AIエージェントで作業が減っても仕事が増える理由
おはようございます。経営戦略コンサルタントのくらりんです。 今日は、AIを使い始めて、結構いろいろ仕事が自動化できてしまって、仕事めっちゃ楽になったなーって一息ついてる、そんな経験ってあったりしません
かね。
AIというか、AIエージェントですね。普通の生成AIではなくて、自律的にいろいろガシガシやってくれるっていうやつですけど、例えば、
持ち起こしデータとかもね、打ち合わせの時にポチッとやってたら、全部自動でようやくとネクストアクションまで作って、先方へのメールの下書きまでやってくれちゃうとかね。
いろんなアプリも僕は結構ね、週に2,3本作ってるような感じですけれども、そういったところで基本的にはマウスとかキーボードを使ってパチパチやってた作業っていうのを全部自動化するような、
そういう仕組みを作ったりとかしてはいるんですけどね。それで、仕事なんかね、今まで結構時間取られたものがなくなって楽になったなーみたいなね。
でも僕の場合はね、単に楽になっただけじゃなくて、実は全く逆のことが起こってるっていうかね。
AI エージェントを導入して従来の仕事っていうのはかなり減ったはずなのになぜか前より動いてるというか、AI と会話してることがやったら増えてるという感じですね。
今日はね、そのAIによって楽になったっていうその段階のその先の話というのかな。
そこで浮いた時間をどういうふうに使っていくべきなのか、いったほうがいいのか、そういったあたりをちょっと具体的な視点を盛り込みながらね、お話できたらと思ってます。
というわけで、気になる方いらっしゃいましたら、ぜひ最後まで聞いてください。
私、クラリンは学生時代に起業しまして、01でいろんな会社を作ってきました。
今、大学で時折をしつつ会社経営をしながら個人的にですが、起業、副業をされている方。
中でも起業して1年以上になるんだけれども、月50万いかないんだよねという方のサポートをさせていただいております。
相談あるよという方がいらっしゃいましたら、概要欄よりお手伝いをしてください。
それでは早速、今日の本題に入ります。
僕自身ね、スケジュールの調整だとか、帳簿をつけたりとか、そういったものってね、早々に裏方の業務っていうんですかね、AIエージェントに丸投げすることで、
今までかかってた時間がむちゃくちゃ、そういった作業に費やしてた時間っていうのが減って、ほぼゼロになったものもありますしね。
それで時間が生まれたんですよね。
じゃあ、暇になったかっていうと、全然そんなことはなくて、むしろ毎日働いてる時間って、
働いてるっていうか、AIしてる時間って以前よりもむしろ増えてるぐらいなんですよね。
というのもね、時間が浮いた分だけ、あれもやってみたい、この作業も自動化できるんじゃないかとかね。
あるいは新しい事業を作るための時間を作ったりとかね、そういう欲張って新しい仕事にどんどん手を出しちゃってるというところなんですけど。
以前の配信でね、浮いた時間で売り上げを立てるために時間を使えみたいなね、浮いた時間を有効活用しようみたいな、そんなお話以前したかなと思うんですけれども。
実際にね、仕事をAIに投げた後、みなさんはその浮いた時間っていうのを何に使ってますでしょうか?といったところをね、今日はちょっと深掘りしていければなと思ってます。
まずなんですけど、僕はどうしてもAIに任せて、従来の仕事が減ったのに働く時間が伸びてる。
それなぜなのかみたいにね、裏方の事務作業をAIにどんどん渡してね、余白ができてるわけですよね。
できたんだが、例えばね、スケジュールの調整とか経理の重没権なんかは、AIにほぼ丸投げなんですよ。
最初のうちはね、エラーがそこそうじゃないんだよっていうのがあったんだけれども、だいぶ調整はできてしまい、今ではほぼ自動化ですね。
で、今まで時間かけたりとかしてたこともそうだし、害虫に投げてた作業なんかもほとんどいらなくなってきてるんですよね。
で、浮いた時間を使って新しい事業の実験とかね、やってみようみたいな。
