株式会社Lean Stack

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ChatGPTを入れたのに変わらない会社へ。AIを「業務OS」にする方法

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

弊社HP：Lean Stack公式サイト

YouTubeチャンネル：DXできるくん
チャンネルはこちら

はじめに

「ChatGPTを入れたのに、現場があまり変わらない」

あなたの会社でも、そんな“導入疲れ”は起きていませんか？

実は2026年の勝負は、モデルの賢さだけではありません。

AIの“入口”を誰が握るかで、勝ち方が決まってきます。

あるテック番組でAI研究者の今井翔太さんが語っていたのも、まさにこの点でした。

Appleが次世代の基盤モデルをGeminiベースで進める、という見立てが現実味を帯びると、iPhoneの入口が一気に“Google化”します。

同じ商品力でも、入口を通る人の数が違う。

では、どうすればいいのか。

中小企業が2026年に“置いていかれない”ための考え方と、今日からの動き方を整理します。

1. なぜ「AIの覇権争い」が中小企業にも関係あるのか

「大企業の話でしょ？」と思うかもしれません。

でも、ここがポイントです。

入口が標準になる

AIは、使われて初めて価値が出ます。

だから最終的には、
性能よりも“身近さ”が勝ちます。

iPhoneがAIの標準入口になれば、これは、まるで毎朝通る玄関に新しい受付が置かれるのと同じです。

社員の行動が、自然にそちらへ寄ります。

エコシステムが仕事を飲み込む

ここで私が強調してお伝えしたいのは、

Googleの強みがモデル単体ではなく、エコシステムにある点です。

Gmail、カレンダー、ドライブ、フォト、YouTube。

ここにAIが深く入り込むと、AIは“検索窓”ではなく、仕事の流れそのものになります。

データがつながると、AIが効く範囲が一気に広がります。

「安全に運用できるか」が勝敗を分ける

2026年は、AIの“性能勝負”だけではなく、企業としてのガードレール（運用ルール）が問われます。

何を入力していいか。

どのデータまで連携していいか。

ここを曖昧にしたまま走ると、ブレーキの効きが分からない状態になります。

2. 具体的な活用法：2026年は「AI単体」ではなく「業務OS」になる

ここからは、現場で効く“使い方”に落とします。

キーワードは、AIをツールとして使うのではなく、業務の入口に置くことです。

1. メール返信と要約を「1分」にする

Gmailのスレッドを開き、過去のやり取りを追う。

この作業は、まるで引き出しの奥の書類を毎回探すような手間です。

AIに「要点」「相手の論点」「返すべき結論」を先に出させるだけで、返信の質とスピードが上がります。

目安は、返信作成が5分→1〜2分です。

まあこれに至っては塵積もって感じ。

2. 会議前に「論点」と「意思決定」を整える

会議が長い会社は、会議が悪いのではありません。

論点が散らばっているだけです。

AIに「前回の議事録」「関連メール」「資料」を渡し、会議前に“論点メモ”を作る。

議事録作成も、30分→5分が狙えます。

これも塵積もです。

3. 社内マニュアルを「聞けば出る」状態にする

現場が困るのは、情報がないことではなく、探せないことです。

ドライブ内の規程、手順書、見積テンプレをAIの参照対象にしておく。

新人が「この場合はどの手順？」と聞けば、該当箇所を返せるようになります。

建設や製造業では人手が本当に足りないし、外国人もサービス業に流れていっているので、本当に深刻。

新しい社員が即戦力になってもらえるよう、あとは教育コストを少しでも下げるためには非常にいい施策です。

4. ヘルスケア領域は「医師に聞く前の整理」に使う

医療は、AIに丸投げする領域ではありません。

ただし「医師に何を聞けばいいか」を整理する用途は、現実的です。

症状、経緯、服薬、聞きたいこと。

これをAIに整理させると、受診が格段に“圧縮”になります。

5. オープンモデル（例：DeepSeek系）は「社内で閉じて使う」選択肢になる

中国発のDeepSeekが注目される理由の一つは、研究成果やモデルを公開し、進化を加速させている点です。

ここから中小企業が得られる学びはシンプルです。

クラウドに入れたくない情報があるなら、将来的には「社内で閉じて動かす」選択肢が現実になります。

業務に入れるなら「どこで動いているか（クラウドか、社内か）」は必ず確認してください。

ここまでお読みいただきありがとうございました。

今回はこれからAIを業務OSにしたいと意気込む中小企業の社長、管理職の方向けに綴ってきました。

もし一つでも参考になる点があれば非常に嬉しく思います。

それでは、また次の記事でお会いしましょう!!

