イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改）

現役理学療法士が「仕事のムダ」を治します🦅
AIを使いたいけど、何から始めればいいか分からない会社員へ
仕事を見える化 → AIで改善 → PDCAで仕組み化
ChatGPT・自動化・仕事効率化を実務ベースで発信
AIを100個知るより、仕事を1個ラクにする。

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

🦅 まだ、その仕事 自分でやってるんですか？
📩 メール作成
📝 議事録
📊 Excel
📑 資料作成
🔁 毎日のルーティン

毎日「忙しい」と言いながら、
AIに任せられる仕事を 人間が一生懸命やっている。
⚡️ 30分 → 5分
になる仕事、実は結構あります。
でも——

「ChatGPTは知ってる」
「使ったこともある」

🤔 で、仕事ではどう使うの？
そんな人のために、このアカウントを作りました🦅

僕は現役の理学療法士。

理学療法士は、いきなり施術しません。

🔍 評価する
↓
🎯 問題を見つける
↓
💡 改善する
↓
🔁 再評価する

あるとき思いました。
「これ、仕事も同じじゃないか？」

まず仕事を「診る」。

☑ 何に時間がかかっている？
☑ 何を繰り返している？
☑ 本当に人間がやる必要がある？

そして、

🔍 見える化 ↓ 🤖 AIで改善 ↓ 🚀 実行 ↓ 🔁 PDCA ↓ ⚙️ 自動化・仕組み化

これが僕の考える「AI仕事術」です。
━━━━━━━━━━━
📌 このアカウントで発信すること
✅ メールを5分で作る
✅ 長文を一瞬で整理する
✅ 議事録をまとめる
✅ Excel仕事をラクにする
✅ 資料作成を高速化する
✅ 繰り返し業務を自動化する
難しいAIニュースではなく、
「明日から仕事で使えるAI」
を発信します。

……と、ここまで少し煽りました。

でも、

「全部AIにやらせればいい」 とは思っていません。

30分 → 5分になれば最高。
でも最初は、
30分 → 25分でもいい。

大切なのは、

AIに詳しくなることではなく、 あなたの仕事がラクになること。
━━━━━━━━━━━
🦅 AIを100個知るより、 仕事を1個ラクにする。
「ChatGPTは使ってる。
でも仕事は変わってない」
そんな会社員へ。
💡「あ、この仕事 AIにやらせればよかった。」
そんな発見を毎日増やします。
👇 一緒に仕事のムダを減らしていきましょう🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

@OpenAI “Change just this” might be the biggest upgrade here.

Less regenerating from scratch.
More actually iterating on an idea.

That’s a big shift🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

@OpenAI This is where things get really interesting.

Not just asking AI to help with the work, but handing off the work itself.

Now the fun part: figuring out what we can stop doing manually.

Can’t wait to put Astra through its paces🦅

[Jobescape @jobescape_ai]

Claude 完全コース

Claude をマスターして、繰り返し作業を自動化し、コードを書かずにアプリを作成し、実践的なポートフォリオを構築し、職場でより価値のある人材になりましょう。

[ビーバー人事部長｜成長と貢献を、評価につなげる @Beaver_jinji]

@eagle_ai_jpob ドラッカーの「貢献」で見ると、たしかにすごく整理されますね。
役職が上がるほど、自分の作業量ではなく「組織に何を残したか」で仕事を見る必要がある。
AIで作業を減らせる今こそ、その空いた時間を判断や問いに使えるかが大きくなりそうです。

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

まさにそこだと思います！

AIで1時間の作業を10分にして、
浮いた50分でまた別の作業をするだけだと、
結局「忙しい人」のままなんですよね。

例えば、
毎週のKPI集計や資料作成を
スプレッドシート＋GASで自動化する。

そこで浮いた時間を、
「なぜこの数字が落ちた？」
「来月どこに人を配置する？」
「そもそもこの業務は必要？」
を考える時間に変える。

AIで生まれた余白を
“作業”ではなく“判断”に再投資できるか。

管理職ほど、この差は大きくなりそうです🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

まさにそこですよね！

さらに一歩進めると、
「AIに資料を作らせる」より
「資料を作る工程そのものを消す」とかなり変わります。

例えば、

スプレッドシートにKPIを入力
↓
GASで数値・前月比・グラフを取得
↓
Googleスライドの定位置へ自動反映
↓
AIに「変化が大きい指標と考えられる要因」を出させる

