ハードウェアとソフトウェアのつながりを理解し、システム開発の全体像を把握する。そんな実践的なスキルの習得を可能にするのが「ロボットキット」を用いたエンジニア教育です。

今回は、いち早くレゴ® エデュケーション教材を活用したエンジニア向け研修を事業化した株式会社アフレルを取材。**同社ではソフトウェア開発やAI技術など、見えづらい開発過程や成果をロボットの動きを用いて”見える化”することで、受講者にとってわかりやすく、確かな知識・技術力となる実践研修の機会を提供しています。**インタビューでは同社代表取締役共同CEOの柏崎暁子氏に、ロボットキットならではの教育効果や、同社の研修に込める想いを語っていただきました。

これからのエンジニアに求められるマインドやスキル、そしてロボットの組み立てを通して「腹落ち」するものづくりの面白さとは。柏崎氏への取材を通し見えてきた、ロボットキットによる"学び"の可能性を探ります。

株式会社アフレル  代表取締役共同CEO

金沢大学教育学部を卒業後、株式会社永和システムマネジメントに入社。大規模組込みシステム開発を担当。教育未来支援事業部を経て、株式会社アフレル設立参画。カスタマーセンター長、経営企画部マネージャを経て、2017年9月、取締役に就任。2022年 取締役 経営戦略室長。2024年代表取締役共同CEOに就任。

## ロボットキットを用いたエンジニア教育のパイオニア

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「教育版レゴ®マインドストーム」を活用したエンジニア向け研修を、世界で初めて事業化したそうですね。設立の経緯を伺えますか？

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はい。アフレルは、永和システムマネジメントというシステム開発会社から、教育関連の部署が独立してできた会社です。永和マネジメントシステム社が2000年に親子ロボット・プログラミング・ワークショップを開催したことが、後々のエンジニア向け研修事業の発端となりました。実は私自身も本事業の立ち上げに携わり、現在までずっとエンジニア向けの教育に尽力しています。

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当時はまだ一家に1台パソコンがない時代ですよね。

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そうなんです。システム開発やプログラミングに対する世の中の認知度も低かったですね。私たちも地域貢献の一環で親子向けワークショップを実施したのですが、想定以上に大きな反響がありました。具体的には、**「プログラミングを使うと物事の裏側の仕組みが見えてきて、これまでとは違う角度から世界を眺められるようになった」「システムを使ったらこんな問題解決ができるんじゃないかという作り手側の視点を持てた」などの感想があり、さまざまなメリットを提供できる点に気づきました。**

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そのような状況から、企業向けのエンジニア教育に尽力しはじめたのはなぜでしょうか。

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当時からIT業界は人材不足で、大学等でプログラミングの経験がない新入社員にどのような教育を行うか課題をもっている企業が多いと感じていました。私自身も文系からシステム開発の世界に飛び込み、最初はかなり苦労しました。

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その中で、自分が関わったシステムが動いたときに「そういうことか」とそれまで知識として理解していたことが腹落ちし、点が線になり、立体になるような感覚を得て、ものづくりの世界の面白さを実感することができました。**このような0の状態からものづくりの面白さを感じるまでの期間を短くするためには、実践的に理解する体験が重要だと考えたのです。そこで当社が注目したのがロボットキットを活用したエンジニア教育です。**

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ロボットキットのなかでも、はじめにレゴ® エデュケーション教材に着目した理由は？

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大きく2つあります。**1つ目が、ハードウェアとして品質が安定している点です。**世界的メーカーのレゴ社が製造しており、モーターやセンサーなどフィードバック制御を行うために必要な機能が簡単に使えることと、レゴブロックで機体を組み立てるため、さまざまなモノを模して形を作りやすいという利点がありました。

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**もう1つが、制御するためのソフトウェアの優位性です。**例えばアイコン型のビジュアル言語により、文系・理系を問わずさまざまな人たちに取り組みやすいツールになっています。動かしはじめて1時間もすればみなさん使い方に慣れてきますので、すぐに本来の課題に注力することができるのです。

## 「腹落ち感」を醸成し、行動変容を促す

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現在もロボットキットを活用した研修を数多く提供されているとのことですが、どのようなテーマで実施しているのですか？

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**代表的なテーマが『システム開発体験研修』と『データ分析プロセス実践研修』です。**前者は要求分析、設計、実装、テスト、納品まで一連の開発工程を、5日間で体験していただく内容です。以前はIT系企業を中心に導入いただいていましたが、昨今はDX推進の流れから、多様な業種のお客様にもご提供する機会が増えています。

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後者に関しては、データをビジネスに活用する際に必要となるデータ処理・分析のスキルを高めていただくことを目的としています。ロボットキットを用いて、データ分析プロセス（CRISP-DM）の流れを可視化して学ぶ点が特徴で、データマイニングのプロセスをはじめとしたデータ分析に関する概念を習得したのちに、製造ラインの課題に対するデータ分析を実践してもらいます。

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これらの研修は主にどのような階層の社員を対象としているのでしょうか？

