ゆうと｜建設×AI 個人開発

建設×AIの個人開発者。PDF図面測定「ズメンセキ」と、全国1,467自治体の入札公告を毎日自動収集する「入札AGENT」を1人で開発・運営。現場の"探す・測る"を自動化する話をします。導入相談はDMへ。

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

個人でAIツールを開発しています。

作ったもの:
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②ズメンセキ — PDF図面の面積・長さをブラウザだけで測定

どちらも無料で使えます。詳細はこのスレッドで👇

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

施工側もロボット出てきたりしてどんどん変わってくんだろうなぁ

[豊田啓介ゆるふわ系総研 @toyoda_noiz]

【建築とAIの現状について、長文です】
設計事務所と大学で建築デザインとデジタル環境の実践と研究をしている立場でちょっと真面目に昨今思うことを。

建築におけるAIの影響、当初思っていたよりかなり根源的な変化が今後数年で起こると思います。結論から言うと、設計も施工も、おそらく数年後には今の組織や業態は維持できなくなっていると思います（それは必ずしもいきなり大量失業ということは意味しません）。自分の設計事務所であるNOIZでも、先週事務所の業務を丸1日閉じてみんなで終日議論して手を動かしてみて、今後の事務所の立ち位置や戦略の見直しをしてみましたが、とても1日でカバーしきれる内容ではありませんでした。おそらく今後しばらくは、何度も議論を繰り返す必要がありそうです。

僕は正直ほんの2－3か月前まで、建築設計というのは圧倒的な高次情報とそれぞれの非線形な決定因子が縦横に絡みあう複雑系であり、かつそれに紐づく実空間を扱う領域なので、多くの職業の中でもAIに浸食されるのはずっと後の方になると考えていました。しかしこの数か月で、AIが建築という実務のかなりの部分を、十分に実装に耐える精度と複合度で扱えるようになり始めていることを（現在公開されていることとまだこれから出てくることを併せて）認め、立場を変えざるを得なくなりました。AI耐性が強いと思っていた設計業態が一気に浸食されるポイントは、BIMや3Dモデラ―などのさまざまなデジタルツールです。

AIは直接ペンを持てませんし、人間のようにぼんやりしたイメージから正確な形や構造を導き出すことも苦手です。しかし人間がデジタルツールを扱うときの、さまざまなソフトウェアのインターフェースは、デジタル空間と実空間をつなぐフィルターとなります。そしてここは現在のAIが最も得意とする領域でもありす。つまり、人にとってのデジタル技術との接点は、AIにとっての実世界との接点でありインターフェース（界面の向こう側から見た時の）になっているわけです。AIはこの界面の向こう側から、我々がこのインターフェースをどう使って、どういう操作をしてどんな情報を作り出しているのか、その評価はどうされて、どのように次工程に送られているのか、大量のデータ群として抽出し、学習することができます。作業の課程だけでなく、その結果生み出されるデジタル化された建築情報も、彼らの得意な学習分野です。

これまでは、建築データ（BIMなど）は人（とその社会）向けに構造化されていたので、AIもそのままでは消化することは難しかったのですが、そうしたデータがお金をかければ一定量生成できるようになり、かつそれらの入力と出力とを十分に学習し、さらにその合成データの中で無数のエージェントが拡張学習できる環境が世界中に構築できるようになった今、人がBIMやモデリング、図面のツールで行う作業やそれらに付する条件（法律や施工性など）は、急速に彼ら（AI）が食べられる食材になりつつあります。かつ、彼らを養うのに十分な量が、この半年ほどでとんでもない速さで生み出されつつあります。

結果、今から半年程度の間に急速に、雨後の筍のように、テキストとスケッチ、写真、図面や参考イメージなどの組み合わせで3Dデータを生成できるいわゆるバイブモデリング（テキストを入力すれば正確な建築の3Dモデルが自在に生成できる）のサービスが市場に出てくることになり、さらには厳密な数値入力や法的な適合条件なども加えていくことでモデルの精度を上げることもできるようになり、今我々が時間をかけて進めている専門的な設計工程のかなりの部分（作業と知見）が、AIを用いた会話や参照データの組み合わせで生成できるようになってしまいます。

