作って、試して、周りへ広げる。現場のアンバサダーを育てた3か月。

AIを使う人を増やすには、身近な仕事で試し、周囲に伝えられるアンバサダーが必要です。

このAIエージェント徹底訓練プログラムでは、1人10件のエージェント作成というゴールを設定して3か月間取り組みました。

結果として、20名全員が達成。チーム全体では、目標200件に対して276件のAIエージェントが誕生しました。

なぜ実践の「量」にこだわったのか。ゲーミフィケーションをどう組み込んだのか。

講師・企画運営を担当した阿部が、設計の意図と実施後の変化を振り返ります。

阿部：

自分の仕事でAIを使い、周りの人にも使い方を伝えられる人です。機能を知っているだけでなく、「この業務なら使えそう」と題材を見つけ、まず自分で試せることを大切にしました。

参加したのは20名。3か月・全12回の講義と演習に、1on1、ユニットでの活動、成果発表を組み合わせています。

AIエージェントを作るには、自分の仕事を分解し、どこをAIに任せるかを決める必要があります。作る過程で各部署の業務が見えるようになり、担当者が頭の中で暗黙的に判断していたことを、指示やルールとして取り出せます。

これからのAI時代、散らばった情報や判断基準を構造的に整理しておくことは、どの部署にも欠かせません。その取り組みを現場から進める手段として、AIエージェントを作ることが大事だと考えています。

阿部：

量を打たなければ、身につかないからです。説明を聞いて1つ作っただけでは、自分の仕事で使えるところまで届きません。

また、1つのエージェントをじっくり磨いていると、成功の型を1つしか知らないままになります。

10個作り切れば、すぐ使える型が手札に増え、詰まっても次がある。失敗も学びに変わります。

題材を変え、出力を確かめ、指示を直す。この往復を何度も繰り返すうちに、「こう頼めばよい」「ここは人が判断する」が体でわかるようになります。

数をこなすことが、そのまま身体知になる。

「量で成功体験を積む」と、受講者に繰り返し伝えていました。

阿部：

説明を聞く時間を短くし、講義の中で手を動かすことを大事にしました。毎回、業務ですぐ使えるお手本エージェントとプロンプトを用意します。まず同じものを作って動かし、次に「自分ならどうするか」を考え、自分の業務に置き換えて作る。

講義中に7割を作り、残りを宿題で仕上げます。

最初から一人で考えてもらうと、題材選びで手が止まります。お手本があるから、迷わず作り始められる。教材で学び、お手本をまね、実習で作る。

この3つを毎回セットで回したことが、量を支える土台になりました。

阿部：

はい。量を求めるなら、続けられるように支える必要があります。そこで使ったのが、ラグビーをモチーフにしたゲーミフィケーションです。受講者20名が一つのチームとしてシーズンに挑み、エージェントを1つ提出するたびに「トライ」が決まります。

目標は1人10トライ、チームで200トライ。会員サイトでは、チームの累計、節ごとのトライ数、ユニット対抗の順位、個人のランキングをいつでも見られます。自分の提出がチームの前進になり、仲間の提出が自分の背中を押す設計です。

毎節、会員サイトで「週刊ラグビーNEWS」を発行し、その週のトライやファインプレーを紹介しました。取り組んだことが見え、仲間から反応が返り、もう一度作るきっかけが生まれる。この流れを、日々の運営と一緒につくりました。

阿部：

大変だったと思います。終了時のアンケートでも、通常業務との両立がしんどかった、課題が多かったという声は率直に出ています。

それでも20名全員が目標を達成しました。

少し心配になって、受講者の方にプログラムの懇親会で「きつかったんじゃないですか」と毎回訊ねていました...(笑)

ただ返ってきたのは、「きついけど、今はAIを使ってアウトプットをするのが楽しい」という声ばかりでした。どうやったらもっとAIを使いこなせるのか、と質問をたくさん受けました。

きつさの先に「作るほど敷居が下がる」「磨き込むのが楽しくなった」という手応えがあったことがわかります。量を求める設計は、受講者に負荷をかけます。

だからこそ、仲間やゲーミフィケーションで続けられる環境を用意することが欠かせません。

阿部：

4人1組のユニットを5つつくり、講義中のグループワークに加えて、ユニットごとのTeamsチャネルで相談できるようにしました。初月には一人ずつ1on1を行い、自分の業務で何を作るかを講師と一緒に整理しています。

ユニットは、思いのほか盛り上がりました。チーム名を自分たちで決めた週から発言が一気に増えました。

作ったエージェントを見せ合い、もらった意見をその日のうちに反映する。仲間のエージェントを自部署で紹介する。締め切り前には、あと少しの仲間に「手伝えることがあったら言ってくださいね」と声をかける。競い合うだけでなく、応援し合う関係ができていました。

阿部：

まず、どんどん作ってもらうことです。10件の目標を超えても作り続ける人が多く、20名中13名が10件を超えて提出しました。

そのうえで、作ったエージェントを他の人が使える形にする練習をしました。たとえば、使い始める人のために、最初に表示する質問例（推奨プロンプト）を用意すること。本人には分かる使い方も、別の人には伝わらないことがあります。

阿部：

プログラムの最終月に「2人組体験会」を開きました。

説明は最小限にして、90分のうち60分を体験に充てています。ペアの相手が自分のエージェントを実際に使い、つまずいた場所をその場でフィードバックする。本人では気づけない崩れた場所が見え、直す場所がはっきりします。

自分が使えて終わるのではなく、目の前の同僚に使ってもらい、反応を受け取る。

ワークショップ形式でこの経験を積むことが、各部署で広げる人を育てる近道だと考えています。

阿部：

1人10件のゴールを20名全員が達成し、チーム全体では目標200件に対して276件、達成率138%でした。

受講前後のアンケートでは、全員が個人の業務ではなくチームの業務を変える水準に達していました。

作る力が、3か月で確実に積み上がりました。

阿部：

終了時の上司アンケートでは、20名中18名の上司が「変化を感じる」と答えています。最も多かった変化は「周囲にAIの使い方を教える・勧める」で、13名でした。AIに任せることを周りに勧める発言が増えた、他の担当へ自分から課題を聞きに行くようになったなど、仕事の進め方そのものが変わったという声が目立ちます。

作ったエージェントは、20名中10名の部署ですでに使われ始めています。うち5名の部署では、複数のメンバーが使っています。部署で広げている人たちは、研修の期間中から自分のエージェントをチームに紹介し、すぐに業務へ組み込んでいました。

作る経験を重ね、周りに使ってもらうところまで進んだ人が、各部署でAI活用のキーマンになりつつあります。

Copilotのアカウントを全社に配ったのに、使う人が広がらない。そんな課題を感じている方に、このプログラムをおすすめします。

勉強会を開くだけ、「使ってみましょう」と呼びかけるだけでは、現場でAIは使われません。必要なのは、お手本を見てまね、量を打ち、知見が体に染みつくまで徹底的に訓練することです。身体知になって初めて、自分の業務で使いこなし、周りにも勧められるようになります。

うねりは、その訓練を支える仕組みを開発しています。業務ですぐ使えるお手本エージェントと教材、続けたくなるゲーミフィケーション、仲間と学ぶユニット、その場で使ってもらう2人組体験会。どれも、量を打ち続けるための仕組みです。

各現場に本当のアンバサダーをつくり、その人たち自身がAI活用を進めていく。そんな組織を目指すなら、AIエージェント徹底訓練プログラムをおすすめします。