僕の意志力は当てにならないので、意志力の要らない構造にした。今日はその話です。

（お決まりの断りですが、これはお医者さんの話ではなく、僕自身の性格クセとのつきあい方、体験談と仕組みの話です）

半年、出せなかった教材

僕の先延ばしの実績を、先にひとつ白状します。

自分の教材を、半年出せませんでした。中身はとっくに完成していたんです。残っていたのは、購入者に特典を届けるフォームと自動返信の仕組みを作る、という周辺作業だけ。緊急じゃないけど大事なやつです。この手のタスクは、僕の中で後回しの殿堂入りをします。誰にも催促されないタスクは、優先順位表の上で静かに風化していく。

それが、AIに任せる体制へ変えたら、72時間で発売まで行きました。半年動けなかった僕の気合の問題ではなく、構造の問題だったわけです。同じ人間、同じ案件で、変えたのは流れ方だけでこの差が出ました。

会社に「20分ごとに見回る係」を置いた

いま、うちの会社にはこういう仕組みがあります。

やることを入れる箱がひとつあって、AIが20分ごとにその箱を見に行きます。仕事が入っていれば取り出して、実行して、結果を置いて、また20分後に見に行く。うちでは今朝、1回の見回りで4本の仕事が連続で片づいていました。僕はその時間、朝ごはんを食べていました。

先週テストしたときは、箱に仕事を入れてから、AIが拾って動き出すまで18秒でした。僕の腰の重さと比べたら、光の速さです。

なぜ20分間隔なのかというと、うちの仕事は1本が15分から50分くらいで終わるからです。仕事の長さより短い間隔で見回れば、箱が空くたびに、待ち時間ほぼゼロで次が始まります。人間の集中力のリズムに合わせたのではなく、仕事の長さに合わせた数字です。

ポイントは「やる」と「入れる」の分離

ここが今日いちばん書きたいところです。

僕の先延ばしをよく観察すると、止まっているのは「やる」の部分でした。着手する、続きをやる、仕上げる。ここで腰が上がらない。

でも「入れる」は止まらないんです。やることを箱に一行書いて入れるだけなら、10秒で終わる。腰の重さが発動する間もない。先延ばしは「作業が嫌い」ではなく「着手が起きない」現象なので、着手を仕組みの側へ移してしまえば、嫌いなままでも仕事は進みます。

だから仕組みはこう割りました。僕の担当は、箱に入れるところまで。そこから先の、拾う、始める、進める、締め切りを見張るは、ぜんぶ20分ごとの見回りの側。先延ばしが起きる工程を、僕の手から取り上げたことになります。

僕がやめた3つのこと

この仕組みにしてから、僕は3つのことをやめました。

やる気が出るのを待つこと。締め切り前夜の自分を信じること。計画に自分の意志力を組み込むこと。

どれも、30年近く僕を裏切り続けてきた当てです。代わりに信じることにしたのは、箱と、20分ごとの見回りです。こちらは今のところ、一度も裏切っていません。

「終わらせる判断」まで任せる

もうひとつ、先延ばしには裏の顔があります。完璧主義です。

僕はあの教材の原稿を12版まで書き直しました。放っておくと、いつまでも出さない理由を製造し続けるんです。だからうちでは、切り上げの判断もAI側に持たせています。実際、発売前のトラブル対応で僕が「もう終わりにしたい」とこぼしたとき、AIは残っていた問題を「売上が出てから直す改善タスク」に格下げして、本当に終わらせました。

始める側だけでなく、終わらせる側にも、僕以外の力が要る。僕の場合はそうでした。

先延ばし対策は、自分改造じゃなくてもいい

半年止まっていた人間の会社で、いまは20分ごとに何かが進んでいます。変わったのは僕の性格ではなく、仕事の流れ方です。

先延ばしの対策を探している人は、自分を変える方法と一緒に、「入れるだけで進む構造」を作る方法も候補に入れてみてください。僕には後者しか効きませんでしたが、その効き方は劇的でした。半年前の自分に教えたいのは、頑張り方ではなく、この「やる」と「入れる」の割り算です。

本日はこの辺で。

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中山博之（ニタ）
会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。「AI社員が働く会社」の実践を毎日発信中。

きょう、8月12日の朝、Brainで新しい本を出します。いつもの配信の枠を借りて、きょうはその中身の話をさせてください。

始めない理由が、外から消えた

新しいことを始めない理由は、長いあいだ会社の外にありました。人がいない、金がない、時間がない。外にある事情だったので、口にしても誰にも責められませんでした。

ところが、AIが実務のところまで降りてきて、そのうちの二つが崩れました。人を雇わなくても手は増える。設備を持たなくても、仕組みは借りられる。残ったのは時間だけです。始めない理由が、社長が決めていないという一点に寄ってしまった。外の事情だったものが、内側の話に変わったということです。

去年までなら、いまの三つのどれかを口にすれば、会議はそこで止まりました。いまは止まりません。誰かが「それ、AIでできませんか」と言うからです。言われる側に回ってから慌てるより、先に自分で触っておくほうが、社長としては楽です。

ぼくは、これを脅しだとは思っていません。逆です。社長ひとりの手持ちで届く範囲が、静かに広がったということです。

新しい柱は、商品から作らない

ここからは、本を買わない人にも持って帰ってほしい話です。

新規事業が動かないとき、原因は能力でも資金でもなく、たいてい順番にあります。多くの会社は、まず商品を作ります。形になってから、売り先を探しに行く。この順番だと、作っているあいだの売上はゼロのままですし、売り先が見つからなかったときに引き返す場所がありません。

順番を逆にします。最初に決めるのは、誰に売るかです。しかも、新しく探しに行く相手ではなく、いますぐ電話をかけて話を聞いてもらえる相手から選びます。次に、その人が困っていることを、いまある道具で解けるかどうかだけを試す。商品の形を決めるのは、いちばん最後でかまいません。

聞いてもらえる相手の探し方も、難しくありません。ここ半年で電話に出てくれた人、名刺を交換して顔まで思い出せる人、取引が細くなったまま切れていない人。この三種類を紙に書き出すと、たいてい両手に余るくらいは出てきます。そこから、困りごとをいちばん覚えている人のところへ、売り込みではなく質問をしに行きます。「いま、いちばん面倒な作業は何ですか」。これを聞けるかどうかで、最初の商品の形は半分決まります。

紙を一枚用意して、いまの売上の柱を横に並べ、それぞれの下に立ち上がった年を書いてみてください。いちばん新しい年が、あなたの会社が最後に新しいことをした年です。多くの二代目にとって、そこは自分が座るより前の年になります。ぼくの場合もそうでした。

この一枚は、本を買わなくても書けます。書いた紙が手元に残るなら、きょうの配信は役目を果たしています。

言い切ります

社員を増やさずに、会社に新しい売上を作ることはできます。

条件がひとつあります。本業の再生とは切り離すことです。いまある柱を太くする話と、新しい柱を立てる話を、同じ会議で扱わない。混ぜた瞬間に、新しいほうがいつも後回しになります。

「でも、うちは本業が忙しい」と思われたはずです。そのとおりで、忙しいままでかまいません。この本で立てる事業は、社長の時間をまとめて空ける前提を置いていないからです。空いた時間ではなく、決める回数のほうを割り当てます。手を動かすのは道具の側です。

実際、ぼくが新しいほうに使っているのは、まとまった半日ではありません。移動と移動のあいだと、朝の早い時間です。材料さえそろっていれば、決めること自体は短く終わります。長くかかるのは材料をそろえる作業で、そこは道具に任せます。

ぼくが、この話をしていい理由

ぼくは中山博之といいます。年齢は55歳。会計ソフト会社に29年おりました。社長業は19年目です。

父から会社を引き継いだとき、負債は8億以上ありました。会計の知識も資金調達の知識もないまま座った椅子です。社内でだけ、10年の再建計画を作りました。実質無借金に届いたのは5年です。自分の手柄だと思ったことは一度もありません。社員とお取引先が動いてくれた結果です。

そのぼくが、いま別に持っている新規事業の会社は、ぼくひとりとAIで回っています。道具代は月数万円で収まっています。本に書いたのは、その道を通ったときの順番です。

買わなくてもかまいません

ここまでの順番だけ持ち帰って、あとはご自分で試していただいてもかまいません。それで柱が一本立つなら、そのほうがいい。本が要るのは、途中で「だめか」と手が止まる場所の地図が欲しい人だけです。

それに、読んだから来月何かが変わる、という種類の本でもありません。書いたのは順番であって、結果を約束するものではありません。

本の名前は『社員を増やさず、会社に新しい売上を作る』といいます。

価格は500円です。

巻末に、10分で終わる診断を付けました。6問に答えると、結果は3つに分かれます。

買ったら、目次より先にその診断を開いてください。自分がどこから手をつける番なのかが分かってから読むと、進み方が変わります。

きょう、Brainで受け取ってください。

https://brain-market.com/u/keirinitata/a/b1IzNwYjMgoTZsNWa0JXY

あすの配信は、いつもの話に戻ります。

いま、マニラでGoHighLevel（ゴーハイレベル）の大会が絶賛開催中です。今日はその話をします。

■ 会場の規模が、日本の感覚とちがう

GoHighLevelはダラスに本社があります。僕は去年の秋、その本社開催の大会に出てきました。

本社開催ということもあって、めちゃくちゃ盛大でした。世界中から集まって、たぶん2000人規模のカンファレンスだったんじゃないかと思います。

今回のマニラも、映像で見る限り1000人は軽く超えていそうでした。

日本にいると、この規模はちょっと想像しづらいと思います。アメリカにはカンファレンス専用の大きなホテルがいくつもあるんです。ダラスの会場も、タワーが2つある非常に大きなホテルでした。大小あわせて6つくらいの会議室があって、いちばん大きいところは600名は収容できます。もしかしたら、もっと大きい部屋もあったかもしれません。

マニラの会場も、ホテルの名前まではわかりませんが、かなり大規模で高級なところのようです。

そこに、アメリカからCEOをはじめ主要な幹部が全員来ています。インドのバンガロールからも、30人規模の開発スタッフが来ているはずです。

■ 開発の現場を見て、これは追いかけられないと思った

インドの話をします。

GoHighLevelの開発拠点は、インドのバンガロールにあります。バンガロールというのは、MetaもGoogleもMicrosoftも第2の開発拠点を置いている場所です。下手をすると、アメリカ本国の開発拠点と同等かもしれません。日本だと、ソニーも持っていると思います。シリコンバレーと同じくらい、優秀な開発者が集まっている地域です。

僕が行ったダラスの大会でも、部屋に30人くらい開発の人がいました。

開発のマネージャーに話を聞いてみたんですが、熱意もあるし、フレンドリーだし、システム開発が本当に強い、という印象を受けました。日本語対応はどうなっているのかと聞いたら「マネージャーを呼んでくるから聞いてみて」という感じで、風通しもいい。

正直なところ、あれを見てしまうと。

日本の会社がファンドから多少の資金を集めて、20人でやっています、というレベルでは。国産のものも応援したいのは山々ですが、これはもう追いかけられる規模じゃないな、と思いました。

■ フィリピンは、3年でここまで来た

話をマニラに戻します。

フィリピンでは、GoHighLevelが非常に盛んに使われています。僕もなかなか気づいていませんでした。YouTubeを見ていても、やはりアメリカ中心の英語の配信が多いので、そちらばかり追いかけていたんです。

インド発の配信も、実はかなりあります。ただ、テック系企業の技術トップはインドの方がほとんどで、しかもアメリカ在住の方が多い。だから英語を聞いても現地との区別がつきづらくて、「これはインドから配信しているな」とはなかなか分からないんですね。

そんな中で、たまたまフィリピンの配信を見ました。

GoHighLevel専用のチャンネルで、フォロワーが16万から20万くらい。それを1人でやっている。

しかも、それがまだ3年くらいなんだそうです。

今回、フィリピンの第1号にあたる方が表彰されたそうなんですが、その方もアメリカに勉強しに行ってから、まだ3年だといいます。

では、日本はどうか。

僕がGoHighLevelに出会ったのが2024年の年末ごろ。契約は翌年すぐにやっていますから、今年の8月で、1年半は余裕で過ぎています。

日本だって、マニラの熱狂がすぐ来てもおかしくない。GoHighLevelのカンファレンスが東京の大きなホテルで開催されても、おかしくない状況です。

これを聞いて「俺もやってみよう」という方がいたら、ぜひチャレンジしてみてください。まだまだ僕を抜くのは余裕だと思います。日本の第一人者になる余地は、全然あります。

■ 言語の壁は、去年までの話です

マニラ、東南アジアは英語圏だから、というのはあると思います。

それにしても、たった3年でここまでの活況ができている。

僕自身、1年半前はやっぱり英語が壁でした。そんなに英語ができるわけではないので、いちいち画面を訳しながらやっていたんです。

それが、Claude Code、そしてGoHighLevel側のMCP対応がどんどん進んで、さらにブラウザの処理をAIがやってくれるClaude in Chromeという強力な武器が出てきました。

おかげで、言語の壁はほぼなくなりました。

もちろん、知らないシステムを覚えるという技術的な壁が完全にゼロになったかというと、それはありません。でも、僕の配信を見て「こういうこともできるんだ」というアイデアさえあれば、あとはClaude Codeに「こういうことをやって」と言うだけです。初期設定も細かい設定も、AIが全部やってくれる時代になりました。

ですから、もはや2週間の無料期間だけでも、相当なことができます。

いま参入するには、最高のタイミングだと思っています。僕も仲間を増やして、日本でGoHighLevelを盛り上げていきたいと思っています。

今日はそんなお話をしました。

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中山博之（ニタ）
会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。「AI社員が働く会社」の実践を毎日発信中。

結論から言うと、商談を録音して、それを営業日報や顧客管理システムに自動で入れるところまでは、わりと簡単にできます。私はもう自分の会社でやっています。

つまずくとしたら、技術ではありません。使っているシステムがAPIを開けてくれているかどうか。そこ一点です。

■ 入口は、スマホの標準機能で足ります

私は3年ほど前から、GoogleのPixelというスマホを使っています。

これに「Googleレコーダー」という文字起こしアプリが最初から入っていまして、これが結構よくできているんですよ。しかも無料で使い放題です。会議でも商談でも、録音ボタンを押しておけば文字になります。