それでも少なくとも当分は、設計の最初と最後の工程、つまり与件や方向性を決める事と、最終的にAIに提案された生成物を評価し、感覚や好みまで含めた微調整を行うことは、人間の設計者が行うことになるでしょう。とはいえ設計工程のうちかなりの部分AIが扱えるようになることで、設計者という専門家でなければならない作業工程は劇的に減りうる、もしくは圧縮されることになるでしょう。しかも、恐らく変化はかなり急速に起こります。

これは事業者目線で見れば圧倒的な効率化です。例えばこれまで半年かかっていた基本設計工程のうち、ざっくりと最初（与件や方向性）と最後（評価や調整）の1か月ずつは設計者が行うとして、その間の4か月分の工程が１週間で終わってしまうようなインパクトです。原則として設計報酬というのは専門性単価での作業時間に対してかかるものですから、これまで6か月かかっていた成果物が2か月と1週間でできてしまえば、単純に設計料としてチャージできる額も半分以下になってしまいます（実際には作業以外の価値も生み出しているのでその評価をどう扱うかも重要な観点ですが、そこはまた別の議論です）。特にデザインの質や効果などにこだわる場合などでは単純な比較はできないとはいえ、ある程度こだわりがないような機械的な設計機会は、こうしたAIを用いた効率的な設計プロセスに今後一気に置き換得られていくでしょう。

重要なのは、そのAIによる工程圧縮にかかるコストです。現時点でまだ各種バイブモデリングは試験的なものなのでトークンも試験的に安く設定されていますが、こうした工程が社会インフラとして定常化した段階で、各AIサービサーがトークン代を上げてくることは目に見えています。設計料としてチャージできる額が半分以下になる中、その人件費がトークン代に置き換わるような比率ならまだよいですが（経営視点では）、おそらくはそれ以上の設定になっていくでしょう。そうなったとき、設計事務所は設計報酬をほとんどトークン代という経費に充てざるを得なくなります。効率は上がるかもしれませんが、得られる報酬や利益はむしろ下がる方向に行くことになりそうです。

そのとき建築家は、より効率がよく自社の設計スタイルにチューニングされたAIを育て、それをいかにうまく使って設計案とデータを生成するか、その与件やプロセスのデザイン、アウトプットのチューニングができるかを問われる職能、ある意味AIを飼いならす羊飼いの役割になっていきます。僕は実は2016年に10+1というオンライン媒体に、「建築のAIはバベルの塔か」という論考を書いているのですが、その中でまさに事務所ごとのAIを飼いならす羊飼いのような役割になるだろうと書いていたのですが、まさか10年後にもう一度同じことを、自分でも驚きながら言うことになるとは。。。AIをいかにうまく使いこなすか、いかに良いAIを育てるか、これが多くの設計事務所にとって生き残る道になっていきます。

この議論は、あくまで設計者という立場からのものです。その前提での問題は、設計者はそうした作業がやりたくて建築設計という職能を選んだのかという点にあります。もちろん施主や事業者から見れば、多少の質の低下や面白さの喪失があったとしても、仮に設計料も設計期間も半分以下でほぼ同じ結果が得られるなら、ほとんどの発注者はそちらを選ぶようになるでしょう。そうなったとき、設計事務所の仕事は上記のようなAI羊飼いになっていくとしたとき、人は、それがやりたくて設計の道を選ぶのでしょうか。

先日の事務所内での議論でも、新しいビジネスとしての可能性（AI設計をいち早くパッケージ化してそこにNOIZチューンを仕込むことで大量に早く面白い設計を受注する）と、そもそも自分たちはどんな価値をもたらしたくて、何を実現したくてこの道を選んだのか、という根源的な問いに全員が揺さぶられることになりました。その時は結論めいたものは出していませんが、おそらくほぼ全員が、やっぱりデザインという過程を通して、何か新しい価値を生み出す過程と、その結果にフルコミットしたいのだという思いを新たにしたはずです。そうなったとき、そうした指向性の建築家は、ごく一部のこだわりの仕事を受けるニッチなマーケットで、Spotify全盛の時代にVinylの職人のような形で生き残るしか道はないのでしょうか（それはそれでちょっと魅力的ではありますが）。

