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/

 

YouTubeチャンネル:DXできるくん
https://youtube.com/channel/UC-f1ZI9MiME-GC0l1gwNf4w?si=WeyqGjBSvVXwSaDB

 

あなたの会社、今日もAIの「勉強」してますか?

セミナーに参加した。
記事をブックマークした。
比較表をスプレッドシートにまとめた。
社内Slackに「参考になります!」と共有した。

 

おめでとうございます。

 

で、業績は1円でも上がりましたか?

上がってないですよね。


知ってます。

 

僕はDX支援の現場で何十社と関わってきましたが、「AIめっちゃ勉強してます!」と胸を張る会社ほど、AIで1円も稼げていないケースが圧倒的に多い。

 

皮肉じゃなく、事実です。

 

今日はこの構造について、容赦なく語ります。

 

さあ、いきます。

 

「AIに詳しい人」が社内にいるのに、何も変わらない問題

最近、こういう会社によく出会います。

社長がAIセミナーに通い詰めている。
情シスの若手がChatGPTを使い倒している。
経営企画が毎週「AI活用レポート」をまとめている。

 

で、聞くわけです。

「実際、業務で何が変わりました?」

 

返ってくるのは、だいたいこう。

「……いま、まさに検討中でして」

 

検討中。


この言葉、AI界隈で最も使われている日本語かもしれない。

 

要するに、詳しい人はいるのに、詳しいだけで終わっている。

 

なぜこうなるか。
答えはシンプルです。

 

「知ること」と「使うこと」は、全く別の筋肉だから。

 

AIの最新動向に詳しくなることと、目の前の請求書処理を10分短縮することは、まったく関係がない。

 

GPTとClaudeの性能比較ができる人が、自社の業務フローを改善できるとは限らない。

 

むしろ、知れば知るほど

 

「もっと良いツールがあるかも」
「まだ時期尚早かも」

 

と慎重になって、永遠に動けなくなる。

 

AIの知識は、使わなければただの雑学です。

 

飲み会のネタにはなるかもしれませんが。

 

「AI勉強会」という名の生産性キラー


僕が最近いちばん危険だと思っているもの。

社内AI勉強会。

 

怒られそうだけど、言います。

 

あれ、ほとんどの会社で壮大な時間の浪費になっています。

 

典型的な流れ、こうじゃないですか?

 

  1. 誰かが「AIの基礎」みたいなスライドを作る

  2. 会議室に10人集まる

  3. 「ChatGPTとは」「プロンプトエンジニアリングとは」と説明する

  4. 質疑応答で「うちの業務にも使えますかね?」と聞かれる

  5. 「使い方次第ですね」と返す

  6. 全員なんとなく賢くなった気分で解散

 

翌日、全員がいつも通りの業務をいつも通りにやる。

はい、何も変わっていません。

 

これ、研修という名のコスプレなんですよ。

「うちはAIに取り組んでます」というポーズ。


経営計画書に書ける実績づくり。

 

社員の時間を10人×2時間=20時間使って、生まれた成果がゼロ。

 

20時間あったら、経理の月次処理をAIで自動化する実験が3回はできます。

 

勉強会をやめろとまでは言いません。 でも、勉強会をやっている自分たちに酔ってないか?とは問いたい。

 

情報を追っている人は「走っている」のではなく「回っている」


AIの情報収集が厄介なのは、
やっている感が出るところです。

 

セミナーに行けば「学んだ」気になる。 記事を読めば「キャッチアップした」気になる。
ツールのトライアルを始めれば「導入に向けて動いている」気になる。

 

でも冷静に考えてみてほしい。

それ、ハムスターの回し車と何が違いますか?

 

一生懸命走ってる。
汗もかいてる。
疲れてる。

 

でも、1ミリも前に進んでいない。

情報を集めれば集めるほど選択肢が増える。


選択肢が増えるほど判断できなくなる。 判断できないからもっと情報を集める。

 

無限ループの完成です。

 

しかもこのループ、サボっている人じゃなくて、真面目な人ほどハマる。

 

「ちゃんと調べてから動きたい」
「間違った投資はしたくない」
「最適な選択をしたい」

 

この真面目さが、最大のブレーキになっている。

残酷でしょう?皮肉でしょう?