自分からね、何て言うのかな、打席を増やしてるというか、結果として労働時間っていうのかな。
労働というか楽しみながらやってるんであんまり仕事はしてないんですけど、そういったとこが伸びてる、そういうことに時間を使ってるんですよね。
勝手に仕事がどんどん増えていってるわけじゃなくてね、自分が喜んで増やしてるっていう感じですね。
で、こういうAIエージェントを使って自動化したりして、自分の時間増えたらやったらラッキーみたいなね、そういったところの話に関してね、
最近、不道徳な何とか忘れちゃったな。マイキーさんっていう方がさ、あの人気YouTuberの。
そのYouTube動画がね、すごく面白かったんですよね。で、AIでね、作業がどんどん早くなったその先っていうのかな。
これから人間ってどんな能力が求められているのかみたいなね、そういう深いところまで踏み込んだ解説というか洞察がなされてて。
洞察がね、共有されててね、めちゃくちゃ勉強になったんですよね。これは忘れなければ概要欄にリンク貼っておきます。
なんか忘れそうだな。で、その動画の中でマイキーさんがね、日本のAI活用って議事録の要約とか翻訳とかメール作る、下書き作るみたいなね。
要は今ある業務の工数を減らす使い方、そこが中心だから楽になったっていうふうに感じやすいんだというふうにおっしゃったんですよ。
で、さらにちょっと強い言葉ね、あのAIで仕事が楽になったと言ってる人は使いこなせていない無能だとまで言われてるんですけど。
そういうね、切り口、切れ味の鋭い弁説っていうのが結構マイキーさんのね、動画見てて面白いところではあるんですけどね。
で、まぁ実際ね、僕もちょいちょいAI絡みのね、社内勉強会とかでお話したりセミナーやったりする機会も増えてきたんですけど。
研究から見るAI導入と仕事量の変化
そこでね、打ち合わせの音声をね、そのままアップロードして議事録作ったりね、メールの本文とかランディングページの文章とか、
それをAIに書かせたり、面接の記録とかも音声を活用するといった使い方。
その辺がね、やっぱりAI使ってますっていう会社さん、少しずつ増えてきてるなという感じですね。
日本の現場が既存の業務の効率化中心だという指摘はね、マイキーさんが言ってることっていうのは、
穴勝ち嘘ではないというか、その通りの部分の方が多いかなという実感ですね。
ただ僕ね、楽になったという人は使いこなせてないっていう部分、マイキーさんが言ってるんですけどね。
僕じゃないですよ、マイキーさんが言ってるんですけど。
AIで仕事楽になったわって言ってる人って本当に使いこなせてないんだよね、みたいなこと言われててね。
で、ちょっとその部分気になったんで、学術的な研究とかリサーチってどうなってんだろうと思ってね、ちょっと調べてみたんですよね。
例えばマイクロソフトリサーチの研究者たちがね、2025年に発表した大規模な実験があるんですよね。
それによればね、7000人以上を対象とした調査なんだけれども、
AI導入したことによって、1週間でメールにかけてる時間っていうのが平均で約2時間減ったっていうことがわかってるんですよね。
じゃあその浮いた時間でこのタスクの量とか仕事の中身が増えたかって言うと、実は全体のタスク量はほとんど変わってなかったみたいな報告もなされてるんですよね。
で、この研究結果が意味しているものは何かっていうとね、AIを使って業務が楽になること自体は嘘でも何でもなくて、
本当の事実だという、まあ本当の事実っていうか、まあ本当の事実っていうか、まあそういった辺りなんだけれども、楽になったイコール使いこなせていないものだとまではちょっと言い切れないんじゃないかなって個人的
には思うんですよね。
ただね、その一方で同時にわかったのは、作業のスピードがね、上がって、
まあ時間がね2時間浮いたからといって、まあその時間がね自動的に売り上げを生むような新しい仕事に変わってるわけではないっていうことなんですよね。まあまあそれはそうですよね。