もちろん僕は僕なりの客観的な視点で、ビジネスとしての可能性に関しても相応のアイディアや準備もあるのである面では新しい局面にわくわくしている部分もあります（投資家募集中です）。それでもやはり根源的なところで、本当にこれが自分のやりたかったことなのだろうかという問いが湧き上がってくるのも否定はできません。やはり僕は、第一義的にデザイナーでありたいのだと思います。

それでも時代は否応なく変化していきます。そうなると、お馴染みの言葉が繰り返されます。「自分がやらなければ他がやる。やらなければ取り残されて野垂れ死ぬ。だから、誰がどう思おうとやる以外に選択肢がない」。レミングマーチの音が聞こえてきます。

NOIZでは建築におけるデジタル技術応用の可能性を最先頭で切り開いてきた自負がありますし、今は大学でより大きな座組と予算でそうした領域の技術や社会における貢献を、最先端の環境で研究させてもらえる立場でもあります。だからこそ、そんな短絡的な結果を選ぶしかない以外の可能性、まだ我々には既存の価値と社会の体系というフィルターを通して見えていない創造性や可能性を、探り、理解し、開拓していきたいとあらためて強く思います。

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

久しぶりにやったけど、マインスイーパーの進化版面白い！
metaAIって触ったことないけどちょい触ってみるかな

[間島 昭彦 @mazima_akihiko]

マインスイーパーを進化させたゲームを、MetaAIを中心に、ある程度まで無料で組み立ててから、ClaudeCodeでざっくりと仕上げてみました。実際にプレイしてみて、感想を貰えると非常に嬉しいです。フィードバックを繰り返し、ガンガン作り直していくつもりなので。
https://t.co/tmYcimQKOE #ゲーム #AI

[エナミコウジ＠Crearize代表｜AIに作らせ、人を育てる @koujienami]

https://t.co/oYBRrtSjsl

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

この会社の行く末が危ないから不安なんですよ！

と言う社員が多い

でも不安なのは会社じゃなくて、自分だけの行く末でしょ？

危ないと思うなら経費少しでもケチった？
サビ残でもして誰かの助けをした？

文句言う人ほど何もせず定時で帰ってる
毎日家帰ったら飯食って風呂入って遊んで寝てる

謎です🤔

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

@koujienami ありがとうございます！
メッセージします！

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

FDEという名前だけでやってみたい、、と思ってたけど化物なのかと分かるポストでした。

ただ、プログラマーでもエンジニアでもない建設系施工管理（自分）が自社で使えるアプリいくつか作成して普及してます。セキュリティに関しては社内SEに丸投げ

これを他社にも出来たらFDEと呼べる？のかな？

こういう方のコンサル受けてみたいけど個人じゃ金額重いし、会社に言うといいとこどりされそうでうーむ。。

[エナミコウジ＠Crearize代表｜AIに作らせ、人を育てる @koujienami]

FDEって、定義を言葉どおりに読むだけでも異次元の職種です。現場25年のエンジニアが、その凄さについて話してみました。 https://t.co/Ch1WaXCcCK

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

ネタかと思えば、業務AI化についての分かりやすいコント？でしたw

ただ、客も使ってるAI、というのが建設業じゃ当てはまらないこともある気がします、、
申し込みはＦＡＸ、事務員さんがExcel使えないとか結構ザラにある、、

まぁその分研修を濃く出来るのかも？

[よしだたいき | 高卒で🇺🇸GAFAMエンジニア管理職 @TaikiYoshidaJP]

剛田くん、これはめちゃくちゃいい問いだと思う。
しかも僕は、「数年後にその世界が来る」というより、第一段階はもうかなり始まっていると思ってる。

順番に答えるね。まず、第一段階について。
ここは実は、全部を人間が一から整理して巨大なナレッジベースを作らないといけない、という話でもないんだ。Work IQは、Microsoft 365上で日々仕事をしていること自体からコンテキストを作っていく。