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**システムの全体像を知るという目的で実施する場合は、新入社員や若手社員が多いですね。一方で、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを理解する目的の場合は、中堅以上の社員の方が対象となるケースが増えています。**特に最近は、機電系のエンジニアの方々にもソフトウェアに対する理解を深めてもらいたいというニーズが高まっています。これまでハードウェアをベースに作ってきたものに、ソフトウェアやAIを組み込んでいくような技術転換の流れのなかで、ロボットキットを活用した研修に注目が集まっている印象です。

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研修の目的が変わるにつれて、受講者の幅が広がってきたのですね。ロボットキットを用いた研修で、大切にしている考え方はありますか？

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**当社の事業理念にも掲げている「情報技術を通じた感動体験の創出」に重きを置いています。**研修はその場限りの学びになってしまいがちです。しかし、私たちはその後の行動変容に結びつけることを大切にしています。そのためには、“腹落ち感”が必要だと考えており、**「目に見えない裏側の仕組みが理解できて楽しい」「自分のチームに持ち帰ってこんなふうにしてみよう」といった自分の心が動く経験が必要だと思うんです。「心が動く場」を提供することが、私たちのミッションです。**

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なるほど。“腹落ち感”の醸成を促すためにも、ロボットキットの活用が有効なんですね。

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まさにそうですね。頭で理解している事柄と、実際の行動との間にはギャップが生じがちですが、それを埋めるための1つの手段がロボットキットだと考えています。**思考と現物を動かす行為のつながりこそが、ものづくりやソフトウェアの理解には欠かせません。**

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また、**チームでの開発を体験しやすいこともロボットキット活用の大きなメリット。**互いの状況や周囲の動きを確認しながらプロジェクトを進めることで、チームワークやコミュニケーションの重要性に気づけるという声をよくいただきます。

## 現場での実践に役立つ、研修での学び

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ロボットキットを用いた研修で得た知識やスキルは、実際の現場でどのように活かすことができますか？

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1つが、**ハードウェアとソフトウェアのつながりを理解して開発案件に取り組むことができようになります。**研修では単に「システムが動いたらOK」ではなく、ゴールを踏まえて設計し、実装する体験を行うため、設計と実装のつながりが見えやすくなる特徴もあります。その結果、**開発現場で発生しがちな仕様変更や拡張などの問題に対し、柔軟に対応することの重要性に気づくことができます。さらに、役割分担やコミュニケーションの重要性、優先順位の決め方などを体験することで、チーム開発に活かす効果もあると考えています。**

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どのような課題感からロボットキットを用いた研修を導入される企業が多いのでしょうか。

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**『システム開発体験研修』に関しては、受講対象となる社員に技術レベルのバラつきがあっても開発業務において自身の役割を理解できるようになってほしいというニーズが多いですね。**例えば文系や理系、プログラミング経験の有無を問わずにエンジニア職を採用している企業の場合、未経験者をスタートの段階である程度のレベルに引き上げたいと考えているクライアントが多い印象です。

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**『データ分析プロセス実践研修』については、特にビジネスにおけるデータ活用に不慣れな非エンジニアの方に、データの集め方や分析の仕方を習得してほしいというニーズが多いですね。**一般的なデータ分析系の研修では既存のデータをもとに分析を行うケースが多いと思いますが、当社の場合はその場でデータを集める体験もしてもらいます。バラつきを踏まえていかにデータを取捨選択するのか、見極めの練習にもなりますので、より納得感や腹落ち感を得られやすいのではないでしょうか。

## 「感動体験×テクノロジー」を、多くの人に届けたい

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アフレル様では「ロボットコンテスト（以下、ロボコン）」の開催にも力を入れています。

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はい。社会人エンジニアと学生が、同じ競技で“制御”と“設計図（モデル）”の2つの技術要素で競い合う『ETロボコン』や、世界の小中高生による国際ロボット競技会『WRO』などに関わってきました。

例えば、ロボットキットを用いた研修は最長で5日間程度ですが、ロボコンの場合は半年先や1年先の目標に向けてチームで試行錯誤しますので、より実際の開発現場に近い経験ができます。また、実際の開発では納期やお客様の要望があるため失敗できませんし、チャレンジもしづらいという側面があるでしょう。一方で、**ロボコンであれば、安心・安全な場でさまざまな挑戦ができるので、より深い成長の場を提供できると考えています。**

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「成長」のお話もありましたが、御社が考えるこれからのエンジニアに求められるマインドやスキルについて教えてください。

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**まず、失敗を恐れないことです。**当社の研修やロボコンにおいて「安心・安全な場 であること」を強調しているのは、まさにここにつながっていて。実践を繰り返して問題解決につなげることが大切であり、ミスを恐れず試行錯誤する姿勢が大切だと思います。

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**もう1つ大切なことが、課題を抽出し、設定する力です。**技術のめまぐるしい変化や多様化により、今までのように一度決めた仕様が長く有効であることが少なくなってきていると感じています。**現代のエンジニアには、各自で課題を見つけて設定し、どう解決するかを考えていくスキルが求められているといえます。解決手段を増やすためにも、俯瞰的に物事を見る力や視点を鍛える必要があると感じます。**

