「欲しいをすぐ形にできる」と書くと大げさに聞こえますが、先日、私はそれを実際に体験しました。
営業アシスタントを4機能、30分で作りました。コードは1行も書いていません。やったのは、欲しい機能を箇条書きでチャットに書き、エンターキーを押しただけです。
この記事では、その実体験を起点に、個人がチャットだけでアシスタントを作れる時代に、AI技術顧問の役割は何か を整理します。経営層・DX担当者・個人事業主のいずれの立場の方にも、判断のヒントになる内容です。
1年前なら、これは数カ月コースだった
普通にこの4機能を作ろうとすると、こうなります。
- Webから情報を集めてくる仕組みを作る
- 決まった時間に自動で動かす仕組みを設定する
- Slackに通知を飛ばす仕組みをつなぐ
- 集めた情報を保存する場所を用意する
- 結果を読みやすい見た目に整える
- 動いた記録を残し、不具合が起きたときに対処する仕組みを入れる
ここまでで、エンジニアでも数日〜1週間コース。エンジニアでなければ、外注して数百万円コース。それが30分で出来た。1年前にはありえなかった速度です。
何が変わったか。「コードでやってほしいことを書く」必要がなくなりました。代わりに「やってほしいことを自然な日本語で書く」だけで動くようになりました。具体的に何を書いたかを、4機能それぞれで見ていきます。
何を作ったか：4機能の全容
私が独立準備中の自分のために作った機能は、この4つです。
- 補助金の新規調査：自分のスキルとつくばみらい市・茨城県の地域要件にマッチする補助金・公募・入札を毎日自動で調査
- 目標達成に向けた日々のタスク計画：創業計画から逆算したアクションプランを月別・週別・日別に管理
- 毎朝7時のブリーフィングと進捗報告会：今日のタスクと昨日以前の未完了タスクを毎朝自動で整理、進捗を更新
- 売上目標と見通しの計画：4つの収益の柱の進捗を把握し、撤退基準との距離を毎週確認
それぞれ、最初は本当に短い指示文で作りました。以下、具体的に紹介します。
補助金調査スキル：最初の指示文
最初に書いた指示は、こんな粒度です。
あなたは公募・入札・補助金調査アシスタントです。 私のスキル（AI・ロボティクス・IoT・DX教育・画像認識）にマッチする公募を毎日Web検索してください。 つくばみらい市・茨城県内を優先しつつ、リモート対応可能な全国案件も含めてください。 結果を
04_公募一覧.xlsxに記録してください。 優先度A・B・C で分類、マッチ度を5段階で評価してください。
これでスキルとして登録しました。後はチャットで「補助金調査して」と頼むと、Web検索を回して、xlsxに記録するところまで自動です。
最初の数日は、出力に物足りなさが出ます。「優先度の判定基準が甘い」「同じ案件を何度も入れてくる」「マッチしない案件まで推薦してくる」など。
そこで都度こう追加します。
優先度の判定基準を厳しくしてください。法人格が必要な案件は私が個人事業段階なのでマッチ度2以下にしてください。 講師業よりも技術アドバイザー・顧問系の案件を優先してください。 URL重複チェックを追加してください。
これも全部チャットで指示するだけ。コードを書く感覚は1ミリもありません。人を新しい職場に慣れてもらうとき、口頭で「ここはこうしてほしい」と伝える感覚 に近い。違いは、AIは1度伝えたら忘れない点だけです。
タスク計画＋売上見通しスキル：シビアに指摘してくれる相手を作る
このスキルで重要だったのは、「シビアに指摘してほしい」という方針を最初に書いたことです。
あなたは創業計画の進捗管理・見直しアシスタントです。
02_事業の具体的内容.docxと03_実行計画.xlsxを常に最新に保ってください。 進捗報告を受けたら即時反映してください。 計画レビューでは、シビアに非現実的な部分を指摘してください。 売上見込みには根拠を問うてください。 批判だけで終わらず、必ず具体的な代替案・修正案を添えてください。
