なおと@東京のエンジニア

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[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

AIは非エンジニアでも、どんどん触りまくってほしい。

でもそれで「GASで自動化してみた」みたいなのが各自のGoogleアカウントで
動き出すと、管理側はちょっと怖い...

触ってほしい気持ちと、実行環境が野放しになる怖さ。
この線引きがむずすぎて困る...

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

支援先でChatGPTが一時的に使えなくなった日、
「業務が止まった」と連絡が来た。

1年前は「なかなか使ってくれない」で悩んでたのに、
今は止まると困るレベルになってた

定着したのはよかったけど、
止まった時の設計は誰もしてなかった笑
→ やはり、複数のLLMを切り替えできる仕組みは必須になってきてる

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

「AI導入したいんですけど、どうですか？」って相談、最近めっちゃ増えた。
でも正直に言うと、こっちもこれだけだと困ってしまう...

どの業務の、どこで詰まってて、誰が何分かけてるか→そこが見えないと答えようがないんだよな〜
「わかってます」って顔しつつ、内心ちょっと焦ってる

最近はとりあえずアルバイトにやらせたいことあります？？
って聞くとかなり話がスムーズに進むってことがわかった笑

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

各自が勝手に便利なAIツール見つけて使い出すの、現場のスピードは上がるんだけど

気づいたら「誰が・何を・どのデータに繋いでるか」を把握してる人が社内に一人もいない、みたいな状態になりがち

推進が早い会社ほど、この「見えないAI」の管理が後手に回ってる印象ある

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

ChatGPTのシェアがついに50%を切ったらしい

支援していて実感する。「とりあえずChatGPT」という選び方が崩れてきた

ChatGPTで解けなかったのにClaudeで解けた、という場面が増えてきた

「最強モデル1本」より「仕事ごとに使い分ける設計」の方が今は効くなと

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

「どのAI使えばいいですか」に答える時、最近は機能より先にこれを聞いてる

・出力の「理由説明」が必要な業務か
・非エンジニアが直接触るか
・既存の業務フロー（Slack/Teams等）に溶け込めるか

ここが決まってないと、どのモデルを選んでも「使いこなせない」で終わる気がしてる

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

AIエージェント、テストで動いても本番で止まる。

詰まるの、大体このどれかかなー

・例外入力に対して何も定義していない
・権限スコープが曖昧なまま渡している
・エラーが起きても誰も気づかない導線になってる
・本番データとテストデータの差分

精度より先に、設計が詰んでることが多かったりする

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

Fableを使える間にコードのリファクタリング案を考えさせれてよかった

試しに、Codexも同じプロンプトでやってみたところそんな中身は変わらなかった印象だった

確かに論理的かつみやすい資料だったのはFableだったけどCodexの提案でも十分だった気もした笑

あとはもっと大きいシステムとか食わせてみると差が出てくるのかなー

にしてもCodexすげえって印象でしたね

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

AIと長く話してるうちに、AIが理解しやすいように喋る癖がついてきた

前提を先に言って箇条書きで整理する話し方が、いつのまにか人間相手にも出てて怖くなった

検索も、キーワードを並べるんじゃなくAIに聞くような文章になってきて、的確にググる力は地味に落ちてる気がする...

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

AI推進担当の人と話してて分かったこと

「経営層がAIに期待しすぎてる」

数ヶ月で全業務効率化、みたいな期待値で始まると現場が消耗する

AI導入って最初の半年は「業務の棚卸し」で終わる
ここを理解してくれる経営層がいる会社だけ、定着してる印象
業務の解像度が高くないとAIに何して貰えばいいのかもわからないので棚卸しは本当に重要だなと感じる

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

AI導入の調査で「顧問型から始めた企業の成功率は3倍」という結果があるらしい

たしかに支援していて、いきなりシステム開発に着手した会社ほど数ヶ月後に止まってる

「ツールより先に課題整理」って当たり前なんだけど、一緒にやれる人がいるかどうかで全然違うなと感じる

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

AIに任せた作業、出てきたものを見て「方向性そもそも違うな」ってなること地味に増えた

過程が速くなったぶん、ズレた方向にも猛スピードで進むから、後からの手戻りがでかい

だから最近は、後から直すフィードバックより、着手前にゴールと骨組みを合わせるフィードフォワードの方がずっと効くと感じてる

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

上から「うちもAIで何かやれ」って降りてくるやつ、一番むずい

課題があってAIを探すんじゃなくて、AIが先にあって課題を探してる状態

この順番で始まったプロジェクト、だいたい着地点を見失う

AIはあくまでツールという立ち位置を忘れてはいけない

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

新しいモデルやツールが出るたびに、とりあえず触って検証して、を繰り返してるんだけど

追いつくこと自体が仕事になってきて、肝心の自分の業務が進まない日がある

便利になるための準備で1日終わる、みたいなの地味に増えたなー
キャッチアップ間に合わない....

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

人に聞くと「こんなことも知らないのか」って思われそうで気が引けるけど、AIには何回でも遠慮なくバカな質問ができる

分からないことを分からないまま放置しなくなったの、地味にAIの一番ありがたいところかもしれない

評価を気にせず聞ける相手がいるって、思ったよりメンタルにいい

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

AI支援の現場で、よく見る光景がある

経営：「変わらないとまずい、もっとAIを使え」
現場：「何の業務に使えばいいか、正直わからない」

どちらも本音。でも話がかみ合ってない。

間を取り持てる人がいない会社は、半年で熱が冷めてプロジェクトが静かに消えてく
できれば部署に1人AI担当者がいるのが理想だよなー

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

生成AIを「活用している」企業の主な用途は「文章の作成・要約・校正」がトップという調査があるらしい

現場でもそう。みんな入り口はここになる

その一個先の「毎週必ず起きる定型作業」に使えると、効いてる体感が全然変わってくるなと感じる

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

Claudeの課金変わるらしいけど

routinesも対象ですか...？

家でMac Mini常時起動して定期実行しているんだけどこれもアウトなのか...？

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

社内で「AI活用事例を共有して」って言われるんだけど、本当に効いてる使い方ほど地味すぎて発表しづらい

派手な自動化ばっかり共有されて、毎日ちょっとラクになる地味なやつが一番埋もれてく

実用的なノウハウほど、人前で話すと「え、それだけ？」って顔されるんだよな〜

[なべ｜中小企業のAI支援 @nabe_AI_dev]

Claude Codeの料金変更まわりで気になってるんだけど

RoutinesをDesktopのLocal scheduled taskにすると、クラウドじゃなく自分のMac上で実行されるよね

この場合って、Claudeの利用量はサブスクの上限やusage creditsを普通に消費するだけ、っていう理解で合ってます？

詳しい人いたら教えてください🙇