こんな課題はありませんか？
人を増やせない。でも、仕事は増えていく。
- 求人を出しても応募が来ない。採用できても定着しない
- ChatGPTを契約したが、検索の代わりにしか使えていない
- プロンプト集を試しても、細かな誤りで結局やり直している
- ハルシネーション、セキュリティ、法的リスクが不安
- 自社の知見や判断基準が、一部の人の頭の中に眠っている
社員3人＋AIエージェントで10人分の仕事を回す。
この本が伝えること
AI導入の次の一手は、
AIを「社員」として設計すること。
AIに仕事を丸投げするのではなく、役割を決め、配属し、仕事を渡し、成果を評価する。小さな会社だからこそ実行できる、AIエージェントとの新しい働き方を紹介します。
TANRENの実運用
人間3人＋AI社員4体。
小さな会社の全布陣。
AI秘書
全社業務の中核
Mac miniに常駐し、依頼の受付、業務実行、経営判断キューの整理を担います。
AI統括
情報とAIをつなぐ
全社データを参照しながら、複数の専門AIを裏側で統括します。
AI調査
毎朝5時に起動
海外AIトレンドや口コミを収集し、重要情報を選別して届けます。
AI補佐
30以上の商談を巡回
顧客チャットの変化を拾い、対応すべき案件の優先順位を整理します。
AI秘書の24時間
人間が眠っている間にも、次の判断材料が整っていく。
- 自動起動
海外のAIトレンド収集を開始 - 選別・要約
重要ニュースを5本に整理 - 朝の判断
社長はスマホから承認・却下 - 差分同期
商談の温度変化と優先度を検知 - 翌日の仕込み
判断ログを次の仕事へ引き継ぐ
読んでわかること
机上論ではない、現場実装のリアル
意思決定の打席数を増やす
AIが判断材料を先回りして準備。即断即決を、より速く何度も回す。
月額約14万円で運用する
複数のクラウドAIと周辺ツールを組み合わせ、デジタル労働力を持つ。
人間は「濃い仕事」に集中する
準備の8割をAIへ。対話・最終判断・責任は人間に残す。
導入より、定着
AI社員が組織に残る会社の
7つの条件。
AIサービスを契約するだけなら一日でできます。本当に必要なのは、AIが継続して働ける組織の下地です。
- データ
AIが参照できる形で、会社の知識を残せているか - 意思決定
AIが準備した材料を、人間がすぐ判断できるか - 人間の役割
人にしか任せない領域を、明確に線引きできているか - 本書で解説
- 本書で解説
- 本書で解説
- 本書で解説
成功談だけではありません
AIを12体に増やして、
運用に失敗しました。
数を増やせば成果も増えると考えた結果、AI同士の通知と重複が増え、人間の確認負荷が爆発。文脈が少しずつずれる「コンテキストドリフト」も起きました。
たどり着いた答えは、表の窓口をAI秘書1体へ集約し、専門AIは裏側で連携させること。本書では、成功だけでなく運用上の失敗と修正過程まで公開します。
段取りの3原則
観察いま何をしているか把握する
記録判断と作業をファイルに残す
引継次のセッションへ文脈を渡す
本書の構成
導入から定着まで、10章でたどる
- AIエージェントに10人分の仕事をさせる現場のリアル
- 「1人ユニコーン」が可能になる
- 25年の素養にAIが乗る
- 社員3人＋AIエージェント
- AI秘書の1日
- AI社員の「自宅」と「職場」
- AIに仕事を渡す「段取り」
- AI導入・定着に必要な条件
- AI社員のコスト
- 経験と専門性をAIに引き出す
ツールの解説だけで終わらない
環境やモデルが変わっても使えるように、どこに人とAIの境界線を引き、どう仕事を渡すかという「現場の温度」を中心に扱います。
著者紹介
佐藤 勝彦
TANREN株式会社 代表取締役CEO／iU 情報経営イノベーション専門職大学客員教授／生成AIエバンジェリスト／一般社団法人プレゼンテーション協会理事。
調理師から転身し、AI×教育で革新を起こす経営者。2014年にTANREN株式会社を創業し、AIを活用したパフォーマンス評価アプリ「TANREN」を開発。GPT-4登場以降は生成AIエバンジェリストとして活動の幅を広げる。著書に『AI独学超大全』『AIアウトプット超大全』（いずれもSBクリエイティブ）。
読者へのメッセージ
AI導入の次の一手を、
この一冊から。
AIは、会社や人が長年磨いてきた個性と技術を何倍にも広げる増幅装置です。独自のこだわりを持つ小さな会社にこそ、大逆転のチャンスがあります。
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