まあ僕のね、あの仕事時間が増えたっていうのは、浮いた時間で何をやるかを自分の意思で決めて、新しい事業を作りに行ったりとか、新しい新サービスを作りに行ったり、まあそういうことをやってるっていうところ
ですね。
だから差がつくとすればどこなのかっていうと、浮いた時間、その浮いた時間を何に使うのか、まあこの部分かなというふうに思うんですよ。
じゃあ効率化すればね、自然と仕事全体が増えていくものなのかっていうところも、まあここもちょっと気になったんで調べてみたんですよね。
今回はあれですね、マイキーさんが言ってた動画、なんかいろいろ引用されてるんだから、それ本当なのかなーとか思ってね、ちょっと気になりすぎて調べちゃったっていうとこなんですけど、
マイキーさんがね、その動画の中で19世紀の経済学者、ジェボンズが言ってたっていうね、ジェボンズのパラドクス、そういう説を引き合いに出されてたんですよね。
これ何かっていうと、要は技術革新で効率が上がると全体の消費量とか仕事の総量、トータルの仕事量っていうのはかえって増えるっていう、まあそういう法則があって、
AIも例外ではないっていう、まあそんなお話をされてたかなと思うんですよね。
その例えとしてね、メールの登場でペーパーレスになると思いきや紙の消費量が何倍だったかな、3倍だったかなに膨れ上がったとか、
国連の食料農業機関、FAOのデータ分析でも紙の消費がピークで3倍になったみたいな、そんなお話をされてたんですよね。
確かに効率が上がるとかえって消費が増えるっていう、さっき言ったばっかりのジェボンズのパラドクスね、という考え方自体はね、
1865年にイギリスの経済学者ジェボンズさんが唱えた、主張したものなんだが、
これってね、蒸気機関と石炭の関係ですね。それについて指摘した有名な話ではあるんですよ。
ただし、ただしですよ。この法則がね、現代のAI絡みにそのまま当てはめられるかどうかっていうのは、
今のところ僕が知ってる範囲じゃね、直接それを実際に計測したっていうか、そういった研究って今のところはまだないかなっていうとこかな。
そういった意味ではね、例として挙げられていた紙の話っていうのはね、
その辺はどうなのかっていうとね、IT化で紙が増えたっていう有名な研究っていうのは、多分ですけど、2002年の
アビゲルセレンとリチャード・ハーパーっていうね、このお二人が発表した、何だったかな。
あ、メモってないや。大事なとこメモってないや。
ペーパーレスオフィスの神話だったかな。ちょっとこれ自信ないですけど、そういう本に確か書かれている事例なんですよね。
ただね、注意しなきゃいけないのは、そこで報告されている数字っていうのは、紙の使用量が平均およそ40%増えたっていうもので、
ちょっとね3倍っていう数字は僕見つけられなかったんですよね。
さらにね、マイキーさんが触れていた2022年の研究っていうのは、おそらくですけど、
マイケル・ブリスコさんのたちの研究かなと思うんですよね。FAOのデータなどを元に分析した論文のことだと思うんですよ。
そこにもね、3倍っていう数字、マイキーさんが3倍だって言ってるんだけど、その3倍っていうのはちょっと僕見つけられなかった。こっちでも。
むしろ20年が経過してね、世界の紙の消費量って横ばいになって、増えていくだけじゃなくて横ばいになって、
多くの地域でね、エリアで減少傾向に転じているっていうのは書かれているんですよ。
増えていくだけじゃなくって、どこかで頭打ちになってね、その後減少傾向にあるんだっていうところですね。
つまりね、いろいろごちゃごちゃ言いましたけど、何が言いたいかっていうと、効率化の後に仕事や成果、
成果物の量っていうのかな、増える局面っていうのは確かにあると思うんですよね。
で、マイキーさんが言うほど派手に増えているわけではないし、ずっと増え続けるわけでもないっていうところはちょっとね、
エクスキュース入れたいなーっていうとこですね。だからね、効率化すれば自動的に仕事が必ず増えるとか、仕事が増えていない人は時代に置いていかれているとまでは言えないんじゃないかなってちょっと僕は思
