東海国立大学機構における事務職員への生成AI大規模展開:160ライセンスから1200ライセンスへ

本日、こういったタイトルで情報提供という形でさせていただきたいと思います。名古屋大学の青木でございますが、東海国立大学機構の方でも、情報戦略とかデジタルユニバーシティ室というところにも入っております。今日はここのデジタルユニバーシティ室で、主に取り組んできている話ということにさせていただきます。

もう東海国立大学機構っていう名前、大学関係者に関してはかなり馴染みになってると思いますが、2020年4月、それこそコロナのパンデミックで大学が閉鎖されてる最中に発足しまして、今で7年目ということになっております。当初から、この2つの大学でデジタルを活用しながら新しい大学の役割を作っていこうということを、目途にずっと取り組みを進めております。

2つの大学がありますが、大学教員、学生、あとどちらも病院を持ってますので、医師、研究者っていうのはそれぞれ大学でやっております。ただ、それを支援する事務職員っていうのは東海機構の方に一本化するという形で、組織が構成されるようになっております。ということになってますので、東海国立大学機構って実はよく見ると、複数の大学を運営するためのサービスということになります。

場合によっては、もう1個大学を新しく作ろうとか、地域連携型の新しい学際研究所を作ろうと思ったら、このスキームでいち早く立てられるようになるんだろうということの、そういった機能を見込もうというところでございます。

逆にデジタル的なリテラシーの強化とか、そういった話になりますと、東海国立大学機構となりますと、やっぱり職員の技能向上というところをいかにして高めて、管理運営のサービスの高質化とかユニバーサル化というのをいかに達成するかっていうのが、技術的なミッションとなっております。そういった視点から、直接どういう例かって話を今日お話しさせていただこうと思います。

Copilotですね。Microsoftさんが提供してるCopilotを入れ始めて、2年ぐらい経っております。実はちょうど1年ぐらい前に、160ライセンスぐらい入れて運営を始めて、全学では始めましたという話をしております。

実はこの1年間の間で、東海国立大学機構長の大きい鶴の一声と言いますか、声がありまして、ほぼ全員の職員が使えるように有償ライセンスを入れなさいということになりまして、今、1200ライセンスを今年の7月ぐらいから入れております。この数は教員が入らずに、常勤事務職員の約9割がカバーできるぐらいの数ということで入っておりまして、これからどうやって活用していくのかとか、どうやって職員とか大学の運営スキルを高めるのかというのが大きな課題というふうになっております。

重点としては2つの見方がありまして、個人のスキルを高めるってことと、組織としての利活用を上手に推進する話と、優良事例をうまく横展開するっていうのは、やっぱりこれはどうしても必要だということで課題を整理しております。

この160から1200ライセンスに拡大するここ1年間ですね、どういうことがあったかということを簡単にまとめますと、まずPoCということで、やっぱり投資対効果っていうのがちゃんと見えるような形にすべきだということでございます。2024年度36ライセンスということで、これ、デジタルユニバーシティ室ということで、機構としてのDXを推進する特別の部署がありまして、そこの知り合い等に、小さいところに声をかけて、30ライセンスでどうやって使えるのってことをやってました。

昨年はもうちょっと、160ライセンスです。機構内の職員にお声がけさせていただきまして、意欲的にこういった生成AIを使いたいと思ってる人っていうのを募集したところ、160ライセンスの枠の中で多少応募を超える申し込みがあって、抽選せざるを得ないと、そういった形になってます。

あと、実際にどうやって使われてるかみたいな話につきましては、利用者のアンケートの自己評価と、あとCopilotダッシュボードということで、どういったふうにこういった生成AIを使ったかっていうのが数字として出てきてますので、そういったところから、体感と目に見える数字から、だいたい1人8時間、月当たりそれくらいの時間短縮効果とか業務の効率化っていうのは図られてるっていう数字が出てきたと。こういったことでしたら、8時間っていうことでしたら、1人1台持っても十分に、いわゆる人のパフォーマンスから考えるとお釣りが来るだろうということで、拡大して入れていこうじゃないかということになっております。

もう1つは意識醸成の話ですね。こういったものを使ってこれから業務するんだということで、使える職員と、そういう体制っていうのを作っていくということをやってます。1つ目は広報文書作成ですね。昨年、資料で紹介いたしました。あと、こういった生成AIを使った仕事の仕方っていうことを、お互いに教え合うような体制っていうのをやってきております。

