人機共創プロジェクト HACCの追加特典第5弾として、
「教材商品プロデューサーGPT」をこっそりと提供開始しました。
（本記事投稿時点ではHACCご購入者のみが利用可能です。
　またHACCご購入者へはメンバーサイトへの案内を個別に告知済です。）

こいつは人によって超便利で、且つ超強力な助っ人になると自負しております。
思うに、ChatGPTの現時点での集大成であり、最強のAIモデルを使った機能です。

HACC販売ページで説明するには長すぎるため、ここで詳細を解説いたします。

「教材を作りたいけれど、何から始めればいいかわからない」
「自分の経験や知識が、本当に商品になるのか不安、どころか全く自信がない」
「PDF、PPT、過去のメモ、SNS投稿などはあるけれど、どう整理すればいいかわからない」
「人に自慢できるような経験もスキルも無い」

そんな方に向けた、
教材商品づくり専用のAI共創アシスタント
です。

HACC本編では、AIを単なる便利ツールとしてではなく、
自分の価値を発見し、ビジネスを形にするための
共創パートナーとして活用する考え方とノウハウをお伝えしています。

今回の追加特典は、その考え方をさらに実践へ進めるためのものです。

あなたの中にある経験や知識、手元にある素材を、
講座教材・PDF教材・動画講座・ワークブック・販売ページなどへ
具体化していくために活用できます。

まったく無くても構いません。
あれば、それらを無駄にしないでより完成度の高い、
あなた自身がしっくりくる商品作りが早くできるということになります。

最初にお断りしておきますと、この「教材商品プロデューサーGPT」は、
少なくとも25回以上の試行錯誤（チューニング）を繰り返しました。
最終的に当GPT制作用の指示文（プロンプト）は、8,000文字程度に到達しています。

あなたが今、どういう状況であれ、商品作成に柔軟に導けるような
そのようなAI共創アシスタントができたかな、と考えております。

そもそもGPTとは？

ここでいうGPT（GPTsと複数形が正式です）とは、通常のChatGPTとは少し違います。

通常のChatGPTは、文章作成、アイデア出し、要約、相談など、幅広く使える便利なAIです。
一方でGPTは、特定の目的に合わせてあらかじめ設計された「専用ChatGPT」とご理解下さい。

OpenAIはGPTsについて、指示・追加の知識・スキルを組み合わせて作成できる、
特定の目的のためのカスタム版ChatGPTとして説明しています。

つまり、教材商品プロデューサーGPTは、ただなんとなくChatGPTに
「教材を作って」とお願いするものではありません。
それだと、焦点がぼけたものしか出てきませんし、方向づけもまた悩むはずです。

このGPTは、最初から「教材商品づくりを支援する専門家」として動くように設計された、
講座設計・教材構成・販売導線づくりに特化した専用AIです。

通常のChatGPTとの違い

通常のChatGPTは、何でも相談できる総合窓口のような存在です。
とても便利ですが、毎回こちらが細かく指示しないと、回答が一般論になったり、
教材商品として必要な確認が抜けたりすることがあります。

一方、教材商品プロデューサーGPTは、
ネットを介して売上を立てたい人向け（主に個人事業主、フリーランスを想定）に、
教材商品づくり専用に調整されたAI共創パートナーです。

あなたが持っている素材を確認しながら、例えば次のような視点で伴走します。
（何も持っていない場合でも、逐次質疑応答を繰り返し作り出せます）

• この素材は教材化できるか？
• 商品として使える強みはどこか？
• ターゲットは曖昧ではないか？
• 購入者や受講者の悩みは浅くないか？
• カリキュラムの順番は自然か？
• ワークとして実践できる形になっているか？
• 販売ページで訴求できる要素はあるか？
• 誇大表現や成果保証になっていないか？

単に文章を作るだけではなく、教材商品として成立するかどうかを
一緒に確認しながら、必要な設計を進めていきます。

足りないものは追加、強化、アレンジなどGPTが提案してくれるので、
それに沿って話を進めていけばだんだんと形になってきます。

あなたがどんな状況であっても心配ありません。
準備ができていればその準備状況に合わせ、
全然準備できてなく、まだ妄想次元であっても構いません。

どのような状況であれ、教材商品として成り立たせるように
その状況に合わせて揃えていけるように動くよう設計したGPTです。

教材商品プロデューサーGPTでできること

教材商品プロデューサーGPTでは、
あなたの経験や素材をもとに、次のような作業を進められます。
（これは一例としてご理解ください。柔軟に進められるように設計しています）

• 教材化したいテーマの整理
• 自分の経験、知識、強みの言語化　→実際問題ここで詰まる人が多いのです。
• ターゲット設定
• 想定購入者（受講者）の悩みの深掘り
• 受講後の理想状態の明確化
• 商品コンセプト作成
• 講座タイトル案の作成
• カリキュラム設計
• 各章、各レッスンの構成作成
• スライド構成の作成
• スライド本文の作成
• 音声収録用の台本作成
• ワークシート作成
• 宿題、課題の設計
• 販売ページの構成作成
• SNS告知文の作成
• メールやLINE告知文の作成
• 追加素材が出てきたときの反映方針の整理

