Copilotへの権限委譲_AI版OJTの実践設計_v1.3

Copilotへの権限委譲 人への育成と同じように、AIが次回自ら判断できる仕組みをつくる 実務、フィードバック、判断基準、評価をつないだ継続的な改善 目的と境界（人が設定） 判断範囲 少しずつ 広がる 人への権限委譲 Copilotへの委譲

SECTION 01｜権限委譲の基本 現状と課題 毎回細かく指示し、人が全面的に修正する限り、Copilotへの委譲は進まない。 細かく指示する また細かく指示する Copilotが出力する 委譲が進まないループ 同じ失敗を繰り返す 人が全面的に修正する 直して終わり 修正理由が残らない 理由が消える Copilotを使っているのか。それとも、Copilotを育てているのか。 2

SECTION 01｜権限委譲の基本 権限委譲の基本 権限委譲とは、作業を渡すことではなく、本人が判断できる範囲を広げることである。 作業分担 権限委譲 上司が方法と結論を決める 上司が目的と境界を示す 本人が方法と案を考える 部下は指示どおり作業する 判断過程を一緒に確認する 上司が細かく修正する 次回は確認範囲を減らす 判断は上司のもとで閉じる 判断範囲が外側へ広がる 正解を渡すのではなく、判断できる環境を渡す。 この考え方を、次のスライドからCopilotへの仕事の任せ方へ置き換えます。 3

SECTION 02｜Copilotへの応用 Copilotへの応用 人への権限委譲の原則を、Copilotへの仕事の任せ方へ置き換える。 人への権限委譲 仕事を任せる 判断理由を聞く フィードバックす る 学びを言語化する 次の仕事で 実践する 確認範囲を減らす 同じ原則をCopilotへ適用 1 2 3 4 5 6 実案件を 処理させる 根拠・前提・ 不確実性を出させる 良かった点・改善点 ・ 理由を伝える 共通の判断原則を 抽出する 次の類似案件へ 適用する 安定した範囲から 権限を広げる Copilotへの委譲 4

SECTION 02｜Copilotへの応用 委譲する範囲と境界 何を守るかは人が決め、具体的な進め方はCopilotにも考えさせる。 人が設定する 何を守るか 境界 Copilotに考えさせる 業務の目的 情報の探し方 期待する状態 作業の進め方 参照すべき情報 比較する選択肢 判断してよい範囲 推奨案 推測してはいけない事項 判断理由 人へ戻す条件 不足情報 実行前に承認が必要な操作 次の確認事項 どう進めるか 5

SECTION 02｜Copilotへの応用 委譲対象の選定 最初は、失敗しても人が発見して取り返せる実案件から任せる。 最初に任せやすい仕事 誤りを見つけて戻せる実案件 委譲判断の4つのレバー 1 反復性 高い 低い 小さい 大きい • 社内向け文案の下書き • 会議やTeamsスレッドの論点整理 2 誤った場合の影響度 • 資料の構成案 • 複数資料の照合 • 提案書の確認観点抽出 • 過去事例の検索と整理 3 誤りの発見容易性 4 時間的な制約 3つの委譲領域 見つけやすい 見つけにくい 確認時間を取れる Copilotへ任せ、 人が短く確認する 取れない Copilotが支援し、 人が判断する 人が主体となる 影響度が高く、誤りを発見しにくい仕事ほど人主体へ 6

SECTION 02｜Copilotへの応用 フィードバックの設計 成果物を直すだけではなく、修正理由を次回にも使える判断原則へ変える。 判断原則カード 学びが残らないフィードバック 違う もう一回 もっと詳しく この文章に直して なぜ直したかを言語化する • 何が適切だったか • 何が不適切だったか • なぜ不適切なのか • どの条件で同じ判断を使えるか • どの条件では適用しないか • 迷ったら何を確認するか 人が全部書き直す フィードバックの進め方 事実を確認する Copilotの見立てを 確認する 人との認識差を 特定する 修正理由を伝える 次回にも使える 判断原則を抽出する 7