 

じゃあどうすんの、という話


散々否定してきたので、そろそろ解決策を出します。

 

やることは死ぬほどシンプルです。

 

明日、社内で一番「面倒くさい作業」を聞いて回ってください。

 

AIの話は一切するな。
ツールの名前も出すな。
「DX」なんて言葉、絶対に使うな。

 

ただ、聞くだけ。

 

「今、いちばんダルい作業って何?」

これだけです。

 

請求書のコピペ作業かもしれない。
日報の転記かもしれない。
毎月同じフォーマットで作る報告書かもしれない。

 

その「ダルい」が出てきたら、

そこにだけAIをぶつけてみる。

 

ChatGPTでもClaudeでも何でもいい。
まずは無料で試せるもので十分。

 

AI活用のスタートラインは、最新情報のキャッチアップじゃない。


「うちの現場の何がダルいか」を正直に言えること。

 

たったこれだけ。


セミナーも、勉強会も、比較表も、今は全部いらない。

まずは社内のダルイを見つけるところから。


ほんとここから。

 

最後に、一つだけ本気で言いたいこと


ここまで読んで「いや、お前に否定されたくないわ」と思った方もいるかもしれない。

 

でもね、僕は別にAIの勉強を馬鹿にしているわけじゃないんです。

 

僕自身、この領域で飯を食っている以上、毎日AIの情報を追っています。

 

で、正直に言いますが、


僕ですら全部は追いきれていません。

 

だからこそ断言できる。

「全部知ってから動こう」は、永遠に動けないのと同義です。

 

皮肉なことに、知れば知るほど動けなくなります。

 

知識が1のとき動いた会社は、
知識が10になる頃には経験値が100になっている。

 

知識が10になるまで待った会社は、知識が10になった頃にはもう市場が変わっている。

 

動いた会社だけが、次の正解を見つけられる。

 

だから、勉強はもういい。

明日、現場に聞きに行ってください。

 

「何がダルい?」

「何が面倒?」

「何をしたくない?」

 

 

DXのヒントはこれらの問いからしか生まれない。

その答えの中に、あなたの会社のAI活用の正解がある。

 

僕はそう確信しています。

本日はここまでです。


最後までお読みいただきありがとうございました。

 

また次の記事もお楽しみに。

 


 

【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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こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

 

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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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はじめに

「AIって、結局パソコンやスマホの中の話でしょ?」

そう思っていませんか。


実は今、AIの世界で大きな地殻変動が起きています。

 

フィジカルAIという概念が、ビジネスの最前線で急速に広がり始めているのです。

 

「フィジカルAI=ロボット」と考えている方が多い印象ですが、それだけの話ではありません。

 

自動車、家電、調理器具、腕時計。
電気が通っているすべての製品に、AIが入っていく時代がやってきます。

 

この記事では、フィジカルAIとは何か、なぜ今注目されているのか、そして中小企業がこの波にどう向き合えばいいのかをお伝えします。

 

フィジカルAIとは何か

フィジカルAIを一言で表すなら、AIが「体」を持つことです。

 

これまでのAIは、クラウドの中、計算機の中、スクリーンの向こう側にありました。

 

ChatGPTに相談する、AIエージェントに雑用を頼む。
便利ですが、あくまでデジタル空間の中の出来事です。

 

フィジカルAIは、そこから一歩外に出ます。

 

AIの技術が、ヒューマノイドのようなロボットかもしれない。
産業用のアームかもしれない。
自動車かもしれない。
あるいは洗濯物を畳む家電や、調理をしてくれるキッチンロボットかもしれない。

 

物理的に存在して、私たち人間と関わっていくAI。
それがフィジカルAIです。

 

では、従来の産業用ロボットと何が違うのか。

 

従来のロボットは、決まりきった動作を繰り返し、高精度にこなすものでした。

 

いわば、楽譜通りに演奏するピアノの自動演奏です。

 

