先日、横浜相続勉強会にて、約25名の皆様を前にAIセミナーの講師を務めさせていただきました。
今回のテーマは、
「生成AI、仕事でどこまで使ってる？ 一歩進んだ実践AI仕事術」
です。
ChatGPTをはじめ、生成AIを仕事で使う方もかなり増えてきました。
文章を書いてもらったり、分からないことを調べたり、アイデアを出してもらったり。
もちろん、それだけでもAIは便利です。
ただ、今回のセミナーで私が一番伝えたかったのは、実は「どのAIを使えばいいのか」でも「どんなプロンプトを書けばいいのか」でもありません。
私がAIを活用するうえで一番重要だと思っているのは、
「自分は何をしたいのか」という課題感を持つことです。
AIは非常に優秀になりました。
でも、「何を実現したいのか」までAIに丸投げしてしまうと、なかなか自分が本当に欲しかった答えにはたどり着けません。
今の仕事の何に困っているのか。
何に時間がかかっているのか。
本当はどういう状態にしたいのか。
まず自分自身に問いを立てて、課題を明確にする。
そのうえで、「じゃあ、これをAIだったらどう解決できるだろう？」と考える。
私は、この順番がAI活用ではとても重要だと思っています。
今回のセミナーでは、その考え方を前提として、AIによって仕事をどう変えていくのかを3つのステージに分けて、実演を交えながらお話ししました。
STAGE 1 「入力」を変える
最初のテーマは「入力」です。
私たちは仕事をするとき、当たり前のようにキーボードを使っています。
メールを書く。
資料を作る。
AIにプロンプトを入力する。
でも、AI時代に本当に全部キーボードで入力する必要があるのでしょうか。
そこで今回ご紹介したのが、音声入力を主体にする仕事のやり方です。
自分の中に、
「こういうものを作りたい」
「この問題を解決したい」
「こういう状態にしたい」
という課題感があるのであれば、最初から綺麗な文章にする必要はありません。
まずは思っていることを、そのままAIに話してしまう。
多少話が前後しても、言葉がまとまっていなくてもいい。
整理する部分はAIに手伝ってもらえばいいのです。
セミナーでは、音声入力や議事録、音声メモ、文字起こしなどを実際にお見せしました。
ここでも大切なのは「魔法のプロンプト」ではありません。
自分の頭の中にある課題や目的を、できるだけ多く、速くAIに渡していくこと。
だから私は、長文のプロンプト集を大量に管理するよりも、まず音声でどんどんAIに伝えていく使い方をおすすめしています。
STAGE 2 「成果物づくり」を変える
二つ目は、「成果物づくり」を変えるという話です。
ここではGensparkを使って、単なる検索や文章生成ではなく、AIに実際の仕事で使う成果物まで作ってもらうところを実演しました。資料でも「調べて終わりではなく、仕事の完成形までAIに持たせていく」というテーマにしています。
実演で取り上げたのは、「金融機関に融資をお願いしに行く」という場面です。
実はこれ、セミナーのために考えた架空の活用例ではありません。
つい最近、私自身が実際の仕事でやったことをもとにしています。
もちろんセミナーでは数字を変えていますが、元になった課題も、AIを使った考え方も、実際に私が経験したものです。
もともと手元にあったのは、月ごとの売上数字を並べただけの、とてもシンプルなExcelでした。
数字そのものは分かります。
ただ、私がやりたかったことは「Excelを綺麗にすること」ではありませんでした。
金融機関に融資をお願いするにあたって、担当者に自社の状況がきちんと伝わり、融資の判断につながる資料にしたい。
これが本当の「課題」です。
そこで、そのシンプルなExcelをGensparkに渡して、「金融機関の融資担当者に刺さって、融資が通るような表にしてください」という目的を伝え、資料を作らせました。
セミナーでは、この流れを実際に再現して皆さんに見ていただきました。
ここで私が伝えたかったのは、「Gensparkを使えばすごい資料が作れます」ということだけではありません。
むしろ重要なのは、その前です。
もし私が、「このExcelを見やすくして」としか考えていなければ、AIもおそらく「見やすいExcel」を作るところで終わります。
でも、私が本当に実現したかったのは、
「金融機関の担当者に、自社の状況を理解してもらい、融資につなげること」
でした。
この課題感が自分の中にあるからこそ、AIに対しても「何をしてほしいのか」を伝えられる。
これはAI活用全般に言えることだと思っています。
AIが答えを出してくれる前に、人間側が問いを持っているか。
「自分は何に困っているのか」
「何を実現したいのか」
「今の仕事の何を変えたいのか」
そこを突き詰めてからAIを使う。
AIの性能が上がれば上がるほど、実はこの「課題を見つけて、問いを立てる力」の重要性は高くなっていくのではないかと思います。
実際にデモでお見せした画面は以下です。
STAGE 3 「仕事環境」を変える
そして最後は「仕事環境」です。
今回はClaude CodeとObsidianを組み合わせた活用方法をご紹介しました。
仕事を続けていると、過去の案件、社内ノウハウ、顧客情報、議事録、各種資料など、膨大な情報が蓄積されていきます。
ところが、せっかく情報を持っていても、
「あの資料、どこにあったっけ？」
「あのお客様と以前何を話したっけ？」
「前にも似た案件をやった気がするけど、どう対応したっけ？」
となってしまう。
これでは、情報を持っているのに十分活用できていません。
そこで、日々の仕事で生まれる情報を蓄積し、その整理や検索をAIに手伝ってもらう。
必要なときには、自分の過去の情報をもとにAIがサポートしてくれる。
私はこれを、「第二の脳AI」のようなものだと考えています。
そして、ここでも出発点は同じです。
「AIで何かすごいことをしたい」ではなく、「今の自分の仕事の、何が不便なのか？」という問いです。
情報が散らばっている。
探すのに時間がかかる。
過去の経験が再利用できていない。
そういう具体的な課題があるからこそ、AIを使って仕事環境そのものを変える意味が出てきます。
AI活用で一番大切なのは「課題感」
今回のセミナーでは、音声入力、Genspark、Claude Code、Obsidianなど、いろいろなツールをご紹介しました。
でも、ツールの名前を覚えることが一番大切なのではありません。
AIの世界は進化が速いので、今日便利なツールが、半年後も一番便利とは限りません。
だからこそ私が大切だと思っているのは、
「自分は何に困っているのか」
「何をもっと良くしたいのか」
「本当は何を実現したいのか」
という課題感を常に持つことです。
課題が見つかったら、そこで初めて、
「これ、AIを使ったらどうにかできないか？」
と考えてみる。
するとAIは、単なる「質問すると答えてくれる便利なツール」から、仕事のやり方そのものを変えてくれる存在になります。
入力を変える。
成果物づくりを変える。
仕事環境を変える。
そのすべてのスタート地点にあるのは、自分自身が問いを持つことです。
AIがどれだけ進化しても、「何を解決したいのか」を決めるのは、やはり人間です。
今回の横浜相続勉強会では、そんなことを実演を交えながらお話しさせていただきました。
ご参加いただいた皆様、そしてこのような機会をいただいた横浜相続勉強会の皆様、ありがとうございました。
私自身も、日々の仕事の中で新しい課題を見つけながら、
「これ、AIだったらもっと良くできないか？」
をこれからも試し続けていきたいと思います。