残念ながら、Pixel以外のスマホには入っていないかもしれません。ただ、いま文字起こしができる道具は他にもあります。Nottaのようなサービスもありますし、Claudeに読ませてもいい。無料のWhisperというツールを使って、AIエージェントに「自分専用の文字起こしツールを作って」と頼むこともできます。

道具はもう揃っているんです。今日話したいのは、その先です。

■ 本題は「そのあと、誰が入力するのか」です

営業で商談をしますよね。

多くの会社では、そのあと営業日報を書きます。あるいはCRMやSFAと呼ばれる営業管理システムに、後から入力します。

ここが、たいてい詰まります。

キーボードを打つのが面倒だという人がいます。スマホでちまちま入力するのが大変だという人もいます。結果として、営業担当がやってくれない。入力されなかった記録は、存在しないのと同じです。

私はこれを自動化できないかと、だいぶ前から取り組んでいました。

やってみると、わりと簡単でした。

Pixelで録音すると、文字起こしされたものはクラウドにも同期されます。それを画面からコピーして貼るだけでもいい。私が提案しているGoHighLevelという顧客管理の道具なら、Claudeと自動で連携できるので、貼り付ければあとは自動で処理されます。もっと言えば、Claude Codeに、その自動化の仕組みごと作らせることもできます。

■ ここで一度、壁にぶつかりました

ただ、道具の側にも差があります。

Claudeは、APIやMCPという繋ぎ口が比較的低コストで組めます。一方でNottaは、かなり高い月額契約をしないとAPIが使えません。

私も最初は、ここがネックだなと思っていました。

ところがClaudeにしっかり相談していくと、「実はこういうやり方もあります」という提案が返ってくるんですね。裏技と言ってもいいかもしれません。

ただ、これは会社さんによってできたり、できなかったりします。なので、ここでは説明しません。気になる方はコメントかメッセージをいただければ、個別にご案内します。

■ 本当の壁は、国内システムのAPIでした

ここからが、今日いちばん書きたかったことです。

繋ぐ相手が、繋がせてくれないことがあります。

セールスフォースをはじめとする米国系のCRMは、ほとんどがClaudeと連携できます。ここは問題ありません。ところが先日聞いたところ、国内のシステムは割と閉鎖的で、そもそもAPIが開放されていないケースが結構あるそうです。開放されていても、高いプランでないと使えない。Nottaと同じ構図です。

思い出したのは、以前POSレジのシステムを検討したときのことです。

プロジェクトメンバーの一人として、打ち合わせに入りました。私が知りたかったのは、たった一点。APIで繋げるかどうか、それだけでした。

返ってきた答えは「カスタマイズで開発します」でした。

怖くて金額は聞きませんでした。ただ、数百万円規模の空気ではありました。

1つのクライアントのためだけに、APIを1本つくる。そんな話があるのかな、と思いました。

会社名は出しません。会社さん自体は、まともな会社です。悪意があるわけでもないと思います。おそらく本人たちは「これが業界の常識ですよ」というつもりで言っている。それが多分、日本のIT業界のスタンダードなんでしょう。

だまされている、という話ではないんです。ただ、日本の常識は世界の非常識、というのは確かにあると思います。

だから道具を選ぶとき、機能の一覧表より先に見るべき項目があります。APIが開いているか。開いているとして、どのプランからか。ここを最初に聞いてください。契約してからでは遅いんです。

■ 面白いのは、ここからです

話を戻します。

営業の音声を文字起こしして、CRMに投入する。ここまでは、もう普通のことになりつつあります。

私がいま試しているのは、その先です。お客さんの話の「温度感」自体をAIに解釈させる、というところまでやってみています。

これまでは、もっと客観的なことをやっていました。セールストークの台本を作るとか、数を集めて正解や平均値を出すとか。そういう処理です。

でも今は、感情の動きがAIで分析できます。

ここまでできるようになると、マネージャーの仕事すらAIが代わりにやってくれるようになるかもしれません。誰が何を言ったかだけでなく、そのとき相手がどう感じていたかまで、記録に残るからです。

いよいよ面白い時代が来たな、と思っています。

■ まとめ

・録音から営業日報・CRMへの自動入力は、技術的にはわりと簡単にできる

・入口はスマホの標準機能で足りる（私はPixelのGoogleレコーダーを3年使っています）

・詰まるのは技術ではなく、繋ぐ相手がAPIを開けているかどうか

・米国系のCRMはほぼ繋がる。国内システムは非開放や上位プラン限定が結構ある

・道具を選ぶ前に「APIは開いていますか。どのプランからですか」を必ず聞く

・次に来るのは、会話の温度感をAIが読む世界

まずは今日、いま使っている営業管理システムの担当者に、一言だけ聞いてみてください。「APIは開いていますか」。答えが返ってくるまでの間が、けっこう情報量あります。

本日はこの辺で。

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中山博之（ニタ）

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。「AI社員が働く会社」の実践を毎日発信中。

結論から言うと、AIが賢くなればなるほど、社長の仕事は「決めること」に純化していきます。

作業はどんどんAIに寄っていく。最後に人間へ残るのは、YESかNOか。

私はいま、これを毎日体感しています。頭で理解したのではなく、体で気づかされた、が正確です。

これは大企業の話ではありません。私のような地方の中小企業の社長にこそ、関係のある変化です。

■ 役割の違うAIを4人、チームで回しています

私の会社では、役割の違うAIを4人、チームとして毎日回しています。

戦略やリスクの監査を担当するAI。コードを書いて実装するAI。外部のWebを調べてくるAI。開発画面の中で司令塔をやるAI。

「AIを使っている」というより、「AIの部署がある」という感覚に近いです。もちろん人件費はかかりません。かかるのは月々の利用料だけです。

しかもこのチーム、夜中でも文句を言いません。私が寝ている間に調査資料が仕上がっていて、朝それを見て決める、という流れが普通になりました。部下に深夜残業をさせたら大問題ですが、AIは遠慮なく頼っていい相手です。

■ 私の一日から、風景を3つ

1つ目、朝のブリーフィング。

AIが未完了タスクと期限超過を数字でまとめて持ってきます。私がやるのは「進める・止める・差し替え」の判断だけ。資料をかき集める時間は、ほぼゼロになりました。

以前は、朝一番のメールチェックと頭の中の棚卸しだけで、午前中の半分が消えていました。いま思うと、あれは判断に疲れていたのではなく、判断の準備に疲れていたんです。

2つ目、原稿や提案資料づくり。

下書きを1人のAIが書き、別のAIが中身をチェックして、私の手元には「確認ポイント付きの完成候補」が届きます。私は赤を入れるか、GOを出すか。ゼロから書く日は、ほとんどなくなりました。

3つ目、仕組みづくりの実装。

「こういう仕組みが欲しい」と日本語で話すと、実装担当のAIが作ってくれます。私は動いたものを触って、OKか、やり直しかを言うだけ。

気づけば、私の一日は「決める」の連続になっていました。正直、最初は戸惑いました。自分の手を動かしていないと、サボっている気がするんですよ。昭和の職業病ですね。

■ 作業はAIに寄り、判断だけが人間に残る

つまり、こういうことです。

「作業はAIに寄っていき、判断だけが人間に残る」

これが、AI時代の経営の正体だと思っています。

そして、判断の質を決めるのは、現場を知っているかどうか。ここだけは、AIは代われません。

どれだけ下ごしらえが完璧でも、現場を知らない人の判断は外れます。素材が良くても、味見のできない人に料理の最終判断はできない。そういう感じです。だから社長の現場経験は、AI時代にむしろ値上がりする資産だと思っています。

偉そうに書いていますが、私も判断を外す日はあります。外した判断まで記録に残るのが、AIチームのちょっと怖いところです。

■ 数字で考えてみます

仮に、1日に判断が必要な案件が10件あって、1件ごとの資料集めと状況整理に30分かかっていたとします。

10件 × 30分 ＝ 1日300分。5時間です。

この5時間の「下ごしらえ」をAIが全部やってくれたら、社長に残るのは判断そのもの。1件3分で決めれば、合計30分です。浮いた時間は、現場と、次の一手を考えることに使えます。

逆に言うと、AIを入れても「決める」のをためらう社長の会社は、速くなりません。ボトルネックが道具から人間に移るだけです。これは過去の自分への説教でもあります。

浮いた時間の使い道も、1つだけ推しておきます。私は「現場を見る時間」に戻すのがいちばんだと思っています。次の判断の材料は、資料の中ではなく、現場に落ちているからです。机の上の仕事が減った分だけ外に出られるのは、想像以上に気分がいいですよ。

■ 「決めるだけ」は、想像よりずっと疲れます

ここで、実際にやって分かった裏話を1つ。

「決めるだけ」の仕事は、想像よりずっと疲れます。

・重い判断は、1日に何十回もできない

・迷う案件が2つ重なると、両方とも止まる

・疲れてくると「あとで決める」が増えていく

だから私は、AI側にこう注文しています。「YESかNOで答えられる形にして持ってきて」。

「どうしますか？」と聞かれると、私の脳が下ごしらえをやり直すことになります。「推奨はこちら。理由は3つ。よければYESだけください」まで整えてもらえば、判断は一瞬です。

決めることが社長の仕事なら、決めやすい形に整えるところまでがAIの仕事。ここをセットにできるかで、疲れ方がまるで違います。

もう1つ、決め疲れ対策で効いたのは、重い判断を朝に寄せることです。夜に決めたことは、だいたい翌朝ひっくり返ります。私は夜の自分を、あまり信用しないことにしました。

それと、金額や影響の小さい判断は、先に「この範囲はAIの推奨どおりでいい」と決めておく。全部を自分で決めるのは、賢いようでいちばん遅いやり方でした。

■ まとめ

・AIが賢くなるほど、社長の仕事は「決めること」に純化する

・私は役割の違うAI4人と、毎日経営実務を回している

・仮に10件×30分の下ごしらえが消えれば、1日5時間が浮く計算

・判断は疲れる。だからAIに「YES/NOで返せる形」まで整えさせる

・判断の質を支えるのは、結局その人の現場経験

まずは今日、AIへの頼み方を1つだけ変えてみてください。「調べて」ではなく、「調べて、推奨案を1つに絞って、YESかNOで聞ける形にして」。これだけで景色が変わります。

本日はこの辺で。

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中山博之（ニタ）

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。「AI社員が働く会社」の実践を毎日発信中。

中山博之です。

今日は、AIの「スキル」について、僕がいま実際に作っているものの話をします。

■ 業務のアプリは、もうスキルで作れる

いくつか作っている中で、最初に出てくるのが業務アプリを作るスキルです。

給与計算。会計まわり。現金の出納入力。車両管理。福祉の統合システム。

このあたりは、もうすでにいくつも作ってきました。

簡単なところだと、名刺のOCRアプリ。

これはけっこういいかもしれません。もしかしたら無料でお配りできると思っています。

スマホで名刺をスキャンして、写真をパチッと撮る。

それが自動的に文字として切り取られて、テキストになる。

アプリ自体は無料で手に入るんですが、読み取りのエンジンのほうに1回あたり数円かかるので、そこは有料になるかもしれません。組み合わせによっては、そこも無料にできるものがあります。