しかし、フィジカルAIは違います。

 

状況を認識し、自律的に判断し、プロアクティブに動いていく。

 

まるでジャズの即興演奏のように、その場の空気を読みながら最適な行動を選ぶのです。

 

なぜ今、フィジカルAIが注目されるのか


きっかけは、NVIDIAのジェンスン・ファンCEOの発言でした。

 

2025年のCES(世界最大級のテクノロジー見本市)の基調講演で、彼は「フィジカルAI」を掲げ、「ロボティクスのビッグバンが起きる」と宣言しました。

 

そしてこの1年間、NVIDIAはその言葉を現実にするための技術基盤を着々と整えてきたのです。

 

NVIDIAが作り上げた「3点セット」


NVIDIAがフィジカルAIのために用意したものは、大きく3つあります。

 

1つ目は、フィジカルAI専用の「脳」


物理的な制御を伴うAIモデルです。コップの中身をこぼさずに持ち上げる。障害物を避けながら移動する。こうした繊細な動作を可能にする頭脳を、NVIDIAは開発しました。

 

2つ目は、トレーニング環境

仮想世界のシミュレーターで、AIに何千回、何万回と練習させることができます。もともとゲームで培ったリアリティのある3D技術を、産業向けに転用したものです。
 

3つ目は、それを動かすための専用チップ

他社なら絶対に作らないような、巨大で高性能なLSIを設計しています。フィジカルAIで構成された複雑なロボットを制御するには、それほどの「脳みそ」が必要なのです。
 

この3つがワンセットになっているため、フィジカルAIを本格的に作ろうとすると、NVIDIAの仕組みを通さざるを得ない。
 

データセンター向けの半導体で覇権を握ったのと同じ構図が、ここでも生まれつつあります。
 

ボストン・ダイナミクスの事例

具体的な動きも出ています。

 

ロボット開発で有名なボストン・ダイナミクスは、ヒューマノイドロボット「Atlas」が現代自動車の工場で作業を始めたと発表しました。

 

このAtlasの「目」にあたる部分──カメラやセンサーで状況を認識する機能には、Google系のDeepMindが開発したGeminiが使われています。

 

しかし、認識した情報を処理して、実際に体を動かす部分。

 

人間でいえば「脳が腕に指令を出す」にあたる制御の中核は、NVIDIAの技術が担っています。

 

目で見て、脳で考えて、体を動かす。

 

この一連の流れのうち、最も難しい「考えて動かす」部分をNVIDIAが押さえている。

 

これが、彼らの強さの本質です。

 

中小企業はフィジカルAIとどう向き合うべきか


「うちには関係ない話では」と思うかもしれません。

しかし、思い出してください。

 

IoTという言葉が出てきた時も、同じことを言っていた企業は多かったはずです。今では、あらゆるものがインターネットに繋がるのは当たり前になりました。

 

フィジカルAIも同じ道をたどります。


電気が通っているものすべてにAIが入る時代が、すぐそこまで来ているのです。

 

日本企業の強みが生きる領域


フィジカルAIの世界では、日本企業にもチャンスがあります。

 

ファナックや安川電機のような産業機械メーカーは、高精度なメカニカル技術で世界をリードしてきました。

 

これまでは「決まりきった動作の繰り返し」でしたが、そこにAIによる自律性が加わったとき、その精密な技術基盤は大きな武器になります。

 

NVIDIAが整えているのは、あくまでフィジカルAIのプラットフォームです。

 

そのプラットフォームの上で「何を作るのか」は、それぞれの企業が考え、実行していく領域です。

 

ということで、
今年はフィジカルAI元年。

 

種が蒔かれたばかりの今だからこそ、早く動いた企業が、次の10年の競争力を手にします。

 

ぜひ一緒にAIと上手に付き合っていきましょう。

 

ここまでご覧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)
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はじめに

「結局、AIツールって何を使えばいいんですか?」

この質問、セミナーや勉強会で毎回いただきます。

 