しばらく前までは、いわゆるこういったTeamsとかそういったもの、あとOneDrive、SharePointを使った文書の共同作成とか、そういった話で、CMSでDXっていう話から、もう自然にCopilotで、AX、業務変革っていう自然な拡大が流れているのが1つあります。あとは、関心としてはLLM的な利用から、ワークフローとかエージェントっていう形に、興味の対象とか使い方っていうのが、ちょうど今動きつつあるという状況でございます。

ちょうど2026年1月ぐらいですね、160人ぐらいが使ってる時に、今そういった生成AIをどう使ってますかっていうことでアンケートを取った時の分類でございます。上の方から書類作成、メール支援、会議支援ということで、こういった形で、とにかく字を埋めるというところがやっぱり主な使い方になってます。このほか、その他自動化とかそういったデータ分析みたいなところに、ちょっとずつ足を伸ばそうというようなところが、半年ぐらいの状況でございます。

実際に、じゃあどのように変遷していくかということになりますが、簡単に、これ青木の私見でございますけれども、生成AIっていうのがちょっとずつ、単に昔はいわゆるLLMっていうのは、とにかく字を埋めて言葉を紡ぐっていうのが主な役割だったところが、実際にはデータと向き合って分析をするっていうところから、いわゆる大学業務の本質である人とデータを動かすというところに、1つずつ拡大していってるというふうな理解をしております。

そういったところで、AIっていうのはやっぱり大学の運営業務っていうのをデザインし直すための起爆剤として、非常に大きなポテンシャルがあると思って、どんどんこちらの方に向かっていくのが、大学業務としてのDX、AXの本質だろうと思っております。いくつか事例だけ挙げさせていただきます。

1つ目は、学生が大学にやってきた時に、いろんな手続きをやる必要があります。学務情報システムにデータを登録するとか、それに沿ってこういったMicrosoft 365のアカウントを出す、あるいは学生証を印刷して渡すと、そういったものを各部署が協力してやるわけですけど、そういった進捗管理をどうするかということです。

これまでは、そういった学務の1人の職員がExcel上でこういった進捗管理っていうのをやっていたんですけれども、そのExcelの表をSharePointリストに持っていって、入力、出力っていうのをPower Automateで作った形で、こういった進捗情報を関係者ですね、各課の業務担当者、あるいはそういった学務システムの担当者とか、学生証を印刷する担当者さんで共有するっていうことで、進捗管理っていうのを共有するということで、かなりの効率化をしたというような話がございます。

もう1つは備品の貸し出しアプリとかで、これもPower AppsとSharePointリストを使うものですけれども、備品の貸し出し管理ですね。これもやはり担当者が1人で貸し出し簿っていうのをつけながら持ってるってことで、人がいないと貸し出し作業ができないっていうところを、これもいわゆる入り口と出口にこういったアプリケーションを作ることによって、関係者であればいつでも物品を借りて返すっていう状況を作っていくということができるようになっているということになります。

こういったところで、Power Automateの編集画面とか、こういったところで、例えば処理を変えたいとかっていった時に、Copilotのプロンプトで、こういった処理に変えるにはどうすればいいかとか、事前にテンプレートが与えられていると、ここでの処理について説明してくださいみたいなことを、生成AIに聞きながら開発ができているという状況でございます。

これ、2人の方の事例でございますが、共通点がございます。お2人とも事前知識としては、まずこういった365のツールで業務自動化ができそうであるっていう、なんとなくのゴールっていうのは思ってると。やりたいことに近いサンプルを事前に入手し、もう1人の方は他のプログラム言語での多少の経験があるっていう話で、こういった前提をもとに、自分のやりたいことがCopilotとか生成AIの支援で、自習、自力開発できるかもしれないっていう、取っかかりの壁を下げるっていうような効果が非常に大きいっていう話です。

利用するツールは、これはMicrosoftさんのものなので、これまでいわゆる大学業務DXということでよく取り上げられてるようなツールがあるということに対しては、ここはあんまり変わってません。Copilotの使い方には、やっぱりこういったものを組み合わせたツール開発が未経験ですけれども、伴走役に、要件定義から実装まで順番に伴走してくれると。

これまではセミナーに行ったりして、サンプルを動かして、動いたっていうところまではできるかもしれないですけど、いざ自分の業務に割り当ててそういうのをカスタマイズするとか、一から作り始めるところが、やっぱり壁っていうのは相当大きいものですけれども、そういった壁を乗り越えるためにAIの助けを借りながら、比較的短期間ですね、場合によっては1か月ぐらいで物を作るというようなことができてきて、業務ツールのアプリ開発をするっていうのが非常に今、充実してあることでございます。

