こういうふうにまとめていいのかちょっとわからないですけど、要はみんながわかりきっている当たり前のことを実行しましょうよということが書いていました。
つまりですね、AIを推進する、AIを社内で啓蒙させるためには最終勉強会をして、草の根敵にやらないといけないっていうのは明らかですけれども、それを何かしら言い訳をつけて私はやってなかったわけです。
もちろんその勉強会っていうものには効果が薄いっていうのは、これはもちろん知られていることではありますし、勉強会をするためにはその資料を多くの時間をかけて準備しなければいけないですし、
単純に勉強会を実施するってことは、例えば1時間の勉強会であればその分1時間取られるし、それを複数回やるんだったらその分取られるっていうところがあるので、付加的にも高いっていうところがあるので、ある意味その勉強会って意味がないよねっていうのを自分の中で言い訳にしてたんじゃないかなというふうに反省をしてるんですが、
そういったところがあってやっていなかったんですけれども、このなぜ分かっていても実行できないのかっていう本を読んでですね、すごく反省をしまして、分かっていることじゃないかと、最終的には勉強会をしないと前者的にそのAIの推進力が上がっていかないっていうのは明らかじゃないかということを改めて認識して、やっぱり勉強会をしようというところにたどり着きました。
効果的な勉強会の開催ポイント
とはいっても単に勉強会をすればいいわけではないかなというふうに思っておりまして、勉強会はつい最近やり始めたことなので試行錯誤しながらではあるんですが、どのような観点を気をつけて勉強会をやっているかというと、まず一つ目はですね、絶妙な難易度のバランスかなというふうに思っています。
これがすごく難しくてですね、AIすごく使いこなしている人もいれば、本当に全然まだまだですという方もいますという中で、例えばですけど、すごく使いこなしていますよっていう人に合わせた勉強会をやってしまうと、このまだまだ使いこなせてないですよっていう人が今まで以上にモチベーションが下がってしまうわけですね。
AIってやっぱり難しいんだとか、自分にはちょっとまだハードルが高いなっていうところを冗長してしまうというところがあるので、その辺の絶妙なバランスを取らないといけないというところですね。
なのでその勉強会の講義の内容を考えるときも、まだ使いこなせない人が追いつけるようにする難易度かつ、今レベルがアセスメントレベルが高い人すごく使いこなしている人も、そういうのはあるんだっていうのが楽しくなるようなネタを各所に仕込んでおく。
見た目上は全員向けではあるんだけど、実際にはあんまり使いこなしてない人向けでやる、だが割と使いこなしている人も飽きないというか、その人でも勉強になるようなことを散りばめておくということをすることによって、トータルとして絶妙なバランスになるようなコンテンツを心がけて作っています。
2つ目は、教えることよりも成功体験をしてもらうというところですね。何か講義をするっていうと、インプットばっかり教えなきゃ教えなきゃってなってしまうと思うんですが、教えなきゃ教えなきゃでやると聞く人にとってはインプットばっかりになってしまって、
インプットっていうのはですね、皆さん経験あると思うんですが、やっぱり何かにアウトプットしないと脳に定着しないっていうのが明らかですね。どういうふうな状況だと人間は脳に定着するかっていうと、やっぱり頭の中のドーバミンが出るときですよね。
なので何かこうやったとか嬉しいとか成功したみたいなことが紐づくと人間って記憶に定着すると思うんですが、それを実施するということですね。なので講義の全体が60分ぐらいだとすると、その講義の時間フルフルでチーチングを教えるのではなくて、
じゃあ実際に考えてみましょうとか、じゃあ実際に手を動かしましょうみたいなところを半分にする。で、教えるのは半分にするっていうことをやることが非常に重要だなというふうに思っています。
やっぱりその講義ってなると60分フルフルで説明した方が説明できることは当然多いんですけれども、それをやってしまうと逆に価値が下がってしまうというところがあるので、説明したいことをグッと押さえて半分ぐらいにして残りの30分をじゃあそれやってみましょうっていうふうなワークショップ形式にするっていうところを大事にしています。
3つ目がですね、たくさんやる。たくさん人を集めるというところです。まずたくさんやるというところですが、たくさん集めて同期的にやるってことですね。ZoomでもMeetでもリアルでもいいんですけれども、同時にその場でみんなが集まってやるってことを大事にしています。
これはどういうマインドセットがあるかというと、例えばリアルでもやるんだけど後で動画も共有しますっていう場合で、後で動画見る人っていますかみたいなところが正直あるかなというふうに思っていて、その講義自体は半分インプットで半分アウトプットでその参加している人がチャットとか実際に発言をして盛り上がるようなインタラクションがある講義にしているんですけれども、