頭の中にあるぼんやりした経験や、手元に散らばった素材を、
教材商品として形にしていくための専用AIです。

出来上がったものは、あなたの作品、あなたの商品として使えますが、
くれぐれも鵜呑みにせず、必ずひとつひとつ検証してくださいね。

「教材商品プロデューサーGPT」は、こんな画面から始めていきます。

このGPTは、ChatGPTにログインしている方であれば利用できます。
（実際の利用方法は、HACCメンバーサイト内でお伝えしています。）

ただし、ChatGPT無料プランの場合は利用回数やファイルアップロード等の機能に
制限がかかる場合があります。
PDF・PPT・Excelなどの素材を多く使う場合は、有料プラン（ChatGPT Plusで十分)の方がスムーズです。

つまりこのGPTを利用するユーザの環境やプランによって、どのように消費されるかが決まります。

活用できる素材例

この「教材商品プロデューサーGPT」では、次のような素材を渡すことができます。
※ChatGPTが受け取れる素材であれば、なんでもOKです。

• URL
• PDF
• PowerPoint
• Word文書
• Excel / CSV
• ブログ記事やnote記事（TXTやURL）
• SNS投稿
• メルマガ文章（過去に使ったもの含め）
• 既存教材
• セミナー台本
• 自分のメモ
• 顧客の声
• アンケート結果
• 実績、事例
• 音声や動画
• 画像（JPEG/PNGほか）
• etc（性能上限は未確認ですが他もほとんどいけます）

たとえば、次のような相談から始めてみても構いません。

「このPDFをもとに講座にできる仕立てに見直して欲しい」
「このPPTを動画講座用のスライド構成に直して欲しい」
「このSNS投稿から教材化できるテーマを見つけて欲しい」
「この顧客の声を販売ページの訴求に使えるかどうかチェックして欲しい」
「この素材を使った最適な集客方法を検討して欲しい」

そうすると・・・AIに丸投げするのではなく、あなたの素材をもとに、
AIと一緒に考え、整理し、教材として磨いていくことができます。

「教材商品プロデューサーGPT」は他のGPT及びもともとのChatGPTと同様に、
できるだけ前向きにレスポンスを返してくれるはずです。
ただ商品化するうえで、足りないこと、修正したほうがよいことなども
GPTから率直に返事するように設計しています。
また例えばLP作成などでの過剰表現などでは、ブレーキがかかり
無意味にあおらないような設計にしています。

いずれにしてもAIのアウトプットを鵜呑みにはしないように！

後から素材を追加できます

最初にすべての素材が揃っていなくても大丈夫です。

教材づくりを進めていく途中で、
あとからURL、PDF、PPT、メモ、SNS投稿、顧客の声、アンケート結果など、
忘れ物も出てくることもあります。

その場合も、追加素材を読み込ませながら、
既存の商品コンセプト、カリキュラム、スライド構成、台本、ワーク、販売導線の
どこに反映すべきかを整理できます。

すでに作った案をすべて作り直すのではなく、
影響する部分を見直しながら、教材商品の精度を高めていけるのが特徴です。

いきなり完成案を出さない設計

このGPTの大きな特徴は、いきなりそれっぽい完成案を出さないことです。

まず、次のような点を確認します。

・どんな教材を作りたいのか
・誰に届けたいのか
・受講者は何に悩んでいるのか
・受講後にどう変わってほしいのか
・どんな素材があるのか
・何がまだ不足しているのか

そのうえで、作成条件に漏れがないかをチェックし、
必要な質問を行い、最終案へ進みます。

そのため、単なるAIの思いつきではなく、
あなたの経験、素材、目的に沿った教材商品設計に近づけることができます。

特に使ってほしい方

この特典は、特に次のような方に役立ちます。

・自分の経験や知識をコンテンツ商品にしたい方
・講座や教材を作りたいけれど、構成で止まっている方
・過去のセミナー資料やPPTを教材化したい方
・SNS投稿やブログ記事を講座に再構成したい方
・PDF教材、動画講座、音声講座、ワークブックを作りたい方
・本を出版したい方
・自分の商品に本当に価値があるのか不安な方
・AIと共創しながら、教材制作を前に進めたい方