いました。
で、もちろんね、新しい仕事が生まれるっていう側面もね、研究で認められてはいるんです。
マサチュセッツ工科大学のね、研究者たちの事例ではね、自動化っていうのが既存の作業を置き換えると同時に新しい仕事を生み出すような、そういうモデルとしてね、示されてますよね。
あのMITの、なんだ、ダロン、なんかややこしい名前。汗モグルさんだったかな。ちょっと忘れちゃった。そうそうそうそう。で、他にもカリフォルニア大学でもね、
えーと、2026年の研究だったかな。ちょっとこれメモってないんですけど、まあこれはね、AIを導入したテク企業の社員が頼まれてもいないのに、自発的に自分がやるべき範囲、担当範囲っていうのを広げて、休息
時間とか時間外にまで仕事をしてしまった。まあそういうとね、仕事を延ばしてしまったみたいな、そういう事例は報告されて。これまさに僕と似たような感じだなと思いながら、
このね、調査文献読みましたけど、まあ研究者たちはね、これがね、すごい疲れとかね、なんだ、萌えつき症候群につながる、まあ危険性なんかも指摘してるぐらい、えーと、言われてもいないようにどんどんどんどんや
っちゃうっていう。まあそういう気持ちわかりますよ。
AIってね、やっぱりやればやるほどね、こんなこともできちゃうんで、え、マジ?っていうことがね、どんどんどんどん出てくるんでね、ついつい楽しくなっちゃってね。
で、ちょっと生産的なこともっとやってやろう、もっとやってやろうっていうので、気づいたら休み返上でね、なんかずっとAIいじってるみたいな感じだと思うんですよね。この気持ちすごいわかるなと思うんですけど。
で、えー、何の話だっけ?あ、そうそう。まあこういうね、事実を踏まえると、何でもかんでも仕事を増やせばいいっていうわけじゃなくってね、あのー、浮いた時間、まあ何に自分の時間を使うのかって、ここをね、意識
的に選んでいく、まあね、それがすごく時間の使い方の部分ですよね。ここがめちゃくちゃ大事なんですよね。
で、まあ僕自身、マイキーさんのね、主張全て否定したいわけじゃないし、まあ大筋ね、その通りだなというふうに思うわけですよ。まあマイキーさんがね、最終的に何だっけな、単なる作業を効率化するだけで留まるん
じゃなくって、課題を自分から設定する力とか、えー、なんだ、文脈を読む力とか、あるいは交渉力っていうのを磨くべきとかね、まあそういったことをおっしゃられてたね、えーんですけど、その結論に関してはね、
僕自身は大賛成ですね。ただね、楽になったという人は無能だとか、えー、なんだ、必ず増えるみたいなね、その主張の根拠になってる数字とか、ファクトチェックを丁寧に見てみるとね、研究データとはちょっと、
ちょっと違うなみたいな、食い違いがあるなーっていう、まあそういう話ですね。うん、なんか細かい話で今日はすいませんっていう感じですけども、まあ楽になってね、作業が減ったこと自体が悪なのではなくって、
そこで満足して止まってしまうのが、えー、まあ悪というよりむしろもったいないっていう感じですね。
せっかくAIを使って、作業全体がね、すごくこう、ね、楽になってる。で、楽になって、そうすると浮いた時間が出てきますよね。で、その浮いた時間、それをどう、えーと、なんだ、生産的に使っていくのか、そこが
ね、すごく大事だ。で、それを生産的に使ってないっていうのがもったいないっていうところですね。うん。で、まあもう一つね、そもそも作業がね、早くなったっていう自分の感覚、えー、これ自体がね、当てになら
ないっていうこともあるんですよ。
AIの生産性は体感だけでは測れない
なんか早くなった気がするけど、それ自分自身の感覚でやって、実際には結構時間かかってるんだってこともあるんですよね。うん。確かね、マイキーさんの動画の中でも触れられてたかな。あの、個人の開発者、個人開
発者、ね、いろいろ作ってるっていうね。そこの意識調査で、えー、なんだったかな、20%の生産性向上が報告されてたんだけれども、実際の時間を、えーと、測ってみたら、実際にね、えー、客観的に測定、計測してみ
