アシストAIテラスで私がやっていること
私は、AIを導入すること自体にはあまり興味がありません。
実現したいことは、AIが人の代わりに一部の作業をすることではなく、人とAIが同じ文脈を読み、同じ目的に向かい、成果を継続的に改善できる経営と業務の土台をつくること。
アシストAIテラス（AIT）もまた、AIを“導入”する会社ではなく、成果に責任を持つAI活用の伴走者、すなわち Outcome Integrator として自らを定義しています。
私は比較的多くのアウトプットを残してきました。
経験を言語化し、次の実装や意思決定に使える状態まで持っていくことを重視し 、会議ログ、仕様、判断経緯、改善履歴を次の実装や意思決定に戻せる資産へ変える、という運用を意識的に続けてきたからです。
AITでは、「どうやって作ったかを共有する」「経験を言語化し、残すことを成果とする」「判断経緯はAIに残させる」「根拠リンクを伴わない判断はしない」といった実践を明示しています。
AI-Readableとは何か
私にとってAI-Readableとは何か。
最初からAIが読みやすい事実のストーリーとして、出来事、判断、制約、目的、評価基準を設計しておくことです。そこでは、何のための業務なのか、なぜその判断をしたのか、どこまでAIに任せてよいのか、結果を何で評価するのか。そこまで残って初めてAIは仕事の文脈を読めます。
この考え方は、単なるデータ整備論ではなく、AITでは顧客企業の業務、ドキュメント、意思決定、運用、評価指標をAIが読める形に整え、継続的にアウトカムへ接続する事業を構想しています。つまり、AI-Readableとは情報整備の話ではなく、成果が出続ける運用体系をどう設計するかという経営の話です。
物事の判断理由が残れば、任せられる範囲が広がりますし、業務のどこで止まっているかが見えれば、投資判断が変わる。
ある組織の学びを別組織に再利用できれば、組織全体の改善速度が変わる。
だから、これは文書管理ではなく、経営資源の扱い方の話になるのです。
まず自分たちで試す。そこから顧客価値に変える
AITの価値原則は明快です。
Outcome First、Day0 to Value、Co-Create with AI、Built-in Governance を中核に据え、顧客のアウトカムに直結しない活動はやらない、まず動く価値を早く出し、人とAIの共創を前提にし、安全性と監査性を後付けにしない。
さらに、測定と改善、能力移転、再利用可能な型の構築までを価値の定義に含めています。
こうした価値原則は、私たち自身の働き方にもそのまま反映しています。
会社紹介では、まず自社グループ内で実践し、その知見を他部門や他社でも応用できる型へ昇華させる方針を明確にしています。
さて、17名規模の組織で、4か月のあいだに100以上のアプリケーションを構築し、その大半はもともと開発者ではないメンバーが遂行しました。
ここで起きた本質は、単に開発速度が上がったことではなく、プロトタイプを早く見せることで顧客の本音が引き出され、学びが次の要件に戻る開発に変わったこと。私たちが重要視しているのは、数ではなくこの部分で、ここに私が顧客に提供できる価値の源泉があります。
AIを使って速くアプリを作れること自体は、いずれ珍しくなくなります。
しかし、曖昧な相談を短時間で業務、課題、KPI、段階的な計画へ整理し、さらに合意、判断経緯、運用ログを残しながら改善を回すところまで一体で設計できる組織は、まだ多くありません。
実際にAITでは、「困ってはる部署があるんですが」という未整理の相談から、AIを使って対象業務、課題、KPI候補、段階的な開発計画を導き、次の議論の土台をつくっています。
私が伝えたいこと
私は、AI時代の競争優位は「いいモデルを使っているか」だけでは決まらないと考えています。
どれだけ高性能なAIでも、会社の中に判断理由が残っていない、会議の合意が曖昧、仕様の背景が見えない、改善履歴が資産化されない状態では、結局は人の記憶に依存するしかありません。
AITでも、口頭合意が記録されずに「同意した覚えがない」と言われた経験から、要件だけを残すのではなく、そこに至った議論の経緯や背景も残す運用に変えています。
だから私は、AIを業務に組み込むならば、その業務を同時にAI-Readableへ変えていくべきだと考えています。
相談、会議、仕様、プロトタイプ、判断、評価、改善を、AIが参照できる文脈付きの資産として残す。さらに、それを一回限りの成果物ではなく、再利用可能な型として育てる。
この設計ができて初めて、AIは単なる便利ツールではなく、組織の記憶を引き継ぎ、判断を支え、実装を加速し、改善を回すチームメイトになります。
提言
私の提言は、シンプルです。
- AI活用を始めるなら、まず「何を入れるか」ではなく、「誰の、どの業務を、どう変えたいか」を決め、その変化を何で観測するかまで決める。
- PoCを始める前に、Day0で動く価値を見せ、現場の反応を次の要件に戻す。
- 会議録を残すだけで満足せず、判断理由と根拠リンクまで残す。
- 安全性、権限、ログ、監査性は後付けにせず、最初から設計に織り込む。
- 成果物を納品して終わらず、運用と人材育成まで含めて「できる組織」を残す。
- すべての実践を、将来の再利用資産に変える前提で言語化し、分類し、蓄積する。
結び
私は、AIを使う会社を作りたいのではなく、AIと一緒に成果を出し続けられる会社を作りたいのです。
そのために、自分の経験を残し、判断を残し、失敗も含めて言語化し、AIが読める資産へ変えてきました。AITがやっていることは、その個人の実践を、組織のOSへ拡張する試みです。
AI時代に必要なのは、優秀な人の記憶や頑張りだけに依存する会社ではなく、人とAIが同じ文脈を読み、同じ成果指標を見て、同じ学びを次に返せる会社です。
私は、そのための経営と実装を、まず自分たちでやり切り、それを顧客価値に変えていきます。