ここがコツです。「丁寧に対応してください」と書くと、当たり障りのないアシスタントになります。「シビアに突き詰めてください」と書くと、シビアになります。
実際、このスキルは私の進捗報告に対して、こういう返しをしてきます。
初回ミーティングがうまくいった、というのは入口です。次の提案書のクオリティで、二度目があるかが全部決まる。納期はいつですか？
これは私が指示として「良いニュースには素直に認める。ただし褒めて終わりにしない。次に失敗するとしたらどこかを続ける」と書いた結果です。AIに「役割」と「禁止事項」を伝えるだけで、ここまで性格を作れる時代になりました。
朝7時ブリーフィングスキル：他スキルのハブとして動かす
これは複数スキルを組み合わせる例です。最初の指示はこうでした。
あなたは毎朝の日次タスクブリーフィングを行うアシスタントです。
03_実行計画.xlsxを読み込み、今日のタスクを抽出してください。 昨日以前の未完了タスクを洗い出し、状況を確認してください。 ユーザーから完了/未完了の回答を受けて xlsx を更新してください。 朝のブリーフィングらしく簡潔に。長文は不要です。
毎朝7時に自動でこれが動きます。動かしているうちに「SNSの最新数値も毎朝知りたい」「未完了タスクが3件以上あれば率直に指摘してほしい」と感じるようになり、追加で別スキル（SNS状況取得）を呼ぶように指示しました。
スキル同士が連携する設計を、コードを書かずにチャットだけで組み立てられる。これが30分で営業アシスタントが完成する仕組みの正体です。
「箇条書きでエンター」が動く理由
ここまで読んで、「本当にそんなに簡単なのか」と疑う方もいるはずです。私自身、最初は半信半疑でした。
仕組みは単純です。世の中のほぼすべてのドキュメント・コード・論文・ベストプラクティスを、AIはすでに学習しています。だから「Web検索してxlsxに記録して」と書けば、Web検索のやり方もxlsxへの書き込み方も知っているし、優先度の付け方や案件の評価軸も知っている。
私たちが指示するのは「何をしてほしいか」だけです。「どうやってやるか」はAIが知っているので、書く必要がない。
これは、新しく入った社員に「顧客に資料を送っておいて」と頼むとき、メールの書き方や送付状のフォーマットを毎回説明しなくて済む状況に似ています。新人が “当たり前の業務マナー” を身につけるまでに数年かかる。AIには最初から入っています。
30分の中身：「だいたい動く」までの時間
正直に書くと、30分は「だいたい動くようになるまで」の時間です。「初日から完璧に動いた」ではありません。
使い始めると、出てくるアウトプットに物足りなさが出てきます。「もう少し優先順位を整理してほしい」「補助金の対象業種でフィルタしてほしい」「同じ案件が3日連続で出てきている」といった具合です。
そういうとき、毎回チャットで追加指示を出すのは面倒なので、「これ、スキルに登録しておいて」と頼みます。すると、スキルが更新され、次回以降は最初から精度の高い結果が返ってきます。
新人教育とは似て非なる、「忘れない」という資産
この改善プロセスは新人教育とよく似ています。最初は粗い、使いながら教える、徐々に精度が上がる。
ただし1点だけ、決定的に違う点があります。人より正確に、確実に記憶してくれる。
人を雇うときの「最初の3ヶ月は教育コストが先行する」という覚悟が要りません。教えれば、その瞬間から忘れない。同じ指示を何度も繰り返さずに済む。
これは、個人事業主にとって体感的に大きな変化です。「教育コストはサンクコスト」だった時代から、「教育コストは資産」の時代に変わった。
しかも、AIに育てた指示文は、形式的にはテキストファイル数枚です。引き継ぎコストもゼロに近い。会社が大きくなって人を雇うフェーズに入ったとき、AIに教えた内容をそのまま新人に渡せます。
月100ドルは高いか：生産性で考えれば即答
「Maxプラン100ドル/月は高くないですか」と聞かれることがあります。