SharePointやOneDriveのドキュメント、Teamsの会議やチャット、会議のトランスクリプト、Outlookのメールや予定、誰と誰が一緒に仕事をしているのか、どういう仕事が継続して行われているのかのコンテキストはMicrosoft 365上のシグナルとして自動でWork IQの材料になる。それもあって、僕のチームでは積極的にミーティングとかの録画・録音はオンにしなくても、最低限トランスクリプト（書き起こし）はオンにしている。お影で3－4個ミーティングが重なっても、人として判断が必要なものだけに参加すればよくなったんだ。あと、昔いた会社のようにファイル名でバージョン分けちゃうとタイムスタンプがあるとはいえ、混乱しやすくなるから正しくSharePointのバージョン管理を利用するように徹底してるし、OneDriveの直リンク共有とかもなるべく減らすようにチームにお願いしている。

そうすれば例えば、「1年前のA社案件のPowerPointを探せ」だけではなくて、「このテーマについて過去に誰が議論して、どんな判断をして、その後どうなったのか」という仕事のコンテキストそのものをAIが扱えるようになっていく。

そしてコンテキストについて言うと、これをWork IQだけで終わらせていない。業務データや指標、リアルタイムデータをビジネスの意味に変換して扱うのが Fabric IQ。自社システムや各種ナレッジソースを、エージェントが使えるナレッジとして扱うのが Foundry IQ。そして外部世界の最新情報をコンテキストとして持ってくるのが Web IQ。これらをMSはこの春にまとめて、Microsoft IQというインテリジェンスレイヤーとして発表したんだ。
つまり、仕事の文脈×業務データの文脈×分析結果としての文脈×外の世界の文脈をCopilotやCowork、エージェントから使えるようにしていく考え方だね。

ただし、剛田くんの言う通り、「じゃあ顧客の機密情報まで全部ファーム全員のAIに食わせるの？」というのは全然違う。ここはむしろ重要な設計思想で、Work IQは基本的に、その仕事を実行している本人の権限で見えるものしか見えない。僕がA社の案件に参加していなければ、A社の機密資料が突然僕のCopilotから見えるようになるわけじゃない。さらにMicrosoft Purview のDLP（データ損失ポリシー）、機密性ラベル、SharePoint側のアクセス制御などを使えば、「人間にはアクセスできてもAI処理には使わせない」みたいなところまで制御できる。

だから僕は、案件固有の機密情報を全社共有することと案件から得た学びをファームのインテリジェンスにすることは、分けて考えるべきだと思ってる。後者は、ある程度抽象化すればいい。

実際これは実際に僕のFDEチームでもやってる。各プロジェクトの最後に、何をやったか、何がうまくいったか、何が失敗したか、次回同じケースなら何を変えるか、他の顧客でも再利用できる型は何かをMarkdownの形に落とすSkillを作って、チームに展開し、Markdownは集中管理してチームのIQとして保管している。

成功した案件だけじゃなくて、失敗した案件ほど残す。昨年度は100件に1件ぐらいあったけど、僕は失敗したこと自体では担当者を責めない代わりに再利用可能なコンテキストに変えてくれたら褒めるようにしていた。一人が失敗して、その失敗をきちんと言語化しておけば、ほかのメンバーは同じ穴に落ちなくて済むからね。
だからのび太くんもミスしてもいいんだ。1回は。

そうすると面白いことが起きる。みんな失敗を隠さなくなるし、いろいろと積極的に試してくれるようになる。そして「Fail Fast」が単なる文化論じゃなくて、組織のIQを増やす仕組みになる。
僕はこれが第一段階への一つの答えだと思ってる。

で、第二段階。
「それができたら、人間には何が残るの？」
ここが一番面白いよね。

生成AIって、ものすごく乱暴に言えば、膨大なデータからパターンを統計的にトークンとして学習して、その文脈に対してもっともらしい次の出力を生成する仕組みだよね。もちろん、今のモデルは今まで見たことがない組み合わせや、かなり新規性の高いアイデアも生成できる。でも、自分自身の人生を生きて、相手の顔を見て、その場の空気を感じて、何を大切にするかを自分の意思で決めているわけではない。だから僕は、人間の価値は知識を覚えていることから、かなり変化していくと思ってる。

