「正直、うちの会社、AIの導入が全然進んでないな…」
「ChatGPTって話題だけど、結局どう仕事に活かせばいいか分からない…」
「周りの若手は使いこなしているのに、今さら聞けない…」
もし、あなたがこんな風に感じているなら、この記事はまさにあなたのためのものです。特に、これまで日本の経済を支えてきた大企業に勤める40代、50代の経験豊富なビジネスパーソンの方々に、ぜひ読んでいただきたい内容です。
それは、AIという革命的なツールを、これまで会社を支えてきたはずの「経験豊富なおじさん層」が、まったく使いこなせていないという現実です。
彼らは決して能力が低いわけではありません。むしろ、真面目で、地頭も良く、それぞれの分野で確かな実績を積み上げてきた方々ばかりです。しかし、皮肉なことに、その真面目さや過去の成功体験が、AI時代を生き抜く上での“足かせ”になってしまっているのです。
この記事では、なぜ彼らがAIを使えないのか、その根底にある5つの共通点を、忖度なく、徹底的に深掘りしていきます。そして、単なる批判で終わらせるのではなく、「じゃあ、どうすればいいのか？」という具体的な解決策まで、明日からすぐに実践できるレベルで解説します。
この記事を読み終える頃には、あなたは以下の状態になっているはずです。
- AIが使えない根本的な原因を理解し、自分や周りの状況を客観的に分析できる。
- 「AIは難しそう」という苦手意識がなくなり、「自分にも使えそうだ」という自信が湧いてくる。
- AIを部下や相棒のように使いこなし、面倒な作業から解放され、本当にやるべき仕事に集中できる未来像が描ける。
AIは、もはや一部の専門家だけのものではありません。これは、産業革命やインターネットの登場に匹敵する、全ビジネスパーソンに関わる巨大な変化の波です。この波に乗るか、飲まれるか。その分かれ道は、まさに“今”です。
少し耳の痛い話も含まれているかもしれませんが、あなたのキャリアを、そして会社の未来を本気で考えるなら、どうか最後までお付き合いください。
特徴1：「まず自分で考える」が美徳という呪い。AI時代の思考法にアップデートできていない
「自分の頭で考えろ」と言われ続けた真面目な人ほどハマる罠
「君、まずは自分で考えてから質問しなさい」
あなたが若手だった頃、上司や先輩から一度は言われた言葉ではないでしょうか。これは、思考力を鍛え、主体性を育む上で、かつては非常に重要な教えでした。そして、この教えを忠実に守り、ひたすら自分の頭で考え、答えを導き出す訓練を積んできた人ほど、今のビジネス界で高いポジションにいるはずです。
その努力と実績は、本当に素晴らしいものです。心から敬意を表します。
しかし、あえて厳しいことを言います。その「まず自分で考える」という習慣が、AI時代においては、あなたの成長を妨げる“最大の呪い”になっている可能性があるのです。
なぜなら、答えの質とスピードが、根本的に変わってしまったからです。
考えてみてください。あなたが1時間、あるいは半日かけてウンウン唸りながら考え抜いた事業計画の骨子。競合の動向を調べ、過去のデータを引っ張り出し、ようやく絞り出したいくつかのアイデア。それは尊い思考の産物です。
でも、その同じ問いをChatGPTに投げかけたらどうでしょう？
「新規事業として、当社の強みである〇〇技術を活かしたヘルスケア分野への参入を検討しています。市場のトレンド、想定される競合、具体的なビジネスモデルのアイデアを5つ提案してください。」
おそらく、10秒もかからずに、あなたが一人で考えたものより、 深くて、広くて、示唆に富んだ回答が返ってくるはずです。それも、世界中の最新情報をベースにした、客観的な視点からの提案です。
もちろん、AIの回答が100%完璧なわけではありません。しかし、たたき台としての質が、人間の“浅知恵”とは比較にならないレベルに達してしまった。これが現実です。
