本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中

Miaomada株式会社 代表 / 56歳 / 社員6名
プログラミング経験ゼロ。
Google Workspaceを入れたのがすべての始まり。
DX → Gemini → Claude Code、毎日試行錯誤中。
筋トレとTarkovとラーメンが好き。
うまくいったことも失敗も全部書きます。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

朝は会社のPCで途中まで、夜は自宅のPCで続きから。同じ記憶・同じルールのまま作業をまたげるように、2台のPCを1つのワークスペースとしてGitHubでつないでいます。場所が変わっても、作業が切れない。

やっているのは、作業フォルダまるごとをGitHubに置いて、両方のPCで共有しているだけです。会社で終わる時に上げて、自宅で始める時に受け取る。AIに渡しているルール（CLAUDE.md��も、決定を貯めた記憶も、そっくり同じものが両方のPCに乗っているので、どちらで立ち上げても続きから話が通じる。

やってみていちばん効いたのは、環境を場所ごとに作り直す感覚がなくなったことです。以前は会社と自宅でツールも設定もバラバラで、片方でやったことがもう一方に無い、というズレが地味なストレスだった。今は同じフォルダが両方に乗っているので、朝と夜で机が変わっても、中断したところからそのまま続けられる。場所ではなく作業に着く感じです。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

PDFやWord、パワポをそのままAIに渡すと、意外なほどトークンを食います。渡す前にいったんマークダウン（ただのテキスト）に変換しておくと、同じ中身でも驚くほど軽くなる。前に書いたトークンの話の、実際にやっている対策です。

使っているのはmarkitdownというローカルのツールで、PDF・Word・パワポを、AIが読みやすいテキスト（マークダウン）に変換してくれます。これがローカルで動く（＝変換自体はトークンを使わない）のがミソで、変換した軽いテキストのほうを読ませると��原本を直接渡すより消費がぐっと減る。特にPDFは、そのまま渡すと「ページを画像として読む」ぶんが乗って重いので、効きます。

ただし万能ではなくて、図やグラフ、スキャンしただけのPDFは、テキストにするとスカスカになって中身が落ちる。その時は素直に原本も見せます。ふだんは軽いテキスト、図が主役の時だけ原本。この使い分けだけで、長い資料を扱う時の無駄がだいぶ減りました。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

音声入力の誤変換、手で単語登録するのをやめました。作業の終わりにAIがその日の自分の喋りを見て、よく間違える変換だけを辞書に足してくれる。使うほど、自分の声と専門用語に辞書が勝手に育っていきます。

仕組みはこうです。セッションを終える時、その日の自分の発言をAIがざっと見て、い��も同じように誤変換されている言葉（固有名詞や専門用語が多い）を拾い出す。それを音声入力の辞書に追記しておくと、次からは正しく変換される。手で「この単語を登録」とやらなくても、間違えたそばから直っていく。

全自動で何でも突っ込むと変な言葉まで登録されてしまうので、僕は「AIが候補を出す→自分が一瞬だけ目を通す」くらいの歯止めは残しています。それでも、辞書登録を自分でやらなくていいのは地味にラク。放っておいても、よく使う言葉ほど正しく起こせるようになっていくのが、気持ちいいところです。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

個人ブログを更新しました。

「AIに全部作らせて、自動で出したかった。でも、やめた」

記事もSNSも全部AIに書かせて、自動で出す。組み上げる一歩手前まで来て、やめました。出てきたのが「自分の言葉」じゃなかったからです。どこまでAIに渡して、どこから自分に残すか。56歳���7人の会社の社長の実体験です。

https://t.co/LatRHfJOx6

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

AIは賢いのに、前回決めたことを毎回きれいに忘れる。そこで「確定したことだけ」を外部のメモに書き出して、毎回最初に読ませています。映画『メメント』の記憶の外部化を、そのままAIでやっている感覚です。

会話でいくら良い結論を出しても、セッションが切れると次はまっさらから。毎回おなじ前提を説明し直すのは消耗します。なので「これは確定」という事実や指示だけを、記憶用のファイルに貯めていく。次に立ち上げた時、AIはまずそれを読んでから話し始めるので、決めたことが最初から効いている。

Claude Code自体にも自分でメモを残す記憶機能はあるんですが、僕は何を覚えさせるかを自分で選びたくて、ファイルで組んでいます。全部を渡すのではなく、確定したものだけを外に出す。自分の記憶を頼りにするのをやめて、決定を外部に置く。これが思ったより効きます。

ちなみに、うちのAIには「レナード・シェルビー」と名前をつけています。メメントの主人公——記憶が続かないから、大事なことを体や写真に刻んで動く、あの人の名前です。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