ChatGPT、Gemini、Copilot──選択肢が増えすぎて、逆に迷ってしまう。


そんな方が本当に多い。

私の暫定解は、はっきりしています。

 

Anthropic社のCowork(コワーク) です。

 

正直に言ってしまうと、私は今、業務の8割をCoworkに任せています。

 

ChatGPTは基本的に使っていなくて、Gemimiはたまに使う程度になりました。圧倒的に仕事が変わってきています。

 

では、なぜCoworkがそこまで強いのか。

 

この記事では、初めてCoworkに触れる方でも理解できるように、基本概念から具体的な活用法、そして導入ステップまでを一気にお伝えします。


なぜ今、Coworkなのか


まず、Coworkを出しているAnthropic(アンソロピック)という会社について。

 

元OpenAIの幹部であるダリオ・アモデイ氏が設立した、AI業界で最も注目されている企業の1つです。

 

わずか1年で年間サブスク収益が9倍。
売上は2兆円規模に迫り、企業価値はトヨタに匹敵するとも言われています。

 

まだ、設立して5年しか経っていないので、どれだけ凄まじい勢いなのかがお分かりかと思います。

 

ここで注目すべきは、売上の約8割がBtoB(企業向け) だということ。


要は、エンタープライズ向けサービスに振り切っているということです。

 

OpenAIが個人ユーザー中心なのに対し、Anthropicは企業が本格的に業務に使っている。

 

画像生成や動画生成には手を出さず、テキストとコードの性能に全振りしている。

 

その結果、最新モデルのOpus 4.6は開発能力も読み込み量もトップクラス。100万トークン(本750冊分)を一度に処理できます。

 

そして、このAnthropicが出しているデスクトップアプリがCoworkです。

 

最近ではWindowsにも対応し、もはやMacユーザーだけの特権ではなくなりました。


Web版のClaudeとCoworkは何が違うのか


「Web版のClaudeで十分じゃないの?」

そう思う方もいるでしょう。
私もかつてはそうでした。

 

しかし、使い比べると差は歴然です。

 

Web版は、チャットの途中で「応答できませんでした」とすぐ諦めることがある。

 

Coworkは違います。

 

議事録を作ってと言えば、Wordファイルまで一生懸命作り上げてくれる。途中で止まらないんですね。

 

さらに、Coworkはローカルのフォルダを指定して作業できるのが最大の強みです。

 

Web版がクラウド上で動くのに対し、Coworkはあなたのパソコンの中にあるファイルを直接扱えてしまいます。

 

目の前にあるファイルを、すぐに開いて、すぐに編集して、すぐに完成させてくれる。

 

この「近さ」が生産性を劇的に変えます。

 

Coworkを理解するための4つの基本概念


Coworkの難易度は、ChatGPTを1とすると5くらい。

少し専門的な概念を理解する必要があります。

 

ただし、覚えるべきはたった4つです。


スキル


「ChatGPTのGPTs」を想像してください。


プロンプトとファイルがセットになった、持ち運び可能なパッケージです。

 

例えば、「弊社のスライドデザインに沿ったプレゼン資料を作る」というスキルを1つ作っておく。

 

カラーコード、ロゴ、プロンプトが全部入っている。

 

すると、AIが文脈を読んで「今このスキルが必要だな」と自動的に呼び出してくれる。

 

さらにスキルは、CursorやGitHubなど他のサービスでも使えます。

 

GPTsと違い、プラットフォームを超えて持ち運べるのが革命的です。


コマンド

スラッシュ(/)で始まる、スキルやプラグインを呼び出すためのショートカットです。

 

スキルはAIが自動で呼び出してくれますが、たまに発動しないこともある。

 

そんなときはコマンドを使えば確実に起動できます。

 

プラグイン

スキル、エージェント、MCPが全部セットになった、いわば大きな箱です。

 

私は固定の業務タスクにはプラグインを使っています。例えば、「議事録プラグイン」を1つ作れば、文字起こしの読み込みからWord作成、ガントチャート生成まで、一連の流れを丸ごと任せられる。

 

しかもZIPファイルにして、社内の他のメンバーにそのまま配布できます。

 