ただ、Excel、こういったツールを作るっていうのはもう結構長い歴史がございまして、古くはExcelのマクロとかAccessでデータベースを作ると。つい数年前、RPAっていうのがかなりもてはやされた。こういった、いわゆるエンドユーザーコンピューティングっていうのがありましたけれども、生成AIが入ったからってどう違うのって言われたら、いわゆる壁を下げて、早くするとか、学習曲線を高めるっていう効果はあります。それで個人のスキルがどんどん高まるっていうのは、たぶん間違いなくあるだろうと。

ただ、やはりそうやって出来上がったものを組織で共有して全体を効率化することまでできるかって言ったら、別にそれは昔のいわゆるEUCでどうこう言ってた人たちと、実はあまり構造的には変わっていないということがあります。そういった問題をかなり意識的に捉えられてたのが、岐阜大学側で村上先生ですね。情報連携推進本部のこういった取りまとめをやっていただいておりますが、そこでかなり危機感とか課題感も持っておられて、課題分析と組織として何を取り組むべきかってことの問題整理をやっていただいて、実際に動かしていただいております。

いわゆる組織としてのディレクション、構造的課題っていうのは、こちらですね。個人に閉じた活動になってしまうと、活動はやる気次第ですし、やったとしても評価されない。当然、持続するためのモチベーションを維持するっていうことにならないっていうことです。

あと属人化と閉塞化ですね。便利になればいいのになって思って、自分でモチベーションを高めて、自分でやっておしまいで、それがなんでうまくいくのかが分からないし、業務改善をすることでみんなが幸せになってるはずなのに、別にそんなわざわざものを変えなくてもいいのになって話と、逆にお互いこういった技術を語り合うような場所がないということで、引き継ぎできないっていう感じです。

実はもう1つ大きな課題っていうのは、業務改善の主役そのものは情報部門ではない。DXとかデジタルトランスフォーメーションってデジタル、デジタルと言いますので、何かと全部、情報が、情報がって言われる風潮がありがちですけれども、いわゆる情報技術をたくさん使って改善をするっていうことと、安全に情報環境を維持するっていうのは、これはアクセル、ブレーキの役割になってます。

これ、どちらもやると、同じ人がどっちも踏むと、いわゆるスピンをしちゃうわけで、事故につながるということで、情報側がどっちもやってしまうと、かなり機能不全が起きがちであるっていうのは非常に大きな、これは組織上の構造的課題であります。

そういった状況っていうのをなんとか打破するために、業務推進のDXのワーキンググループっていうのをうまく組織するっていうのは重要だっていうふうには言われてます。1つは明示的にエフォートを配分することで、上長の承認をして、これを正規の業務活動としてDXをやりましょうと。

もう1つは部局横断型ですね。部署を異動すると、前の業務で面していた仕事とか業務のやり方っていうのは基本的に関与できないっていう、建前上そうなってますが、そういったものを、他業務への関与っていうのを公認する体制でワーキンググループを組織すると。そういったことができるようになると、大学業務全体を見渡す高い視野から、オン・ザ・ジョブ・トレーニングじゃなくて、実践すること、オン・ザ・プラクティスっていうのが進められるだろうと思ってます。あと、持続的に改善活動をするために若手中心で構成すると。

もう1つは先ほどあったように、アクセルとブレーキをちゃんと分ける。実際DXをやりたいのは現場の職員であると。情報はそれに対して、こうすればできるし、ここはやめた方がいいっていう、ちょっとしたブレーキ役です。それを統括する人っていうのを置くということで、ステアリングを持たせるということでございます。

こういった取り組み、岐阜大学側で先行するという形で制度設計を進めていただいております。いわゆる情報連携推進本部の中にこういった業務DXのワーキンググループで、ワーキンググループ長を副本部長であられる村上先生にお願いして、ステアリングしていただきながら、この中で積極的にDXを進めたい事務職員がプロジェクトを組むと。そのリクエストに対して、技術職員が技術的に助言を与えながら、多少方向修正しながら、やりたいゴールに向かってアクセルを踏んで走ってもらうと。こういった構成を作りながら、今活動は開始しているところでございます。

こういったことを、いわゆる個人のスキル開発と、大学で支援する制度設計というのが、本格的にこういった制度にしないとこの先の展開がないだろうと思いながら、東海機構ではAIの利用と職員のDXっていうのを進めているという状況です。