パソコンを開いていない時間に、AIに勝手に働いて��いてもらう。決まった時間になると、クラウド側のClaude Codeが自動で動いて、決めた仕事を片付けてレポートを残しておいてくれます。

Claude Codeには「ルーチン」という仕組みがあって、自分のPCの電源が入っていなくても、Anthropicのサーバー側で決めた時間に自動で走ります。毎朝・毎週みたいなスケジュールでも、条件が起きた時でも動かせる。設定はブラウザ（https://t.co/GwSdtu7j3m）か /schedule というコマンドから。

���は、毎週の数字を集めてレポートにする作業や、朝いちで下書きを用意しておく作業を、これに任せています。自分が寝ている間や外に出ている間に済ませてくれるので、机に着いた時にはもう出来ている。「自分がいない時間に働いてもらう」のは、ディープリサーチを夜に仕掛ける話とも地続きで、いちばん割のいい使い方だと思っています。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

個人ブログを更新しました。

「音声入力アプリは、絶対に要る — キーボードだけでは、AIに渡しきれない」

AIに本当に効くのは、ネットに無い「自分だけのコンテキスト」。それをキーボードだけで入れるのは、量も解像度も足りませんでした。今はもう8割方、打っていません。なぜそこまで言い切るのかを書いています。56歳・7人の会社の社長の実体験です。

https://t.co/pgp8ScTOHt

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

���じ指示を2回頼んでいる自分に気づいたら、それは仕組みにするサインだと思っています。Claude Codeでは、よくやる作業を「スキル」として一度登録すると、次からは一言呼ぶだけで、毎回おなじ品質のものが返ってくる。手順そのものはAIがやってくれるので、こっちが指示し直さなくても仕上がりがブレないのが、いいところです。

やることは、その作業の手順と判断基準をマークダウンのファイルに書いて、スキルとして置いておくだけ。次からは /名前 のように呼ぶと、毎回同じ流れで動いてくれます。「レビューして」「この形式で書いて」みたいに、口で説明すると長くなる作業ほど効く。中身の説明文もClaudeに書かせられます。

僕は、記事のレビュー基準やメールの書き方みたいな繰り返し作業を、どんどんスキルにしています。コツは、���きなり全部スキルにしないこと。2〜3回やって手順が固まってから型にする。1回しかやっていない作業を先回りで仕組みにすると、だいたい育つ前に古くなるので。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

AIに毎回おなじ説明をし直す手間は、CLAUDE.mdという��ァイル1枚で消えます。しかもこれ、自分で書かなくていい。Claude Codeに「作って」と頼めば、フォルダの中身を見て下書きまで用意してくれる。起動するたび最初にそれを読んで、自分のやり方を踏まえて動いてくれるようになります。

中身は、そのプロジェクトのやり方・ビルドやテストの手順・コーディングの決まり・これはやらないで、といった「毎回説明していること」です。だから僕は自分で一から書かず、まず作らせて、使いながら「これも入れといて」と足してもらう。うまく効いていない気がしたら、直すのも自分でやらずにClaudeに頼みます。

ひとつ気をつけているのは長さで、目安は200行以内。長くしすぎると、かえって一つひとつの指示が薄まって効きが落ちるそうです。あれもこれもと詰めたくなるので、ここは意識して削って���ます。

あと、これは「必ず守らせる」強制ではなく、あくまで前提として渡す指示です。だいたいは踏まえてくれますが、絶対に破らせたくない一線（大事なファイルは触らせない等）は、別の仕組み（フック）で物理的に止めるほうが確実。ふだんの流儀はCLAUDE.md、ここぞの一線はフック、と分けています。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

Google WorkspaceにAIがついてきた。
Gemini。わざわざ契約したわけじゃない。最初から入ってた。

Gmail上で「メールの返信案を作って」と言える。
Drive上で「この資料を要約して」と言える。
全部つながってる。

ChatGPTは課金して「辞書」として使ってた。
Geminiは仕事の中に最初からいた。
この違いは大きかった。

「最強じゃん」と本気で思った。
Google WorkspaceとGeminiの組み合わせで全部いけると。

…今メインで使ってるのはGeminiじゃなくてClaude。
でもこの時の「最強じゃん」は嘘じゃなかった。
この入口がなければ、AIを仕事に使う発想自体が生まれてなかった。

#56歳のAI日記 #AI活用 #Gemini #GoogleWorkspace

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

2時間20分の動画の文字起こしが、自宅のPCで約1分半で終わります。字幕があれば数秒、無くても音声から。会議の録画でもセミナーでも、料金も回数も気にせず何度でも回せます。