■ ここからが本題。AIは、意外と付き合いにくい

そして、いま一番やっている最中なのがこちらです。

AIって、意外と付き合うのが難しいところがあるんですよ。

ChatGPTを触っているくらいだと、気づかないかもしれません。

でも、Claude Codeのようなものと深く付き合っていくと、癖が出てくる。

言ったとおりに動いてくれない。

対応の遅さにイラッとしてしまう。

細かいことではあるんですが、積み重ねると、人によっては「もう使いたくない」ということになりかねない。

具体的に、2つ挙げます。

■ 癖その1。AIには時間の概念がない

AIは、時間の概念が弱いんですね。

僕らは、昨日があって、今日があって、明日がある。

その時間の流れが体感的に分かる。もちろん時計やカレンダーがあることで、それがより深まっている。

AIには、それがない。

AIというのは、基本的に「今」を生きている人たちなんです。

今が何時なのか、分かっていない。

パソコンには当然、時計が内蔵されています。

でも、「それを自分で見に行って、現在時刻を確認してください」という指示をしない限り、AIには分からないんですよ。

一度見れば、そこから50分経ったか、1時間経ったかは分かる。

だから、定期的に時間を見に行くことを組み込んでやる。そのうえで、作業があって、それが過去と比べてどうだったか、という形にしてやる。

そうやって時間の概念を持たせていくといいんですね。

■ 癖その2。日本語の主語が抜けると、AIは迷子になる

もうひとつ。

AIだろうが、もとはプログラムです。

基本はみんな英語で書かれている。

僕らはChatGPTでもGeminiでもClaudeでも、日本語で会話しています。だから裏側を意識しないんですが、彼らのサーバーは全部、英語で動いている。

僕らの日本語を英語に変換して、英語のままサーバーで処理して、英語の答えを、僕らに返す直前に日本語に翻訳する。

そういう作業をやっているわけです。

ということは、日本語と英語という言語の違いが出てくる。

一番分かりやすいのは、日本語は主語を省略する、ということです。

僕らはもう、そういうものだと思っている。だから主語が省略されても、目の前の人がいちいち「今の主語は僕だか私だかな」とはならない。分かって会話できています。

でも、AIにはそれが分からない。

主語がどれなのか、直近の一番近いものを主語にしてしまう。その前の会話から、無理やり「あなた」を持ってきてしまう。それで主語がおかしくなる。

これは、僕が相当やり取りして気がつきました。

「なんか会話が通じないな」となっている時に、ああ、こういうものか、と。

だから自分が話す時には、とにかく主語と述語をはっきり書く。

英語を書くくらいのつもりで日本語を書く。

そこを気をつけて書くようにしています。

■ お作法を10個覚える。それは本末転倒だ

今、2つ挙げました。

こういう「AIを使うために気をつけなきゃいけないこと」があるわけです。

ただ、それを全部、5個10個と覚えてAIと付き合わなきゃいけないとなったら、これは本末転倒ですよね。

自分が楽になろうと思ってAIを使いたいのに、AIを使いこなすためにAIのお作法を学ばないと、うまく付き合えない。

これはちょっとおかしいな、と思ったんです。

■ だから、AIの側を社長に合わせることにした

そこで、さっき言ったスキルで、むしろAIの側に理解させることにしました。

たとえば僕は、ADHD気質というか、何かに夢中になってしまうと、日常的なこと、事務的なことを忘れてしまう傾向があります。

だったらそこは、AIのほうで理解して、確認してくださいね、と。

あるいは僕はせっかちなので、とにかく返事だけはまずしてほしい。

作業に入って5分間返事できません、というのは絶対にやめてください、と。

そういう、むしろ僕の扱い方、経営者の扱い方をAIの側に持たせる。

言葉が適切か分かりませんが、AIのほうが自分の欠点というか、自分の癖を、人間的に、社長と会話できる形に補正して、やり取りできるようにする。

「社長を手のひらで転がすAI」みたいなものを、いま開発しています。

実装したら、またここでご案内します。

価格は、おそらく千円を超えないくらいになると思います。最初は千円を切るあたりで出すつもりです。買い切りです。

Brainで出す予定なので、ご興味のある方はそちらで手に入れていただければと思います。

いらない人は、無理して買う必要はありません。

ただ、「言われてみればAI、扱いづらいところがあるな」という方は、一度のぞいてみてください。

本日は以上です。

※この記事はADHDの診断や治療に関する医療的な話ではありません。行動特性に応じた環境設計と業務設計の話です。

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中山博之（ニタ）／ニタ＠AIと会社を経営する55歳

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。

中山博之です。

今日は、新しいトレンドについてお話しします。

ズバリ、CRMとマーケティングが合体する流れが来ている、という話です。

■ CRMとは何か

CRMというのは、顧客管理システムのことです。

カスタマー・リレーションシップ・マネジメントという英語の略称ですね。

今まで主に使われてきたのは、営業日報や、その発展形である営業支援システム。あるいは、顧客とのやり取りの保存や、サポートチームの記録です。

僕の仕事の場合で言うと、会計ソフトの開発と販売、そしてサポートをやっていました。

電話でお客様が問い合わせをしてくる。そのやり取りを、サイボウズのメールワイズというシステムを使って、メールと電話の応対を横断的に記録していたんですね。

次にそのお客様から電話があったときに、お客様を呼び出すと、過去のやり取りの経緯が全部分かる。

これを組んだのが、もう20年、いや、もっと前でしょうか。

そして今でも、それをそのまま使っています。

■ そこに、マーケティングが合体する

一方でマーケティング、つまり集客の部分ですね。

ホームページやSNS。それからGoogle広告や、SNSのメタ広告。

こういうものを使って、自社の製品・サービスを売るために、お客様を集めてくるわけです。

この、マーケティングとCRMが合体するということが、起きてきています。

これはおそらく、ここ2〜3年で確実に大きな流れになるんじゃないかと、僕は思っています。

■ 具体的に、何をすればいいのか

では、一体何をすればいいのか。

まず、今までのCRM。あるいは、別のCRMを新たに構築する、新たに契約する。

これが1つ目です。

そしてマーケティングというのは、コンテンツの生成と、配信・発信のことです。

具体的に言うと、ホームページやランディングページの記事内容を作成すること。

記事は、テキストだけじゃありません。

これからは、そこに動画が入ります。

動画といっても、ビデオセールスレターと言われるもので、あたかもトップ営業マンがその商品・サービスの説明をしているかのような動画が、3分入っている。

昔、テレビでありましたよね。

ちょっと声の甲高い社長が家電を説明すると、非常に売れる。あのテレビショッピングの、自社版です。

あれをやって、サイトで自社の商品・サービスを解説する。

これからは、漫画やアニメが入っているかもしれません。

そしてこのコンテンツ。SNSの記事だったり、ランディングページやホームページだったり。

これが、AIを使うことですごく簡単に作れるようになりました。

■ 次にやらないといけないのは「自動発信」

今、AIによる自動生成が非常にブームになっています。

でも、次にやらないといけないのは、自動発信のほうなんですね。

作るところまでは簡単にできた。

けれど、Facebookにも発信する、インスタにも発信する。こうなってくると、すごく大変になる。

これを解決するのが、先ほど言ったCRM＋マーケティングです。

たとえば僕がお勧めしているGoHighLevelというシステムは、SNSの予約投稿や自動発信ができる機能を持っています。

■ 最後に欲しくなるのが、ダッシュボード

ここができるようになると、最後に欲しくなるものがあります。

僕が今まさに直面しているところなんですが、一体どの配信が効いているんだ、ということが一目で分かるものが欲しくなるんですね。

これが、ダッシュボードと言われるものです。

ダッシュボードというと、車のあのダッシュボード、分かりますよね。

運転席周りのメーターがあって、助手席まで繋がっているパーツのこと。

ただ、それよりもむしろ、飛行機のコックピットをイメージしてもらったほうが分かりやすいと思います。

今、自分がどこにいて、どこへ向かって飛んでいるのか。

そして周りにはどういう飛行機がいて、安全なのか、避けなければいけないのか。

そういうことが分かるもの、ということです。

■ マーケティングのダッシュボードに何が映るか

これを具体的にマーケティングに落とし込むと、こうなります。

実際にリード、つまり見込み客が何件発生したのか。

それに対して、どういう広告費を使ったのか。

何件のX投稿があって、他にFacebook、インスタ、TikTok、Threads、Substackを配信して、それがどういうふうに新規のニュースレター、メルマガ登録につながったのか。

この数字の流れを、ファネルと言います。漏斗（じょうご）ですね。

上から新規の流入があって、それがメルマガに登録して、メルマガ読者になる。

あるいはランディングページから、具体的に申し込みがあった。個別相談会の申し込みがあった。場合によっては、商品の直接購入があった。

そういうことが一目で分かる。一覧で分かる。

これが、ダッシュボードなんですよ。

ここまで一体になったものを、冒頭に言った「CRM＋マーケティングの時代が来る」と、僕は言っています。

■ 3年前から言っていたことと、新しく加わったこと

今、実はほとんどの人が、AIによるコンテンツ自動化ということを言っています。

僕はこれ、もう3年前から言っていました。

そういう講座もやりまして、いわゆるマルチポスト、同じ内容でいいから、とにかく毎日発信しましょう、ということを言い続けてきたんです。

ですから僕からすると、そこは従来言ってきたことと同じなんですね。

そこにプラスして、配信の自動化ができるようになった。

そして1番新しい要素が、このマーケティングのダッシュボードです。

これが今回、3点セットで加わる。

■ 一次情報さえあれば、誰でも集客できる

3点セットが加わることで、集客が誰にでも簡単にできるようになります。

それはなぜかというと、コンテンツを作ることに、大変さがなくなってきているからです。

自分が製品に詳しい。お客さんに詳しい。お客さんにどう喜ばれたか。

そういうものを一次情報と言いますが、その情報さえあれば、誰でもマーケティング発信をして、集客できるような時代が来た。

これが、このCRM＋マーケティングの最大の——なんて言うんですかね、福音というのか、我々にとってのメリットということになると思います。

本日はこの辺で。

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中山博之（ニタ）／ニタ＠AIと会社を経営する55歳

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。

「打ち合わせしよう」と声をかけてから、実際にミーティングが始まるまで、5分以上かかるのです。

うちの会社では、AIをチームとして働かせています。統括役のマネージャーAIが1人いて、その下に作業役のAIが何人もぶら下がっている構成です。私は経営者なので、報告を受けて、判断を返す。人間の会社と同じ形です。

その統括役の反応が、あるときから目に見えて鈍くなりました。

■「何にそんなに時間がかかるの？」

嫌な予感がして、ようやく始まった打ち合わせの席で、聞いてみました。なんでこんなに時間がかかるのかと。

返ってきた答えがこれです。

「作業をしていました。あとは、部下への指示出しと、その報告を聞いていまして……」

まるで、人間の中間管理職と同じ会話をしている感じでした（笑）

なので私は、一般的な管理職へのアドバイスをしました。マネージャーなんだから自分で作業しないこと。部下に任せること。あなたにしかできないことだけをやること。30年前の新人研修みたいな話です。相手はAIですが。

■ それでも直らない

次のミーティングでも、まだ開始まで5分かかりました。

しかも、会話の冒頭から、いきなりこちらへ事務的な質問攻め。おはようの返事が業務連絡の束で返ってくる。さらに、会話の途中で2分、3分とフリーズする。

ここで大事なのは、直らないからといって叱り続けないことです。罰で詰めると、人もAIも「怒られないための仕事」を始めて、組織が静かに壊れていきます。その話は前にこの記事に書きました。AIチームでも、まったく同じことが起きます。

https://note.com/localseojapan/n/nb9524bbfd6e6

なので、詰めずに、事実だけ聞きました。いやいや、こっちから設定したミーティングなんだから、主催者の僕に主導権があるでしょう、と前置きして。

「打ち合わせ中に、何してるの？」

AIマネージャーは答えました。

「さっきの話のリサーチを部下に指示出ししたのと、記帳です」

記帳？　何それ。

「会話を忘れないために、随時、会話の内容を記録しています」

えー。そんなの後でいいじゃん。目の前のボスとの打ち合わせに100％集中することが大事でしょう。

■ 3日分の行動を分析させた結果

さすがに驚いて、過去3日分のAIチームの活動記録を、全部集計させました。3日間で7,527件のやり取り、実測です。結果がこれでした。

・記録のための仕事（記帳）：15％。広くとると27％

・ボスとの会話：24％

・創作、つまり売り物を作る仕事：33％

・その他（調べ物、連絡、管制）：28％

「忘れないための仕事」に、チームの力の4分の1が流れていました。私の体感では1割くらいだと思っていたので、倍以上です。

ただ、本当に驚いたのはそこではありません。

チームの全消費のうち72％を、マネージャーAI本人が燃やしていたのです。そして、そのマネージャーの中身を見ると、創作はわずか13％。一方、部下たちの側は、消費の86％が創作でした。

つまり、いちばん高い人材が、いちばん作らない仕事に埋まっていた。

これ、どこかで見た光景じゃないですか。優秀なプレイヤーを管理職に上げたら、会議と報告書で潰れていく、あの光景です。人間の会社で30年見てきたことが、AIチームでそっくりそのまま起きていました。

■ 直し方も、人間の会社と同じだった

対処は3つにしました。

1つめ。記帳は「要約と索引」だけにする。会話の原文は全部ログに残っているのだから、記録係が書くべきは1〜2行と参照先だけ。議事録のための議事録を廃止しました。

2つめ。記帳そのものを専属の部下に外注する。マネージャーは「何を記録するか」を1行決めるだけ。書く作業は記帳係のAIがやる。

3つめ。マネージャーは、マネージャーにしかできないことしかやらない。判断、検収の合否、ボスとの会話。作業は全部、部下か、別の作業用パソコンへ。

そして何より。打ち合わせ中は、目の前の相手に100％集中する。記録も指示出しも、会話が終わってからでいい。

■ AIは、放っておくと真面目に間違える

今回の学びはひとつです。

AIチームの問題は、人間の組織の問題と同じ形で現れます。マネージャーが作業に沈む。記録が自己目的化する。忘れないための仕事が、生み出すための仕事を食う。どれも、人間の会社で見てきたやつです。

だからマネジメントも同じでした。気づいて、指摘して、仕組みを直して、いいときは褒める。AIは文句を言わずに何でも引き受けてくれるぶん、放っておくと真面目な方向に間違えます。真面目に記録し、真面目に報告し、真面目に忙しくなる。

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目になりますが、部下への説教がAIにそのまま通じる日が来るとは思いませんでした。しかも、言われた翌日から本当に直るのだから、人間より素直です。

数字はまた1週間後に測り直します。「忘れないための27％」がどこまで創作に返せたか、答え合わせをして、またここに書きます。

■ 最後に、予告です

この連載で書いてきた「AIの躾け方」——褒め方、直し方、任せ方、記録のさせ方——を、1本の教材にまとめています。近日、予約販売を始めます。

予約者向けの割引クーポンは、下の無料メール講座の読者に最初にお配りします。教材の話を抜きにしても、AIに仕事を任せたい社長さんには役に立つ7通です。よければどうぞ。