この辺りは戦略的な話になっております。大学のロードマップということで、個人の業務支援から組織的なDX、AI活用、そしてそれをさらに自動化ね、人が動くんじゃなくて、さらにもうAI同士で業務を進むというところになってます。2026年度は全員、業務支援でAIが使えると。LLM的な使い方から、先ほどあったようなワークフローを作ったりとか、Excelのシートを作ったりとか、そういったことができるようになっていく。それを組織のナレッジに積み上げていくっていうのを1つの目標としております。

そういったことを実現するために、研修、そしてこういったことを積極的に取り組む推進リーダーを持つことで、教え合いをするためのコミュニティを持って、それを評価するというような、こういった4つのポイントっていうのを設けながら、施策を打っていく最中でございます。

講習としては、こういったものを順番にやっております。Copilotの使い方から、ちゃんとAIワークフローを作っていこうというところまで増えていきます。あと、岐阜大学の方が先行する形で、業務改善をどうやって進めるかっていうことのワークショップみたいなことを進めることで、事務職員の現場主導でどう業務改善したいか、そこで新しい情報ツールをどう使うかっていうことを、情報からの押し付けじゃなくて、自発的にボトムアップで探していくという体制を作りつつあります。

実際そういったことを進める方々を、DXの推進リーダーというふうに名前をつけております。だいたいどういった人たちかというと、ここに載っておりますけれども、係長、主任ということで、具体的に業務を作って回すというのが仕事の人たちを中心にリーダーを設定してます。

また、有償のCopilotライセンスにつきましても1200お渡ししてますが、岐阜大学350、名古屋833ということになってます。有償のライセンスを渡してる部分も係長、主任クラスのところを中心に分布、手配するという形で、実際に現場を回してる人たちが自分自身の手で業務を改善するっていうことに、環境を整えるということを優先させています。

コミュニティにつきましては、こういった推進リーダー向けのTeamsでのコミュニティで、有償版の機能っていうのを教えていく部分で、もう1つはCopilotを使ってどんなことができますかっていうことを皆さんに広く教える、こういった3つの層を用いて、ユースケースなど用意しております。特にこういったポータルサイトでは、いろんな簡単なメールの書き方をもっと楽にしましょうとか、そういったもののTipsを、本当に1分ぐらいで流し読みできるような記事をたくさん作りまして、これを進めているという状況でございます。

これ、最後のスライドになるかと思います。利活用及びフィードバックを受けながらということで、アンケートを取りながら、満足度とか理解度っていうのをフォローアップすること。実際、こうやって推進リーダーの方々に、どうやって今の生成AI環境っていうのを活用してますかっていうのをインタビューしながら、より高いステップにたどり着くための補助、支援っていうのをやっていこうと。今レベル2という、いわゆる先ほどのワークフローの自動化みたいなものっていうのに取り組んでるのが、ちょっと増えてきてる状態です。

あと利用状況ですね。数字をちゃんと取ろうということで出してます。7月から1200ライセンスを入れたので、当然、使う人、使わない人って、使わない人の比率が増えるから、業務効率化っていうのは平均が下がるかと思ったんですけど、これ実はどんどん増えてるということで、やっぱり渡した分だけ非常に皆さん使ってみたいという、非常に意欲の高い状況になっていて、たぶんこちらの配布の問題かと思うんですけれども、増えつつあるっていうことで、できるだけ皆さんに使ってもらうっていうことを、数字の上でも確認しながらいきたいと思っております。

ちょっと時間が過ぎましたけど、まとめになります。1200ライセンスをほぼ全員の常勤職員に配るということを本年度から始めております。削減効果時間にも明確な、こんだけ利用者を拡大しても、ちゃんと削減時間っていうのは十分な水準を持っているということでございます。

相変わらず、こういった使い方を定着させて、費用対効果がちゃんとあるっていうことを見せ続けることっていうのは非常に大事かと思っております。個人ではAI活用を前提とした働き方へのシフトですし、組織としてやっぱり推進体制っていうのを正しく維持して、職員が自分たちで自分たちの業務を改善できる。そのためにAIをうまく使いこなすっていう、そういった雰囲気を作るっていうことは非常に大事かなと思ってます。

あと、やはりどうしても使わない人とか出てきますので、有償版のライセンスの再配置とかですね、そういったものの最適化を引き続き続けたいと思っております。ちょっと長くなりましたが、発表としては以上になります。