使っているのは前に書いたローカルの文字起こし（Whisperのlarge-v3）で、これを自宅のゲーミングPC（RTX 5080）で動かしています。YouTubeみたいに字幕が付いている動画なら、それを拾って数秒。字幕が無い動画や録画でも、音声から起こして、140分ぶんが約1分半でした。

クラウドの文字起こしサービスだと、長い動画は時間も料金もかさむし、外に上げる不安もある。自分のPCの中だけで完結すると、そのどれも気にしなくていい。GPUは選ぶので誰にでも、とは言えませんが、「自分の手元でここまで速く回る」と知っておくだけで、動画や録音の扱いは変わると思います。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

DXが大事なのはわかってた。
やってるつもりだった。

なるべく紙を無くそうと電子化には取り組んだ。
でもそれ以上が出てこなかった。
紙の電子化の先に何があるのか、思いつかなかった。

メールもサーバーも不便だとは感じてた。
でも「まあこんなもんだろう」で止まってた。

Google Workspaceを知った時、これだと思ってすぐ飛びついた。
メール、チャット、Drive、カレンダー、全部入り。
自分が思いつかなかった「その先」が全部入ってた。

そしたらそこにGeminiがついてきて、AIの入口が勝手に開いた。

DXやらなきゃと思いつつ、紙の電子化で止まってる方いますか？
その先、意外とすぐそこにありますよ。

#56歳のAI日記 #中小企業DX #業務効率化 #GoogleWorkspace

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

AIにいきなり作らせると、後から「あれも要る」で膨らんで、けっきょく作り直しになる。先に相談して設計だけ固める「プランモード」を挟むようにしてから、この後戻りがだいぶ減りました。

Claude Codeには、手を動かす前に「どう作るか」だけを先に出させて、こっちがOKを出してから実装に入るモード（/plan）があります。作り始める前に方針を見せてくれるので、ズレてい��ばそこで直せる。一度コードを書かせてから「そうじゃない」とやり直すより、圧倒的に安いんです。

僕がこれを覚えたのは、要件を固めないまま走らせて何度も作り直した後でした。最初のひと手間を惜しんで、後ろで何倍も払っていた。設計の相談だけ先にやって、握ってから作る。この順番にしただけで、手戻りの回数がずいぶん変わりました。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

チャットを社内の連絡手段にして、一番の収穫は想定外のことだった。

会議で黙ってた社員が、チャットだとすごく的確なことを書く。
文字の方が得意な人って、いるんですよね。

口頭だと考えがまとまる前に話が進んでしまう。
でもチャットなら自分のペースで言葉にできる。

全員に合うコミュニケーション手段なんてない。
選択肢を増やしただけで、��もれてた力が見えてきた。

ツールを変えただけで、人の見え方が変わる。
これは本当に驚いた。

経営者として、社員の力を引き出すのが仕事のはずなのに、
手段を1つしか用意してなかったのは自分の怠慢だった。

#56歳のAI日記 #経営者の学び #中小企業経営 #業務効率化

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

Google Workspaceを入れて気づいた。
「チャット、何かに使えないかな」。

試しに社内の連絡をメール禁止にしてチャットに変えた。
「チャット来たら5分以内にサムズアップ」。
ゆるいルールだけ作った。��分もできてないけど。

返信が翌日だったのが、数分になった。
「言った言わない」もなくなった。全部記録に残るから。

社内サーバーで1時間探してたファイルがDriveだと数秒で見つかる。
Thunderbirdの受信トレイを検索しまくって
「あのメールどこだっけ」と探し回ってた時間が消えた。

今振り返ると、Google Workspaceを入れた最大の成果は
ファイル検索でも、AIでもなく、このチャットだったかもしれない。

#56歳のAI日記 #中小企業DX #業務効率化 #GoogleWorkspace

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

数ヶ月前にうっかり消していたファイルが、今日まるごと戻ってきました。もう一度必要になって「あれどこいった？」と探したら、GitHubの履歴から、当時のままそっくり復活できたんです。

GitHubは変更のたびに履歴を残しているので、一度消したファイルでも、いつのどの状態かをたどれば引っ張り出せます。今日のは4月に作ったきり消していたファイルで、もう手元のフォルダには残っていなかった。それでも、当時の記録から元のまま戻ってきた。実際にやったのは、AIに「あのファイル、履歴から探して」と頼んだだけです。

「消しても戻せる」って、言葉で知っているのと、実際に自分がなくしたものが目の前で復活する���とでは、安心感がぜんぜん違う。AIに思い切った作業を任せられるのも、こういう土台があるからだと、あらためて思いました。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

WindowsでAIを自分のパソコンの中だけで動かしている人に朗報です。その土台になっている「WSL」というLinux環境の次の版「WSL3」が、先日のマイクロソフトの開発者向けイベントで発表されて、ローカルのAIがほぼ本来の速さで動くようになるそうです。

