わたしは日々、AIエージェントに面倒な仕事を任せるというトライアンドエラーを積み重ねています。任せてみて、ダメなら直す。直してまた任せる。その繰り返しです。
コツがひとつあります。完璧な指示を作り込まないこと。最初から「こう書けば完璧に動くはず」と頭をひねるより、雑に投げてみて、ダメならやり直す。そのほうが、わたしの場合は速いんですね。それと、難しい仕事から任せようとしないこと。いちばんかんたんで、いちばん面倒な仕事から渡していく。賢い使い方を探すより、手元の雑用を一個ずつ手放すほうが、結局うまく回ります。
ひとつ、最近よくやっている例を。
セミナーで名刺交換した方へのお礼メールです。いただいた名刺をスマホで撮ります。すると生成AIが、その方に合わせたお礼の文面を書いて、Gmailの下書きまで用意してくれる。わたしは中身を確認して、送信ボタンを押すだけです。
それだけではありません。同じ名刺から、お客様の名前や住所を読み取って、クライアント名簿のExcelにも自動で書き込んでくれる。名刺を一枚撮るだけで、お礼と名簿づくりが、まとめて片づくわけです。
これがAIエージェントです。AIに質問して答えをもらうのではなく、仕事そのものをやってもらう。ここが、ふだんのチャットとの大きな違いです。
見積書を作るAI、相談記録をまとめるAI、提案書の下書きをするAI。その仕事だけをやる小さなエージェントを、ひとつずつ手作りしています。いまいちばん力を入れているのが、これをひたすら作ることなんです。
【ただ、世の中はまだそこまで来ていない】
帝国データバンクが先月（2026年5月14日）出した調査があります。全国2万社以上を対象にした調査で、生成AIを業務で「活用している」と答えた企業は34.5%。3社に1社です。意外と多い、と感じる方もいるかもしれません。しかも、使っている会社の86.7%が「効果が出ている」と答えています。やってみれば、ちゃんと手応えがある。
ところが、何に使っているかを見ると、そう単純な話でもないんです。いちばん多いのが「文章の作成・要約・校正」で45.1%。次が情報収集の21.8%。つまり大半は、AIに何かを「手伝ってもらう」段階なんですね。わたしも毎日やっています。仕事をまるごと任せて回すエージェントまで来ている会社は、まだほんの一握り。ある勉強会でも、実務でそこまで踏み込んでいる人は数えるほどだと聞きました。
帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」
https://www.tdb.co.jp/resource/files/assets/d4b8e8ee91d1489c9a2abd23a4bb5219/61afb5417b4e4abf83e66684660cb4a8/20260514_生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）.pdf
【人のやることは「判断」すること】
おもしろいのは、AIに任せるほど、人のやることがはっきりすることです。何を選ぶか、本当に正しいか、送るか送らないか。最後に決めて、判断するのは、やっぱり人。
そもそもわたしの本業は、社長さんが社員のことで悩んだときの、相談相手です。AIで雑用を片づけているのは、その壁打ちにちゃんと時間を使いたいから。順番を間違えないようにしています。
社長さん、御社でいちばん面倒で、いちばんかんたんな仕事は、なんですか。
※この投稿、生成AIと壁打ちしながら書きました😁
