AIは、何から始めればいいか。
ITが得意でないスタッフに、最初に教える3つのこと

「AIを何から始めればいいか」を検索すると、多くは本やスクールの紹介にたどりつきます。それも悪くはないのですが、私が伝えたいのは、もう少し手前の話です。

私は、実際に人にAIを教えている側です。その経験から先に結論をお伝えすると、最初にやるべきなのは、便利な使い方を覚えることではありません。「壊しても戻せる状態」を、先に作ることです。順番に並べると、こうなります。

この3つを、この順番で教えていきます。正直に先に書いておくと、宿のスタッフが実際に自分の手を動かしているのは、いまのところ①の練習までです。②と③は、私が会社でやって見せながら、順番に渡している最中です。ここから先は、なぜこの順番なのかを、実際の現場の話とあわせてお伝えします。うまくいった話だけでなく、まだ何も完成していない部分も、正直に書きます。

AIの勉強法の記事は、たくさんあります。ただ、その多くは「この本を読む」「このスクールに通う」という、学び方の紹介に流れがちです。

私が書きたいのは、その逆です。学ぶ側ではなく、人に教えた側の記録です。何を、どの順番で教えたのか。なぜその順番にしたのか。そこには、本には載っていない、現場で決めた理由があります。

私は、地方でしばらく休んでいた宿を引き継ぎ、その再生を進めています。同時に、AIとマーケティングの支援会社をやっています。うちの会社は、業務の多くをAIに分担させています。広告の数値集計も、SEOの診断も、SNSの投稿企画も、経理の記録整理も、機能ごとにAIが受け持っています。

その経験があったので、宿のスタッフにもAIを教えることにしました。人手を増やせない現場だからこそ、一人ひとりが道具を使いこなせるかどうかが、そのまま先の数年を左右すると考えたからです。ただ、これは実績から言っているわけではなく、いまのところ私の賭けです。外すかもしれません。そのうえで、いま教えています。

だから、この記事は「こうすれば必ずうまくいく」という話ではありません。「私は、こういう順番で教えることにした」という、一つの現場の判断の記録です。同じように、誰かにAIを教えたい方、あるいは自分がこれから始めたい方の、参考になればと思っています。

まず、前提を正直に書いておきます。私が教えているスタッフは、もともとAIを触っていた人ではありません。パソコンの専門的な操作も、得意なわけではありませんでした。

それでも入口に立てたのは、いま使っている道具が、日本語で頼むだけで動くからです。私が使っているのは、Claude Code（クロードコード）という道具です。パソコンの中のファイルを直接読んで、直接書き換えてくれるタイプのAIです。「このフォルダの中を見て、こうしておいて」と言葉で頼むと、本当に中身が書き換わります。小さなWebページくらいなら、数十分で作ってくれます。

つまり、日々の作業で覚えるのは、ほぼ「文章で頼む」ことだけです。プログラムの文法は要りません。このあと、GitHubやVercelといった、聞き慣れない名前の道具が出てきます。ただ、それを自分で操作するわけではないんです。全部、AIに頼みます。「いまの変更を記録しておいて」とか、「これを、みんなが見られるように出して」で終わりです。

正直に書くと、これらの道具を最初に用意して、つなぐところだけは、少し準備が要ります。ここは、詳しい人に一度だけ手伝ってもらえば済みます。この記事でお伝えしたいのは、その準備が終わったあと、スタッフにいちばん最初に何をやってもらうか、という話です。道具のそろえ方そのものは、ここでは扱いません。

覚えるのは、何ができるかであって、操作の手順ではない。ここが、昔とまったく違うところです。だから、パソコンが得意でない人でも、入口には立てます。この安心感を先に渡すことが、教える側の最初の仕事だと思っています。

