スタートアップの学習文化：チーム全員でAIを学び合う方法

小さなスタートアップでも、全員が一緒にAIを学び続ければ、高いパフォーマンスを生む学習文化は築けます。

Coursebox AIでは、AIを使いこなす力はチーム全体のスキルです。マーケティング、サポート、学習体験、創業者、エンジニアリングチームが互いに学び合い、うまくいったやり方を共有しています。少人数のチームが大きなチームに負けない成果を出すには、全員が最新の動きについていく必要があるからです。

この学習文化は意図的につくり、試し、うまくいかなかったところは変えてきました。そして、まだ完成ではありません。

AIを一緒に学び始めた理由

きっかけはシンプルでした。Coursebox AIの全員が、どの職種であってもAIを最大限に活用できるようにすること。AIは毎週変わりますし、AIの会社である以上、最新の変化には自分たちが先に追いつかなければなりません。共同創業者のAlex Heyは、AIのスキルアップをチーム全体の生産性向上の優先事項に据えました。

振り返ると、いちばん必要としていたのは私でした。始めた頃、その場でもっとも技術に詳しくなかったのは私で、マーケティングチームのAI活用が少し遅れていたのも、主に私のせいです（今だから正直に言えます）。スキルの差を埋めることを仕事の一部にしてくれたおかげで、一人で悩まずに済んだことがいちばんありがたかったです。

私たちは少人数のチームなので、仕事の自動化、製品の改善、使うツール、働き方のすべてで賢く立ち回る必要があります。目指すのは、チーム全員でAIについていき、そのおかげでより良い成果を出せる状態です。

学習文化をどうつくったか

始まりは、1つの部屋に集まった数人と、技術職ではないメンバー向けの定期的なAIミーティングでした。最初に教えてくれたのは、私たちの中で頭ひとつ抜けていたParshad Desaiです。今も彼から学んでいますし、グループはそこから大きくなりました。

その後、形式を試しては見直してきました。

• ランチミーティングは廃止。 このときもランチミーティングから始めて、やはりすぐにひどい案だったと気づきました。面白いことに、時間はほとんど変えていません。ランチを30分遅らせただけです。
• 1分間の成果共有は継続。 各自が作ったものと、つまずいた点を共有し、そのうえで次のステップを決めます。
• 2週間に1回のペースは継続。 最初は毎週でしたが、エンジニアリングチームの学習セッションと同じリズムで2週間に1回にしました。間の期間に、全員が試す時間を取れます。
• 実験バックログは継続。 各自が、次のセッションまでに試すことのリストを持ち帰ります（そう、宿題です）。
• 非同期のナレッジ共有を追加。 Carolina Martinが、役に立つものは作ったその場で共有しようと提案し、それが今のSlackチャンネル#tech-tipsになりました。今では全社員がツールやプロンプト、セットアップを投稿しています。
• オープンなグループを追加。 新しく入ったメンバーも希望すれば参加できるので、グループは広がり続けています。

毎週の学習文化の様子

全員が教え、全員が学ぶ

これが協働学習のいちばんシンプルな形です。先に何かを見つけた人が、肩書きに関係なくほかのメンバーに見せます。数か月前まで遅れていた人も、今では自分のセットアップを共有しています。Parshadが、接続しているツールが多すぎるとClaudeの動作が重くなることに気づいたときは、使っていないツールをオフにすることがすぐに全員の宿題になりました。

素早く試して、学んだことを共有する

新しいツールはすばやく試し、結果はうまくいかなかったことも含めて共有します。次の人が時間を節約できるからです。共同創業者でCEOのTravis Clappは、Claudeで新機能のアイデアをプロトタイプにし、エンジニアリングチームとのミーティングに持ち込みます。全員がその場で操作して、更新される様子を確認できます。

共有プレイブック

ワークフローが実績を上げたら、チームのほかのメンバーが再利用できるスキルやプロンプト、セットアップにします。Carolinaは、リリース前の新機能のテストにブラウザ上のClaudeを使い、スクリーンショットと書面のレポートをエンジニアリングチームに渡しました。さらに、Claudeにテストツールの初版を作らせ、それをCTOのToni Arrebolaに引き継ぎました。目標は、チーム全員が使えるツールです。

自動化と人の手のちょうどいいバランス

私たちはAIを可能な限り活用しつつ、リスクも意識しています。そのため、自動化されたワークフローと人が関わる接点のバランス、そして自動化と私たち自身の批判的思考のバランスを探し続けています。最終的なアウトプットは、必ず人が確認します。

会議の外での学び

エンジニアリングチームは、Toniが進行する週1回の独自の学習セッションを開いています。また、パースで開かれるAIイベントにも定期的に参加し、最新のツールを追いかけて、得た学びをチームに持ち帰っています。

最初のAIタスクから今日まで

最初のセッションでの私の課題は、Claudeのアカウントを設定し、Canvaと連携できるか確認することでした。

数週間後には、毎朝迎えてくれる日次のコマンドセンターを作りました。その日に決めること、やること、優先事項が一目で分かります。

数か月後の宿題は、動画編集にClaude Codeを試すことでした。今ではそれを使って、お客様の事例動画を編集しています。

ほとんどは、チームメイトが見せてくれたことから始まりました。今では私も自分のセットアップをチームに共有しています。印象に残っている学習セッションのひとつは、私自身がClaudeをどう使っているかを紹介した回です。リサーチの進め方、いろいろな要素の組み合わせ方、フィードバックをもらって改善する方法、そして次に試せそうな成長施策のアイデアを話しました。

学習文化がハイパフォーマンスなチームをつくる理由

ひとりが共有したワークフローは、ほかの全員の時間を節約するので、効果はチーム全体に積み重なります。少人数でもより多くのことを成し遂げられ、人の力が必要な仕事に使える時間が増えます。Secure Metersは、これと同じことをもっと大きな規模で実践しており、専門家の知見をもとに40のコースを作成して、500人を超える従業員が受講しています。

この取り組みは、私たちが提供するサービスの質も高めてくれます。私たちは教育に携わる会社であり、学ぶことは私たちの一部です。自分たちでAIを使って得た学びは、Courseboxの従業員研修向けのAIづくりにそのまま活きています。お客様のひとつであるOPTVSN Journeyは、Courseboxを使って500人を超えるプロダクトマネージャーにAI研修を実施しました。

Coursebox AIに入社すると、職種を問わずAIのスキルアップが仕事の一部になり、最初のセッションはおそらく宿題で終わります（ごめんなさい！）。