HACC本編で学ぶ「自分の価値をAIと共に発見し、ビジネスへ変える」という流れを、
実際の教材商品づくりに落とし込むための実践ツールとして活用できます。

教材づくりで一番つらいのは、
「何から手をつければいいかわからない」という状態です。

このGPTは、その最初の混乱を整理し、あなたがAIと共創しながら
教材商品を形にしていくための入口になります。

HACC本編とのつながり

HACC本編では、AIを単なる便利ツールとしてではなく、
自分の価値を発見し、ビジネスを形にするための共創パートナー
として使う考え方をお伝えしています。

教材商品プロデューサーGPTは、その考え方をさらに一歩進め、
実際にあなたの知識、経験、素材を
「教材商品」という形へ落とし込むための実践用GPTです。

HACCで学んだことを、ただ知識で終わらせない。
あなた自身の講座、教材、PDF、動画講座、ワークブック、販売ページへと具体化していく。

そのための、頼れるAI共創パートナーとしてご活用ください。

なおHACCご購入者以外の一般の方向けには、あらためてご提供方法を提示します。
また「教材商品プロデューサーGPT」は現在構想中のAI共創のための道具のひとつです。
さらに上位の企画があり、こちらについてもあらためて、ご提案したいと思います。

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そんな日々が続くと、フリーランスという働き方がとても魅力的に見えました。
好きな場所で働けて、嫌な人間関係から離れられるし自分の力で稼げる。
うまくいけば会社員以上の圧倒的収入で、何より楽をしながら
1年の半分くらい南の島でゆっくり過ごせる・・・(笑)

たしかに、それは私にとって憧れのフリーランス像でした。
いわゆるFIREとまでいかないが、サイドFIRE的な生き方というものです。
しかし、ここで忘れてはいけないことがあります。

フリーランスは、会社員の延長線上にある「少し自由な働き方」では全然ありません。
会社員とは、収入の仕組みも、社会保険も、税金も、仕事の取り方も、まったく違う働き方になります。

そして、安易に「自由になりたい」「個人で稼ぎたい」という気持ちだけで独立すると、
思っていた自由とは違う現実に直面することになります。

かつて私のメルマガ読者のひとり（40代女性）から、
「会社を辞めることにしました。方針についていけません。
だからこれからはフリーランスとして何としても稼がなくてはなりません」
と宣言した方がいらっしゃいました。

しかし、現実はそんなに甘くありません。
その方は翌月には別の会社を探して潜り込み、また数か月後に退職し、
今度こそと言ってはフリーランス再出発、
しかしすぐにまた別の会社へ・・・を繰り返すはめとなったと聞きました。

この記事は、会社員・フリーランス・法人化の違い、
さらにフリーランスエンジニアの働き方に関する調査レポートをもとに、
フリーランスという働き方の現実を整理してみました。

因みに私は現在、早期退職制度でリタイヤ後、幸いにして掛け持ち「複業」中であり、
この記事でいうところの完全フリーランスではありません。
ひとつの会社に縛られてはいませんし、その点では少し自由度がありますが、
過去の会社員一本だった頃、会社員として副業もやっていた頃、そして今の
いくつかの会社との仕事を兼ねている状況でこの記事書いてます。
（＝どちらかというとフリーランスに近いが、全体として企業ニーズに合わせて仕事している状況）

これらから、純粋に会社員としての立場、会社員＋副業の立場、
フリーランス的な立場のそれぞれを体験できているため、
その視点で整理してみました。

会社員とフリーランスは、そもそもの土台が違う

まずは、法的な枠組みから入ります。

守られている仕組みの違い

会社員とフリーランスの違いは、単に「会社に所属しているかどうか」だけではありません。
大きく違うのは、守られている仕組みです。

会社員は、毎月の給与から税金や社会保険料が天引きされます。
手取りだけを見ると「けっこう引かれているな」と感じるかもしれません。
しかし、その裏側では会社がかなり多くの手続きと負担を肩代わりしています。

厚生年金、健康保険、雇用保険、労災保険、源泉徴収、年末調整、住民税の特別徴収。
会社員本人が意識していなくても、会社が制度の中で守ってくれている部分はかなり大きいのです。

一方、フリーランスになると、その多くを自分で管理することになります。
年金は原則として国民年金。健康保険は国民健康保険。雇用保険は原則なし。
労災保険も原則なし。税金は自分で確定申告。
売上、経費、請求、入金管理も自分で行う。

つまり、会社員時代には見えにくかった「会社がやってくれていた仕事」が、
独立した瞬間にすべて自分の仕事になるのです。
ここを軽く見ると、独立後にかなり苦しくなります。

因みに「会社員だけど副業をしている」人も、確定申告だけは個人で必須です。
ここは実体験したので、甘く見ないためのレポートをこちら（↓）に公開しています。

会社員・フリーランス・法人化による社会保険・税金の構造比較

以下は、会社員、フリーランス（個人事業主）、法人化（ひとり社長）において、
社会保険や税金などの違いを示した比較表です。

フリーランスでも単に個人事業主の場合と、法人化した場合にはいろいろと違いが出てきます。
会社を辞めてすぐに法人化するケースもあれば、とりあえず自由だ！とそのことに
目が眩んでいるだけのケースもあるでしょう。