それを動画で後から見るとその結構冷めちゃってるわけですよね。後からそのチャットにも入れないし会話にも入れない中で動画だけ見てもつまらないですし、そもそもその動画を1時間ちいってみますかっていうと正直もちろん見る人もいると思うんですけど、
早送りで見ちゃったりとか予定のだけ見ちゃったりとか、あとは聞いたとしてもリアルに参加している人に比べると頭に入ってくる量が減ってしまうというところがあるので、できるだけリアルにやる。
かつ動画共有はもちろんするんですけれども、どうしても来れない人がいるので動画共有はするんですけれども、できるだけ限定された状況だけにしておくということですね。
2つ目がたくさんやる予定があっても来れないっていう人がどうしてもいますので、曜日を分けて時間帯も分けて前の回来れなかったけど同じ回を複数回やると、例えばAI基礎研修っていうのコンテンツがあったとしたらそれを1回だけで終わって私が満足するのではなくて、
2回も3回もやって参加者が誰もいなくなるまでやり続けるってことが大事かなというふうに思っています。そうすれば動画共有がなかったとしても皆さんリアルに参加して、実際にインタラクションに参加しながら楽しくインプットができるので、それがいいかなというふうに思っています。
たくさんやるってことは1つ良さがあってですね。大体研修って一発ボンってやってあと終わりだと思うんですけど、そうすると研修のクオリティが上がっていかないわけですよね。
ただ同じ研修をやってアンケートを最後に絶対取って、もらった意見の中でこれって絶対入れた方がいいなとか、あとはこれが学びになりましたみたいなところをより強調して書くとか、逆にあんまり触れられなかった、ここって学びになりましたって言われなかったところを削っていくみたいな作業をすることによってクオリティを上げていくと。
クオリティが上がると、あの研修って面白いらしいよって思ってもらって、また人が集まるっていう良いサイクルが回っていくので、あえて全員集まってこの時間ってやらずに細切れで同じ研修を何回も何回もやっていくっていうのは、このPDCのサイクルを回すという観点でも非常に価値があるかなというふうに思ってやっております。
もちろんこれをやるためには推進担当の人の時間がすごく取られてしまうんですけれども、それをやらないで研修1回でガツンと集めてやってしまうと、結局効果が薄れてしまって、それを改善するためにもう1回焼き回ししてAI基礎研究みたいなのを今度は小グループでやって、それでもうまくいかないからチームごとにとかやってしまうと、
逆に時間がかかってしまうので、当たり前のことを当たり前のようにやるではないですが、地を張って地味に真面目にやっていくというところを大事にしています。
チームごとの勉強会との連携とまとめ
次がチームごとの勉強会との二人三脚っていうのも大事にしています。
最初に説明した絶妙な難易度のバランスっていうのはあると思うんですが、全員のレベルに合わせてやるのって非常に無理がありますし、各所属しているチームごとにやっている業務って違うので、どうしてもジェネラルな内容になってしまいがちなんですよね。
その全体の全社の研修っていうのは。なのでそれをカバーするためにチームごとにそのチームの要件に合った勉強会をやってもらうっていうのは非常に大事にしたいというふうに思っていて、そのチームごとにAI詳しい人で勉強会をやりたいというモチベーションがある人をいかに生み出せるか。
その人が主体的に勉強会をやってくださいとやっていいですよっていうふうにいかにあっせんしていくかっていうところが、この全体のAI研修とチームごとのAI研修っていうところのバランス感覚っていうのがこの二人三脚っていうのが非常に大事だなというふうに思っております。
ということで今日はAI推進担当として今年1月から5月までやってきたことの反省とか改善を踏まえて、他のAI推進担当をやっている方がどうやってやればいいかっていうのの少しでもヒントになればいいかなというふうに思いまして、私自身の経験ベース時間軸ベースで話させていただきました。
結論から言うと当たり前なことを地味に当たり前にやるっていうことかなというふうに思いますが、振り返って話すと、まず環境づくりをしてセキュリティを担保してアセスメントをして目標を定めて地味にコツコツと勉強会を高頻度でやっていくということかなというふうに思っております。
ちなみに補足すると、勉強会どれくらい高頻度でやっているかというと、今の段階では週に2回勉強会をやるようにしております。もちろん会がしばらくやってくると、もう参加したよって方が大変になってくるので、頻度は減ってくると思うんですが、この立ち上げの時期は週に2回かなり高頻度でやるようにしております。
ということで最後に番組の紹介をさせてください。この番組Devlog FMはYouTube、ApplePodcast、Spotifyなどで配信しております。ぜひお好きなプラットフォームからサブスクライブお願いします。ご感想リクエストなどもしございましたら、ハッシュタグでDevlog FMでつぶやいていただくか、概要欄のフォームコメント欄よりいただけると幸いです。それでは次回の配信でお会いしましょう。ご視聴ありがとうございました。