シンプルな例として、顧客が、「分かりました。検討します」と言ったとする。AIから見れば、かなりポジティブな文章かもしれない。でも優秀なコンサルなら、その直前の沈黙、役員同士の目線、誰が発言しなかったか、いつも質問する人が今日は何も言わなかったこと、そういうものを見て、「これ、全然納得してないな」と判断することがある。これは議事録にもTeamsのトランスクリプトにも残らない。だから顧客の経営層との対談は楽しくてやめられない。

そしてもう一つ。AIが過去100社の知見を一瞬で取り出せるようになったら、「100社見たことがある」だけでは、ベテランの価値にならなくなると思う。代わりに重要なのは、100社のどの知識も答えにならない101社目で、何を思いつけるか。
例えば、「過去は全部こうだったけど、今回は逆なんじゃないか？」とか、「そもそもこの問題設定自体が間違ってるんじゃないか？」「誰もやってないけど、試したらどうなる？」というコンサルならではの問いを作れる人。そこは今まで以上に価値が上がると思う。

だから僕のFDEチームでは「Fail Fast」の文化をかなり強く言ってる。AIに正解を聞いて、安全なものだけ選ぶ人を増やしたいわけじゃない。今まで誰も思いつかなかったものを見つけて試す。僕は、AI時代の人間の価値は「答えを知っていること」より、「まだ存在しない答えを探しに行けること」に寄っていくと思ってる。

そして最後。「出来杉たちGAFAMの次の価値って何なんだ？」という問いだけど、これも、僕の今の仕事そのものなんだ。

僕が今マネージャーとして見ているFDEチームの仕事は、いろんなお客様の現場に実際に入り込んで、「AIを入れたら、ROI含めて本当に仕事はどう変わったのか」を4週間で見ること。何がうまくいったのか。何が全然使われなかったのか。モデル・製品・組織の問題なのか、Skillが足りないのか、ツールが足りないのかなどを現場で学ぶ。そしてそこで得たものを、僕らFDEだけができる特殊技能として抱え込むのではなくて、僕らが作ったSkillやAgentや実装パターンで、汎用化できるものはどんどんテンプレートにして外に出す。

そして、今日僕らしかできないことを、コンサルファームだと明日はシニコンができるようにする。明後日はジュニアもできるようにする。その次はのび太君でもできるようにする。それが僕らのミッションだと思ってる。
究極的には、今僕らがFDEとしてやっている仕事そのものを自動化して、なくしてしまいたい。それができたら、次のもっと難しい仕事をやればいい。

これは別に遠い未来の話でもなくて、かなり身近なところでも既にやってる。今、僕のチームでは平均して30〜40プロジェクトくらいが並行して動いているけど、以前は誰が何をやっているか、誰が余力があるか、タイムゾーンは大丈夫か、次の案件を誰に振るべきかを僕が各USとEMEAのメンバーに確認して判断していた。それを今は自動化して、プロジェクト状況とチームの負荷を見て、新しい案件のアサインまで仕組みに任せている。もちろん最後は僕が本人に最終確認するけど。

結果として、僕自身の時間だけでも週2時間くらい減った。でも僕にとって一番大きかったのは、その2時間じゃなくて、1on1で「今どの案件やってる？」と確認する必要がなくなったこと。だからその時間を、「最近どうしているか、次の案件では何をやりたいか、何を尖らせたいか、どういうキャリアにしたいかという話に使えるようになって、キャリア相談は月一に増やせるようになった。僕はこれがすごく象徴的だと思ってる。
AIでマネージャーをなくしたわけじゃなくって、マネージャーから、マネージャーじゃなくてもできる仕事をなくしたおかげで人間にしかできないマネージャーの仕事の割合が増えた。

だから僕の勝手な見解だけど、GAFAMの次の価値も人間がやらなくていい仕事から、もっと人に意味のある基盤を作ることなんじゃないかな。そしてこれは最初の話にも戻ると、剛田くんものび太君も、AIに仕事を奪われないためにAIより上手にPowerPointを作る必要はない。
むしろ、自分の仕事の中から、AIに渡せるものをどんどんAIに渡して、そこで空いた頭と時間を、まだAIにはできない仕事に使ってほしいと思う。

ということで剛田くん。最後の「お前のものは俺のもの」についてだけど。残念ながら、剛田くんには僕のWork IQのアクセス権がないから、それは無理だよ。そこはPurviewの方が強いみたいだね。