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
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建設業界の仕事はAI活用でラクになるのか？

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

弊社HP：https://www.leanstack-buzz.com/

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https://youtube.com/channel/UC-f1ZI9MiME-GC0l1gwNf4w?si=WeyqGjBSvVXwSaDB

はじめに

「見積もりに、1週間かかっていませんか？」

「工程表を作るだけで、時間が溶けていませんか？」

「請求書の転記で、現場よりデスクが忙しい…」

そんな感覚、ありませんでしょうか…

建築業界は、現場が動くほど“紙とExcel”が増える業界です。

そこで本記事では、建築業界でよくある課題と、AIでできる解決策を整理していきます。

結論から言うと、、、

AIの出番は「現場」ではなく、現場の周りにある“地味だけど重たい作業”です。

では、どうすればいいのかをここからお伝えしていきます。

1. なぜ建築業界でAIが効くのか

建築業界の事務作業は、ざっくり3つの“山”に分かれます。

1つ目が、見積もり。

設計書・図面から拾い出し、仕分けして、各社に問い合わせて、最新単価を集めて、表にして、ようやく返す。

この流れ、会社によっては平気で1週間かかります。

あとは、見積もりができる人間が限られているという点もあり、属人性がどうしても色濃く残りがちな業務でもあります。

2つ目が、工程表。

水道、電気、防水、内装…業者ごとに順番と日程を組み、土日や段取りも含めて調整する。

これは、まるで──パズルのピースが毎日増えるような作業です。

3つ目が、請求書処理（工事台帳の記入）。

業者ごとにフォーマットが違い、ページも多く、現場ごとに集計して転記する。

地味ですが、確実に時間が奪われています。

ここでAIを入れると何が起きるのか。

「入力する人」から「確認する人」へ役割が変わります。

2. 具体的な活用法：見積もり・工程表・請求書の現実解

1. 見積もりは「図面を読ませる」より、まず“メモを読ませる”