いちばん最初に教えるのは、便利な使い方ではありません。「壊しても戻せる状態」を作ることです。

私が使っているのは、GitHub（ギットハブ）という仕組みです。変更の履歴を全部残しておける置き場、と考えてください。いつ、どのファイルの、どこが、どう変わったか。それが全部残り、いつでもその時点まで戻せます。名前は難しそうですが、これも自分で操作するわけではありません。記録するのも、前に戻すのも、AIに言葉で頼むだけです。エンジニアが使う道具、というイメージがあると思います。私も、最初はそう思っていました。

ところが、AIに仕事を任せるようになると、これがまったく別の意味を持ちはじめます。AIは、頼んだことを、けっこう思い切った手つきでやるんです。「このあたりを整理しておいて」と言うと、本当に整理します。こちらが残しておきたかったものまで、きれいに整理されていたことが、何度もありました。

戻せないと、これが怖くて頼めなくなります。そして、頼めなくなった瞬間に、AIを入れた意味が、ほとんど消えます。せっかくの道具が、置物になってしまう。だから、便利さより先に、戻せる状態が要るんです。

うちの会社では、毎朝、AIが自動で社内のファイルを書き換える仕組みが動いています。前の日に出た決定や気づきを読んで、社内のいろいろなファイルのうち、関係する場所へ書き足していく仕事です。その時間、私は寝ています。それでも任せられるのは、AIが賢いからではなく、全部が記録されていて、いつでも戻せるからです。しかもこの仕組みは、いきなり本番のファイルは触りません。いったん別の場所に書いて、検査を通してから、本体に反映します。おかしければ止まって、私に通知が来ます。

これは、原稿を清書する前に、一度コピーで試すのと同じことです。戻せる場所があるから、思い切って任せられます。だからスタッフには、便利な使い方より先に、この練習をしてもらっています。手順は3つです。まず、練習用のファイルを1つ用意して、AIに「いまの状態を記録しておいて」と頼む。次に、そのファイルを、わざと書き換えてもらう。そのうえで「さっき記録したところまで戻して」と頼むと、本当に元どおりになります。人がやるのは、頼むことと、ちゃんと戻ったかを見ることだけです。この「壊しても戻る」を一度その目で見ておくと、安心してAIに任せられるようになります。これが、いちばん最初の一歩です。

次に教えているのは、AIに小さな画面を作らせることです。ここでいう画面とは、ブラウザで開く、簡単なWebページのようなものです。といっても、宿の予約を全部管理するような、大きなシステムを作る話ではありません。そういうものは、すでに世の中に、ちゃんとしたものがあります。

作るのは、もっと小さいものです。たとえば、誰かが毎日エクセルに転記している作業があったとします。その転記だけを消す画面を、1枚作る。それだけです。

私は普段、このClaude Codeで、社内の面倒な作業を片づける小さな道具を、たくさん作っています。数字を集めて表にするとか、連絡をまとめて配るとか、そういうものです。作った画面を、スタッフのスマホから見られるようにするのも、AIに「みんなが見られるように出して」と頼むだけです。ここはVercel（バーセル）という道具が担います。ひとつひとつは、本当に地味です。でも、地味な道具がいくつも溜まると、一人分の作業が浮いて、少ない人数でも回るようになります。ここが大事なところです。

宿の現場で何を作るかは、まだ決めていません。というのも、宿の営業がまだ止まったままなので、「毎日やっていて面倒な作業」自体が、まだ発生していないからです。実際に開けてみないと、どんな作業が毎日出てくるのかは分かりません。だから順番としては、先に道具を使えるようにしておいて、開けてから「これは面倒だな」が出た、その日に作る。そう決めています。

最初から完成形を狙わないこと。これが、続けるコツだと思っています。しょぼくていいんです。しょぼいものを1枚作れた、という体験が、次の1枚につながります。大きな成果を最初に求めると、たいてい途中で止まります。小さく始めて、小さく成功する。それを繰り返せる状態にしておくことのほうが、大事です。

