生成AIの実用的な活用術 ―― 導入のリアルと組織に定着させるポイント（SAKURA AI Conferenceレポート） 

Googleの「Gemini 3」をメインに使っています。加えて最近はノーコードでアプリを開発できる「Lovable」というツールを使って、 BtoB と BtoC 向けに1つずつサービスを出してみようかなと思っているんです。普段、3Dプリンターで欲しいものを自作することがあるんですけど、その感覚でアプリも作っていいんじゃないかと。 

そうですね。以前より制御しやすくなって、バックエンドを含めてかなり現実的に作れるなと感じています。usutaku（臼井）さんはどうですか？ 

ちなみに、私はManusを使っていません。というのも、私は会社員でもあるので。Manusはやれることが多いので、個人や自分の会社で自由に使える立場であれば、かなり強力なツールです。ただ、企業のセキュリティポリシーでブロックしているケースもあり、法人利用の際は要注意ですね。 

私も個人利用ではそこまで気にしていませんね。ただ、先日ニュース番組に出演した際に取り上げたテーマでもあるんですけど、国に関わる領域においては、海外産のツールだと意図しないメッセージ性やバイアスが入ってしまうことがあります。なので、利用領域によっては「国産のほうがいいよね」ということはあるのかなと思いますね。 

私は「コンテキスト警察」を自称しています（笑）。というのも、社内での活用について「AIの出力が微妙」というご相談を受けることがありますが、その原因のほとんどはコンテキスト（AIが回答を出力するために参照する文脈、前提知識、関連情報など）が不足しているからなんです。
たとえば普段の業務やプロジェクトについて、目的、現在のステータス、議事録などを一枚のドキュメントにまとめて、プロジェクト機能に入れておく、またはいつでもコピーできるようにしておくとよいと思います。そうすると引継ぎも楽なので。最近、「AIにとって働きやすい環境は、人間にとっても働きやすい環境」であると、いろいろな方にお伝えしています。 

それでいうと、「利用率が高い＝AXが成功している」というわけではないと感じています。利用率が上がることで生産性が向上するなどの成果はもちろん出るんですけど。ただ、それは本質的なAXではないんです。 
PDCAに当てはめた場合、 Do （実行）にはAIを使えている段階。ただ、本来AIの適正があるのは「 Plan （計画）・ Check （評価）・ Action （改善）」の領域なんです。AIによって意思決定ができる段階までいくと、よりAXに近くなっていくのかなと思いますね。 

基本的にはトップダウンのほうが早いと思っています。ただ、「最初の号令」はトップダウンが最速であるというだけで、途中の段階では現場レベルで進めていかないと難しいでしょうね。 
とくに意思決定者は、現場の仕事のどこにどれくらいの時間がかかっているのか、どういった手間がかかっているのかを知らないことも多い。そのあたりは結局、現場の方がそれぞれのチームや職種で使いながら改善していく必要があります。

私は、今後「社内政治」の能力が必要になってくると思っています。というのも、AIがもっとも苦手とするコンテキストだからです。たとえば、社内で物事を進めるときに必要になる水面下の調整、関係づくりなどは、隠されていたり誰かが独占していたりする。こういった明文化されない情報をAIが拾うのは難しいんです。AIのほうが賢いのは間違いないですが、人間がAIに必要なコンテキストを与えるためには、社内政治やコミュニケーションが重要になってくるかなと思っています。

「いいヤツ」が一番ですよね。そういう人と仕事をしたいですし、私自身もそうありたいです。