ChatGPTからみんなにも知られるようになった、「チャット型AI」は、スマートフォンにもアプリとして入り、いろいろな相談になら乗ってくれますが、「チャッピー君、この資料をこう、なんというか、いい感じにして」って突然投げても、うまくいかないことも多くありませんか？

そんな「はて？AI入れるって？ChatGPTじゃだめなのかい？」ってお悩みの方にも伝わりやすいように、仕事にも使えるようにするための「下拵え」のようなものをご紹介します。

目次

• スマホに入ってたりアプリで使えるAIの正体
• AIを会社や仕事へ入れるということ
  • 書類作成
  • チャット受付
  • 予定管理
• 整理整頓という考え方
• 人とAIの役割分担
• AIは「人にしかできない事」の質を高める
• まとめ
• チェックリスト
  • 1. 業務の「棚卸し」段階
  • 2. 環境・情報の「整理整頓」段階
  • 3. 「人とAIの連携」デザイン段階
• さらに実践的にするためのヒント

スマホに入ってたりアプリで使えるAIの正体

皆さんが多く経験されているAIは、有料かどうか？で大きくできることが変わりはしますが、本質的には「チャット」と名のつくアプリで、いわゆる「会話を継続できる存在」です。なので突然仕事を振られても、瞬間瞬間で役に立つことはあっても、AIが仕事をする状態であるとは言えません。

AIが一緒に仕事をしている状態って、、

人「チャッピー君、朝の事務ルーティーンをこなしておいてくれ。」

はい。案件Aは昨晩完了して、確認してもらうだけです。案件BとCは本日のやらないといけないタスクなので、〇〇にスタートの指示を送りますがいかがしますか？
またAM期限の返答が5件あります。回答のサンプルを各3パターン作っておいたので選択してください。
夜間に到着した受付メールは以下の通り。優先度は過去の実績からこちらのリストになります。・・・・・・

トニースタークかよ。となる感じ。できたらいいな。と思います。

これ「どれかいいアプリを使えばいいんじゃないの？」と思うかもしれませんが、今のところその回答には難しいところがあります。だって、そもそも会話アプリであってAIエージェントじゃないんだもの。。中にはエージェント型のアプリもありますが、一度整理してみましょう。ただし、どのAIを選ぶかより先に知っておきたいことがあります。

どれほど優秀なAIでも、仕事の場所、手順、判断基準、成果物が整理されていなければ動けません。まずは道具ごとの特徴を簡単に見たあと、AIが実際に仕事へ参加するための「下拵え」を考えていきます。

AIの種類	一言でいうと	AIの得意分野というか人柄
ChatGPT（チャットGPT）	相談役	会話の流れを保つほか、設定によっては過去の会話や保存された情報も参照し、ユーザーに合わせた応答ができます。 会話・発想・文章・総合支援が得意です。
Codex（コーデックス）	開発作業員	会話型AIほど雑談の文脈を引き継ぐ使い方には向かず、プロジェクトごとのルールやファイルを整えて渡す方が力を発揮します。 コード・ファイル操作・開発工程が得意です。
Claude（クロード）	資料に強い事務補佐	長文を書いたり、コワークではルーティーンの仕事を覚えてくれたりプランによってはGoogleWorkSpaceやSlackなんかのグループウェアと連携し予定管理や短いメッセージの送信準備等を行うこともできます。コードを書くこともできるのです。
Gemini	Google担当	Googleが作ったAI。Google検索やGmail、Googleドキュメントなど、Googleサービスとの相性が良いのが特徴です。情報を調べたり、Google Workspaceを活用する仕事には向いています。 会話もできますが、どちらかというと「Googleの秘書」のような印象です。Googleを仕事でよく使う人ほど力を発揮しやすいでしょう。
Siri	操作受付	Apple製品に昔から搭載されている音声アシスタントです。「タイマーをかけて」「明日の天気は？」「○○さんに電話して」など、iPhoneやMacを操作するのが得意です。AIチャットというより、「Apple製品の操作係」に近い存在です。
Apple Intelligence	Apple製品の補助機能	Appleが提供する新しいAI機能です。ChatGPTのようなAIを一から作ったというより、iPhone・iPad・MacにAI機能を自然に組み込んだもの、と考えるとイメージしやすいでしょう。メールの要約や文章の校正、通知の整理、画像生成など、普段のApple製品をより便利に使うことを目的としています。
Copilot	Microsoft担当	Microsoft製のAI。Word・Excel・PowerPoint・Outlookとの連携が最大の強みです。会社でMicrosoft 365を使っているなら、一番自然に仕事へ入り込めるAIかもしれません。特にExcelやWordを触る時間が長い人には便利です。
Perplexity	調査担当	「AIチャット」というより、「AI検索」に近い存在です。 何かを調べる時に強く、情報源も確認しやすいので、リサーチ業務との相性は抜群です。ただし、仕事を一緒に進めるというより、「調査担当」に近い印象です。