たら、えー、他の
効率の悪い業務が増えて、19%効率が低下してたんだったかな。ちょっと、ちょっとウロウロでごめん、ごめんなさい。うん。で、確かね、この元になってるのは、おそらくAIの性能とか影響をね、評価しているヒエリ
ランダイの研究機関でね、METRっていうのがあるんですけど、そこは2025年の7月に発表した実験データのことを言ってるんじゃないかなって思うんですよね。うん。うん。で、これね、あの熟練の
ね、クロートの、えーと、プログラマーを、15人だったかな、6人だったかな、ちょっと忘れちゃいましたけど、まあ、そこを対象にした、比較的ね、小さい規模の、小規模な比較実験なんですよね。で、えー、これ
ね、やる前は、えーと、なんだ、24%早くなるみたいに予想していて、ただ終わった後の本人たちの体感もね、20%ぐらい早くなったっていう風に感じていたのに、実際にね、えー、その時間を測ってみたところ、
19%遅くなっていたっていう面白い結果が出てるんですよ。
で、マイキーさんが言ってるのは、おそらくこれのことだと思います。うん。で、ただし、まあ、遅くなった理由っていうのはね、マイキーさんが言ってたような、他の効率の悪い業務が増えたからっていうことではなさ
そうなんですよね。まあ、えーと、AIに指示を出したり、回答をもらったりしてさ、うん。で、出てきたプログラムを、まあ、コードなんかをね、確認して修正するテーマ、まあ、そこに時間が溶けていたっていうことは
言われてるんですよね。うん。だから、AIの案を採用できたのは半分以下で、開発者が頭の中に持ってるコードの、なんだろうな、
暗黙、暗黙地位というか、暗黙の事情。まあ、それをAIが知らなかったっていうことが原因だったりするんですよね。うん。で、まあ、そういう意味じゃね、やっぱり、あのー、いつもAIの話で親が口を酸っぱく
して言ってる、自分が持ってる一時資料となるコンテクストを正しくAIに参照させないとダメよっていうのが、えー、ここで効いてくるっていう話なんですよね。うん。で、まあ、あの、このMETR自身がね、20
26年の2月だったかな、の報告でもね、あの、この19%遅くなったっていう、
結果っていうのをね、あのー、えー、それ、それを、えー、追いかけたとき、えーと、計測して、えー、ね、えーと、研究データとして出したとき、その当時の古いAIモデルによるもので、今現在のAIにはそのまま当
てはまらない可能性があるよーっていうことも、えー、補足してるんですよ。うん。だから、さっき言ったようなね、あのコンテクストをしっかり読み込ませることができるなら、もっとここはね、スピードが上がるだろう
っていう、
話だと思うんですよね。うん。だから、あの、新しい実験の数字も偏りが大きくてね、今なら、なんだろうな、早いともいけないっていうことも書かれてたかなーと思うんですよね。うん。ちょっと、なかなかね、えーと、
この辺は実証データがまだ新しい技術なのでね、えー、少ないって言ったところかなーっていうのは、ちょっといろいろね、文献をさせて思わされたところですね。うん。まあ、要はね、ポイントは何かっていうと、まあ、
この実験って仕事が増えた証拠ではなくて、早くなった、まあ、スピードが上がったっていう、
本人の感覚ってあんまり当てにならないんだよねーっていうとこなんですよね。うん。だから、AIが自分の仕事のね、細かい文明とか裏事情を知らないまま使ってしまうと、指示と手直し、いやいや、そうじゃないんだよ
って、AIにね、こういうことやってくれ、こういうアプリ作ってくれとかさ、えー、言うわけですよ。言うんだが、いやいや、そうじゃなくってさ、ここはこうしてよーとかさ、ここはこっちを使ってよーとかさ、まあ、
そういう手直しの部分ですよね。うん。だから、そこを渡さないまま、AIに仕事をさせてしまうと、ずいぶん時間がかかってしまうっていう話なんですよね。