3つ目が、いちばん地味で、いちばん効くところです。仕事をするたびに、1行だけ記録を残す、というものです。

何かの仕事を1つやり終えたら、次に同じ仕事をするAIが読む記録に、1行だけ足します。条件は1つで、数字と、比べた相手を必ず入れることです。「反応が良かった」だけだと、次に使えません。「この出し方に変えたら、反応が前回の1.5倍になった」のように書きます。初回で比べる相手がいないときは、「比較対象なし、初回の値」と正直に書きます。宿の現場でやるなら、たとえば「常連のお客様の電話メモを、決まった形で1行に残すようにしたら、次の予約の電話にかかる時間が、前回の5分から3分に減った」といった1行です。数字と、比べた相手が入っているのがポイントです。これは、宿が開いてから実際に溜めていくことになります。

この記録を、仕事の種類ごとにファイルを分けて溜めています。うちの会社では、いま51個あります。広告の、SEOの、SNSの、経理の、というふうに分かれていて、それぞれに実際にやった結果が積み上がっています。次に同じ種類の仕事をするとき、AIはまず、そのファイルを読んでから着手します。だから、前回つまずいたところを、もう一度はつまずかない。この「同じ失敗を二度しない」仕組みについては、別の記事「「学習ログ」という発明」でくわしく書いています。

ここで大事なのは、書くときに「どこに配るか」を考えさせないことです。考えると、面倒になって、書かなくなります。だから、いったんは決まった箱に1行放り込むだけにして、あとから整理する形にしています。入口はゆるく、続けやすく。これが、記録を止めないための工夫です。

「AIが自動で賢くなる」と言うと、魔法のように聞こえるかもしれません。でも中身は、これだけです。書く場所が決まっていて、記録が溜まっていって、次に活かされる。モデルが賢くなったわけではありません。同じAIが、渡す情報が整っているぶんだけ、まともに動いてくれているだけです。そして、これは大きい会社より、小さい会社のほうが早く効きます。書く人が少ないので、置き場が汚れにくいからです。

ここまで3つを書いてきましたが、いちばん伝えたいのは、実は順番のほうです。なぜ「戻せる状態」を、いちばん最初に持ってきたのか。ここに、私がさんざん遠回りした経験が入っています。

AIに仕事を頼むとき、多くの人は、頼み方を工夫しようとします。昔の私が、そうでした。言い方を変えれば賢くなるはずだと思って、頼み方の本を読んだり、長い指示文を書いたりしていました。でも、あまり変わらなかったんです。

変わったのは、頼み方ではなく、渡す情報の置き方を変えたときでした。会社のことを全部1枚のファイルに書くと、長すぎて、AIが大事なところを読み飛ばします。かといって、あちこちに散らばっていると、そもそも見つけてもらえません。同じことが2か所に書いてあって、片方だけ古い、というのが最悪です。AIは、平気で古いほうを読んできます。

つまり、AIの答えの質は、頼み方より前の段階で、かなりの部分が決まっています。どこに何が置いてあるか。どれが正しいことになっているか。それが決まっていない状態では、AIは何回聞いても、微妙な答えを返してきます。これは、新しく入った人に対して起きることと、同じです。マニュアルがどこにあるか分からない職場では、新人はいつまでも聞きに来ます。

だから、置き場を整えることが先で、便利な使い方は後なんです。うちの会社には、AIがいちばん最初に読む「憲法」のようなファイルが1枚あります。これを、意図的に73行に収めています。最初は、大事なことを全部そこに書こうとして、どんどん膨らみました。膨らむと、人間の規程と同じで、読まれなくなります。だから、毎回効く行動ルールだけを残して、詳しい話は別のファイルへ出しました。新しく置く場所も、4か所だけと決めています。置き場を増やす瞬間は、いつも正しく見えます。でも、その場の判断で置き場を増やすことを3回くり返すと、もう誰にも全体像が見えなくなります。

