Microsoft 365 Copilot 活用プロジェクト学内報告会を開催しました

2026年7月17日（金）・23日（木）の2日間、「Microsoft 365 Copilot 業務利用試行 活用プロジェクト学内報告会」をMicrosoft Teamsでオンライン配信しました。

本学では今年1月から、生成AIツール「Microsoft 365 Copilot」の第2期となる業務利用試行を実施しており、現在約110名の職員が参加しています。

その中でも申請時に具体的な活用プランを持っていた8件が「活用プロジェクト」として採択され、約半年間、全学業務から部局業務まで、様々な課題に取り組んできました。

8つの活用プロジェクト

1. 会議業務（議事要旨作成）の効率化

2. HUTRIAD（学内情報英訳データベース）をベースとした翻訳エージェント導入

3. 図書館業務における生成AIの活用

4. CopilotによるAIスマートマニュアル構築

5. 例規改廃等業務の効率化及び精度向上

6. 学内ナレッジ活用高度化に向けたRAGチャットボット実装基盤の比較評価

7. 分室業務の標準化におけるAI活用

8. 診療報酬改定エージェント運用

報告会を通じて見えたこと

各プロジェクトの発表からは、生成AI活用に共通する課題や工夫が見えてきました。

ナレッジの品質がエージェントの精度を左右する

複数の事例で共通していたのが、「AIに読み込ませる情報の質が回答精度に直結する」という点です。マニュアルをそのまま読み込ませるだけでは期待した回答を得られない場合があり、ファイルの分割や構造化など、AIが情報を参照しやすい形に整える必要があることが報告されました。

「誰が使うか」によって設計は変わる

ひとつのエージェントで複数のユーザー層のニーズを一度に満たすことは難しく、作成者自身が使う場合と、生成AIに詳しくない職員にも使ってもらう場合とでは、必要な説明や操作方法、回答の示し方が異なります。利用目的や想定する利用者をあらかじめ明確にし、それに応じて設計することの重要性が示されました。

現状の課題を直視する

業務への有効性が確認された事例がある一方、「業務所掌課が公式に出すツールとしては正確性に欠けるため時期尚早」という評価や、費用対効果を慎重に見極めるべきとの声もありました。成果だけでなく、「時期尚早」という判断や費用対効果への疑問も包み隠さず共有された点が、この報告会の大きな意義でした。

参加者の反応

2日間の参加者は延べ229名にのぼり、参加者アンケートでは84.4%が「参考になった」と回答しました。

特に関心を集めたのは、エージェントやチャットボットの実務活用事例です。「AIが読み取りやすいマニュアルの整備方法」や「ファイル分割や構造化テキストによる精度向上策」への関心が高く、議事要旨の作成、引継ぎ資料の整備、翻訳、定型業務の自動化など、身近な業務での活用を期待する回答も寄せられました。

一方で、「専門用語が多く理解できなかった」「ナレッジとなるデータ処理に労力がかかる」という声もあり、生成AIを使いこなす前に必要な前提知識の習得が、課題として浮かび上がりました。

活用を躊躇させる要因として多く挙がったのは「誤回答・ハルシネーションへの不安」（42.9%）と「個人情報・機密情報の取扱いへの不安」（29.9%）でした。今後共有してほしいテーマとして、効果の数値化、機密情報の入力可否に関する具体的な判断基準、プロンプトやナレッジ構築の実践手順などを求める声がありました。

今後に向けて

今期試行は2026年9月に終了します。試行結果を整理した上で、生成AIの本格活用に向けた方針を固める予定です。

DX業務推進室では、業務の効率化や新たな業務課題への対応に向け、生成AIの活用支援や情報共有を続けていきます。