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元マイクロソフト業務執行役員(日本、シンガポール)。今は建設、製造、飲食などの会社で、AI活用と組織づくりの顧問をしています。AIを入れたのに使われない、誰が決めるか曖昧、責任を押し付け合う、費用が読めない。そんな場面の決め方を、経験から週3回、平日の朝に書きます。週末はAIで作る音楽の話も。ご相談はDMへ。

東京
Joined February 2007
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AIを入れる前に、経営者の方と一緒に決めているのは次の3つです。 1. 誰の、どの作業の時間を減らすのか 2. AIが出した結果を、誰が確かめ、誰が責任を持つのか 3. 何がそろったら続け、何が欠けたら止めるのか AIを入れると、仕事の任せ方や責任の持ち方も変わります。この3つと、そうした人と組織の話を、現場で見たことを交えて、平日の朝に週3回書いていきます。AIの導入や、チームへの任せ方を考えている方に、フォローしていただけるとうれしいです。
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わかる~、使ってから言ってってことですね。
Copilotを使えないと言う自称AI界隈の人、せめてM365で日常的にTeamsやメールを使いつつ、CopilotのアドオンライセンスでWork IQの効果を実感してから言ってくれない?とは常々思っている。
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「SIerはオワコン」の動画、コメント欄が80件を超えて業界構造の公開討論会になっているので、まとめます。 一番共感を集めたのは、SIerではなく発注側の構造を突いたこれ。 「SIerを馬鹿にする気は一切ないけど、今の日本の会社のITの外注構造が日本のITの遅れの原因の一つだと思う。 依頼すればいいだけ。 自分は一切ITを知らなくてもいい。 勉強しない。 自社で育成しない。 そんな構造がだめだと思う」 笑われているのはSIerなのに、問題の根は発注側にある、という視点に80いいね。 では、なぜ発注側は丸投げするのか。 その答えもコメント欄にありました。 「SIerの最大の存在意義は、コケた時の賠償責任を負えるかどうか。技術力は二の次。AIそのものには法的責任を負わせられないし、賠償能力もない」 「昔『なぜこの装置を内製化しないのですか』と聞いたら、上司の答えは『メーカーが責任を取ってくれるから』だった。SIerに丸投げすれば社内の上司に言い訳できる」 技術でも効率でもなく、責任の置き場所としてSIerが選ばれている。 だからAIが登場しても、この構造はそう簡単に変わらない、という見立てです。 一方で、動画の主張への反論も多く届きました。 「『多数派が笑われるのはおかしい』はおかしい。問題は数じゃないので」 「今の時代にFAXを使っているのと、SVNを使い続けているのは同じ。みんな遅れてるんだからいいでしょと言っていたら、いつまで経ってもIT後進国です」 これは正直、ぐうの音も出ない指摘でした。 中にいた人の実感も重い。 「SIerにいたけど、2年間Excelポチポチでスキルアップが見込めなかったから辞めた。上司は上流工程を神聖視してたけど、誤字脱字チェックと転記ばかりで、辞めるときに『専門性の高い仕事を任せてたのに』と文句を言われた」 「新卒で酷い目にあってWeb系に行って、好奇心も満たしつつ年収も上がったので、SIerにいいイメージがない」 そして、個人的に一番グッときたのがこれ。 「中の人だけど、馬鹿にされても良いと思っている。おかげで飯が食えた」
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【速報】OpenAI、ChatGPT Proの全プランの利用上限を倍増へ! また、Business Premiumも2倍に引き上げ。 予定されていたPro 200の使用量削減もなくなりました。 さらに、Dotsの拡大利用枠は当面継続。通常の利用枠とは別に利用できます。
Day 25/ We are doubling all usage limits for all Pro 100/200/500 tiers and Business Premium, effective today. We heard your kind feedback and won’t be reducing usage limits for Pro 200, so your Work and Codex usage will stay the same. We’re also going to continue offering extended limits for dots for now, and usage of your dot will still continue to be separate from your default usage. And we'll of course also keep shipping better models and other efficiency improvements that increase your effective usage over time.