私の感覚では、生産性を考えたらケチる理由がありません。とっとと最先端を使ったほうが早い。営業アシスタントが30分でできて、補助金調査が自動で回り、毎朝7時にブリーフィングが届く。これを人を雇って実現する場合と比べたら、桁が違う費用対効果です。
「無料プランでもできるか試してから……」と検討している間に、他の人はもう走り出しています。
なぜ今動くべきか：まだキャズムを越えていない
ここで、ジェフリー・ムーアのキャズム理論 を当てはめてみます。
新しい技術は、市場に普及していく過程で次の5層を通過します。
- イノベーター（2.5%）：技術そのものに興味がある層
- アーリーアダプター（13.5%）：競争優位を求めて先行投資する層
- アーリーマジョリティ（34%）：実用性が確立してから採用する層
- レイトマジョリティ（34%）：周りが使い始めたから採用する層
- ラガード（16%）：最後まで採用しない層
アーリーアダプターとアーリーマジョリティの間には大きな溝があり、これを「キャズム」と呼びます。多くの新技術はキャズムを越えられずに消えていきます。
AIの個人開発・スキル化は、現状ではまだイノベーターとアーリーアダプターの段階です。「Claude Codeで〇〇を作った」「Custom GPTを作った」という発信者は増えましたが、企業の業務に組み込まれている割合はまだ低い。テールの中小企業や自治体には、ほぼ普及していません。
私はこの状況を、経営判断としては明確にチャンスだと捉えています。キャズムを超える前に着手すれば、得られる差は大きい。マジョリティが当たり前に使い始めてからでは、もう差別化要因にはなりません。
では、AI技術顧問の役割は何か
ここまで読んで、こう感じた方もいるかもしれません。「個人がチャットで30分で作れるなら、技術顧問は要らないのでは？」と。
これは考えるべき問いです。私自身、営業アシスタントを30分で作ったあと、自分の仕事の意義をあらためて考えました。
結論はこうです。AIが代替できるのは、すでに言語化されている部分まで。世の中のドキュメント、コード、論文、ベストプラクティスは全部AIが学習済みです。だから「コードを書く」「ドキュメントを書く」「設計図を起こす」といった言語化された作業はチャットで指示するだけで動きます。
しかし、現場で起きていることのうち、人間の感覚値で判断している部分は、まだ言語化されていません。例として、AIに代替されない4つの役割を、私が実際に技術顧問として直面した状況とともに紹介します。
役割1：現場実装力 — 理屈通りに動かない場での判断
PoC（実証実験）がうまくいき、いよいよ本番展開のフェーズに入ったとします。ところが本番で扱うデータは想定より汚い、通信環境は想定より遅い、現場の運用担当はAIの定期的な更新作業に時間を割きたくない。
このとき、何を妥協し、何を死守するかの判断は、AIには出せません。「即時応答は諦めて1時間ごとのまとめ処理で十分か」「精度は82%で実用化に踏み切るか」「既存の業務フローを変えてもらうか」。これは現場の利害関係を全部把握したうえで、技術と組織の両方を見渡せる人間が判断する領域です。
役割2：相手がいる時のコミュニケーション
PoCの最終報告会で、それまで一度も顔を出していなかった決済者が初めて出てきて、「これでは成果物のイメージがわかない」「精度は90%まで出してほしい」と言い出すことがあります。
ここで「契約書には精度保証はないと書いてあります」と正面から返したら、その後の取引は終わります。一方で、全部受け入れたら受託側が破綻します。
着地点を探る交渉、双方の顔を立てる落とし所の設計、次の案件につなげるための言葉選び。これは経験値の塊で、AIには渡せません。
役割3：組織づくりの感覚 — 誰にどの役割を任せるか
中小企業がAI内製化を始めるとき、誰をリーダーにするかが最大の論点です。技術が分かる人がいない、いてもベンダー対応で手一杯、若手は経験不足。
「全員でAIリテラシーを上げよう」という研修プログラムは、ほぼ失敗します。1人を育てて旗振りにする、その1人を選ぶ判断、その1人を経営層が支える体制づくり——この設計こそが内製化の成否を分けます。