MCP(Model Context Protocol)

MCPとは、外部サービスとの連携機能です。

 

Gmail、Googleカレンダー、Slack、Figma、freeeなど、さまざまなツールをCoworkに接続できます。

 

設定はほぼワンクリック。


Gmailなら「連携させる」を押してログインするだけで完了です。

 

メールの中身を読み込んだり、カレンダーの予定を取得したり。


これまでバラバラだったツールが、Coworkを中心に1つにつながります。


Coworkの具体的な活用法
 

では、私が実際に使っている事例を紹介します。
 

①議事録の自動作成とWord出力


会議の文字起こしをCoworkに渡して「議事録を作って」と伝えるだけ。

 

決定事項、未解決事項、Todoが整理されたWordファイルが自動で完成します。

 

さらにガントチャートまでExcelで一気に作ってくれるので、会議後のアクションプラン共有がその場で終わります。


②プレゼン資料の作成


「社内向けのコンパクトなプレゼン資料を作って」と雑に指示を出すと、

 

AIが「プレゼンですか?」「社内向けですか?」と確認してくれて、スキルを呼び出しながらPowerPointを生成してくれます。


③YouTube台本と投稿資料の作成


私は毎週YouTubeを更新していますが、台本もCoworkに任せています。
 

テーマを話して、検索させて、構成を作らせて、スライドの番号付き構成まで出力する。

 

それをそのままCanvaやManus AIに流せば、動画素材が一気に揃います。

 

④ブラウザ操作とSNS投稿


Coworkは、リンクを渡せばWebサイトを実際に見に行ってくれます。

 

X(旧Twitter)にログインして投稿したり、Instagramに投稿したりすることも可能です。

 

⑤請求書の自動発行

 

freeeのMCPを接続すれば、「この内容で請求書を作って」と伝えるだけで、freee上に請求書が自動生成されます。ツール間を行ったり来たりしなくていいのは本当に助かる。

 

個人事業主の方には特におすすめです。

 

まとめ:今日やるべきこと3つ
 

この数ヶ月で「SaaS is Dead(SaaSの死)」という言葉が話題になるほど、AIツールの進化は従来のソフトウェアの常識を書き換えつつあります。
 

Coworkは、その最前線にあるツールです。

まずは以下の3つから始めてみてください。

 

  1. Coworkの公式サイトにアクセスして、デスクトップアプリをインストールする
    10分あれば完了します。まずは触ってみること。
     

  2. Gmail・Googleカレンダーなど、公式MCPを1つ接続してみる
    ワンクリックで連携できます。普段使っているツールがAIとつながる感覚を体験してください。
     

  3. 1つだけ業務を任せて、うまくいったらプラグイン化する
    議事録、メール下書き、資料作成──何でも構いません。
    小さな成功体験を、再現可能な仕組みに変えていく。
     

小さく始めて、仕組みにする。
これこそがAI時代に大切な姿勢です。
 

ダメだったら違う方法を試せばいい。このくらいの思い切りがある方が適しているように思いますね。

 

ぜひCowork気になる方は触ってみてください^^

 

それでは、本日はここまで。
最後まで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

 

弊社HP:https://www.leanstack-buzz.com/

 

YouTubeチャンネル:DXできるくん
https://youtube.com/channel/UC-f1ZI9MiME-GC0l1gwNf4w?si=WeyqGjBSvVXwSaDB

 

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はじめに


突然ですが、
「AIって結局、チャットで質問するだけでしょ?」

 

そう思っている方、多いのではないでしょうか。

 

実は今、AIの世界で大きな転換が起きています。

 

チャットで会話するだけのAIから、パソコンを丸ごと操作してくれるAIへ。

 

その最前線にいるのが、
Open Clawというツールです。

 

これは、まるで──新しく入った優秀な部下が、あなたのパソコンの前に座って、指示通りに作業をこなしてくれるようなもの。

 

しかも、スマートフォンから指示を出すだけで動いてくれます。

 

微かにもAGIがイメージできるようなそんなインパクトがあるようなツール性能になっています。

 

私自身、専用のMac miniを購入してOpen Clawを導入し、いくつかの業務を任せてみました。

 

正直に言います。
想像以上でした。

 

この記事では、Open Clawとは何か、具体的にどんな業務を任せられるのか、そして導入時に絶対に押さえておくべきセキュリティ対策まで、実体験をもとにお伝えします。

 

では、本日もやっていきましょう!

