最近よく聞く「AI」。でも、正直何がすごいのか、自社にどう関係するのか、ピンとこない経営者の方も多いはずです。
これからの5年、会社が生き残るかどうかの鍵はここにあります。
中堅/中小企業として社員数十名から5000名を想定しています。
執筆：株式会社オンリーワン経営 ：AIコンサルタント/経営コンサルタント 木村淳（あつし）
- Q：最近「AI、AI」って気になるんですが、正直よくわからないだけど。
- Q：AIは何からはじめたらいいの？
- Q：無料版でもいいんじゃない？若手が勝手に使っているみたいだし。
- Q：AI導入は、早くやった方がよいの？
- Q：競合の成功事例を聞いてから導入しようと考えているのですが、ダメですか？
- Q：わが社より「格上の会社」を打ち負かすことも可能ですか？
- Q：逆に、わが社より「下の会社」に負ける可能性もあるの？
- Q：自分はよくわからないから、若い社員に任せているんだけど。
- Q：AIで「検索」ができるのは便利ですね。
- Q：AIは議事録作成で使っているよ。テープ起こしが楽になって便利だよね。
- Q：私はAIを（個人として）使っているが、組織で導入したほうがよいのですか？
- Q：まずは私（部長・経営者）がマスターして、それから部下に教えようと思います。
- Q：うちはOCRやSaaSのERPを導入してIT化しているから、AIはまだ先でいいよね？
- Q：うちはすでに「Microsoft Copilot」を導入しているから、それで十分だよね？
- Q：どのAIを導入すればいいの？
- Q：AIって自社用にカスタマイズできるの？
- Q：AIに自社データを入力しても、セキュリティは大丈夫？
- Q：AIのカスタマイズなんて難しくて、うちの社員はついていけないよ。
- Q：AIのエコシステムって何？
- Q：AIは良さそうだけど、価格が高いんでしょう？
- Q：厚生労働省の助成金でカスタマイズAIは導入できないの？
- Q：AIのワークフロー（業務手順）を確定してから進めたほうがいいの？
- Q：自社のDrive（データ保管庫）を整理してから導入しようと思うけど？
- Q：AIを導入したら、じっくり「PDCAサイクル」を回して改善していけばいいんだよね？
- Q：AIのカスタマイズって、結局「システム開発」なの？
- Q：AIを導入しても、結局「コスト」がかかるだけで儲からないでしょう？
- 💡 経営者・管理者のみなさま、ここが損益分岐点です
- 💡 経営者としての注意点
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- 執筆者：株式会社オンリーワン経営 代表取締役 木村淳（あつし）
- 講師の資格研修履歴
Q：最近「AI、AI」って気になるんですが、正直よくわからないだけど。
生成：NotebookLM
A：AIは、あなたの会社に入社した「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」だと思ってください。
ただのアプリではありません。
言葉を理解して、資料を読んで、あなたの代わりに下書きを作り、相談して試してください。
こんな「仕事をサポートしてくれる優秀社員」を採用できたということです。
もし、友人の経営者やライバル企業が「AI導入した」と聞いたら、それは優秀な社員を大量に採用したと判断してください。
木村が、2022年11月から使っている感想
「ハーバードや東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」＝1,900～3,000～6,000円台/１アカウントです。
弊社が100万円払うと言いても東大生はきてくれません。所詮無理な話です。
ましてや外資のコンサルタント会社のように高額報酬なんて払えません。
AI社員は、月額3,000円程度で「東大レベルの中途社員」が一人雇えてしまっています。
私が、日本語で話しても「ネイティブでハーバードに合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」が、私に変わって働いてくれます。
弊社は、複数AIを有料版契約しています。毎月業務に合わせＡＩの契約を見直しています。トータル件数では、契約を増やそうと考えています。
人手不足、人材の質不足に悩む経営者にとって朗報だと思います。
Q：AIは何からはじめたらいいの？
A：AIは、以下のトップ３をお勧めします。
ChatGPT：「とりあえずビール」ならぬ「とりあえずChatGPT」です。『とりあえずビール』と同じ感覚で、まずこれなんだろうとAIに相談することから始めてみましょう！
Gemini＆NotebookLM：チームで導入する場合、「組織の記憶を共有できる、頼れるAI社員達」です。わが社では、中核AI人材チームになりました。GoogleWorkspaceでGemini、NotebookLM他優秀なアプリ多数に働いてもらってます。
Claude：几帳面＝「間違いが少ない、言葉遣いがきれい」なAI社員です。また、職人気質のAI社員です。ChatGPTやGeminiの回答を確認したい時Claudeを使います。ChatGPTやGeminiの迎合チャットも内容を正してくれます。
