「聞くAI」から「働くAI」へ ─ AIに仕事を任せるための最初のステップ
今すぐ触っておくべきツール、そしてそれを支える「スキル」という考え方
KEITOのメルマガは皆さまの支援によって成り立っています。今後の配信も見逃さないために無料購読をお願いいたします。また有料購読でのご支援もご検討ください。
ここ数ヶ月、AIの使い方が決定的に変わりました。
これまでのAIは、こちらが質問して、答えが返ってくる「壁打ち相手」でした。これからのAIは、仕事をお願いすると、その作業そのものを最後まで進めてくれる「作業者」になります。検索エンジンの隣にいた相棒が、いつのまにか席を立って手を動かし始めた、というイメージです。
今日は、この変化の正体と、今すぐ触っておくべきツール、そしてそれを支える「スキル」という考え方をまとめておきます。
AIに仕事を任せるための最初のステップを理解しましょう。
AIは「次の一語を予測している」だけ
まずはおさらい。
ChatGPTやClaudeが何をしているか、改めてシンプルに言うとこうです。
> AIは「次に来そうな言葉」を予測しているだけ。
例えば「今日の天気は」と入力すると、AIは「晴れ」「雨」「曇り」など、確率の高い言葉を選んで繋げていきます。本質的にやっていることは、ものすごく賢い文字のしりとりです。
考えているように見えても、実態は確率の積み重ね。ここは何度言われても忘れがちなので、最初に置いておきます。
ただし、しりとりの精度がここ1〜2年で人間レベルに迫ってきました。スケールと学習量が桁違いに大きくなったことで、単なる予測機が、文章を書き、コードを書き、資料を組み、操作の段取りまで考えられるようになっています。
「聞く」から「任せる」へ ─ AIとの付き合い方が変わる
これまでのAI
質問する → 答えが返ってくる
検索エンジンの上位互換、調べ物の道具
これからのAI
仕事をお願いする → 作業そのものをやってくれる
隣で一緒に動くパートナー
道具から相棒へ。立ち位置がここまで変わると、付き合い方の前提も変えないと噛み合いません。「いい質問の仕方」を磨く時代から、「いい仕事の任せ方」を磨く時代に入った、と言ってもいいでしょう。
AIが実際にパソコンを操作する時代
この変化を体現しているのが、ここ最近一気に注目されている3つのツールです。
Claude Code
Anthropicが出しているプログラマー向けの作業支援ツール。ターミナル上でコードを書き、ファイル操作や自動化までこなします。
Cowork
Claudeまわりで登場した、誰でも使える作業代行AI。デスクトップ画面上のマウスを実際に動かし、ブラウザを開き、アプリを操作します。プログラミングを書けない人でも触れる入口として注目されています。
Codex
OpenAIの作業代行AI。先日アップデートでブラウザ操作機能が追加され、Computer Use（パソコンそのものを操作する機能）も搭載されました。
ClaudeもOpenAIのCodexも、AIが画面を見てクリックや入力を行う「コンピュータユース」機能を備えるようになりました。GoogleのGeminiも追随するとみられ、主要各社は「作業代行AI」で競い合う段階に入っています。昨日できなかったことが明日できる、触らなければ置いていかれるというのは、もはや煽りではなく現実に近い話です。
だからこそ、生成AIの発信者で信頼できる人、信頼できる場所で情報をとってください。
自分で言うのは、やや烏滸がましいですが、KEITOのメルマガでは、実際に仕事で経験した話し、AI活用の実検証結果、最新のAI・SNS・Web関連の話や本質的な考え方をお届けしています。登録して一緒に勉強していきましょう。
実際にどんなことができるのか
少し話がそれましたが、次に僕が実際にAIに任せている”作業”を動画付きでいくつか紹介しましょう。
デスクトップのフォルダ整理
「このフォルダ整理して」とお願いするだけで、ぐちゃぐちゃのフォルダの中身がカテゴリごとに分類されます。
以下の例では、もともとフォルダごとにサムネイルデータと素材データをまとめて格納していた大量のサムネイル画像について、納品用に完成データだけを残し、さらにフォルダ名を日本語に変更する、という一連の作業をAIに任せています。