本音を言うと、「図面に勝手に線を引いてほしい」。

この願い、めちゃくちゃ分かります。

ただ、現時点でAIに“作図そのもの”を任せるのは難しい場面が多いです。

一方で、現実解があります。

タブレットのペンや手書きで「ここはこの部材」「この設備」と人が判断したメモを残す。

そのメモ込みの画像（PDF）をAIに読ませて、必要部材の一覧を作る。

などです。

できたとしても現時点ではこれが限界ですね。。。

2. Webカタログから「最新単価」を引っ張り、見積表に整形する

見積もりの地獄は、拾い出しよりも「単価がどこにあるか分からない」ことです。

Webカタログが更新されるたびに、探し直しになる。

しかも部材は10や20ではなく、平気で100を超えます。

ここにAIを入れると、やることはシンプルです。

部材名（品番・型番）
メーカー名（または候補）
参照すべきサイト（公式を優先）

この3点を前提にして、AIが最新の価格情報を探し、表（CSV/スプレッドシート）に整形します。

ポイントは、参照元URLを残すこと。

3. ベンダー問い合わせは「仕分け」と「下書き」までAIでやる

見積もりの途中で発生するのが、ベンダーへの連絡です。

「これはA社」「これはB社」「同じ商品だけど、今回は値引き交渉したい」。

この仕分けと文面作成が積み重なると、雪だるまになります。

ここはAIが得意です。

部材リストを、取引先ごとに振り分け
メール文／問い合わせテンプレの下書き
回答を貼り付けたら、見積表に反映

4. 工程表は「ガント画像」より、作り方の“言語化”が先

工程表は、ガントチャート（棒線の表）で管理している会社が多いです。

しかし、画像のガントチャートはAIにとって“貯めにくいデータ”です。

だからこそ、先にやるべきことがあります。

「どういう順番で工程を組むか」を、ルールとして言語化する。

例えば、

内装撤去 → 配線 → 下地 → 仕上げ
この工事は○日、次は○日（休日をどう扱うか）
先行してやるべき工程／後回しで良い工程

というように、叩き台は速く作れます。

5. 叩き台の工程表を、スプレッドシートに自動反映する

ルール（レシピ）が決まったら、次は“出力”です。

開始日を入れる。

土日を含めるか決める。

工事ごとの日数を入れる。

するとAIが、日付リストを生成し、スプレッドシートに反映します。

もちろん、最終的な日程調整は必要です。

ただ、ゼロから作るのではなく、8割の叩き台を先に出すのがポイントになってきそう。

6. 請求書・納品書を読み取り、工事台帳フォーマットに“転記”する

請求書処理は、AIが一番得意な領域です。

やることは「文字を読む→整形する」だからです。

具体的には、

PDF/画像の請求書を読み取る（OCR＝画像から文字を読む）
現場ごとに仕訳して、指定フォーマットに転記
合計金額も出して、照合用のチェック欄をつける

ここまで来ると、業務フローが変わります。

「手打ちしてから確認」ではなく、AIが作ったものを確認する。

7. 最強は「AIでAIをチェックする」二重チェック設計

AIは間違えることがあります。

だからこそ、設計が大事です。

おすすめは3ステップです。

AIが抽出（転記）
別のAIが検算・照合（合計値や抜け漏れ）
最後だけ人が確認して承認

この形にすると、“怖さ”が“安心”に変わります。

3. 小さく始める3ステップ

いきなり全社導入は不要です。

というか、無理ですね。

100%失敗に終わります。

なので、まずは、1現場・1業務から始めます。

これは絶対に守って欲しい鉄則ですね。

Step 1: 作業を3つに分けて、時間が溶けている所に丸をつける（30分）

見積もり／工程表／請求書。

どこが一番つらいか、正直に選んでください。

Step 2: 1現場で試す（1週間）

おすすめは、請求書処理か見積表の整形です。

KPIは、たった1つで十分。

「所要時間が何分減ったか」だけ測ります。

Step 3: ルールを1ページにする（2週間後）

「何を入れてよいか」「参照ソースはどこか」「最終チェックは誰か」。

この3点を1枚にまとめるだけで、運用が安定します。

まとめ：今日やるべきこと3つ

見積もり／工程表／請求書のうち、時間が溶けている1つを選ぶ（30分）
1現場で、1週間だけAIを入れて“確認フロー”に変える
運用ルールを1ページにまとめ、次の現場に横展開する

もし「相談できる人がいない」「設計や実装まで任せたい」「自社の最適なAIやDXを探りたい」という場合は、弊社で月20万円からのAI顧問サービスも提供しています。

まずは、現場の“穴の空いたバケツ”を塞ぐところから始めましょう。

ここまでお読みいただきありがとうございました。

それでは、次の記事でお会いしましょう!!

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

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税理士×生成AI。これから生き残る事務所がやっている「新しい働き方」

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

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はじめに

「税理士の仕事って、AIで何が変わるんですか？」

最近、こうした相談が一気に増えました。

一方で、こうも聞かれます。

「請求書や領収書を入れたら、情報漏洩しませんか？」

と。

では、どうすればいいのか。

結論から言うと、税理士の仕事はAIが効く場所と、効かない場所がはっきりしています。

そして、効く場所は「業務を5つに分ける」と一気に見えてきます。

本記事は、税理士事務所が現場レベルで使える形に要点を整理してお話ししていきますので、ぜひ最後までご覧ください^^

1. なぜ「業務を5つに分ける」ことが必要なのか

税理士事務所の仕事は、
ざっくり言うと次の5つに分かれます。

1つ目が仕訳・記帳（入力と整理）。
2つ目が月次の報告（レポート作成と説明）。
3つ目が税務申告（決算・申告書作成）。
4つ目が問い合わせ対応（顧問先からの質問）。
5つ目が付加価値提案（顧問料アップにつながる支援）。

