AIを使い始めて1年
この1年ほどで業務の中でのAI活用がすっかり浸透してきました。
最初は文章の作成や情報収集、簡単な分析などから始まったものが、経営の壁打ち、営業支援、社内ツールの開発、業務自動化、自分自身の思考の構造化に広がってきています。
色々なLLMを試してきましたが、その中でも継続的に使っているChatGPTに、この1年の動きを整理してもらいました。
そのログも参照しながら、今回は私自身のAIの使い方がこの1年間でどのように変わってきたのかを整理してみます。
2025年11月ごろ｜本格利用開始
まずは色々なサービスを触ってみた段階。
中心はチャットAIで、文章作成、情報収集、要約、資料の分析など、比較的分かりやすい用途から使い始めました。
事業数値などの実際の業務資料を読み込ませながらの対話などはしつつも、「自分がやっている仕事の一部をAIに手伝ってもらう」という使い方が中心。
2025年12月｜専用AIを作り始める
汎用ChatGPTから、自社専用AIへ
感覚が掴め始めた段階で、Web記事やYouTubeなどで情報収集しながら特定の仕事をするAIを作り始めました。
代表例が不動産売買仲介部門のマチナトハウジングで作った「AI営業兄貴」。
営業メンバーが担当している案件の商談報告に対して、状況整理、商談の進め方、商談後の振り返りなどをAIと行えるようにしました。
「営業兄貴」という名前の通り、何でも答えを教える先生というよりは、営業メンバーの横にいて伴走する先輩社員のようなイメージで設計。
・なぜそう考えたのか
・顧客はどう考えているのか
・見落としている選択肢はないのか
といった問いを通じて、営業本人が自分の考えを整理するための壁打ち相手としての役割を持たせました。
また、会社として大事にしている思想などは事前にかなりの量を言語化しインプット。会社として大事にしていることがズレないか、根幹であるサービス品質を担保できるかは徹底的に検証しました。
「AIを使う」から「AIに役割を与える」という方向へ少しずつ変わっていった段階。
2026年1月｜AIの役割分担が始まる
「人格」「知識」「役割」を分けて考える
年明けには「AI営業兄貴」を社内リリースして実運用に載せる。
「AI営業兄貴」はMyGPTで作成。一方で、法律や不動産実務など、正確な知識を確認したい場面では、別AIの方が良いと判断しNotebookLMベースで構築。「営業博士」という名前に。
目的に応じたLLMの使い分けをしながら、徐々に、
・壁打ちをするAI
・専門知識を調べるAI
・情報を整理するAI
・私自身の思考を深めるAI
というように、「人格」「知識」「役割」を分けて使うようになって行きました。
この頃には、営業だけでなく、人事、組織、採用、新規事業、投資案件など、経営上のさまざまなテーマについてAIとの対話が増えていった。
自分の思考や思想を理解した上で「自分だったらどう考えるのか」を投げかけ様々な業務に対応できるAIを作れないか、という発想もこの頃から出てきました。
後の「右腕AI」につながる試行錯誤を始めた段階。
2026年2月｜AIが日常の仕事に入り込む
経営判断の壁打ち相手としてAIが日常化
この頃になると、チャットAIだけでなくエージェントAIを使うケースも増えてきました。
社内でも、ITなどのバックグラウンドを持つメンバー数名と、自然とAI活用の話になることが多くなりました。そのようなメンバーには積極的に使ってほしかったので、とりあえず有料版を課金して使ってみてもらっています。
使い方の大小はありますが、AIエージェントまで使いこなせるメンバーなので、社内システムの構築なども進めてくれています。時々、情報交換会のような場も開催しています。
現時点では全社への浸透などはまだ手探り状態なので、これからという感じです。
また、この頃からClaude Codeへの比重が大きくなってきました。
Claude Code自体は、年末年始にバイブコーディングなどが盛り上がっていたのは見ていました。
アーリーアダプターのキャッチアップが一通り終わって、共通の情報が整理され始めたタイミングで触り始めました。
それまでの中心は「AIとの会話」だったものが、AIを使って実際に何かを作るところのハードルが下がったということで、次第にコード生成やシステム開発にも利用範囲が広がっていきます。
2026年2〜3月｜「右腕AI」に着手する
