30 名までの会社が、仕事で AI を使い始めるときに決める順番

AI の使い方の記事（36 本）

1. AI の間違いを、お客様に届く前に止める確認の手順AI の間違いは、出てきた文を読んで「おかしくないか」を見るだけでは止まりません。当社では、お客様に届く前に、数字は出所の記録を開いて確かめ、他社や制度の事実は公式のページで確かめ、社内の言葉は一覧で機械的に探しています。どれも、提案書で実際に起きた 3 つの間違いのあとに足した確認です。
2. AI研修の 3 時間の時間割と、研修の前に確かめることこれまで行ってきた 3 時間の AI研修では、前半 70 分で AI の基礎と安全な使い方を話し、休憩 10 分をはさんで、後半 100 分で各自のパソコンの Claude に自社の資料を読ませて書類を作らせました。研修の 1 週間前までに題材を決め、使うパソコンでアプリが動くかを確かめていました。今の AI基礎研修は 1〜2 時間で、料金は 50,000 円（税別）です。
3. AI研修の後に届いた 2 件のご相談と、フォローミーティングで直すことAI研修の後に当社へ届いたご相談は、操作の質問ではなく、仕事のやり方の相談でした。社員全員で使うための共通の指示と、ばらばらの記録のまとめ方の 2 つです。今は、御社の環境で一緒に作る AI秘書作成研修で、作った後の分からない点に残りの 2 回でお答えしています。
4. 社内の AI の使い方の決まりを、A4 1 枚にまとめる社内の AI の決まりは、A4 1 枚に 7 つの項目を書けば始められます。使ってよい AI、入力しない情報、出力を人が確かめること、著作権、責任者と報告先、年 1 回の見直し、研修の 7 つです。書く前に、使う AI・入れる情報・確認する人・渡す権限の 4 つを社長が決めます。
5. AI に任せる仕事を、毎月 1 つずつ増やす進め方AI に任せる仕事は、1 か月に 1 つだけ決めます。AI が出したものは、人が確かめて直す時間がかかるからです。始める前に対象の作業の時間を測り、月末に減った時間を確かめてから次の 1 つに進みます。3 か月目に数字を見て進め方を見直します。
6. AI を学ぶ社員研修に、国の助成金を使う前に確かめること先に決めるのは、研修の後に誰のどの仕事が変わるかです。そのうえで、研修の題材がその仕事に直結しているか、研修を始める日の 1 か月前までに計画を出せるか、費用を会社が全額払う形かを確かめます。申請の手続きを代わりに行えるのは社会保険労務士です。当社は、この助成金を使った研修をまだ行っていません。
7. AI伴走支援の最初の 1 か月で決めることと、最初に任せる作業最初の 1 か月で決めるのは、AI に任せる作業 1 つと、その作業に今かかっている時間、半年の目標です。最初に任せるのは、繰り返し発生していて、AI の下書きを人が確かめて使える作業にします。相談から 1 回目の打ち合わせまでは 2 週間ほどで、1 回目には社長にも出ていただきます。月末に、かかった時間と次の計画を報告します。
8. ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot の選び方と、契約で確かめること文章の下書きなら、ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot のどれでもできます。差が出るのは、今使っている Google や Microsoft の環境とつながるか、入力が学習に使われない契約にできるか、料金、社員の使いやすさ、日本語の質です。入力の扱いは、同じ AI でも個人向けと法人向けの契約で違うので、契約の前に提供元の説明で確かめます。
9. 社内の資料を AI に渡す前に、名前と金額を伏せる手順社内の資料を AI に渡す前は、その作業に要らない列や段落を削り、残す名前や番号は「顧客A」のような記号に置き換えます。置き換えの対応表は AI に渡さず手元に残し、AI の結果は人が元の名前に戻します。試すだけなら架空のデータを使い、その名前が実在の会社と重ならないかも確かめます。