Q：無料版でもいいんじゃない？若手が勝手に使っているみたいだし。
生成：NotebookLM
A ：無料版は「試供品」です。ビジネスで収益をあげるなら「有料版」が必須です。
無料版はセキュリティが弱く、会社のデータを入れて「学習データ」として利用され、結果に外部に利用されるリスクがあります。
有料版（月額1,900円から3,000円程度）はセキュリティが保護され、さらにAIの「頭の良さ」が圧倒的に違います。
また、利用制限（トークンの上限）があります。少し難しい内容や長い時間使うと制限され使えなくなります。
無料版は、カスタマイズ出来ないものが多いです。これは致命的だと感じています。
ChatGPTのカスタマイズ：ChatGPTsは有料版でしか利用できません。2026年2月11日現在
Claudeのカスタマイズ：Skill/knowledgeは有料版でしか利用できません。2026年2月11日現在
組織的なAI活用は、「AIを自社や自業務にカスタマイズして使うこと」と判断しています。
しかもスタッフの80％以上が、日常的にカスタマイズして業務を行うことです。
「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」がOJTによって自社業務を覚えて大活躍してくれたら、本当に楽になるでしょう。
Q：AI導入は、早くやった方がよいの？
生成：NotebookLM
A ：はい。会社の知的財産が「複利」で回り始めます。
AIに自社の過去の成功事例や資料を読み取らせ、使えば使えるほどAIが「知的財産」を増やしてくれます。
1日早く始めれば、1日分の「知的財産」に対し日割りで「金利」つきます。
1年遅れると、その額に追いつけなくなると思います。
「知的財産」が「複利」で回り、複利部分が「元本」加わり、追いつくことができない差になります。
昭和の時代に一瞬あった、金利7～8%のような世界です。
それだけ生成AIは、インパクトがあると感じています。
AIエージェントは、まだ一部です。
2026年以降は本格的にリリースされてくると想定しています。
2026年2月時点AIを組織的に導入していない企業は、ＡＩエージェント時代には追いつけなくなると思います。
AIエージェントは、複利に加速度がつくような感じと予想しています。
Q：競合の成功事例を聞いてから導入しようと考えているのですが、ダメですか？
A ：経営判断は自己責任です。私が言えることは、ライバルより1日でも早く導入すべきです。
AIの活用法は、会社の数だけ正解があります。
競争のマネをしても、あなたの会社の企業文化には合いません。
社員の「学習速度」の遅れが、そのまま企業の競争力格差になってしまいます。
社員の「学習曲線」に加速度がつきAI先行導入会社が、独走状態に入ります。
「成功事例を聞いてから・・」：経営者としての気持ちはわかりますが、厳しい状況になると思います。
目の前に「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」入社希望者がいるにも関わらず、「他社が採用して上手くいったと聞いてから採用します。今日はお引き取りください。」と答える経営者はいますか？
経営判断は自己責任です。
類似の事例で「本社システム部門が・・・・」「親会社システム部門が・・・」「ＦＣ本部が・・・」「ＦＣの他の加盟店が・・・」同様の結果になると思います。
Q：わが社より「格上の会社」を打ち負かすことも可能ですか？
生成：NotebookLM
A ： 十分可能です。お客様がそれを決めます。
例えば
Ａ社（工事会社）は、スマホAIに修繕工事の写真と工事場所の物件名を入れると、１分程度で診断し工数計算し概算見積するChatGPTsを提供しました。仕事が激変しそうです。
B社（不動産）AIは、賃貸営業に、修繕のカスタムAIが入ったスマホを持参させています。ちょっとした修繕もその場で概算見積もりを見せます。スマホ画面を使います。詳しくは工事から連絡させます。入居者やオーナーの信頼は200％アップです。
C社AIでは、これまで1週間かかっていた見積りや回答が「1時間」で終了するようになりました。
実際、商談中にAI（ChatGPT/Gemini/Claude×NotebookLM）を使ってその場でプレゼン資料を仕上げて提出出来るようになりました。
これまでの「持ち帰って1週間の会回答」が、「その場×15分程度」で資料をお見せ出来ます。大きな変化です。
この圧倒的なスピード差がお客様の評価を変え、格上の会社を追い抜く原動力になります。
スピードと質が劇的に上がれば、お客様の評価は良くなり、「〇社は対応が早い！」と評判になります。
Ｄ社（メーカー）研修のデモAIを作りました。機械設備導入について、市場価格との比較、契約上の確認、機械導入にあたっての労働安全面のチェック、現在の勤務シフトとの比較、スタッフのスキル（技能）面の課題など多面的にデータに基づいて瞬時に確認してくれるAIです。
Ｅ社研修のデモAI事例を紹介します。機械のエラーメッセージをスマホで写真を撮影すると、瞬時に診断し対応策を教えてくれるAIです。あらゆる業種・業態で利用可能です。トラブル発生時の対応のOJTのやり方も変わります。再稼働/再起動までスピードが速くなり、生産量/時間当たりが向上します。