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以前、当社の研修を受講された大手ソフトウェア会社のエンジニアの方が、「自分たちが作っているシステムがユーザーにどう役立っているか、これまであまり考えていなかったかもしれない」とおっしゃっていました。みなさんが作っているシステムの価値を紐解いていくと、ユーザーのさらなるニーズも見えてきますし、課題に対する打ち手の選択肢も増えていく。ひいては、仕事のやりがいを高めることにもつながります。そのような意味でも、視点を切り替えるスキルは重要だと考えています。

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視野を広げたり、視座を高めていくために、どんなアクションが必要だと考えますか？

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**できるだけ社外との接点を増やすことだと考えます。**例えば外部のラボなどに参加をして、興味の糸口を見つけていくことも有効なのではないでしょうか。あとは、最近ですと社内で部活動やプロジェクトを立ち上げる企業も増えていますし、組織内で互いの知見を高め合うような場も活用できるといいですよね。

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今後アフレル様が目指す世界について教えてください。

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昨今は、業種・職種を問わず「どうテクノロジーをビジネスに活用すればいいのか」模索している企業様が多い印象です。そういったニーズに応えるためにも、**非エンジニアの方々も含めより多くの方に、「感動体験」と「テクノロジー」を組み合わせたサービスを届けていきたいですね。**

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「感動」は心が動くという意味合いだけではなく、個々人の期待値を超える体験を提供できるかどうかが大切だと考えています。いい意味でみなさんの期待を裏切れるような、既存の枠組みにとらわれないサービスを今後も展開していく予定です。

12年勤務した大手人材会社を退職後、フリーランスライターに転身。会社員時代からIT業界のクライアントとの相性がよく、さまざまなIT系企業の採用活動支援や、エンジニアのスキル開発・育成支援業務に携わってきた。いまの一番の関心ごとは、子ども向けプログラミング教育の未来について。

金子 茉由

柏崎さん

腹落ち感を醸成し、行動変容を促す。アフレルが描くロボットキットを活用した研修の未来

コロナ禍を経てコミュニケーションのあり方が大きく変容するなか、ビジネス現場でも「対話」の機会がより重視されるようになりました。リモートワーク率の高いIT業界でも、マネジャーとメンバーとで定期的に「1on1」を実施する現場が増えてきています。

そこで今回は、AIを活用した1on1サポートツールである『[emochan](https://emochan.jp/)』に注目。同サービスを開発する株式会社KOU代表取締役の中村 真広氏に、開発の思いや実現したい世界などを伺いました。

東京工業大学大学院建築学専攻修了。不動産デベロッパーの株式会社コスモスイニシア、ミュージアムデザイン事務所、環境系NPOを経て、2011年株式会社ツクルバを共同創業し、2019年東証グロース市場に上場。2023年10月に取締役を退任し、事業の一部をBa&Co株式会社として引き受ける。

株式会社KOUを創業し、2019年より代表取締役。世の中の会社をもっと幸せな居場所にするべく、組織内の対話を促進するツール『emochan』を展開。「場の力で人生を肯定できる世界をつくる」をミッションに掲げて、時代の兆しから新たな場をつくることがライフワーク。

マネジャーによって属人的になりがちな面談内容や進行をサポートし、質の高い1on1運用を実現するツール。テーマ提案やチェックイン、音声入力機能のほかに、AIによる要約・分析・提案機能も備え、日本初の「2人の対話にリアルタイムで生成AIが伴走する1on1支援ツール」として注目を集めている。

## 『emochan』は対話のサポートを目的としたツール

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まず『emochan』の開発に至った背景を教えてください。

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当社はKOUという仲間内で感謝を伝え合うための「コミュニティコイン」アプリを展開する会社としてスタートしました。**具体的には、スマホで簡単にコミュニティを作って、オリジナルのコインを仲間と一緒にやりとりできるサービスです。**
のちにその事業は譲渡してしまったのですが、**ユーザーにコミュニティコインの活用方法を聞いてみると、職場のコミュニケーションを円滑にする目的で利用されているケースが多かったんです。**

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そこから着想を得て、現場のマネジメントに寄与できるツールを作りたいと考え、新サービスの開発に乗り出しました。それが、オンライン対話サポートツール『emochan』の原型となります。

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なぜ「マネジメント」に寄与するツールを作りたいと考えたのでしょうか。

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僕自身、マネジメント経験がほとんどないなか、20代後半でツクルバという会社を起業したのですが、若手メンバーがマネジャーになる際に、必要なノウハウをうまく伝えられずに苦労したんです。その過程で、円滑なマネジメントを行うためには、マネジャーとメンバーの“パス”がうまくいっているかどうかが重要だと実感して。**マネジャーとメンバーの対話がスムーズになり、滑らかな関係構築につながるツールがあったら、多くの現場がもっと便利になるんじゃないかと考えました。**

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そのなかでも「1on1」に着目したのはなぜですか？

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**そもそも僕たちが実現したいのは、企業内に限らず「対話する関係性」を生み出すことです。**すべての対話の場を円滑にすることが最終的なゴールではあるのですが、まずはビジネス現場で多くの企業が課題を抱えている領域を探った結果、1on1のサポートが重要だという結論に至りました。

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1on1における課題にはどのようなものがありますか？

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コロナ禍でリモートワークが増えた結果、「流行りだからうちも導入しよう」と多くの企業が1on1を導入しました。しかし、形式的な1on1では組織に文化が浸透することはありません。また経営層やマネジメント層から「1on1をやろう」という声がけをしたものの、**「何のために」「どうやるのか？」が曖昧で、やり方が属人的になっているという話もよく聞きます。**