普通にフリーランス（個人事業主）の場合、年金にも影響があります。
年金なんぞこれからの時代、あてにならない、という意見もありますが、
こういう制度は破綻すればそれは国家として維持できるのかどうかという死活問題。
制度の中身は変わっても続いていくでしょう。

健康保険なども労使折半が無くなり、自活を求められます。

普通に考えて、会社員の何倍かは稼いでいないと余裕をもてないはずです。
かつて私が所属していた企業では、1人雇うということは、
その人が生み出す利益を別にカウントすると、給料の3倍くらい会社としてはかかっている、
と総務・人事関係者から聞いたことがありました。

これは比較的大きな企業だったせいもありますが、それでも会社員時代の
最低でも1.5倍から2倍は稼がないと、フリーランスとしてやっていけないのではないでしょうか？
特に家族持ち、扶養する人がいるとなると、より大きなプレッシャーだと思います。

フリーランスの自由の魅力と、守られない現実

以下の話は、フリーランスのエンジニアを想定しています。
私自身がエンジニア上がりでもあり、業界の中での状況にそこそこには通じていると自覚しています。
ただフリーランスエンジニアに限らず、デザイナー、ライターなど共通している点が
多々あると判断しています。

また掲載したグラフは、IT Mediaの会員記事「フリーランスエンジニアの理想と現実」（2026.6.3）を
ベースにしてKENBOが作成したものとなります。

フリーランスは「自由」だが「無防備」でもある

フリーランスの魅力は、なんといっても自由度でしょう。

働く場所を選びやすい、働く時間を調整しやすい、案件を選べる（或いは可能性がある）。
人間関係のストレスを減らしやすい。
上司のえこひいきに左右されがちな会社の評価制度に縛られにくい。

実際、IT Mediaのフリーランスエンジニア調査レポートでも、
「今後もフリーランスとして働き続けたい」と答えた人は72.7％にのぼっています。

理由としては、「働く時間や場所を自由に選べるから」が66.2％、
「人間関係のストレスが少ないから」が48.8％、
「組織に縛られずに働けるから」が47.5％とされています。

これは、フリーランスという働き方に確かな価値があることを示しています。
ただし、自由には必ず裏側、代償となるものが存在します。

一方で、フリーランス継続したくない人の理由はこうなっています。

会社員であれば、仕事が少し暇な月でも基本給があります。
病気で休んでも、有給休暇や傷病手当金などの制度があります。
会社都合で仕事がなくなった場合にも、雇用保険があります。

しかし、フリーランスの場合、案件が止まれば売上も止まります。
仕事をしなければ収入が入らない。
案件が切れれば、翌月から収入がゼロになる可能性がありますし。

病気や家族の事情で働けなくなれば、そのまま事業の危機につながる。
この意味で、フリーランスは自由であると同時に、
正直なところかなり無防備な働き方であると言えます。

つまり、この後で触れますが、無防備ゆえにフリーランスで生き抜くには、
覚悟と計画や行動力（特に集客、営業力）が365日要求されるのだと理解しています。

案件獲得と収入が不安定の現実

案件獲得は「自由」ではなく「生命線」です。

フリーランスにとって最も重要なのは、スキルだけではありません。
もちろん、技術力や専門性は大切です。
しかしそれ以上に重要なのが、案件を継続的に獲得する力です。

まずはフリーランスの立場から考えていきましょう。

調査レポートでは、フリーランスエンジニアの案件獲得経路として、
最も多いのが「知人・友人からの紹介」で41.8％。
次いで「企業との直接契約」と「過去の取引先からのリピート」がそれぞれ37.3％となっています。

これは一見すると、信頼関係をもとに仕事が回っている良い状態にも見えます。
しかし見方を変えると、かなり属人的です。

特定の知人、過去の取引先、昔からの人脈、一部の企業との関係ですね。
こうしたつながりに依存していると、その関係が切れた瞬間に案件が途切れます。
まぁ、普通に社社間の取引でも案件が終了すると、関係が薄くなりますけど。
フリーランスという個人ではその影響が直撃します。

紹介してくれていた人が異動する、取引先の予算が削られる、
プロジェクトが終了する、企業側の方針が変わる。
こんなのは数え切れない理由がありますがそれだけで、収入の土台が揺らぎます。

フリーランスは「自由に仕事を選べる」と言われます。
しかし、実際には
「選べるだけの案件獲得力」があって初めて自由になります。
案件が少なければ、選ぶどころではありません。

これを発注側の企業の立場で考えると、もっと厳しく見ていると言えます。
なぜかを私KENBOの体験踏まえて説明しますね。

まず、エンジニアの仕事としてフリーランスに発注するということは、
その発注部分をきれいに切り出す必要があります。
フリーランスエンジニアに対してのインプット、アウトプット、それから
前提条件などもろもろを文書化しなくてはなりません。

