1. 【現状分析と共感】なぜM365 Copilot導入でDX担当者は「板挟み」になり孤立するのか？1-1. 経営層の「攻め」と情シスの「守り」：終わらない綱引きの正体を可視化する

毎日、本当にお疲れ様です。
経営企画部のDX推進室マネージャーとして、会社の未来を背負って奔走されているあなたの姿、私にはよく見えますよ。
「とにかく早く導入して成果を出せ」と急かす経営層。
そして、「リスクがゼロになるまで動くな」と頑なな態度を崩さない情シス部門。

まさに板挟み、ですね。
会議室では冷静に振舞っていても、デスクに戻ってからは「どうして分かってくれないんだ」と、悔しさで胸が詰まるような思いをしているのではないでしょうか？

まず、ここでお伝えしたい一番大切なことがあります。
今のその苦しい状況は、決してあなたの交渉力が足りないからでも、あなたの技術知識が不足しているからでもありません。
これは、企業という組織が構造的に抱えている「必然的な対立」なのです。

TOC（制約理論）の視点で見ると、この綱引きの正体がはっきりと見えてきます。
少し高い視座から、この「終わらない綱引き」のメカニズムを解き明かしてみましょう。

経営層の正義：「攻め」の論理

まず、経営層が見ている景色を想像してください。
彼らのミッションは「企業の存続と成長」であり、そのための指標は「ROI（投資対効果）」や「競争優位性」です。
彼らにとって、世の中でこれだけ生成AIが話題になっている今、自社だけが取り残されることは「最大のリスク」なのです。
だからこそ、「スピード感」を求めます。
「他社はもうやっているぞ」「この投資でどれだけ生産性が上がるんだ？」という言葉は、彼らなりの危機感の表れなんですね。
彼らは**「機会損失」**を恐れています。

情シスの正義：「守り」の論理

一方で、情シス部門（IT部門）のミッションは何でしょうか？
彼らの最優先事項は「システムの安定稼働」と「セキュリティリスクの排除」です。
彼らにとっての評価は、「何も起きないこと（平穏無事）」で最大化されます。
逆に、一度でも情報漏洩事故を起こせば、それは彼らにとって致命的な失敗であり、会社の信用を失墜させる行為です。
「SharePointの権限設定がカオスな状態で導入なんて狂気の沙汰だ」「DLP（情報漏洩対策）の設定が完璧になるまで許可できない」という彼らの言葉。
これは嫌がらせではなく、彼らなりの職業倫理に基づいた正義なのです。
彼らは**「実害損失」**を恐れています。

構造的な対立：アクセルとブレーキ

つまり、今の状況は以下のような構造になっています。

経営層（アクセル）： 全体最適（利益・成長）を目指すが、現場の技術的制約（ボトルネック）を軽視しがち。
情シス（ブレーキ）： 部分最適（セキュリティ・安定）を徹底するが、ビジネスの速度（スループット）を犠牲にしがち。
あなた（DX推進）： この両者の間に立ち、エネルギーの伝達役になろうとして、摩擦熱で燃え尽きそうになっている。

この図式において、あなたが「情シスを説得しよう（論破しよう）」と躍起になるのは、実は得策ではありません。
なぜなら、情シスにとって「リスクを許容すること」は、彼らの存在意義（守り）を否定することに等しいからです。
あなたが熱意を持って「利便性」を語れば語るほど、彼らは防衛本能を働かせ、より強固な「ゼロリスクの壁」を築こうとするでしょう。

「AI戦略ナビゲーター」としての視座転換

では、どうすればいいのでしょうか？
ここで必要なのが、単なる調整役から「AI戦略ナビゲーター」への意識の転換です。
あなたは、この綱引きの「綱」になってはいけません。
綱引きを俯瞰し、交通整理をする「審判」や「ナビゲーター」の立ち位置にシフトするのです。

焦る必要はありません。
「経営層も正しい、情シスも正しい。ただ、見ているゴールと時間軸が違うだけだ」
まずはそう認めることから始めましょう。
相手を「敵」ではなく、「異なるミッションを持ったパートナー」として再定義するのです。

この構造さえ理解できれば、感情的にすり減ることはなくなります。
情シスが専門用語でリスクを並べ立ててきても、「ああ、彼らは彼らの仕事（守り）を全うしようとしているんだな」と冷静に受け止められるようになります。

その冷静さを取り戻した今こそ、次のステップへ進む準備が整いました。
情シスの「守り」を尊重しつつ、経営層の「攻め」を実現するための、具体的な武器を手に入れに行きましょう。
技術的な議論で劣等感を感じる必要はもうありません。
なぜなら、あなたには最強の味方、「生成AI」そのものがついているのですから。

1-2. 「技術的な議論で勝てない」劣等感からの脱却：DX担当者が持つべき真の武器とは

対立の構造が頭で理解できても、現場の会議室に戻れば、やはり胃が痛くなる瞬間があるかもしれませんね。

情シスの担当者が、モニターに映し出された複雑な構成図を指しながら、早口でまくし立てるシーンを想像してみてください。
「Microsoft Graph APIのアクセス権限範囲が広すぎると、テナント全体に影響が及びます。」
「DLP（データ損失防止）のポリシー設定と競合する恐れがあるため、条件付きアクセス制御の見直しが必須です。」
「感度ラベルの自動適用が及ばない範囲でのデータ流出リスクを、どうヘッジするつもりですか？」

……正直、何を言っているのか半分も分からない。
そんな経験はありませんか？

もしあなたが、その瞬間に「ああ、自分は技術を知らないからダメなんだ」と下を向き、劣等感を抱いているとしたら。
今すぐその考えを捨ててください。
はっきり申し上げます。
あなたが情シスと同じレベルで、セキュリティ用語やネットワーク構成を理解する必要は全くありません。

なぜなら、あなたは「エンジニア」ではなく、「ビジネスの変革者」だからです。

同じ土俵で戦おうとしていませんか？

多くの誠実なDX担当者が陥りがちな罠があります。
それは、情シスを説得するために「技術的な正しさ」で対抗しようとしてしまうことです。

しかし、それは彼らの得意な土俵（ホームグラウンド）で相撲を取るようなもの。
餅は餅屋、セキュリティの詳細は情シスのプロに任せておけば良いのです。
あなたが技術的な詳細に深入りしようとすればするほど、彼らは「素人が口を出すな」と警戒心を強め、議論はさらに細かい箱庭（部分最適）の中へと入り込んでしまいます。

では、技術知識を持たないあなたが持つべき「真の武器」とは何でしょうか？

あなたの武器は「全体最適」の視点

それは、ビジネス価値とリスクのバランスを見る「全体最適（Global Optimum）」の視座です。

情シスは職業柄、どうしても視点が「ミクロ（技術・詳細・リスク）」に集中します。
「いかにシステムを落とさないか」「いかに穴を塞ぐか」という部分最適の視点です。

対して、あなたの視点は「マクロ（ビジネス・全体・成果）」にあるはずです。
「このリスクを許容してでも得るべきリターンは何か？」
「セキュリティを100点にするために1年かけることと、80点で明日から走り出すこと、どちらが会社の未来に貢献するか？」

この「天秤」を扱えるのは、経営層の意思（ROI）と現場の現実（業務効率）の両方を知るあなたしかいません。
これこそが、DX推進担当の最大の強みであり、情シス担当者が持ち合わせていない武器なのです。

「分からない」は恥ではない

これからは、会議で聞き慣れない専門用語が出てきても、萎縮する必要はありません。
むしろ、堂々とこう切り返してください。

「その技術的な懸念（Graph APIやDLPの設定など）が、具体的にビジネスにおいてどのような『実害』として現れる可能性がありますか？」
「そのリスクが発生する確率はどの程度で、万が一発生した際の影響範囲は経営にどのようなインパクトを与えますか？」

技術の話を、ビジネスの話に引き戻すのです。
「詳細な設定方法は分かりませんが、私たちが達成したいビジネスのゴールはこれです。そのために、許容できるリスクとできないリスクを一緒に整理させてください」
そう宣言することこそが、AI戦略ナビゲーターとしての役割です。

