Chapter 0
AIを入れた会社で、いま起きていること
AI化を号令した会社が、なぜ変わらなかったのか
これは実際に起きています。アドネス株式会社では、ゴールと現在地を一か所に置くこの形で、1日がかりだった引き継ぎ作業が30秒になりました（経緯はnoteの実例記事で公開しています）。
この講座を終えると、こうなります
「AIで何ができるのか」が、まだピンと来ていなくて大丈夫です。いまChatGPTで質問したことがある、くらいで十分です。
まず、目の前の作業が減ります。
| 仕事 | いままで | このあと |
|---|---|---|
| 問い合わせ対応 | 届くたびに読んで、その場で返す | 仕分けと定型の返信は自動。判断が要るものだけ手元に残る |
| 記事や発信 | 何を書くか考えて、調べて、書く | 何を書くかをAIが決めて、下書きまで出す |
| 資料づくり | 毎回ゼロから作る | 「この案件、提案書まで進めて」で経緯を読んで出てくる |
| 数字の集計・共有 | 金曜に集めて、転記して、コメントを書く | 金曜17時に、増減の理由つきで届いている |
| 書類の仕分け・転記 | 届くたびに名前を付けて、台帳に足す | 自動で格納・転記。判断できないものだけ残る |
ただし、ここで終わるなら、この講座を読む意味はありません。
作業が速くなるだけなら、要らない仕事まで速くなるだけだからです。1,000本の資料を一晩で作っても、誰も使わなければ会社の数字は1ミリも動きません。この講座がいちばん時間をかけて扱うのは、その先です。
| いままで | このあと | |
|---|---|---|
| 仕事の現在地 | 聞かないと分からない。「あの件どうなってる？」 | AIに聞けば、その場で返ってくる。 「A社の件どうなってる？」で、いまの状況と次にやることまで出てくる |
| 報告と会議 | 進捗を共有するための資料と、そのための会議 | 共有のための資料づくりも、報告のための会議も要らない。残るのは、何かを決める会議だけ |
| 引き継ぎ | 打ち合わせをして、経緯を説明して、資料を渡す | AIに一言頼むだけ。 説明も資料集めもなしで続きが始まります。1日がかりだった引き継ぎが、30秒でした |
| 止まっている仕事 | 誰かが気づくまで止まったまま | 月曜の朝、止まっているものと、その理由が並んでいる |
| AIの使われ方 | 各自がそれぞれのAIに、毎回ゼロから説明する | 誰のAIも、会社のいまの状況を知っている。 毎回説明しなくて済む |
上の表は、下の表に行くための入口です。作業を速くするのが目的ではありません。目的は、会社の仕事の回り方が変わることです。
なぜ、そこまでやるのか。AIに、人間と同じだけの状況を渡せたときに、何が起きるかです。
今のAIはめちゃくちゃ賢いので、情報さえうまく渡せたら、優秀な人間をひとり雇う以上に価値を発揮します。 さらに、優秀な人間を雇うのと比べて圧倒的に安い金額で、いつでもたくさん働いてくれます。
足りないのは、いま社内で何が起きているかを知らないこと。それだけです。 この講座で最初から最後まで扱うのは、その渡し方です。
この会社が失敗したのは、道具ではなく仕事の置き方の問題でした。だから、この講座は仕事の構造から始めます。
進み方
道のりは、基本編6章と、立ち上げガイド、運用編1本です。仕事の構造を理解して、AIに任せられる形にして、環境を作り、自動で回し、チームに広げる。順番にやれば、着きます。
- 第1章 AIで成果を出すための5段階 — まず、ここから始めてください
道具そのもの（Claude Codeの入れ方・使い方、AIの性質、自動化の実例）は、サブ講義に分けてあります。本編と並行して、必要になったときに開いてください。
読んでいて分からない言葉が出てきたら、サブ講義5 AI活用の用語集にまとめてあります。そして、いちばん早いのはAIに聞くことです。 「いま出てきた○○って何？」で説明してくれます。