学習マップの本編から少し離れて、AI活用の現場で考えたことを書き留めた読み物です。AIとの向き合い方、仕事の設計とAIエージェント、AI時代の経営をどう俯瞰するか。この3つのテーマで25本のコラムをまとめています。気になった見出しから、自由にお読みください。
はじめに
- なぜAI活用が必要か — なぜ今、AIに向き合うのか。この地図をつくった、いちばん手前の動機
- 講演「自分の経験やノウハウで動くAI秘書を持つ」 — 2026年10月の中小企業政策研究会での講演。録画と、話した内容のまとめ
気になった問いから、
仕事を見つめ直してみる。
AIとの向き合い方
- AI活用の成果は、足し算ではなく掛け算 — 賢いAIに乗り換えれば直ると思われがちだが、4つの掛け算のうち伸びしろが一番小さいのがそこだった
- AIはコンテキストが9割 — 「AIは期待ほどじゃない」の正体は、性能ではなく渡す情報のほうにある
- コンテキストは、盛ればいいわけじゃない — 「9割」を真に受けて全部渡すと、かえって精度が落ちる。選び抜く設計の話
- AIと「仲良くなる」という発想 — 「使いこなす」より「共創する」。AIに正直な感情を見せることから始まる
- AI時代に差をつける、唯一の方法 — 社内AIが全員に同じ答えを配る時代に、個人として残るものは何か
- AIが贅沢品になる日に備えて — 高性能AIが「使えて当たり前」でなくなったら。安いモデルでも動く仕組みを、今のうちに持っておく話
- AI活用の差は、積み上げでしか埋まらない — セミナーで見た「雲泥の差」に焦る前に。使うのは一日でできても、活用は期間と量の両方が要る
- 会社の記憶を、AIに預けきらない — 便利なAIの記憶機能ほど、そのAIの中に閉じている。乗り換えできない状態に気づかないうちに陥る話
仕事の設計と、AIエージェント
- スキルは「作る」より「引き継ぐ」 — 「機能なんて作れない」で止まる前に。作るのではなく、新人に仕事を渡すのと同じだと捉え直す
- スキルを渡しても、動かないエージェントがいる — 手順は完璧なのに「うちらしくない」判断をする。抜けているのは技術ではなく、経営者の判断基準と企業風土
- その仕事、AIに渡す前に3つに分ける — 自動化・増強・人間専任。任せる前の仕分けが、質を静かな劣化から守る
- AIを増やすほど、人間が渋滞する — タスク爆発の先で、ボトルネックは人間側に移る。役割分担の設計がすべて
- チャットAIも、実はエージェント — 毎日開いているチャット画面が、もうエージェントの入口。身構える前の捉え直し
- AIエージェントの正体は、1枚のテキストファイル — 「導入」と身構える前に。エージェントの本体はただのmdファイルだという脱神話化
- 中小企業のAI導入は、3ステップでいい — 教育・集約・自律のサイクルを、専任チームなし・予算なしのサイズに直す
俯瞰して眺める
- AI時代の経営は、言語化だ — 「AIを入れる」より手前の問い。言語化できていない組織に、AIは優しくない
- AI駆動型組織という到達点 — 「AIを使っている」と「AIに動かされている」は別の話。まだ正解はないが、向かっている方向は見えている
- 次のOSは、AIそのものになるかもしれない — WindowsもmacOSもAndroidも、AIが標準搭載されたら。「AI駆動型組織」が特別でなくなる日の話
- 誰でも作れる時代に、価値はどこへ移るか — 実装がタダ同然になるほど、価値は両端（企画と届け方）へ。スマイルカーブの話
- AIが壊すのは、「思考のコスト」 — 産業革命からの一本の線を引くと、AIが立っている場所が見えてくる
- AIによって消えるのは「職業」ではなく、「作業」 — 「AIで仕事がなくなるのか？」の問いに、過去の技術転換の実例から、AIで本当に消えるものを考えた
- AI時代のラストワンマイルとは — AIが8割まで仕上げる時代に、人の手に残る「最後の1マイル」は何か
- AI普及後の、コンサルタントという仕事 — 私の仕事観。なぜ「横に並んで働く」なのか
- そう遠くない未来のAI体験 — メガネや指輪からAIに声で頼む。体験はもう手元にあるが、使いどころはまだ模索中
AIの話を、
自分の人生の話へ。
運営者
眞本崇之（しんもとたかゆき）｜中小企業診断士
中小企業の外部パートナーとして経営に参画し、資金調達・予実管理・販促からIT導入・AI活用まで、経営者が手を回しきれない経営管理を伴走支援しています。「『ありがとう』と言われる仕事をする」を信条に、AI活用の実践にも取り組んでいます。