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なるほど、まずは1on1の導入段階で、関係者間で目的などをすり合わせる必要があるということですね。

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そうなんです。**『emochan』はまさに1on1の“目的”を大切にしていて、「対話を支援するためのツール」と位置づけています。**いわゆる進捗管理やタスク管理のために1on1を行いたいというケースでは、『emochan』はあまりフィットしないかもしれません。

## 生成AIの活用で、対話に集中できる環境が生まれる

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『emochan』は、「対話」のサポートを目的としたツールということですが、そのためにどんな機能を備えているのですか？

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たとえば、**トピックの提案機能はマネジャーが話題づくりの準備にかける負担を削減することを目的としたもので、話したいトピックを選ぶだけですぐに対話を始められる機能です。**トピックを選び、互いに感情を選んで、対話を始めることで、２人の視点を場に出したうえで対話を始めることができます。

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ほかにも、**対話中にいつでも・何度でも、AIを使って分析・提案を受けられるサポート機能もあります。**ファシリテーションが苦手なマネージャーでも、『emochan』で一定のフレームに従って対話をしていただければ、目的に沿った1on1が実践できるというメリットがあります。

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リアルタイムで生成AIが伴走する機能も特徴的だと伺いました。

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はい。**2人だけの閉じた会話になりがちな1on1において、AIが第三者的な立場からサポートできる点も『emochan』の特徴です。**たとえば、対話の内容をその場で自動的に要約するだけでなく、1on1で話した内容をもとに、対話がより深まる問いかけなどをAIが分析・提案します。

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また、**対話の内容を踏まえてAIがネクストアクションを提案してくれますので、“話して終わり”ではなく、行動につながる1on1が実践できる点が特徴的です。**

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AI機能の搭載は当初から想定していたのですか？

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いいえ、まったく想定していませんでした（笑）。2023年に入り生成AIが加速度的に普及しはじめたころ、『emochan』はまだPMF前の状態なので、思い切って仕立て直すことに。そこから先のプロダクトのロードマップをすべて塗り替えて、AI化に舵を切りました。

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それは大きな方針転換でしたね。AI化を行ったことで、プロダクトのユーザーからはどのような反応がありましたか？

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**「対話に集中できる状態を作ることができた」という声が一番印象的でした。**1on1で大切なのは、目の前の相手とちゃんと向き合うことですよね。でも、要点を押さえておくためにメモを取るという作業を行うことで、耳から入る情報に集中できなくなってしまうことが問題だと思っていたんです。**AIを使えば自動でテキスト化ができますので、より対話そのものに意識を向けることができるというメリットがあります。**

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なるほど、本来の1on1の目的を実現できるということですね。

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そうですね。ちなみに、現在のAI系のソフトウェアは、基本的に「1人の人間対AI」という構造で成り立っているものがほとんどだと思います。一方で、『emochan』では「1人の人間対1人の人間」という関係性のなかに、AIを組み込んでいるんです。AIを介して、“3者”の関係構築ができる点が斬新なのではないかと考えています。

## 「感情」を切り口に、対話を生み出すしかけ

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『emochan』の開発にあたって、障壁となったことはありましたか？

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**実は『emochan』はもともと現在のようなデジタルプロダクトではなく、『emochanカード』というアナログなカードゲームだったんです。**8つの感情カードから、自分の今の気持ちを選び、仲間とシェアするチームメイキングツールでした。

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ところが、『emochanカード』をリリースした直後に、コロナがやってきて。オフラインで集まる機会がほぼゼロになっていく様子を見て、Webプロダクトに切り替えることに。SNSなどで試作版を配布しながら市場の反応を伺いつつ、試行錯誤を繰り返しました。

~~現在の『emochan』の原型となった『emochanカード』~~

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それこそ初期のころは、自分自身の感情を表すZoomの背景を作ってみたりと、迷走する期間もありました（笑）。ただ徐々にユーザーの意見などから現場のニーズがつかめるようになり、「1on1を対話の場に変えるプロダクト」にシフトしていきました。

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現在の形に至るまでに、どのくらいの時間がかかったのでしょうか？

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2年ほどはもがき苦しんだ気がしますね。オンラインのみでコミュニケーションを取るチームにとって、どのようなツールがあればよりメンバー間の関係性が深まるのだろうか。そんなことを開発メンバーで毎日話し合いつづけました。

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世の中にはいくつかの1on1支援ツールがありますが、他のツールと『emochan』の違いを教えてください。

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**大きく違うのが、「感情」を起点にしたツールだということです。**「emo=エモ」という言葉に表現されているとおり、感情を切り口にして対話を生み出していく。たとえば『emochan』では、アイコンで自分自身の内側にある感情を表現できるようなしかけを施しているのですが、そのようなツールはあまりないのではないかと思います。

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さらに「支援するポイント」も、他のツールとは異なります。他のツールが、主に人事の方が1on1を管理したり、施策をスムーズに進めたりすることを支援しているのに対し、**『emochan』は現場を支援することにフォーカスしているという特徴があります。**

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現場にフォーカスしたツールであるというメリットは大きいですね。