 

なぜOpen Clawが注目されているのか


従来のAIツールは、あくまで「質問に答える」存在でした。

 

ChatGPTに聞く。
Geminiに聞く。
回答をコピーして、自分で貼り付ける。

 

便利ではあるけれど、最後の実行は、すべて人間がやる必要がある

 

これがスタンダードだったわけです。

では、Open Clawは何が違うのか。

 

このツールは、パソコン上にインストールして使います。

 

DiscordやLINE、Telegramなどのメッセージアプリから指示を送ると、パソコン内でAIが実際に操作をしてくれる。

 

ブラウザを開き、ログインし、ボタンをクリックし、ファイルをダウンロードし、結果を報告してくれます。

 

しかも、Open Clawの最大の特徴は遠隔操作ができること。

 

これが怖いところでもあり、やや革命かもしれません。

 

専用のパソコンに導入しておけば、外出先からスマートフォンで指示を出すだけ。

 

あなたがカフェにいても、移動中でも、AIが黙々と作業を進めてくれます。

 

そして、もう1つの特徴は、権限設定の柔軟さです。

 

パソコン上でできることは、基本的にすべてOpen Clawにも任せられる。

 

フォルダの操作
ブラウザの操作
アプリケーションの起動

 

これら全部任せることができます。

 

これは大きな可能性であると同時に、セキュリティ上のリスクでもあります。ここが一番怖い。

 

なので、この点については後ほど詳しくお伝えします。

 

Open Clawの具体的な活用法


では、実際にどんな業務を任せられるのか。私が試した事例を中心に紹介します。

 

請求書の自動作成と送付


マネーフォワードクラウド請求書を使って、請求書を新規作成させました。

 

Discordで「株式会社〇〇、AI研修20万円、交通費2万円、3月末支払い期限の請求書を作成して、PDFを送って」と送るだけ。

 

Open Clawがマネーフォワードを開き、必要事項を入力し、PDFをダウンロードして、Discordに送り返してくれます。

 

所要時間は数分。

 

人間が手作業でやるのと同じクオリティの請求書が、メッセージ1つで完成しました。

 

セミナー動画のアーカイブ整理


Notta(AI文字起こしツール)に保存されたセミナー動画から、共有リンクの作成、パスワード設定、マークダウン形式の目次ファイル作成、動画のダウンロードまでを一括で依頼しました。

 

これまで20分ほどかけていた作業が、メッセージ1つで完了します。

 

しかも遠隔でね。

 

SNS記事の投稿作業


Xにログインさせ、記事を投稿する作業も可能です。

 

noteで書いた記事をXに転載する際、画像のダウンロードから本文の整形、投稿までを一連の流れで任せることもできます。

 

YouTube動画からのコンテンツ作成


YouTube動画の文字起こしを取得し、スクリーンショットと合わせて記事を作成する。

 

こうした複合的なタスクも、Open Clawなら対応できる可能性があります。

 

スキルの蓄積と成長


Open Clawの面白い点は、一度教えた作業を「スキル」として記憶できることです。

 

最初はグダグダでも構いません。
新入社員と同じです。

 

請求書の作成手順を一度教えて「この流れをスキルに保存しておいて」と伝えれば、次回からは同じ手順で、より正確に作業してくれるようになります。

 

失敗しないための注意点


Open Clawは強力ですが、使い方を誤ると大きな事故につながります。

 

以下の3点は必ず守ってください。

 

普段使いのパソコンには絶対に入れない

 

Open Clawはパソコン上で開けるものはすべて開けます。

 

メールの送信、ファイルの削除、ECサイトでの決済──すべてが可能です。

 