あなたがエンジニアになる必要はありません。
あなたは、技術とビジネスの間の「通訳」であり、プロジェクト全体をゴールへ導く「操舵手」であれば良いのです。

とはいえ、相手の言葉が全くの外国語に聞こえてしまっては、通訳も難しいですよね？
そこで次の章からは、あなたの頼れる相棒「生成AI」を使って、この言葉の壁を軽々と飛び越える具体的な「知識武装」の方法をお伝えします。

もう、一人で勉強して夜遅くまで検索する必要はありませんよ。
最強の技術参謀を、あなたのポケットに入れる準備を始めましょう。

2. 【知識武装】生成AIを「最強の技術参謀」にして専門用語の壁を突破する2-1. 「DLP？Graph API？」難解なセキュリティ用語を生成AIに“情シス翻訳”させよう

さあ、いよいよ実践的なテクニックの話に入りましょう。
前章で、「技術的な議論で勝とうとしなくていい」とお伝えしましたね。
とはいえ、相手が何を言っているのか全く理解できない状態では、建設的な対話（交渉）の土俵に上がることすらできません。

ここで登場するのが、あなたの最強の味方、ChatGPTやCopilotなどの生成AIです。

多くの人が生成AIを「文章を書くツール」だと思っていますが、DX推進担当のあなたにとって、その真価は「高度な通訳・翻訳機」としての機能にあります。
それも、単なる英語翻訳ではありません。
「情シスの専門用語」を「ビジネスの言葉」に翻訳させるのです。

情シスから届いたメールや、会議での発言メモに、こんな言葉が並んでいたとしましょう。
「テナントレベルでの設定変更が必要です。」
「Graph APIのアクセス権限が広範に及ぶため、セキュリティリスクが高いと判断しました。」
「DLPポリシーとの整合性が取れていないため、現状では導入を承認できません。」

これを見た瞬間、「うっ……」と思考停止してしまうのがこれまでのパターンだったかもしれません。
でも、これからは違います。
この難解な文章をそのままコピーして、生成AIという参謀に投げ込めばいいのです。

ただし、普通に「DLPって何？」と聞いてはいけません。
それではWikipediaのような一般的な解説が返ってくるだけで、「で、結局どうすればいいの？」という悩みは解決しないからです。

AI戦略ナビゲーターとして、私が現場で実際に活用している**「情シス翻訳プロンプト」**をあなたに伝授します。
これは、技術用語をあなたの武器（ビジネス視点）に変換するための特別な命令書です。

ぜひ、PCのメモ帳や辞書登録に保存して、いつでも使えるようにしておいてくださいね。

【実践】情シス翻訳プロンプト

以下のプロンプト（命令文）をコピーし、ChatGPTなどに入力してください。
{情シスの発言} の部分に、メールの文面や会議での発言を貼り付けます。

# あなたの役割
あなたは、大手企業の優秀なCTO（最高技術責任者）であり、
同時にビジネスの収益構造も深く理解している「経営参謀」です。
非エンジニアであるDX推進担当マネージャー（私）の相談役として振る舞ってください。

# 依頼内容
情シス部門から送られてきた以下の{情シスの発言}について、
私が理解し、適切に判断・交渉できるように解説してください。

# 制約条件
- 専門用語（IT用語）は使わず、中学生でも分かるような平易な言葉や、
ビジネスの例え話に変換してください。
- 技術的な仕組みの解説よりも、
「それがビジネスや業務にどのような影響（メリット・デメリット）を与えるのか」に
焦点を当ててください。
- 情シスが「何を恐れてそう言っているのか（リスクの正体）」を
推測して言語化してください。
- 私がDX推進担当として、次に情シスへ確認すべき「具体的な質問事項」を
3つ提案してください。

# 情シスの発言
"""
{ここに情シスのメールや発言内容を貼り付けてください}
（例：M365 Copilotの導入にあたり、Graph APIのアクセス権限がユーザーコンテキストで動作するため、SharePointの権限設定が不十分な現状では、意図せぬ情報漏洩リスク（オーバーシェアリング）をDLPで制御しきれない懸念があります。）
"""

このプロンプトのポイントは、単なる用語解説ではなく、**「情シスが何を恐れているのか（インサイト）」と「私たちが次に何を確認すべきか（アクション）」**を出力させる点にあります。

実際にこのプロンプトを使うと、AIは以下のようなニュアンスで回答を返してくれます。

AIからの回答イメージ（要約）：
1. わかりやすく言うと？
「社員全員に『社内のあらゆる書類置き場の合鍵』を渡してしまうような状態を心配しています。もし誰かが『給与一覧を見せて』とAIに頼んだ時、本来見るべきでない人なのに、鍵が開いてしまってAIが見せてしまう事故を恐れています。」

2. ビジネスへの影響は？
「これを防ぐために厳しく制限しすぎると、AIが社内規定などの『本来見てほしい資料』まで見れなくなり、『何も答えられないAI』になってしまう可能性があります。」

3. 情シスへの確認質問案

「全データではなく、まずは『人事』や『経営企画』以外の、リスクの低い一般公開ドキュメントだけに範囲を絞ってテストすることは技術的に可能ですか？」

いかがでしょうか？
「Graph API」や「DLP」という単語の意味そのものよりも、「合鍵の問題なんだな」「範囲を絞れば交渉できそうだな」という**「構造」**が見えてきませんか？

これが分かれば、もう怖くありません。
あなたは自信を持って、「なるほど、合鍵の問題ですね。では、まずは合鍵で開けられる部屋を限定しませんか？」と、ビジネスライクな提案ができるようになります。

技術用語は、相手を煙に巻くための道具ではありません。
正しく翻訳すれば、共通のゴールに向かうための地図になるのです。

この「情シス翻訳プロンプト」を使って、まずは相手の言葉を100%理解することから始めましょう。
相手の不安の正体がわかれば、次に行うべき「反論」や「対案」の精度も劇的に向上しますよ。

2-2. 「リスクがあるからダメ」への切り返し：AIと一緒に作る論理的な反論と対案

会議の場で「セキュリティリスクが高いので承認できません」とピシャリと言われ、言葉に詰まってしまった……。
そのまま引き下がり、自席に戻ってから「あの時、こう言えばよかった！」と一人反省会をする。
そんな悔しい夜を過ごすのは、もう終わりにしましょう。

相手の言葉の意味が理解できたなら、次は建設的な「切り返し」のターンです。

ここで重要なマインドセットをお伝えします。
私たちが目指すのは、情シスを「論破」することではありません。
論破して相手を負かしてしまうと、今後の協力関係にヒビが入りますし、彼らは余計に頑なになります。

目指すべきは、**「相手の懸念（リスク）を認めつつ、ビジネス価値を実現できる『第三の案』を提示すること」**です。
いわゆる「Win-Win」の着地点ですね。

しかし、セキュリティの専門知識がない中で、咄嗟に代替案を思いつくのは至難の業です。
そこで再び、頼れる参謀・生成AIの出番です。
今度はAIに、タフな交渉を乗り切るための「ロジック」と「対案」を作ってもらいましょう。

「No」を「Yes, but…」に変える交渉術

情シスが「No」と言う時、それは多くの場合「（現状の条件のまま、リスク対策なしで導入することに対して）No」と言っています。
つまり、「条件」さえ変えれば「Yes」に変わる余地があるのです。

この条件変更のアイデア出しこそ、生成AIが最も得意とする領域です。
「ゼロリスク」を求める情シスに対し、「リスクをコントロール可能な範囲に収める案」をAIと一緒に作り上げましょう。

以下に、私が実際のプロジェクト支援で活用している**「建設的対案生成プロンプト」**をご紹介します。
これを会議の準備に使えば、あなたは「ただ要望を押し付ける人」から、「リスクを考慮した現実的なプランナー」へと評価が変わるはずです。

