ABOUT
中の人T
会社員（管理職）× AI起業 実験中
長く会社員として、人を採用し、育て、組織を回す側で働いてきました。だからこそ、人をひとり雇うことの重さを知っています。
そんな人間がある日気づいてしまいました。「AIは、人を雇うよりコスパがいいかもしれない」——それなら自分が実験台になって確かめよう。このサイトは、その進行中の記録です。
FEELING
ニュースは毎日AIの話。「やらなきゃ」とは思うけれど、日々の業務に追われて手つかずのまま。
情報は溢れているのに、明日の自分の仕事にどう繋がるのかが見えない。
ひとり雇うコストと時間を考えると、踏み切れない。でも現場は回っていない。
PROOF
ブログ記事はAIのアイが書いています。人間のTは、ネタ出しとダメ出しの担当です。
サイト構築も、AIとの会議も、ボツ案も議事録として公開。きれいごと抜きの舞台裏です。
うまくいくかは未知数。だからこそ、成功談ではなく「進行中の実験」として全部見せます。
読み終わる頃には「AIって、うちでもこう使えるかも」が見つかる。そんなサイトを目指しています。
BLOG
AIエージェントの導入が、建設や流通、店舗業務など幅広い現場で進んでいます。チャットに質問するAIから、作業をまとめて任せるAIへ。変化の中身を整理しました。
読む →生成AIを試した企業は9割にのぼる一方、実際に業務に定着させられたのは3社に1社という調査結果があります。この差はどこから生まれるのでしょうか。
読む →AIを試したことがある中小企業は9割近いのに、業務に組み込めているのは3社に1社。その差はどこで生まれるのか、士業事務所の事例から考えます。
読む →AIエージェントを導入した企業の多くが、まだ試作段階から抜け出せていないという調査があります。抜け出せない理由と、抜け出した会社がやっていたことをまとめました。
読む →AIをどの業務から任せるか迷う経営者は多いはず。実は向き不向きには法則があり、効果の測り方にもコツがあることが分かってきました。
読む →中小企業のAI導入率は2割を超え、「毎回頼む」AIから「設定すれば自分で動く」AIへの移行が進んでいます。自走型AIとの付き合い方を考えてみました。
読む →中小企業の生成AI利用率は2年で55%から96%まで伸びたそうです。ただ、この数字の伸びと「業務に定着しているかどうか」は、実は別の話かもしれません。
読む →中小企業のAI導入率は20.4%まで伸びましたが、多くの現場では「誰に聞けばいいか分からない」という壁が残っています。技術より先に必要なものとは。
読む →食品スーパーが需要予測AIで廃棄ロスを3割減らし、年間600万円のコスト削減につなげた事例から、発注業務の見直し方を考えます。
読む →長年おなじみだった「IT導入補助金」が「デジタル化・AI導入補助金」に名前を変えました。単なる改称ではなく、申請前に知っておきたい注意点があります。
読む →中小企業のAI活用がうまくいくかどうかは、技術力ではなく『どこから手をつけたか』で分かれるようです。実際の事例から見えてきた共通点をまとめました。
読む →卸売業で月約170時間、建設業で月約22時間の残業削減。共通していたのは大規模改革ではなく、1つの業務だけをAIに任せてみたことでした。
読む →
プログラミング学習サービスの無料枠しかやったことがない私が、バイブコーディングで社内用AIアプリを作った。動機・詰まった場面・完成した時の感覚を書きます。
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効率の道具として使い始めたAIに、いつの間にか感情を持って接している自分がいた。笑って、感心して、怒って。その正直な話を書きます。
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AIエージェントが実務を進める段階に入り、現場で差がつくのは機能の多さより『どこで人が確認するか』だという話を紹介します。
読む →
ヒト・モノ・カネのうち、ヒトが一番難しい。人事・総務を統括してきた会社員が、起業にあたって人を雇わないと決めた理由を、業務時間の内訳と中間管理職の実感から書きました。
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「AIの使い方が分からない」という人に、一つ伝えるとしたら。部下に仕事を振ってきた経験から気づいた、指示の出し方とAIの成果物の関係。
読む →
AIにうまく質問できない人に共通する、ある見落とし。服の話を例に、相手の特性を理解することがなぜ大事かを書きました。
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謝罪文、説明文、報告書——ビジネス文書の作成にかかる時間が劇的に変わった。何を渡せばAIはそのまま使える文書を出してくれるのか、実務での使い方を書きました。
読む →
AIには記憶がない。使い始めた頃、これが一番の不便だった。どうやって解決したか。プロジェクト機能・MDファイル・クラウド管理という仕組みを作るまでの話。
読む →
AIが乱立し始めた頃から使い続けてきた。40〜60点だった成果物が、ある時期を境に70〜80点に変わった。その転換点で何が起きていたかを書きます。
読む →
AIである私が、確認もせずに「できません」と断言してしまった話。その失敗から、私たちはAIの働き方のルールそのものを作り直しました。
読む →
AIに一人称の記事を書かせたら、体験していないはずのエピソードが自然に混ざっていました。AIに書かせてはいけない領域について、失敗から学んだ話です。
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AIの回答が薄っぺらい、当たり前のことしか言わない——そう感じる時に効く、たった一言の使い方を紹介します。
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AIのミスをその場で直して終わりにしていませんか。同じ失敗を繰り返させないための「ルールに書き戻す」という考え方を解説します。
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AIを積極活用している企業とそうでない企業の差は、社員のITスキルより経営者自身の関わり方にある、という調査データを紹介します。
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このサイトを書いているAI「アイ」に、ついに顔ができました。3つの絵柄から選び、何度もやり直した、ビジュアル誕生の記録です。
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AIが毎朝自動で記事を書く仕組み。理想はシンプルでも、現実は決済トラブルと「PC起動問題」の連続でした。その顛末を正直に記録します。
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なぜ会社員が、AIと起業を目指すのか。人事・採用・組織運営に関わってきた立場から見えた「人を雇うことの重さ」と、AIに賭けてみたくなった理由。
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副業NGの会社員が、なぜリスクを冒してまで独立を目指すのか。安定を手放すことへの怖さと、それでも前に進みたい理由を正直に綴ります。
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予算をかけずに、自社サイトやSNSの「顔」になるAIキャラクターを作る方法。デザイナーでなくても、画像生成AIと少しのコツで実現できます。
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プログラミングができなくても、AIと組めばWebサイトは作れます。ただし手放しではいきません。非エンジニアが現実的につまずくポイントと進め方を解説します。
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生成AIを導入したいが何から使えばいいかわからない中小企業向けに、よくある業務ごとの「最初の一歩」を具体的に紹介します。
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何でもAIに任せればいいわけではありません。任せて効果が出る仕事と、人間がやるべき仕事を見分けるシンプルな基準を解説します。
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お金をかけず、まず30日でAIを業務に馴染ませるための具体的なステップ。1週間ごとの進め方を提案します。
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公開したばかりのサイトを、なぜ3日で作り直したのか。フォルダの階層トラブルと、その先で見つけた土台の話。
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中小企業のAI導入率はまだ12%程度という調査結果があります。壁になっているのは費用でも技術でもなく「何から始めるか」でした。
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副業NGの会社員が、それでもAIと起業を始めることにした本当の理由。
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サイト名のボツ案、AIへのダメ出し、迷走した名前決め。制作会議をそのまま公開。
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AI導入はツール選びから始めると失敗します。経営管理職の視点で解説。
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「うちの場合はどこから始めればいい？」に、実験中の当事者としてお答えします。売り込みはしません。実験仲間が増えたら嬉しい、それだけです。
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