自分の考え方を理解するAIを、まず作ってみる
1月に出てきた「自分だったらどう考えるのかを理解するAI」という発想に、この頃から本格的に手をつけ始めました。
ChatGPT、Claude、Geminiなどがバージョンアップするたびに優位性を競い合っていた時期だったので、「脳みそとなるLLMが変わっても移行できること」を前提にしつつ「使っていくほど、私の思考思想を学習してくること」を目指しました。
参考にしたのはYouTubeの動画。成長する自律型AIのようなものを紹介していて、そのファイル構成などをヒントにしながら、ChatGPTに相談して私に合った構成に考え直していきました。
最初に作ったのは、人格、思想、文章の癖といったファイル。ChatGPTとの対話で言葉にしていったり、社内向けの発表資料や発信など過去のアウトプットを読み込ませて整理したりしながら、少しずつ形にしていきました。
一般的なLLMは、世の中の知識については非常に詳しい。
一方で、
・座波グループならどう考えるのか
・私は何を重要視するのか
・当社の環境では、どういう判断が自然なのか
という固有の文脈までは分かりません。
単に私らしい文章を書くAIではなく、経営テーマについて、どこに違和感を持つのか、何を確認するのか、短期と中長期をどう見るのか、そういった判断の軸を持つAIを作ろうとしました。
ここから数ヶ月、チューニングを繰り返しながら現在も運用しています。
2026年3月〜4月｜欲しいものを自分たちで作る
チャットAIから、実行するAIへ。
Claude Codeで社内システムの開発などを触り始めました。
従来であればお金や時間を掛けてまで作るほどのものでもない、というものがライトに作れるようになりました。
・社内の書籍管理システム
・経費精算システムの効率化プラグイン
・事業管理のダッシュボード
結構、この手のものをつくるのが苦にならない性格なので、本来の社長業とのリソース配分を間違えないように注意はしていますが、エージェントAIに限らずAIに触れる時間を意図的に増やすことは意識した1年でした。
GMOの熊谷社長なども”2ヶ月で10万行のコードを書いた”と記事になっていましたが、コードの行数で測る是非は置いておくとして、意思決定者が体感としてAI全般を理解していることはメリットがあると考えています。
2026年5月｜自分たちの「軸」を言語化する
AI活用の中で、大きかった転換点
私自身、この1年間を振り返ったとき、5月に実施した中長期方針発表会に向けた取り組みは大きかったと感じています。
今期の大きな仕事であったグループ全社の統合（M＆A後のPMIなど）を進める中でグループの中長期計画を策定しました。改めて会社としてのMVVや経営理念、中長期でどこを目指すのかを整理しました。
何か新しくMVVなどを作ったということではなく、もともと存在していたものをより詳細に言語化していく、というようなプロセスが主でした。
会社や自分自身についても、
・この会社はどのような会社であったか
・この会社はどのような会社でありたいのか
・経営者として何を残したいのか
・人や組織をどう考え向き合っていくのか
といったことを、かなり掘り下げて整理し言語化していきました。
この過程でもLLMをかなり活用しました。
頭の中にあるものを一度言葉にする。それをAIとの対話を通じて構造化する。似た考えを整理したり、具体と抽象を行ったり来たり、言葉の意味・言葉選びを何度も確認する。
このようなやり取りを繰り返し、最終的には役員陣への共有などもしながら、いくつかのドキュメントとしてまとめ上げました。
ここで作ったものは、単なる発表会のための資料ではなく、私の思想の根幹的な柱となるものになりました。
右腕AIのように自分の考え方を理解するAIを作ろうとすると、そもそも「自分の考え方」とは何なのかを渡す必要があります。2〜3月に着手してからチューニングを続けていましたが、頭の中にあるものを都度AIにインプットしていると時間も掛かりますし、局所的に最適な判断をしていたとしても、大きな流れでの整合性からズレてしまうケースも発生します。
中長期計画の策定過程で、経営理念、中長期の方向性、人材や組織に対する考え方、投資や事業に対する考え方、自分が経営判断で重視していることを解像度を高めながら言語化できたことで、右腕AIなどの思想・思考を軸とするAI活用に安定感が出てきました。