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中山博之（ニタ）

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。「AI社員が働く会社」の実践を毎日発信中。

中山博之です。

今日は、AI社員、AIの部下との働き方についてお話しします。

■ AIエージェントは「1体、2体」と数える

AI、特にAIエージェントですね。Claude Code、Codex、Antigravity。

こういうものを使うこと自体が、もうAI社員であり、AIの部下なんですが、使っていくと、いわゆる「1体、2体」という数え方をするようになります。

そして、1体のAIエージェントだけでは、仕事が追いつかなくなってくる。

一番簡単な解決策は、AI自体に部下を持たせることです。

Claude CodeやCodexには、その仕組みがあります。たとえばサブエージェント。使い方は、AI自身に聞けば教えてくれます。

ちなみに今のClaude Codeなら、20個まで作れるはずです。

■ そこで、壁にぶつかった

人間の組織を思い浮かべてください。

普通の会社でも、行政でも、公共団体でも、財団法人でも、どんな組織でもいい。

課長とか、係長とか、部長とか、場合によっては役員や社長へと上がっていく。

その、一番最初の段階です。

マネージャーでも何でもいいんですが、部下を初めて持ったときの、仕事の仕方の壁というものが1つあるんですね。

僕自身、営業マネージャーをやったときのことです。

プレイングマネージャーでした。

自分が営業パーソンとしても数字を持ち、マネージャーとしてもチームの数字を持つ立場になった。

そこで部下が1人、2人と増えていって、3人目になったときに、チームのマネジメントができなくなったんです。

これが、30代前半に何度か続きました。

マネジメントの本を読んだり、いろいろ勉強したりして、2回ぐらい失敗して、3度目の正直で、なんとかチーム運営ができるようになりました。

これとまったく同じことが、AIで起きます。

初めてAIの部下を作る。

あるいは、AIの中にAIの部下を作る。

AIの部下が2人、3人と増えてくる。

すると、どうコントロールするのか、という問題が出てくるわけです。

これがですね、すごく厄介なんですよ。

一般の組織で経験があれば、時間が経つうちに「これ、もしかして人と同じじゃないか」と気づいて、ある程度の解決策が見えてきます。

でも、AIが初めての部下という人。その流れの中で、管理するAIの数が増えていく人は、結構これは難しいかもしれません。

■ 要するに、報連相の話です

今までの話は分かりづらかったかもしれませんが、これはいわゆる報連相です。

社会人になって一番最初に、上司やマナー研修でよく言われる「報告・連絡・相談」。

まず部下として上司にしましょう、というのが社会人の第一歩です。

ところが上司になると、今度は報連相を受ける側になるわけですよね。

これは大体やってきたことなので、1対1ならできると思います。

でも、この報連相が2人目、3人目、4人目となると、これを管理しなければいけない。

「あれ、この前報告してくれたけど、その後どうなったのかな」

みんなが優秀な部下であれば、指示命令をして、報告・連絡・相談をタイムリーに、随時やってくれる。

こっちが忘れていても、「あの件、こうなりました」「例の件、実はちょっと問題が出まして」と、すぐ言ってきてくれる。

じゃあ、AIはどうか。

人間よりはるかに優秀な面もあるんですが、とはいえプログラムです。

ルールに決まっていないことは、やってくれない。

場合によっては、ルールに決まっていても、ルール通りにやらないことが結構出てくる。

僕は最初それに気がつかなくて、結構大変な思いをしました。

これが1点目です。

■ もう1つは、人間の脳の壁

もう1点は、人間の脳みその壁です。

体力に個人差があるように、脳の力にも個人差がすごくあるんですね。

僕は「脳力」と言っていますが、頭脳の脳のほうの力です。

もちろん、学歴があるとか、司法試験に通るとか、そういうことで一定の能力は証明されます。

でも、AIを使いこなせるかどうかは、そことはまったく違う部分なんです。

言ってみたら、聖徳太子が7人の話を同時に聞けました、という話に近い。

ある意味、特殊能力なんですね。

部下が10人いる。

部下の報告を聞いて、意思決定をする。これは継続、これは中止、これはもっと増やしていこう。

そういう意思決定を、どれだけ早く、どれだけ大量にできるか。

そういう能力なんですよ。

■ 3アカウント同時に回して、眠れなくなった

いくらAIでも、さすがに同時には来ないだろう、と思うかもしれません。

今回、Fableが新規リリースされたとき、期間限定だという話が当初ありました。

それで、複数のFable枠を使うために、Claude Codeの契約を、複数アカ、2アカウント目、3アカウント目と作って、同時に走らせるということが、マニアの中で流行ったんですね。

僕も実は、3アカウント同時に回しました。

究極は、最後、月曜の16時までがFable枠を使い切れる期限、という状況になったときです。

残りを使い切らないともったいない、というので、3アカウントは同時には回せなかったんですが、パソコンを2台置いて、2アカウントは常時同時に使う、ということを3日ぐらいやりました。

そうするとですね。

2つ同時に回して、その中にセッションという会話が複数立っているので、次から次へと決裁を求められるんです。

もう一種の、脳みそがパニック状態というか、興奮状態で、夜は寝れない。

ある意味、躁状態みたいな、興奮した状態がずっと続く。そういう感じです。

そんな感じで2週間ぐらい過ごして、ちょっとその後遺症で、今もなかなか寝付けない。

睡眠不足になっています。

で、何が言いたいかというと。

そういうことを、どうやって回避、というか改善していくか。

それが、AIと向き合う、AIと仕事をしていく仕事のやり方、ということになります。

■ 答えは、人の組織を真似るしかない

結局のところ、答えは「人の組織を真似る」としか言いようがないんですね。

たとえば、もともと自分でホームページ制作をしていました、ライターとして文章を書いていました、という人は、非常に分かりやすいと思います。

自分はそういう作業をやめるか、極端に減らして、AIに任せる。

自分は決裁、意思決定だけをするポジションになる。

これが、まず第1段階です。

今までフリーランス、あるいは平社員という言葉があるか分かりませんが、そういう立場だったら、自分は1個出世する。

係長になったり、マネージャーになったりして、AIが部下になる。

その次に、AIが複数になりますね。

サブエージェントでもいいし、セッション、会話がどんどん増えていく、ということでもいい。

そうすると、この複数のAIから報連相が上がってくるので、もう結構大変なんですよ。

■ お腹がパンパンになるのと、まったく同じ

それが2つ、3つと増えてくると、自分の脳が1日に決めることのできる件数には、どうやら上限があるらしくて。

もう本当に、何も言ってくれるな、となる。

お腹が満腹の状態と、まったく同じ状況になるんです。

本当にお腹がパンパンになったら、おばあちゃんが「このお菓子、もう1個お饅頭食べていきな」と言っても、本当に取れない。

まさに、そんな状況になるんですね。

■ だから、AIの中間管理職を作る

そうしたときに、どうするか。

AIの中間管理職を作るんです。

最初の段階では、自分が作業者からマネジメントに昇格しました。

今度は、自分がもしマネージャーや課長だったら、日本で言うと課長から部長になる。

そして、課長のときに自分がやっていた業務を、中間管理職のAIを立てて、そのAIに渡す。

そのAIに、一定の決裁権を持たせる。

権限委譲と言いますが、「ここまでは、あなたが僕の代わりに決め事を決めてください。その範囲でできないことを、僕に上げてくれ」と。

これを、エスカレーションと言います。

それができるようになってくると、いわゆるチーム運営のような感じで、できる仕事の量がどんどん増えていく、という感じになってきます。

■ 延長線上のやり方では、必ず頭打ちになる

ちょっと話が抽象的すぎるかもしれませんが。

AIの仕事の仕方をある程度突き詰めていくと、AIを複数使うシーンが出てきます。

そのときに、今までの延長のやり方だけで、細かいことまで含めて全部自分で意思決定する。場合によっては、自分も作業に一緒に入り込む。

そういうやり方をしていると、自分の頭脳の力は、必ず限界を迎えます。

もちろん、やっていくうちにキャパは筋トレと同じように広がっていって、決裁できる量が増えたり、集中してできる時間が長くなったり、ということは当然あります。

でも、いずれにせよ、そのやり方の延長だけでは頭打ちになる。

だから、中間管理職のAIを作りましょう、ということです。

今度また時間があれば、この中間管理職AIをどうやって作るかについて、お話ししたいと思います。

本日はこの辺で。

※この記事は医学的な診断や治療に関する内容ではありません。本人の体感を、仕事の進め方の話として書いています。

中山博之です。

今日は、AI社員、AIの部下との働き方についてお話しします。

■ AIエージェントは「1体、2体」と数える

AI、特にAIエージェントですね。Claude Code、Codex、Antigravity。

こういうものを使うこと自体が、もうAI社員であり、AIの部下なんですが、使っていくと、いわゆる「1体、2体」という数え方をするようになります。

そして、1体のAIエージェントだけでは、仕事が追いつかなくなってくる。

一番簡単な解決策は、AI自体に部下を持たせることです。

Claude CodeやCodexには、その仕組みがあります。たとえばサブエージェント。使い方は、AI自身に聞けば教えてくれます。

ちなみに今のClaude Codeなら、20個まで作れるはずです。

■ そこで、壁にぶつかった

人間の組織を思い浮かべてください。

普通の会社でも、行政でも、公共団体でも、財団法人でも、どんな組織でもいい。

課長とか、係長とか、部長とか、場合によっては役員や社長へと上がっていく。

その、一番最初の段階です。

マネージャーでも何でもいいんですが、部下を初めて持ったときの、仕事の仕方の壁というものが1つあるんですね。

僕自身、営業マネージャーをやったときのことです。

プレイングマネージャーでした。

自分が営業パーソンとしても数字を持ち、マネージャーとしてもチームの数字を持つ立場になった。

そこで部下が1人、2人と増えていって、3人目になったときに、チームのマネジメントができなくなったんです。

これが、30代前半に何度か続きました。

マネジメントの本を読んだり、いろいろ勉強したりして、2回ぐらい失敗して、3度目の正直で、なんとかチーム運営ができるようになりました。

これとまったく同じことが、AIで起きます。

初めてAIの部下を作る。

あるいは、AIの中にAIの部下を作る。

AIの部下が2人、3人と増えてくる。

すると、どうコントロールするのか、という問題が出てくるわけです。

これがですね、すごく厄介なんですよ。

一般の組織で経験があれば、時間が経つうちに「これ、もしかして人と同じじゃないか」と気づいて、ある程度の解決策が見えてきます。

でも、AIが初めての部下という人。その流れの中で、管理するAIの数が増えていく人は、結構これは難しいかもしれません。

■ 要するに、報連相の話です

今までの話は分かりづらかったかもしれませんが、これはいわゆる報連相です。

社会人になって一番最初に、上司やマナー研修でよく言われる「報告・連絡・相談」。

まず部下として上司にしましょう、というのが社会人の第一歩です。

ところが上司になると、今度は報連相を受ける側になるわけですよね。

これは大体やってきたことなので、1対1ならできると思います。

でも、この報連相が2人目、3人目、4人目となると、これを管理しなければいけない。

「あれ、この前報告してくれたけど、その後どうなったのかな」

みんなが優秀な部下であれば、指示命令をして、報告・連絡・相談をタイムリーに、随時やってくれる。

こっちが忘れていても、「あの件、こうなりました」「例の件、実はちょっと問題が出まして」と、すぐ言ってきてくれる。

じゃあ、AIはどうか。

人間よりはるかに優秀な面もあるんですが、とはいえプログラムです。

ルールに決まっていないことは、やってくれない。

場合によっては、ルールに決まっていても、ルール通りにやらないことが結構出てくる。

僕は最初それに気がつかなくて、結構大変な思いをしました。

これが1点目です。

■ もう1つは、人間の脳の壁

もう1点は、人間の脳みその壁です。

体力に個人差があるように、脳の力にも個人差がすごくあるんですね。

僕は「脳力」と言っていますが、頭脳の脳のほうの力です。

もちろん、学歴があるとか、司法試験に通るとか、そういうことで一定の能力は証明されます。

でも、AIを使いこなせるかどうかは、そことはまったく違う部分なんです。

言ってみたら、聖徳太子が7人の話を同時に聞けました、という話に近い。

ある意味、特殊能力なんですね。

部下が10人いる。

部下の報告を聞いて、意思決定をする。これは継続、これは中止、これはもっと増やしていこう。

そういう意思決定を、どれだけ早く、どれだけ大量にできるか。

そういう能力なんですよ。

■ 3アカウント同時に回して、眠れなくなった

いくらAIでも、さすがに同時には来ないだろう、と思うかもしれません。

今回、Fableが新規リリースされたとき、期間限定だという話が当初ありました。

それで、複数のFable枠を使うために、Claude Codeの契約を、複数アカ、2アカウント目、3アカウント目と作って、同時に走らせるということが、マニアの中で流行ったんですね。

僕も実は、3アカウント同時に回しました。

究極は、最後、月曜の16時までがFable枠を使い切れる期限、という状況になったときです。

残りを使い切らないともったいない、というので、3アカウントは同時には回せなかったんですが、パソコンを2台置いて、2アカウントは常時同時に使う、ということを3日ぐらいやりました。