スライド資料の自動作成
「○○の資料を作って」と内容を伝えるだけで、デザインの再現性を保ったままPPTXファイルが完成します。
以下の例では、私のYouTubeチャンネル上に公開されているSubstack完全解説動画のリンクを渡して、後に説明するスキルを使って、5枚のスライド資料にするように、指示したものです。毎回同じデザイン、クオリティで生成することが可能。
記事用サムネイルの作成
記事のタイトルを渡すだけで、オリジナルのサムネイルが完成します。
以下の例では、この記事のタイトル「「聞くAI」から「働くAI」へ ─ AIに仕事を任せるための最初のステップ」を渡して、後に説明するスキルを使い画像を生成させた結果です。毎回同じパターンで統一されるので運用上非常に楽になります。
仕組み → プロンプトから「スキル」へ
ここからが今日いちばん伝えたい話です。そしてAIに仕事を任せるための最初のステップになります。
なぜ、上記の例で見せたようなことが、できるのか？
それは、Claude CodeやCodexの中に、「スキル」という新しい概念が組み込まれているからです。
これまでのAI活用で大事だったのは「プロンプト（指示文）」でした。これからは、スキル（手順書）が主役になります。
スキルの3要素
スキルは、以下の3つで構成されています。
作業手順書「こうやって作業してね」という具体的な指示
使うアプリの指定「このアプリやサービスを使ってね」という接続設定
完成形のイメージ「こんな形に仕上げてね」というゴールのリファレンス
要するに、新人に業務マニュアルを渡すのと同じ発想です。一度ちゃんとマニュアルを作っておけば、毎回口頭で説明する必要はなくなる。
一度作れば、毎回同じ品質で動く
スキル化のいちばんの旨味はここです。
プロンプトは、その場限りの指示。スキルは、再利用可能な業務プロセス。
スライド資料、サムネイル画像、マニュアル作成、メール返信、議事録要約。
こうした作業を一度スキルに落とし込んでしまえば、次からはトリガー（スラッシュコマンド）を引くだけで、同じ品質のアウトプットが毎回出てきます。
属人化していた作業が、ボタン一発の仕組みに変わる、という言い方が一番近い。
要するに、この「スキル」をしっかりと勉強することで業務でのAI活用レベルが格段に上がります。
他にもこんなスキルが作れます
参考までに、僕の手元で日常的に走らせているスキルをいくつか。
動画を元に操作手順書を作成 ── ブログ記事の投稿マニュアルを作成し共有
議事録を要約してNotionへ投稿 ── 会議録音を自動で要点化してチームに共有
SNS投稿の自動作成 ── ネタを投げるだけで投稿文が仕上がる
メール返信ドラフト生成 ── 用件を伝えれば返信案が即出てくる
毎朝のAIニュース配信 ── 最新情報を5件要約してDiscordに投下
動画のカットとテロップ入れ ── 素材を丸投げするだけで動画が完成
どれもスキルを一度組んでおけば、勝手に作業してくれます。
Substackでスキルを発信していきます
スキルの重要性は何となく理解できましたか？
Substackで配信しているKEITOのメルマガでは、日常、SNS、Web周りの役立つ情報に加えて、AI活用に関する話題も随時お届けしていきます。その中で、今回ご紹介したスキルを実際の業務フローにどう落とし込んでいるのか、どうやって作成するのか、また実際に作ってみて感じたことなども、これからどんどん発信していく予定です。
実際に動かしているスキルの作り方と中身の解説
AI業界の最新情報を、現場の感覚込みで翻訳
SNSやWeb周りのお役立ちネタ
日常の小ネタや裏側
とくにスキル系は、コピペで使えるレベルの粒度でひとつずつ解説していく予定です。
AIを「聞く」段階から「任せる」段階に持っていきたい人は、必ずKEITOのメルマガを購読しといてください。
それでは、また次の記事で。
最後まで読んで頂きありがとうございます。KEITOのメルマガは皆さまの支援によって成り立っています。今後の配信も見逃さないために無料購読をお願いいたします。また有料購読でのご支援もご検討ください。