Ｆ社のAI講演デモAIは、SNSの企画・運用支援AIです。SNS運営が負担になってる企業が多いです。ま、内製化も可能で経費削減、利益アップに直結します。
H法人の勤務シフト作成事例。弊社で開発を請け負いました。
現状Excelの手入力、ソート作業 推定16～36時間/延べ時間
弊社提供プログラム：AIも使って5～10分程度で提供できるものを制作しました。
空いた時間が他の業務に使えます。
この業界の特性として「勤務シフト作成」がボトルネック工程です。
以上事例を示したように、業務の速度が速くなり、結果として会社のキャッシュフロー（現金の流れ）も良くなります。
だって、「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」が、社内で10人、100人活躍したら可能でしょう。
Q：逆に、わが社より「下の会社」に負ける可能性もあるの？
A ：残念ながら、あります。
AIを導入した会社は、少人数で大きな利益が出せるようになります。
そうすると、AI導入により人件費／限界利益（労働配分率）が変化し、昇給原資や設備投資原資が生まれます。
営業利益率や給与水準で負ければ、優秀な社員もそこへ流れてしまいます。
格下の会社に「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」10人入社し活躍しだしたら、あなたの会社にとって脅威でしかないでしょう！
格下の会社に100人入社したら絶句するでしょう。
残業代や賞与、昇給、インフルエンザや病気休養など気にせず、AI社員24時間365日は働いてくれます。
実際、GAFAM※参照であるサービスのシェアの高いAIを導入した企業が、AIサービスの方針転換で遅れが出ると想定されます。
そのGAFAM会社の一部の株価に変動があったようです。
GAFAM会社のサービス転換による６ヶ月の遅れは、ユーザー企業にとって致命的な遅れになると、私は懸念しています。
※GAFAM（ガーファム）は、Google（Alphabet）、Apple、Facebook（Meta）、Amazon、Microsoftの米国巨大IT企業5社の総称
Q：自分はよくわからないから、若い社員に任せているんだけど。
A ：経営者や管理職こそ、使うべきです。
「何をAIにやるか」を決めるのは、業務の全体像を知っている経営者や管理職です。
「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」の人事権は、経営者が持っています。
人を採用してどのように活躍してもらうか決めるのは経営者です。
管理職がしっかりOJTした「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」は戦力でしょう。
難しく考える必要はありません。
いつも使うスマホの音声入力で話しかけたり、現場の写真を撮って「これどう思う？」と聞くだけで、AIは強力な助言をくれます。
2026年以降「音声入力」が拡大すると予想しています。
億劫がらずに、まずは触ってみて、使ってみてください。
Q：AIで「検索」ができるのは便利ですね。
A ：ちょっともったいない！ あなたは、１％もAIの能力を使っていません。
検索はAIの機能の一部です。
AIの能力の1％未満しか使っていません。
AIの本領は、「自社専用にカスタマイズ」すること。
自社の過去のデータをAIに思い出させ、自社専用の「秘書」や「専門家」を作ってこそ、本当の価値が出てきます。
「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」を採用して、『検索』だけさせている経営者や管理職がいますか？
Q：AIは議事録作成で使っているよ。テープ起こしが楽になって便利だよね。
A：それは素晴らしい第一歩です。でも、今の使い方はAIの能力の「数パーセント」に過ぎません。
議事録作成は、AIにとっては「単なる書き写し」という初歩的な作業です。
AIの本領は、そこから先の「カスタマイズ」「RAG（自社データ活用）」「エージェント（代理人）」にあります。
カスタマイズとRAG（自社専用の知恵袋）： ただの議事録作成ではなく、Driveにある過去10年分の商談資料や成功事例、設計図などをAIに結びつける（これをRAGと呼びます）ことで、AIは「わが社のすべてを知り尽くした超ベテラン社員」に変わります。
エージェント（勝手に動く代理人）： 議事録から「やるべきこと」を抜き出すだけでなく、AIが自ら判断して、関係者にメールを送り、カレンダーを調整し、次の会議の資料まで準備する。このように「指示を待たずに動く代理人（エージェント）」として使いこなしてこそ、経営スピードは劇的に上がります。
Q：私はAIを（個人として）使っているが、組織で導入したほうがよいのですか？
A ：はい。個人利用と組織導入では効果が違います。
AIを個人負担で自由に使っている企業もありますが、ここは会社全体の「知的財産」になっていません。
組織で導入すれば、社員全体の「知的財産」となり、新入社員～ベテランまで「知的財産」を活用することができます。