2026年6月｜「中核AI」を立てる
共通の判断軸を育てられる仕組みへ
「右腕AI」とともに、この頃から「AI-PM」の構築も進めました。
私が中核AIと位置付けているもので、継続的に発生する業務の判断軸を蓄積・統一するために作っています。
今のところ、
・右腕AI（経営業務全般）
・AI-PM（開発案件）
・執事AI（スケジュール調整、出張手配、会食、プライベートの調査系）
という役割分担。
出張手配や会食の店探しのような個別の作業は、個別のSkillsを作れば大体は出来ます。
それでもあえて中核AIを立てているのは、Skillsが手順や実行方法を持つものだとすると、中核AIは好みや性格、判断基準を持つものだからです。
Skillsは配布出来ますが、中核AIはその人固有のものなので配布が出来ない。中核に判断の拠り所を置いておくことでブレが少なくなり、それがアウトプットの質の担保に繋がっていると感じています。
Claude Codeで、用途に応じた中核AIを立ち上げた後に、個別プロジェクトを新たに作成していくという流れで使っています。
プロジェクト固有のデータやルールはプロジェクトのフォルダに保存。今後も共通で使用するような考え方やルールは中核AIをアップデートしていくというイメージ。
AIを使う技術だけではなく、AIに仕事を任せる技術も必要だと感じるようになった時期。
2026年7月以降｜日常業務の自動化
人がやらなくてもいい仕事を減らす
ここ数ヶ月は日常業務の自動化に利用範囲が広がりました。
各社のLLMのバージョンアップが続き、ブラウザの操作や長い処理を任せられる範囲が目に見えて広がった時期。自動化が進んだのは自分たちの工夫というより、AI自体のバージョンアップに起因している認識です。
・Webサイトから請求書を取得して、ファイル名を整え、決まった場所に保存する
・経費精算や出張精算まわりの半自動化
・勤怠管理のツールの導入
一つひとつは劇的な業務改善というものではありませんが、会社全体では似たような作業が色々なところに存在しています。
以前であればRPAを導入する、専用のシステムを作る、外部へ依頼する、といった選択肢になりがちだったものが、小規模であれば自分たちでもかなり作れるようになっています。
私だけではなく、Slackに色々な機能を足したり、請求書処理の自動化を進めたりと、他のメンバーも進めてくれています。
マチナトハウジングでも担当者がゴリゴリAI実装を進めてくれているので、この1年で大分変わってきました。
2026年9月｜自分と会社の「原典」を蓄積する
AIが賢くなるほど、自社固有の情報が重要になる
最近特に重要だと実感するのが、AIそのものではなく、元になる情報です。
AIは一般的な問いには適切に答えてくれますが、個社特有の問いに関しては、前提条件や思想を理解していないとパフォーマンスを発揮出来ません。
当社は2017年ごろからSlackを導入しています。過去に何を考えていたのか。なぜその判断をしたのか。メンバーにどのようなことを伝えてきたのか。そのような情報がテキストとして大量に残っています。
そこで過去7〜8年分のSlackログから自分の発言を抜き出す形で整理しました。私自身の発言だけでも3万件を超えます。日々の仕事の中で交わしてきた会話には、右腕AIの設計・チューニングに使える多くの判断や考え方が残っていました。
AIの性能は今後も上がっていきます。だからこそ、自社固有のデータや思想をAIとは別に整理し、どのAIからでも参照できる「原典」を持っておくことが重要になるのではないかと考えています。
1年間で変わったこと
まとめると、今の時点では、
・考えの整理や経営の壁打ちはChatGPT
・開発や自動化はClaude Code（ブラウザ操作などはCodexと使い分け）
・調べものや資料の読み込みは、用途に応じて別のLLM
・経営・開発・プライベートの判断軸は、右腕AI・AI-PM・執事AIに蓄積
という使い方。
1年前は文章を書かせたり情報を調べたりするところから始まったので、使い方自体はかなり変わりました。ただ、AI自体のバージョンアップに引っ張られている部分も大きいので、今の形がそのまま続くとも思っていません。
今回触れたAIでの実業務に関しても、余裕があれば別記事でもう少し具体的な内容に触れてみたいと考えています。
