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ホテル研修プログラム開発における、AI活用からチームビルディングまでの一連の流れと、Googleサイトを中心とした情報共有・目標共有の構成をまとめます。
この構成は、「情報の集約・分析」、「戦略策定とプロジェクト化」、「実行とチームビルディング」の3つのフェーズで進行します。
このフェーズでは、Googleサイトを情報ハブとして活用し、現状の課題とニーズを全従業員から収集・可視化します。
1. Googleサイトの構築と情報共有基盤の整備
Googleサイトの作成: プロジェクトのホーム(ポータルサイト)として機能させ、全ての関連情報へのリンクを集約します。
コンテンツ例: プログラムの目的、スケジュール、現状の課題、参加メンバー、Q&Aセクション。
Googleフォームによるヒアリング(現状分析):
ヒアリング内容例:
現在の業務でAIで効率化できそうなタスク。
インハウス研修で取り組みたいスキル(例: 接客英語、新しい予約システム、デジタルツール)。
部署間の連携で感じている課題点。
個人のキャリア目標と、それを達成するために必要なスキル。
メリット: 回答は自動でGoogleスプレッドシートに集約され、後のデータ分析に即座に利用できます。
2. AIによるデータ分析と課題抽出
AI活用: フォームで収集した大量の自由回答(テキストデータ)や定量データをAI(例: Google Sheets/BigQueryの組み込み機能、または外部AIツール)で分析します。
分析例:
最も頻繁に言及される課題キーワードの抽出とクラスタリング(例: 「情報共有の遅延」「部門間の意思疎通不足」)。
「効率化」に関する意見と「顧客体験向上」に関する意見の比率分析。
インハウス(内製化)のヒント: 研修のニーズを分析し、どの内容を外部講師に頼らずインハウスで教えられるか(例: 社内独自の予約システム操作、ホテルのビジョン・文化)を特定します。
分析結果に基づき、研修プログラムの具体的な戦略を策定し、実行するためのプロジェクトチームを立ち上げます。
3. プロジェクトチームの組成と役割分担
チームの結成: フォームの回答で熱意を示したメンバーや、各部署の課題解決に貢献できるメンバーを選抜し、研修開発プロジェクトチームを結成します。
役割の明確化:
AI×インハウス担当: AIツールの導入・活用推進と、内製化できる研修コンテンツの開発。
チームビルディング担当: チームビルディング研修の企画・運営と、目標共有の促進。
Googleサイト管理担当: 情報共有とコミュニケーションの円滑化。
4. チーム内での目標(ビジョン)の共有意識の醸成
OKR/KPIの設定: プロジェクトチーム内で、研修プログラムが目指す最終目標を設定し、メンバー全員で共有します。
目標例 (O: Objective): 「AI活用により、フロント業務の効率を20%向上させ、顧客満足度を10%高める」
主要な結果例 (KR: Key Results):
研修参加者のAI活用率80%達成。
研修後の部署間コミュニケーションに関するアンケートスコア20%向上。
Googleサイトでの進捗可視化: 設定した目標と現在の進捗状況を、Googleサイトの目立つ位置(ダッシュボード)に常に表示し、目標の共有意識を高めます。
策定した戦略に基づき、AI活用研修と並行して、部門を超えたチームビルディング研修を実施し、組織全体の連携を強化します。
5. AI×インハウス研修の実施
「AI活用」パート: 現場のヒアリングに基づき、具体的に役立つAIツール(例: 翻訳AI、テキスト要約AI、データ分析AI)の使い方を研修します。
「インハウス」パート: AI活用で生まれた時間を使い、ホテルのコアバリューや、ベテラン社員が持つ「おもてなしの型」など、外部化できないノウハウを内製コンテンツとして共有・教育します。
6. 🤝 チームビルディング研修の実施
この研修は、フェーズ2で特定された「部門間の意思疎通不足」などの課題を解決することに焦点を当てます。
目的: 研修プログラム開発チームでの目標共有を、ホテル全体に広げ、部門間の協力意識を醸成する。
構成要素:
「ホテル全体目標の再認識」: フェーズ2で設定した目標を、各部門の具体的な業務にどう落とし込むかディスカッションし、共通の目標意識を強化します。
「相互理解アクティビティ」: 部門を超えたペア・グループを作り、お互いの業務内容や抱える課題を共有するワークショップ(例: 他部署の一日体験シミュレーション)。
「協働チャレンジ」: 複数の部署が連携しなければ達成できない課題解決ゲーム(例: 仮想のクレーム対応、新しいサービス企画)を実施し、実践的なチームワークを鍛えます。
7. フィードバックと継続的な改善
研修後もGoogleサイトのフォームを活用し、参加者からのフィードバックを収集します。
このフィードバックを元に、プログラム開発チームが次期の研修内容やAI導入計画を改善し、サイクルを回していきます。
この構成により、情報共有の透明性を高め、データに基づいた課題解決を行い、共通の目標意識を持った強いチームを作り上げる研修プログラム開発が実現します。