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メンバーに「当事者意識を持ってほしい」と求める前に、そもそも「どこからどこまでを本人の判断で決めていいのか」を、リーダーの側は、はっきり示せているでしょうか。 小職は、どこか他人事のように論評ばかりするメンバーを見るとき、まず自分たちの「任せ方」を疑うようにしています。何か起きるたびにコメンテーターのような反応をされると、つい「そういう姿勢が問題だ」と言いたくなります。ですが、採用や配置は思い通りにならなくても、仕事の渡し方や支え方なら、今すぐにでも見直せます。同じような状況が何年も続いているなら、本人の意識改革を待つより、こちらの関わり方を変える方が早いと考えます。 仕事を自分事にできるかどうかは、どれだけ「任された経験」を積めたかで決まる部分が大きいと思います。いきなり大きな仕事を渡さなくても構いません。まずは最後まで自分の目で見届けられる、小さな仕事を一つ任せてみる。失敗したときは、原因を追及するのではなく、次の一手を一緒に考える。そうやって少しずつ手応えを掴んでもらう。 これからのリーダーシップでは、メンバーに委ねる範囲や使える予算、途中経過を確認するタイミング、そして「こういう時はすぐ相談してほしい」という条件を、最初にきちんとすり合わせておきたいところです。途中で手が回らなくなれば、相談して役割を引き取ればいいだけです。ちゃんと見守るのと、ただ放り出すのとの違いは、この事前の取り決めがあるかどうかだと思います。 もちろん、任せてみても動きが鈍いときは、権限だけでなく、そもそも経験が足りていないのか、目の前の仕事で手一杯なのかも見ておく必要があります。必要なサポートは人によって違うからです。どこまで任せるかの主導権は、渡す側にあります。本人が自分で判断できる領域を少しずつ広げていけば、外野からの批評のような言葉も、そのうち「自分の仕事の話」に変わっていくのではないでしょうか。 もしかすると、AIエージェントとの連携も似たようなところがあるのかもしれませんね。
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自分専用アプリを自分で作って使う・・・どんどん当たり前になりますよね!
自分専用のダッシュボードを作るという考え方を参考に、Claudeで営業・マーケティングの業務管理画面を作成してみました。 AIで自分の業務に合った仕組みを作れる時代ですね。
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【衝撃】GoogleのCEO、エンジニアの未来について衝撃の警告。 若手「プログラミング勉強すべき?」 CEO「AIエージェントを使いこなそう」 若手「コード書かなくていいんすか?」 CEO「AIに書いてもらえばいい」 若手「エンジニアの仕事なくなりますよ」 CEO「仕事がなくなるんじゃない」 若手「というと?」 CEO「仕事のやり方が変わるんだ」 若手「どういうことすか?」 CEO「今までは人間が一行ずつコードを書いていた」 若手「はい」 CEO「これからは複数のAIに仕事を任せて人間が全体を指揮する」 若手「AIを部下みたいに使うってこと?」 CEO「これがオーケストレーションだ」 若手「でも専門知識が必要ですよね?」 CEO「まずは一つ作って動かしてみればいい」 若手「なるほど……」 CEO「AIを使う側になるか、使い方を学ばずに取り残されるかだ」 これからの時代、重要なのは自分で全部できることじゃない。 AIに何を任せどう動かすかを設計すること。 コードを書く人からAIを指揮する人へ。 この変化は想像以上にデカい。
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Suno、ChatGPT・Claudeから楽曲を作れる「Suno MCP」を発表 公式発表:2026年10月28日 Sunoは「Suno MCP」のベータ版を発表した。ChatGPT、Claude、Claude CodeなどのMCP対応クライアントから、Sunoを直接操作できる。 公式発表によると、現時点で想定されている機能は次のとおり。
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確かに、そういうタイプの若手、スクスク成長していたかも。成功体験と失敗体験を積み重ねて成長スピード上げていく感じですね、やっぱり。
JTCにいますが、丁寧な言葉遣いで指示待ちする若手より、言葉は少し生意気でも「何かやらせてください」と言える若手の方が圧倒的に伸びますね。言葉遣いに引っかかるのはこちらのプライドですが、大事なのは本人の意欲です。小綺麗なマナー指導をするより、勢いがあるうちに仕事を渡して成功体験を積ませる方が、人は一瞬で化けます。言葉遣いにムカつくのは避けられませんけどね。
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面接の視点が変わったお話・・・これ、社内の評価の視点でも参考になりそう!