まあ、指示とかね、手直しに余計な時間がかかってしまうもんなんですよ。ね、あの、慣れてないとね。で、コンテクスト渡してないと。うん。だから、あのー、まあこういうところでね、まあ知り合いの経営者さんとか
でもね、まあ結構AI使ってるっていう方いらっしゃるんですけれども、えー、まあ毎月数時間で終わるような作業をね、AIに自動化させてやろうとしてね。まあ結局、設定とかさ、さっき言った、指示のやり取りで、
いや、そこそうじゃない、こうじゃないとか言ってた。
何日も溶かしたっていうね。まあそういう話はよく聞くところですね。うん。で、まあ、そこで諦めちゃうとね、せっかくそこに突き込んだものっていうのがね、えー、結局、あの日の目を見ずに終わるのもすごくもった
いないんですけど、まあこれなんかもう最近だとね、あのループをかけてね、目的設計をしっかり入れて、まあいつだったか、言いましたかね、AIこういうふうに使うべきみたいな話だと思いますけど、まあとにかくコ
浮いた時間を事業と人との活動に使う
ンテクストを参照させるっていうのが大前提で、えー、目的とかやってはいけない。
こととかね、えー、まあどこまでやったら合格っていうね、その目的地を明確にしてAIに指示を出させて延々とね、まあフェーブル5.1とかだとね、えーっと、指示をすると数時間ずっと回り続けてくれるんだよね。
うん。まあそういう仕方で解決できるんじゃないかなっていうふうに思うんですよね。うん。まあそれはそうとして、えー、ちょっと細かい話が続いちゃってますけれども、まあだからこそね、えーっとAIを使ってうまく
浮かせることができた時間、まあ本当の意味でね、あのー、
何をやるのが生産的なのかっていうところを見極めた上でね、そこに時間を投下していく、まあ新しい事業を立ち上げだったり、新サービスを立ち上げるとかね、うん。あるいは既存の、えー、事業全体の中で結構人に食わ
れてる、うん。人力でやっちゃってるところを自動化できないのかなとかね。まあそういった新しい試みの部分に、えーっと、自分自身の時間を使っていくっていうことが大事かなと思うんですよね。うん。
で、えー、まあその時にね、あの単にパソコンの前でパチパチやるってAI使うってそれだけじゃなくってね、今まで時間が取れなくてなかなか会食行けなかったとかね、えー、人に会いに行けなかったとか、営業、リアル
営業もそうですよね。そういったところに時間を割けなかったっていう時に、そういった部分にね、時間をしっかり割いていくことができる、まあ浮いた時間の有効活用という点ではね。うん。だからそういった仕方でね、
その浮いた時間を何に使うのかっていうのを見極めるっていうのはすごく大事かなと思うんですよね。
うん。まあ単にね、チャットでAIを使うっていうことではなくて、AIエージェントっていうのかな、まあ自律的に、えーっと、課題解決してくれるような、まあ、で、それを自分の仕事の文脈をしっかり渡せるような、
まあコンテクストの仕組みをね、しっかり、まあ最近だとね、コンテクストエンジニアリングみたいな言い方されますけど、うん。そういったものを組み込んだ上でね、えー、浮いた時間をどう使うのかっていうのを真剣に
考えたほうがいいんじゃないかなというふうに僕は思います。
自分の文脈に合わせたAIエージェント設計
で、えー、まあ実際僕がサポートしているね、えーっと、バンソー方で支援させていただいているコンサル生の方々でも、AIエージェントをね、えー、使いたいっていう方に関してはね、うん、えーっと、使っていただ
いてね、自分の業務の流れに合わせた仕組みを一緒に構築するんですけども、まあほぼ全員から、まあめちゃくちゃ楽になりましたとかね、えー、めっちゃ感動しましたみたいな、ふふふ、お声はいただくんですけどね、
まあもちろんこれはね、それぞれの事業に合わせて、えー、個別に構築した場合の成果であって、一律にね、こういう仕組みがあれば、あー、
仕組みっていうかね、えーっと、こういうAIのね、えー、これ、これ、まあまあ仕組みっちゃ仕組みか、うん、まあこれがあれば誰でも結果が出るっていう代物じゃなくてね、まあこれなんかもうその一人一人のコン