実際に、Amazonで勝手に決済された事例や、意図しない相手にメールを送ってしまった事例も報告されています。

 

専用の隔離環境でのみ使用する。
これはマスト条件です。

 

アカウントを完全に分離する


専用パソコンには、専用のアカウントだけを使います。

 

Googleアカウント、Appleアカウント、その他すべて新規で作成。

 

普段使っているアカウントには一切ログインさせない。

 

マネーフォワードなど業務ツールを使わせる場合は、本アカウントから招待して最低限の権限だけを付与する。

 

新入社員に渡す権限と同じ考え方です。

 

メッセージアプリの権限を制限する


Discordを使う場合、Open ClawのボットがDMできる相手を自分だけに限定してください。

 

チーム共有のチャットルームには一切参加させない。


これで、万が一の誤送信リスクを最小限に抑えられます。

 

まとめ


Open Clawは、正直に言えばまだ万人向けのツールではありません。

 

導入難易度は高く、セキュリティへの配慮も必要です。

 

しかし、このツールが見せてくれた未来は本物です。

 

スマートフォンからメッセージを送るだけで、AIがパソコンを操作し、請求書を作り、動画を整理し、結果を報告してくれる。

 

これは間違いなく、今後のAIアプリケーションの方向性です。

AGIもそう遠くない未来かもしれません。


そう感じさせてくれるツールと言いきれます。

 

今すぐ導入しなくても、この流れを知っておくことには大きな意味があります。

 

  1. Open Clawの公式サイトにアクセスして、概要を把握する
    「AIがパソコンを操作する」という概念を、まず頭に入れておく。
     

  2. 自社の業務で「誰かに任せたいけど任せられない作業」をリストアップする
    請求書作成、データ整理、SNS投稿──小さなタスクから候補を洗い出す。
     

  3. 隔離環境の準備だけでも始める
    古いパソコンの初期化、新しいGoogleアカウントの作成。ここまでなら、今日中にできる。


小さく始めて、安全に育てる。

 

Open Clawは、あなたの業務を支える「もう1人のチームメンバー」になり得る存在です。

 

ぜひ気になった方は触ってみるところから始めていただければと思います。

 

それでは、本日はここまでです。


最後までお読みいただきありがとうございました!

 


 

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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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はじめに

あなたの会社で、送り状が1枚も出せなくなったらどうしますか?

 

請求書が作れない。
在庫の場所が分からない。
取引先の連絡先すら見えない。

 

映画みたいに「ハッカー vs ハッカー」がキーボードを叩く世界ではありません。

現場が戦場になります。

ランサムウェア攻撃を受けた後、「ハッカーとの戦い」ではなく「業務を回す戦い」が始まるからです。

 

これは、まるで──火事が起きた後の消火活動。


まさに敗戦処理です。

 

1. なぜ「デジタルBCP」が必要なのか


DXが進むほど便利になる一方で、止まった時のダメージは大きくなります。

 

多くの会社は、地震や台風に備えたBCP(事業継続計画)は検討しています。

でも実は、デジタルへのBCPも同じくらい重要です。

 

なぜなら、今は「紙が燃える」より先に「データが使えない」が起きるからです。

 

ぶっちゃけ紙でデータを保管しておくメリットもあるといえば大いにあります。

 

まあ、話題のSDGsとかエコシステムとは程遠い形になりますが。

さらにさらに、復旧している間も、取引先は待ってくれません。

 

そして、もう1つ。


DXは、便利なものほど“集約”が進みます。

 

受注はこのシステム。
在庫はこの画面。
請求はこのソフト。

 

これが揃うと、現場は速くなります。


ただし裏返すと、1箇所やられるだけで、会社全体が傾く

 

集約している場所が落ちるだけで、全部が暗くなります。

 

そして厄介なのが、サイバー攻撃は「気をつければ防げる事故」ではないことです。

攻撃側が圧倒的に有利で、防御側は“全部”を守り切らないといけない。

 

テストで言えば、毎回100点が必須。
99点を1回でも取ったら、そこが穴になります。

 