「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」を自分の私設秘書として使い、会社の仲間として使わない経営者・管理者はいないと思います。
Q：まずは私（部長・経営者）がマスターして、それから部下に教えようと思います。
A：残念ながら、それは「大失敗事例」の典型的なパターンです。
そのやり方では、会社の進化スピードが、AIの進化に全く追いつきません。
１か月後質問しました。部長「いや～ いろいろ忙しくて・・・・」
「自分（部長）がボトルネック」になっていませんか？： 部長が1ヶ月かけて1つ作る間に、世界では新しいAIが次々と登場し、ワークフローは古くなっています。「上司が理解してから部下に」という昭和の教育スタイルは、AI時代では「成長のブレーキ」にしかなりません。
「1人の100歩」より「100人の1歩」： AI導入の正解は、部長が1人で抱え込むことではありません。「36時間の教育」を全社員に一斉に提供し、100人がそれぞれ「勝手に」カスタマイズを始め、URL一つで共有し合う文化を作ることです。
Q：うちはOCRやSaaSのERPを導入してIT化しているから、AIはまだ先でいいよね？
生成：NotebookLM
A：その「安心」が一番の危機かもしれません。今のITの常識が、AIによって「過去の遺物」になろうとしています。
これまで、OCRやSaaSのERPといったシステムは「効率化の王道」と信じられてきました。
しかし、2026年2月に米国で起こった「SaaS企業の株価大暴落」は、市場が「既存のシステムよりも、AIが自律的に動く未来」を予見し始めた予兆かもしれません。
- 2026年2月2日 株価の変動は、ぜひ記事を検索して確認してください。
これまでのIT（SaaS/ERP）：人間がシステムに合わせて入力し、決められたルールで動く「硬い仕組み」です。
これからのAI：AIがデータを読み取り、自ら判断し、ワークフローを書き換えていく「柔らかい知能」です。
もちろん、今すぐAIがすべての既存システムを飲み込むわけではありません。
しかし、「AIが追いつくはずがない」という根拠のない自信を持っていると、気づいた時にはAIをフル活用して身軽に動く「下位の会社」や「新興企業」に、スピードと利益率で一気に抜き去られてしまいます。
木村の視点
既存のシステム信奉者こそ、一度その「正解」を疑ってみてください。システムを導入して安心するのではなく、「システムさえもAIで常に作り変えていく」という動的な経営へシフトする時期が来ています。2026年2月の市場の激震は、その終わりの始まりを告げているを思います。
Q：うちはすでに「Microsoft Copilot」を導入しているから、それで十分だよね？
A：導入して「安心」していませんか？特定のAI一つに依存することは、今の時代、経営上の「最大のリスク」になりかねません。
「大手マイクロソフトのAIだから間違いない」という考え方は危険です。
事実、2026年に入り、大手AIサービスプロバイダーによる突然の方針転換やサービスの仕様変更が相次いでいます。
昨日まで使えていた機能が突然消える、あるいは利用料金が跳ね上がる。
そんなことが現実に起こっています。
特定のAIに依存するリスク：その会社が「方針転換」をした瞬間、貴社の業務がストップしてしまいます。
「複数AI」を使い分ける強み：木村が推奨するように、Gemini、Claude、ChatGPTなど複数の「AI社員」を使いこなせる体制を整えておけば、一つのサービスが止まっても、すぐに別のAIで業務を継続できます。
- Microsoft社内でも非エンジニアスタッフにClaudeを使うように通知があったという報道があります。これまでの常識では考えられない事です。
木村の視点：2026年の市場激変を受けて
2026年2月末のSaaS株価変動や、各AIメーカーの激しい勢力争いを見ればわかる通り、今は「これ一つでOK」という正解はありません。
Microsoft Copilotは強力なツールですが、それだけで満足せず、「他社のAI（GeminiやClaudeなど）もいつでも乗りこなせる」という社員のスキルこそが、本当の意味での「会社の守り」になります。
実際、ある大手サービスが機能制限を発表した際、複数AIを使い分けていた企業は、その日のうちにワークフローを切り替えて被害をゼロに抑えました。この「動的な対応力」こそが、今の経営に求められているものです。
Q：どのAIを導入すればいいの？
A ：１つに絞らず、複数を使うのが「普通」になりました。
仕事でWord、Excel、パワポを使うのと同じです。
分野や業務に応じて複数のAIを導入するのが今の常識です。
AIの技術革新が激しく、1つに固定する方がリスク拡大になります。
体育会系で活躍した「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」
法学部の「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」
理Ⅲの「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」
「留学経験のある高偏差値の超優秀な中途社員」