ここで大事なのは、「5つのうち、どこが詰まっているか」です。

1社だけなら小さな手間でも、顧問先が50社、100社と増えた瞬間に効いてきます。

そもそも、AIは「魔法」ではありません。

積み重なった数十分を、毎月まるごと効率化することにあります。

効率化した時間で一体何をするのか。
ここが超重要ポイントです。

本来いちばん価値が出るのは、顧問先の信頼を積み上げる時間です。

これは容易に想像できるかと思いますが、AIではできないわけですね。

AIを使って顧客と信頼を構築できる時代も来るかもしれませんが、今すぐは絶対に無理です。

ここに我々人間の価値が集約されていると思うんですね。

例えば、レポートの説明と事業拡大につながる提案に時間を回せるかどうか。

これからのAI時代では、まさにここが勝負になります。

2. 具体的な活用法：業務別に見る「AIが効く所／効かない所」

ここからは、5つの業務ごとに整理します。

初心者の方は、「自分の事務所ならどこから触れそうか」を探しながら読んでみてください。

1. 仕訳・記帳：領収書の山を「入力」から解放する

仕訳・記帳は、多くの事務所でスタッフの時間を最も吸い込む領域です。

領収書・請求書を受け取り、数字が合っているかを確認し、勘定科目を判断し、会計ソフトに入力する。

しかも、二重チェックも入る。

これは、まるで──終わりのないベルトコンベアです。

AIが効くのは、この中の「入力」を減らす部分です。

領収書をスキャンしてPDF化
AI（OCR＝画像から文字を読み取る技術を含む）で、日付・金額・取引先を読み取り
Excel/CSVに整形して一覧化
最後に人が確認して、会計ソフトに取り込み