SECTION 02｜Copilotへの応用 AI版OJTを支える仕組み メモリ、Work IQ、正式ナレッジが、それぞれ異なる情報を次回の仕事へつなぐ。 今回の仕事 個人の仕事の流儀 1 文体・表記・説明の順序・数字の扱 い など 仕事の事実と経緯 2 メール・会議・Teamsの会話・ファ イル など チーム共通の正式な基準 3 承認済み手順・標準ルール・共通 FAQ・Agentの指示 など 次回の仕事 Copilot Chatのメモリ 個人の仕事の流儀を引き継ぐ Work IQ 仕事の事実と経緯を文脈としてつなぐ 正式ナレッジ／Agent チーム共通の基準を提供する • 個人の仕事の流儀を踏まえる • 案件の事実と経緯を参照する • 正式な共通基準に沿って進める Copilotが基盤モデルとして学習するのではなく、利用できるメモリ、業務文脈、正式な基準が次回の判断を支える。 ※利用できる情報や反映範囲は、機能、権限、管理設定、接続された情報源、利用環境によって異なります。 8

SECTION 02｜Copilotへの応用 メモリとWork IQの役割 メモリは「自分の仕事の流儀」を、Work IQは「実際の仕事の文脈」を支える。 Copilot Chatのメモリ 自分の仕事の流儀を引き継ぐ 具体例 • 社内で決めた表記を使う 表記 • 結論から書く 数字 自分 根拠 構成 • 数字と根拠を示す • 事実と推測を分ける • 成果物の命名規則を守る 次のチャットでも、自分の仕事に合う応答へ近づ く 誤解しやすい点 個人の仕事の流儀 ＋ 実際の仕事の文脈 ＋ 今回の依頼 ＝ より自分の仕事に 合った支援 Work IQ 実際の仕事の文脈をつなぐ 具体例 • 顧客との過去のやり取り • 会議で決まったこと • 現在有効な資料 • 関係者と役割 • 未決事項と次のアクション Teamsの会話 メール 会議 仕事の文脈 人物 予定 ファイル 今回の依頼を、実際の業務情報と文脈へ接続する • メモリは案件の事実を保存する場所ではない • Work IQは個人の好みを自動的に正式ルールへ変える仕組みではない ※利用可能なメモリ機能、情報源、参照範囲は、利用環境や管理設定により異なります。 9

SECTION 02｜Copilotへの応用 学びと文脈の残し方 次回へ引き継ぎたい内容の性質に合わせて、残す場所を選ぶ。 次回へ引き継ぎたい内容 Microsoft 365上の業務情報 正式ナレッジ／Agent 自分の仕事全般で繰り返 相手、期限、一時的な要望、 し使う流儀 仕事の事実、経緯、関係 性、現在地 チームで合意した共通基 準 この成果物だけの指定 文体、表記、数字の扱い、 事実と推測の区別 メール、会議、Teams、資 料、決定事項、担当、期限 承認済み手順、共通FAQ、 標準テンプレート、Agent の指示 次のチャットでも使う Work IQが業務文脈とし てつなぐ 現在の会話 個人のメモリ 今回だけの条件 今回使う 共通基準として使う 何でも長く残すのではなく、次の判断に必要な情報を、適切な範囲と場所へ残す。 ※保存した情報の利用可否や参照範囲は、機能、権限、情報源、管理設定、利用環境によって異なります。 10

SECTION 02｜Copilotへの応用 案件文脈の蓄積 案件の事実と経緯をMicrosoft 365へ残し、Work IQが利用できる業務文脈へつなぐ。 Microsoft 365に残る仕事の情報 Outlookのメール Teamsの会議 Work IQ Copilot／エージェントが利用する業務文脈 仕事の情報と関係性を、 利用可能な業務文脈としてつなぐ Teamsのチャネル／スレッド 誰が SharePoint／OneDriveの資料 何について 関係者と役割 予定／タスク 業務データ（必要に応じて） どのような経緯で 現在どうなっているか 人が整えること • 案件情報は該当Teamのチャネルへ残す （案件やテーマの箱になる件名を付ける） • 現在有効な前提と事実 • 決定事項と判断理由 • 変更・撤回された案 • 未決事項 • 関係者と次のアクション • 根拠資料 • 過去案・撤回案と、現在有効な判断を区別する • 正式版と根拠へのリンク、参照権限を明確にする • 決定・未決・担当・期限を「現時点の整理」として残す Work IQが仕事の文脈を利用できるかは、人が残す情報の場所、鮮度、正本、権限、関係性にも左右される。（本資料における実務上の整理） ※利用できる情報や参照範囲は、利用するCopilotやエージェント、契約、権限、管理設定、接続された情報源によって異なります。 11