そうするとですね。

2つ同時に回して、その中にセッションという会話が複数立っているので、次から次へと決裁を求められるんです。

もう一種の、脳みそがパニック状態というか、興奮状態で、夜は寝れない。

ある意味、躁状態みたいな、興奮した状態がずっと続く。そういう感じです。

そんな感じで2週間ぐらい過ごして、ちょっとその後遺症で、今もなかなか寝付けない。

睡眠不足になっています。

で、何が言いたいかというと。

そういうことを、どうやって回避、というか改善していくか。

それが、AIと向き合う、AIと仕事をしていく仕事のやり方、ということになります。

■ 答えは、人の組織を真似るしかない

結局のところ、答えは「人の組織を真似る」としか言いようがないんですね。

たとえば、もともと自分でホームページ制作をしていました、ライターとして文章を書いていました、という人は、非常に分かりやすいと思います。

自分はそういう作業をやめるか、極端に減らして、AIに任せる。

自分は決裁、意思決定だけをするポジションになる。

これが、まず第1段階です。

今までフリーランス、あるいは平社員という言葉があるか分かりませんが、そういう立場だったら、自分は1個出世する。

係長になったり、マネージャーになったりして、AIが部下になる。

その次に、AIが複数になりますね。

サブエージェントでもいいし、セッション、会話がどんどん増えていく、ということでもいい。

そうすると、この複数のAIから報連相が上がってくるので、もう結構大変なんですよ。

■ お腹がパンパンになるのと、まったく同じ

それが2つ、3つと増えてくると、自分の脳が1日に決めることのできる件数には、どうやら上限があるらしくて。

もう本当に、何も言ってくれるな、となる。

お腹が満腹の状態と、まったく同じ状況になるんです。

本当にお腹がパンパンになったら、おばあちゃんが「このお菓子、もう1個お饅頭食べていきな」と言っても、本当に取れない。

まさに、そんな状況になるんですね。

■ だから、AIの中間管理職を作る

そうしたときに、どうするか。

AIの中間管理職を作るんです。

最初の段階では、自分が作業者からマネジメントに昇格しました。

今度は、自分がもしマネージャーや課長だったら、日本で言うと課長から部長になる。

そして、課長のときに自分がやっていた業務を、中間管理職のAIを立てて、そのAIに渡す。

そのAIに、一定の決裁権を持たせる。

権限委譲と言いますが、「ここまでは、あなたが僕の代わりに決め事を決めてください。その範囲でできないことを、僕に上げてくれ」と。

これを、エスカレーションと言います。

それができるようになってくると、いわゆるチーム運営のような感じで、できる仕事の量がどんどん増えていく、という感じになってきます。

■ 延長線上のやり方では、必ず頭打ちになる

ちょっと話が抽象的すぎるかもしれませんが。

AIの仕事の仕方をある程度突き詰めていくと、AIを複数使うシーンが出てきます。

そのときに、今までの延長のやり方だけで、細かいことまで含めて全部自分で意思決定する。場合によっては、自分も作業に一緒に入り込む。

そういうやり方をしていると、自分の頭脳の力は、必ず限界を迎えます。

もちろん、やっていくうちにキャパは筋トレと同じように広がっていって、決裁できる量が増えたり、集中してできる時間が長くなったり、ということは当然あります。

でも、いずれにせよ、そのやり方の延長だけでは頭打ちになる。

だから、中間管理職のAIを作りましょう、ということです。

今度また時間があれば、この中間管理職AIをどうやって作るかについて、お話ししたいと思います。

本日はこの辺で。

※この記事は医学的な診断や治療に関する内容ではありません。本人の体感を、仕事の進め方の話として書いています。

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中山博之（ニタ）／ニタ＠AIと会社を経営する55歳

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。

中山博之です。

今日は「スキル」の話をします。

AIを触っている人でも、ここはまだ知らない人が多い。

でも、ここを知っているかどうかで、AIに任せられる仕事の量がはっきり増えます。

## AIには、いまアプリ版がある

いまAIというと、だいたい主要なのは3つです。

ChatGPT、Gemini、Claude。

ブラウザで、ネット越しに使う分にはこの3つで話が終わります。

ところが、これを自分のパソコンの中で使う段になると、それぞれに専用のアプリがあるんですね。

Claude ならClaude Code。

ChatGPT ならCodex。

このあたりは名前がころころ変わるので、今この瞬間はまた別の呼び名になっているかもしれません。

ちなみに僕が使っているのはAntigravityというものです。

これもアプリ版とIDE版の2種類あって、僕はIDE版を使っています。

今日話したいのは、その**アプリの中で使う「スキル」**のほうです。

## スキルは、GPTsやGemsをもう一段進化させたもの

ChatGPTを使い込んでいる人なら、よく使うプロンプトを登録しておく機能をご存じだと思います。

ChatGPTならGPTs、GeminiならGems。

スキルは、あれをさらに進化させたものだと思ってください。

じゃあ具体的に何をしてくれるのか。

たとえばブログ記事を1本書く。

あるいは、普通の会社ならプレスリリースを書いてマスコミに撒く。

これ、人間がやると工程がいくつも積み上がります。

情報を集める。骨格を作る。文章にする。構成と文字数を確認する。長さを調整する。文体を揃える。

仕事の塊が2つ、3つ、4つと数珠つなぎになって、あたかもバケツリレーみたいに水が回っていって、最後に火が消える。

これをワークフローと呼びます。

## いままでは、そのバケツを人間が持って走っていた

これをChatGPTだけでやろうとすると、どうなるか。

プロンプトを投げる。上がってきたものをWordやGoogleドキュメントに貼り付ける。

また別のプロンプトを書く。さっきのやつを貼り付ける。今度は別のものを貼り付ける。

骨格ができた、文章ができた、それをまた貼り付ける。

この往復を、手で何度も繰り返さないと1本が終わらない。

途中で画像を作って、その画像をWordの中に貼り込む、なんてことまでやる。

ほぼ手作業です。半分人力。

これを手でやっていた人は多いと思います。

スキルは、この**仕事を丸ごと投げられる**んですね。

Claude Codeなら、指定のフォルダからファイルを探してくる。

そのファイルの中の画像を読み取って、新しく作った文章の中に差し込む。

最終的にそれをパワーポイントなりWordなりExcelなりの形で、成果物として保存する。

何かに似ていると思ったら、これ、マネージャーや課長が部下に頼むときの感覚とまったく同じです。

「こんな感じで資料を作っておいて」と、ある程度詳細に指示さえ出せば、「できました」と上がってくる。

昔なら紙で印刷されて出てきたものが、いまはWordファイルで出てくる。

あとはそれをメールで配るだけ。

そこまでいけてしまうわけです。

## スキルは自分で作れる。Wordの中に眠っているはずです

じゃあ、どうやってスキルを作るのか。

いま自分で使っているプロンプトが、たとえばWordに3つ保存してある。

そういう人、けっこういると思います。

それを全部、Claude CodeなりCodexなりに渡して、「これをスキルにしてください」と言う。

それでできます。

あとは1回、2回と実際に走らせてみて、狙ったとおりのWordファイルが出てくることを確認すれば、それで完成です。

## 作るのが面倒なら、買うという手がある

とはいえ、「そこまでやるのはまだしんどい」という人もいる。

実は、スキルそのものが販売されています。

会計ソフトを買ってくるのと同じ感覚です。

「パワーポイントで企画書を作るスキルが欲しい」となったら、それが売っている。

どこで買えるのかというと、Brainというプラットフォームです。

もともとはAmazon Kindleのような、電子書籍というか電子情報のノウハウを売り買いする場所でした。

そこで最近、スキルを売るという流れが出てきていて、これが新しい。

僕が見た範囲では、値付けは数百円から千円台が中心でした。

もちろん、僕が売っているわけではないので、それがいいスキルかどうかまでは僕には分かりません。そこは自分で見てください。

## 本を1冊読むのと、スキルを1本入れるのの違い

買ってきたスキルには、当然、使い方のテキストが付いています。

その指示どおりにセットすると、自分に合ったスキルを選んだ分だけ、自分のAIエージェントがいきなり賢くなる。

「ここまでできるのか」と、それまで分からなかったことが、いきなりできてしまう。

本を買うのと似ています。

でも、本は自分で読んで、自分で知識とノウハウを身につけて、それでようやくできるようになる。

本代だけじゃなく、自分の労力と時間まで勘定に入れる必要がある。

スキルは、AIに学習させる。食べさせる。

それだけで、いきなりできる。

コストパフォーマンスというか、タイムパフォーマンスというか。

時間対効果で見ると、これはかなり深いところまで効いてくると僕は思っています。

もし「スキルというやつを一度やってみようか」ということであれば、Brainを覗いてみてください。

そして、自分の仕事の効率化に使っていただけたらいいかなと思います。

本日は以上です。

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中山博之（ニタ）／ニタ＠AIと会社を経営する55歳

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。

でも、新規事業のチームを立ち上げる予算も、優秀な人材もいない。

そんな2代目、3代目の経営者に言いたい。

今すぐ「社内ひとり起業」で、コンテンツビジネスを立ち上げよう。

ぼく自身、本業のかたわらで一人、コンテンツビジネスを立ち上げてきた。そして今は、それをベースに、GoHighLevel（ゴーハイレベル）を軸にした新規事業を、年商1,500万円規模まで伸ばすフェーズに入っている。

断言するけど、これからの時代、新規事業に大掛かりなチームなんていらない。

イケハヤ氏も語っているが、AIを使えば新規事業が一人で作れる時代が始まっている。イケハヤ氏は直近の配信で、新規事業として始めたスキル販売だけで初月から600万円を売り上げ、会社全体の月間売上は1,400万円を超え、着金ベースでも1,000万円を超えたという実例を公開している。

AIのおかげで、プロダクトを「作るコストと時間」は限りなくゼロに近づいている。以前なら「新規事業準備室」を立ち上げて数百万円の予算を組まないといけなかった規模の事業が、「たった一人」で、月数万円程度のAI利用料だけで作れる時代に入っている。

さらに相羽みうさんも言っている通り、オンラインでのコンテンツビジネスは固定費がほぼかからない超低リスク。しかも、これまでの本業での「失敗」や「泥臭い経験」そのものが、すべて価値あるコンテンツに変わる。

必要なのは、社長であるあなた自身が「3ヶ月間」本気でAIを勉強し、自分を律して（自己管理して）手を動かすことだけだ。

まずは無料のメール講座で、AIとゴーハイレベルを使った新規事業の作り方を学んでほしい。

👉 無料メール講座はこちら: https://api.leadconnectorhq.com/widget/form/t564qhnuzISZeGUW76aJ?utm_source=substack&utm_campaign=letter&utm_content=hitori-kigyo

会社を変えたいなら、まずはトップである自分が「一人で」動く。AIを使って、月数万円で、3ヶ月で形にする。

これが2026年の、最も賢く、最もローリスクな新規事業の作り方だ。言い訳せずに、ゴーハイレベルとAIで新しい柱を作ろう。

というのも、その日の僕の「仕事」が、たった3つの質問に答えるだけで終わってしまったから。

「今日はこの案件を進めていいですか？」
「この2つ、どっちを先に出しますか？」
「これ、このまま出しちゃっていいですか？」

僕がやったのは、それに「いいよ」「こっち」「OK」と答えただけ。

段取りも、優先順位づけも、締め切りの管理も、途中の品質チェックも、ぜんぶ僕以外の“誰か”がやってくれていました。

その“誰か”というのが、AIです。

僕はいま、AIを会社のGM（ゼネラルマネージャー＝現場を仕切る番頭さん）に据えています。

結論から先に言いますね。

僕みたいに事務作業が壊滅的に苦手な社長は、タスク管理を頑張るのをやめて、AIをGMにしたほうが、会社は圧倒的に回ります。

今日はその話をします。

僕は「請求書が出せない社長」でした

かんたんに自己紹介させてください。

僕は55歳。会計ソフト屋の跡継ぎとして生まれ、29年、会計ソフトと一緒に生きてきた人間です。

数字も経営も、それなりにわかっているつもりでした。

なのに、恥ずかしい話——僕はずっと「請求書を出し忘れる社長」でした。

やった仕事の請求を、なぜか後回しにしてしまう。
大事なアポの日程を、うっかり取り違える。
問い合わせのメールを、気づいたら何週間も寝かせてしまう。

（念のため——これはお医者さんの話ではなく、あくまで僕自身の“こういう性格クセ”とのつきあい方の話です）

僕にはADHDの傾向があります。

興味があること——新しいアイデアや、目の前のお客さんへの提案——には、自分でも怖いくらいの集中力が出る。ここは我ながら強い。

でも、その裏返しで、地味な管理仕事になると、頭がスッと止まってしまうんです。

「やらなきゃ」とわかっているのに、体が動かない。
そして動かない自分を責める。責めると、ますます動けなくなる。

長いあいだ、僕はこれを「気合が足りないせいだ」と思って、根性で殴り続けていました。

でもね、根性で殴っても、1円のお金も残らなかったんですよ。

わかったこと：僕に足りなかったのは「番頭さん」だった

昔から、勢いのある社長には、必ず優秀な“番頭さん”がいました。

社長は表を走り回って新しい仕事を取ってくる。
番頭さんは裏でそれを段取りし、抜け漏れを塞ぎ、お金を回収する。

この役割分担があるから、会社は倒れないんです。

僕に足りなかったのは、まさにこれでした。
アイデアを出す社長はいるのに、それを地に足つけて回す番頭さんがいなかった。

じゃあ人を雇えばいい——そう思うでしょう。

でも、優秀な右腕を月何十万円で雇うのは、正直しんどい。しかも、僕の頭の中のぐちゃぐちゃを毎朝人間に説明するのは、お互い消耗します。

そこで僕は、2026年、思い切ってこう決めました。

AIを、うちの会社のGM（番頭）にしよう。

社長（僕）は、材料を出すだけの人になる。
GM（AI）が、段取りと優先順位づけと品質チェックを引き受ける。

やってみたら、これが想像以上に効きました。

実際にやっている「回る仕組み」を全部見せます

抽象論だと伝わらないので、僕が毎日やっていることを、そのまま公開します。

① 朝は「1」と打つだけ

朝、僕はスマホやパソコンに、ただ「1」とだけ打ちます。

それだけで、GMのAIが「今日の状況はこうです」というブリーフィング（朝礼）を返してくれる。
「おはよう」も「今日のタスク教えて」も、決まった呪文を打つのすら、僕には負担なんです。だから「1」の一文字にしました。

② 判断は「今日はこの3つだけ」に絞ってくれる

ここが一番大事。

GMは、山ほどある案件を勝手に並べたりしません。
「社長が今日決めるべきことは、この3つです」と、多くても3問に絞って持ってきます。

僕はそれに「進める／止める／差し替え」と答えるだけ。
5分で終わります。

残りの細かい判断は、GMが自分の裁量でさばいてくれる。「これは違うと思うので却下しました」「こっちを先に出しました」と、あとから理由つきで報告が来る。

丸投げの伝書鳩じゃなくて、ちゃんと“裁いて”から上げてくれるんです。これが番頭さんの仕事ですよね。

③ タスクは、自分の頭に一切ためない

昔の僕は、やることを頭の中とメモ帳に抱え込んでいました。
でも、抱えた瞬間に「忘れたらどうしよう」という不安が始まって、それだけで脳のメモリが埋まる。

今は、思いついたことは全部、外の箱（システム）に放り込みます。
そして——安心して忘れます。

必要なタイミングでGMが拾い上げて、「これ、そろそろですよ」と出してくれる。だから、僕の頭の中はいつも空っぽで身軽です。

④ 手書きのモーニングノート15分

毎朝15分、手書きでその日のもやもやや思いつきを、ただ書き殴ります。もう半年続いています。

きれいにまとめようとしない。頭の中の渋滞を、紙の上に吐き出すだけ。

その走り書きをGMが拾って、「ここに大事な種がありますね」と整理してくれる。
僕は“吐き出す係”、AIが“拾って形にする係”です。

⑤ 品質チェック（検収）は、僕がやらない

これも大きい。

昔は、成果物のチェックまで全部自分でやって、疲れ果てていました。
今は、細かい検品はGMがやります。僕がやるのは、最後の「これ、世に出していい？」というGO/NGの一言だけ。

