01判断を言語化する
自分の勘所を「判断の型」にする。
必ず確かめる観点と順序、褒め方や指摘の温度感を整理し、部長AIに渡す情報をまとめます。
部長AIのつくり方：暗黙知をエージェントにする
管理職が持つ判断の勘所を言語化し、部下が提出前に壁打ちできる「部長AI」にまとめる3時間の講座です。人格を真似るのではなく、レビューで必ず確かめる観点と順序を「判断の型」として書き出し、Copilotでエージェントにして、わざと粗くしたサンプル資料で試します。
管理職部長AIのつくり方：暗黙知をエージェントにするうねりのCopilot研修
本研修のポイント
02使って育てる
作って終わらず、試して直す。
粗いサンプル資料で動きを確かめ、気になる点を切り分けて改善し、職場で育てる計画を立てます。
このような課題に
同じ指摘を、何度も繰り返している
メンバーの資料や提案のレビューで毎回同じ観点を伝えており、自分の時間がレビューに取られている。
自分の判断の勘所を、言葉にできていない
経験で判断していることが多く、何を見て良し悪しを決めているのかを部下に説明しきれない。
AIエージェントを作っても、一般論しか返ってこない
過去の資料をまとめて渡し「いい感じにレビューして」と頼んでも、判断の軸が伝わらず、自分らしい指摘にならない。
プログラム内容
自分の判断の型を書き出し、部長AIをつくって試し、使いながら直すまでを一続きで体験します。
- 01導入
部長AIで何が変わるかを知る
部下が提出前に壁打ちできる部長AIがあると、レビューの往復がどう変わるかを確かめます。同じ資料レビューでも、正解を教える・採点する・コーチングするなど目的によってAIにとらせる動きが変わることを押さえ、自分の部長AIの目的を決めます。
- 02ワーク1
自分の判断の型を書き出す
人格の模倣ではなく、レビューで必ず確かめる観点とその順序、褒め方や指摘の温度感を書き出します。仕事の進め方に関する知識と、自分らしい伝え方の2つの軸で、AIに渡す情報を整理します。
- 03ワーク2
部長AIをつくり、粗い資料で試す
整理した観点と関わり方のルールをCopilotでエージェントにまとめ、わざと粗くしたサンプル資料を投げて、どう振る舞うかを確かめます。
- 04ワーク3
使って、集めて、直す
気になった点を洗い出し、残すべき良い点と改善点に分けてプロンプトを直します。プロンプトで直る課題、ツールの仕様で直らない課題、運用で補う課題を仕分けます。
- 05Tips
壁打ちAIで起きやすい癖と直し方
回答が長すぎる、社内用語がそのまま出る、締めの言葉が機械的になる、といった起きやすい癖と、その直し方を紹介します。資料を大量に渡す、「いい感じに」とだけ頼む、といった丸投げを避ける理由も押さえます。
- 06まとめ
部長AIを職場で育てる計画を立てる
先に使ってもらうメンバー、記録してもらう項目、見直すタイミングを決め、使う・集める・直すを回す運用計画にまとめます。
研修資料の一例
開催概要
- 対象
管理職。部下の資料や提案のレビューを担い、自分の判断の観点をチームに残したい方。
- 時間・回数
3時間・1回
- 受講規模
40名程度を目安に、人数に合わせて調整します。
- 形式
対面・オンラインのどちらでも実施できます。講義と個人ワークを交互に行います。
- 利用環境
受講者が業務で使うCopilotの環境に合わせて実施します。エージェントを作成できるかどうかと、AIに読み込ませてよい情報の範囲を事前に確認します。
- 費用
受講人数・実施形式に応じて個別にお見積もりします。
自社での実施について相談する
部長AIにしたい業務やレビューの場面、Copilotの利用環境を伺い、実施内容を一緒に整理します。