Copilot Center of Excellence を活用して Copilot for Microsoft 365 導入を促進する

完了

Center of Excellence (CoE) とは、特定のテクノロジーまたはビジネス プラクティスに関する専門知識を構築して普及させる組織内のチームや共有機能を指します。 CoE は、企業の新しいテクノロジーの採用を支援する上で重要な役割を果たすことができます。 たとえば、Copilot for Microsoft 365 CoE を使用すると、組織は一元化されたガバナンスを通じて、この強力な AI の可能性を最大限に引き出すことができます。 CoE は、適切な人を集め、ミッションを明確にし、影響の大きいプロジェクトを実行し、進捗状況を測定します。 このプロアクティブなアプローチは、組織が AI 機能の使用を拡大し、Copilot for Microsoft 365 を成功に導き、AI 投資を完全に活用するために役立ちます。

CoE の確立には、主に次のような利点があります:

  • 一元化された専門知識。 CoE は、ある機能 (Copilot for Microsoft 365 など) の知識とスキルを 1 つのチームに集中させます。 このグループは、トレーニング、サポート、ベスト プラクティスを提供する主要な専門家になります。
  • 迅速な導入。 イネーブルメントに重点を置いた専用リソースにより、CoE は組織全体でより迅速かつ広範な導入を推進します。
  • 一貫性のあるガバナンス。 CoE は、テクノロジーの使用が企業のポリシーと目標に準拠していることを確実にする標準とガイドラインを作成します。
  • ROI の向上。 導入の促進、ユースケースの最適化、責任ある管理によって、CoE は投資収益率の最大化に役立ちます。
  • ユーザー エクスペリエンスの強化。 CoE は、ユーザーのフィードバックと問題点を取り込んで、継続的にエクスペリエンスを洗練および改善します。

特に Copilot for Microsoft 365 の場合、IT、ビジネス分析、変更管理、部署代表者にわたる専門家による Copilot CoE を確立する企業もあります。 この部門横断グループにより、イネーブルメントの実現、ベスト プラクティスの共有、プログラム メトリックの監視、Copilot for Microsoft 365 ロールアウトの継続的な最適化が可能になります。 また、Copilot for Microsoft 365 の導入を加速し、組織が責任を持ってテクノロジーを使用して生産性を最大化できるようにします。

すべての種類のデータを示す AI イルミネーションの背景の中で灯っている電球を示す図。

CoE のミッションを定義する

CoE の作成に関心がある組織は、まず、関係者の意見によって CoE の任務を明確に定義することから始める必要があります。 CoE の目的と主要な目的を明確にした組織は、ユーザーの支持を高めます。 重点分野の例を次に示します:

  • Copilot for Microsoft 365 の機能と使用のベスト プラクティスに関する従業員のトレーニング。 さまざまなユース ケースで Copilot for Microsoft 365 を効果的に使用する方法を従業員に教える包括的なトレーニング プログラムを開発します。 Copilot for Microsoft 365 操作の最適化に関するライブ デモ、ハウツー ガイド、ベスト プラクティスが含まれます。
  • ライセンスの割り当てを通知するための Copilot for Microsoft 365 の傾向の監視。 管理ダッシュボードと分析ツールを使用して、組織全体の Copilot for Microsoft 365 の使用状況を追跡します。 部署別の導入傾向とユース ケースを特定し、ライセンスの割り当てを最適化します。
  • 責任ある AI の設計と使用のためのポリシーの確立。 公平なコンテンツの記述や透明性の促進など、企業の価値観に沿って倫理的に Copilot for Microsoft 365 を使用するためのガイドラインを作成します。 リスクの高い AI 出力の審査プロセスを定義します。
  • 得られた経験とユーザー フィードバックを取り込んで、Copilot for Microsoft 365 のエクスペリエンスを向上させます。 アンケート、インタビュー、フォーカス グループを実施して、ユーザーのフィードバックを収集します。 結果を分析して問題点に対処し、Copilot for Microsoft 365 のユーザー エクスペリエンスを強化します。 組織全体で重要事項を共有します。