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そうですね。実際に『emochan』は現場のチーム単位で導入してもらっているケースもあります。たとえば、ある不動産テック関連のお客様では、マネジメント経験の浅いチームリーダーたちに『emochan』を利用してもらったことで、メンバーとのコミュニケーションが円滑になったとの感想をいただいています。さらに同社では、当事者たちの許可を取ったうえで面談内容をチーム内でシェアする仕組みを作っていて、上の階層のマネジャーたちも1on1の内容を確認できるようにしているそうです。

## 「場」には人生を肯定する力がある

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『emochan』の今後の展開について教えてください。

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ツールの提供を通して現場の1on1を支援できるよう努めていますが、たとえば1on1施策自体の導入を検討している企業や、現場への浸透に悩んでいる企業に対しては、別のアプローチも必要です。そのような点で、組織開発や人事開発のコンサルティングを専門とするパートナーや、管理職研修のプログラムを提供するパートナーなどとの連携を強化しながら、包括的にサポートできる体制を整えていきたいですね。

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また、**いずれは会社の垣根を超えた“キャリアコーチング”や“メンタリング”の領域にも幅を広げていくことも考えています。**たとえばコーチとクライアント、社外メンターとメンタリング希望者をマッチングするプラットフォームを作っていけたらいいな、と。**『emochan』がマッチングプラットフォームと対話ツールを合わせ持つサービスになれるよう、成長させていきたいですね。**

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『emochan』のほかに、今後開発予定のツールはありますか？

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**先日、個人向けの感情ジャーナリングツール「[journalie](https://journalie.app/)」をローンチしました。その日の出来事や感じた事柄などを音声で吹き込むと、AIの力でまとまった日記に変換するツールです。**しかも、ただ日記を生成するだけでなく、感情軸でAIが分析する機能を備えていて、たとえば「今日は“ワクワク”が●％を占めていて、こんなエピソードがありました」といった画像が表示されます。SNSなどでもシェアしやすいしかけを盛り込んでいるため、気軽に自分自身の感情をアウトプットするツールとして使ってもらえたら嬉しいですね。

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ただ、自分1人で内省を重ねていると、ときに行き詰まることもあるかと思います。そのような際に未来の『emochan』が提供するマッチングプラットフォームでコーチを探してセッションを受けることで、前を向いて進んでいくきっかけを得ることができるかもしれません。そういう意味で、『emochan』とジャーナリングツールが良い循環を生み出せるような世界観を作れれば面白いなと感じます。

~~2024年1月にローンチされたジャーナリングツール「journalie」（英語版のみ）~~

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今後、KOUとしてどのような世界を目指していきたいと考えていますか？

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人が自律して生きることを、支援しつづけられる組織でありたいと思っています。僕はこれまで「場」に関するプラットフォームをたくさん作ってきましたが、その理由は、「場」には人生を肯定する力があると考えているからです。自分自身の人生に対して、自律的に生きる状態を、場の力で生み出していくこと。そのために、**『emochan』やジャーナリングツールなどを通して対話や内省を促し、一人ひとりにとって大切な「場」を作るための後押しができたらいいですね。**

中村さん

『emochan』開発に至った背景とは

「感情」を起点にした『emochan』はどんなツール？その特徴とは

『emochan』の今後の展開について

目指すは「対話」と「内省」の場づくり。AIを用いた1on1サポートツール『emochan』開発の裏側

世田谷区の職員チームにより、2024年1月に開発された生成AIによるチャットボット「Hideki」。区職員が通常業務を兼務しながら、わずか3ヶ月という短期間で全ての工程を完了させています。外部に作業を委託することなく、どのように自らの手で開発を進めていったのでしょうか。

本プロジェクトで直面した課題や運用開始後の成果について、世田谷区 DX推進担当課の井上翔さんに詳しく伺いました。記事の後半では、区職員に好評のチャットボットキャラクター「Hideki」が誕生した背景についても紹介しています。

## 生成AIサービスを内製で開発した理由

~~ 世田谷区のDX推進のコンセプト「Re・Design SETAGAYA」 ~~

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行政機関における生成AIサービスの開発は、かなり先進的な取り組みだと感じています。まず、本プロジェクトがスタートした背景について教えてください。

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世田谷区は今までにも、ICTツールの導入、窓口業務のキャッシュレス化、手続きのオンライン化など、さまざまな業務DXの取り組みを進めてきました。その中で本プロジェクトは、職員が生成AIを利用するだけではなく、区内外の問合せ対応に必要な区職員の負担をチャットボットで軽減する目的でスタートしました。

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普段の業務においてどのような課題があったのですか？

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電話による問い合わせの多さがあげられます。電話はコミュニケーション手段の一つとして重要ですが、必要な人、必要な場面に絞っていくことが大切です。コールがあればどのような状態であっても出なければならないので、集中力が低下して業務効率がどうしても落ちてしまいます。

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電話による問合せが多いのはなぜですか。

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区役所は業務の範囲が広いため、**区公式ホームページのページ数がとても多く、求めている情報にたどり着きにくいことがあり、結果として電話での問い合わせを選択することがあるのではないかと思います。関係する情報も多いので、生成AIによるチャットボットで問合せ対応の業務が効率化できないだろうかと考えていました。**