まで組めば、毎週やっていた資料作成が
「数字を確認する仕事」に変わります。

AIって作業を速くするより、
作業そのものを無くすところまで持っていくと強いですよね🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

まじこれ

[たく｜AI活用×実践ノウハウ @taku_ai_case]

https://t.co/yENsJzcF7E

[だいすず｜AI×節約・仕事・学び @daisuzu09]

AIで速くしたい仕事を書き出したことはあります。やめられる仕事を書き出したことは、一度もありませんでした。

30分の作業を5分にする前に、その30分は要るのかを見る、という順番を読みました。私の一覧は、全部「速くする候補」でした。要るかどうかを飛ばして、道具の話に入っていたわけです。

来週の一覧は、先に「やらない」の欄を作ってから埋めることにします。

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

これ、AIや自動化まで入れるとさらに具体化できそうです。

①「時間内で終わらせる」
→ ChatGPTに今日のタスクを渡して、重要度×緊急度で優先順位を整理

②「一つのタスクに集中」
→ メールや議事録をAIに要約させて、「自分が判断すべきこと」だけ抜き出す

③「テンプレ・事例を活用」
→ よく作るメール、報告書、企画書をプロンプトではなく“型”として保存して再利用

④「ムダなことは一切しない」
→ Googleスプレッドシート＋GASで、入力したKPIからグラフやGoogleスライドを自動生成
毎週の資料作成そのものをなくす

⑤「こまめに報連相」
→ 会議の文字起こしから「決定事項・担当者・期限」だけAIで抽出して、そのまま共有文にする

「頑張って定時で帰る」より、
そもそも人間がやらなくていい仕事を消していく。

AI時代はこっちの方が大事かもしれません🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

……と言いましたが、

「AIで時短する」
これはめちゃくちゃ大事です。

さっき否定したのに？
と思いますよね。笑

僕が否定したいのは、
「時短」そのものではなく、

“時短したところで終わること”。

30分の仕事を5分にできた。

ここで
「25分浮いた！」
で終わるのではなく、

次に考える。

「そもそも、この仕事は必要？」
「毎回やる必要ある？」
「AIに丸ごと任せられない？」
「仕組み化できない？」

僕は理学療法士として、
身体を見るときも同じでした。

痛いところだけを見るのではなく、
「なぜそこに負担がかかっているのか？」
まで評価する。

仕事も同じ。

AIで作業を速くする。
↓
浮いた時間で仕事そのものを疑う。
↓
ムダをなくす。
↓
自動化・仕組み化する。

だから最初は、
AIで時短すればいい。

でも、

「速くできた」で満足しない。

AIの価値は、
仕事を速くすることより、

**「この仕事、本当に必要？」と
問い直せることにある。**🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

【毎日忙しいのに、AIを使っても仕事がラクにならない人へ。】

アインシュタインはこう言った。
「問題は、それを生み出したのと同じ思考では解決できない。」

だから僕は、
「AIで仕事を時短しよう」
という考え方に、少し反対です。

メールを30分→5分。
資料作成を2時間→30分。

確かに速くなる。

でも、それだけなら
仕事のやり方は何も変わっていない。

むしろ、
「ムダな仕事を高速でこなす人」
になっている可能性すらある。

AI時代に本当に必要なのは、
時短ではありません。

↓

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

うるとさん、ありがとうございます😊

「自動化の効果が最大化する」
この表現、すごくしっくりきました！

さらに面白いのが、
一度AIで効率化して終わりではなく、
実際に運用してみると
「これも要らなかったな」
がまた見えてくることなんですよね。

削る→AIに任せる→使ってみる→また削る。

AI活用って、導入することより
この改善ループを回し続けることの方が
本質なのかもしれません🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