戻せる状態を先に作るのも、置き場を整えるのも、根は同じです。便利にする前に、土台を作る。この順番を守れるかどうかで、AIがまともに動くかどうかが、かなり変わります。だから私は、スタッフにも、この順番のまま教えています。

ちなみに、便利さを後回しにすると言っても、道具の操作自体は、そんなに時間がかかりません。手を動かすほうが楽しいので、そこはすぐ慣れます。時間をいちばんかけて教えているのは、この土台の部分です。地味ですが、ここを飛ばして「AIを導入しました」をやると、だいたい何も起きない、というのが私の実感です。AIの導入でつまずく典型的なパターンは、別の記事「AI導入の失敗事例と原因」にまとめています。

最後に、正直なところを書いておきます。ここまで偉そうに順番の話をしてきましたが、うちの宿では、まだAIで何かが改善した成果は、一つもありません。

スタッフは、ようやく画面に慣れてきたところです。わざと壊したファイルをAIに戻してもらう練習をして、私が小さな画面を作るのを、横で見ている段階です。作った道具は、まだゼロです。すごいシステムが動いている話を期待されると、がっかりさせてしまうと思います。いま教えているのは、本当に「自分の手で使えるようになる」ところまでです。

そのうえで、この始め方が向いている方と、そうでない方がいると思っています。向いているのは、毎日くり返す面倒な作業を抱えている方、人手をかんたんには増やせない小さな会社の方です。一人がいくつもの役をこなしていて、面倒な作業がその人に集まってしまう。そういう現場ほど、機械に渡せる余地が大きいです。

逆に、いますぐ大きな成果がないと困る、という状況では、この始め方は合わないかもしれません。土台を作る時間が、先に必要になるからです。すぐ効く派手な一手ではなく、じわじわ効く順番の話なので、そこは正直にお伝えしておきます。

それでも、もし何から始めるか迷っているなら、私のおすすめは変わりません。便利な使い方を探す前に、まず「壊しても戻せる状態」を作ってみてください。それだけで、安心して任せられる範囲が、ずいぶん広がります。何を任せて、何を人に残すかの線引きについては、「「AIに任せる/任せない」の線引きをどう決めているか」も参考になれば嬉しいです。うちの宿で最初の道具が動いたら、また、ここに書きます。

AIは、まず何から始めればいいですか。

便利な使い方を覚えるより先に、「壊しても戻せる状態」を作ることをおすすめします。AIは、頼んだことを思い切った手つきでやります。戻せる状態がないと、間違いが怖くて頼めなくなります。頼めなくなった瞬間に、AIを入れた意味がほとんど消えます。だから私は、道具の便利な使い方より先に、戻せる状態を作るところから教えています。

プログラミングやパソコンが得意でないと、AIは使えませんか。

得意でなくても、入口には立てます。いま多くのAIは、日本語で頼むだけで動きます。覚えるのは、プログラムの文法ではなく、何をやってほしいかを言葉にすることです。私が教えているスタッフも、パソコンもAIも初めてでした。難しそうな名前の道具も、自分で操作するのではなく、AIに頼む形にすると入口はぐっと低くなります。

AIに、最初は何を作らせるのがいいですか。

大きなシステムではなく、毎日の面倒な作業を1つだけ消す、小さな画面から始めるのがいいです。たとえば、誰かが毎日エクセルに転記している作業があれば、そこだけを消す画面を1枚作る。ひとつひとつは地味でも、小さな道具がいくつも溜まると、少ない人数でも回るようになります。最初から完成形を狙わないことが、続けるコツです。

AIに任せて、大事なデータを壊されるのが怖いです。どうすればいいですか。

怖いのは自然なことです。だからこそ、変更の履歴を全部残して、いつでも前の状態に戻せる仕組みを先に用意します。そのうえで、お客様の名前などの大事な情報は、誰でも見られる場所には置かず、鍵のかかった場所に分けて持ちます。戻せる状態と、触れない場所。この2つを先に作っておくと、安心して任せられる範囲が広がります。