Udemy コース「【クイック入門】Copilot と作って学ぶ Power Platform！」を、このAI時代にあわせて全面リニューアルしました！
新しいテーマは「Copilot と課題発見！業務改善のはじめの一歩」です💡
今回のテーマは、「AI で何を作るか」より先に「自分の仕事の何を改善するか」を考えること。
AI やエージェントを作ること自体をゴールにせず、「仕事が本当に改善したか」まで考えるコースにしました。
ギークフジワラは、Udemyで Power PlatformとAI に関する講座を提供しています。
体系的に学びたい方に特におすすめの内容で、初心者から中級者まで幅広く対応しています。
複数の講座を展開しているため、「何から始めればいいか分からない…」という方のために、
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リニューアルのポイント
生成AIやエージェントのツールは、この1年で一気に身近になりました。一方で、「とりあえず作ってみたけれど、業務はあまり変わらなかった」という声もよく耳にします。
そこで本コースは、ツールの使い方から入るのではなく、まず自分の業務を振り返って改善候補を見つけるところからスタートする構成に作り直しました。
- 課題を発見する：リサーチツールで自分の業務を振り返り、改善候補を見つける
- 手段を選ぶ：Microsoft Copilot、Excel、Agent Builder、Copilot Studio などを比較し、自分の業務に合った AI 活用方法を考える
- やってみる：ハンズオンで実際に手を動かして体験する
- 振り返る：作って終わりではなく「仕事が本当に改善したか」まで考える
Copilot と課題発見！業務改善のはじめの一歩
AI を業務に取り入れたいと思っても、「そもそも何を改善すればいいのか」「Copilot だけで十分なのか、それともエージェントを作るべきなのか」というところで止まってしまうことがあります。
私は、AI 導入で最初に考えるべきなのは「何を作るか」ではなく、「自分が実際にどんな仕事をしていて、どこに改善余地があるのか」だと考えています。
そこで今回、新しい Udemy コース「Copilot と課題発見！業務改善のはじめの一歩」を制作しました。
いきなりエージェントを作らない
生成 AI や AI エージェントが注目されるようになると、「この業務をエージェント化しよう」と考えたくなります。
しかし、既存の Copilot で十分なのであれば、新しいエージェントを開発する必要はありません。
このコースでは、Microsoft 365 Copilot のリサーチツールを使って、直近 1 か月の参照可能な業務情報をもとに業務を調査します。そして、確認できた業務について AI の候補を比較し、改善に取り組む価値の高い対象を考えていきます。
重要なのは、AI にすべての判断を任せるのではないことです。
リサーチツールがまとめた結果について、人が根拠や選定理由、不足している情報を確認したうえで、実際に採用するかを判断します。
自分の実業務から改善候補を探す
このコースで最初に目指す成果物は「Microsoft AI 活用戦略提案書」です。
提案書では、直近 1 か月の記録から確認できる業務とその根拠を整理し、AI の候補を比較します。さらに、価値の高い改善候補を最大 10 件まで比較し、着手候補となる TOP 3 を提案する構成になっています。
ただし、確認できない業務や効果、ROI を AI に想像させません。「要確認」「確認できない」と明記し、人が最終的な採用判断をします。
私は、この考え方がとても重要だと思っています。
AI を使えば、それらしい改善案をたくさん作ることはできます。しかし、実際の仕事と関係のない改善案を大量に作っても意味がありません。
まず自分の仕事を知る。そして、その仕事に必要な AI を選ぶ。
この順番で考えていきます。
Microsoft の AI を比較して考える
改善対象が見つかったら、その業務に何を使うのかを考えます。
コースでは、Microsoft Copilot、リサーチツールとアナリスト、Word・Excel・PowerPoint エージェント、Agent Builder、Copilot Studio を選択肢として比較します。
考え方は、必要以上に複雑な仕組みを選ばないことです。
通常の Copilot で対応できるなら、まず Copilot。
調査や分析が中心なら、リサーチツールやアナリスト。
成果物の作成であれば、Word、Excel、PowerPoint のエージェント。
個人の定型的な支援を繰り返したいなら Agent Builder。