それぞれの強みや特性を生かすときです。
具体的には、Google Workspaceと連携が強い「Gemini」や、文章作成や深い分析に強い「Claude」など、ChatGPT等用途に応じて使い分けましょう。
2025年Geminiのシェアが、数パーセントから20％程度まで伸びました。特に後半の伸びが凄いです。
ChatGPTは80％から65％程度まで激減しました。
AI市場は伸びています。
市場は伸びていながらChatGPTはシェアを落としました。
GeminiがChatGPTを喰ってしまいました。
MicrosoftCopilot の数パーセントのシェアは変化がありません。
Claudeは、システムエンジニアの世界では、不動の地位を確立しました。
売上ランキングでは、Google55～60兆円。Microsoft50～55兆円。トヨタ45～50兆円。新興AIは、1/10程度の売上です。
売上規模や財務内容、海外のユーザー評価、報道も確認しましょう。
Q：AIって自社用にカスタマイズできるの？
A：はい。これがAIの最大の強みです。（2026年2月時点）
自社の過去の提案書、営業資料、成功事例などを読み込ませることで、AIが「あなたの会社専用の知識」を持つようになります。
冒頭紹介したように「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」が、自社の『過去の提案書、営業資料、成功事例』を覚えたら、どれだけ戦力になるか想定できると思います。
1アカウント＝「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」1名
10アカウント＝「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」10名
100アカウント＝「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」100名
1,000アカウント＝「東大に合格するレベルの高偏差値の超優秀な中途社員」1,000名
1カウント当り、1,900～3,000～6,000円程度。
人を採用したら、人件費はいくらになりますか？
人件費のコスト構造、利益構造が激変するでしょう。
そして、あきらかに、会社がかわるでしょう。
Q：AIに自社データを入力しても、セキュリティは大丈夫？
A：Google Workspaceなどの法人向け契約（有料版）なら、水準は極めて高いです。
世界中の大企業が使っているのと同じレベルのガードで守られます。
あなたが入力したデータが、勝手にAIの学習に使われることはありません。
更に、NotebookLMは学習データとして利用しない設計になっています。
Google Workspaceのセキュリティーは、AIが出る前から定評がありました。
自社データを入れる場合は、ChatGPT、Claude、Copilot も「有料版」にしてください。
「無料版」は、カギのない事務所を借りるようなもの、「有料版」は、３重カギ、遠隔監視カメラ付き、警備保障会社契約済みの事務所を借りるようなもののようなものです。
Q：AIのカスタマイズなんて難しくて、うちの社員はついていけないよ。
A：だからこそ「教育」が必要です。
昭和の「気合いだ、気合いだ、気合いだ」の職場環境でコンサルタントとして育った私でも、2022年から勉強し、簡単にカスタマイズ出来て、みなさまに丁寧に教えることができます。
しかも、厚生労働省 人材開発支援助成金 リスキリング 助成率75％を使って提供可能です。
AIを「導入して終わり」ではなく、自分たちでAIを「作り変えられる（カスタマイズできる）」社員を育てることが、これからの組織力そのものです。
厚生労働省 人材開発支援助成金 リスキリング 助成率75％を有効利用しましょう！
なお、2026年度までの限定制度です。
2027年度以降の助成金は、2026年の6月頃の、政府骨太方針で方向性が明確になります。
前段の2025年12月の日本成長戦略会議 内閣官房参照によると、戦略17分野の一番目にAI・半導体となっています。木村は、内容や対象が変わるかもしれませんが、継続を期待しています。
随所にAIのキーワードがでています。
AI研修、特にカスタマイズ手法は、厚生労働省 人材開発支援助成金 リスキリング 助成率75％が使えます。
提案しないAI支援会社（販売会社/システム会社/AIコンサルタント）については、懐疑的にみています。
2025年4月 厚生労働省 人材開発支援助成金 リスキリングの「AI支援会社」のハードルが高くなりました。
2026年4月 一部改訂との情報もあります。
導入前に、最寄りの労働局等へお電話をして確認することをお勧めします。
Q：AIのエコシステムって何？
生成：NotebookLM
A：道具同士が「連携」して勝手に仕事を回してくれる環境のことです。
弊社が推奨する「Googleドライブ ▶ NotebookLM ▶ Gem ▶ Gemini」といった連携は、まさに最強の知能「高速回線」です。
電話で例えると、1960年代：昭和の電話交換手経由の電話のやり取りと2026年スマホの程度差があります。