昔であれば「よく考えたな、偉いぞ」と褒められたそのアイデアも、AIが生成した無数の選択肢と比較される現代では、「検討の初期段階ですね」「もう少し多角的な視点が欲しいです」と評価されてしまうかもしれません。
思考の順番を逆転させる勇気を持つ。「AIに聞いてから考える」が新常識
ここで重要なのは、「考えること」を放棄しろ、と言っているわけではないということです。むしろ、逆です。AIの登場によって、私たちはより本質的な「思考」に時間を使えるようになったのです。
これからの時代に求められる思考プロセスは、以下の通りです。
- まず、AIに聞く（情報収集・壁打ち・アイデア出し）
- AIの回答を基に、自分の頭で考える（批判的思考・意思決定・独自性の付与）
- 考えたことを基に、再びAIに作業させる（資料作成・具体化）
この流れを実践できるかどうかで、生産性には天と地ほどの差が生まれます。
例えば、新しいプロジェクトのキックオフミーティング。
- 旧時代のやり方： 担当者が数日かけて市場調査をし、アジェンダと簡単な資料を作成。会議では、その限られた情報の中で、全員が手探りで意見を出し合う。
- 新時代のやり方： 会議の1時間前に、担当者がAIに「〇〇プロジェクトのキックオフミーティングをします。論点を5つ挙げてください」と指示。AIが生成した論点をアジェンダにし、参加者は事前にAIと壁打ちして自分の意見を深めておく。会議では、いきなり質の高い議論からスタートできる。
どちらが有意義な会議になるかは、火を見るより明らかでしょう。
「まず自分で考える」という美徳は、大切に心にしまいましょう。そして、これからは「まずAIに聞く」という新しい習慣を身につける勇気を持ってください。それは、思考の放棄ではなく、思考の“深化”に向けた第一歩なのです。
特徴2：過去の成功体験という“甘い毒”。時代の変化を直視できない
「俺たちの時代はこれで勝てた」が通用しない残酷な現実
「昔は、足で稼ぐのが営業の基本だった」
「このやり方で、俺はトップセールスになったんだ」
「気合と根性があれば、大抵のことは乗り越えられる」
こうした武勇伝は、酒の席では盛り上がるかもしれません。そして、それが事実であり、あなたの輝かしい実績であることも間違いありません。その成功体験は、あなたの自信の源であり、尊敬されるべきものです。
しかし、その成功体験に縛られすぎることが、変化への対応を遅らせる“甘い毒”になっていることに、気づいているでしょうか。
なぜ、昔のやり方が通用しなくなったのか。理由はシンプルです。ビジネスの“ルール”そのものが、根本から変わってしまったからです。
- 情報の非対称性の崩壊： かつては、営業担当者が持ってくる情報が顧客にとってのすべてでした。しかし今は、顧客はスマホ一つで、世界中の製品情報、価格、口コミを瞬時に比較検討できます。「うちの製品はここがすごいんです！」と力説しても、「でも、〇〇社の製品の方が安くて評価も高いですよね？」と一蹴されてしまう時代です。
- 競合の爆発的な増加： インターネットとグローバル化により、競合はもはや国内の数社ではありません。世界中のスタートアップが、あなたの会社の地位を虎視眈々と狙っています。昨日まで存在しなかった会社が、AIを駆使して、あなたの会社のシェアを奪っていく。そんなことが日常的に起こっています。
- ツールの進化： MA（マーケティングオートメーション）、SFA（営業支援システム）、そしてAI。かつては人海戦術でやっていたことの多くが、ツールによって自動化・効率化されています。気合と根性で夜中まで資料を作っている間に、競合はAIでパーソナライズされた提案資料を100社に自動送信しているかもしれません。
つまり、あなたが成功した時代と今とでは、戦っている“土俵”が違うのです。柔道のルールで頂点を極めた選手が、いきなり総合格闘技のリングに上がって同じ戦い方をしても勝てないのと同じです。
プライドを脇に置き、「アンラーニング」する勇気