Anthropicのエンジニアがコーディング面接は死んだ。選考から外したとのこと。 Claudeが面接のプログラミング課題を解ける今、その成績だけでは、仕事で成果を出せる人か判断しづらくなった。 今は、応募者が実際に作ったアプリなどを見ているそうです。ユーザーのことを考えて作られているか、機能や設計にどんな意図があるか、といった点に注目しているとのことです。
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「AIで作った見積書、誰が責任を持つのか?」 AI導入が進む企業で、いま静かに増えている問題です。 資料も見積もAIで一瞬で作れるようになりましたが、そのぶん「誰が作ったか」が見えにくくなっています。 指示した人は「AIが出したもの」として回し、承認者は「現場が見たはず」とハンコを押す。これでは結局、誰も中身を検証していないことになります。 最先端のAI開発ツールを作るチームでは、明確な鉄則があるそうです。それは「AIに書かせたものは、指示した本人が必ずレビューに入る」こと。 頼んだ通りの内容になっているかはAIに依頼した本人が確かめる。一方で、金額の妥当性や契約リスクは権限を持つ人が確かめる。これからの社内ルールでは、確認欄を2段階で設計しておくことも大切かもしれませんね。 1️⃣ AIに指示した人:目的と前提条件の確認 2️⃣ 決裁権のある担当者:金額と契約条件の確認 それぞれに「名前」と「確認日」を残す感じでしょうかね。AIツールを入れるだけでなく、「誰が何を確かめるか」までセットで設計する。ここを最初に決めておくことが、AI時代のリスク管理の第一歩だと考えています。
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業務と情報がバラバラの状態でいきないAI導入してはいけませんよねってことが良くわかりますね!
データ基盤をLv.0〜3に段階的にレベルアップさせ、AIエージェントが大半の仕事を担う世界へ移行するためのリアルな戦略と実践。 ・データ基盤のレベル定義(0:散乱 → 3:AI主導)と適切な優先順位での育て方 ・ LLMエージェント「Socrates」を支えるBasic Tables(定義・品質・権限を揃えたデータインターフェース) ・Analytics Catalog(Action TaxonomyからKnowledge Baseまで)による行動・データ・指標・知見の一元管理とEDA Agentsによる自動化 自社のデータ基盤の現状レベルを診断し、AIエージェントに仕事を移譲するためのインターフェース整備やカタログ設計の優先順位を決められます。 メルカリ現場の「過去→現在→未来」の時系列と具体的な構成要素が公開されており、理論ではなく「今からどう進めるか」の実務的な道筋が見えます。 speakerdeck.com/na0/ai-shi-d…
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様々な社内アプリがAIで爆誕する時代に突入していますが、ここはすっごく重要な部分ですね! 『理想は、UIを作る前にユーザーインタビューやユーザーテストを行うことです。それが難しい場合でも、主要なユーザーと利用目的を言語化してください。すべての世代が使うサービスであっても、最も重視するターゲットや、誰でも使えることを優先するといったプロダクトの方針は決められます。調整の基準になるのは、作り手の好みではなく、ユーザーとプロダクトの目的です。』
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【速報】OpenAI、GPT-6.1 Terraを公開。PC操作はGPT-6 Astra並み、単価は1/10 ・作業完了はAstra・Solより平均3倍以上速い ・API料金:入力$1/出力$5(Solの半額) ・ChatGPTはPlus以上のChatGPT Work・Codexで利用可能(通常チャットは対象外) Opus 5.5との比較や第三者評価はリプで↓
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AI産業と巨額投資・・・この現状と未来を学ぶ絶好の機会ですね!