2026年現在、ChatGPTではまだ手軽にできない「組織としての自動進化」が、このエコシステムなら実現できます。
木村のおすすめは、
- Googleドライブ▶NotebookLM▶Gem▶Gemini
- Googleドライブ▶NotebookLM▶Gem▶Gemini▶NotebookLMスライド
- Googleドライブ▶複数NotebookLM▶Gem▶Gemini▶ドキュメント▶（Gem）
- Googleドライブ▶複数NotebookLM▶Gem▶Gemini▶スプレッドシート▶（Gem）
- Googleドライブ▶複数NotebookLM▶Gem▶Gemini▶スライド▶（Gem）
- ClaudeのSkill、Knowledge▶NotebookLM
2026年2月11日現在ChatGPTsは、これが▲▲出来ません。今後の提供に期待します。
近いことは、MCPで出来ますが、社員が手軽に作成できません。
2026年2月11日現在、多くの企業ではシステムエンジニアに依頼する必要があります。
中小/中堅企業では、ハードルが高いと思います。
大企業は、システム部門に頼ってしまい、これも弊害です。
多くの企業では、APIもシステム部門のみや申請が必要で、現場の社員が気軽に作ることができません。
今後これが大きなボトルネック＝「成長のブレーキ」になります。
Q：AIは良さそうだけど、価格が高いんでしょう？
A：厚生労働省の「助成金」が活用できる場合があります。
社員の「リスキリング（学び直し）」を目的とした助成金（人材開発支援助成金など）を使えば、教育コストを抑えることが可能です。
対象費用の75％が助成されます。
AI契約は、WEBで契約できます。▼▼ 会社や契約によっては日割り計算もあり、とてもリーズナブルです。
日割り計算を知ってから、気軽に契約と解約をするようにしています。
ChatGPT
GoogleWorkspace（Gemini、NotebookLM）
Claude
Q：厚生労働省の助成金でカスタマイズAIは導入できないの？
A：AIのカスタマイズやシステム導入は助成金対象外です。本助成金の目的はリスキリングです。
注意点1： AIのシステム購入費やカスタマイズ費用は助成金の対象外です。
あくまで「社員が学ぶための教育費」が対象です。
注意点2： AIの販売店や代理店は基本的に人材開発支援助成金対象外のようです。
必ず厚生労働省の資料や、お近くの労働局、専門の窓口で確認してください。
開発費やサポート費用という名目で、高額な費用が含まれていることがあります。
リース契約にして、月額費用が見えにくいケースもあります。
注意点3：虚偽申請は、助成金返還の対象、5年間申請できません。悪質な場合は刑事告発の対象です。
厚生労働省 事業展開等リスキリング支援コース-
Q：AIのワークフロー（業務手順）を確定してから進めたほうがいいの？
A：いいえ。使いながら「最適に変わっていく」のが正解です。
これまでのシステム導入は、手順をガチガチに決めてから導入していました。
このような導入は、間違い、高額導入の典型です。
しかし、AIは「生きている道具」です。
使い始めると、「この作業、人間がやるよりAIの方が早いな」「この工程はもういらないな」と、現場で次々と発見が起こります。
あらかじめ決めた手順は、すぐに古くなってしまいます。
「手順を決める」ことよりも、「手順をいつでも書き換えられる社員を育てる」ことの方が、遥かに重要です。
貴社のなかで、WordやExcel、パワポも「生きている道具」になっていると思います。
ChatGPT/Gemini/NotebookLM/Claudeも一緒です。
Q：自社のDrive（データ保管庫）を整理してから導入しようと思うけど？
A：整理しながら導入しましょう。「大掃除」「データの整理整頓」を待つ必要はありません。
「データがぐちゃぐちゃだから、綺麗にしてからAIに見せよう」と思っているうちに、1年が過ぎてしまいます。
2024～2025年前半、LLM（レージランゲージモデル）は、「データがぐちゃぐちゃ」を解決してくれます。
2025年後半からAIは「マルチモーダル（目・耳・頭脳の統合）」対応しました。
文字だけでなく、画像や音声もそのまま理解できます。
「データがぐちゃぐちゃ」でも大丈夫： これまでのITは、決まった箱（Excelなど）に綺麗に入れないと動きませんでした。しかし今のLLM（大規模言語モデル）は、散らかったファイルの中から「文脈」を読み取って整理してくれます。
「目と耳」で読み取る： 手書きのメモの写真、現場の動画、会議の録音データ……これらを整理せずにそのままDriveに放り込んでください。AIはそれらを「見て、聞いて、理解」して、必要な情報を瞬時に探し出します。
まずは、今のデータをそのままAI（NotebookLMなど）に読み込ませてみてください。
木村の視点
完璧な整理整頓を待つのは、時間の無駄です。AIを使いながら、「あ、こういう風に写真を撮っておけばAIがもっと正確に判断してくれるな」と、AI側の都合に合わせて現場の記録の仕方を少しずつ変えていく。
この「AIと一緒に成長する整理術」こそが、最も効率的で無駄のない、2026年流のデータ活用術です。