サル生さんが今どういう問題にぶつかってて、どういうことをやろうとしててっていうコンテクスト、文脈を僕は持っているわけですよ、うん、で、そこを、えー、しっかり入れつつ、どんなに細かいことでもね、入れつ
つ、えー、設計しているので、えー、一人一人にフィットした、あるいは一社一社にフィットした形を作ることができて、
いるっていうことなんですよね、うん、だから、まあ、あのー、まあAIといえばね、僕自身も過去に、まあ今でも、たまに、えー、顔出しますけど、AI関連のね、高額な、えー、セミナーとかね、AIセミナーとかコン
サルの方に結構なお金払って参加したりとかさ、あるいはAI関連の、えー、教材とかも売ってますよね、うん、ちょっと高いなーとか思いながらさ、まあでも、ちょっと最先端の話とか気になるからと思ってね、ただ
ねー、うーん、正直、まあすごくいいものもあるんですよ、いいものもあるんですよ、
うーん、どれも残念な内容だったりとかするんですよね、あのー、今ある作業をちょっと早すくするレベル、今ある作業を効率化するレベル、いやー、それ知ってるんだよなーみたいなね、まあでも、買っちゃったしなー、
セミナーとか受けちゃったしなーみたいな、うん、で、まあ、そこで扱われるノウハウが結構古かったり、あのー、AIの世界ってね、やっぱり、あのー、数日とか、1週間、2週間でガラッと変わっちゃったりするんです
よ、そうするとね、かつてはこれだったっていうのが、やっぱり、
えーと、アンソロピックとかオープンAIにしても、仕様がちょっと変わったりとかしてね、うん、あのー、例えばメモリーの設計とか、スキルの設計、まあエージェントMDとかの設計、まあその辺もね、ちょいちょい
こう変わっていくんですよね、うん、その時々ではね、そのやり方最高だったんだけれども、今はそこも、あのー、プラットフォーム側、あのAIの方が全部、えー、やってくれるようになったから、いちいち自分でそこス
キル拡張必要ありませんとかね、とにかくいろいろね、変わっていくんですよ、うん。
何よりね、あのー、大事なポイントになってくるのが、まあ僕自身が思ってるとこで言うとね、まあの、AIってね、えー、大規模言語モデルっていうね、LLMっていうのをこう使って、あたかもね、自律的に人間が
こう、頭のいい人間がね、へへへへ、考えてくれてるように見えますけど、あれって確率論なんですよね、うん、だから確率で、えー、まあ要は答えを出してくるっていうのかな、うん、だから確率で出してくるもの
っていうのと、
決定論っていう、まあ決まった答えをね、確実に出すプログラミングの部分、ここの切り分けっていうのはすごく大事なポイントの一つだと思うんですけれども、僕今までね、受けたセミナーとかそこに触れたものって、ほ
ぼなかったですね、うん、あるいは自分の仕事の文脈、さっきからずっと繰り返し何度か言ってますけど、コンテクストっていうやつですね、自分自身がどういう仕事をしてるのか、どういう興味関心を持ってて、今の
現在地でどうなのか、どういうことをやろうと思ってるのか、1年後どうなりたい、2年後どうなりたい、
自分の会社をどこまで引き上げていこうと思っているのかとかね、うん、そういったね、細々とした文脈なんかもしっかりね、コンテクストとしてためてAIがいつでも参照できる、要領よく参照できるような仕組み
っていうのが、あるのとないのとでは、ほんとね、雲泥の差ですね、どんだけフェーブル5.1とかね、オーパス5.5を使っててもね、うん、それがあるのとないのとでは、出力の質がね、全くまるっきり変わるんです
よ、うん、
同じね、AI使ってるんだけれども、そこ参照させないで全然違うんですよね、うん、で、そうするとね、で、その辺の話ってまあ僕からしたらめちゃくちゃ大事なんだけれども、そういうね、大事なポイントとかも、まあ
肝心な視点っていうのがすっぽり抜け落ちたセミナーとかね、コンサルさんとかに結構ね、会うことがあってね、そうすると何だろうな、えー、小手先の男でね、例えば、