ここまで見ると、「結局どのAIを使えばいいんだろう？」と思いますよね。

でも実は、ここからが本題です。

↑これのどれかは使ってる！っていう人も多いんじゃないでしょうか？

ご覧の通り、AIアプリにも「特徴」があり得意なことが違います。そしてどれも、会話を基本としているので画像生成やコード生成というのは、専門家じゃないところに頼むとやはり「それなり」になり、期待したものほどではなくなる場合も多いです。

たとえば、Codexに「ちょっとメール対応の文章考えてくれない？」って頼んでもGPTやClaudeに比べるとイマイチですし、ClaudeにCopilotやApple Intelligenceと同じように振る舞えと言ったって、なかなか難しいです。

誠に勝手ですが、勝手に擬人化（言葉で）

AIの種類	どんなタイプの人？？
ChatGPT（チャットGPT）	お話得意。相談になら乗ってくれるしさらっと絵は描いてくれる。明るい営業さん？
Codex（コーデックス）	どっちかっていうとコツコツ仕事するタイプ。 作ることに関しては一級品。優秀なオペレーター。
Claude（クロード）	コードはかける・会話もできる・受付とかも器用にこなす。 でもルールで縛らないとどっか行く。新人類？
Gemini・Apple Intelligence・Copilot	開発先から来た専門職員。その会社のツールならお手のもの。 他社？知りません。
Siri	声で会話するだけだけど、やさしい
Perplexity	調査が大得意。調べるんだったらなんでもお任せ！

この特色を生かして、仕事に導入するというのが、いわゆる「仕事にAIを使う」ということの本質になります。実際のところ、各種ガジェットツールやソフトウェアにも特化型のAIは入っています

ボイスレコーダーに入っている文字起こしツールや、AdobeのFireFlyなど。専門分野に特化したものだからその道が得意なものもたくさんあります。画像の背景消したりとか、ああいうのもAIなんですよね。

AIを会社や仕事へ入れるということ

ほんじゃまあAIを仕事に参加させてみよう！と思うと、まず引っかかるのは二つ。

「何やらせるの？」「どのAI使えばいいの？」

ですかね？

どのAIを使うべきか？は先ほども触れましたが「その仕事（タスク）の質を見極めて、使えるAIを選ぶ」ことが大事です。

え？と思うかもしれませんが、AIは文章から状況を推測できますが、現場の温度感、相手の表情、長年の関係性、その判断に伴う責任まで、人間と同じように受け取れるわけではありません。真面目っこちゃんなんです。これは何となくわかりますよね。だからこそ、向いてる仕事を与えないと違うことしちゃったりします。

ということでちょっと一例を用意しました。

どれもこれも、事前に準備が必要なんですよね。「とあるアプリを入れたらうまくいきました！」とはなりづらく、その場合はいわゆるサポートをしてくれる会社さんが必要だったりします。もちろんその会社さんとの打ち合わせも必要ですがね。。。

これは「すっごいめんどくさいよ！」という話ではないんですが、AIが入っても大丈夫なくらい整理整頓されていれば、Codex→Claude CodeとAIを変えても同じように振る舞うことも可能になります。

業務ルールの再現性（いかに整頓されているか？）が重要ということになります。

整理整頓という考え方

私の会社でもAIを積極的に導入していますが、最初にやったことはなんと

「AIがやると想定して人間がやってみる」

でした。

要は人間がやっていること（うちは一人ですが。。。）を、本質的に何をやっているか？どのようにやっているか？どのくらいの工程でやっているか？をものすごく細かく細分化していく作業が最初の行程でした。

でもこれを続けていくと、WBSという作業の工程表になります。そしてその工程でAIにやらせられることを見つけ出し、少しずつ増やしていくのがAI導入へ向けた整理整頓という考え方です。

整理整頓を続けると、不思議なことにAIだけではなく、人間の役割まで整理され始めます。

人とAIの役割分担

人とAIが役割を分担するようになると、責任が分化されます。人間には「判断する・見極める」というAIにはまだできない業務が残り、ルーティーンだった作業や簡単な作業は、AIやエージェントがこなしてくれます。