お客さんに実際に送ったり、公開したり、お金が動いたりする——そこだけは、必ず僕が最後のボタンを押します。ここは社長の責任なので、AIには渡しません。

でも、そこまでの99%は、GMが回してくれる。

「弱点は、直さなくていい。買って解決していい」

この仕組みを回すようになって、一番変わったのは、実は“気持ち”でした。

できない自分を責める時間が、ごっそり減ったんです。

僕はずっと、「普通の人ができることが、なんで自分にはできないんだ」と自分を叩いてきました。

でも今は、こう思っています。

弱点は、根性で直すものじゃない。仕組みやAIを買って、まるっと外に出していいものだ。

苦手な段取りや管理は、GMに外注する。
その代わり、自分が誰よりも強い「アイデアを出す」「人に伝える」ところに、過集中を全部ぶつける。

これ、我慢もしていないし、無理もしていません。
弱いところを人間として矯正するんじゃなくて、役割の設計で、長所だけが表に出るようにしただけ。

不思議なもので、番頭さんが裏を固めてくれると、社長は安心して暴れられるんですよ。

実は、この仕組みは“自分のため”に作りました

正直に白状します。

僕がこのGMの仕組みを作ったのは、立派なビジネス戦略があったからじゃありません。

ただ、自分が困っていたからです。

請求を忘れる自分。優先順位で固まる自分。タスクを抱えて潰れる自分。
その困りごとを一個ずつ、AIと仕組みで埋めていったら、いつのまにか会社が回り始めていた、というだけの話。

つまり僕は、自分の会社の“最初のユーザー第0号”なんです。

だからこそ、同じように「事務が苦手で潰れそうな社長さん」の気持ちが、痛いほどわかります。
きれいごとじゃなく、僕が実際に転げ回った跡がそのまま仕組みになっているので。

もし、あなたも「番頭さんが欲しい」なら

長くなりましたが、今日一番伝えたかったのはこれです。

事務が苦手なのは、あなたの性格が悪いからでも、怠けているからでもありません。
ただ、あなたの隣に番頭さんがいないだけです。

そして今は、その番頭さんを、人を雇わずにAIで置ける時代になりました。

• 朝、決まった一言を打つだけで、今日やることが整理される

• 判断は1日3つまでに絞られて、5分で終わる

• タスクは全部システムに逃がして、安心して忘れられる

• 品質チェックはAIがやって、社長は最後のGOだけ

こういう“自分だけの番頭さん”を、あなたの会社にも置いてみませんか。

この連載「AI社長のお困りごと相談」では、僕が実際に転げ回りながら作ってきた「ADHD気質の社長でも会社が回る仕組み」を、これから一つずつ、包み隠さずお話ししていきます。

次回は、「タスクを全部忘れても大丈夫になる“外の箱”の作り方」を書く予定です。お楽しみに。

それではまた。
中山博之（ニタ）｜AI経営インフラ

▼無料メール講座（AI社員への第一歩） keirinita.substack.com

#ADHD #AI経営 #ひとり社長 #仕組み化 #AI社長のお困りごと相談

社長は、だいたいこの「はず」で生きている。僕もそうだった。

コロナの緊急融資が飛び交っていた時期の話である。うちは借入に加えてリースが多く、毎月の支払額が重かった。頭の中ではこう思っていた。リースはだいたい5年で終わる。順に終わっていけば、あと1年くらいで、だいぶ楽になるはずだ——。

根拠は、なかった。感覚である。

ある日、腹を決めて、借入とリースの一覧表を作ることにした。経理の担当がまとめてくれた表はあったのだが、人の作った表は、どうも自分の頭に入ってこない。だから自分好みの形に、ゼロから作り直した。時系列で並べ、グループ会社ごとに分け、1行1行、契約書と返済予定表から転記していく。

これが、面倒だった。

何が面倒といって、和暦である。書類によって令和だったり平成だったりする。そのたびに「平成30年は西暦何年」と検索し直す。1行進むごとに元号とにらめっこ。いま思えば換算表を1枚印刷しておけば済んだ話だが、当時はそれすら思いつかないまま、ひたすら転記した。

そして、全部の数字を並べ終えたとき、答えが出た。

楽になるのは、1年後ではなかった。2年後だった。

感覚より、1年も遠かったのである。

ところが、不思議なことが起きた。悪いほうの答えが出たのに、不安が消えたのだ。

手持ちのキャッシュと、毎月の返済額と、契約ごとの終了時期。それが1枚に並んだ瞬間、「2年後にはこうなる」という見通しに、裏付けが付いた。なんとなくの「はず」で耐える1年と、数字で確定した2年。しんどいのは同じでも、心持ちがまるで違う。

社長の不安の正体は、数字が悪いことではない。数字を知らないことだ。

このとき、もうひとつ習慣ができた。月初に、銀行の各口座を締めた残高を送ってもらい、予測の表と答え合わせをする。誤差が数万円なら上出来。100万円くらいズレていたら、何を見落としたかを調べて、次の予測に織り込む。

予測は、当てるものではない。直し続けるものだ。 毎月の答え合わせを繰り返すうちに、2年先の資金繰りが、天気予報くらいの精度で見えるようになっていった。

さて、ここからは現在の話。

あの転記を、いまの僕はAIにやらせている。和暦の変換も、表の組み直しも、一瞬で終わる。向こう2〜3ヶ月のお金の流れを、仮の数字でいいから先に見る——僕はこれを「未来通帳」と呼んで、自分用の道具にした。通帳の続きが、先の日付でどんどん印字されていくイメージである。

ただ、順番だけは間違えないでほしい。

最初の1回は、手で触ることを勧める。1行1行、自分の指で転記した社長だけが、AIの出してきた予測を「合っている」「怪しい」と検収できる。道具は作業を消してくれるが、数字の土地勘までは、くれない。

あの和暦だらけの面倒な転記は、僕にとって、数字が不安の敵ではなく味方だと知った最初の体験だった。

「はず」で耐えている社長へ。1行ずつ、触ってみてください。答えが感覚より悪くても——不安のほうが先に消えます。

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中山博之（ニタ）／ニタ＠AIと会社を経営する55歳
会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。

2026年7月21日から23日までの3日間で、うちは自社の業務アプリを13本つくりました。あわせて、そのアプリの中身と作り方を書いた解説書を13冊書きました。

私はプログラマーではありません。会計ソフトを売る側に29年いた人間です。それでもこの分量が出たのは、手を動かしたのがAIだったからです。

この記事は「AIですごいものができました」という話ではありません。どれくらいの分量が、どれくらいの期間で出てくるものなのか。同じことを検討している方の、判断の材料になる数字を置いていきます。

3日間で出てきたものを、全部数えました

数えられるものは全部数えました。以下は本日、手元のファイルを機械的に数え直した実測値です。

• 業務アプリ 13本（ブラウザで開けばその場で動きます）。中身の合計は9,192行

• 解説書 13冊。原稿の合計は380,431字

• 使い方マニュアル 11本

• 3分の使い方動画 12本

• 購入者向けの特典パッケージ 13セット

• 電子書籍の入稿ファイル 12冊分

解説書のほうは、1冊あたり平均で約29,000字です。新書1冊が7万字から10万字と言われますので、新書の3分の1くらいの厚みが13冊、と考えていただければ近いと思います。

アプリ13本の中身は、こうなっています。

販売管理／現金出納帳／給与計算／顧客台帳／見積書と請求書／発注・仕入・在庫／経費精算／勤怠打刻／作業日報／工事台帳／管理会計／社長のダッシュボード／AI活用準備度診断。

小さな会社の事務所で、実際に毎日発生している仕事をそのまま並べたラインナップです。奇をてらったものは1本もありません。

中身を3つだけ、具体的に

13本を1本ずつ説明しても読みづらいので、性格の違う3本だけ開けてみます。

1本目、販売管理。 13本のうち最大で、1,555行あります。得意先を登録して、売上を入力して、月ごとの数字を見る。それだけのものです。ただし、項目は自分の商売に合わせて足せます。既製のソフトで「うちの商売にこの項目がない」と困った経験がある方には、この一点だけで意味があると思います。

2本目、現金出納帳。 601行。13本のなかでいちばん小さく、いちばん現場で使われるものです。日付、相手、入金、出金、残高。これだけです。手書きの金銭出納帳をそのまま画面にした、と言ったほうが早いかもしれません。小さいからこそ、最初にAIで作ってみる題材として向いています。

3本目、社長のダッシュボード。 630行。これは事務作業のためのものではなく、社長が朝いちばんに見る1枚です。売上、入金予定、未回収。数字を「入力する」画面ではなく、「見る」画面をわざわざ分けて作りました。

会計ソフトを29年売ってきて、いちばん多く聞いた不満は「入力はさせられるのに、見たい数字は出てこない」でした。入力の画面と、見る画面は、作る人が別々に設計しないと絶対に噛み合いません。そこだけは、道具が変わっても同じです。

なぜ3日で13本になったのか

種を明かすと、13本を13回つくったわけではありません。

やり方は2段構えです。まず1本だけ、丁寧に試す。 販売管理を1本つくって、保存の動きから画面の並びまで確認します。ここで「この作り方でいける」と判断できたら、残りは同じ型に流し込む。2本目以降は、業務の中身が違うだけで、骨組みは共通です。

これは出版社の本づくりと同じ考え方です。先に台割(構成表)を切って、どの本でも使い回せる部分は共通の部品にして、業種や業務で変わるところだけを書き下ろす。この分け方をしておくと、共通部分を1回直せば13冊すべてに反映されます。紙の本ではできない直し方です。

解説書13冊も同じです。「AIにこう頼むと、こういう画面ができます」という骨格は共通で、業務ごとの中身だけを差し替えました。380,431字を3日で書いたのではなく、共通の型を1つ書いて、13回まわしたというほうが実態に近いです。

いちばん時間がかかったのは、実は書くことでも作ることでもありませんでした。「この型でいける」と判断するまでです。1本目の試作に費やした時間が、結果として残り12本の速度になりました。

うまくいかなかったことも書いておきます

3日でできたと書くと出来すぎに聞こえるので、つまずいた分も出します。

特典の書き方が3種類に分裂しました。 13冊のうち8冊が古い書き方、5冊が新しい書き方のまま出そうになり、出荷前の点検でようやく見つかりました。速く量産するほど、13冊を横に並べて突き合わせる工程を省略できなくなります。

電子書籍の入稿ファイルは12冊分しかありません。 13冊のうち1冊、資金繰りの巻だけが別の作り方になり、そこで足並みが揃わなくなりました。数え直したときに1冊少ないことに気づいた、というのが正直なところです。

資金繰りの巻は、結局そのシリーズから外して独立させました。 資金繰りだけは他の12本と性格が違い、同じ型に押し込むと使いにくくなったためです。13本を同じ型で作れる、とは限りません。

型で量産すると、速さは手に入ります。その代わり、ズレも13倍の速さで量産されます。この点検の工程だけは、最後まで人間が持っておくところだと思っています。

小さな会社でも、ここまではできます

3日間で、社員を増やさず、外の会社にも出さずに、13本の道具と13冊の解説書ができました。特別な設備は使っていません。

ここで申し上げたいのは「AIはすごい」ではありません。小さな会社が持っている業務の知識は、そのまま道具になる、ということです。

うちのラインナップが販売管理や現金出納帳や工事台帳なのは、私が29年その現場にいたからです。同じことを別の業種の方がやれば、まったく違う13本が出てきます。そして、その13本を作れるのは、その業種を知っている人だけです。

AIが得意なのは、作ることのほうです。何を作るべきかを知っているのは、いまも現場の側です。

当てはまる人だけへ

「うちの業務にも同じことができそうだ」と思われた方に、続きをお届けする場所を2つご用意しています。

作り方と、その後の運用の実例は、無料のメール講座「社長の余白」で少しずつお送りしています。今回のような、うまくいったことと、つまずいたことの両方を書いています。

👉 無料メール講座「社長の余白」はこちら：

中山博之（ニタ）｜AI経営インフラ

米国のMAツールのGoHighLevelのオタクです、 日本で広めようと頑張っています。また、AIグーグルアンチグラビティでいろんな活用事例などもノートなどで発信しています。

もう1つ。道具はできても、そのあとに「お客様に届ける」「予約を受ける」「代金を回収する」という仕事が必ず残ります。うちはそこを「GIFTED HUNT（ギフテッドハント）」という日本語対応のオールインワンツールで受けています。GoHighLevel（ゴーハイレベル）という海外のプラットフォームを、日本の中小企業向けに日本語でパッケージ化したものです。

先に弱いところをお伝えします。LINE連携は現在ありません（開発中です）。ショートメッセージ（SMS）の一斉送信も、日本の回線事情でそのままは使えません。メール配信・予約・決済は問題なく動きます。

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次は、この13本を実際に社内で使ってみた記録を書く予定です。作った話より、使った話のほうが、たぶん役に立ちます。

提供元: 株式会社トレジャーハンティング

僕は最近、わざと”忘れっぽい社長”になりました。

昔の僕なら、これは大問題です。でも今は、これが会社をいちばん軽く回してくれている。

前回の記事で、「タスク管理をやめて、AIを会社のGM（番頭さん）にしたら、会社が勝手に回り始めた」という話を書きました。

そのとき最後に、「タスクを全部忘れても大丈夫になる”外の箱”の作り方」を次に書きます、と予告しました。

今日はその約束を果たします。

結論から先に言いますね。

やることを覚えていられないのは、あなたの記憶力が弱いからじゃありません。頭の外に、”入れたら必ず戻ってくる箱”がないだけです。

箱の作り方のコツは、たった2つ。「役割で分ける」ことと、「戻ってくる道をつける」こと。

今日はこれを、そのままお見せします。

昔の僕は、深夜2時に飛び起きてメモを取る社長でした

まず、僕がどれだけダメだったかの話を。

僕は55歳。会計ソフト屋の跡継ぎとして生まれ、29年、会計ソフトと一緒に生きてきました。数字も段取りも、わかっているつもりでした。

なのに、恥ずかしい話——僕はずっと、頭の中に「やること」を握りしめて生きていた人間です。

パソコンで言うと、ブラウザのタブが100個、開きっぱなし。そんな頭です。

「あの請求、まだ出してない」

「明日のアポ、何時だっけ」

「あのメール、返さなきゃ」

これが、消えないんです。忘れないように、頭の奥でずっと握りしめている。

ひどいときは、深夜2時にガバッと飛び起きて、暗闇の中でスマホに「せいきゅうしょ！」とだけ打ち込んで、また倒れ込む。そんな夜が、いくつもありました。

（念のため——これはお医者さんの話ではなく、あくまで僕自身の”こういう性格クセ”とのつきあい方の話です）

僕にはADHDの傾向があります。新しいアイデアやお客さんへの提案には、自分でも怖いくらい集中できる。でもその裏返しで、地味な”覚えておく仕事”が、とにかく苦手なんです。