これはどなたもお分かりでしょう。
しかし、問題はその切り出しのために誰かの工数を伴い、
エンジニアからのアウトプットにも検証が伴うことになりそこにも工数がかかります。
しかも継続して毎月発注すると、それだけでも面倒な工数が発生します。

いま、工数だけの話をしていますが、実際には何等かのシステム開発の中で
発注分をきれいに切り出すには、相応の経験とスキルが必要です。
いわゆるプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーといったレベルで
やっと切り出した後の進行やフォローも可能というのが現実。

ここまでわざわざひとりの外注先となるエンジニア向けにやりますか？
そうするには、その人にしかない固有の技術など発注側からみて
客観的な評価と信頼があってこその話になります。

規模の大きなシステム開発になると、ごく一部をフリーランスひとりへ
発注することのリスクも格段に大きくなります。

こういった開発業務では途中では、問題を毎日解決しているようなもので、
その企業ペースに発注先のフリーランスがついてきてくれることが条件。

逆にそういう対応がきめ細かくできるから案件も受注できている、
といったように、スケジュールもタイトで通常の会社員とあまり変わりません。

途中での経過報告、バグや障害対応での日々の確認等いろいろで、
出来上がったらそれをください、では済まされないのが普通です。

どうしても一部を外部に切り出して発注するとなると、
その必要性、どこまで継続するか、途中と成果物の確認、その後のフォローなど
いろいろに計算してそうするものです。

つまり、企業側のその面倒さを上回るメリットが、
フリーランスに発注することで得られる、と確信で来て初めてそうする。

だからこそ、フリーランスにとっての案件獲得力＝営業力は
技術以上に重要な要素となります。

ちなみに私が過去に属していた企業では、新規取引に伴い
専用のリスク評価票を作成し、それで社長含めての審議→GO/NO GOを決定していました。

そのリスク評価票では、新規取引相手の資本金、従業員数、支払い方法ほかに
帝国データバンクによる与信調査も含まれ、そういった前提事項をクリアしないと却下。
つまりフリーランス個人への発注は論外という会社でもありました。

それだけに、フリーランスの立場からすると案件獲得先の企業は、
ほぼほぼ中小零細企業に限られるはずです。

単価を下げざるを得ない現実

フリーランスは、会社員より稼げる「可能性」はあります。
ただし、それは「高単価の案件を継続的に取れる人」に限られます。

調査レポートでは、案件を決める際に「単価の高さ」を重視する人が47.3％。
ところが同時に、31.8％が「案件選びで単価を下げざるを得なかった」と回答しています。
さらに、「興味のないプロジェクト内容を受け入れた」が21.8％、
「稼働時間の柔軟性を諦めた」が19.1％となっています。

これはかなり現実的な意味をもつ数字です。

理想としては、好きな仕事を高単価で受けたい。
しかし、現実には収入を確保しなければならない。
案件が途切れる不安がある。
よって、本当は望まない条件でも受けざるを得ない。

ただ仕事があるだけまし、という見方もできます。

実際、妥協せざるを得なかった理由として、
「収入を確保する必要があったから」が62.0％、
「案件が途切れることへの不安があったから」が36.6％とされています。

つまり、フリーランスは「自由に案件を選べる働き方」ではなく、
「選べる状態を維持し続けなければならない働き方」なのです。
ここにあるのは結局、営業力そのものですね。

長期案件を選びたい、それわかります。

フリーランスというと、短期案件を次々とこなしながら自由に働くイメージがありますが、
現実には長期案件を好む人は存外に多い。

調査レポートでは、長期案件を好む理由として「収入が安定するから」が71.1％、
「案件探しの手間が減るから」が55.6％とされています。
さらに、週5日以上稼働するフリーランスが58.2％を占めているという結果も示されています。

これは、かなり会社員に近い働き方です。
週5日働き、ひとつの案件に深く入る。
収入の安定を優先して案件探しの手間を減らす。

私の知人でフリーランスエンジニア（法人化している）している人に聞くと、
長期案件が欲しい、それに週5日どころか週7日働いている、と。

まぁこれが実態だと思います。
ひとり社長で、休む暇がある人をあまり聞きません。

それに企業とは雇用契約ではなく業務委託にになります。
当然ながら会社員とは違います。

実態としては「会社員より自由」ではなく、
「会社員に近い働き方をしながら、会社員ほど守られていない状態」です。

ここを理解せずに独立すると、ギャップに苦しむことになります。
だって、365日ずっと営業しつつ、エンジニアとしてのアウトプットも出し続ける、
これが私の知っているフリーランスエンジニアの姿です。