10. 社員に渡す AI の学習資料に、当社が書いた 8 つの章社員向けの AI の学習資料は、全員が読む「仕組みと決まり」と、道具を使う人が読む「操作」の 2 つに分けて作りました。全員向けには、得意と苦手、頼み方の 4 つの要素、事実の確かめ方、入れてよい情報、成果物の扱い、限界などの 8 章を書き、最後に 3 つの原則にまとめています。
11. エンジニアでない人が Claude Code を使う前に、2 時間の勉強会で教えることClaude Code は、指示を受けて手元のファイルを読み書きし、コマンドを実行する AI です。エンジニアでない人が使うなら、操作の前に、文書の書き方（Markdown）、変更を記録して戻す仕組み（Git）、データベースの基本を知っておくと、AI が何をしたかを自分で読めます。当社の 2 時間の勉強会では、この 3 つに最初の 45 分を使います。
12. PDF の書類を AI で Excel の表にするとき、3 回読ませて比べるPDF の書類を AI で表にするときは、先に列の見出しを決め、同じ読み取りを 3 回別々にさせて結果を比べます。3 回とも同じ値のセルは採用し、食い違ったセルだけを人が原本で確かめます。プレス加工の会社様の指示書で行ったときは、82.1% のセルが 3 回とも一致し、5.2% を人の確認に回しました。
13. AI で作った画像を、会社の資料やサイトに使う前に決めたこと当社は、AI で作った画像を素材と構図の案としてだけ使い、そのままは載せません。画面の部品や色の基準には使わず、人物の顔や画像の中の文字は描かせません。仕上げで色と文字を自社の決まりにそろえ、使う前に似た作品が無いかを検索で確かめ、作ったときの指示文を残します。
14. 社内の資料に AI で答えさせる前に、フォルダと資料を整理する社内の資料に AI で答えさせる仕組みは、資料が文字で読める形で、決まった場所にそろっていないと役に立ちません。産業機械の販売と整備を行う会社様では、資料を移す前に量と置き場所を数え、移すときに欠けや権限の崩れを確かめ、画像で貼られた資料は文字にし、年度ごとに重なった資料はよく使うものから整理しました。
15. 製造業の会社様向けに組んだ 1 日の AI研修の時間割と、持ち帰る資料1 日の研修は、午前に AI の基礎と頼み方、午後の前半に部署ごとの使いどころ、後半に社内の業務アプリとのつなぎ方と実演を置き、最後に最初に取り組む 1 つを決める流れにしました。社長が読む章と担当の方が読む章を分け、研修の翌日から 30 日でやることを期限ごとに並べた一覧を渡します。
16. 研修の動画 348 本を AI で作るときに、人が確かめること台本から動画を AI で作るとき、人が確かめるのは 3 つです。画面の図に台本に無い事実が入っていないか、動画の長さが受講の案内に書く学習時間と合っているか、図が教える内容として適切かです。当社では最初の 2 つを機械の検査にし、3 つ目は人が見る工程として残しています。
17. 生成 AI の活用方針を決めていない中小企業は 47.6%（情報通信白書）令和 7 年版 情報通信白書では、生成 AI の活用方針を「明確に定めていない」中小企業が 47.6% で、大企業の 25.8% を大きく上回りました。導入の懸念の 1 位は「効果的な活用方法がわからない」（30.1%）です。使い方を探す前に、会社として使うか、どの範囲で使うかを 1 行で決めることが、最初の仕事になります。
18. 生成 AI を使わない理由の 2 番目は「使い方がわからない」（情報通信白書）日本で生成 AI を使ったことがある人は 26.7% で、使わない理由は「必要ない」40.4% に次いで「使い方がわからない」38.6% でした。使ってみたい用途では「条件によっては利用を検討する」が最も多い答えでした。当社が経営者向けに開いた講座では、説明より先に、1 回手を動かして試してもらう組み立てにしました。