うーん、ねえっと議事録作りますだったりね、社内の業務のものものの細かい作業、まあ経理だったり何だったり自動化しますっていう、うん、それはそれでね、あの初めて触れる人にとってはめちゃくちゃびっくりする
わ、だって僕もびっくりしたからね、ただそれを自分の会社とか自分個人の事業にうまく適応させていくためにはちょっと片手落ちかなっていうか、この片手というかね、大事なとこが抜け落ちてるなぁ
感があるんですよね、うん、えー、なんかいろいろちょっと脱線しすぎだから、まあさっき紹介したような実験でもね、AIが現場の事情を知らなくて遅くなってしまったっていうのもまさにね、こういうあの大事なしで、
まあ文脈をコンテクストを渡す仕組みがなかったからなんですよね、うん、だからAIをね、本当に仕事の力にして自分の仕事をね、スケールさせるために、えー、使おうと思ったらね、そこで時間を生み出すにはどうした
らいいのかっていうと、
やっぱりね、その人のビジネスの文脈に合わせた仕組みを組むしかないんですよね、うん、だから僕がね、個別にサポートさせていただいているコンサル生産とかね、まあそういった方々とか、あるいはこういうAIをね、
使って業務の仕組みづくりとかね、あるいは初心者の方にも分かりやすいように一人一人に合わせて一緒に作っていくみたいなね、うん、まあそういったこともちょこちょこやっているんですよね、うん、まあもしね、自
分の仕事でも時間を作る仕組みを整えたいな、まあ要はAIエージェントをね、えー、生成AIじゃなくてAIエージェントを、ふふふ、
自分の仕事に思惑を生かしていきたいなっていう方いらっしゃいましたらね、うん、概要欄よりお問い合わせいただければと思いますが、結構今ここね、あの、ウェディングリストが溜まってきちゃってね、すぐには対応
できないと思いますけれども、えー、気になる方いらっしゃいましたら、ちょっと時間かかってもいいということであればね、えー、お問い合わせください、うん、というわけで、まあ今日はね、AIで、えー、自
AIで生まれた時間をどう使うか
動化できたりなんだったりして、今までやってた仕事、うん、あの、かけてた時間、これが劇的だったりとかね、うん、そういった仕組みをね、
起源して仕事がね、そっちでAIで回るようになった時に、時間浮きますよね、うん、で浮くんだが、なんで僕は前以上に働いてるのか仕事してるのか、まあそういうテーマでね、えー、お話しさせていただきました、まあ
AIを導入してね、作業が早くなって、あ、時短だ時短だってね、えー、楽しくなったな、楽になったな、ね、そういうふうに感じること自体はね、えー、まあさっきの研究でも紹介した通りね、素晴らしい第一歩かな
というふうに思うんですよね、うん、で、ただそこで楽になった
便利になったって満足して止まってるのって、えーと、めちゃくちゃもったいないんですよっていうところですよ、まあAIにね、作業を任せて生まれたその貴重な時間をね、どういう、えー、ところに、ね、浮いた時間を
使っていくのか、ね、新事業を作るのか新サービスを作るのか既存の事業なんだけれども、結構手こいが必要だったんで、そこをなんとかAIで自動化できないかとかね、あるいは営業に出るとか人に会いに行くとかね、
えー、そういう生産的な時間に、えー、するべきだな、
って僕自身は思うんですけどね、うん、だから、あの、あなた自身のね、意思、意思次第でどういうふうにしたいっていうその思い次第でね、あの、これからAIをね、パートナーにしながら、えー、ビジネスを加速して
いくっていうのがすごく最良の道なんじゃないかなっていうふうに思ってます、えー、というわけで、えー、今日のお話少しでもためになりましたでしょうか、よろしければ、いいね、コメント、チャンネル登録等々
いただけると、とってもとっても嬉しいです、えー、ビジネスやってて悩んでますっていう方いらっしゃいましたら、概要欄に
よりお問い合わせください、それでは今日もあなたにとって素敵な一日になりますように、えー、また次回の配信でお会いしましょう、バイバーイ