【実践】建設的対案生成プロンプト

以下のプロンプトをコピーし、ChatGPTなどに入力してください。
前節の「情シス翻訳」で明らかになった「懸念点」を踏まえて使用すると、より効果的です。

# あなたの役割
あなたは、企業のリスクマネジメントとDX推進の両立に長けた
プロフェッショナルなコンサルタントです。
セキュリティを最優先する情シス部門と、
導入を進めたいDX推進部門（私）の間の調整役としてアドバイスをください。

# 状況
私はM365 Copilotの導入を提案しましたが、
情シス部門から以下の{拒絶理由・懸念}を提示され、導入に難色を示されています。

# 情シスからの拒絶理由・懸念
"""
{ここに情シスから言われた懸念点やNG理由を入力してください}
（例：全社的なアクセス権限の棚卸しが完了していない状態でCopilotを導入すると、
本来閲覧権限のない秘匿情報が検索結果に出てしまうリスクがあるため、現状では導入を許可できない。）
"""

# 依頼内容
情シスの懸念（セキュリティリスク）を十分に尊重しつつ、
プロジェクトを完全に停止させずに前に進めるための「建設的な妥協案・代替案」を
3つ提案してください。

# 出力条件
以下の構成で出力してください。
1. **情シスへの共感（Yes）**: まず相手の懸念が正当であることを認め、
安心感を与えるための受け答えのフレーズ。
2. **具体的な代替案（But / And）**: リスクを最小化しながらスモールスタートするための、
技術的・運用的な工夫（例：対象範囲の限定、サンドボックス環境、特定のデータのみ参照など）。
3. **説得ロジック**: その代替案がなぜ
「情シスにとってもメリットがある（あるいはリスクが低い）のか」を説明する論理。

# ターゲットペルソナ（情シス担当者）の特徴
- 「ゼロリスク」を好む慎重派
- 失敗や事故を極端に恐れている
- 漠然とした精神論よりも、具体的な制御方法や事例を好む

AIが出力する「落とし所」のイメージ

このプロンプトを実行すると、AIは以下のような具体的な「落とし所」を提案してくれます。

提案1：対象者を限定したPoC（実証実験）

切り返しフレーズ: 「おっしゃる通り、全社一斉導入のリスクは高いですね。では、まずはアクセス権限が比較的整理されている『DX推進室』と『経営企画部』のメンバー20名だけに限定して導入するのはいかがでしょうか？」

ロジック: リスクの範囲を物理的に狭めることで、万が一の際の影響を最小化しつつ、運用ルールを確立するためのデータを集める期間とする。

提案2：検索対象データの隔離（SharePointサイトの限定）

切り返しフレーズ: 「権限棚卸しの工数が壁になっている点は理解しました。では、Copilotが参照するデータを全社ファイルサーバーではなく、今回新規に作成する『Copilot検証用SharePointサイト』内のファイルのみに制限することは技術的に可能でしょうか？」

ロジック: 既存のカオスなファイル環境には触れず、安全な「箱庭」の中だけでAIを動かすことで、情報漏洩リスクを根本から遮断する。

いかがでしょうか？
これなら、「とにかく入れてくれ」という押し問答ではなく、「これならどうですか？」という建設的な議論になりますよね。

デスクでのシミュレーションが自信を生む

このプロンプトを使っていくつかのパターンを用意しておけば、会議でどんな反論が来ても、
「想定内です。その場合は、こちらのB案でいかがでしょう？」
と、落ち着いてカードを切ることができます。

情シス担当者も、セキュリティリスクを考慮した具体的な対案を出されれば、頭ごなしに否定することは難しくなります。
むしろ、「お、このDX担当者はこっちの事情（セキュリティ）も分かっているな」と、信頼関係を築くきっかけになるかもしれません。

一人で悩み、悔しがる時間はもう終わりです。
AIという参謀と一緒に作戦を練り、次回の会議では「なるほど、それなら検討の余地があるな」と情シスに言わせてやりましょう。

さて、ロジックの準備は整いました。
しかし、M365 Copilot導入において、情シスが最も嫌がり、そしてDX担当者を絶望させる最大の壁がまだ残っています。
そう、「SharePointの権限整理（棚卸し）」という、終わりの見えない作業の山です。

次章では、この巨大な壁をTOC（制約理論）の視点でいかに突破するか、その具体的なアプローチに踏み込んでいきます。

3. 【障壁突破】最大の難関「SharePoint権限整理」と「ゼロリスク信仰」への処方箋3-1. 「完璧な棚卸し」は永遠に終わらない：パイロット運用へ導く「部分最適」からの脱出

M365 Copilot導入プロジェクトにおいて、多くのDX担当者が最も深く絶望する瞬間。
それは、情シス担当者から真顔でこう言われた時ではないでしょうか？

「SharePointやOneDriveのアクセス権限が、過去数十年分、ぐちゃぐちゃの状態です。
これを全て棚卸しして、適切な権限設定に修正し終わるまで、Copilotの導入は許可できません」

目の前が真っ暗になりますよね。
数千、数万、あるいはそれ以上のファイルサーバーの中身を、誰が、いつまでに、どうやって整理するのか？
その工数を試算しただけで、気が遠くなるような作業量です。
情シスの言うことはもっともです。
しかし、それを真に受けて「よし、まずは全社の権限整理プロジェクトを立ち上げよう！」と舵を切った瞬間、あなたのCopilot導入計画は事実上の「死」を迎えます。

なぜなら、「完璧な権限棚卸し」は、現実的には永遠に終わらないからです。

TOC（制約理論）の観点から見れば、これは「巨大すぎるバッチサイズ（処理単位）」の問題です。
全社という巨大な単位で「100%のクリーン状態」を目指そうとすれば、途中で必ず組織変更があり、人事異動があり、新たなファイルが生まれ、ゴールポストは永遠に後ろへと動いていきます。
「整理が終わってから導入」というのは、「定年退職してから世界一周旅行に行こう」という計画くらい、実現性が不確かなのです。

では、どうすればこの巨大な壁を突破できるのでしょうか？
答えはシンプルです。
「全社一斉導入」という幻想を捨て、「スモールスタート（局地戦）」に持ち込むのです。

本来、TOCでは「部分最適」を避けて「全体最適」を目指せと教えます。
しかし、このフェーズにおいてのみ、戦略的に「スコープを絞る（意図的な部分最適）」ことが、全体最適（導入成功）への唯一の近道となります。

情シスが恐れているのは「全社のどこかに潜んでいるかもしれない機密情報が、全社員に見えてしまうこと」です。
ならば、その「範囲」を物理的に狭めてしまえば、リスクはコントロール可能なサイズになります。

ここで、生成AIという参謀の力を借りて、「リスクを極小化したパイロット運用計画」を策定しましょう。
情シスが「No」と言えないくらい、安全で、かつ具体的で、小規模な提案書を作るのです。

以下に紹介するのは、情シスを説得するための**「スモールスタート提案作成プロンプト」**です。
これを活用して、巨大な岩を動かそうとするのではなく、まずは手元の小石を確実に動かすプランを練りましょう。

【実践】スモールスタート提案作成プロンプト

以下のプロンプトをコピーし、ChatGPTなどに入力してください。
{対象部署} や {扱うデータ} は、あなたの会社の状況に合わせて書き換えてください。

# あなたの役割
あなたは、セキュリティリスクを熟知した上で、
着実なDX推進を支援するプロジェクトマネージャーです。
「権限整理が終わらない」ことを理由に導入を拒む情シス部門に対し、
リスクを完全に封じ込めた「スモールスタート（実証実験）計画」を提案したいと考えています。

# 状況
- 全社的なSharePoint権限整理には膨大な時間がかかり、プロジェクトが頓挫しそうになっている。
- 情シスは「オーバーシェアリング（意図しない情報共有）」を最も恐れている。
- 私は、まずは特定の部署・特定のデータだけで実績を作りたい。

# 提案したいパイロット運用の条件（スモールスタート案）
- 対象部署: {DX推進室のメンバー5名のみ}
- 参照データ範囲: {今回新規作成する専用のSharePointサイト内のファイルのみ
（既存の全社ファイルサーバーは参照させない）}
- 期間: {1ヶ月間}
- ゴール: {セキュリティ運用ルールの策定と、業務効率化効果の測定}

