渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役

株式会社LiftBase CEO｜IBM→Findy→ LiftBase
AIエージェント開発・組織へのAI導入支援/趣味は野球と格闘技観戦/お気軽にDMください

[まぁる＠YouTube×AI自動化の設計士 @Mar_3simai]

これ本当だと思います。導入直後は盛り上がるんですが、運用の仕組みがないと3ヶ月で放置されるパターン多いです。自動化の構造を先に設計して、そこにツールを合わせる発想の方が長続きする気がします。

[まぁる＠YouTube×AI自動化の設計士 @Mar_3simai]

これ本当にそうですね。Claude Codeに限らず、AI導入の失敗パターンってほぼ全部ここな気がします。導入直後のエネルギーで「できた」と思って、その後のメンテナンスや知見の共有体制を作らずに放置してしまう。結局プロンプトエンジニアリングも権限設定も個人の裁量に委ねられて、属人化して終わるという悪循環ですよね。環境を育てるってことは、要するに「誰でも再現できる状態」を継続的に作り続けることだと思うんですが、これができてる組織は本当に少ないです。

[藤岡拓也｜株式会社NextSpark 代表取締役 @t_fujioka_]

AI導入の失敗は、
ツール選定より「メンテされ続ける構造」がないことにありそう。
使い始めるより、
使われ続ける状態をどう作るか。
ここがかなり大事になってきている。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

「全自動で設定を書き換える」と聞くと、怖い。

だから多くの仕組みが、人の承認ゲートを挟む。
でも承認は、自律性を殺す。

弊社は逆をやった。
承認じゃなくて、可逆性で担保する。

変更前にスナップショット。
適用後に検証。
壊れたら、人を待たず自動で巻き戻す。

安全は、止めることじゃなくて戻せることで守る。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

自社のCLAUDE.md、2ヶ月前から人が触っていない。

正確には、ルールや指針の更新を「ドキュメント担当エージェント」が自動でやるようにした。
毎タスク後にログを振り返り、学びが溜まったら、専門のエージェントが反映する。

結果として、CLAUDE.mdは常に最新で、誰のメンテ工数もかかっていない。

「環境を保つ」ための判断から、解放された感覚がある。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

最近、開発組織のAI導入を見ていて思うのは、みんな「使いこなせていない」のではなく「メンテを諦めている」こと。
入れた直後は誰でも使う。

1ヶ月で設定が古くなる。
2ヶ月で誰も触らなくなる。
3ヶ月後、AIを入れる前に戻る。

これは運用力の問題じゃなくて、構造の問題。
人手で延命する設計のままだから、こうなる。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

Claude Codeを入れて成果が出ない会社の共通点は、ツール選定じゃない。

「最初の設定」で終わってること。

例えばCLAUDE.mdは書いたが、3ヶ月後には誰も触っていない。
権限設定は散らかり、便利な使い方は人の頭に残ったまま流れる。

問題はAIじゃない。
環境を育てる仕組みがないことだ。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

@mikefutia SEO

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

ChatGPTで止まる経営者と、業務に組み込める経営者の違いは何か。

「対話型AI」と「実行型AI」を区別できているかどうか。

ChatGPTは検索や草稿生成までしかいかない。
ここで止まる経営者が圧倒的に多い。

実行型のAI（Claude Code、Codex、Managed Agents）に進むと、
メールを送る、資料を作る、システムを操作する、までAIが回す。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

「AI実験で人間の時間を奪うな」

これ、AI導入支援の現場でも全く同じ。
社内でAIを試す時、関係者の同意なしに仕込むと、組織の信頼を一発で失う。

AI実験のルールはシンプル。
・関係者には事前に「実験中」と伝える
・AIの出力には人間レビューを挟む
・失敗時の責任は実験者が取る

技術より、この3つの方が10倍大事。

[Simon Willison @simonw]

AI-run business experiments are interesting and fun up to the point where they waste the time of humans who haven't opted into the experiments - I think they need to keep their own human operators in the loop for outbound actions that affect other people https://t.co/QluYQ7lwi5

