OVERVIEW
概要
- 法人／業種
- ヤマハモーターエンジニアリング株式会社 ／ 製造業（二輪・マリン等のエンジニアリング）
- 地域／従業員数
- 静岡県磐田市／489名
- 事業の特徴
- ヤマハ発動機グループのエンジニアリング会社
- 利用サービス
- 生成AIワークショップ（技術者向け体験型・企画・実施）
- もともとの課題
- CopilotやChatGPTを使い始めていたが、「業務にどう活かすか」が見えていなかった
- うれしい変化
- 「検索する」使い方から「相談する」使い方へ／全体満足度 9.2/10、業務活用意向は全員が7点以上（平均8.7）
- 効果が見えるまで
- ワークショップ実施後、現場の業務改善へつなげる段階に
- 期間
- 2025/11/17
- この先
- 業務報告書の時短、CADデータの解析・検索性向上など、現場課題への応用へ
SUMMARY
まとめ
▶ きっかけ／課題
CopilotやChatGPTを日常的に使い始めていたものの、「業務にどう活かせばいいか」が見えていない技術者の方々がいました。多くはAIを検索エンジンの延長と捉え、キーワードを打ち込む使い方にとどまっていました。
▶ 取り組み
ツールの操作を教えるのではなく、「自分の業務課題とAIをどう結びつけるか」を体得する、座学・実践・グループ対話の体験型ワークショップを設計しました。
▶ うれしい変化
「キーワードで検索する」から「困りごとをAIに相談する」へ、使い方の認識が切り替わりました。全体満足度は9.2/10、業務活用意向は参加者全員が7点以上（平均8.7）と回答しています。
BACKGROUND
「使い始めてはいる。でも、業務にどう活かせばいいか」
ヤマハモーターエンジニアリングは、ヤマハ発動機グループのエンジニアリング会社です。社内ではすでにCopilotやChatGPTを日常的に使う技術者がいる一方で、「もっと知りたい」「業務にどう応用すればよいかを学びたい」という声が上がっていました。
技術者の日々の業務には、技術論文の読解、CAD図面の解析、業務報告書の作成、技術情報の整理など、生成AIが役立つ場面が数多くあります。
ただ、多くの技術者はAIを従来の検索エンジンの延長として捉えていて、キーワードを打ち込む使い方が中心でした。「使っている。でも、自分の業務にどう活かすか」—そこに課題がありました。
WHY C-TABLE
なぜ、C-tableに声がかかったのか
ヤマハモーターエンジニアリングが求めていたのは、ツールの操作方法を学ぶことではありませんでした。「自分の業務課題と、AIをどう結びつけるか」を体得したい。そこが出発点でした。
そこで私たちは、講義中心の研修ではなく、実際にツールに触れ、グループで対話しながら、最後は自社の課題に落とし込むところまでを一連で行う、体験型のワークショップを設計しました。
APPROACH
「知る」「使う」「課題を解く」—3段階で組んだ体験型ワーク
座学にとどめず、段階を踏んで「自分の業務で使えそうだ」という実感まで届けることを狙いました。
| ワーク① | ワーク② | ワーク③ | |
|---|---|---|---|
| テーマ | Copilotを使ってみよう | 業務想定で使ってみよう | 業務課題の解決策を考えよう |
| 内容 | 基本操作・プロンプト設計・自由な対話体験 | Excel分析・議事録要約・技術マニュアル作成など | 課題の書き出し・AI解決策の検討・投票・発表 |
| 狙い | AIへの心理的ハードルを下げる | 「使える」という実感を得る | 自社課題への応用力を得る |
「検索する」から「相談する」へ、変わった使い方
技術業務に寄せた実践デモでは、データ分析をAIに依頼したところ、「自分の結果と遜色ないものが一瞬で出てきた」という声が上がりました。
「プロンプト（AIへの指示文）そのものを、AIに作ってもらう」という手法にも、多くの参加者が驚いていました。キーワードで検索する使い方から、困りごとをAIに相談する使い方へ。認識が切り替わる場面でした。
続くグループワークでは、参加者それぞれが「時間がかかっている業務」「困っていること」を付箋に書き出し、AIでどう解決できるかを議論しました。業務報告書の作成時間の短縮、CADデータの解析と検索性の強化、技術の属人化といった、現場の具体的な課題が挙げられました。
アンケートには「普段関わらない社内の同僚の活用方法や考えを聞けた」「メンバーの意見を聞けて参考になった」といった声も。使い方を学ぶ時間であると同時に、他部署の考えに触れる対話の機会にもなりました。
RESULTS
うれしい変化は、「使えそうだ」という実感が生まれたこと
9.2／10
全体満足度
最低でも7点（n=18）
8.7／10
業務への活用意向
参加者全員が7点以上
9.1／10
ワークショップの満足度
体験型学習への評価
「知る」「使う」「課題を解く」と段階を踏んだことで、満足度・業務活用意向・対話形式の有用性のいずれも高い評価をいただきました。ツールに触れ、議論し、自社課題に落とし込む流れが、「AIを業務で使えそうだ」という実感につながっています。
参加者からは、こんな声が寄せられました。
「実演でデータ分析を行い、自分の結果と遜色ないものが一瞬で出来上がった」
「議事録作成を今まで知らず、大きな損をしていた」
「普段関わらない社内の同僚の活用方法や考えを聞けた」
「座学ではなく実践的で有意義だった」「実際に使った方が理解が早い」という評価にも表れているとおり、操作方法を覚える時間ではなく、自分の業務に引きつけてAIの可能性を捉え直す時間になりました。
INSIGHT
個人の工夫を、組織の課題として見えるようにした
グループワークの設計には、もうひとつの狙いがありました。AI活用を個人の工夫にとどめず、組織の課題として浮かび上がらせることです。
たとえばCADデータのような複雑な技術データの扱いには、AIツール単体では解決しきれない論点（データの形式、社内ネットワーク環境など）があることも見えてきました。ワークショップがこうした論点を可視化（＝見える化）したことで、今後のAI活用に向けた検討の起点となる気づきが生まれています。
▼ワークショップの詳細プログラム、アンケート全結果、グループ発表の詳細は、note記事で公開しています。