法人化とnote・SNS収益の現実

ここではnote株式会社が公表している、以下のデータを参考に考察してまいります。

• note IR「2025年11月期 第2四半期決算を発表しました」：2025年6月に会員登録者数1,000万人突破、公開コンテンツ数6,000万件超。
• note IR Monthly Report 2025年6月：会員登録者数1,000万人突破、MAU 7,359万人（2025年2月時点）。
• note株式会社プレスリリース（2025年4月8日）：累計20万人のクリエイターが収益化、年間販売総額170億円超、売上トップ1,000クリエイターの年間平均売上1,332万円。

法人化しても楽になるわけではない

フリーランスとして売上が増えてくると、法人化を考える人も出てきます。
いわゆる、ひとり社長、マイクロ法人、合同会社化などです。

法人化にはメリットがあります。
経費計上の幅が広がる場合があり、役員報酬を使った設計もできます。
対外的な信用が上がることがありますが、組織化していかないと難しいです。
消費税や所得税との関係で有利になるケースもある。

しかし、法人化すればすべてが楽になるわけではありません。
一例として、法人化すると、たとえ社長ひとりの会社であっても、
原則として厚生年金と健康保険への加入義務が発生することです。

会社員時代は、社会保険料を会社と本人で折半していました。
しかし、ひとり社長の場合、個人負担分も会社負担分も、結局は自分の事業から出ていきます。
会社が半分払ってくれるように見えても、その会社は自分の会社です。
つまり、法人化した瞬間に、社会保険料の「会社負担分」も実質的には自分で稼がなければならないのです。
こういう一見、地味なところが大変なんですね。

法人化は節税だけで判断してはいけません。
社会保険料、法人住民税、税理士費用、会計処理、事務手続き、資金繰り。
これらを含めて考える必要があります。

ひとり社長であれば、資金繰りでショートしてもまだ被害は小さくて済みますね。
社員を雇うことになった瞬間から、そうは言っておれなくなります。
私自身も若い頃に経営していた会社（社員は数十人）が倒産した経験があるので、
資金繰りの話にはピリピリしてしまいます。

noteやSNSで稼ぐのは、思っている以上に狭き門

最後に、ここは注意深く読んでいただきたいところです。

noteやSNS、YouTubeなどで個人が稼ごう、稼げるという話をよくみかけます。
それ以前に「会社に頼らず、個人で稼ぐ」てなんか格好いいように見えます。

例えば：
・noteで有料記事を売る。
・YouTubeで広告収益を得る。
・SNSで集客する（最近はXよりThreadsのほうがブルーオーシャン的）
・オンライン講座を販売する。
こうした方法、たしかに可能性はあります。

しかし、「誰でも簡単に稼げる」と考えるのは危険で甘い夢です。

noteは2025年6月に会員登録者数が1,000万人を突破し、
2025年2月時点の月間アクティブユーザー数は7,359万人に達したと公表しています。
また、2025年4月の発表では、累計20万人以上のクリエイターがnoteで収益化し、
年間販売総額は170億円超、売上トップ1,000クリエイターの年間平均売上は1,332万円とされています。

この数字だけを見ると、noteには大きな可能性がありますよね。
可能性はあっても同時にこの数字から見える現実もあります。

会員登録者数が1,000万人を超えている中で、収益を得たことがある人は累計20万人以上。
単純計算では、会員全体のうち
収益経験者は約2％程度です。

さらに重要なのは、
「収益を得たことがある」と
「生活できるほど稼げている」
は全く違うということです。

ここ勘違いしている人が意外に多いです。
noteで売上が立った（私も毎月大きくありませんが売上が立っています）、
しかしそれで生活できるかというととんでもないです。

ただnoteをじっくり探すと、確かに1000万円（年間）超えの方もたまに見かけます。

数字をもう一度見ていきましょう。
売上トップ1,000人の年間平均売上が1,332万円ということは、
トップ1,000人だけで単純計算すると約133億円になります。
noteの年間販売総額が170億円超だとすれば、
残りの大多数のクリエイターで分け合う金額は、おおよそ数十億円規模になります。

仮に「月3万円以上」をひとつの副収入ラインと考えても、年間36万円です。
トップ1,000人以外に残る金額をすべて月3万円以上の人に配分したとしても、
理論上は1万人前後が上限になります。

つまり、noteで収益を毎月3万円以上の人は、
収益化ができている人が20万人だとして、
せいぜいそのうちMAX1万人（1/20）ということですね。

これが現実だと思います。
もちろん、これは公開データからの大まかな推定です。
実際の数字は公表されていないため断定はできません。

ただ、少なくとも言えるのは、noteで「生活できるほど稼げている人」は、
会員1,000万人の中のごく一部だということです。

note、YouTube、SNSで稼ぐことは不可能ではありません。
しかし、誰でも簡単に稼げる世界ではないということですね。

では、稼いでいる人のコンテンツをよくよく見ると、あることに気がつきました。

それは；
例外なしに、労力を惜しまずアウトプットを出し続け、
しかも非常に戦略的な思考に支えられている点です。

何も考えずに作業をしているのではなく、非常に緻密に
試行錯誤の手間を惜しまず、フィードバックし改善を続けている。

だからか！と思っています。

戦略的に失敗を恐れず継続して発信し、
読者との信頼関係を作り、
商品やサービスへの導線を設計し、
改善を続けられる人だけが残る世界です。

そんな人がトップ1000にあたります。
それでも売上トップ1,000人の年間平均売上が1,332万円

日本のサラリーマンとしては高額年収に相当しますが、
フリーランスとして会社に指示されず、自由という名目で頑張っているわりには
正直極端に大きな金額とも言えず、まぁまぁかなと思います。