では、どうすればいいのか。必要なのは「アンラーニング（学習棄却）」です。つまり、一度、過去の成功体験や身につけた知識を意図的に忘れ、新しい知識やスキルを学び直す勇気です。
これは、非常に苦痛を伴うプロセスかもしれません。自分の成功を支えてきた方法論を自ら否定することは、自己否定にもつながりかねないからです。高いプライドを持つ人ほど、抵抗感が強いでしょう。
しかし、考えてみてください。変化に対応し続けてきたからこそ、あなたは今のポジションにいるはずです。ポケベルが携帯電話になり、携帯電話がスマートフォンになったように、ビジネスのツールも、やり方も、常に変化してきました。AIは、その変化の最新版にすぎません。
アンラーニングを始めるための第一歩は、「自分のやり方は、もしかしたらもう古いのかもしれない」と認める謙虚さを持つことです。
そして、若手社員や、場合によっては自分の子供世代に、「最近、どんなツール使ってるの？」「ChatGPTって、仕事でどう役立つの？」と素直に聞いてみてください。彼らは、あなたが知らない“新しい常識”をたくさん知っているはずです。
馬鹿にされるのが怖いですか？いいえ、本当に怖いのは、知らないことを知ったかぶりし、変化の波から完全に取り残されてしまうことです。過去の栄光にしがみつくのではなく、新しい武器を手に入れるために、勇気を持って一歩を踏み出しましょう。
特徴3：「分業」こそ正義という幻想。サイロ化がAI活用の最大の障壁
「それは私の仕事ではない」が口癖になっていませんか？
「営業は、お客様と話すのが仕事だ。資料作りは営業事務に任せればいい」
「データ分析？それはマーケティング部の仕事だろう」
「ちょっとした修正でも、システムに関わることは全部、情報システム部に投げないと」
大企業における「分業」は、専門性を高め、組織全体の効率を最大化するための仕組みとして、長年機能してきました。それぞれの部署が、自分の役割に集中し、責任を果たす。これが、正しい働き方だと教えられてきたはずです。
この考え方自体が、間違っているわけではありません。しかし、AIとツールが民主化された現代において、この過度な分業意識、いわゆる「組織のサイロ化」が、個人のスキルアップと会社全体の生産性を著しく阻害する要因になっているのです。
なぜなら、AIの真価は、部署や職種の垣根を越えて、エンドツーエンド（端から端まで）の業務を一人で完結させられる点にあるからです。
例えば、ある営業担当者が、見込み客にアプローチする一連の流れを考えてみましょう。
- 旧時代の分業モデル：
- 営業： ターゲットリストの作成を営業企画に依頼。
- 営業企画： 過去のデータからリストを作成し、営業に渡す。
- 営業： アポイントを取り、ヒアリング。
- 営業： 提案書の作成を営業事務や企画部に依頼。
- 企画部： 数日かけて提案書を作成。
- 営業： 提案し、受注。
- 営業： 受注情報を経理部に連携。
- 経理部： 請求書を作成し、送付。
- 新時代の“自分で全部回す”モデル：
- 営業担当者本人： AIに「当社の顧客データから、〇〇業界で最近動きのある見込み客を10社リストアップして」と指示。
- 営業担当者本人： AIに「その10社向けの、パーソナライズされたアプローチメールの文面を3パターン作って」と指示。
- 営業担当者本人： ヒアリング後、AIに「ヒアリング内容の要約と、〇〇という課題に対する提案書の骨子を作成して」と指示。
- 営業担当者本人： AIが作った骨子を基に、独自の視点を加えて提案書を完成。
- 営業担当者本人： 受注後、AI連携ツールに顧客情報を入力するだけで、請求書が自動でPDF化され、送付される。
いかがでしょうか。AIとツールを使いこなせば、これまで複数の部署にまたがっていた業務のほとんどを、営業担当者一人の手で、しかも圧倒的なスピードで完結できてしまうのです。
なぜ「自分の仕事じゃない」と言ってしまうのか
にもかかわらず、「それは自分の仕事じゃない」と言って、頑なに自分の職域から出ようとしない。これは、単なる怠慢なのでしょうか？