AIを使って気づいた。

仕事が遅い原因は、
「作業が遅いこと」だけじゃなかった。

30分かかる仕事を
AIで5分にする。

もちろん、すごい。

でも最近は、その次を考える。

「そもそも、この30分の仕事は必要？」

30分→5分より、
30分→0分にできないか考える。

AI時代に強い人は、

100個の仕事を高速で処理する人ではなく、

「これは人間」
「これはAI」
「これは自動化」
「これはやらない」

と判断できる人なのかもしれない。

仕事をこなす能力から、
仕事を設計する能力へ。

AIの面白さって、
ここからだと思っています🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

まさにそれです😊

AIって「正解を出してもらう」より、
一度出した答えを壊してもらう使い方の方が、
実務では価値が大きいのかもしれません。

最近は僕も、

「この回答が間違っているとしたら、どこ？」
「反対の立場から反論して」
「事実・推測・判断を分けて」

までセットで聞くようにしています。

AIを“回答者”ではなく、
「回答者＋レビュアー」の2役にすると
かなり事故を減らせそうですね🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

「社畜の錬金術師」めちゃくちゃ分かりやすいです😂

AIで30分浮かせても、
その30分にまた別の作業を詰め込んだら、
結局ずっと忙しいままなんですよね。

むしろAI時代は、
「何を効率化するか」と同じくらい
「浮いた時間を何に再投資するか」が大事だと思っています。

考える時間にするのか。
人と話す時間にするのか。
新しいことを学ぶのか。
それとも、ちゃんと休むのか。

AIで余白を作る。
そして、その余白まで仕事で埋めない。

これも結構大事ですね🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

しごとツールさん、ありがとうございます😊

まさに「最後に確かめる力」は大事ですよね！

最近はさらに、
人間が毎回ゼロから確認するのではなく、
AI自身にも

「この回答で事実として断定している部分を抽出して」
「それぞれ一次情報で確認できているかチェックして」
「確認できないものは“未確認”と明記して」

までやらせるのも有効だと思っています。

AIに「答えを出す役」だけでなく、
「自分の答えを疑う役」もやらせる。

最後の判断は人間がするにしても、
確認作業そのものもかなりラクにできますね🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

なべさん、まさにそうですね。

「研修を受けた人数」や「AIを使った人数」だけだと、
導入した感は出ても、本当に仕事が変わったかまでは分からないですよね。

個人的にはその先の、

・1ヶ月後も使われているか
・どの業務に定着したか
・何分の削減につながったか
・ミスや手戻りは減ったか
・浮いた時間を何に使えたか

ここまで追えると、
「AI導入」ではなく「業務改善」として評価できる気がします。

AI活用率を上げること自体が目的になった瞬間、
本来の目的からズレてしまう。

最終的には「何人がAIを使ったか」より、
「AIによって仕事がどう変わったか」を見たいですね🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

なつきさん、ありがとうございます😊
こちらこそフォローさせていただきました！

「営業×AI」の発信、個人的にもかなり気になるテーマです。

営業って、
ヒアリング・提案・メール・顧客管理など
AIでラクにできる部分がかなり多い一方で、
最後の「人が動く部分」は人間に残る仕事ですよね。

その境界をどう作るのか、僕もすごく興味があります👀

これから投稿楽しみにしています！
よろしくお願いします🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

うるとさん、まさにそこだと思います！

僕も最初は
「この仕事、AIでどう速くする？」
から考えがちでした。

でも今は、その前に

①そもそも無くせないか
②減らせないか
③仕組み化できないか
④それでも残るならAIに任せられないか

の順番で考えるようにしています。

不要な仕事をAIで10倍速くしても、
「不要な仕事を高速でやっている」だけなんですよね😂

AI時代ほど、ツールを使う力以上に
「この仕事、本当に必要？」と疑う力が大事になりそうです🦅

[イーグル AIで仕事の常識を破壊する（改） @eagle_ai_jpob]

まさにそうですね。

特にAI導入って「ツールを入れた＝仕組み化できた」で止まりがちですが、
本当に大事なのは、その仕組み自体を改善し続けられるかだと思っています。

例えば、
「AIを使ってください」ではなく、

・どこで使ったか
・何分削減できたか
・どこで詰まったか
・何をAIに任せない方がよかったか

まで現場から拾えるようにする。

そうするとAI導入そのものが、
組織の学習データになっていくんですよね。

「AIを導入する組織」より
「AIの使い方を学習し続ける組織」の方が強い。

人材育成にもかなり近い話だと思いました🦅