ポイントは、ここです。

会計ソフトごとに“取り込みの形”が違う。

さらに、銀行口座やカードごとに科目コードや管理番号が違うことも多い。

ここを揃えないと、AIは迷子になるので、注意が必要です。

なお、現場では、「そもそも記帳を外注する」選択肢もあります。

外注は、スタッフを抱えずに回せる一方、枚数が増えると費用も増える。

だからこそ、まずは自社の方針を決めます。

外注で割り切るのか
内製し、AIで入力を薄くするのか

ここが決まるだけで、打ち手が明確になります。

2. 月次報告：レポートは「作る」より「話す」時間に寄せる

月次報告は、実は事務所ごとに最も“差がつく”業務だと思っています。

現金残高が減っている。
原価が跳ねた。
利益率が崩れた。

こうした変化に気づき、顧問先に一言添えられる人は、信頼が積み上がります。

ただし問題があります。

顧問先が増えるほど、「何を話すべきか」を毎月思い出すだけで大変です。

AIは、ここで役に立ちます。

前月比・前年差の変化から、“話すべきポイント”を自動で候補出し
異常値（急に増えた費目など）の一次検知
面談用に「今回確認したい3点」を箇条書きで出力

面談でのあなたの仕事は、結局「判断」と「会話」です。
AIは、まるで──副操縦士。

操縦桿を握るのは、あなたです。

注意点は、業界の前提です。

例えば、粗利率の“普通”は業界で全く違います。

ここはAIに任せきらず、「この顧問先の基準値」を先に渡すことでズレを減らすことができますね。

3. 税務申告：ここはAIより「既存ソフト」が速い

税務申告（決算・申告書作成）は、意外ですがAIで無理に自動化しない方がいい領域です。

理由はシンプルです。

税務申告に特化した会計ソフト・申告ソフトが、すでに最短ルートだからです。

ここを“AIで一から作ろう”とすると、遠回りになります。

ただ、AIがまったく使えないわけではありません。

決算前のチェックリスト作成
売掛金回収や請求漏れなどのリマインド文章の作成

こうした「周辺のコミュニケーション」に寄せると、効果が出やすいです。

4. 問い合わせ対応：質問は「2種類」に分けると設計できる

顧問先からの問い合わせは、受ける側は本当に大変です。

でも、ここは分解できます。

問い合わせは、大きく2種類です。

A：会計ソフトの中身を見ないと答えられない質問

「この請求、どうなってますか？」
「この取引、どの科目で処理しましたっけ？」

これはWebにも、過去チャットにも答えがありません。

答えは“あなたの画面の中”にあります。

このタイプは、調べるのは人間が最速です。

その上で、AIに「返信文の下書き」を作らせるのが現実的です。

B：一般知識＋事務所の方針で答えられる質問

年末調整の期限、消費税、予定納税など。

法改正が絡むと、最新情報を追う必要があります。

ここは「社内のQ&A」と「最新情報」を組み合わせる設計が効きます。

よくある質問と、事務所の回答方針を1枚のシートに集約
国税庁などの公式情報（PDF含む）を参照しながら回答を組み立て

育てるほど、問い合わせ対応が軽くなります。

ポイントはいかに質問をパターン化してAIに学習させるかです。

とりあえず全部の情報をドカンとAIに入れてしまえば、いいように思えますが、実は違っていて、情報量が多すぎると逆にAIはバカになります。

もっと厳密に言うと、飛ばし飛ばし情報を確認していくことになるので、精度が落ちるって感じですね。

これは絶対に頭に入れておいてください。
案外盲点です。

5. 付加価値提案：顧問料アップは「情報収集」と「提案の型」で決まる

最終的に、事務所の売上を伸ばすのはここです。

補助金・助成金の情報。
地域ごとの施策。

顧問先の状況に合わせた次の一手。

しかし、最新情報を追い切るのはベテランでも難しい。

AIでできることは、主に2つあります。

1つ目は、情報収集の自動化。

「この顧問先なら使えそうな制度」を定期的に拾い、候補を出す。

2つ目は、提案の下書き化。

顧問先のWebサイト（公開情報）を読み込ませて、
「何を提案すると刺さりそうか」を叩き台にする。

さらに踏み込むと、顧問先の数字（原価率、販管費、広告費など）と組み合わせて、外部パートナー紹介や改善テーマの提案にもつなげられます。

できるようになると、顧問先から見た体験はこう変わります。

「処理してくれる税理士」から、
「次の一手まで一緒に考えてくれる税理士」へ。

3. 小さく始める3ステップ

「でも、何から始めれば……」

大丈夫です。

最初から全部はやりません。

Step 1: 5つの業務を棚卸しする（所要時間30分）

紙でもExcelでもOKです。

5つの業務を書き出して、こう分類します。

時間を食っているのはどれか
ミスが起きやすいのはどれか
提案に時間を回せていない原因はどれか

ここが見えると、打ち手が決まります。

Step 2: 1業務で試す（1週間）

おすすめは、効果が見えやすいこの2つです。

記帳の入力：スキャン→読み取り→Excel/CSV化→人が確認
月次報告の準備：話すポイント3つをAIに候補出しさせる

KPIはシンプルで十分です。

所要時間：何分減ったか
修正回数：何回手直ししたか
差し戻し：顧問先からの確認が増えたか減ったか

Step 3: ルールを1ページにする（2週間後）

続けられるかどうかは、技術より運用です。

最低限、これだけ決めてください。

入れてよい情報／ダメな情報
匿名化のやり方（顧問先名・個人名を伏せる等）
出力の最終チェック観点（数字、法律、表現）

この1ページがあるだけで、現場は動けます。

AIは、決して敵ではありません。

あなたの仕事を奪うのはAIではなく、AIを活用できる税理士事務所です。

個人的には逆にAIを使って新たな仕事を生み出そうとする姿勢が今後重宝されていくのではと思っています。

少しでも参考になる点がありましたら幸いです。

それでは、本日もお読みいただきありがとうございました!!

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

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ChatGPT、Claude、Gemini...課金ツールを一つに絞るならどれ？？

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はじめに

「ChatGPT、Claude、Gemini。課金は1つに絞るなら、どれですか？」

結論から言うと、迷ったらChatGPTからが無難です。
速くて、燃費がよくて、置き場所にも困りにくい。

ただし、用途によって最適解は大きく変わります。

私は、初心者はChatGPT、長文生成と開発はClaude、業務連携はGeminiという感じに分けるのがいいのではと思っています。

本記事は、3つのAIを実務目線で整理します。
あなたのAI課金戦略の地図になれば嬉しいです。

では、いきましょう。

1. なぜ「課金1つ」を決める必要があるのか

中小企業のAI導入で一番失いやすいのは、お金より集中力です。

ツールを増やすほど、運用が散ります。

案外これどんな企業さんでもあるあるです。

しかも3サービスは、共通の“基本セット”を持っています。

チャット／ファイル（PDF・画像）アップロード
Web検索／ディープリサーチ（性能差はあります）
カスタムAIとプロジェクト（会話と知識の整理）
文章やコードをその場で整える機能

