Copilot for Microsoft 365を大規模に実装するための5つのベストプラクティス

ボリス・ヨヴェフスキー、リシャム・サーニ、ピーター・フダコ

ほとんどの企業は、何らかの方法で生成AIを採用する必要があることを認識していますが、それを進める方法は、単にスイッチを切り替えて従業員にテクノロジーを使えるようにするよりもはるかに複雑であることに気づいています。

Open AIのChat GPTが2022年後半に一般公開されて以来、組織は生成AIを業務に組み込み、至る所でAIに対応できるように準備することを強く求めています。しかし、このテクノロジーが大きな話題を呼んでいるにもかかわらず、109人の経営幹部を対象に実施したKyndrylによる調査では、2024年5月時点で生成AIアプリケーションを稼働させていると回答したのはわずか18%であることが明らかになりました。テクノロジーの導入に関する戦略を文書化していたのは、さらに少数（10%）の企業だけでした。

2023年にキンドリルがCopilot for Microsoft 365への道を歩み始めた当時は、今日多くの組織が現在直面しているのと同じ状況でした。ですから、このテクノロジーを大規模に展開した私たちの経験は、生成AIを自社のデジタルワークプレイスに統合したいと考えている他の企業にいくつかの洞察を提供できると信じています。 

Copilotの舞台設定

2022年後半、キンドリルは24か月にわたるグローバルIT変革の2年目に突入していました。AIの導入が急速に拡大し、お客様や従業員から生成AIツールやソリューションへの要望が高まっていることから、テクノロジーに投資し、導入を加速して学習内容をお客様と共有するという戦略的な決定を下しました。

当社の最高情報責任者（CIO）と最高技術責任者（CTO）は、最高情報セキュリティ責任者（CISO）と最高プライバシーおよび規制責任者（CPRO）と連携して、キンドリルの責任あるAIアプローチを開発し、当社のAIへの取り組みの基盤を築きました。その後、多数のベンダーとAIソリューションを分析し、Microsoftとの関係を生成AIサービスにまで拡大し、キンドリルはCopilotを最も早く導入した企業の1社となりました。

Kyndrylはハイブリッド・ワークプレイス・モデルを維持するためにすでにMicrosoft 365プラットフォームに移行していたため、Copilot for Microsoft 365はKyndrylの社内導入に最適な生成AIツールでした。このテクノロジーは、自動化駆動のプロセスとゼロトラスト・セキュリティ・モデルへの取り組みに沿った、データ中心のクラウドベースのアプローチをサポートしていました。Copilotの機能は、従業員の効率と生産性を向上させるという私たちの目標にも合致していました。 

Microsoftと協力してロールアウト戦略を立てた後、Copilotチームは2023年7月にマルチフェーズの実装を開始しました。その後の12か月間、私たちはキンドリル全体の多分野にわたる部署と連携して戦略を実行、改良し、当社の責任あるAIアプローチの原則を統合して、ユースケースを精査し、Copilotライセンスの段階的な展開を行う前に、データと情報アーキテクチャーが安全であることを確認しました。

2024年7月までに、約20,000のCopilotライセンスを割り当て、このテクノロジーの承認済みユースケースが600件以上蓄積されました。従業員はすぐにそのメリットを享受できました。（「数字で見る」を参照）

これまでにCopilotについて学んだこと

キンドリルのCopilotへの移行は、加速的でありながら戦略的なものでした。ここでは、Copilotへの道のりを導くために、学んだ教訓を5つのベストプラクティスにまとめました。

1. パフォーマンスを最適化するためにデータを準備し、保護する

データは、Copilotのような生成AIツールを動かす大規模言語モデル（LLM）の原動力となるため、­テクノロジーが最適に機能するには、データ構造と情報アーキテクチャーが完璧な状態にあり、最新のデータ・プライバシーおよびサイバーセキュリティ基準に準拠している必要があります。­­

キンドリルの経験

Copilotチームは、キンドリルのCISO、CPRO、法務チームと緊密に連携し、4か月かけてキンドリルのM365環境の事前評価を実施しました。既存のM365データ制御、コンテンツライフサイクル、データ分類を見直し、検査とクリーンアップを実行して、Copilotの情報アーキテクチャーを準備しました。主な手順は次のとおりです。

• SharePointのアクセス制御を強化し、社内の公開サイト数を約10,000に削減
• 約20,000の非アクティブなSharePointサイトの削除を自動化
• 約9,000のTeamsと3,000のYammerコミュニティを一掃
• Microsoft Purviewでデータ損失防止ポリシーを実装
• 感度に基づくデータ分類モジュールを開発
• 関連キーワードでコンテンツをタグ付けしデータを整理

事前評価中に行われたデータクレンジングとアーキテクチャーの再構築は、Microsoftとの定期的な進捗会議により促進され、Copilotのデータ環境の準備とセキュリティ確保に役立ち、キンドリルのCopilotガバナンスモデルの基盤が築かれました。

