AI × 伴走型リスキリング
ChatGPT？ Claude？ Gemini？
脳が、何回ぐにゃっとしたか。
AIの使い方を教える研修ではありません。御社のいまの業務で、「これ、もう手でやらなくていいのか」という瞬間を起こします。100社以上のAI伴走。現場も営業もシステム構築も知っている一人が、隣に座ります。
Problem
でも、自分の仕事のどこに使えばいいのかが分からない。だから月曜日には元に戻っている。
社内の帳票も、過去の見積も、ベテランの判断も、AIには渡っていない。だから「それっぽい」答えしか返ってこない。
属人化した業務は属人化したまま。その人が休んだ日に、仕事が止まる。
原因はツール選びではありません。
AIが、御社のデータとつながっていないことと、
最初の一回が、まだ起きていないこと。この2つです。
Connected
私たちが作るのは「AIに質問する窓口」ではなく、御社のデータにAIが直接届く配管です。MCP（AIと外部データをつなぐ共通規格）で、いま仕事が動いている場所——スプレッドシート、Gmail、カレンダー、会計ソフト、CAD、御社の業務システム——にAIを直接つなぎます。だから、返ってくる答えに御社の固有名詞が入ります。
Sources
Outputs
全部を一度につなぐ必要はありません。いちばん詰まっている1か所から通します。溜める場所と出す場所を同じにしておけば、案件が1件増えるたびにAIの答えが濃くなります。この配管を作るのが、私の仕事です。
Who
AIの知識だけなら、いくらでも教える人がいます。御社に必要なのは、現場を知っていて、売る側の痛みを知っていて、自分で作れる人です。
職人として手を動かしてきた。だから現場の例外と、仕様書に書けない勘どころが分かる。
売る側の痛みが分かる。だから机上の効率化で終わらない。受注に効くところから手を付ける。
100社以上、20業種以上。うまくいく型も、うまくいかない型も知っている。
要件定義から実装まで自分で書く。外注しない。だから「作れる」と「作れない」の境目を即答できる。
上の4つをつなぐ接着剤。人が変わらなければ仕組みは動かない。言語化できていない悩みを、言葉にするところから。
5つ全部を持っている人を、
私は他に知りません。
Veteran BOT
中小企業の課題の多くは、属人化です。書かせません。喋らせます。録音してAIに入れ、AIに質問を出させ、分からないことを段々つぶしていく。夕方には、若手がベテランに聞かずに答えを引ける状態になります。私が1日入れば、だいたいここまで行きます。
BOTの値段ではありません。私の1日の値段です。
ヒアリング・構造化・BOT試作・若手の試し打ちまで、1日あれば、だいたい足ります。
テキスト・PDF・音声、何でも構いません。整理されていなくて大丈夫です。
人が思いつく質問は20問で尽きます。200問で、本人が「聞かれて初めて言語化する」領域に届きます。
書かせません。喋らせます。答えられない質問こそ属人化の場所なので、そこだけ深掘りします。
tl;dv で文字起こしして投入。1回目の答えから、2回目の質問が生まれます。
回すたびにAIが学習します。「それは違う」をベテランに言わせて直すのが、いちばん精度が上がる工程です。
若手が実際に聞いてみる。答えが返る。ここで、脳がぐにゃっとします。
いちばん抵抗しそうな人に、その人自身の業務で最初の一回を起こす。役員のBOTが1日でできれば、現場のベテランのBOTに反対する人はいなくなります。
ヒアリングを構造化した「その人の判断の型」が記事として残ります。判断が紙になっただけで、引き継ぎの景色が変わります。
Value
外注に頼んだら数百万かかるものが、自分たちの手で作れるようになります。
それだけではありません。
外注では作れないものが、作れます。
御社のやり方を本当に知っているのは、御社の人だけだからです。仕様書に書ききれない例外も、現場の勘どころも、外の人間には渡せません。
何を、どう頼めばいいかの勘どころです。それは御社の業務を一緒に触りながらでしか身につかない。だから伴走します。
Process
最初は私が作ります。そこから、役割を少しずつ御社に渡していきます。「漸」——じわじわ、だんだん。逆戻りしない進化です。
週1の伴走、フルリモートまたは訪問で全国対応。1年縛りのような契約は作りません。必要なときに、必要なだけ。
Training
座学は、しません。
御社の、いま止まっている業務を持ってきてください。それを教材にします。汎用の課題は配りません。その日の自分の業務が動くから、脳がぐにゃっとする。成果は削減時間ではなく、「これ、もう手でやらなくていいのか」が起きた回数で測ります。
Cases
守秘のため社名は出しません。業種は一段抽象化しています。
「すごいでしょ」で終わると誰も動かないので、分解して見せます。決算は間違えられない業務です。そこでAIを使って、それでも人間が見た場所がどこか。ここが一番大事です。
カレンダー（訪問先＝交際費・旅費の根拠）／メール（請求書・領収書）／クレジットカード明細。freee会計に自動取込した明細を、カレンダーとメールで裏取りする。
勘定科目の判定、取引先の名寄せ、日付の突合。AIがスプレッドシートに勝手に書き込む。
領収書の仕分け、手入力、freeeとの照合。
最後の e-Tax・eLTAX の送信とマイナンバーの扱いは手動。途中も「これは違う」と思った箇所は自分で判断した。「全部AIがやりました」より、「ここだけは自分で見ました」の方が信用されます。
バラバラだった過去の工事・見積・営業データをAIで自動整理し、提案資料を作るアプリを構築。
営業先ごとの提案資料作成、アタックリスト作成、デザインを自動化。
基幹システムのAI構築。施工計画書のAI自動化。
ボトルネックだった設計工程を自動化。1件4.7日を30分に。営業赤字を1年で黒字転換。
AI活用で40％の効率化。
幹部12名へのAIリスキリング講座。
Obsidianに音声入力と過去データを構造的に蓄え、自社アプリのデータソースにする方式を20社以上で実施。
事業再生・決算書評価・業務改善のBOTを自作し、顧客に発行。
Mission
頑張ったかどうかじゃない。
すぐにできるようになったかどうか。
ここにこだわりたい。
— 株式会社Zen 代表 前岡 範行
FAQ
できます。必要なのはプログラミングの知識ではなく、「何をどう頼めばいいか」の勘どころです。それは御社の業務を一緒に触りながら身につきます。PCリテラシーで入口を絞ったことはありません。
まず1日、私が入るのをおすすめしています。私の日当は7万円です。1日あれば、御社の属人化した業務を1つ、その日のうちに「聞ける」状態にできます。続けるかどうかは、それを見てから決めてください。
その時点でいちばん御社の用途に合うものを使います。ChatGPT、Claude、Gemini、どれも使います。ツールは入れ替わります。残るのは、御社のデータと配管と、作れるようになった人です。
学習に使われないAPI形態を使い、データの経路と保存先を先に決めてから着手します。試作段階はサンプルやマスキングしたデータで行い、本番データに触る前に必ず合意します。
全国対応です。フルリモートでも、訪問でも。週1の伴走を基本にしています。
できます。40業種400社の事業再生支援と、認定経営革新等支援機関としての補助金申請支援は続けています。実績・サービスをご覧ください。
Access
全国のお客様に対して、フルリモートまたは訪問で、週1の伴走支援を行っています。