UberがChatGPT Workを3万人超へ展開【1,000人の試験から全社員へ】

Uber(ウーバー)は、ChatGPT Workを1,000人の試験導入から、世界の従業員3万人超へ広げる全社展開を始めました。社員が普段使う資料やアプリにつなぎ、調査から資料作成までを任せる取り組みです。

この事例で目を向けたいのは、配布人数とともに示された社内スキル集・承認済み連携・研修の組み合わせで、自社で広げる際も「誰に配るか」と「どの仕事を仕上げるか」を一緒に考える材料になります。

UberのChatGPT導入は1,000人の試験から全社へ

2026年10月22日の公式発表によると、UberはChatGPT Enterprise内で使うChatGPT Workの全社展開を同日から開始しました。初期の試験対象は1,000人で、今回の拡大では世界の従業員3万人超が利用できる体制を目指します。

段階	対象	数字の意味
初期試験	1,000人	試験の参加対象
全社へ拡大	3万人超	利用機会の拡大

ただし、この人数は展開する範囲を示しており、全社員が利用を終え、効果も確かめられたという数字ではありません。試験を終えて対象を広げる決定と、広げた後に使われ続けることは、分けて受け止める必要があります。

また、今回の対象は社員の知識業務であり、配車を利用する人や、運転手・配達員全体へ同じ機能を配る発表とは区別されます。日本拠点への具体的な配布順や、全社員への展開完了日も、今回の発表では示されていません。

出典: OpenAI「UberがOpenAIと連携し、ChatGPT Workを全従業員に導入」

ChatGPT Workで広げるのは資料作成とアプリをまたぐ業務

Uberが広げるChatGPT Workは、質問への回答に加えて、複数の段階を経て成果物を作る業務を支援するAIエージェントです。発表では、情報調査、会議に向けた概要資料、プレゼンテーション、データ分析、アプリをまたぐ作業が用途として挙げられています。

こうした業務の連携先として示されたのが、Google Drive、Gmail、Google Calendar、Slackです。資料・メール・予定・やり取りを扱うための接続先ですが、どの社員がどの情報を使えるかという社内設定の詳細までは公表されていません。

対象部門にはオペレーション、財務、マーケティング、プロダクトが含まれ、開発者やソフトウェア部門はCodexも引き続き使います。この役割分担からは、業務を進める人と開発する人のそれぞれに、使う場面を用意する方針が読み取れます。

自社に置き換えるなら、調べた内容を誰が受け取り、何の資料にするかまで決めると、任せたい仕事を説明しやすくなります。一方で、発表に並ぶ用途を、そのままUberの各部署で実証された成果の一覧として扱うことはできません。

Uberの展開を支える社内スキル集・承認済み連携・研修

UberのChatGPT導入では、社内AIスキルライブラリ、承認済みの連携、専用の従業員研修が全社展開を支えます。この組み合わせを見ると、社員が仕事を渡す方法、使える情報、使い方を学ぶ機会をそろえて広げようとしていることが分かります。

社内スキル集は、仕事の手順を共有するための仕組み

一般的な製品仕様では、スキルは特定の仕事のための指示と資料をまとめ、繰り返し使えるようにするものです。たとえば報告書なら、使う資料、確認する項目、完成時の形をそろえることで、毎回長い指示を作り直す手間を減らす狙いがあります。

ただし、Uberの社内スキルの中身や更新方法は公開されていません。同社のスキル集があるという事実と、製品で可能な一般的な使い方を分けておけば、社外の説明を社内の実装済み手順と取り違えずに済みます。

出典: ChatGPT Learn「Skills & Plugins」(英語)

連携の承認と、実行時に止める場所を分ける

ChatGPT Workの一般的な管理では、使えるアプリ、許可する操作、実行時の承認をそれぞれ管理します。個人の接続はその人の権限を使いますが、承認された共有接続では、接続に使うアカウントの権限で情報や操作にアクセスする場合があります。

そのため、利用者本人が見られる情報だけに必ず制限される、とは考えないでください。共有接続を使うなら、接続先の権限と対象者を確かめ、資料を読む操作と、更新・送信する操作の範囲も分けて決める必要があります。

出典: ChatGPT Learn「ChatGPT Work admin FAQ」(英語)

この管理の説明は製品全体の仕組みであり、Uberが選んだ設定そのものではありません。承認済み連携があることから、全社員が同じ資料へ無制限にアクセスできるとは推測できません。

研修は、社員が任せる仕事を選べるようにする

Uberは専用の従業員研修も支援策に挙げていますが、教材や時間数の詳細は公表していません。自社で研修を用意する際は、自分の部署で何を作り、どこを人が確かめるかを一つの仕事で試すと、利用者からの質問も具体的になります。

配布後に利用が広がらない場合の見直しは、生成AIを全社に配っても使われないときの定着の進め方で確認できます。Uberの人数を目標にする前に、自社で繰り返せる仕事があるかから見てみましょう。

UberのChatGPT導入で成果を判断できるのはこれから

Uberの全社展開について、利用状況・用途・測定可能な成果は、進捗に合わせて今後共有する予定とされています。2026年10月29日時点の発表では、作業時間の削減率や売上への寄与など、今回の展開による定量的な成果は示されていません。

この段階で導入人数を、そのまま生産性や投資回収の証明に置き換えることはできません。一方、試験から全社へ広げる過程でどんな支援を用意したかは、成果の数値とは別に参考にできます。

自社で成果を見るなら、完成までの時間に、確認と修正の手間も含めて記録します。仕事ごとの記録方法はChatGPT Workの利用状況と成果を測定する方法を使い、配布した人数と、改善できた仕事を分けて比べると判断しやすくなります。

自社でChatGPTを広げるなら、1つの仕事を再現できる形にする

Uberの事例を自社で生かすなら、1つの成果物を、別の担当者も同じ条件で作れるかから試す方法があります。以下は自社で検討するための提案であり、Uberが実施した社内手順や展開の採否基準を示すものではありません。

たとえば、会議前の報告資料を選び、使う資料、完成した資料の形、確認する人を先に決めます。その条件で一度作ってみれば、資料が足りないのか、指示が曖昧なのか、確認に時間がかかるのかを分けて見られます。

その結果を受けて、うまくいった指示や見本を次の担当者へ渡せる形で残し、使える資料や操作の範囲も一緒に伝えます。担当者が変わった途端に毎回説明をやり直すなら、対象を広げる前に共有する内容を直す余地があるでしょう。

• 同じ仕事について、使う資料と完成形が決まっている
• 確認する担当者と、修正した内容を残す場所がある
• 更新や送信を任せる範囲が、利用者に伝わっている

この確認ができてから他の仕事や部署へ進めば、広げるたびに何を直したかを振り返れます。試験の人数や期間は自社の業務で決めるもので、Uberの試験人数をそのまま採用する必要はありません。

よくある質問

全社展開の前に、自社の仕事と確認役を決める

UberのChatGPT導入事例は、試験から全社へ対象を広げる際に、仕事のやり方・連携・研修を組み合わせる一例です。成果の公表を待ちながらも、自社では何を作り、どこまで任せ、誰が確認するかを先に話し合えます。

社内でAIを試したものの、他の担当者や部署へ広げる方法が定まらない場合は、ノーサイドへご相談ください。いま手間がかかっている仕事と、完成させたい資料から、実装する範囲を一緒に考えられます。