ChatGPTs/Gem/Skill＆Knowledge ＋ ドライブ ＋ NotebookLM この組み合わせがあれば、あなたの会社の「ぐちゃぐちゃ」「紙くず」は、そのまま「宝の山」に変わります。
中堅/中小企業では、高額なCRM※導入は必要なくなるんじゃないかと感じています。
高額なものを導入して、必要項目を入力できずに困っている会社を多数みてきました。
であれば、スマホの音声入力から日報や報告書にしてデータベースにする。
必要に応じて、基幹システムへCSVでインポートすれば終わりのような気がしています。
定型的な検索や抽出は、マクロ/VBA、GASによって、ボタン１つで作業が終了します。
※Customer Relationship Management：顧客関係管理
Q：AIを導入したら、じっくり「PDCAサイクル」を回して改善していけばいいんだよね？
生成：NotebookLM
A：いいえ、AI時代に「昭和のPDCA」では遅すぎます。必要なのは「OODA（ウーダ）ループ」です。
これまでの「計画(P)を立ててから実行(D)する」PDCAは、変化の激しいAIの世界では、計画を立てている間に技術が進化して、計画自体がゴミになってしまいます。
AIは「OODAループ」で回す：
Observe（観察）：まずAIを触ってみて、何が起きるか見る。
Orient（状況判断）：自社の業務のどこが削れるか、直感的に判断する。
Decide（意思決定）：即座に「このAIを使おう」と決める。
Act（実行）：すぐにGemやCustom GPTsを作って動かす。 このループを**「1日のうちに何度も回す」**スピード感が、格上のライバルを抜き去る唯一の方法です。
Q：AIのカスタマイズって、結局「システム開発」なの？
A：いいえ。AIのカスタマイズは、現代版の「カイゼン（改善）活動」です。
かつて日本の製造業が世界を席巻したのは、現場の社員一人ひとりが「もっと楽に、もっと正確に」と知恵を出し合う「カイゼン」があったからです。AIのカスタマイズ（GemやGPTsの作成）は、まさにその「カイゼンのデジタル版」です。
「勝手に作る」のが一番強い： 現場の社員が「今日のこの作業、面倒だな」と思ったら、その場でAIをカスタマイズして解決する。この「小さなカイゼン」が毎日、全社員の手でURL共有される。この積み重ねが、他社が追いつけない圧倒的な「組織の知能」になります。
Q：AIを導入しても、結局「コスト」がかかるだけで儲からないでしょう？
A：それは「道具」として買おうとするからです。AIは「利益率を劇的に変えるエンジン」です。
「AIを入れたから売上が上がる」という単純な話ではありません。
AI導入の本質は、「限界利益」を最大化し、「労働分配率」を適正化することにあります。
人海戦術の限界を突破する： これまで「売上を2倍にするには、社員も2倍必要だ」と考えていませんでしたか？AIを正しく導入した企業は、「人数はそのままに、処理能力だけを5倍、10倍にする」ことができます。これが、売上の伸びに対してコストが増えない「儲かる構造」の正体です。
「見えない損失」を即座にキャッシュに変える： 例えば、30分の商談中にその場でAIがプレゼン資料を完成させ、即決を促せたらどうでしょうか？「持ち帰って検討」という時間のロス（機会損失）がなくなるだけで、キャッシュフローは劇的に改善します。
木村の視点：AI導入しても儲からない企業の共通点
私が見てきた「儲からない」と嘆く企業は、AIを既存の古いワークフローに無理やり当てはめようとしています。
本当に儲かっている企業は、「AIができることは、すべてAIに任せる」という前提で、商談の進め方や事務作業のやり方そのものをAIに合わせて作り変えています。AIは「節約の道具」ではなく、少ない資本で大きな利益を生むための「レバレッジ（てこ）」だということです。
💡 経営者・管理者のみなさま、ここが損益分岐点です
生成：NotebookLM
AI導入で儲からない最大の理由は、「社員に36時間以上の学習」という初期投資を惜しみ、中途半端に触らせて終わるからです。
参考までに、
自動車免許の第一段階（仮免取得まで）の教習時間は、最短で
- AT車で技能12時限・学科10時限 合計22時間
- MT車で技能15時限・学科10時限 合計25時限。
- AT車: 技能31時限＋学科26時限 合計57時間
- MT車: 技能34時限＋学科26時限
AIのカスタマイズ研修は、36時間は『仮免▶路上教習の二段階目』あたりの時間です。
教習所にも通わせず、車だけ買って（車＝AIだけ導入して）無免許運転させたら、事故を起こします。
教育への投資：自らAIを構築できる社員＝AIカスタマイズできる社員を育てる。
時間の創出：浮いた時間で、社員がさらに「儲けるための種まき」をする。
利益の再投資：生まれた利益で、さらに精度の高いAI環境を整える。
このサイクルを回し始めた瞬間、AIは「金食い虫」から「金の卵を産むガチョウ」へと変わります。助成金を活用して実質負担25％で教育ができる今こそ、この「儲かる体質」へ転換する絶好のチャンスです。
💡 経営者としての注意点
生成：NotebookLM
AIの導入は「建築（ビルの）建設」ではなく、「栽培（植物の育成）」に似ています。
建築：設計図を完璧に書き、その通りに建てる。