いいえ、根底にはいくつかの心理的な壁があります。
- 未知の領域への恐怖： 触ったことのないツールを使ったり、やったことのない業務に手を出したりすることへの純粋な不安。「失敗したらどうしよう」「時間がかかって、本来の業務が疎かになったらどうしよう」という気持ちです。
- 責任範囲の明確化： 大企業では、責任の所在を明らかにすることが重視されます。「もし自分が作った請求書にミスがあったら、誰が責任を取るんだ？」という懸念が、新しいことへの挑戦を躊躇させます。
- 専門性への固執： 「自分は営業のプロだ」「自分は経理のプロだ」という自負が、逆に他の領域への関心を削いでしまう。「餅は餅屋」という考え方が、越境学習の妨げになるのです。
しかし、AI時代に求められるのは、一つの専門性を深く掘り下げる「I字型人材」ではなく、専門性を持ちつつも、他の領域にも幅広い知識とスキルを持つ「T字型人材」や「Π（パイ）字型人材」です。
自分の専門領域から一歩も出ずにAIを使おうとしても、AIに断片的な質問しかできません。それでは、AIの能力を10%も引き出すことはできないでしょう。
営業、マーケティング、データ分析、資料作成、簡単なコーディング…これからの時代は、これらすべてを自分で軽々と越境しながら、「自分で全部回せる構造」を作れる人材が、圧倒的な価値を持つようになります。
まずは、「それは自分の仕事じゃない」という言葉を封印してみましょう。そして、「どうすれば、この面倒な作業をAIで自動化できるだろう？」と、自分の業務全体を俯瞰して考えるクセをつけることから始めてみてください。
特徴4：情報が“あの頃”で止まっている。「ChatGPTは嘘つき」という思い込み
あなたのAI知識、バージョン1.0で止まっていませんか？
「ChatGPTって、平気で嘘をつくんでしょ？」
「AIの精度なんて、まだまだ仕事で使えるレベルじゃないって聞いたよ」
「うちの会社はセキュリティが厳しいから、外部のAIなんて絶対に使えない」
こうした発言、あなたの周りでも耳にしませんか？あるいは、あなた自身がそう思っているかもしれません。
確かに、ChatGPTが登場した当初（2022年末～2023年初頭）、AIが事実と異なる情報をそれらしく生成する「ハルシネーション（幻覚）」は大きな問題でした。また、企業の機密情報を入力することへのセキュリティ懸念も、当然の反応でした。
問題は、その“初期”のイメージのまま、情報がまったくアップデートされていないことです。
スマートフォンの進化を思い出してください。初代iPhoneが登場した時、「カメラの画質が悪い」「アプリが少ない」「動作が不安定」といった声もありました。しかし、今、当時の評価を基準にスマートフォンを語る人がいるでしょうか？
AI技術の進化スピードは、スマートフォンの比ではありません。ドッグイヤーどころか、マウスイヤー、いや“AIイヤー”とでも言うべき凄まじい速度で、昨日までの常識が過去のものになっています。
2025年現在、最新のAIは、もはや「おもちゃ」や「調べ物の補助ツール」ではありません。
- 会議の議事録を瞬時に要約し、決定事項とToDoリストを抽出する。
- 手書きのメモから、パワーポイントのプレゼン資料を自動で作成する。
- 複雑な顧客からの問い合わせメールを読み解き、問題の構造を整理して返信案を作成する。
- 非効率な業務フローを提示すると、改善されたワークフローと、それを実現するためのツールを提案する。
これらはすべて、現在のAIが当たり前にこなせるタスクです。もはや、指示待ちの“新人部下”どころか、自ら提案までしてくれる“頼れる相棒”のレベルに達しているのです。
また、セキュリティに関しても、多くの企業が法人向けの「エンタープライズプラン」を導入しています。これにより、入力したデータがAIの学習に使われることはなく、情報漏洩のリスクを管理しながら安全に利用できる環境が整いつつあります。