19. AI をメールや予定表につなぐとき、読むだけから始める理由AI をメールや予定表につなぐときは、まず読むだけの使い方から始めます。読むだけなら、AI が読み違えても外には何も出ません。そのあいだに、AI がどのメールや予定を拾い、どこで読み違えるかを確かめ、下書き、登録、送信と 1 段ずつ広げます。送信と削除は、人が承認してから行います。
20. AI に頼んだ仕事を、頼んだ言葉のまま記録に残す理由AI に仕事を頼んだら、頼んだ言葉をそのまま、対応の方針と結果と一緒に 1 件ずつ記録します。あとから「何を頼んだか」と「AI がどう受け取ったか」を分けて確かめられるからです。当社は 2026 年 3 月に始め、4 月 4 日に記録が抜けていると指摘を受けてからは、記録を作業より先にしています。
21. 試作の画面を、AI に使う人の役をさせて確かめたら見つかったこと試作の画面や機能の案は、本物の利用者に見せる前に、AI に使う人の役をさせて確かめると、明らかな穴を先に見つけられます。2026 年 4 月の試作では、若手の営業の役が「内容の欄に一言だけ書いても保存できる」抜け道を見つけました。ただし AI の評価は架空の人物の意見なので、決めるのは人で、最後は本物の利用者で確かめます。
22. パソコンが得意でない人向けの手順書を、AI と作るときに決めたことパソコンの得意さに幅がある人向けの手順書は、読む人・形・目標を先に AI に伝えてから作らせます。当社が経営者の集まり向けに作ったときは、開き方から困ったときの連絡先までを 7 つの章にし、保存のボタンを押す必要はないことを最初に書きました。画面の絵には架空の名前を使い、「上図はイメージです」と添えています。
23. うまくいった AI への頼み方を、社内の見本集にして共有するうまくいった AI への頼み方は、1 件ごとに「用途・指示文・期待する出力・注意」の 4 つをそろえて見本集にすると、ほかの社員もそのまま使えます。指示文の中の数字や名前は [ ] の空欄にしておき、本物の値は使うときに入れます。当社が製造業の会社様向けに作った見本集は、10 の分野で 52 件でした。
24. AI に Excel の様式を書き換えさせたら、様式の画像が消えて差し戻された決まった様式の Excel を AI に直させるときは、中の数字だけでなく、様式の画像や図形が残っているかも確かめます。当社では、AI が使ったプログラムの部品が保存のときに画像と図形を捨て、数字は正しいのに「様式と確認できない」と差し戻されました。保存の前後でファイルの中身を比べ、本番のソフトで開いて見ることにしています。
25. 社内システムへの追加の依頼 32 件を、AI に 1 件ずつ片づけさせた進め方社内システムへの依頼を AI に任せるときは、依頼を番号つきの一覧にし、軽いものから 1 件ずつ、テストを先に書かせてから作らせます。2026 年 6 月 24 日に出した 32 件の依頼は、この進め方で 25 日までにすべて本番に反映し、786 件のテストが通る状態になりました。完成の条件と、やらないことを決めるのは社長です。
26. AI に予定を登録させたら、終日の予定がすべて 1 日早くなったAI に終日の予定を登録させたら、9 件すべてが 1 日早い日付で入りました。日本時間の 0 時を UTC（協定世界時）に直した日付で登録されたためです。登録の直後に気づいて直し、以来、終日の予定は日付を UTC で渡し、登録したあとに戻ってきた日付を必ず確かめています。
27. アンケートの自由記述を AI で分類するときの頼み方と数え方自由記述を AI に分類させる前に、原文を 1 つの表に集めて出所を付け、数に入れない回答を決めます。テーマの案は AI に出させても、名前と定義は人が決めます。分けたあとは、件数と引用を原文に戻って確かめます。中小企業白書 2026 も、自由回答を生成 AI で 12 のテーマに分け、指示文を載せています。