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当初は区民も使えるサービスを目指していたんですね。

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ええ、ですが取組みを通して、生成AIを利用したとしても、精度の高さを求めるのであれば、しっかりとした問合せ対応用のデータが必要であることが分かり、区民向けに信頼度の高いものを、職員の負荷を少なく提供することは難しいのではないかとの結論に至り、まずは区民向けではなく職員向けのもので、技術的な理解も含めて進めるべきだと考えました。

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実際の開発にあたっては、非エンジニアの職員チームで取り組んでいますが、なぜ外部委託せず内製で開発を進めていったのですか？

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生成AI（ChatGPT）が話題になり始めた時から、生成AIの活用が業務効率化につながることが部署内で話題になっていました。ただ同時に、生成AI（ChatGPT）を組織のなかでそのまま利用するのは、ハードルが高いと感じていました。公共性の高い情報を扱うため、安全なアクセスを可能にする環境構築が必要だからです。

~~ 2024年にリニューアルした世田谷区庁舎の1期棟 ~~

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また、世田谷区には正規職員と会計年度任用職員を合わせて、1万人以上の方が勤務しています。それらの職員全員に、安全なアクセス環境やアカウントを用意して、利用の管理を行う場合、SaaSの利用では莫大な予算が必要になるため、導入が難しいという判断にいたりました。ただ、そうした中で**Microsoftのクラウドサービス『Microsoft Azure』上で提供しているサービスを組み合わせれば、世田谷区職員のみが利用できる閉域構成ネットワーク環境でも、生成AI（ChatGPT）を活用できることがわかったのです。**

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内製で開発を進めるにあたって不安などはありましたか。

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やはりある程度の専門性が求められるので、スキル面で不安はありました。本プロジェクトに参加した4名の職員のうち、主に手を動かして開発を進めていったDX推進担当部の職員は在籍年数が2年未満で職種も事務職です。そのため開発に関する知識やスキルは本プロジェクトがスタートしてから学んでいきました。

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普段の業務もある中で、どのようにスキルを習得していったのですか。

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世田谷区のDX人材育成チームとも連携して、外部の学習サービスを利用しながら『Microsoft Azure』とプログラミングのことを学んでいきました。担当者は情報システムについての興味が旺盛だったので、自身のスキル向上に対してとてもポジティブに捉えていたようです。普段の業務について他の職員が少しずつ引き取って調整しながら、本プロジェクトに注力できるような環境を整えていました。

## 閉域のネットワーク環境で作業が難航

~~ テスト中の内部文章を参照したQAチャットボットの概念図 ~~

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本プロジェクトの開発期間について教えてください。

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最初の1〜2か月は情報システム部門のコンサルティングを行っているクラウドネイティブ社のサポートも受けながら、開発全体の設計や開発環境の確認作業を進めていきました。実際に手を動かしたのは、その後の3か月間です。さまざまな疑問や課題をクラウドネイティブ社やMicrosoft社に応えてもらいながら、職員たちの手で構築・開発しています。

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開発を進める上で苦労したのはどんなことですか。

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試行錯誤の連続ではありましたが、最も難航したのはセキュリティの問題です。**私たち行政機関が仕事を行う環境は、インターネットから隔離したセキュリティレベルの高い環境で行われています。その状態を維持しながら、生成AIを活用できるネットワーク環境を構築することは、非常に時間のかかる作業でした。**特殊な環境なので、ファイアウォールやIP制限において想定していないようなエラーが発生することもあり、たびたび作業が中断していました。その中でクラウドネイティブ社から、設定の変更やプログラミングについてのアドバイスをいただけたのは非常に心強かったです。

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トラブルが発生しながらも、3か月間という短い期間で開発できた理由について教えてください。 

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中断している箇所がありつつも、その間に他の作業を進めるなど柔軟に取り組めたことがまずあげられると思います。行き詰まったときにすぐ振り返りができる状態で資料などを残してくれた事業者の支援体制も非常に助かりました。また、**今回使用した『Azure Logic Apps』はローコードで開発可能なので導入のハードルが低く、スキル習得にあたって時間がそこまでかからなかったことも大きな要因です。**

## 「Hideki」のキャラクターのモデルは？

~~ チャットボットの「Hideki」の画像：生成AIによって出力されたものを利用 ~~

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チャットボットのキャラクター「Hideki」はどのように生まれたんですか？

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プロトタイプとしていくつかキャラクターを設定して試した中で、最もストレスなく使ってもらえそうなものを選択しています。やはり無機質に情報を答えるよりは、使っていて思わず楽しくなるようなキャラクターがいいだろうということで、親しみを感じられる性格になりました。

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「Hideki」という名前はどこから？

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システム的な名前よりも人の名前の方が愛着が湧くので、初期段階には部署内の職員の名前を仮でつけていました。開発を進めるうちに、「Hideki」という名前にどんどん愛着が湧いていきまして（笑）。その結果「Hideki」をそのまま採用することに。**ただ、キャラクターの見た目や性格は完全にイメージなので、名前の由来となった職員とは全く違います。**

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そうなんですね。「自分を若いと思っている」「絵文字使いがち」 などの具体的な特徴が親しみやすいと感じました。