「AIはまだ早い」と言っているのは、4K放送が当たり前の時代に「テレビはまだ白黒で画質が粗い」と言っているのと同じくらい、時代から取り残された発言なのです。
食わず嫌いをやめて、まずは“触って”みる
では、なぜ情報がアップデートされないのでしょうか。理由は一つ。一度も、本気で触ったことがないからです。
人から聞いた話や、ネットニュースの見出しだけで「AIはこういうものだ」と判断してしまっている。これは非常にもったいないことです。
百聞は一見に如かず。まずは、無料版のChatGPTやGeminiでいいので、とにかく触ってみることです。
何を聞けばいいか分からなければ、こう聞いてみてください。
「あなたは最新の大規模言語モデルAIですね。あなたができることを、ビジネスシーンで役立つ具体例を10個、箇条書きで教えてください。」
きっと、あなたの想像をはるかに超える回答が返ってくるはずです。
食わず嫌いは、最大の機会損失です。同僚とのランチ代数回分を我慢して、有料プラン（月額20～30ドル程度）に登録してみるのも良いでしょう。最新モデルの性能に触れれば、「AIは使えない」という思い込みは、一瞬で吹き飛ぶはずです。
信頼できる情報源として、例えば総務省が公表している「令和5年版 情報通信白書」では、AIの利活用が社会や経済に与えるインパクトについて詳細に分析されています。こうした公的な情報を一度チェックしてみるだけでも、世の中の潮流を正しく理解する助けになるでしょう。
参照: 総務省｜令和5年版 情報通信白書｜AIの進化とガバナンスの動向
古い知識で思考停止するのではなく、自ら一次情報に触れ、その真価を確かめる。この小さな一歩が、あなたをAI時代に適応させるための大きな推進力となります。
特徴5：「専門外」の一言で思考停止。AIとプログラミングの最強タッグを無視する
「コードは専門外」は、AI時代で最も“もったいない”言葉
「AIがすごいのは分かった。でも、それを業務に組み込むには、結局プログラミングが必要なんでしょ？」
「私は文系だし、コードなんて見ただけでアレルギーが…」
「プログラミングは、情報システム部や専門のエンジニアの仕事だ」
これが、AI活用を阻む“最後の壁”であり、そして最も乗り越えやすい壁でもあります。
結論から言います。AIとプログラミングの組み合わせが、業務効率化における最強の武器であることは間違いありません。そして、その武器は、もはやエンジニアでなくても扱える時代になっています。
「プログラミングは専門外だから…」
この一言で思考を停止してしまうのは、目の前に落ちているダイヤモンドを「ただの石ころだ」と言って拾わないのと同じくらい、もったいない行為です。
なぜなら、ChatGPTのような生成AIは、超優秀なプログラミングの家庭教師であり、アシスタントでもあるからです。あなたが日本語で「こんなことをしたい」と伝えるだけで、そのためのコードを瞬時に生成してくれます。
- Python を使って、Excelの請求書データを読み込み、自動でPDF化してフォルダに保存する。
- Google Apps Script (GAS) を使って、Gmailに届いた特定の日報メールの内容を、自動でスプレッドシートに転記・集計する。
- VBA を使って、Excelの顧客リストから、一人ひとりに合わせた営業メールの下書きを自動で作成する。
こうした作業は、ほんの数年前まで、専門知識を持つエンジニアに高いお金を払って依頼しなければ実現できませんでした。しかし今は、AIに聞きながら、コピペと少しの修正をするだけで、プログラミング未経験者でも、数時間あれば実現できてしまうのです。
“書けない”けど“読める・使える”で十分
ここで重要なのは、あなたがプロのエンジニアになる必要は全くないということです。目標は、コードをゼロからスラスラと“書ける”ようになることではありません。
目標は、AIが生成したコードを、なんとなく“読めて”、自分の目的に合わせて少しだけ修正して“使える”ようになることです。