栽培：種をまき、水を与え、育ち方を見て枝を剪定する。
少し種（AI）をまき、現場で「36時間」専門家講習を受けさせて、課題・課題をクリアさせてください。
土壌（データ）も、水やり（手順）も、育てながら最適化していきます。
この「走りながら考える」姿勢こそが、AIを組織の力で変える唯一の道です。
あなたのビジネスを加速させて次の一歩を踏み出しましょう！
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オンリーワン経営のＡＩ研修は、厚生労働省の人材開発支援助成金研修費 助成率75％に対応しています。 厚生労働省事業展開等リスキリング支援コース▼▼ https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakuntsuite/bunya/koyou_roudou/koyou/kyufukin/d01-1.html#1005この機会に、貴社のAI導入・活用を強力に推進しませんか？助成金を活用して、実質コストを抑えながら社員のAIスキルを大幅にアップグレード！
- 対応AI：ChatGPT、Gemini、NotebookLM、Google Ai Studio、Claude、Genspark、Perplexity、Grok、MSCopilot 他５～１０種類 合計２０種類前後 複数AIを同時対応可能
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生成：NotebookLM Nano Banana Pro 参照：Google NotebookLM
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執筆者：株式会社オンリーワン経営 代表取締役 木村淳（あつし）
執筆者：株式会社オンリーワン経営 代表取締役 木村淳（あつし） 企業経営コンサルタント、医療コンサルタント、WEBコンサルタント、ＡＩコンサルタント 医療分野は、5000名規模の医療法人グループと20年超の継続契約。 
| 西暦 | 月 | 区域・所属・業務内容・その他 |
|---|---|---|
| 1986（昭和61）年 | 4 | 株式会社タナベ経営入社能力開発部所属（現在タナベコンサルティンググループ 東証プライム） 新人賞、事務局優秀賞、努力賞、敢闘賞等社内表彰を受ける。 ） ） |
| 1997（平成9）年 | 4 | 同社経営協力部課長 経営協力部（経営指導・コンサルティング部門）にて、経営診断、調査、経営協力に取り組みます。 |
| 1998（平成10）年 | 4 | 同社 経営協力部部長代理（当時 34歳） |
| 2000（平成12）年 | 4 | 同社 東北支社長（当時 36歳 最年少支社長） |
| 2004（平成16）年 | 3 | マイクロソフト退社（40歳の独立を目的とし退社）６ヶ月間創業準備を行います。 |
| 2004（平成16）年 | 9 | 株式会社オンリーワン経営を創業し代表取締役に就任する。2007年（平成19年）中小企業基盤機構経営支援アドバイザーに従事。 |
| 2019（令和元）年 | 9 | ノーコード・ロコードアプリを活用した業務改善コンサルティング開始 |
| 2021（令和3）年 | 2 | YouTubeセミナースタート |
| 2023（令和5）年 | 4 | ノーコード・ロコードアプリを活用した業務改善コンサルティングをバージョンアップ。 |
| 2023（令和5）年 | 7 | SNSマーケティングコンサルタント。SNSマーケティングコンサルタント。 |
| 2025（令和7）年 | 5 | 厚生労働省人材開発支援助成金75％が提供できる企業と講師としてAI研修を開始 ※10~20種類程度のAIから貴社に最適を考える複数AIを使って研修を提供致します。 |
講師の資格研修履歴
| 西暦/和暦 | 内容 |
|---|---|
| 1999年（平成11年） | ISO9000審査員研修コース修了 |
| 2000年（平成12年） | ISO14001審査員研修コース修了 |
| 2004年（平成16年） | 移行型ISMS審査員コース修了研修（情報セキュリティマネジメントシステム情報セキュリティー分野） |
| 2006年（平成18年） | ISO27001（ISMS）差分審査準備完了コースコース |
| 2006年（平成18年） | ISO/IEC20000審査員コース修了 |
| 2006年（平成18年） | SAP内部ソリューションコンサルタント |
| 2010年（平成22年） | 「LCA（ライフサイクルアセスメント）トレーニングコース終了（ライフサイクルアセスメント：カーボンフットプリント関連）」 |
| 2011年（平成23年） | BS25999導入実践コース終了（BCPに関する規格） |
| 2012年（平成24年） | FSMS（ISO22000）審査員コース終了（食品安全マネジメントシステム） |
| 2019年（令和元年） | クラウドユニバーシティ※ スペシャリスト編修了研修 |
| 2019年（令和元年） | クラウドユニバー ※アプリデザイナー編修了研修※サイボウズクラウドサービスの研修 |