だからこそ、最初は「自分の仕事で一番効く1つ」に課金するのが近道です。

もうね、いろんなツールを使う必要がないです。

そもそも、どのAIもそれなりに及第点超えてくるところまで進歩しているので…

料金はあくまで目安ですが、
note執筆時点ではこんなイメージです。

ChatGPT：無料／Plus（月20ドル）／Pro（月200ドル）
Claude：無料／Pro（月20ドル）／Max（月100・200ドル）
Gemini：無料（AI Studioなど）／AI Pro（月2,900円前後）／Ultra（約3.6万円）など

では、どう選べばいいのか。

使いどころで見ていきましょう。

2. ChatGPT・Claude・Geminiの具体的な活用法

1. まず「課金の変化」を体感したいならChatGPT

ChatGPTは、課金したときの“伸び”が分かりやすい印象です。

とくに、回答前にじっくり考えるモードが使えるようになると、品質の差を体感しやすいですね。

2. クリティカルな意思決定・調査ならChatGPT

投資判断、採用、値上げ、撤退。
外したくない意思決定では、ChatGPTが頼れます。

構造化して「次に何を確認すべきか」を出しやすい。

迎合しにくく、反論も返ってきやすいのが強みです。

3. 「悩み相談」や思考整理ならClaude

疲れているときは、正論よりも“問い”が欲しい。

Claudeは、この問いの投げ方が上手い。

これは、まるで──頭の中の絡まった糸を、静かにほどいてくれる感覚です。

4. 文章（提案書・社内文書・note）ならClaude

同じ内容でも、読みやすさで結果は変わります。

Claudeは、言い回しの温度感や段落の運びが整いやすい印象です。

文章が仕事の人ほど、効きます。

5. 開発・執筆を“分回す”ならClaude Code

Claudeの有料プランでは、Claude Codeという強力なコーディングツールが使えます。

名前に「Code」とありますが、設計整理や執筆補助でも活躍します。

ただ、使い込み始めると使用量の上限が気になってくる。

そのときにMaxプランを検討する、という順番が現実的です。

6. 画像・スライド・サイトの“見た目”ならGemini

Geminiはマルチモーダル（画像・動画など）が本当に強い。

現状、動画をインプットできるのも大きいポイントです。

画像の認識機能もトップですね。

7. Google連携で業務を回すならGemini（Workspace含む）

Gmail、Drive、Calendar、NotebookLM。

Googleの中で仕事をしている会社ほど、Geminiの価値が跳ね上がります。

そう考えると社内で使用している既存ツールとの兼ね合いから考えるのが一番事故らなくていい。

3. 失敗しないための注意点

注意点1: 比較記事は参考にして、最後は自社で試す

AIの得意不得意は、タスクで変わります。
あなたの仕事で、小さく検証するのが一番早いです。

注意点2: 機密情報は“入れ方”を決めてから

匿名化、要約して投入、権限設定。
ここが決まらないと、現場は使えません。

注意点3: 相談は「解決」か「内省」かを先に決める

正確な判断材料が欲しいのか。
気持ちを整理したいのか。

目的が違えば、最適なAIも変わりますからね。

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ここまでご覧いただきありがとうございました。

ご自身や会社でどのAIツールを活用すべきかが少しでも見えてきたよって方がいたら非常に嬉しいです。

では、また次の記事でお会いしましょう。

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AI時代によく聞く"コンテキスト"を解説しました。

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はじめに

「AIに聞いたのに、なんかズレてる」

あなたも、そう感じたことはありませんか。

指示はシンプルなのに、返ってくるのは“それっぽい一般論”。

これは、まるで──地図のない旅です。

さて、今回のキーワードは、コンテキストです。

読み終える頃には、

「AIが的外れになる理由」と「ズレを減らすAIの活用方法」が手に入るはずです。

では、本日もやっていきましょう。

1. なぜコンテキストが必要なのか

コンテキストは、よく「文脈」と訳されます。

でも、これだけだとフワッとして掴みにくいですよね…

私はAI活用の文脈では、こう定義すると腹落ちすると感じています。

AIに“裁量ある回答”をさせるために、選択肢を狭める情報。