- 「あ、この部分がファイル名を指定しているところだな」
- 「このメールアドレスを、自分のアドレスに書き換えれば良さそうだな」
- 「エラーが出たけど、このエラーメッセージをそのままAIにコピペして解決策を聞いてみよう」
このレベルで十分なのです。これは、英語のネイティブスピーカーになる必要はなくとも、翻訳ツールを使いながら海外のウェブサイトを読んだり、簡単なメールのやり取りをしたりするのと同じ感覚です。
にもかかわらず、多くの大企業おじさんは、「専門外」という一言で、この計り知れない可能性の扉を自ら閉ざしてしまっています。その結果、どうなるか。
AIとちょっとしたコードを使えば10分で終わる作業に、2時間かけて手作業でポチポチと取り組むことになるのです。請求書のPDF化、日報の集計、メールの作成…。その一つひとつは小さな時間かもしれませんが、1ヶ月、1年と積み重なれば、膨大な時間を無駄にしていることになります。
その時間があれば、もっと創造的な仕事、例えば、新しい顧客との関係構築や、部下の育成、未来の戦略立案に時間を使えるはずです。
「専門外」という言葉は、思考停止の言い訳です。これからは、「専門外だけど、AIに聞きながらちょっと触ってみよう」という、軽やかな好奇心を持つことが、あなたの価値を何倍にも高めてくれるのです。
じゃあ、どうすればいい？明日から始めるAI活用3つのステップ
ここまで、AIを使えない大企業おじさんの5つの特徴と、その背景にある問題を深掘りしてきました。
「耳が痛い話ばかりだった…」
「自分にも当てはまることが多くて、正直へこんだ…」
そう感じた方もいるかもしれません。しかし、落ち込む必要は全くありません。課題が明確になったということは、あとは行動に移すだけだということです。今からでも、まったく遅くありません。
では、具体的に何から始めればいいのか。難しい理論や高価なツールは不要です。今日、この記事を読み終えた直後から始められる、たった3つのシンプルなアクションプランを提案します。
✅ ステップ1：自分の“思いつき”より先に、AIに聞くクセをつける
これは、最も簡単で、最も効果的な習慣です。
何か新しい仕事を始めるとき、何かを調べるとき、アイデアに詰まったとき。まず自分の頭でウンウン唸る前に、ChatGPTやGeminiを開いてください。 そして、まるで優秀な壁打ち相手に相談するかのように、質問を投げかけてみてください。
- 「〇〇社向けの提案、何から手をつければいいかな？」 → AIへの質問： 「IT業界の中堅企業である〇〇社へ、当社のクラウド型勤怠管理システムを提案します。想定される課題と、刺さりそうなアピールポイントを5つ挙げてください。」
- 「今日の会議、論点がまとまらないな…」 → AIへの質問： 「『営業部門の生産性向上』をテーマにした会議のアジェンダ案を作成してください。現状分析、課題特定、解決策のブレスト、アクションプランの4つの構成でお願いします。」
- 「この長文メール、読むのが面倒だな…」 → AIへの質問： 「以下のメールを3行で要約して。重要なポイントと、私に求められているアクションを明確にしてください。（メール本文をコピペ）」
ポイントは、完璧な質問（プロンプト）をしようと気負わないことです。最初は雑な質問で構いません。AIとの対話を繰り返すうちに、自然と「どう聞けば、欲しい答えが返ってくるか」が分かってきます。
この習慣を続けるだけで、あなたの仕事の“初速”は劇的に向上するでしょう。
✅ ステップ2：「専門外」を封印し、AIが書いたコードに触れてみる
次に、少しだけ勇気を出してみましょう。「プログラミング」という言葉へのアレルギーを克服するステップです。
あなたの日常業務の中に、「単純作業だけど、毎回時間がかかって面倒だな」と感じることはありませんか？例えば、
- 毎週月曜日に、複数のExcelファイルからデータを集計してレポートを作る作業