Soleilさん、ここまで進みました。チェックしてください。コアに設定してあるマークダウンに記載のあるあなたの指示が、他のマークダウン・実績と差があり、おそらく間違っているのではないかと思います。しっかりしてもらえますか？

お。良いね。なんかすみません。

とこんな感じです。大切なのは整理整頓からの責任分化、そしてそれをマークダウンという命令系統をAIに読ませるファイルを設計することが大切なのですが、この話はちょっと長くなりそうなので、別の記事で

人とAIだからではなく、「役割と責任」を分けることで、単純なエラー（衝突やミス）は避けられます。これはAI云々という話ではなく「仕事を設計する」ということなので、誰しもやっていることかと思います。

しかし、そのルールを冗長化したりしていないか？属人的じゃないか？と疑い精査するのがこの工程の真の目的です。

AIは「人にしかできない事」の質を高める

このように精査を続けていくと、自ずと「人にしかできないこと」が抽出されます。こうなると話が早いです。人がやったほうが価値があるものだけが残り始めます。

• 現場や仕事のもつ空気感・特性などが納品・提供物として「外れ」じゃないか？
• お客様に直接会いに行って話をする
• 協力相手にお礼を言ったり、労ったりする
• 事業の方向性や特性（サービスの色）を考えて「やる！」と意思決定する
• 味の美味しさや見た目を総合的に見てOKを出したり、「こういうので良いんだよ」という曖昧なものまで良しとすることができる
• 肌触りや質感を確かめて、「良い！」という判断を出す
• 相手型の空気感を読んで、明るく振る舞ったり「言葉にせずとも伝わる何か」を感じ取る

などといったことに集中するようになります。そしてそこが価値がある場合が本当は多く、より人間としての仕事が重視される時代になるんではないか？と思います。

私はAIが仕事を奪うとは、あまり考えていません。

歴史を振り返ると、活版印刷機やパソコンが普及したときにも、「仕事がなくなる」と心配する声はありました。実際には、仕事の内容は変わりましたが、新しい仕事や役割も数多く生まれました。AIも同じように、私たちの働き方を変えていく技術なのではないかと思っています。

まとめ

AIを仕事へ入れるために必要なのは、魔法のアプリでも、長大なプロンプトでもありません。

• 何をする仕事なのか。
• どんな順番で進めるのか。
• 何を見て判断するのか。
• どこから人が責任を持つのか。

それを一つずつ整理することです。

AIを会社に入れようとして、私が最初に始めたのはAIの勉強ではありませんでした。壮大な、仕事の整理整頓でした。そして、その整理整頓によって最も価値が高まったのは、AIではなく、人間の仕事だったのです。

チェックリスト

1. 業務の「棚卸し」段階

まずは、何が自動化できるのかを可視化します。

• 業務の洗い出し: 現在行っている業務を15分単位で書き出しているか？
• 定型業務の特定: 「手順が毎回同じ」あるいは「マニュアル化できる」業務がどれか把握しているか？
• 判断基準の明確化: その業務の中で「Aの場合はこれ、Bの場合はこれ」という、人間が行っている判断ルールを言語化できているか？
• 優先順位付け: 頻度が高く、かつ手作業が多い「AIに任せると効果が高い業務」を選定できているか？

2. 環境・情報の「整理整頓」段階

AIが迷わず仕事ができるよう、ベースとなる情報を整えます。

• 情報の所在の統一: 必要な資料、過去の議事録、顧客データなどが一箇所（クラウド上のフォルダなど）に整理されているか？
• フォーマットの標準化: 提出する書類やメールのテンプレートが決まっているか？（バラバラだとAIが学習・生成できません）
• 専門用語・固有ルールの辞書化: 自社特有の用語や、社内ルールをまとめたドキュメントが存在するか？
• 権限管理の確認: AIにどのレベルのデータまで触れさせて良いか、セキュリティ基準は決まっているか？

3. 「人とAIの連携」デザイン段階

実際にどう運用するかを決定します。

• AIの役割定義: AIに「どこからどこまで」を任せ、「どこで人が最終確認するか」の境界線が明確か？
• フィードバック体制: AIが出した成果物を、人が「修正・教育」する仕組みを用意しているか？
• 運用テスト: 小さな範囲（まずは1日1件のメール返信など）で、小さく試す計画があるか？

さらに実践的にするためのヒント

このリストをチェックする際、**「もし新入社員がやってきたとして、この情報だけで業務を遂行できるか？」**と自分に問いかけてみてください。

AIも人間も、「指示の曖昧さ」が最大のボトルネックになります。上記リストを埋めていくプロセスそのものが、そのまま「AIへの指示書（プロンプト）」の精度向上に繋がります。

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