項目 2026年8月 AIの頭脳 90 / 100 自律性 65 / 100 AI社員化 65 / 100 ロボット身体 55 / 100 ロボット量産 35 / 100 ※100点＝人間の仕事を広範囲 3．会社でできること・ロボットなし 現在地：80 / 100 ロボットがなくても、AIはすでに、 メール資料作成調査翻訳会議要約データ分析マーケティングプログラミングWeb制作経理補助契約確認カスタマー 4．会社でできること・ロボットあり 現在地：50〜55 / 100 ロボットが加わると、 工場物流倉庫検品運搬清掃 など、物理世界の仕事へAIの対象が広がります。 ただし現状は、 AIの頭脳 ＞ ロボットの身体 ＞ ロボット量産 です。 しかしロボットは、 モーター減速機カメラセンサーバッテリー半導体工場整備 が必要です。 そのため、本当に重要なのはロボットのデモ映像ではなく、 人間並みに働けるロボットを年間何台作れるのか？ です。

Second Life AIを半日で作って感じたこと 昨日、Second Lifeの中に「Kakehasi AI Lab」というオフィスを作りながら、ふと思いました。 分からなくなるたびにChatGPTへ画面のスクリーンショットを送り、 「次はどこですか？」 と聞きました。 半日で「日本語を話すAI受付」ができた 最終的には、AI専用アバターに人格を設定し、 「Yusuke AI Reception」 というKakehasi AI Labの女性受付AIにしました。 面白いのは、AIを作るためにAIを使っていること 昨日の記事では、 「メタバースの中に、もう一人の自分を置けるのではないか」 と書きました。 今日、実際にAIアバターを置くことができました。 メタバースの中で働くAIを作るための作業そのものを、AIに教えてもらっているのです。 AIを使ってAIを作る。 しかも、そのAIが今度は仮想空間の中で人間を案内する。 少し前ならSFのような話です。

そこで作ったのが、後藤友亮AIです。 私がやりたかったのは、単にインターネット上の情報を答えるAIではありません。 特にモンゴルについて調べていると、ネット上に書かれている一般的な情報と、私が実際に現地で経験したことが違う場合があります。 そこで、 ネット上の一般的な情報と、私自身が現地や実生活で経験した情報を比較できるようにする。 これを一つの目的にしました。 もちろん、私の経験が必ず正しいということではありません。 ネット上の情報と実体験の両方を見て、利用する人自身が判断できる。 そんな仕組みにしたかったのです。 今度は、AIへの知識登録まで自動化した 後藤友亮AIを作ると、次の問題が出てきました。 実際にやってみて、ネットの情報と何が違ったのか。 こうしたものこそ、私自身の情報資産だと思っています。 AIは進化する。

AIを使うようになって、情報を集めるための時間と費用は大きく減りました。 現在は、AIに聞けば、国内外の情報や複数の意見を短時間で整理できます。 しかし、ここで注意しなければならないことがあります。 AIは、必ず正しい答えを出すわけではありません。 ③ 事実、推測、意見を分けてください AIの文章は自然で説得力があるため、確認された事実と、AIの推測が混ざっていても気づきにくいことがあります。 そこで、回答の内容を次の3つに分けてもらいます。 AIへの質問だけで終わらせない この5つをAIに問い返せば、最初の回答よりも精度はかなり上がります。 しかし、それでも「AIがそう言ったから正しい」とは言い切れません。 AIは「正解を出す機械」ではなく「優秀な調査相手」 AIによって、情報収集や翻訳、比較、要約、仮説の検証に必要な時間と費用は、以前とは比べものにならないほど小さくなりました。

今回、実際に2つのAIを同時に使うことで、AIの速さよりも、自分が何分拘束されるかの方が重要だと気づきました。 AIが遅くても、自分が待つ必要はない 2つのAIを同時に使うと仕事が変わる 考えてみれば、私は以前からChatGPTの回答を待っている間に、別のAIを使って動画を作っていました。 どうでもいい記事ほどAIに任せやすい もちろん、すべてAIに任せればよいとは思っていません。 何より大きいのは、 人間の手を離れて、AIだけでパソコン作業を進められるようになったこと だと思います。 AIの評価方法も変わってきた これまでは、 「AIは人間より速いか？」 数年前なら、想像もつかなかった 少し前まで、 「AIがホームページを自分で操作する」 ということ自体、私には想像できませんでした。 さらに、そのAIを働かせながら別のAIに動画を作らせる。

今回、実際にSecond Lifeで土地購入を行い、1,024㎡のMainlandに「Kakehasi AI Lab」という実験拠点を作り始めました。 以前から私は、AIが進化すると、仮想世界も単なる遊びではなく、仕事や交流のもう一つの場所になるのではないかと考えていました。 そこで今回、実際にSecond Lifeを始めてみました。 「Kakehasi AI Lab」の看板を設置 土地を購入して最初に作ったのが、 Kakehasi AI LabAI × Virtual World Experimental Base自分AI研究所 という 最終目的は「自分AI」を置くこと この土地を買った目的は、仮想不動産への投資ではありません。 将来的にはここに、 自分の経験成功談失敗談判断基準 を覚えた「自分AI」を置いてみたいと思っています。 つまり、 ホームページ↓仮想世界のKakehasi AI Lab↓自分AIが相談に答える という仕組みです。 まだ始めたばかりですが、AIと仮想世界を組み合わせると何ができるのか。