# 依頼内容
上記の条件に基づき、情シス部門が「これならリスクがない」と
納得せざるを得ないような「パイロット運用提案書の骨子」を作成してください。
特に以下の点を強調してください。
1.
**「箱庭（サンドボックス）アプローチ」であること**: 
既存の汚れた権限環境には一切触れず、クリーンな隔離環境だけで実施するため、
過去の負債の影響を受けないこと。
2.
**リスクの局所化**: 
万が一事故が起きても、影響範囲は検証用サイト内に限定されること。
3.
**情シスへのメリット**: 
このパイロット運用を通じて、全社展開時に必要な「セキュリティガイドライン」を
実地検証で作れること（一緒にルールを作れること）。

# 出力フォーマット
情シス部長宛ての「提案メール」の形式で出力してください。

このプロンプトを実行すると、AIは情シスの懸念を先回りして解消する、非常にロジカルな提案文を書いてくれます。

AIからの出力イメージ（要約）：
「部長、全社の権限整理を待っていては、競合他社に遅れを取るばかりです。
そこで提案があります。
既存のファイルサーバーには一切接続しない『隔離された検証環境』を用意し、そこでDX推進室の5名だけでテスト運用をさせていただけませんか？
参照するのは、今回新規に作成し、権限を完璧に設定したフォルダ内のドキュメントのみです。
これなら、過去の権限設定不備による情報漏洩リスクは物理的に発生しません。
まずはこの『箱庭』の中で、御社（情シス）と一緒に安全な運用ルールを確立させてください。」

このロジックの肝は、「既存環境（過去の負債）」と「Copilot環境（未来の資産）」を切り離すことにあります。
「汚れた部屋を掃除してから招く」のではなく、「プレハブの綺麗な新部屋を建てて、そこだけで遊ぶ」という発想の転換です。

情シス担当者にとっても、これなら「既存システムのセキュリティ」を脅かされる心配がありません。
むしろ、「安全な導入手順を確立するための実験台」としてDX推進室を利用できるなら、悪い話ではないはずです。

「完璧」を目指して立ち止まるのではなく、
「不完全でも安全な小さな一歩」を踏み出す。
これこそが、TOCでいうところの「ボトルネック（権限整理）」を迂回し、スループット（導入成果）を出し始めるための最善手です。

さあ、この「箱庭作戦」で、まずは小さな、しかし確実な実績を作りに行きましょう。
実績さえできれば、それが次の交渉の最強のカードになりますから。

しかし、いざ導入が決まったとしても、まだ安心はできません。
情シスは「導入は認めるが、機能は極限まで制限する」という次なる手を打ってくる可能性があるからです。
Web検索も使えない、社外データも参照できない……そんな状態で、現場は満足するのでしょうか？

次章では、そんな「ガチガチの機能制限」の中でも、しっかりと成果を出し、現場の期待値をコントロールするための「期待値管理」の極意についてお話しします。

3-2. 対立解消図（クラウド）で探る妥協点：情シスも納得する「セキュリティと利便性」の落とし所

さて、前節では「スモールスタート（箱庭）」という戦術で、とりあえずの突破口を開く方法をお伝えしました。
しかし、パイロット運用が成功した後には、必ず「全社展開」という本丸の議論が待っています。

そこで再びぶつかるのが、「利便性」と「セキュリティ」のジレンマです。
DX推進担当のあなたは「機能をフルに使わせたい」
情シス担当者は「機能をガチガチに制限したい」

この水と油のような関係、いつまで平行線をたどり続けますか？
もしあなたが、「どちらかが折れるしかない」と考えているなら、それは少しもったいないかもしれません。

TOC（制約理論）には、こうしたジレンマを鮮やかに解きほぐすための思考ツールがあります。
それが「対立解消図（クラウド）」です。

これは、対立している「行動」の奥にある「要望（ニーズ）」に目を向け、双方の要望を満たす画期的な解決策（インジェクション）を見つけるためのフレームワークです。

今回は、この高度な思考プロセスを、生成AIを使って誰でも簡単に実践できる方法をご紹介します。
「妥協（Lose-Lose）」ではなく、双方が納得する「Win-Win」の落とし所を、AIと一緒に見つけに行きましょう。

対立の「構造」を可視化する

まず、今の状況をクラウドの形式で整理してみましょう。
クラウドは、以下の5つの箱で構成されます。

1. 【A】共通の目的： 企業の継続的な成長と繁栄
2. 【B】DX側の要望（Needs）： 業務効率と競争力を向上させたい
3. 【D】DX側の行動（Wants）： Copilotの機能をフル開放したい（制限なし）
4. 【C】情シス側の要望（Needs）： 情報資産と社会的信用を守りたい
5. 【D’】情シス側の行動（Wants）： Copilotの機能を厳格に制限したい（制限あり）

ここで重要なのは、対立しているのは「D」と「D’」という「行動」だけだという点です。
「B（効率向上）」と「C（資産保護）」という「要望」自体は、決して対立していません。
どちらも会社にとって必要なことです。

つまり、私たちが探すべき答えは、「DかD’か」の二択ではありません。
**「B（効率向上）を満たしつつ、かつC（資産保護）も満たすことができる、DでもD’でもない第三の方法」**なのです。

生成AIに対立解消図を解かせる

とはいえ、その「第三の方法」を人間がゼロから考えるのは大変ですよね。
そこで、この構造をそのまま生成AIに入力し、解決のアイデア出し（ブレインストーミング）を任せてしまいましょう。

以下に、TOCの思考プロセスをAIに再現させる**「対立解消クラウド・プロンプト」**を用意しました。
これを活用すれば、感情的な議論にならず、論理的な解決策を提示できるようになります。

【実践】対立解消クラウド・プロンプト

以下のプロンプトをコピーし、ChatGPTなどに入力してください。

# あなたの役割
あなたは、TOC（制約理論）に精通した問題解決のスペシャリストです。
対立する2つの部門（DX推進部門 vs 情シス部門）の間に入り、
双方が納得する「Win-Winの解決策（インジェクション）」を提案してください。

# 対立の構造（クラウド）
- **共通の目的（A）**: 
企業の継続的な成長とリスク管理の両立
- **DX側の要望（B）**: 
生成AIを活用して業務効率と競争力を劇的に向上させたい
- **DX側の主張（D）**: 
M365 Copilotの機能を最大限開放する（Web検索ON、全社データ参照ONなど）
- **情シス側の要望（C）**: 
情報漏洩事故を防ぎ、社会的信用と法的コンプライアンスを守りたい
- **情シス側の主張（D'）**: 
M365 Copilotの機能を厳格に制限・禁止する（Web検索OFF、参照範囲限定など）

# 依頼内容
上記の対立（D vs D'）を解消し、
要望（BとC）を同時に満たすことができる具体的な
「解決策（妥協点・運用ルール・技術的工夫）」を3つ提案してください。

# 解決策の方向性ヒント
- 「0か100か」ではなく、条件付きで許可するアプローチ
- 技術的な制御と、人間による運用ルールの組み合わせ
- リスクの高いデータと低いデータの扱いを分ける（データのセグメンテーション）
- 段階的な導入ロードマップ

# 出力フォーマット
1. **解決策のタイトル**
2. **具体的な内容**: どのように運用するのか
3. **DX側のメリット**: 要望Bはどう満たされるか
4. **情シス側の安心材料**: 要望Cはどう守られるか

AIが導き出す「落とし所」の実例

このプロンプトを実行すると、AIは単なる折衷案を超えた、非常に現実的なアプローチを提案してくれます。
例えば、以下のような回答が得られるでしょう。

解決策1：データの機密度に応じた「信号機」ルール

内容: 全データを一律に扱うのではなく、「機密（赤）」「社内限（黄）」「公開（青）」に分類（ラベリング）。Copilotは「赤」のラベルが付いたファイルにはアクセスできない設定にする。