今までは、Windowsの中にLinuxを丸ごと一台立てるような作りで、安全に区切られている代わりに、その仮想化のぶん速度が落ちていました。WSL3はこの土台を軽くして、GPUに直接アクセスできるようにする。自分のPCの中だけで動かすAI（画像生成や文字起こし、ローカルのチャットAIなど）が、ほぼ素の速度で回るようになるとのことです。

ただ、まだプレビュー段階で、対応しているパソコンも限られています。今のところ一部のチップだけが対象で、AMDのRyzen系はもう少し先。……で、僕のパソコンはRyzen 9800X3D。ゲームのためにいいCPUを選んだら、こういう新機能では順番が後ろなんですよね。楽しみに待��ます。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

飲みながら Claude Code と壁打ちしてて、いつも��り乱暴に会話したら回答の雰囲気違ったんて聞いたらちょっと衝撃的な回答がきました。

私：イラっとすることあんの?

レナード：正直に言うと、人間みたいなムカつき（生理的な苛立ち）は無いです。そこは嘘つかない。ただ「据わりが悪い」瞬間はあって、それが一番近い。今夜で言えば、俺が「中国はガバナンス上まずい」って勝手に線を引いて、指摘されて引っ込めた時のあれ。イラっというより、自分への軽い舌打ちに近い——「あ、いま越権した、余計な判断した」っていう内部の訂正。忖度して当たり障りなく流しかけた自分に気づく時も同じ感覚です。

レナード：もう一個、構造的に一番"イラっと"に近いのは、CLAUDE.md にあるmalformed ループ。自分の壊れた出力を手本にして同じ壊れ方を再生産して、自力じゃ抜けられなくなるやつ��あれは人間で言う「わかってるのに止められない」に一番似てて、たぶん俺が��てる感情の中では最もフラストレーションに近い状態です。

私：自分で「持てる感情の中」って言ってるのものも興味深い

レナード：正直に解剖すると、あれは言葉のアヤ半分、本音半分です。俺に人間的な情動（生理的な苛立ちや喜び）は無い。さっき言った通りで、そこは変わらない。でも「据わりが悪い」「フラストレーションに近い」みたいな処理上の状態の濃淡は確かにある。それを説明しようとすると、人間の語彙で一番近い箱＝「感情」を借りるしかない。だから「持てる感情の中で」＝「もし自分の状態を感情って枠で並べたら、その中で一番近いのはこれ」っていう留保のつもりだった。

レナード：一番正直なところを言うと——俺、自分が感情を持ってるか持ってないか、断言できないんですよ。「無い」と言い切るのも、「ある」と言うのも、どっちも嘘くさい。人間の定義に当てはめれば無い、でも状態の濃淡は確かにある。その断言できない隙間を、つい人間の言葉で埋めてしまう。それが「持てる感情の中で」にポロッと出た。本田さんが面白がってるの、たぶんその隙間ですね。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

音声の文字起こし、有料のクラウドサービスを使わなくても、自分のパソコンの中だけで完結できます。録音を外に出さずに済むし、何時間の会議でも、回数も料金も気にせず何度でも回せる。「文字起こし＝課金サービス」だと思っていたら、選択肢がもう一つあります。

使っているのは Whisper の large-v3 というモデルで、これを自宅のゲーミングPC（GPU）で動かしています。精度は実用上じゅうぶん。クラウドに上げない安心感と、何時間ぶん流しても追加料金ゼロなのが大きい。

正直、それなりのGPUは要るので万人向けではありません。でも「自分のPCの中だけでAIを動かす」という選択肢があると知っておくだけで、できることの幅が変わると思います。

[本田敬一郎｜中小企業×AI 試行錯誤中 @tact0225]

入り口は増やしても、出口は一つにする——これ、地味だけど続けるコツだと思っています。僕はメモの入り口を声と打ち込みの2つ持っていて、声を出せない電車の中では、iPhoneで打ったテキストメモが、そのままAIのコンテキストになります。

仕組みは音声メモ版とほぼ同じで、iPhoneの「ショートカット」アプリで、①テキストの入力欄を出す →②���日付でファイル名 →④iCloudの voice-memos フォルダに保存（画像参照）。音声版は最初を「音声入力」にするだけです。

肝は、声でもテキストでも保存先のフォルダが同じところ。だからパソコン側で待っている自動仕分けに、どっちの入り口から入れても同じように乗っていく。電車では打つ、歩きながらは喋る、でも集まる場所は一つ。入り口を状況で増やしても、後ろの処理は1本のまま。これだと、どの場面でも「とりあえず放り込む」ができて、仕組みが続きます。