思うに、例えば「noteで1000万円以上稼ぐ」フリーランスにとって最大の課題は、
同じビジネスモデルがいつまで続くか？
ではないでしょうか。

このリスクヘッジのために、個人相手のnote記事販売・メンバーシップ・マガジン
だけではなく、そのうち企業から声がかかって「長い」契約ができること、
どうしてもそこに目がいってしまうのも仕方のないことだと思います。

いずれにしても、フリーランスで生き残る人は、
自由を夢見る人ではなく、現実を設計できる人
だと確信しています。

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会社員として働きながら、副業で少しずつ売上が出てくる。
これは、とてもうれしいことです。

会社の給料だけに頼らず、自分の力で収入を作れるようになる。
アフィリエイト、コンテンツ販売、note、ブログ、メルマガ、各種プラットフォーム販売。

最初はまったく売れなかったものが、少しずつ反応を得るようになると、
ようやく自分の道が見えてきたような気持ちになります。

私自身もそうでした。

元々は10年以上前の出来事ですが、今年になって世話になってる税理士と会話し、
当時にまとめた資料をいくつか修正しレビューしてもらったところ、
当事者もしくは間もなく当事者になる人にとってバイブルになるかもね(笑)
と言われ、元気が出てこれ書いています。

過去に勤めていた会社が倒産し、「会社は永遠に自分を守ってくれるものではない」と痛感しました。
その後、再就職はしたものの、会社の外でも稼げる力を身につけたいと思い、仕事の合間にアフィリエイトやコンテンツ販売に取り組むようになりました。

ただ、ここで大きな落とし穴がありました。

売上が出るようになったことに意識が向きすぎて、
税金や記録の整理については、どこか後回しになっていたのです。

もちろん、確定申告はしていました。
自分なりに本を読み、ネットで調べ、e-Taxで申告し、税金も納めていました。

だから、心のどこかでこう思っていました。

「申告しているのだから、大丈夫だろう」

今振り返ると、この考えが本当に甘かったのです。

税務署からの電話は、ある日突然やってきた

私に税務署から電話がかかってきたのは、会社員として働いていたころです。
しかも、会社の会議中でした。

社内のごたごたについて話し合う、あまり生産的とは言えない会議。
眠気もあり、早く終わらないかと思っていたとき、スマホが震えました。

見知らぬ番号でした。

会議中でもあり、最初は無視しました。
ところが、また同じ番号から電話がかかってきます。

しつこいなと思い、席を外して電話に出ると、相手は税務署を名乗りました。

そして、こう言われました。

「税務調査で、お宅に伺いたい」

その瞬間、頭が止まりました。

毎年申告している。
税金も納めている。
けれど、完璧だったかと聞かれれば、自信はない。

白色申告。
税理士には頼んでいない。
会計ソフトも使っていない。
売上や経費の整理も、どこか自分流。

それまで何となく見ないようにしていた不安が、一気に目の前に出てきました。

「そんなに稼いでいないから大丈夫」は危ない

副業をしている人の中には、こう思っている人も多いかもしれません。

まだ大きく稼いでいるわけではない。
本業は会社員だ。
副業の収入も、ちゃんと申告している。
だから税務調査なんて自分には関係ない。

しかし、実際に経験した私の感覚では、むしろこのあたりの人ほど危ないと思っています。

特に、次のような人は注意が必要です。

会社員として働きながら、アフィリエイトやコンテンツ販売で少しずつ売上が出てきた人。
白色申告のまま自分で何とかしている人。
青色申告にしたほうがよいとわかっていながら、まだ税理士に頼んでいない人。
ASP、PayPal、銀行振込、note、BASE、ココナラ、Brain、独自決済など、複数の経路からお金が入っている人。
事業用と個人用のクレジットカードが混ざっている人。
領収書や明細を「あとで整理すればいい」と思っている人。

正直に言えば、昔の私がそうでした。

税務調査は「税務署が家に来る」だけの話ではない

税務調査というと、税務署員が来て何かを確認するだけ、というイメージを持つ人もいるかもしれません。

しかし、実際にはもっと重たいものです。

銀行口座。
クレジットカード。
PayPalの履歴。
ASPの売上。
Amazonや楽天の購入履歴。
サーバー代。
メルマガ配信スタンド。
ツール代。
領収書。
過去の明細。
事業との関連性。