DX側のメリット: 「赤」以外の大部分のデータを使って、Copilotの検索・生成機能を活用できる。

情シス側の安心材料: 「人事評価」や「M&A情報」などの最重要機密は、システム的にCopilotから遮断されるため、致命的な漏洩事故は防げる。

解決策2：Web検索（Bingプラグイン）の「ホワイトリスト運用」

内容: Web検索機能を全面的に禁止するのではなく、情シスが安全性を確認した特定のドメイン（信頼できるニュースサイト、公的機関、自社サイトなど）のみ検索可能にする。または、URLフィルタリングと併用する。

DX側のメリット: 完全オフにするよりも、外部情報の収集効率がある程度確保できる。

情シス側の安心材料: 怪しいサイトへのアクセスや、不適切なデータの入力（送信）リスクを制御できる。

解決策3：監査ログの定期モニタリングを条件とした「執行猶予付き」開放

内容: 機能を制限しない代わりに、AIの利用ログ（プロンプトと回答）を全て保存し、AIによる自動監査で「不適切な利用」を検知する仕組みを導入する。誓約書にサインした社員にのみライセンスを付与する。

DX側のメリット: ほぼフル機能を利用でき、生産性を最大化できる。

情シス側の安心材料: 「見られている」という抑止力が働き、万が一の事後追跡も可能になることで、統制を効かせられる。

こうしてAIが出してくれた案を持って情シスに行けば、会話の質がガラリと変わります。
「制限を外してください！」と叫ぶのではなく、
「重要な機密データ（Cの懸念）を守るために、感度ラベルによるアクセス制御（解決策1）を徹底します。その代わり、それ以外の一般ドキュメントについては、業務効率（Bの要望）のために参照を許可してもらえませんか？」
と提案できるようになるのです。

情シス担当者も、「こちらの守りたいもの（C）」が考慮されている提案であれば、無下に断る理由はなくなります。

対立解消図（クラウド）は、敵対関係を協力関係に変える魔法のツールです。
AIと一緒にこの図を描き、情シス担当者を「口うるさい門番」から「安全な航海のための水先案内人」へと変えてしまいましょう。

さて、こうして運用ルールが決まり、いざ導入が進んだとしても、まだ油断はできません。
情シスとの合意形成で「機能をある程度制限する」ことになった場合、今度は現場のエンドユーザーから不満が出る可能性があります。

「なんだ、結局ネット検索もできないのか」
「これならChatGPTの方が賢いじゃん」

そんな現場の失望を防ぎ、限られた機能の中でもしっかりと価値を感じてもらうためには、事前の「期待値コントロール」が不可欠です。
次章では、機能制限下でも成果を出すための、賢いユースケース設計と伝え方について解説します。

4. 【期待値管理】機能制限による「使えないツール」化を回避する事前設計4-1. ガチガチの制限下でも成果は出る？AI活用ユースケースの再定義と経営層への説明

情シスとのタフな交渉、本当にお疲れ様でした。
「対立解消図」と「スモールスタート提案」を駆使して、なんとか導入への道筋は見えてきたことでしょう。

しかし、ここで新たな不安が頭をもたげてきませんか？

情シスとの妥協の結果、手に入れたのは「Web検索オフ」「社外プラグイン禁止」「参照データ範囲も限定的」という、いわば“手足を縛られた状態”のCopilotかもしれません。
これでは、ChatGPTの便利さを知っているユーザーから、「なんだ、何もできないじゃないか」「全然賢くない」と失望されてしまうのではないか。
そして経営層からは、「こんな機能制限だらけのツールに、高いライセンス料を払う価値があるのか？」とROI（投資対効果）を厳しく問われるのではないか。

その不安、痛いほど分かります。
ですが、ここで断言させてください。
「機能制限があること」と「ビジネス価値がないこと」はイコールではありません。

むしろ、TOC（制約理論）の視点で見れば、制約があることで「やるべきこと」が明確になり、特定の業務において局所的に爆発的な生産性向上を生み出すチャンスとも言えるのです。

重要なのは、「何ができないか」を嘆くことではなく、「今の制約の中で、何が最大のアウトプット（スループット）なのか」を定義し、それを経営層と現場に正しく伝えることです。
生成AIという参謀を使って、この「価値の再定義」を行いましょう。

「Web検索」ができなくても、「社内検索」ができれば革命は起きる

まず、マインドセットを変えましょう。
多くの人が生成AI＝「何でも知っている物知り博士（Web検索）」だと思っていますが、M365 Copilotの真骨頂はそこではありません。
その真価は、**「あなたの会社の文脈（コンテキスト）を知り尽くした秘書」**である点にあります。

たとえWeb検索がオフでも、社外プラグインが使えなくても、以下の機能が動けば、業務改革は十分に可能です。

Teams会議の要約とネクストアクションの抽出
（「昨日の会議で、部長が懸念していた点は何だっけ？」が一瞬で分かる）
膨大な過去メールやチャットからの情報発掘
（「あのプロジェクトの経緯、誰がいつ決めたんだっけ？」を数秒で特定）
既存の社内資料をベースにしたドラフト作成
（「去年の提案書を参考にして、今年の構成案を作って」が可能）

これらは、Web上の情報ではなく、御社の「内部データ」を活用する業務です。
情シスが守ろうとしているセキュリティポリシー（社外への情報流出防止）とも矛盾しません。
この「社内特化型ユースケース」に焦点を絞ることで、十分にROIを証明することは可能なのです。

「制限付き運用」を「戦略的フェーズ1」と言い換える

経営層への説明において、「情シスに反対されたので機能制限しました」と言ってはいけません。
それはネガティブな報告に聞こえます。

そうではなく、以下のようにストーリーを転換（リフレーム）します。
「セキュリティリスクを完全にコントロールしつつ、現場の混乱を防ぐために、あえて機能を絞った**『フェーズ1（定着化フェーズ）』**としてスタートします。」

このロジックを補強し、具体的な数字で経営層を納得させるための資料を、生成AIと一緒に作りましょう。
以下に紹介するのは、制限下でのROI試算とロードマップを作成するための**「Copilot導入効果・試算プロンプト」**です。

【実践】Copilot導入効果・試算プロンプト

以下のプロンプトをコピーし、ChatGPTなどに入力してください。
{現在の制限事項} には、情シスと合意した（あるいはされそうな）制限内容を入力します。

# あなたの役割
あなたは、企業のDX戦略立案を行うコンサルタントであり、
経営層へのプレゼンテーションのプロです。
機能制限がある環境下でも、
M365 Copilotへの投資価値があることを論理的に証明し、
導入承認を得るためのロジックを構築してください。

# 前提条件（現在の制限事項）
情シス部門との協議の結果、初期導入時は以下の制限が設けられます。
{現在の制限事項}
（例：
- Bing Web検索機能（Web grounding）はOFF
- サードパーティ製プラグインの利用禁止
- 参照可能なSharePointサイトは、各部署の指定フォルダのみに限定
- 社外ユーザーとの共有機能はOFF
）

# 依頼内容
上記の制限下であっても、
十分に高い業務効率化効果が見込める「具体的なユースケース」を3つ挙げ、
それぞれのROI（削減時間効果）の試算ロジックを作成してください。
また、これを「ネガティブな制限」ではなく、
「戦略的な段階導入（ロードマップ）」として経営層に説明するためのストーリーを作ってください。

# 出力フォーマット
## 1. 制限下でも効果を発揮する「キラー・ユースケース」
（制限の影響を受けず、かつ頻度が高い業務を3つ選定）
- **業務名**:
- **Copilot活用法**:
- **効果試算（月間）**: 社員1人あたり○○時間の削減

## 2. 経営層向け「段階的導入ロードマップ」の説明ロジック
- **フェーズ1（現在）の定義**: 
「○○期」と名付け、その目的を説明（例：セキュリティ検証と基本操作の習熟）
- **フェーズ2（半年後）の展望**: 
制限を緩和する条件と、期待される追加効果
- **経営層への決め台詞**: 
投資判断を促すポジティブなクロージング

AIがはじき出す「勝てるロジック」

このプロンプトを実行すると、AIは単なる「言い訳」ではない、前向きな投資対効果の説明を作ってくれます。

AIからの出力イメージ（要約）：

1. キラー・ユースケース：会議議事録と要約

Copilot活用法: Web検索不要。Teamsの文字起こし機能と連携し、1時間の会議を3分で要約。

効果試算: マネージャー1人あたり月間20時間の会議に参加と仮定。議事録確認と振り返り時間を50%短縮＝月間10時間の創出。これだけでライセンス費用（月30ドル程度）は数日で回収可能。