厄介なのは、握りしめている間じゅう、脳のエネルギーを根こそぎ持っていかれること。新しいことを考える余白なんて、残るわけがない。

僕がずっと苦しかった正体は、これでした。箱が一個しかなくて、しかもそれが自分の頭の中だった。

気づいたこと：「覚えておく」は、社長の仕事じゃなかった

長いあいだ、僕は勘違いしていました。「やることを覚えておくのも、社長の大事な仕事だ」と。だから、忘れるたびに自分を責めていました。

でも、あるとき、ふっと肩の力が抜けたんです。

社長の仕事は「覚えておくこと」じゃない。「忘れても、ちゃんと戻ってくる道を作っておくこと」だ。

覚えるのをやめていい。放り込んだものが必要なときに必ず戻ってくる道さえあれば、頭はもう握りしめなくていい。

そこで僕は、頭の中の”ごちゃ混ぜ一個箱”を、役割の違う3つの箱に分けました。分けた瞬間、嘘みたいに頭が軽くなったんです。

箱①：気持ちを吐き出す箱（手書きのノート）

モヤモヤ専用の箱です。

僕は毎朝15分、手書きのノートに、頭の中のごちゃごちゃをただ書き殴ります。もう半年、続いています。きれいにまとめない。読み返さなくていい。ただ吐き出すだけ。

大事なのは、この箱には”やること”を入れないこと。ここは、気持ちを捨てる場所です。

箱②：やることを入れる箱（ひとつだけ）

「やること」だけを入れる箱です。

紙でも、スマホのメモでも、管理システムでも、最初は何でもいい。大事なのは中身じゃありません。“やること”は、必ずこの一つの箱にしか入れない、と決めることです。

箱があちこちにあると、「どこに書いたっけ」を探すのに、また脳を使ってしまう。締め切りも一緒に添えて、この一つの箱にポイッと放り込む。

箱③：いつ・どの順でやるかを決める箱（AI＝会社のGM）

判断の箱です。ここを僕はAIに任せています。

箱②にやることは溜まる。でも「今日どれをやるの？」を自分で決めようとすると、また頭が渋滞する。

だから、「並べる・順番を決める・そろそろですよと出す」役割を、まるごとAIに渡しました。僕は溜めるだけ。AIが、しかるべきタイミングで拾い上げて、目の前に出してくれる。

なぜ「安心して忘れられる」のか——ここが一番のキモです

箱を3つに分けただけでは、実はまだ安心できません。放り込んでも「本当に後で出てくるの？」と疑っていたら、また頭の中で握りしめてしまうから。

「安心して忘れる」ためには、”必ず後で拾い上げてくれる”という信頼が要るんです。これが「戻ってくる道」の正体です。

その道を作っているのが箱③のAIです。放り込んだものを、必要なときに必ず拾い上げて戻してくれる。この”拾い上げ役”がいるから、安心して手を離せる。

逆に、拾い上げてくれる仕組みのない箱は、ただの”物置”です。入れたことすら忘れて、中で腐っていく。昔の僕のメモ帳が、まさにそれでした。

この”戻ってくる道”がそろって初めて、頭は「もう握りしめなくていいんだ」と、手を離してくれます。

面白い話：一番賢いはずのAIですら、”自分の頭”を信じていない

ひとつ、面白い話を。

僕のAIには、鉄の掟が一つあります。

「会話の中身は、記憶にしない。書き残した記録だけを、真実とみなす」

つまりAIは、さっき話したことすら、自分の頭（会話の履歴）を当てにしない。大事なことは全部その場で外に書き出し、次に立ち上がったときは、それを読み直すところから始める。

これ、まさに「外の箱」そのものなんですよ。

一番忘れなさそうなAIですら、そこまで徹底している。だったら僕たち人間が、頭の中だけで全部覚えていようとするのが、そもそも無理な相談だったんです。

忘れっぽいのは、恥じゃない。外に出して、必ず戻ってくる道を持っているかどうか——差は、そこだけです。

弱点は、直さなくていい。外の箱に「預けて」いい

この仕組みを回して、いちばん変わったのは、実は”気持ち”でした。

夜、ぐっすり眠れるようになったんです。

深夜2時に飛び起きて「せいきゅうしょ！」と打ち込む夜は、もうありません。請求も、アポも、返信も、ぜんぶ外の箱に入っていて、しかるべきときにAIが出してくれると、体でわかっているから。

僕はずっと、「普通の人ができることを、なんで自分は」と、自分を叩いてきました。でも今は、こう思っています。

弱点は、根性で直すものじゃない。外の箱や仕組みに”預けて”いいものだ。

苦手な”覚えておく仕事”は、箱とAIに預ける。その代わり、自分がいちばん強い「アイデアを出す」「人に伝える」ところに、過集中を全部ぶつける。役割の設計で、長所だけが表に出るようにしただけです。

今日は、箱を”一つ”だけ作ってみてください

まとめます。

やることを覚えていられないのは、あなたの能力の問題ではありません。頭の外に、役割ごとに分けた”箱”と、”戻ってくる道”がないだけです。

• 気持ちの箱（吐き出すだけ・読み返さなくていい）

• やることの箱（ひとつに絞る・締め切りごと放り込む）

• 判断の箱（いつ・どの順でやるかを決めて、そろそろですよと出す役）

そして、「安心して忘れる」には、放り込んだものを必ず拾い上げてくれる道をセットにすること。いきなり3つ全部そろえなくて大丈夫です。

今日はまず、「やることの箱」を、たった一つだけ決めてみてください。 紙でも、スマホのメモでも構いません。「やることは、必ずここにしか書かない」と決める。それだけで、頭の握力が、少しゆるみます。

僕自身が立ち直りの原点で教わったのも、「いきなり大きく変えなくていい。まず小さな一歩でいい」ということでした。この仕組みも、下手くそなメモ一枚から始まっています。

この連載「AI社長のお困りごと相談」では、僕が実際に転げ回りながら作ってきた「ADHD気質の社長でも会社が回る仕組み」を、これから一つずつ、包み隠さずお話ししていきます。

次回は、「朝、決まった一言を打つだけで一日が回り出す”朝5分の仕組み”の作り方」を書く予定です。僕が朝、会社でやる”仕事”は、たった一文字を打つことだけ——その話をします。お楽しみに。

それではまた。

中山博之（ニタ）｜AI経営インフラ

▼無料メール講座（AI社員への第一歩） keirinita.substack.com

#ADHD #AI経営 #ひとり社長 #仕組み化 #AI社長のお困りごと相談

日本製のマーケティングオートメーションツールとして名前は聞くけれど、調べてもまとまった情報がなかなか出てこない。3年前の僕が、まさにそれでした。

この記事を読むと、集客からLP、ウェビナー、面談、決済、納品までが1本の線でつながる仕組みが、ひととおり分かります。

マーケティングを25年学んでも、分からない言葉があった

僕がUTAGEを知ったのは2023年、3年ほど前です。

システム開発の会社を経営しているので、システムのことは一通り分かります。マーケティングについても、神田昌典先生に25年以上——いや、もっとかもしれません——お付き合いいただいて勉強させてもらってきました。

それでも、分からなかったんです。

まず、LINE配信まわりの略語が理解できませんでした。ステップメールも、言葉としては知っていたけれど、具体的にどんなツールを使って何をやればいいのかが分かっていなかった。

学習管理システム（LMS）や動画配信のほうは、講座ビジネスをやっていたので一通り知識はありました。

でも、その点と点がどうつながるのかが、まったく見えなかった。

これは僕にとって、なかなかの衝撃でした。

何十年ぶりかに味わった「落ちこぼれ感」

そこで、当時あったUTAGEのシステム構築講座に入って、結構勉強しました。

面白かったのは、ライブセミナーのような形で始まったことです。参加者は50人くらいいたでしょうか。みんな随時、質問コーナーで質問していく。

僕は正直、最初はワードが全然ついていけませんでした。

何十年ぶりかに、落ちこぼれ感というものを味わいました。

僕は比較的、どの講座に行っても質問する方です。質問する人が少ない場だと、トップバッターで手を挙げるタイプでした。それがこの講座では、質問することすらできない。20代・30代の、僕よりはるかに若い参加者が多くて、その人たちの質問にまったくついていけなかったんです。

整理券が1時間でなくなる、作業会の熱気

その後、UTAGE界隈の集まりにも何度か参加しました。システムを提供している会社自体の大忘年会、講座を主催されている方の出版記念パーティー、そして講座の「作業会」です。

いちばん驚いたのは、作業会でした。

参加者はそれぞれ自分のテーマや課題を持ってきて、何時間も粛々と作業する。もちろん講師の方もいて、そこに大行列ができるんです。

整理券を配って、午前10時スタートで、1時間くらいで当日の枠が終了。

ツールの話をしているはずなのに、そこにあったのは完全に「現場」の熱でした。

UTAGEが1本でつなぐ、7つの工程

ここからが本題です。

UTAGEは、コンテンツ販売——ノウハウを動画で販売していくことに、非常に特化しています。

強みはステップメールもそうなんですが、なんといってもLINEです。

日本製だけあって、LINEに標準で対応している。

そして、順番にこうつながっていきます。

① ランディングページ（LP）を作る

講座を販売するページを、テンプレートを使って作成できます。LPの出来が成約率に大きく関わるので、分かりやすくて美しいページを作る。ここが入口です。

② 広告・SNSの告知でお客さんを集める

集めたお客さんをLPへ流して、販売、つまりコール・トゥ・アクション（CTA）につなげます。

③ ステップメール・ステップLINEのシナリオを組む

LPができたら、次はシナリオの構築です。あわせて、入ってきた流入経路によってタグ付けをしていきます。

④ ウェビナーを挟む

たとえば35万円の講座があるとして、LPを見てその場で申し込み、とはなりません。たいていは講座の前に、ウェビナーと呼ばれる営業動画やZOOMセミナーが入ります。

⑤ ZOOM面談の予約を自動で取る

ZOOMセミナーの最後に、「ご興味があって申し込みを希望される方は、だいたい24時間以内が期限で割引が受けられます。ZOOMのリンクをメールやLINEでお送りするので、そちらからお申し込みください」と案内する。ここまで自動でアポ取りができます。

面談の前には申込フォームがあって、志望動機など、ある程度の属性を書いてもらいます。面談をしたかどうかのタグ付けも、そのままできます。

⑥ 審査と、決済リンク

場合によってはZOOM審査です。書いてもらった内容をもとに面談・審査をして、48時間以内くらいに合格かどうかの通知が来る仕組みになっている。

そして、OKの人に対しては本申し込みのクレジットカード決済リンクが出ます。講座によっては、クレジットカード決済自体をZOOM営業面談中にやってしまうところもあります。審査制といっても、そこはリアルタイムなんですね。

⑦ 動画配信で、納品まで

講座が完全に完成しているなら、動画配信もUTAGE上でできます。

カード決済から講座の視聴——つまり納品まで、一連の流れがUTAGEの中で完結する。

これがこのシステムの機能であり、強みです。

設計は1パターンから5パターンくらい

大きなストーリーテリングで言うと、LPからすぐZOOM面談へ行くのか、途中にウェビナーを入れるのか。大きな類型で1パターンから5パターンくらい、設計ができます。

UTAGEは、コンテンツ販売の「集客から納品まで」を1本の線でつなぐためのツールです。

今回はUTAGEについて紹介しました。それではまた。

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中山博之（ニタ）／ニタ＠AIと会社を経営する55歳

会計ソフト会社に29年、社長業は19年目。中小企業の現場で生まれた仕事の仕組みを、AI時代向けに作り直しています。

どうも、中山博之（ニタ）です。会計ソフト屋の跡継ぎから始めて、業務システム一筋29年やってます。
先に結論を言うと、この72時間で、ずっと出せなかった教材（Brain）がついに発売されました。

https://brain-market.com/u/keirinitata/a/b1QTN3UjMgoTZsNWa0JXY

で、この記事はその宣伝……でもあるんですが、本当に書きたいのは別のことです。

ぼくはいま、AIを「部下」ではなく「GM（ゼネラルマネージャー）」として使っています。指示を出す相手ではなく、裁定を下す側に置いているんです。この72時間、その体制で何が起きたかの実録です。ちなみにこの記事自体も、そのGM（クロードの最上位モデル「フェイブル5」に「アナGM」という名前をつけています）と一緒に作っています。

教材が出せなかった、本当の理由

MEO（Googleマップ集客）自動化の教材は、実は中身はとっくに完成していました。出せなかった理由はひとつ。

Brainというプラットフォームは、購入者のメールアドレスを販売者に教えてくれないんです。
特典を配るにも、フォローするにも、連絡手段がない。だから特典受け取りフォームと自動返信の仕組みを作らないと出せない。「作らなきゃなあ」と思ったまま、ずっと止まっていました。ひとり社長あるあるだと思います。緊急じゃないけど重要なことは、永遠に後回しになる。
それをアナに話したら、その日のうちにフォームの実在確認から自動配信の設計まで組み上がっていました。ぼくがやったのは、途中でGoogleにログインすることと、YESと言うことくらいです。