2. リスクを軽減し、展開を管理するための堅牢なガバナンスモデルを確立する

ガバナンスは、Copilotのような生成AIツールの責任ある使用を支えています。適切なガードレールがなければ、ユーザーがテクノロジーを悪用したり、機密データを公開したりして、運用上、財務上、または評判に重大な損害を与える可能性があります。

キンドリルの経験

データ保護のみに焦点を当てたガバナンスプログラムとは異なり、Copilotのガバナンスモデルにはライセンスの承認と管理も組み込まれています。

実装中、Copilotチームは法務、リスク、人事の各部署と協力して、各ユースケースのリクエストを個別に見直し、コンプライアンス基準とリスクの考慮事項に準拠していることを確認しました。その後、ライセンスを申請する従業員は、申請手続きを合理化するために、承認されたユースケースのリストから選択することもできるようになりました。

Copilotチームは、継続的なビジネスニーズを評価するためのシステムも導入しました。毎月、管理者はダッシュボードのレポートを確認して使用頻度を測定し、指定された期間内にテクノロジーを使用しなかった従業員からライセンスを回収しました。回収されたライセンスは、承認されたユースケースを持つ個人に再割り当てされ、テクノロジーから最も恩恵を受ける従業員がそのテクノロジーにアクセスできるようにしました。

今後、より多くの従業員がCopilotを使用し、生成AIをキンドリルの業務の他の領域に統合していく中で、データ保護とライセンス管理は引き続き当社のガバナンスモデルの中心となります。

3. ユースケースの審査を容易にするために段階的にアクセスを許可する

Copilotのようなツールを使用する場合、テクノロジーへの完全なアクセス権をすぐに付与するよりも、時間をかけてライセンスを割り当てる方が適切です。段階的な実装により、管理者はテクノロジーを全従業員に導入する前に、ユースケースを確認し、関連するリスクを評価できます。 

キンドリルの経験

飛行前の評価期間に続いて、Copilotの2段階での展開を開始しました。このアプローチにより、数千のライセンスを購入する前に、限られた数のキンドリル従業員がテクノロジーを試すことができ、実装チームはどのユースケースが最もビジネス価値をもたらすかを判断する時間を持つことができました。

• 早期アクセスプログラム（2023年10月〜11月）Microsoftの早期アクセスプログラムの一環として、キンドリルには300のライセンスが割り当てられ、承認されたユースケースが従業員に割り当てられました。キンドリルのCIO、法務、データプライバシー、サイバーセキュリティの各部署の代表者で構成される委員会が、早期アクセス条件ではMicrosoftとのエンタープライズ契約と同じ保護が提供されなかったため、データ共有ポリシーに準拠しているかどうかについてユースケースを審査しました。管理者はまた、導入プロセスを改善し、ライセンス保有者の説明責任を促進するために、初期のユーザーからのフィードバックも収集しました。
  
  
• 一般アクセスの公開（2023年11月以降）早期アクセス期間後、キンドリルはライセンスを購入し、承認されたユースケースに基づく割り当てのための構造化された手続きを導入しました。その後、さまざまな国の労働協議会から適切なコンプライアンスの承認を受けた後、段階的にライセンスが割り当てられました。やがて、ライセンスを申請した従業員は事前に承認されたユースケースから選択できるようになり、ライセンス承認までの時間が短縮されました。また、部署の代表者がユースケースのリクエストを提出できるようにしたので、1つのユースケースで各部署に所属する複数の人員にライセンスを割り当てることができるようになりました。

4. 導入を加速させるための広範なトレーニングと教育を提供する

Copilotの可能性を最大限に引き出すには教育が不可欠であるため、実装プロセスの早い段階でユーザーにテクノロジーのトレーニングを開始することが重要です。

キンドリルの経験

従業員にCopilotへのアクセスを許可する前に、Microsoftと提携して実施されるトレーニングに参加することを義務付けました。これらのトレーニングでは、効果的なプロンプトを作成する方法やデータを適切に処理する方法など、Copilotを適切に使用するための方法が取り上げられました。

また、キンドリル内のさまざまな事業部門の固有なニーズに対応するために、Microsoftと協力して役割別のトレーニングセッションも実施しました。たとえば、Copilotのスペシャリストが当社の財務チームと対話型のビデオトレーニングを実施し、ユースケースを中心にしてExcelでのテクノロジー機能を実演し、財務で想定される状況でのデータ要約と分析にCopilotをどのように使用できるかを紹介しました。

ライセンスの割り当てを開始した後、継続的にトレーニングをサポートするために社内にセンターオブエクセレンスを設置し、以下のようなライセンスについて1か所で従業員に対応するようにしました。

• Copilotの機能と利点についての学習
• ガイドラインとベストプラクティスを探す
• 動画、ドキュメント、フォームなどのリソースへのアクセス
• 他のCopilotユーザーとのフィードバック、質問、ユースケースの共有