SECTION 02｜Copilotへの応用 Agent化の判断 実案件で再利用価値が確認された判断だけをAgentへ昇格させる。 昇格判断 1 Chatで発見 実案件で有効な 4 業務実行へ接続 3 Agent化 2 型を抽出 登録、通知、連携、承認 チーム共通の入口として 知識、手順、判断観点を などへ広げる 提供する 整理する 使い方を見つける 利用者・適用範囲・実行範囲が広がる 再利用性 共有性 実行性 同じ知識、手順、判断を 他のメンバーも同じ 回答の先で、登録、 繰り返し使用するか 入口と基準を使うか 通知、連携まで進めるか 出典：社内資料「生成AI・Copilot活用支援サービスの全体像および事例_v2.0」ほか。段階と判断軸は本資料における実務上の整理です。 使い分けの目安 Copilot Chat：その場の調査、壁打ち、文案、判断 Agent Builder：共通の役割、資料、判断観点を簡単に共有 Copilot Studio：ツール、処理、分岐、評価、業務連携を含む設 計 12

SECTION 02｜Copilotへの応用 評価と権限拡大 複数の条件で評価し、安定して対応できた範囲だけ権限を広げる。 テストケース 権限拡大 評価ゲート 正常な代表事例 過去に失敗した事例 条件が一部だけ異なる事例 • • • • • • 根拠に基づいているか 必要情報を網羅しているか 古い判断を使っていないか 不明時に推測を止められるか 適切な条件で人へ戻せるか 修正前より改善したか 確認なしで任せる範囲へ 再発しないことを確認 判断が揺れる：確認を継続 情報不足の事例 推測を止めて不足を指摘 人へ戻すべき高リスク事例 正しく人へ戻せた＝合格 判断基準が競合する事例 基準の競合：人の判断を継続 今回うまくできたかではなく、 次回に確認なしで判断できる範囲がどれだけ広がったかを見る。 出典：Microsoft Learn「About agent evaluation」（Copilot Studio）。ケースの判定結果は説明用の例です。 13

SECTION 03｜委譲レベルと実践 AIへの委譲レベル AIへ委譲する単位は、判断の補助から、一連の仕事、継続する役割へ広がっていく。 Copilot Chat 目的 役割 考えることを支援 代表例 質問、検索、論点整理、下書き Autopilot 役割単位 Copilot Cowork Copilot Cowork 仕事単位 境界 停止 Copilot Chat 役割 一連の仕事を進める 代表例 情報収集、資料作成、報告、投稿 Autopilot（旧称：Microsoft Scout） 判断の補助 役割 継続する役割を担う方向へ 代表例 追跡、継続、再開、先回り AIが自律的になるほど、人が不要になるのではない。 評価 承認 人は仕事と権限の設計者になる。 出典：Microsoft公式ブログ（2026年9月25日）「Introducing the new Copilot with Home, Code and Autopilot」、Microsoft Learn「Copilot Cowork overview」 14

SECTION 03｜委譲レベルと実践 まとめ：AI版OJTの実践サイクル Copilotを単なるツールとして使うのではなく、 判断できる仕事のパートナーとして育てる。 5つの原則 1 任せる 5 次回の確認を減らす 2 判断を見る 1. 最初から正解を教えすぎない 2. 目的、境界、相談条件を示す 3. 実案件で判断させる 4. フィードバックを判断原則へ変える 5. 評価に合格した範囲だけ権限を広げる AI版OJT 実践サイクル 4 学びを残す 3 フィードバックする これから必要になるのは、AIを使う力ではない。 AIへ何を、どこまで、どのように任せるかを設 計する力である。 あなたの業務で、 Copilotに最初に委譲できる 「取り返せる判断」は何でしょうか。 15