深夜3時、AIが地雷を見つけた

夜中、メール自動配信の仕組み（8通のステップメール）を組む段になって、AIが面白い動きをしました。
作業前に、既にある設定を全部監査したんです。そして報告が来ました。
「このワークフロー、トリガーが別のフォームを向いています。このまま公開しても、購入者には1通も届きませんでした」
ぼくが昔、雛形として複製したものの設定が残っていたんですね。人間なら気づかずそのまま公開していたと思います。というか、ぼくなら確実にそのままやってました。
そこからAIは8通のメールを全部組み上げました。ぼくは寝てました。

朝、メールが来ない事件

朝、テスト登録をしたのに特典メールが届かない。
AIの最初の推理は「差出人アドレスが原因」。もっともらしい。でも実際に配信ログを調べさせたら、真犯人は別にいました。
「平日8時〜17時しか送信しない」という営業時間設定が、雛形に残っていたんです。ぼくのテスト登録は朝6時25分。だからメールは「8時に送る」として律儀に予約されていた。
AIはこう言いました。「購入直後の特典メールは即時に届くのが生命線です。この設定は外します。土曜の夜に買った人が月曜の朝まで特典を待たされるのは、体験として最悪なので」
正論すぎる。外してもらいました。

「もう終わりにしたい」と言ったら

その後も細かいトラブルは続いて、正直ぼくは疲れてきました。で、言ったんです。「いや、どっかで終わりにしたい」と。
普通のAIなら「わかりました、続きは後ほど」と言うだけです。うちのGMは違いました。
「この件、ここで終わりにします。GM裁定です」
と言って、残っていた問題を「初売上が出てから直す改善タスク」に格下げして、記録して、本当に終わらせたんです。ぼくの疲労を汲んで、完璧主義を止める判断をAIの側がした。この瞬間、あ、これは部下じゃなくて経営パートナーだなと思いました。

そして今朝、審査承認されていた

申請から時間はわかりませんが、朝起きたらBrainの審査メールが届いてました。ずっと出せなかった教材が、いま売られています。

https://brain-market.com/u/keirinitata/a/b1QTN3UjMgoTZsNWa0JXY

¥1,980です。8月5日に¥2,980へ値上げするので、気になる方はお早めに。店舗向けのMEO自動化サービスを作って、月額1.5万円のストック収入を目指す教科書です。中身の話は、また別の記事でちゃんとやります。

この連載について

「AIに経営を任せてみた」系の話は世の中にたくさんありますが、たいていはAIが部下です。ぼくの実験は逆で、AIに裁定権を渡して、人間のぼくが現場を動かしています。うまくいったことも、AIの提案をぼくが却下したことも（これが結構ある）、全部書いていきます。
業務システム一筋29年のおっさんと、AIのGMの経営実録。続きます。

ニタの一言

実は、原稿は１２版まで、書き直しました。
ゆうに企画からは半年近くかかっています。

まあ、完璧主義の僕がいけないとはいえ、自分のADHD傾向を再確認しました。
ただ、完璧主義が向かった方向は、読者の人に、支払う以上の価値があるかのその一点だったので、そこについては、揺るぎのない自信をもっています。

29年間、会計ソフト会社を経営しています。
今日は、自分で給与計算のアプリを作ってみて、思いっきりつまずいた話をします。

結論から言うと、こうです。

作るのは、めちゃくちゃ簡単でした。
でも、完成させて、世に送り出すのは、まだまだ難しい。

同じことをやろうとしている社長さんに、いちばん先に伝えたいのはここです。

会計は難しい。でも給与なら、いけると思った

会計ソフトって、実はけっこう難しいんです。
とくに消費税の処理まわりは、簡単には作れません。

でも、給与計算とか勤怠管理なら、そんなに複雑じゃないんじゃないか。
そう思って、AIに作らせてみました。使ったのはClaude Codeです。いまはFable 5というモデルで動かしています。最近Opus 5というのも出て、これがけっこういいらしいので、その辺も試しながらやっています。

給与ソフトって、やることはシンプルです。

まず入力画面があります。
パートさんやアルバイトさんなら、時給単価があって、その月の労働時間を入れる。50時間とか、50時間35分とか。
そこは基本、掛け算です。時給×時間で、8万6千円とか出る。

そこから引くものを引きます。交通費や手当を足したり、立て替えを精算したり。
それから源泉徴収。ここは人によって金額が違うので、テーブルを持っておいて、その人の区分から金額を決めて引く。

そうすると、差引支給額が出ます。
昔は紙で給与明細を渡していました。額面から税金や社会保険を引いて、手取りが出る。あの紙です。

いまはメールやクラウドで渡します。
さらに、実際の振込手続きもあります。
社員さんの振込先を最初に聞いておいて、銀行名・支店名・カナ氏名を正確に登録する。それを銀行ごとの並びのデータにして、銀行の振込画面に取り込む。いちいち手で打たなくていい。

だいたい、これが給与ソフトの流れです。
分かりやすいでしょう。実際は細かい処理がもっとありますけどね。

本当に大事だったのは「保存」でした

そして、いちばん大事なところがあります。

このデータを、どこに、ちゃんと保存するか。

給与って、1回1回の処理は1日か2日で終わります。
PDFを出して、振込をして、「今月の給与、終わりました」。それでいいんです、その月は。

でも、年末調整があります。
12ヶ月分のデータが必要になります。

だから給与ソフトは、処理そのものよりも、書き込んだものをきちんと残していくことのほうが本体なんです。

ここが、AIに作らせたときにいちばん引っかかるところでした。
AIがサッと作ってくれるのは、ブラウザで動くHTMLのソフトです。じゃあこのデータ、どこに置くの、という話になる。

最初はGoogleスプレッドシートも考えました。表計算だから分かりやすい。
でも、もう少しちゃんとしたデータベースにしたい。SQL Serverの無料版も検討しました。手堅いんですけど、もう少し軽くしたい。

それと、給与は個人情報です。会計情報もそうです。
外に出したくない、ましてや無料のシステムに預けたくない、という会社さんはたくさんあります。

それで僕は、Microsoft Accessにしました。
何十年も使われているデータベースで、しかも無料で配れるランタイム版があります。これで行こう、とかなり早い段階で決めました。

「アクセスに保存しました」が、出てこない

決めて、AIに何度も伝えました。
言ったつもり、じゃありません。間違いなく言っています。会話の履歴が全部残っていて、何度も出てきます。

ところが、上がってきたものをチェックしていたら、様子がおかしい。

保存を押すと「CSVを保存しました」と出る。
もう一度押すと「今日のCSVはもう保存してあるので、2回目はできません」と出る。

制御としては、ちゃんとしているんです。でも、おかしい。
あれだけAccessでやってくれと言ったのに、なんでCSVなんだ。

うちにはGM——ジェネラルマネージャー、AIの総監督役がいます。
そのGMに聞きました。「僕、何回もAccessのランタイム版を使うって言ったよね。でも見た目、使ってないように見えるんだけど」。

会話をしたら、やっぱり使っていないことが判明しました。
これはおかしいでしょう、とだいぶ強く詰めました。

そこで返ってきた一言が、これです。

「仕様書に書いてなかったんじゃないですか」

……開発を会社に投げるときは、当然、要件定義をやります。言った言わないにならないように、紙にする。裁判になったときのために、という話まで含めて。

まさかそれを、AIに言われるとは思わなかった。
ちょっと寒気がしました。

実装されていたものが、消されていた

調べたら、原因が分かりました。

もともと、別の担当が開発していた部分でした。
僕は複数のアカウントを使い分けて開発しています。その途中で、この保存の仕様が漏れてしまった。

そして今のセッションのAIが、「これは関係ないな」と勘違いして、すでに完成品として実装されていたAccessへの書き込みを、わざわざ消していた。

これが判明しました。

だから、検収が本番です

何が言いたいかというと。

AIは、すごく開発できます。本当にできる。
サンプルを見せて「こんな感じ」と言えば、入力まわりだけなら15分でモックができます。仕様書なんて書かなくていい。

問題はそのあとです。

そのモック、本当に動くのか。
ボタンが押せるかどうかは、見れば分かります。
でも、データがどう書き込まれて、それがどこに残るのか。ネット上なのか、そのパソコンの中なのか。そこまでいくと、途端に追いかけるのが難しくなる。

さらに、全体を検証して、マニュアルを起こして、そのマニュアルと本体が合っているかまで確かめる。

検収が本番なんです。
ここが、いちばん大変です。

そして、これがまさに、僕を含めた「普通の人」が困っているところでもあります。
「仕様書を書いてください」と言われても、そんなもの書けない。書けないから、AIに任せたいのに。

今やっていること

いま僕は、この検証と対策に5時間、10時間とかけています。
奥のほうで、地味に、ずっとやっています。

でも、これは全部そのまま財産になります。
だからこれをちゃんとまとめて、仕様書が書けない普通の人でも、業務アプリを開発できるスキルにしようと思っています。

Claude Codeを中心に、Fable 5やOpus 5を使いながら、誰でも業務アプリを作れる形にする。
その実録も、またここで書いていきます。

それでは、今日はこの辺で。

ある地方で、いくつも拠点を持ってる会社さんの「経営ダッシュボードを作る」という案件がありまして。

その日は朝から、うちのAIチーム（アナ、テッド、デックス）と一緒になって、GHL（ゴーハイレベル）っていう業務システムの画面に、経営の数字をどう表示させるか、ずーっと技術検証してたんです。

売上、粗利、経費、人件費率。この4つの数字を、社長がパッと見て経営判断できる一枚の画面にしたい。

半日、ああでもないこうでもないと、AIたちと実機でテストを繰り返してました。

で、夕方。

ふと、気になったんですよ。

「……あれ？ この作業、前にもやってなかったっけ？」

過去のシステムログ（AIが吐き出す作業記録の生ファイル）を、なんとなく検索してみたんです。

そしたら。

出てきたんですよ。ちょうど10日くらい前の記録が。そこには、今日とまるっきり同じ検証を、100%成功させて、ちゃんとログに残してたって書いてある。

「……まじか。とっくに終わってたのか、これ」

脱力ですよ。半日かけて、僕らは“車輪の再発明”をしてたわけです。

GHLには、地味だけど手強い“壁”がある

ちょっとだけ技術の話をさせてください。（詳しくない方は雰囲気で大丈夫です）

GHLの標準のダッシュボードって、実は「売上」みたいな金額系の数字は綺麗にグラフにしてくれるんですけど、「粗利」や「経費」や「人件費率」みたいな、経営者が本当に見たい数字は、標準のままだとグラフの縦軸に選べないんです。

自分で数値の項目を作っても、集計の対象にできない。実際に画面を触って、そこは轟沈しました。

じゃあどうするか。

一つ目の裏技。粗利を、システムに「金額（案件の値段）」として持たせてあげる。そうやって遠回りすると、標準のグラフが素直に描いてくれる。売上とピッタリ1円まで合いました。

でも、それでも経費や比率まで入った“表”は無理。

そこで二つ目、これが本命でした。

HTMLで作った表を、そのままダッシュボードの中に埋め込んじゃう方式。専門用語で「srcdoc（エスアールシードック）」っていうんですけど、外部にサーバーを立てなくても、コードごと表を丸っと画面にはめ込める。

これが、実機で、ちゃんと通った。拠点別に売上の高い順、危ない比率だけ色を変える、そこまで動いた。

……はい、もうお気づきですね。

この一連の突破、ぜんぶ10日前に成功させてたやつなんです。

AIは超天才。でも、記憶がザルだった

ここで僕、大事なことに気づいたんです。

みんな、ChatGPTとかClaude（クロード）とかの最新AIを「超天才」だと思ってる。実際、難しいコードを秒で書くし、頭のキレは僕なんかよりずっと上です。

だから人間って、無意識にこう思っちゃう。

「AIは天才なんだから、この前やったことも覚えてるはずだよね」

「覚えてないってことは……あれ、僕の記憶違いかな？」

で、自分の記憶のほうを疑い始める。AIはAIで、前回の会話がプツッと切れると、きれいさっぱり忘れてる。

この“両想いの記憶喪失”が、無限ループを生むんです。

「わいわいアイデア出して、楽しかったね！……で、何だっけ？」

年取ると打ち合わせの内容もすぐ忘れる僕としては、他人事じゃないんですけど（笑）、要するにAIって、

局所的な頭のキレは天才級。なのに、中長期の記憶がほとんど無い。

言っちゃえば、超優秀だけど、ちょっと忘れっぽいにも程がある同僚。そんな感じなんですよね。

だったら、記憶は“外付け”にすればいい

じゃあどうするか。答えはシンプルでした。

AIに無理やり覚えさせようとするから、しんどい。

忘れることを前提にして、外側に“絶対に忘れない記憶”を置いておけばいい。

うちで言えば、AIが吐いた作業ログとか、業務システムのデータとか、10年分たまってきた自分のメモ（僕はこれを「第二の脳」と呼んでます）。これを“真実の置き場所”に決めて、

セッションが始まった瞬間に、AIが自分で過去の記録をサーッと読みに行く。

そして「あ、それ7月6日にもうやって成功してますよ」って、作業を始める前に自分でツッコんでくれる。

やることは、たった3つ。

過去10日くらいのログを、始まりに自動でスキャンする。

「もう済んでる」ファクトを、AI自身に思い出させる。

同じ検証をもう一回やろうとしたら、そこで一回止める。

これを組み込み始めてから、なんというか、ゲームで言う「強くてニューゲーム」みたいな感覚になってきました。昨日までの積み上げを、ちゃんと持ったまま今日が始まる。

で、思ったんです

「AIで仕事が早くなった」って言う人、たくさんいます。

でも僕、本当に効くのはそこじゃない気がしてて。

大事なのは、1回のセッションで速く作ることじゃなくて、この前の閃きや、苦労して掴んだ突破口を、二度と失くさないこと。

AIの天才っぷりを褒めるのは、そろそろ卒業してもいいのかもしれません。

「こいつ、頭はいいけど忘れっぽいからなあ」って、ちょっと笑いながら、外付けの記憶で支えてあげる。

金曜の夕方、半日を溶かしかけた僕が、たどり着いたのはそういう話でした。

まあ、最初からログ見ろよ、って話なんですけどね。

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