当社のセンターオブエクセレンスの拡張版として、早期導入者のCopilotチャンピオンネットワークを作成し、その知識を新しいユーザーと共有しています。このグループには現在、35か国の約5,000人のチャンピオンが参加し、一般的なアプリケーションに関する知識をピアツーピア形式で提供し、情報を探して収集し、ベストプラクティスを交換し、他のCopilotユーザーと成功事例を共有するためにTeamsチャンネルを主催しています。

より多くの従業員による使用が進み、テクノロジーのさらなる応用を模索する中で、教育はキンドリルのCopilotプログラムにおける不可欠な要素であり続けることでしょう。

5. ビジネス価値を高めるための強固なフィードバックサイクルを構築する

従業員がCopilotを使い始めたら、フィードバックを収集することが重要です。社内管理者とMicrosoft製品チームは、これらの分析情報を活用して、展開を微調整し、エンゲージメントを高め、Copilotユーザー体験を強化できます。

キンドリルの経験

当社のCopilotチームは、ユーザーが自分の体験を次の4つのカテゴリで記録するためのフィードバックプロトコルを確立しました。

• ユースケースの適用：ライセンスが付与された特定のユースケースに、Copilotがどのように適用されたかを記述する
• 全体的な質とパフォーマンス：Copilotの正確性、信頼性、使いやすさ、貢献度について具体的に評価する
• 不正アクセス：不正アクセスが二度と起こらないようにするために機密情報や機密データへの不正アクセス元を特定する
• 技術的な質問：Copilotのインストール、使用方法、互換性、その他の技術的な問題に関する質問を提出する

Copilotを3～4週間使用した後、ライセンスを取得した従業員は最初の2つのカテゴリについてフィードバックを提供する必要がありました。これらの分野でアンケートに回答しなかったユーザーについては、ライセンスを回収し、他の従業員やチームに割り当てました。フィードバックを義務付けることで、将来の変更管理計画に組み込むことができる貴重な情報を提供しながら、テクノロジーから最も恩恵を受けることができる活発に使用している個人またはグループにライセンスが割り当てられるようになりました。    

また、Copilotユーザーが組織データの品質を向上できるようにもしました。たとえば、ユーザーが古い情報や不正確な情報を発見した場合、管理者が、その情報が公開されているSharePointサイトのデータを修正したり、サイト所有者に連絡して問題に対処したりできるように、その情報をCopilotチームに報告するように求められます。

Copilotによる変革の次のステップ

生成AIは急速に進化しているため、早期導入者はシステムとプロセスを継続的に改良し、Copilotなどのツールを最大限に活用するために継続的な教育とトレーニングを提供する必要があります。Copilotをキンドリルの業務に組み込んでいく中で、私たちは次の点に注目しています。

• ユーザープロンプト・ライブラリの作成。Copilotの採用と使用を促進するために、ロールアウトの上位25のユースケースに基づいて、すぐに使えるプロンプトのライブラリを開発しています。従業員は、Copilotのタスクごとにプロンプトを一から作成する必要がなくなり、これらの作成された質問、文、指示を使用して、より質の高い回答を生成できます。
  
  
• 振り返りセッションの実施。2025年の初めまで、Copilotプログラムのパフォーマンスを評価し、課題を理解するためにユーザーのフィードバックを収集しています。寄せられたフィードバックをもとに、Copilotの効率化と生産性の向上に役立てるために、Microsoftのスペシャリストとのトレーニングセッションのスケジュールを立てます。
  
  
• デジタルエンゲージメントのポイントを1か所に統合。私たちの目標は、Kyndrylが提供するすべてのデジタルツールとサービスを含む統合プラットフォームを従業員に提供することです。計画中のデジタルエンゲージメントの一元化にCopilotを統合することで、従業員は社内のすべてのデジタルでのインタラクションとリクエストに生成AIを使用できます。
  
  
• 組織の変更管理を個人の役割に合わせて調整。Copilotのメリットを最大限に高めるために、私たちは変更管理戦略を継続的に改善し、個々の役割の固有のニーズと課題に対処していきます。対象を絞ったトレーニングと導入に重点を置くことで、ユーザーの価値と体験が向上し、各職務機能別にCopilotの影響を測定できるようになります。

結論

キンドリルが生成AIのパワーをフル活用することについて探りつつも、Copilotはすでに大幅な時間の節約をもたらし、各部署の作業環境の効率化に貢献しています。私たちのアプローチと学んだ教訓は、従業員が生成AIやその他のAIを活用したツールを使用できるようにするための青写真として役立てることができます。

ボリス・ジョヴェフスキ（Boris Jovevski）はキンドリルのCIOオフィスのバイスプレジデント兼テクニカルスペシャリストです。リシャム・サーニ（Risham Sahni）はソフトウェアエンジニアリング担当アソシエイトディレクター兼テクニカルスペシャリスト、ピーター・フダコ（Peter Hudacko）はCIOオフィスのインフラストラクチャースペシャリストです。