シナリオ

地区全体の報告とコミュニケーションにCopilotを使用する

管理者はレポート作成とコミュニケーションに関する支援を受けることで、運用効率とアウトリーチの質を向上させることができます。

1. データ同化

Copilot を使用してパフォーマンス レポートを改善し (例: より高速で視覚的に魅力的なレポート)、学校委員会と保護者間の関係者のコミュニケーションを統一します。

Microsoft Copilot icon

Microsoft 365 Copilot チャット2

利点: Copilotが照合をお手伝いします 学生情報システム、財務データベースなど、さまざまな組織のソースからデータを取得します。

地区全体のデータを分析し、各対象者グループの特定の KPI とレポートのニーズを特定します。

Excel icon

ExcelのCopilot

利点: 特定の情報を素早く推測する 教育委員会、保護者、地域社会などのさまざまな対象者のニーズ(例:教育委員会にとっては卒業率、保護者にとっては生徒の進捗状況、教師の有効性)。

さまざまな利害関係者のニーズに合わせてカスタマイズされたレポートを作成し、地区のパフォーマンス、課題、改善のための戦略提案を強調します。

Excel icon

ExcelのCopilot

利点: カスタムビジュアルを生成する Copilot を使用して、誰もが理解しやすくアクセスしやすい方法でデータを提示します (例: 理事会向けの卒業率の経時的グラフ、保護者向けの学年別の生徒の進捗状況チャート)。

効果的なエンゲージメントを実現するために、コミュニケーション チャネル、タイムライン、メッセージを決定する包括的なコミュニケーション戦略を策定します。

PowerPoint icon

PowerPointのCopilot

Word icon

WordのCopilot

利点: 下書き Copilot を使用して、記録的な速さで地区全体のコミュニケーション展開計画を作成しました。

ディスカッション フォーラムを編成して、主要な調査結果やベスト プラクティスを広め、主要な懸念事項や説明事項にリアルタイムで対処します。

Microsoft Copilot icon

Microsoft 365 Copilot チャット2

利点: 書類 主要な議論のポイント、決定事項、フォローアップ、次のステップを、より幅広い対象者と迅速かつ簡単に共有できます。

フィードバックとエンゲージメント データを収集して、レポートの形式、コンテンツ、ソーシャル化に使用されるコミュニケーション チャネルを継続的に改善します。

Microsoft Copilot icon

Microsoft 365 Copilot チャット2

利点: Copilotドラフトで時間を節約 エンゲージメントの有効性を最適化するための改善領域。

KPI

主要な機能領域のKPIに影響を与える機会

Copilot を使用すると、誰もが時間とエネルギーを解放し、最も重要なことに集中できるようになります。自然言語を使用して、新しいコンテンツを簡単に調整、要約、作成できます。
社内コミュニケーションの高速化
  • Copilot に電子メールのサポートを依頼する
  • Copilot を使用して電子メール通信とお知らせの草案を作成する

Copilot は、改善の余地がある領域を特定し、データを最大限に活用する機会を提供します。予算管理、登録傾向、調査データの解釈など、新しい洞察を発見し、掘り下げます。
プロセス最適化
  • Copilotはメールの作成を支援します
  • データを分析し、実用的な洞察を生み出す
  • チームと連携して提案を迅速に作成

Copilot は、コンテンツを簡単に調整し、複雑なトピックを簡素化し、学生が完全に参加できるようにすることで、学習をパーソナライズするのに役立ちます。学生は、24 時間年中無休のパーソナライズされたサポート、作業に対する最初のフィードバック、開始時の支援などの恩恵を受けることができます。
学習コンテンツの質の向上
  • 学習コンテンツの改善
  • メールやチャットの品質を向上させる

カスタム生成された画像、プレゼンテーション、生産性向上エージェントを使用してアイデアを実現し、創造性を高めます。Copilot はコラボレーションを次のレベルに引き上げ、つながりを維持し、一緒により多くのことを達成できるようにします。
学習コンテンツの質の向上
  • 学習コンテンツの改善
  • メールやチャットの品質を向上させる

このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。