「誰が主役か」を見極めて伴走するのは、AIにはできません。
役割4：導入時期の判断 — 技術が成熟する前に入れる判断、組織が受け止められる時期の判断
AIで言うと、技術成熟度と組織受容性の2軸があります。
技術が成熟しすぎてからの導入は、競合と差がつきません。逆に成熟前すぎる導入は、組織が受け止められず途中で頓挫します。
このちょうど良いタイミング を、業界の動向・自社の組織状態・市場の反応・コスト感を全部見ながら判断する。これが技術顧問の中核業務です。
経営層・DX担当・個人事業主が、いま気にすべきこと
立場別に、私がよく聞かれる質問への答えを整理します。
経営層の方へ
Q. 「うちの会社にも個人スピードを取り込みたい。何から手を付けるべきですか？」
A. まず社内で 1人だけ AIで何かを作ってもらうことをお勧めします。全社一斉ではなく、興味のある1人。30分で作って、社内に「こんなのできた」と見せる。そこから空気が変わります。最初の1人を選ぶ判断と、その1人を経営として支える宣言、これだけ最初に決めれば動き始めます。
DX担当の方へ
Q. 「個人スピードと組織導入のギャップを、どう埋めればいいですか？」
A. 個人で作ったAIを そのまま組織に展開しないこと が一番大事です。個人で作ったものは、品質保証もセキュリティもログも甘い。組織で運用するには、そこに「業務継続性」「監査ログ」「権限管理」「失敗時の責任分界」を後付けする必要があります。この設計こそ、外部の技術顧問を使う価値が出る領域です。
個人事業主の方へ
Q. 「自分も30分で何か作りたい。どこから始めればいいですか？」
A. 私の経験では、自分が一番面倒だと思っている繰り返し作業 から始めるのが正解です。私の場合は「補助金調査を毎日やるのが面倒」でした。あなたの場合は何でしょうか。それを箇条書きにして、Claude.aiのスキル機能に貼ってみてください。月100ドルで人生が変わります。
今日から動く3ステップ
最後に、この記事を読んだ方が今日から動けるよう、3ステップで整理します。
- Claude.aiのMaxプランに登録する（または既に登録済みなら、カスタムスキル機能を有効化する）
- 自分が一番面倒だと感じている繰り返し作業を1つ選ぶ（補助金調査、メール返信、議事録要約、何でも良い）
- その作業の手順を箇条書きで5〜7行書いて、スキルとして登録する（30分で動くものができます）
これだけで、AI個人開発の入口に立てます。動いた後、組織に展開する段階で迷ったら、その時点で技術顧問に相談するのが効率的です。
まとめ
- Claude.aiのカスタムスキル機能を使い、営業アシスタントを4機能、30分で作った。コードは1行も書いていない。
- 「コードでやることを書く」技術は、もう要らない。箇条書きでエンターを押すだけ で動く時代になった。
- 改善は新人教育に似ているが、AIは人より正確に記憶する。教育コストが資産になる。
- Maxプラン100ドル/月は、生産性を考えればケチる理由がない。
- 個人開発はまだキャズム前。マジョリティが使い始める前に動き出した方が、差別化の余地は大きい。
- AIが代替できるのは言語化された部分まで。感覚値で判断する領域は、人の経験が残る。AI技術顧問が提供しているのは、まさにそこの判断軸（現場実装力／相手がいる時のコミュニケーション／組織づくりの感覚／導入時期の判断）。
「うちでもこの個人スピードを業務に組み込めないか」「内製化したいが、どこから手を付けるべきか」と感じた方は、無料の30分オンライン診断で一緒に整理できます。キャズムを超える前の今が、動き出す時期です。
この記事の内容について、現場で整理したい方へ
AI×IoTの技術顧問として、月額契約で継続伴走しています。PoC設計・技術判断・組織設計・ベンダー管理・実装支援まで、現場で動くまで一緒に進めます。受託開発（請負）ではありません。
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