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なるべく気軽に話しかけてもらいたいので、「こういう人いるよね」と思ってもらえる特徴を設定しています。実際の会話は世田谷区職員が利用するMicrosoft Teamsで実施できますが、「Hideki」は本当に絵文字をよく使っていますね（笑）。

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本当ですね（笑）。「Hideki」を区役所内でお披露目したときの反応はいかがでしたか？

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最初にテキストだけで周知したときには、興味のある特定の人だけが反応していました。しかし、その後でキャラクター設定や「Hideki」の画像も併せて周知したところ、多くの区職員が興味を持って使い始めました。生成AIの効果的な使い方を自ら実践してくれた職員もいたので、そういった好事例も紹介しながら、「Hideki」の効果的な活用について周知や啓発を行っています。

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多くの人に「Hideki」が活用されているんですね。

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ええ、1日あたり約300回の利用が報告されています。その一方で、**生成AIを上手く活用できない職員もいるようです。そのやり取りを確認してみると、指示文（プロンプト）が短いという共通点が見つかりました。**生成AIは、インターネット検索のように短い言葉で指示を出すだけでは、意図した回答を出してくれません。条件付けや指示内容を明確にするなどのコツがあるので、それらを紹介した参考資料も配布することで、より効果的に「Hideki」を使える環境作りに取り組んでいこうと思います。

## 7割以上の区職員が生産性の向上を実感

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AIチャットボットの運用で、どのような成果が出ましたか？

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 チャットボットを実際に利用した区職員を対象にしたアンケート結果を見てみると、**生産性の向上を実感した区職員が73%もいることがわかります。また、通常業務では1日平均約34分の削減に成功し、アイデアや企画の素案作成については１回の処理につき平均約77分削減したという結果が得られています。**

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具体的な使用シーンについても教えてください。

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最も多いのは施策に関するアイデア出しですが、WordやExcelのツールの使い方などを知りたいときに活用している方も多いようです。また、日々の業務においてゼロから文書を作成するのはかなりの労力がかかるので、素案となるテキストを「Hideki」が考えてくれるのは非常に助かる、という声をいただいています。

~~ 【⽂書の作成での活用】⽣成AIを使⽤する際、どのような場⾯で役⽴ちましたか？ ~~

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文書作成での活用についてはいかがですか？

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文言の言い換えや文章校正の業務で、頻繁に使っていただいています。文章を要約したいときにも便利だという声も多いですね。

~~ 【その他の活⽤】⽂章⽣成AIを使⽤する際、どのような場⾯で役⽴ちましたか？ ~~

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今後の機能実装については、どんな要望が寄せられていますか？

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内部文書を学習したボット機能、長い議事録の要約機能などのニーズが高いです。また、**やさしい日本語チャットボットがほしいという要望も。**最近では画像を活用した情報発信が増えているので、画像生成に関する要望も多く寄せられています。

~~ 今後、実装されたら使⽤したいものはなんですか？ ~~

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また、本プロジェクトをプレスリリースで公開した後には、SNSなどでポジティブな意見や感想をたくさんいただきました。「Hideki」には否定的な声がほとんどなく、賞賛の声が多かったので励みになりましたね。

## 世田谷区役所のAIはどのように進化していくのか

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「Hideki」とは別に、職員向けのICTヘルプデスクの問合せ対応チャットボットをテスト運用しているそうですね。そちらのチャットボットにはどんな機能が実装されていますか？

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質問に答えて終わりではなく、特定の担当者にフォローを依頼するような機能も実装しています。質問して分からなかったときや、チャットボットがうまく回答できなかったときに、再度オペレーターに問合せをする手間がなくなります。また、精度を高めるためには学習データの充実が必要ですが、問合せ内容の記録や蓄積も、職員が直接データを見られるようにできていますので、機能改善を進めていきます。

#### balloon kishi left
さらなる進化が楽しみです。今後の生成AI関連の取り組みについても教えてください。

#### balloon inoue right
区民が気軽に使えて、区に関することを何でも聞けるチャットボットについては、引き続き研究を続けていきます。生成AIはいろいろなサービスの中に組み込まれ始めているので、常にアンテナを張って効果的なものを探していけたらと思います。また、区役所全体のDXを推進するために、手続きのオンライン化推進や、自治体システムの標準化、さらには情報化基盤の整備など、それぞれの取組みを着実に進めていきたいと考えています。

大学卒業後、構成作家・フリーランスライターとして、幅広いメディア媒体に携わる。現在は採用関連のインタビュー記事や新卒採用パンフレットの制作に注力しながら、SaaS企業のマーケティングにも携わっている。いま一番関心があるのは、キャンプ場でワーケーションできるのかどうか。

岸 裕介

井上さん

世田谷区の非エンジニア職員チームが、3か月で生成AIサービスを開発できた理由

Microsoft Teamsで生成AIと対話できるチャットボットを開発するまでの流れ

親しみやすいチャットボットのキャラクター「Hideki」はどのように生まれたのか

世田谷区役所の非エンジニア職員がChatGPTで開発したAIチャットボット「Hideki（ヒデキ）」とは？

家計簿アプリや金融系プラットフォームを提供しているマネーフォワード社は、2021年にCTOの中出匠哉氏が「エンジニア組織の英語化」を掲げています。

グループ全社員約2,000名のうち約4割を占めるエンジニアのうち、4割以上がNon-Japanese（外国籍）メンバーで構成され、その出身国は30か国を超えます（2024年1月現在）。