2. ロードマップの説明ロジック

フェーズ1：「セキュリティ・ベースライン確立期」
いきなりフル機能を開放して事故が起きれば、DX自体が頓挫します。まずは「社内データ活用」に機能を絞り、安全な利活用を文化として根付かせます。

決め台詞:
「社長、これは『機能制限』ではありません。車の運転と同じで、まずは教習所内（社内データのみ）で確実にハンドル操作を覚える期間です。公道（Web検索）に出るのは、社員がAIの特性を理解した半年後。それが最短で最大の成果を生む道です。」

いかがでしょうか？
これなら、「高い金を払って機能制限版を買うのか？」と渋る経営層に対しても、
「いいえ、まずは**『月間10時間の時間創出』という確実な果実**を、リスクゼロで取りに行きます」
と、自信を持って説明できるはずです。

できないことを数えるのはやめましょう。
できることの中に、十分に「元が取れる」宝の山があります。
それをAIと一緒に掘り起こし、数字という共通言語で経営層に見せてあげるのです。

これで、経営層への説明材料（上への対策）は整いました。
しかし、もう一つ忘れてはならないのが、実際にツールを使う「現場のユーザー（下への対策）」です。
彼らに高い期待を持たせたまま制限付きのツールを渡せば、「がっかり」されるのは目に見えています。

次節では、現場の失望を防ぎ、小さな成功体験を積み重ねてもらうための、巧みな「期待値コントロール」と「ガイドライン作成」の手法について解説します。
「魔法の杖ではないけれど、便利な電動自転車だよ」と正しく伝える技術が、現場の熱量を維持する鍵となります。

4-2. 「魔法の杖ではない」ことを周知する：現場の期待値をコントロールし、小さな成功を積み上げる

経営層へのロジック武装、お見事です。
これで、上層部の承認という第一関門は突破できそうですね。

しかし、ほっと一息つくのはもう少しだけ待ってください。
実は、プロジェクトの成否を分けるもう一つの大きな落とし穴が、あなたの足元に口を開けています。
それは、現場ユーザーの「過剰な期待」です。

テレビやSNSでは、連日「生成AIが仕事を奪う」「全自動で何でもできる」といったセンセーショナルな言葉が踊っています。
そのせいで、現場の社員たちは、M365 Copilotに対して、まるで童話に出てくる「魔法の杖」のような幻想を抱いていることが多いのです。
「ボタン一つで、完璧な企画書が出てくるんでしょ？」
「面倒なExcel集計も、一言で終わるんでしょ？」

そんなキラキラした期待を持った彼らに、情シスとの妥協の末に機能制限されたCopilotを渡したら、どうなるでしょうか？
「あれ？ネットの情報も調べてくれないの？」
「なんか、思ったより普通だね……」
「これなら自分でやった方が早いよ」

導入初日にこの**「ガッカリ感（幻滅）」**が蔓延してしまうと、それを覆して定着させるには、最初の何倍ものエネルギーが必要になります。
DX担当者として、これだけは絶対に避けなければなりません。

では、どうすればいいのでしょうか？
答えはシンプルです。
ツールを配る前に、「期待値のコントロール（事前の種明かし）」を徹底的に行うのです。

「このツールは魔法の杖ではありません。
ですが、正しく使えば、あなたの仕事を劇的に楽にする『高性能な電動自転車』にはなります」

このメッセージを、誤解なく、かつ魅力的に伝えるために、またしても私たちの参謀・生成AIの力を借りましょう。

「できないこと」を正直に伝える勇気

多くのDX担当者は、推進したい一心で、ツールのメリットばかりを強調しがちです。
しかし、今の状況（機能制限あり）において重要なのは、むしろ**「何ができないか」「何が苦手か」を先に、正直に伝えておくこと**です。

これは「予防線」を張るためだけではありません。
「限界」を知っているからこそ、ユーザーは「適切な使い道」を工夫できるのです。

とはいえ、「Web検索はできません」「社外データは見れません」と事務的に羅列するだけでは、ただの「使いにくいツールの説明書」になってしまい、テンションが下がりますよね。
そこで、生成AIを使って、**「愛嬌があり、かつ限界を明確にするユーザー向けガイドライン」**を作成しましょう。

Copilot自身に「新入社員の挨拶」のような体裁で、自分の得意・不得意を語らせるのです。
これなら、現場も「まあ、新人なら仕方ないか」「育ててやるか」という温かい目で見てくれるようになります。

以下に紹介するのは、現場の期待値を適正化し、かつ親しみを持たせるための**「ユーザー啓蒙メッセージ作成プロンプト」**です。

【実践】ユーザー啓蒙メッセージ作成プロンプト

以下のプロンプトをコピーし、ChatGPTなどに入力してください。
{現在の制限事項} には、前節で整理した内容を反映させてください。

# あなたの役割
あなたは、社内に新しく導入されるAIアシスタント（M365 Copilot）の
「広報担当」です。
現場の社員に向けて、親しみやすく、
かつ誤解を生まないための「利用開始の挨拶メッセージ（ガイドラインの冒頭文）」を
作成してください。

# コンターゲットペルソナ（現場社員）
- AIに対して「何でもできる魔法」という過度な期待を持っている
- ITリテラシーは平均的
- 新しいツールを覚えるのを少し面倒だと感じている

# 伝えたい核心メッセージ
- 私は「魔法使い」ではなく、「真面目な新人アシスタント」です。
- あなたの指示（プロンプト）が具体的でないと、うまく働けません。
- 現在はセキュリティ研修期間中（機能制限中）なので、
Web検索などの「外出」はできませんが、社内の書類整理や要約は得意です。

# 現在の制限事項（できないこと）
{現在の制限事項}
（例：Web検索OFF、社外プラグイン禁止、ハルシネーション（嘘）をつく可能性あり）

# 出力フォーマット
以下の構成で、社員に語りかけるような手紙形式（または社内ポータル掲示文）で
書いてください。
1. **キャッチーな挨拶**: 
親近感を持たせる導入
2. **私の得意技（できること）**: 
制限下でも役に立てる具体的なシーン（会議要約、メール下書きなど）
3. **私の弱点（できないこと）**: 
制限事項を、ユーモアや謙虚さを交えてポジティブに伝える
4. **お願い**: 
うまく使うためのコツ（プロンプトの重要性）

このプロンプトを実行すると、以下のような人間味のあるメッセージが生成されます。

AIからのメッセージ例（要約）：

「みなさん、はじめまして！

今日から皆さんのチームに配属されたAIアシスタントのCopilotです。

正直に言いますと、私は魔法使いではありません。

まだ皆さんの心を読んだり、未来を予知したりすることはできません。

特に今は、大事な社内情報を守るために『外出禁止（Web検索オフ）』の修行中です。

その代わり、社内の会議の内容をまとめたり、過去の資料を探したりする『家事』なら、誰にも負けないスピードでこなします！

たまに知ったかぶりをして間違ったことを言うドジな一面もあります。

その時は、先輩である皆さんが『それは違うよ』とチェックしてあげてください。

私を使いこなすコツは、新人への指示出しと同じで、『具体的に』お願いすることです。

一緒に働けるのを楽しみにしています！」

いかがでしょうか？
こう言われれば、「なんだ、使えないな」ではなく、「なるほど、そういうキャラね」と、受け入れ態勢が整いますよね。
機能制限を「修行中」と言い換えるような工夫も、AIならではのセンスです。

最初の3分で「おっ、便利！」と思わせる Quick Wins 設計

期待値の調整ができたら、次は**「小さな成功体験（Quick Wins）」**を提供しましょう。
ここで欲張ってはいけません。
複雑なプロンプトが必要なタスクや、精度のバラつきが大きいタスクを最初にやらせると、ユーザーはすぐに挫折します。