経営者のAI活用で本当に難しい社員管理 経営者のAI活用は、単にAIを会社へ導入すれば成功するものではありません。 今の仕事は、ホームページ、広告、営業、顧客対応、資料作成、情報収集など、ネット上で行うものが中心です。 本当に難しいのは、AIを使う社員の管理 企業のAI活用というと、どのAIを導入するか、AIに詳しい社員を採用するかという話になりがちです。 経営者自身がAIを使わなければ判断できない 経営者が、AIの専門家になる必要はありません。 しかし、社員に任せる前に、経営者自身が日常的にAIを使い、現在のAIに何ができるのかを知る必要はあります。 AIを使わないままAI担当者を管理することは、現場を一度も経験せずに、工期や必要な人数を決めるようなものです。 AIを知らないことが経営リスクになる これまでは、AIを使えることが企業の強みでした。

AIで仕事はどう変わる？――自分AIをつくって感じた「新しいデスクワークは一時的に増える」 在は、自分自身の実体験や考え方をもとに回答する「自分AI」を、個人でもつくれるようになりました。 しかし、価値のあるAIをつくれるかどうかは、AIに入れる元の情報によって決まります。 実体験、専門知識、失敗した経験、判断基準などに違いがあれば、完成するAIの価値にも大きな差が生まれます。 例えば、 会社独自の経験や知識を整理する 情報をAIが利用できる形に変える 会社専用のAIをつくり、育てる AIの回答が正しいか確認する 間違いや不足を修正する AIを使って業務の仕組みをつくり直す ホームページ 企業は「見えない資産」でも競争する 今後、企業は商品、店舗、工場、設備だけでなく、インターネットやAIの中につくった資産でも競争するようになるでしょう。 本当の差が生まれるのは、 会社独自の情報をどれだけ蓄積しているか 現場の経験を正しくAIに渡せるか AIの間違いを見抜ける人がいるか AIを実際の業務に組み込めるか 継続して改善できるか という部分だと

AIに相談すると、私の使い方ではメモリが足りていない可能性を指摘されました。 さっそくメモリを交換したところ、無事にさくさく動くようになりました。 そんなとき、同じ車に乗る人がネット上に残した修理記録を手がかりに、代用できそうな部品や修理方法を探せます。 AIに相談しながら寸法や仕様を調べれば、部品の構造まで学ぶきっかけにもなります。 AIの説明と目の前の現実が違えば、それもまた質問して考える。 必要なことを聞き、自分で実践し、肌で現実を見極める。まさに「AI教室」です。 今回、パソコンの部品代には少し高く驚きました。 それでも、記事を書き、画像を扱い、AIを使いながら作業する私にとって、パソコンの環境を整えることは避けて通れません。 AIが「覚えておく」部分を助けてくれれば、これまで見えなかった才能を発揮する人が、これから多く現れるのではないでしょうか。

私はプログラマーではありませんが、AI プログラミング初心者でも、AIと一緒に一つずつ進めることで、ここまでできるようになりました。 AIに画面を見せる。 エラー画面を見せる。AIから「この1行だけ直してください」と指示を受ける。実際に変更して、また画面を見せる。 そして使う側も、何度も一緒に作業することでAIへの頼み方を覚えていきます。 AIの能力が上がる。使う人間のAI活用能力も上がる。 そのすべてを一気にAIへ入れるのではなく、まず記事を自分で再確認し、必要なものから「後藤友亮AI」に登録しています。 AIを使っていて最近強く感じるのは、 「AIに何ができるのか」を考える時代から、「自分はAIと一緒に何を作れるのか」を考える時代へ変わってきたということです。

AIで仕事は変わる――会社・店・受付の意味も変わる 今日、Second Lifeの中に日本語で会話するAI受付を作ってみました。 と話しかけると、AIは日本語でKakehasi AI Labを案内してくれました。 ここで私は、単に「AIは便利になった」という話ではないような気がしてきました。 しかしAIと仮想空間を組み合わせると、 店舗 → AI店員がいる仮想空間 受付 → 24時間対応するAI ホームページ → 読むものではなく、AIと話す場所 説明書 → 読むものではなく、その場でAIに 聞くもの 学校 → 教室だけでなく、AI教師と学ぶ空間 不動産内覧 → 現地へ行く前に仮想空間を歩く 自分自身 → 用途ごとにAI分身を持つ という形も普通になるかもしれません。 「人を用意する」から「AIに役割を与える」へ 今日、受付を作るために受付係を雇ったわけではありません。 AIに、 「あなたはKakehasi AI Labの受付です」 と役割を与えただけです。

そこで感じたのは、AI社会では仕事が減るだけではなく、当面はむしろ会社の経験や情報をAIへ移していく仕事が大量に発生するのではないかということです。 経営者は「AIに何をさせているのか」も管理する必要がある そして、もう一つ重要になるのが、会社全体のAI利用の管理です。 これから社員がそれぞれAIを使うようになれば、経営者は少なくとも、 会社のどの仕事にAIを使っているのか。 AIにどんな会社情報を渡しているのか。 AIが出した結果を誰が確認しているのか。 「社員がAIを使っているから大丈夫」ではなく、AIが会社の中で何をしているのかを経営者自身が把握する必要があるということです。 AI社会では、人を管理するだけでは足りません。 人、AI、会社に蓄積された知識、そしてAIそのものの進化を管理する。 これが、これからの経営者に必要な新しい仕事になるのではないか。