エンジニア組織がなぜ英語化を目指しているのか、また英語化にあたっての課題や工夫点とは？株式会社マネーフォワード CTO室 副部長で、エンジニア組織のモデルチームとして英語化にいち早く取り組んできた伊東 嗣音氏にお話を伺いました。

株式会社マネーフォワード CTO室 副室長

SIerとしてキャリアをスタートさせ、前職では現在のマネーフォワードCTO中出氏とともに、シンプレクス株式会社で10年以上開発リードとして様々な案件に携わるほか、若手育成などにも携わる。

その後2021年にマネーフォワードに入社。CTO室にて、マイクロサービスや基盤アプリケーションの開発を行うチームのエンジニアリングマネージャーとしてチームを率いる。またエンジニア組織英語化のモデルチームとして英語化にもいち早く取り組む。

## 世界中の優秀なエンジニアを採用するため、英語化を決断

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マネーフォワードではなぜ、エンジニア組織の英語化が始まったのでしょうか？

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**エンジニア人材が不足している中で、世界中の優秀なエンジニアを採用したい**というのが動機として大きかったように思います。「日本語が喋れない」という理由で優秀な海外エンジニアの採用を諦めなくてはいけないのは、残念に思っていました。

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また、現在のマネーフォワードは日本国内向けのプロダクトしかありませんが、**エンジニア組織が英語化することで、将来的にグローバルのマーケットにプロダクトを出していく布石にもなります。**こういった可能性も考慮して、英語化の取り組みはとても前向きな活動だと捉えました。

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2024年11月末までに公用語の英語化を目指しているとのことですが、英語化の基準はどういったレベルで設定されているのでしょうか。

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業務が英語メインで行われている状態の部署・チームであることが、最終的に目指すところです。業務とは、開発の業務や面談・会議などのコミュニケーション、チャットなどのテキストコミュニケーションを想定しています。

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2024年1月現在の進捗はいかがですか？

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当初の予定よりも順調に進んでいます。英語化の完了した部署は現在、チーム内でのコミュニケーションやドキュメンテーションは英語で行っています。一方で、セールスやカスタマーサービスなど、エンジニア以外の組織は英語化対象ではないため、そういった部署とのコミュニケーションは基本的に日本語で行なっています。

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エンジニア組織内でも日本人同士で日本人しかいない中でのコミュニケーションは日本語です。ただ、議論をした結果の決定事項やその理由は、必ず英語のドキュメントで残して共有するようにしています。

~~グローバル採用ページでは外国人の採用候補者向けの情報を掲載~~

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個人の英語力としてはどの程度のレベルを目指したのでしょうか？

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目標は随時アップデートを重ねているのですが、最初に設定した目標は、読み書きができるという観点でTOEIC700点、英語でMTGができるという観点でPROGOS（プロゴス）B1（※1）以上です。マネージャーはメンバーをマネジメントするにあたって、単に会話ができるだけでなく、細かいニュアンスを汲み取ったり正しい表現だったりを使う必要があるため、一つ上のランクのPROGOSのB1 High以上を指標にしました。

~~※1 PROGOS……実践的なビジネスシーンを踏まえた英語スピーキングテスト。B1のランクは、英語で仕事ができるスピーキング力を持ち、自律した言語所有者（中級者）。~~

## 短文で要点を伝える「グロービッシュ」を採用

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エンジニア組織英語化に向け、2021年秋から2024年11月末まで、どんなステップを踏まれていますか？

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全員で一気に英語化を進めると混乱が大きく非効率ですから、段階を追うことになりました。1年目は私が所属するCTO室をはじめとする**2〜3チームが先行して英語化を実施しています。そして、それらのチームでのGoodプラクティス・Badプラクティスなどのノウハウを活かして、英語化の範囲を順次拡大。**2年目の対象チームは予定よりも前倒しで範囲を拡大できているので、非常に順調に英語化を進められました。

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CTO室が先行的に始めるにあたり、意識されたことを教えてください。

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TOEICやPROGOSの基準を設けてはいたのですが、**コミュニケーションの本質は自分の思っていることや考えていることを、正しく相手に伝えること**だと思います。ですから、難しい英語の表現や、ネイティブの発音を必ずしも目指さなくても良いということは最初に認識をそろえました。**「グロービッシュ」と呼ばれる、簡単な単語を使った、短文でのコミュニケーション**を使うことを大前提にしています。

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なるほど。CTO室がモデルチームとして選ばれた理由はありますか？

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CTO直轄の部署で、全社横断の技術的なサポートや共通サービスを提供しているチームだったからです。日本語を絶対的に使用しなければいけない各プロダクトのチームより英語化がしやすかったのが大きな理由です。

#### balloon kishi left
CTO室の英語化に向けて、どのようなスケジュール感で進めていったのですか？

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まず翌年のグローバル採用で入社する新卒の人材について、日本語が話せないNon-Japanese（外国籍）のメンバーが各チームに必ず1名入ることが決定していました。

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