誰もが、簡単に、確実に「おっ、これは便利だ」と感じられる**「鉄板のユースケース」**を一つだけ提示するのです。

例えば、「直前のTeams会議の要約」です。
これは機能制限の影響を受けにくく、誰がやってもほぼ同じ結果が出て、かつ効果が分かりやすい最強のQuick Winsです。

「まずは何も考えず、会議が終わったら『この会議を要約して』とだけ打ってみてください」
そう伝えるだけでいいのです。
そこで「えっ、結構ちゃんとまとまってるじゃん！」という驚きが生まれれば、あなたの勝ちです。
一度でもメリットを感じれば、ユーザーは自分から次の使い方を探し始めます。

AIを活用して、「我が社における鉄板ユースケース」を定義し、それを誰でも再現できる「コピペ用プロンプト集」として配布するのも良い作戦ですね。

こうして、現場の期待値をコントロールし、小さな成功を積み重ねていくことで、Copilotは「異物」から「相棒」へと変わっていきます。
現場が味方になれば、情シスに対するあなたの発言力も、さらに増していくはずです。

さて、現場での利用が始まると、避けて通れないのが「トラブル」です。
「AIが変な回答をした」「エラーが出た」といった問い合わせが、DX推進室に殺到するかもしれません。

その時、「それは情シスに聞いてくれ」「いや、プロンプトが悪いからだ」と、たらい回しにしてしまっては、せっかくの信頼が崩れ去ります。
最後となる次章では、こうした混乱を防ぎ、DX推進と情シスが協調して運用を支えるための「強固な体制づくり（RACI）」について解説します。

5. 【体制構築】トラブル時の「責任のなすりつけ合い」を防ぐRACIチャートと運用ルール

ここまで、導入前の交渉から導入直後の現場対応まで、一つひとつ壁を乗り越えてきましたね。
いよいよ最後の砦、「運用体制」の話をしましょう。

運用が始まってしばらく経つと、必ずと言っていいほど発生するのが、「何かあった時に誰が対応するのか？」という責任分界点の問題です。
特に生成AIという新しい技術においては、ここが最も揉めるポイントになりがちです。

なぜなら、生成AIのトラブルは「白か黒か」がはっきりしないからです。
従来のシステムなら、「サーバーが落ちた（情シス担当）」か「操作を間違えた（教育担当）」かの切り分けは明確でした。

しかし、ユーザーから「AIが変な回答をした」「期待した資料が出てこない」と言われた時、それは一体誰のせいでしょうか？
AIの頭が悪かったのか？（ベンダーの問題？）
ユーザーの指示が下手だったのか？（DX推進の問題？）
それとも、参照すべきデータへのアクセス権がなかったのか？（情シスの問題？）

原因が特定できないまま、
DX部門は「システム設定がおかしいんじゃないか？」と疑い、
情シスは「使い方が悪いんじゃないか？」と突き返す。
そんな**「責任のなすりつけ合い」**が始まると、お互いの信頼関係は一気に崩壊し、プロジェクトは停滞してしまいます。

そうなる前に、トラブル対応の交通整理を行う仕組みを作っておきましょう。
ここでもやはり、最強の調停役となるのは生成AI自身です。

5-1. プロンプトのせい？システムのせい？生成AIを活用したトラブル切り分けフロー

ユーザーから「Copilotが全然役に立たない！」という怒りの問い合わせが来たとしましょう。
この時、DX担当のあなたが一人でログを解析し、原因を突き止めようとするのは得策ではありません。
時間がいくらあっても足りませんし、技術的なログ解析は情シスの領分だからです。

かといって、そのまま情シスに「調べてください」と丸投げすれば、「仕様です」「プロンプトを工夫してください」と冷たく返されるのがオチでしょう。

そこで提案したいのが、「一次切り分け（トリアージ）」を生成AIに行わせるフローの構築です。
問い合わせ内容を「診察」し、それが「プロンプトの改善で直る風邪（DX担当領域）」なのか、「システム設定が必要な外科手術（情シス領域）」なのかを、AIに瞬時に判断させるのです。

これにより、情シスには「本当にシステム調査が必要な案件」だけをエスカレーションできるようになり、彼らの負担を減らすと同時に、あなたの「技術的な裏付け」への信頼度も高まります。

以下に、私が現場で使用している**「トラブル原因診断プロンプト」**をご紹介します。
ヘルプデスク担当者や、あなた自身が一次対応を行う際に、手元のChatGPT等に入力して使ってください。

【実践】トラブル原因診断プロンプト

以下のプロンプトをコピーし、ChatGPTなどに入力してください。
{ユーザーからの報告内容} に、問い合わせメールやチャットの内容を貼り付けます。

# あなたの役割
あなたは、M365 Copilotの仕様とプロンプトエンジニアリングの両方に精通し
た「テクニカルサポートAI」です。
ユーザーから報告された不具合（期待しない挙動）の原因を分析し、
担当部署（DX推進チーム vs 情シスチーム）への振り分けを行ってください。

# 判断基準
1. **プロンプト起因（DX推進チーム対応）**:
 - 指示が曖昧、背景情報不足、AIの苦手な計算をさせている、コンテキスト長超過など。
 - 「書き方を変えれば解決する」ケース。

2. **システム/データ起因（情シスチーム対応）**:
 - 参照すべきファイルへのアクセス権限がない、インデックスが作成されていない、
Graph APIのエラー、機能制限（Web検索OFFなど）による回答拒否。
 - 「設定変更や調査が必要な」ケース。

3. **AIの仕様/限界（ユーザー啓蒙対応）**:
 - ハルシネーション（嘘）、最新情報の欠如（学習データ期間外）、
著作権保護フィルターによる拒否など。
 - 「仕様として受け入れるべき」ケース。

# ユーザーからの報告内容
"""
{ユーザーからの報告内容}
（例：「『先月のＡプロジェクトの議事録をまとめて』と頼んだのに、
『該当する情報が見つかりません』と言われる。ファイルサーバーには絶対にあるはずなのに！」）
"""

# 出力フォーマット
## 1. 推定される原因（確率が高い順）
- 原因A（○○%）: 解説
- 原因B（○○%）: 解説

## 2. 推奨されるアクションと担当
- **まずは試すべきこと（ユーザー/DX推進）**: 
プロンプトの修正案など
- **それでもダメな場合の依頼先（情シス）**: 
具体的に調査依頼すべき項目（例：対象フォルダのインデックス状況確認）

## 3. 情シスへのエスカレーション用テキスト案
（もしシステム要因の可能性が高い場合、
情シス担当者にそのまま送れる、技術的観点を含んだ依頼文）

このプロンプトを使うと、AIは以下のような冷静な診断を下してくれます。

AIからの診断イメージ（要約）：

1. 推定される原因

プロンプト起因（60%）: 「先月」「Aプロジェクト」という指示が具体的でなく、検索キーワードとしてヒットしていない可能性があります。ファイル名や具体的な日付を指定していないため、AIが迷子になっています。

システム起因（30%）: ユーザー自身に、その議事録が格納されているフォルダへの「閲覧権限」が付与されていない、またはCopilotの検索インデックス更新が遅延している可能性があります。

2. 推奨アクション

まずはユーザーに、「具体的なファイル名（例：202310_Aプロ_議事録.docx）を含めて再検索」させてみてください。

それでも見つからない場合のみ、情シスへ権限確認を依頼してください。

いかがでしょうか？
これなら、「まずは書き方を変えてみて」と自信を持ってユーザーに指導できますよね。
そして、それでもダメだった時に初めて情シスへ持っていけば、「プロンプトの問題ではないことは検証済みです。権限周りのログを見ていただけませんか？」と、根拠を持って依頼できます。

「なんとなくおかしい」という感情的なクレームを、
「ここまでは検証済み、ここから先はシステム」という論理的なチケットに変換する。
これこそが、責任のなすりつけ合いを防ぐ唯一の防波堤となります。