28. AI に Excel の集計をさせる前に、表の作りと揺れを調べるAI に表を集計させる前に、表の作りを読み取り専用で調べ、列ごとにどんな値が入っているかを書き出します。全角と半角や空白の違いは機械でそろえてよく、意味の近い答えをまとめるかは人が決めます。そろえ方の一覧は Excel の中に置き、数式から参照させました。氏名の空白をそろえると、結び付けられる回答は 3 割ほど増えました。
29. 中小企業白書 2026 で見る、AI を使う中小企業の割合と使い道2026 年版の中小企業白書では、2019 年以降に省力化投資をした事業者のうち、AI の活用に取り組んだのは 30.3% でした。目的は「業務時間の節減」が 84.5% で最も多く、使い道はどの業種でも文書作成・要約と業務の自動化が上位です。社員向けの研修会や勉強会に取り組む事業者ほど、想定した効果が得られなかったと答えた割合が低くなっていました。
30. 新人の質問を集めて、AI が答えられる社内の FAQ にする手順社内の FAQ は、思いつく質問を上から書くより、実際に来た質問から積み上げる方が使われます。質問を 1 か所に集め、月に 1 回 AI に分類と件数を出させ、多い質問から AI に下書きさせて、担当の人が直して載せます。AI に答えさせるのは用語や手順のような知識までにして、不良かどうかや安全の判断は人が教えます。
31. 経理・品質・人事で、AI に任せず人が決めることの線の引き方AI に任せるかどうかは、「誰が決めるか」で線を引きます。当社は研修の資料で、業務を「AI が提案する」「人が最後に決める」「AI が記録する」「AI が触らない」の 4 つに分けました。仕訳や科目は候補まで、確定は経理の担当と税理士です。不良かどうか、安全、価格、採用は人が決めます。頼むときは「あなたは候補を出す役です」と最初に書きます。
32. AI に作らせた仕組みの完了を、画面と保存されたデータで確かめるAI に仕組みを作らせたら、「テストが通りました」という報告だけで完了にせず、画面を開いた記録と、保存されたデータの記録を付けさせます。当社では、テストが合格していたのに仕様にあった画面がまだ無かったことと、本番の入力の画面で選択肢が 1 つも出ていなかったことがありました。どちらも、画面とデータを見れば分かることでした。
33. AI が書いたまとめを人に回す前に、数字と言い過ぎを直すAI が書いたまとめは、数字を 1 つずつ元の表のセルと照らしてから回します。2026 年 4 月、取引先に出す分析のまとめを確かめたときは、名簿と違う人数、出所の分からない平均、書かれていない基準で数えた件数が見つかりました。言い過ぎの言葉と、読む人に通じない記号も直し、長さは元の資料の密度に合わせました。
34. AI に毎回読ませる決まりを、364 行から 127 行に減らしたAI に毎回読ませる社内の決まりは、短いほど読む量が減り、食い違いも見つけやすくなります。当社は 2026 年 4 月、Claude Code に毎回読ませている決まりのファイルを 364 行から 127 行にしました。会社の情報や案件の一覧は別のファイルに移し、作業のときだけ読ませます。決まりを足す前には、毎回要るか、ほかに置けないかなど 5 つを確かめます。
35. 社員が使う AI の利用料を、人数と契約の形と払い方で見積もるAI の利用料は、使う人の数と、契約の形と、払い方で決まります。当社がこれまで行ってきた研修では、使う人ごとに個人向けの有料プラン（月 3,000 円程度）を月払いで始め、足りなければ上のプランに替える進め方をおすすめしてきました。年払いは割安ですが、AI の道具は優劣が短い間に入れ替わるからです。古い資料をまとめて読ませる最初の月は、使う量が増えます。
36. 社員研修の e ラーニングで、受講の記録として残しておくものe ラーニングの受講の記録は、動画を「どこまで見たか」で残します。当社は、見た区間を 15 秒ごとに受け取ってつなぎ、早送りで飛ばした所は見たことにしない設計にしました。修了は、すべての教材と確認テストと課題がそろった日です。記録を手で直すときは、理由と前後の値と操作した人を残し、記録は消さずに積み上げます。