[よしだたいき | 高卒で🇺🇸GAFAMエンジニア管理職 @TaikiYoshidaJP]

剛田くん、これはめちゃくちゃいい問いだと思う。
しかも僕は、「数年後にその世界が来る」というより、第一段階はもうかなり始まっていると思ってる。

順番に答えるね。まず、第一段階について。
ここは実は、全部を人間が一から整理して巨大なナレッジベースを作らないといけない、という話でもないんだ。Work IQは、Microsoft 365上で日々仕事をしていること自体からコンテキストを作っていく。

SharePointやOneDriveのドキュメント、Teamsの会議やチャット、会議のトランスクリプト、Outlookのメールや予定、誰と誰が一緒に仕事をしているのか、どういう仕事が継続して行われているのかのコンテキストはMicrosoft 365上のシグナルとして自動でWork IQの材料になる。それもあって、僕のチームでは積極的にミーティングとかの録画・録音はオンにしなくても、最低限トランスクリプト（書き起こし）はオンにしている。お影で3－4個ミーティングが重なっても、人として判断が必要なものだけに参加すればよくなったんだ。あと、昔いた会社のようにファイル名でバージョン分けちゃうとタイムスタンプがあるとはいえ、混乱しやすくなるから正しくSharePointのバージョン管理を利用するように徹底してるし、OneDriveの直リンク共有とかもなるべく減らすようにチームにお願いしている。

そうすれば例えば、「1年前のA社案件のPowerPointを探せ」だけではなくて、「このテーマについて過去に誰が議論して、どんな判断をして、その後どうなったのか」という仕事のコンテキストそのものをAIが扱えるようになっていく。

そしてコンテキストについて言うと、これをWork IQだけで終わらせていない。業務データや指標、リアルタイムデータをビジネスの意味に変換して扱うのが Fabric IQ。自社システムや各種ナレッジソースを、エージェントが使えるナレッジとして扱うのが Foundry IQ。そして外部世界の最新情報をコンテキストとして持ってくるのが Web IQ。これらをMSはこの春にまとめて、Microsoft IQというインテリジェンスレイヤーとして発表したんだ。
つまり、仕事の文脈×業務データの文脈×分析結果としての文脈×外の世界の文脈をCopilotやCowork、エージェントから使えるようにしていく考え方だね。

ただし、剛田くんの言う通り、「じゃあ顧客の機密情報まで全部ファーム全員のAIに食わせるの？」というのは全然違う。ここはむしろ重要な設計思想で、Work IQは基本的に、その仕事を実行している本人の権限で見えるものしか見えない。僕がA社の案件に参加していなければ、A社の機密資料が突然僕のCopilotから見えるようになるわけじゃない。さらにMicrosoft Purview のDLP（データ損失ポリシー）、機密性ラベル、SharePoint側のアクセス制御などを使えば、「人間にはアクセスできてもAI処理には使わせない」みたいなところまで制御できる。

だから僕は、案件固有の機密情報を全社共有することと案件から得た学びをファームのインテリジェンスにすることは、分けて考えるべきだと思ってる。後者は、ある程度抽象化すればいい。

実際これは実際に僕のFDEチームでもやってる。各プロジェクトの最後に、何をやったか、何がうまくいったか、何が失敗したか、次回同じケースなら何を変えるか、他の顧客でも再利用できる型は何かをMarkdownの形に落とすSkillを作って、チームに展開し、Markdownは集中管理してチームのIQとして保管している。

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そうすると面白いことが起きる。みんな失敗を隠さなくなるし、いろいろと積極的に試してくれるようになる。そして「Fail Fast」が単なる文化論じゃなくて、組織のIQを増やす仕組みになる。
僕はこれが第一段階への一つの答えだと思ってる。

で、第二段階。
「それができたら、人間には何が残るの？」
ここが一番面白いよね。

生成AIって、ものすごく乱暴に言えば、膨大なデータからパターンを統計的にトークンとして学習して、その文脈に対してもっともらしい次の出力を生成する仕組みだよね。もちろん、今のモデルは今まで見たことがない組み合わせや、かなり新規性の高いアイデアも生成できる。でも、自分自身の人生を生きて、相手の顔を見て、その場の空気を感じて、何を大切にするかを自分の意思で決めているわけではない。だから僕は、人間の価値は知識を覚えていることから、かなり変化していくと思ってる。