さらに高度な連携や組織的な利用が必要になった場合に Copilot Studio を検討します。
この選定順序は、このコースで使う判断基準です。製品そのものの公式な機能制約を定義するものではありません。
私は「高度な AI を使ったこと」より、「その業務に必要な方法を選べたこと」のほうが重要だと考えています。
調査して終わりではなく、4 つのハンズオンで試す
コースでは、調査結果を読むだけでは終わりません。
4 つのハンズオンを通じて、実際の業務改善へつなげていきます。
1つ目は、リサーチツールによる戦略提案書の作成です。
2つ目は、Microsoft Copilot を使った日常業務の支援です。議事録から宿題事項、担当者、期限を整理し、担当者別の依頼文を作成する流れを体験します。不明な期限などは推測せず、確認事項として扱います。
3つ目は Excel を使った分析です。
社員用 PC を 10 台導入するという演習条件を使い、公式 Web サイトから確認した情報を整理して、3 機種の比較表、10 台分の概算費用、価格比較グラフを作ります。価格だけではなく、構成や税区分、出典、取得日、確認事項まで残すことを重視します。なお、10 台という条件は学習用の設定です。
4つ目は Agent Builder です。
毎回同じような指示をする仕事を、再利用可能な形にする考え方を学びます。演習では、自分用の業務 FAQ アシスタントを題材として、指定資料をもとに回答し、資料にないことについては無理に答えない仕組みを試します。
ここでも「エージェントを作ること」がゴールではありません。
提案書を確認した結果、Agent Builder に向いている実業務がなければ、学習用の架空 FAQ で仕組みを理解します。実務にエージェントを導入しないという判断もあり得ます。
効果を SMART な KPI で確認する
AI を導入すると、「便利になった気がする」で評価を終えてしまうことがあります。
このコースでは、改善したかどうかを判断するため、効率性、品質、受容性という観点から KPI を設定する例も扱います。
教材では議事録・ToDo 作成を題材に、平均作業時間、ミスのある成果物率、継続希望率を測定する例を紹介しています。ここで示される人数、件数、時間、目標値は演習用の仮定であり、実績や一般的なベンチマークではありません。
さらに、Specific、Measurable、Achievable、Relevant、Time-bound という SMART の考え方によって、「何を、どう測り、いつ判断するのか」を明確にします。
私は、AI 導入ではこの「測る」という工程が非常に重要だと考えています。
AI を導入したこと自体を成果にするのではなく、時間や品質がどう変化したのかを確認する。それによって、継続するのか、改善するのか、場合によっては利用をやめるのかを判断できます。
このコースがおすすめの方
このコースは、特に次のような方を対象にしています。
- 何から業務改善を始めればいいのかわからない
- 標準機能でできることと、開発が必要なことの違いを整理したい
- Copilot や Copilot Studio の使い分けを考えたい
- Agent Builder のような簡単なエージェントも作ってみたい
一方、Copilot Studio での本格的な開発、API・コネクタを使ったシステム連携、Power Apps の詳しいアプリ開発、組織全体の管理・ガバナンス設計などは発展的な学習として位置づけています。
AI 導入の第一歩は、自分の仕事を知ること
このコースで目指しているのは、4 つのエージェントを作ることではありません。
リサーチツールで根拠から改善対象を選ぶ。Microsoft Copilot で会議の決定を次の行動につなげる。Excel で情報を判断材料に変える。Agent Builder で繰り返す支援を再利用可能にする。
そして最終的には、自分の業務で 1 件を選び、同じ条件で試し、時間や品質の変化を見ながら継続するか判断できるようになることを目指します。
AI が進化すると、どうしても「次は何を使うか」に目が向きます。
しかし私は、その前に「自分は何を改善したいのか」を理解することが大切だと考えています。
自分の実業務を調べる。根拠を確認する。必要な AI を選ぶ。小さく試す。そして効果を測る。
「Copilot と課題発見！業務改善のはじめの一歩」は、その一連の流れを実際に体験するためのコースです。
まずは、自分の業務に合う AI で、小さな改善から始めてみてください。
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