Anthropicが10月26日にIPO申請書類(S-1)を公開しました。財務内容を見ると、AIビジネスの収益性に対する見方が大きく変わりそうです。 2026年上期の売上高は162.9億ドルで、前年同期の約14倍。一方、営業損失は6.9億ドルまで縮小し、営業利益率は2025年通期の-175.8%から-4.3%へと大幅に改善しました。営業キャッシュフローも39.3億ドルの黒字です。 特に興味深いのは、売上と計算資源コストの伸び方です。 2026年Q2の売上高は前年比+1,368%だったのに対し、計算資源費用は+300%にとどまっています。AI利用の拡大に伴い、計算資源費用1ドル当たりの売上が大きく増えていることになります。 AIは需要が急増しても、それに比例してGPUやデータセンターへの支出が増え続け、利益が残りにくいのではないか。こうした懸念に対して、Anthropicの実績はかなり前向きな材料です。 既存顧客の売上継続率(NRR)も約900%と驚異的です。初期利用から本格導入へ移る顧客が多い、この成長段階ならではの数字とはいえ、企業内でAIの利用が急速に広がっている様子がうかがえます。 一方、AI事業の収益化が進んでも、巨額のインフラ投資を長期的に回収できるとはまだ言えません。 Anthropicは数千億ドル規模の長期計算資源契約を抱えると報じられています。今後の需要拡大を見込んで計算能力を確保するものですが、契約上の支払いは将来にわたって発生します。 現在の営業キャッシュフローが黒字でも、将来の計算資源調達費用を十分に賄えるかは、売上成長率や計算資源の稼働率次第です。 今回のS-1は、AI需要の強さだけでなくAI企業が実際に利益を生み出し始めている可能性を示した点で非常に興味深い開示です。AI産業への巨額投資を評価するうえでも、従来より具体的な判断材料が出てきました。
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職場の顔と、帰り道の顔 どっちに直せばいいのか分からなくなる日 そんな冬の歌をリリースしました 『冬でよかった』 マスクで顔を半分隠せる季節に、少しだけほっとする気持ちを、AIと歌詞の推敲を重ねてかたちに あなたは今日、どっちの顔で帰りますか
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元請けが、誰が実際に作っているか把握していないケースがある・・・これ、本当に多いです。障害が起きたとき、お金だけでなく責任の所在まで分からなくなるのは怖いところ。あと、経緯わからずに、とりあえず無償で緊急対応してとか言わないでくださいね、発注側のみなさま。
日本でのハッキング問題はさらに深刻化していくのは確実だと思っていますが、根本的要因のひとつがこれです。 日本のIT業界で深刻なのは、人手不足ではなく「技術者にお金が届かない構造」だと自分自身考えています。 4次下請けの技術者が実際の設計を担い、2次・3次より高い付加価値を生んでいるケースまであります。 それでも発注構造は、 発注元 → 元請け → 2次 →  3次 → 4次……と、時には6層に及ぶこともあるようです。 階層が一つ増えるたびに管理費や利益が差し引かれ、最後に実際のコードを書き、システムを動かす人へ届くお金は薄くなります。 これでは「中小企業も賃上げを」と言われても限界があります。 さらに怖いのは、元請け自身が「誰が実際にシステムを作っているのか?」を把握していないケースがあることです。 これは賃金だけの問題ではありません。 サイバー攻撃やシステム障害が起きた時、 誰が作ったのか? 誰が保守しているのか? どこに責任があるのか? それさえ分からなくなるわけです。あまりに馬鹿らしい話です。 多重下請けは、人件費を安くする仕組みであると同時に、責任の所在まで薄める仕組みになりかねません。 日本が本気でDXやAIで競争力を高めるなら、必要なのは技術者を増やすことだけではありません。 価値を作った人に、価値に見合った報酬が直接届く構造へ変えること。「IT人材不足」と言う前に、優秀な技術者が何層もの中間業者の下に埋もれてしまう仕組みそのものを見直すべきだと思いますね。
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【AIの効果の測り方】 「AIで速くなった?」と聞くだけでは、効果は測れません。速くなったと感じても、実際の時間は延びていることがあるからです。まず一つの業務で完了の基準をそろえ、かかった時間と手戻りを、使う場合と使わない場合で比べます。広げるかどうかは、それから決めます。
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【AIへの任せ方】 AIに任せる前に、手順書に書かれていない判断の条件を書き出しておきたいところです。どの取引先には先に電話を入れておくか、といった、中間管理職の方が日々持ち歩いている条件です。その条件をもとに、AIに任せる範囲と、人が判断する場面を分けて考えます。
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