だから結論としては、侵入されない前提で組むのではなく、侵入される前提で備える

この発想が、デジタルBCPの出発点です。

 

なんか悲しいですね、でもこれが現実。
受け入れるしかないんです。

 

もはや国がどうにか動かない事案だと思っています。

 

本当に世知辛いです。

想像してみてください。


取引先が数十社でも、現場は「最悪の文化祭」になります。

 

しかも最近は、AIの影響でフィッシングメールが自然になり、見分けづらくなっています。


たった1通のメールが、会社を狂わせてしまうわけです。

 

では、どうすればいいのか。

ポイントは「完璧に防ぐ」ではなく、止血して、復旧して、信頼を守ることです。

 

2. サイバー攻撃に備える具体的な活用法


ここでは、IT部門がなくても進めやすい“守りのDX”を6つ紹介します。

 

1. 「止まると死ぬ業務」を3つだけ決める

 

最初にやるのは、ツール選定ではありません。


業務の優先順位付けです。

所要時間は30分。


「止まると売上が止まる業務」を3つだけ、紙に書き出します。

 

例:受注、出荷(送り状)、請求。
この3つは、まるで──会社の血管です。

 

KPIは、3業務それぞれの代替手段(紙・Excel・外部サービス)を用意できたか

 

2. 連絡と情報共有を「別回線」に分離する

 

攻撃直後は、社内の連絡が途切れます。

所要時間は60分。


「緊急連絡用のチャット」「役員・主要メンバーの電話リスト」「取引先への定型文」を、社内ネットワークと別に持ちます。

 

これは、まるで──避難場所の地図。

 

KPIは、1時間以内に全員へ連絡できる状態かです。

 

3. バックアップは「復元テスト」までがセット

 

バックアップは、取った瞬間に安心してはいけません。


戻せて初めて意味があります。

所要時間は初回90分。


「どこから」「どこまで」「何分で」戻すかを決めます。

 

RTO(復旧までの目標時間)とRPO(失ってよいデータの範囲)を、1行で書くだけでも十分です。

 

KPIは、月1回の復元テストを実施すること
まずは小さなデータからでOKです。

 

4. 「例外」を放置しない

 

セキュリティは、穴が1つあれば崩れます。

所要時間は2時間。


古いPC、古いOS、古い共有フォルダ、例外運用を一覧にします。

 

「この取引先だけ古い仕組み」。


この例外が、まるで──鍵のかかっていない裏口になります。

 

KPIは、例外の数を毎月減らすこと。


ゼロに近づけるほど、守りは強くなります。

 

5. パスワードから「本人確認」へ

 

メールが乗っ取られると、被害が広がります。
だから最優先は、メールと管理者アカウントです。

 

所要時間は30〜60分。


MFA(多要素認証)を必須にして、共有IDをやめます。

 

これは、まるで──鍵を2本にすること。


1本盗まれても、扉は開きません。

 

KPIは、MFA適用率100%(まずはメールと経営層)です。

 

6. お金と契約の「非常口」を作る

 

緊急時に重要なのは、コスト削減ではなくスピードです。
復旧には、想像以上にお金が出ていきます。

「サイバー保険」「復旧支援会社の連絡先」「金融機関との与信枠」を、平時に整えます。

 

保険は大事です。
ただし、保険は「最後の砦」。

 

KPIは、“いざ”の時に24時間以内に支援へ着手できる状態かです。

 


 

ここまで本当に悲しい事実をつらつらと書いてきましたが、セキュリティをどれだけガチガチに固めてもすり抜けられる可能性は十分にあります。

 

たとえば、自社は問題なかったけど、委託先が感染して自社もウイルス感染してしまった…とかね。

 

そういう可能性も大いにあるし、実際に事例でも存在する話なので、会社単位の問題というよりは、もっと大掛かりな社会問題ではないかと個人的には警鐘を鳴らしたいですね。

 

AI導入/DX推進が必要な今の時代だからこそ、このセキュリティへの知見はぜひ身につけて行ってもらえたらと思います。

 

私も引き続き研鑽します。

それではまた次の記事で!

 


 

【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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