- 毎日、同じような内容の問い合わせにメールで返信する作業
- ダウンロードした請求書ファイルの名前を、一つひとつルールに沿って変更する作業
こうした作業こそ、AIとプログラミングの出番です。
まずは、ChatGPTにこう聞いてみてください。
「私はプログラミング初心者です。毎週、複数のExcelファイル（A.xlsx, B.xlsx, C.xlsx）の売上データを一つの集計用ファイル（summary.xlsx）にまとめる作業をしています。この作業を自動化するためのPythonコードを教えてください。初心者でも分かるように、丁寧な解説付きでお願いします。」
おそらく、あなたが想像するよりもずっとシンプルで、分かりやすいコードと解説が返ってくるはずです。それをコピーし、Google Colaboratoryのような無料で使える環境に貼り付けて、実行してみる。
エラーが出たら、そのエラーメッセージをそのままAIにコピペして「このエラーはどういう意味？どうすれば解決できる？」と聞く。この繰り返しです。
この小さな成功体験は、「自分にもできた！」という大きな自信につながります。そして、一度自動化の快感を知ってしまうと、もう手作業の時代には戻れなくなるはずです。
✅ ステップ3：役割の壁を壊し、“自分で全部回せる形”を小さく作ってみる
最後のステップは、マインドセットの変革です。
「これは営業の仕事」「これは経理の仕事」という縦割りの発想を、一旦脇に置いてみましょう。 そして、あなたが一人の“小さな会社の社長”になったつもりで、自分の業務プロセス全体を見渡してみてください。
例えば、あなたが担当している一つのプロジェクトや、一社のクライアントについて、最初の接点から最後の請求・入金確認まで、すべての流れを書き出してみます。
その中で、「この部分は、〇〇部に依頼しているな」「この作業は、手作業でやっているな」という箇所を洗い出します。
そして、「もし、この依頼や手作業を、AIとツールを使って自分で完結させるとしたら、どうすればいいだろう？」と考えてみるのです。
- 他部署に依頼している分析 → AIに分析方法を聞いて、自分でやってみる。
- 手作業で作っている資料 → AIに骨子を作らせて、作成時間を短縮する。
- 定型的なメール作成 → AIにテンプレートを作らせて、自動化する。
もちろん、いきなりすべての業務を一人でやるのは不可能です。会社のルールやセキュリティポリシーもあります。
重要なのは、「どうすれば自分で完結できるか？」という視点を持つことです。その視点を持つだけで、AIへの質問の質が格段に上がります。「この単発作業を効率化したい」というミクロな視点から、「この業務フロー全体を最適化したい」というマクロな視点へと進化するからです。
この3つのステップを、騙されたと思ってまずは1ヶ月、試してみてください。
あなたの仕事への向き合い方、時間の使い方、そして周りからの評価は、劇的に変わるはずです。AIは、あなたから仕事を奪う脅威ではありません。面倒な作業からあなたを解放し、より創造的で、人間らしい仕事に集中させてくれる、最高の相棒なのですから。
免責事項
当記事は、AIの活用に関する情報提供を目的としており、特定個人の状況に対する助言や、投資、その他一切の行動を推奨するものではありません。AIツールの利用にあたっては、各サービスの利用規約や、所属する組織のセキュリティポリシーを必ずご確認ください。特に、機密情報や個人情報の取り扱いには十分ご注意ください。当記事の情報に基づいて生じたいかなる損害についても、当方は一切の責任を負いかねますので、あらかじめご了承ください。情報の正確性には万全を期しておりますが、AI技術は急速に進化しているため、一部情報が古くなる可能性があります。最新の情報は、各ツールの公式サイト等でご確認いただきますようお願い申し上げます。
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