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

「AI時代のPMは、製品仕様より『AIと何をどう作るか』を設計する役割に変わる」

これはPMだけの話じゃない。

経営者・営業・マーケ・エンジニア、全職種で同じことが起きてる。

職務名は同じでも、中身が完全に変わる。

[cat @_catwu]

Thanks @lennysan for a great conversation about how Claude Code maintains product velocity, how the product management role is shifting in the AI era, and the future of work!

https://t.co/Qp7aAuHIqJ

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

中小企業のAI導入支援を続けて感じる「3つの壁」がある。

1つ目は、社内データが散らばってること。
NotionとSlackとGoogle DriveとExcelに分散してて、AIが文脈を読めない。

2つ目は、ROI評価の言語化が難しいこと。
「業務効率化」と書いても、どの業務が何時間減るかが詰められない。

3つ目は、誰が責任を取るか。
AIが間違えた時、技術じゃなく組織の話で止まる。

ツール選定よりこの3つを解いた方が、AI導入は進む。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

AI導入で「減る仕事」と「増える仕事」の比率が逆転する。

減るのは作業。
資料作成、議事録、メール、リサーチ。

増えるのは判断。
何を任せて何を残すか、どこで止めて誰に渡すか。

経営者の時間配分が、作業7：判断3 から 作業1：判断9 に変わる。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

「Vibe codingとAgentic engineeringの境界が曖昧になってきた」

これは経営者が知っておくべき業界変化。

Vibe coding = 感覚で書く軽量プロトタイピング
Agentic engineering = AIエージェントが主導する本格開発

この2つが混ざると何が起きるか。
「思いつきで作ったプロトが、そのまま本番で動く」状況になる。

中小企業のシステム開発の正攻法も、ここで変わる。
最初から本気で作る、より、動くプロトを本番に育てる方が早い。

[Simon Willison @simonw]

I was talking with @josephruscio on the @heavybit podcast the other day when I realized that vibe coding and agentic engineering have started to blur a bit in some of my work - I published some extracts from the transcript https://t.co/evxoG06Vpa

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

「AI担当を配置したいけど応募がない」相談が増えてる。

そりゃそうで、AI人材は大手と争うフェーズに入った。
中小企業が太刀打ちするのは現実的じゃない。

正解は、外から取るんじゃなく社内で作ること。
業務を一番知ってる人 + Claude Code = AI担当。

採用予算をAI環境構築に振り替えるだけで、半年で社内AI人材が立ち上がる。

[Claude @claudeai]

Live from Code with Claude: we're launching dreaming in Claude Managed Agents as a research preview.

Outcomes, multiagent orchestration, and webhooks are now in public beta.

[コロナンテ a.k.a.MC凛少女🐺🍯 @coronante56788]

死ぬほど③重要。。AIでの業務DXだと、正直私先に③の設計、構築プロセスから考えますもん。。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

AI時代に経営者が捨てるべき信念について書く。

弊社の経験で、捨てて正解だった信念は3つあった。

①「自分でやった方が早い」
最初は本当にそうだった。
でも3ヶ月AIに任せ続けたら、自分でやる方が遅い瞬間が来た。

②「AIに任せたら品質が落ちる」
これも逆だった。
人間がミスしてた箇所を、AIがミスせずやり続けた。

③「人にしかできない仕事がある」
これは半分だけ正しかった。
ただし、その「人にしかできない仕事」の領域は、3ヶ月前に想像してたより、ずっと小さかった。

捨てた3つの信念の代わりに、自分の時間が「経営判断」と「人との対話」だけに集中できるようになった。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

AI導入を全部門同時にやって失敗する会社が多い。
正解は、1部門で結果を出してから横展開する。

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

@megumiya_ooura これから大事ですね！

[渋谷祐太 / LiftBase 代表取締役 @shibuyu_tech]

日本のAI導入は、ほぼ全部「守りのAI」。

人件費削減、業務効率化、コスト圧縮。
経営者の9割がここに留まっている。

弊社が見てきた限り、AIで本当に伸びている会社は「攻めのAI」に切り替えている。

攻めのAI = 売上を増やす、新規事業を作る、商品ラインを拡張する。
浮いた時間を「次の収益源」に充てている。

守りで止まる会社と、攻めに振れる会社の差は、半年で見える。