シンプルな例として、顧客が、「分かりました。検討します」と言ったとする。AIから見れば、かなりポジティブな文章かもしれない。でも優秀なコンサルなら、その直前の沈黙、役員同士の目線、誰が発言しなかったか、いつも質問する人が今日は何も言わなかったこと、そういうものを見て、「これ、全然納得してないな」と判断することがある。これは議事録にもTeamsのトランスクリプトにも残らない。だから顧客の経営層との対談は楽しくてやめられない。

そしてもう一つ。AIが過去100社の知見を一瞬で取り出せるようになったら、「100社見たことがある」だけでは、ベテランの価値にならなくなると思う。代わりに重要なのは、100社のどの知識も答えにならない101社目で、何を思いつけるか。
例えば、「過去は全部こうだったけど、今回は逆なんじゃないか？」とか、「そもそもこの問題設定自体が間違ってるんじゃないか？」「誰もやってないけど、試したらどうなる？」というコンサルならではの問いを作れる人。そこは今まで以上に価値が上がると思う。

だから僕のFDEチームでは「Fail Fast」の文化をかなり強く言ってる。AIに正解を聞いて、安全なものだけ選ぶ人を増やしたいわけじゃない。今まで誰も思いつかなかったものを見つけて試す。僕は、AI時代の人間の価値は「答えを知っていること」より、「まだ存在しない答えを探しに行けること」に寄っていくと思ってる。

そして最後。「出来杉たちGAFAMの次の価値って何なんだ？」という問いだけど、これも、僕の今の仕事そのものなんだ。

僕が今マネージャーとして見ているFDEチームの仕事は、いろんなお客様の現場に実際に入り込んで、「AIを入れたら、ROI含めて本当に仕事はどう変わったのか」を4週間で見ること。何がうまくいったのか。何が全然使われなかったのか。モデル・製品・組織の問題なのか、Skillが足りないのか、ツールが足りないのかなどを現場で学ぶ。そしてそこで得たものを、僕らFDEだけができる特殊技能として抱え込むのではなくて、僕らが作ったSkillやAgentや実装パターンで、汎用化できるものはどんどんテンプレートにして外に出す。

そして、今日僕らしかできないことを、コンサルファームだと明日はシニコンができるようにする。明後日はジュニアもできるようにする。その次はのび太君でもできるようにする。それが僕らのミッションだと思ってる。
究極的には、今僕らがFDEとしてやっている仕事そのものを自動化して、なくしてしまいたい。それができたら、次のもっと難しい仕事をやればいい。

これは別に遠い未来の話でもなくて、かなり身近なところでも既にやってる。今、僕のチームでは平均して30〜40プロジェクトくらいが並行して動いているけど、以前は誰が何をやっているか、誰が余力があるか、タイムゾーンは大丈夫か、次の案件を誰に振るべきかを僕が各USとEMEAのメンバーに確認して判断していた。それを今は自動化して、プロジェクト状況とチームの負荷を見て、新しい案件のアサインまで仕組みに任せている。もちろん最後は僕が本人に最終確認するけど。

結果として、僕自身の時間だけでも週2時間くらい減った。でも僕にとって一番大きかったのは、その2時間じゃなくて、1on1で「今どの案件やってる？」と確認する必要がなくなったこと。だからその時間を、「最近どうしているか、次の案件では何をやりたいか、何を尖らせたいか、どういうキャリアにしたいかという話に使えるようになって、キャリア相談は月一に増やせるようになった。僕はこれがすごく象徴的だと思ってる。
AIでマネージャーをなくしたわけじゃなくって、マネージャーから、マネージャーじゃなくてもできる仕事をなくしたおかげで人間にしかできないマネージャーの仕事の割合が増えた。

だから僕の勝手な見解だけど、GAFAMの次の価値も人間がやらなくていい仕事から、もっと人に意味のある基盤を作ることなんじゃないかな。そしてこれは最初の話にも戻ると、剛田くんものび太君も、AIに仕事を奪われないためにAIより上手にPowerPointを作る必要はない。
むしろ、自分の仕事の中から、AIに渡せるものをどんどんAIに渡して、そこで空いた頭と時間を、まだAIにはできない仕事に使ってほしいと思う。