Copilot CoE チームのスタッフ

組織が Copilot CoE チームにスタッフを配置する場合は、小さな部門横断チームを編成してミッションを実行する必要があります。 分野の組み合わせをカバーすることで、次のような適切なガバナンスが保証されます:

  • 技術的な統合と管理を統括する IT スペシャリスト。 Copilot for Microsoft 365 に詳しい IT スタッフを割り当てて、企業のシステムとの統合、ユーザー プロビジョニング、システム正常性の監視などの技術的な側面を処理します。
  • 使用状況メトリックと ROI を調査するビジネス アナリスト。 部署間の Copilot for Microsoft 365 の使用状況の傾向と ROI を評価するために、ビジネス アナリストを関与させます。 プロモーションする価値の高いアプリケーションを特定できます。
  • 導入を促進するための変更管理の専門家または導入マネージャー。 変更管理の専門家は、Copilot for Microsoft 365 の導入を促進するコミュニケーション計画とトレーニング プログラムを開発します。 エンゲージメントを促進するためのベスト プラクティスを採用します。
  • さまざまなユーザー ニーズを表す部署代表者または主任。 さまざまなユース ケースと要件に関する分析情報を共有できる部署の関係者を含めます。 これにより、CoE はすべてのユーザー ニーズに確実に対応できます。
  • 責任ある AI の使用を監督する法務/コンプライアンスのアナリスト。 法律顧問を割り当てて、規制対象の業界に応じた倫理的な AI のユース ケースとコンプライアンスのベスト プラクティスに関するガイダンスを提供します。

Copilot CoE イニシアチブを開発する

組織は、導入と生産性を促進するイニシアチブを優先する必要があります。 チームを配置したら、次のような最初のプロジェクトとプログラムを特定する必要があります:

  • ビデオやクイック スタート ガイドなど、Copilot for Microsoft 365 のトレーニング リソースを活用します。 Microsoft のオンボーディングとトレーニングの資料を利用して、ユーザーが使用できるようにします。
  • ユーザーのフィードバックと改善のアイデアを取り込みます。 製品内やフォーカス グループなどのさまざまなチャネルを通じてフィードバックを取り込んで、メッセージングとトレーニング資料の継続的な改善を推進します。
  • 責任ある AI の使用に関する企業のガイドラインを確立します。 Copilot for Microsoft 365 などの AI 搭載ツールの急増により、企業は AI の倫理ポリシーと手順に関する必須のユーザー トレーニングの開発を検討する必要があります。 このトレーニングでは、偏りの軽減、透明性の向上、セキュリティの維持に焦点を当てる必要があります。
  • クリエイティブな Copilot for Microsoft 365 アプリケーションにスポットライトを当てたヒント メールを送信します。 革新的な Copilot for Microsoft 365 アプリケーションを作成したチームを取り上げた会社全体のメールを共有します。 別の用途にインスピレーションを与えるために彼らのプロジェクトを宣伝します。

Copilot for Microsoft 365 の進行状況と影響を測定する

組織は、CoE の影響を継続的に評価して、ロードマップを進化させる必要があります。 その際には、CoE の進行状況を追跡するための KPI とメトリックを定義する必要があります。 たとえば、次のような情報が含まれます。

  • Copilot for Microsoft 365 の使用率。 組織全体の導入を測定するためのアクティブなユーザー数、セッション数、要求数を追跡します。
  • ユーザー満足度のスコア。 Copilot for Microsoft 365 のユーザー満足度とネット プロモーターのスコアを測定するためにアンケートを実施します。
  • AI オートメーションによる時間の節約。 Copilot for Microsoft 365 がタスクを自動的に完了したときの時間とコストの節約を見積もって ROI を計算します。
  • 組織内でのナレッジ共有。 CoE がそのリソースを通じて共有した Copilot for Microsoft 365 のヒント、コツ、ベスト プラクティスの数を追跡します。 有用な評価を測定します。
  • 従業員の生産性の向上。 Copilot for Microsoft 365 の実装前後の個人とチームの生産性メトリックを分析して、生産性の向上を定量化します。