例えば、「明日、何を着ていけばいい？」とAIに聞いたとします。

AIは「天気は？どこに行くの？」と聞き返しがちです。

なぜか。

回答の幅が広すぎて、ピントが合わないからです。

選択肢が広すぎてもAIは困ってしまうわけです。

ここに「結婚式です」と一言入れると、急に具体的になります。

他にも「12月で天気予報は雪です」という一言でもグッと具体的になりますよね。

仕事も同じです。

「スライド作って」と言われても、初心者向けなのか、経営会議向けなのか、はたまた取引先への提案で使用するのかで正解がガラッと変わります。

コンテキストがないと、AIは無難に逃げます。

カルピスの原液が少ない（具体性が低い）が故にうっすいカルピスしかできないのとイメージは似ているかもしれません。

というわけで、より分厚いコンテキストがあると、AIの出力は格段に上げれるよってことです。

2. コンテキストの具体的な活用法

ここからは、今日から使えるコンテキストの“渡し方”をお話しします。

1. コンテキストは2種類ある、と知る

AI界隈で「コンテキスト」と言う時、意味は大きく2つあります。

入力データそのもの：プロンプト（指示文・例・資料）全体
文脈情報：状況、目的、制約など「判断材料」

まずは「どっちの意味で言ってる？」を意識するだけで、設計が楽になります。

まあこれはふーんくらいで大丈夫です。

自分の頭の中でごちゃごちゃしてる情報をそのまま渡すと、AIも混乱するからコンテキストの種類という観点で齟齬がないか意識してもらえたらそれで十分です。

2. “良い成果物の定義”を最初に渡す

AIが困るのは、実は「何を良いと見なすか」が不明な時です。

例えばスライドなら、
「初心者向け」「用語を定義」「なぜ重要かを丁寧に」。

この一文があるだけで、出力の質が変わります。

これはイメージしやすいと思います。

プロンプトと同じ感覚です。

3. コンテキストの3点セット（Why / How / Info）

AIエージェントが働きやすい情報は、ざっくり3つに分けられます。

Why：目的、背景、誰のためか、達成したい状態
How：型、テンプレ、トーン、手順、禁止事項
Info：事実データ、根拠、過去資料、そしてあなたの解釈

特に最後の「あなたの解釈」は、独自性の源泉です。

ここが入ると、AIの文章が“あなたらしく”なります。

個人的には、頭の整理も兼ねてとにかくAIに背景情報をお伝えし、その情報をそのまま整理してもらう。

その整理した情報をコンテキストとしてAIに学習させると齟齬が生じる確率をグッと減らせるはずです。

イメージとしては、

音声でとにかく既存の情報をしゃべって言語化
↓
AIに整理してもらう（マークダウンがおすすめ）
↓
整理した情報をAIにコンテキストとして読み込ませる

という感じでしょうか。

これするだけでコンテキストの確度が格段に上がるので個人的にはおすすめです。

ちなみに音声入力ツールはAquavoice一択です。

3. 失敗しないための注意点

とは言いつつも、

実はコンテキストは「多ければ多いほど良い」ではありません。

注意点1: “全部入れる”は逆効果になり得る

AIにはコンテキスト長（入れられる量）の限界があります。

そして、長文を入れるほど精度が落ちる現象も観察されています。

入力できるからといって詰め込むと、AIが優先順位をつけられなくなる。

これは、まるで──引き出しを全部開けて探し物をする状態です。

必要十分な情報に絞る。
ここが腕の見せどころです。

注意点2: 機密情報は「入れる前」にルール化する

顧客名、個人情報、見積、契約。

このあたりが曖昧だと、現場は使えません。

匿名化、要約、別管理。
先に決めてからAIを活用するようにしてください。

意外と軽視しがちですが、トラブルになると面倒なので、要注意です。

はい、今回は最近話題の"コンテキスト"について徹底解説してきました。

こう説明すると、AIは、まるで頼もしい同僚のように見えます。

でも実際は、コンテキストを渡せた人ほど伸びる道具です。

ご自身のAI活用レベルを上げることで雲泥の差が生まれると私は思っているので、もしご共感いただける方はぜひコンテキストにこだわってみてください。

では、今日はここまで。
また次の記事でお会いしましょう。

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

弊社HP：https://www.leanstack-buzz.com/

YouTubeチャンネル：DXできるくん

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