ということで剛田くん。最後の「お前のものは俺のもの」についてだけど。残念ながら、剛田くんには僕のWork IQのアクセス権がないから、それは無理だよ。そこはPurviewの方が強いみたいだね。

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

本業に影響が出ないように、業務時間外でAI研修とかしてるけどそれについて上役からは

休みを取れ

って言われる。
そりゃその立場じゃそう言わざるを得ないんだろうけど、本業も忙しいからそんな建前の話いらないんだよな、、

研修で得た収入を何割あげます、って話をしてほしいw

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

会社で加入しているとある組合の勉強会でAI講習があると聞いて見に行く

初級的な話をした後に最後に告知が。

1人80万円の受講費かかる、、だと、、
しかも補助金が出るからお得です、、だと、、

申請する前から補助金、助成金が必ず出ます、という形での告知は禁止だった気がするけどなぁ、、

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

会社の上司に

AIは10年後スマホみたいに普及するから今頑張ってもなぁ

とよく言われる
その感覚は確かにある
AI研修は一時のブームだろうなとも。

ただ、この前サムアルトマンがAIが思ったより普及していない現状を慣性が働いてるからだ、のような事を言ってたと思うが建設業も慣性が強い業界だと思う。

だっていまだにＦＡＸで申し込みとか指示書とかあるんですよ、、

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

本日から講習スタート
社内研修は何度もしているがちゃんとしたコースとしては初めてなので反応見ながら試行錯誤していく予定
安くない金額頂いているので真剣ですが、それでも楽しみ(*˘︶˘*)✨✨✨

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

協力業者にAI講習をすることになりました。
使える道具は自分で作ろうという講習‼️
楽しみー！

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

個人で1億借りれるのは執念だなぁ
凄い。

事業を行っていくのにやはり執念って大事だよねと再認識

[三上航人@CharacterBank @_cbNand]

https://t.co/nqtbvley8W

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

協力業者にAI講習をすることになりました。
使える道具は自分で作ろうという講習‼️
楽しみー！

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

@setsubi_shacho ありがとうございます！
やれることからやれるだけやっていきます🫡

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

個人でAIツールを開発しています。

作ったもの:
①入札AGENT — 全国1,467自治体の入札公告を自動収集・検索・通知
②ズメンセキ — PDF図面の面積・長さをブラウザだけで測定

どちらも無料で使えます。詳細はこのスレッドで👇

[デジタル庁 @digital_jpn]

Techブログ：⾏政⼿続等調査データ（約75,000件）をMCPで⾃然⾔語分析可能に

MCP（Model Context Protocol）を活用して対話形式で分析を行える、技術検証目的の簡易的な実装をご紹介。AIの誤った補完・推測を減らしつつ、MCP AppsによるチャットUI表示も試作しています。
https://t.co/QEIjGlETp3

[Yasuhiro Arai(AI駆動開発勉強会主催) @kimotuki]

8/28(金)19:00- 久々となる Claude Code Meetup #7 開催です！！
https://t.co/CFUyFbqmds

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

AI推進を社内でし始めた→協力業者にも展開したい→補助金が出るんじゃないか？

ってことで労働局に確認しに。

すると

訓練校の立ち上げサポートはしてません。
と冷たいお言葉、、w

まぁ実際に対象となるかは受講社の状況と講座内容の合致具合にもよるとのことで、少しずつ積み上げてくしかない、、

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

AI関連のポストがあればまずgrokに

これほんと？

って聞いてみるのがいいです。
だいたいが

誇張表現が多い

って言われるw

[ゆうと｜建設×AI 個人開発 @zumenseki_dev]

公共入札の公告、直近24時間で4,646件出ました。

全国1,467自治体を毎日見に行って数えた実数です。

人間が全部チェックするのは無理です。そして見落とした案件は「無かったこと」になる。
取れたはずの仕事が、気づかないまま他社に流れていきます。

だから自動で拾うものを作りました。

https://t.co/ozh1Jx9WY9