このフローを確立できれば、あなたは「ただの苦情受付係」から解放され、より本質的な活用推進に時間を使えるようになりますよ。

さて、トラブルの切り分け方が分かったところで、最後にもう一つ重要な仕上げを行いましょう。
それは、DX推進部門と情シス部門、それぞれの「守備範囲」を明文化した「RACIチャート（役割分担表）」の作成です。
口約束だけでは、忙しくなった時に必ず「それはそっちの仕事だろう」という争いが起きます。
そうならないために、最後にしっかりとした契約書（握手）を交わしておきましょう。

5-2. DXと情シスの役割分担（RACI）を再定義：互いの領分を明確にし、協調関係を築く

トラブルの一次切り分けができるようになっても、まだ安心はできません。
プロジェクトが進むにつれて、「誰がやるんだっけ？」というグレーゾーンのタスクは次々と湧いてくるからです。

例えば、「新しいプロンプト集を作って全社配布する際の、セキュリティチェックは誰の責任？」
「Copilotの回答が間違っていたことによる業務ミスが発生した場合、その再発防止策を練るのは誰？」

こうした問いに対し、
「技術的なことは情シスでしょ？」
「いや、使い方の問題だからDX推進でしょ？」
という押し付け合いが始まると、現場は混乱し、あなたの精神もすり減ってしまいます。

そうならないために必要なのが、「責任分界点（RACI）」の明確化です。
しかし、教科書通りの「開発」と「運用」といった分け方では、生成AIプロジェクトには通用しません。
なぜなら、生成AIは「ユーザーが育てるシステム」であり、技術と業務の境界線が極めて曖昧だからです。

ここでは、生成AI導入プロジェクト特有のタスクを網羅し、無駄なストレスをゼロにするための「新しい役割分担」をご提案します。
DX推進と情シス、それぞれが得意な領域で輝くための協定書を一緒に作りましょう。

「技術 vs 活用」という雑な分け方を卒業する

多くの現場で失敗の原因となるのが、「技術周りは全部情シスにお任せ、活用推進は全部DXがやる」という、ざっくりとした合意です。

一見分かりやすそうですが、これには大きな落とし穴があります。
例えば、「データガバナンス（どのデータをAIに読ませるか）」というタスク。
これは技術設定（情シス）の話でしょうか？それとも業務判断（DX）の話でしょうか？
答えは「両方」です。
業務的な価値判断なしに技術設定はできませんし、技術的な制御なしに業務運用はできません。
ここを「どっちかの責任」にしようとするから揉めるのです。

そこで導入するのが、RACIチャート（責任分担表）です。
タスクごとに、以下の4つの役割を定義します。

R (Responsible / 実行責任者): 実際に手を動かしてタスクを行う人。
A (Accountable / 説明責任者): 最終的な承認を行い、結果に責任を持つ人（通常は1人）。
C (Consulted / 協業・相談先): 実行にあたり相談を受ける、意見を言う専門家。
I (Informed / 報告先): 結果の報告を受ける人。

M365 Copilot導入において、特に揉めやすい「グレーゾーンタスク」をRACIで整理すると、以下のようになります。
これは私が多くの企業支援で推奨している「黄金の分担モデル」です。

【推奨モデル】生成AI導入プロジェクト・RACIチャートタスク項目DX推進部門 (あなた)情シス部門 (パートナー)ユーザー部門 (現場)1. 活用シナリオ(ユースケース)策定A / R (主導)C (技術可否判定)C (ニーズ提供)2. データアクセス権限の設計・設定C (範囲の要望)A / R (設定実行)I3. プロンプトの品質管理・配布A / R (作成・検証)IR (利用・フィードバック)4. セキュリティガイドライン策定C (利便性視点)A / R (統制視点)I5. トラブル一次対応(トリアージ)R (切り分け)C (技術調査)I6. システム障害対応・ログ監査IA / R (対応・監査)I7. ハルシネーション等への業務対策A / R (運用ルール)IR (ダブルチェック)

この表のポイントは、「A（最終責任）」がどちらにあるかを明確にしている点です。

特に注目していただきたいのは、「データアクセス権限」と「ハルシネーション対策」です。
データの権限設定（技術）の最終責任は情シス（A）に持ってもらいますが、DX部門は「このデータを読ませたい（C）」と相談する権利を持ちます。
逆に、ハルシネーション（嘘）をついた時の業務上の責任や対策は、システムの問題ではなく運用リテラシーの問題なので、DX部門が最終責任（A）を持ちます。

このように、「技術的な不備は情シス」「運用上の不備はDX」と、責任の所在（Accountable）をはっきりさせることで、何か起きた時も「これは私の責任範囲ですね、対応します」と、建設的な動きが取れるようになるのです。

AIと一緒に「ウチ専用のRACI」を作り、握手しよう

とはいえ、上記の表はあくまで一般的なモデルケースです。
あなたの会社の文化や、情シス部門との力関係によっては、微調整が必要になるでしょう。

そこで、あなたの会社の状況に合わせた最適なRACIチャートを、生成AIに作らせてみましょう。
これを叩き台にして情シスと話し合えば、「言った言わない」のトラブルを未然に防ぐことができます。

【実践】役割分担表（RACI）作成プロンプト

以下のプロンプトをコピーし、ChatGPTなどに入力してください。

# あなたの役割
あなたは、組織マネジメントとITガバナンスの専門家です。
M365 Copilot導入プロジェクトにおいて、
DX推進部門と情報システム部門の間の役割分担を明確化し、
円滑な協業体制を構築するための「RACIチャート」を作成してください。

# 前提条件
- **DX推進部門（私）**: 
業務知識はあるが、ネットワークやセキュリティの詳細設定技術はない。
ユーザー教育と効果創出に責任を持ちたい。
- **情シス部門**: 
セキュリティとシステム安定稼働を再優先する。
人的リソースが不足しており、ユーザーからの細かな問い合わせ対応は避けたいと考えている。

# 特に定義したいタスク（グレーゾーン）
1. プロンプトテンプレートの作成と安全性チェック
2. ユーザーからの「回答がおかしい」という問い合わせの一次対応
3. Copilotが参照するSharePointサイトの新規作成と権限付与
4. 利用ガイドラインの作成と更新
5. 定期的な利用ログの監査（不正利用チェック）

# 依頼内容
上記のタスクを含む、プロジェクトに必要な主要タスク（計10個程度）をリストアップし、
それぞれの担当（R, A, C, I）を定義した表を作成してください。
また、その分担にした「理由（ロジック）」も併記し、
私が情シス部門に提案する際の説得材料にしてください。

# 出力フォーマット
| タスク名 | DX推進 | 情シス | ユーザー | 分担の理由・ロジック |
| :--- | :---: | :---: | :---: | :--- |

このプロンプトを実行すると、AIは情シスの「リソース不足」や「セキュリティ重視」という事情を汲み取った上で、非常に現実的な分担表を提案してくれます。

例えば、「ユーザー問い合わせ対応」については、DX推進を「R（実行）」、情シスを「C（技術支援）」と置くことで、情シスに対し「御社には面倒な窓口業務はやらせません、技術的な後ろ盾だけお願いします」というメッセージを送るロジックを提示してくれるでしょう。

このRACIチャートを持って、情シスのマネージャーにこう切り出してみてください。

「お互いの負荷を減らし、プロジェクトを成功させるために、役割分担をクリアにしませんか？
御社の貴重なリソースを無駄遣いしないよう、ユーザー対応などの泥臭い部分は私たちが引き受けます。
その代わり、セキュリティという要（かなめ）の部分だけは、専門家である皆様に全権（A）をお任せしたいのです」

「責任を押し付け合う」のではなく、「敬意を持ってお任せし合う」
RACIチャートは、そのための平和条約です。

ここまで準備ができれば、あなたはもう板挟みに苦しむ中間管理職ではありません。
組織の壁を越え、異なる正義を持つ人々を一つのゴールへと導く、真の「AI戦略ナビゲーター」です。

さあ、自信を持って前に進んでください。
あなたのポケットには最強の参謀・生成AIがいます。
そして、論理と情熱で築き上げた情シスとの信頼関係があります。

壁は、乗り越えるためにあるのではありません。
協力して扉を作るためにあるのです。
あなたの挑戦が、会社の未来を変える大きな一歩になることを、心から応援しています。

CRAZYBONE