こうしたものを、一つずつ確認し、説明できるようにしていく必要があります。

しかも、相手はお金の流れを見るプロです。

こちらが忘れている入金も、口座履歴から見つかります。
こちらが経費だと思っていたものも、事業との関係を説明できなければ通りません。
売上日と入金日がずれているだけでも、整理できていなければ説明に苦しみます。

私はこの経験を、胸を張って語りたいわけではありません。

むしろ、かなり恥ずかしい話です。

「ちゃんとやっているつもり」だった自分が、どれだけ甘かったのか。
その現実を突きつけられた話だからです。

体験をもとに、noteで実録と資料をまとめました

今回、この経験をもとにnote記事を書きました。

単なる税金の一般論ではありません。
確定申告の教科書でもありません。
仕訳の基本を一から解説するものでもありません。

そうした情報は、すでに本やネットにたくさんあります。

私がまとめたのは、会社員として副業をしていた一個人が、実際に税務調査の連絡を受け、税理士に相談し、過去資料を掘り起こし、売上と経費を整理し、税務署と向き合った記録です。

有料部分では、次のような資料も含めています。

・税務調査対応の実録本編PDF（73ページ）
・税務調査で事業内容を説明するためのビジネス概要説明書
・売上明細テンプレート
・経費明細テンプレート
・ネットビジネスの青色申告におけるヒント

特に、売上明細と経費明細のExcelテンプレートは、単なるおまけではありません。

税務調査の場で、税務署員がどのように売上や経費を整理し、どこを疑問点として見るのか。
その考え方をもとに、会計ソフトを使っていない人でも整理しやすいように作ったものです。

もちろん、これを読めば税務調査が有利に終わるとか、税金が安くなるとか、そういう保証をするものではありません。

税務判断は個別事情によって異なりますし、必要に応じて税理士など専門家に相談すべきです。

ただ、税務署から電話が来た瞬間に、何をすればよいかわからず固まってしまう。
その不安を少しでも減らし、冷静に行動するための材料にはなるはずです。

そして、まだ税務調査が来ていない人にとっては、
今のうちに何を整えておくべきかを考えるきっかけになると思います。

副業で稼げるようになった人ほど、一度読んでほしい

副業は、売上が出るようになるとうれしいものです。

会社に頼りきらず、自分の力で収入を作れるようになる。
これは本当に大きな意味があります。

しかし、稼いだお金はすべて自由に使えるお金ではありません。

税金があり、記録すべきものがあり、説明責任があります。

この現実を見ないまま走ると、あとでかなり苦しい思いをします。
私は、その苦い経験をしました。

だからこそ、同じような立場の人には、早めに知っておいてほしいのです。

会社員として副業している人。
アフィリエイトやコンテンツ販売で売上が出始めた人。
白色申告のまま何となく済ませている人。
税理士に相談するほどではないと思っている人。
領収書や明細をあと回しにしている人。

そのような方は、以下のnote記事を読んでみてください。

実際に税務調査を受けた一個人の、かなり生々しい実録です。

▼note記事はこちら▼

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Claude Mythos（クロード・ミュトス）、
あるいは省略して単にMythos（ミュトス）、
この一般公開されないAIが最近つとにテレビ、ニュース、SNSでも話題になっています。

ミュトスとは米Anthropicが2026年4月に発表した「Claude Mythos Preview」
が正式名称ですが、今さらながらこの得体の知れないAiについて無料レポートを作成しました。

無料レポートのタイトルは、

です。

Claude Mythos Previewは、通常のClaude、GeminiやChatGPTのように、
誰でもログインして使えるAIではありません。

Anthropicが限定的に提供しているフロンティアAIモデルであり、
特にサイバーセキュリティ領域において、未知の脆弱性を発見する能力が極めて高いとされています。

フロンティアAIモデルという聞きなれない単語が出てきましたがこれは、
現時点で最先端レベルの能力を持つ、汎用的な高性能AIモデルのことです。

言い換えると、「便利なAI」を超えて、社会に大きな影響を与え得る最先端AI。
Mythosは、未知の脆弱性を発見できるほどの能力を示したため、
フロンティアAIモデルとして扱われているのが実情です。

そのため、一般公開ではなく、Project Glasswingという取り組みを通じて、防御目的で限られた企業や組織に提供されています。

このレポートでは、ニュースやSNS、YouTubeなどの二次情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、
Anthropic公式の一次情報をもとに整理している点が異なります。

公式情報としては、Anthropic自身が提供しているMythosアナウンス時のレポート（英文244ページ）、
開発したAnthropicがこれはやばい！と自ら主宰しているProject Glasswingの報告書、
Anthropic内部のレッドチーム（脆弱性を評価・攻撃するテストを行うチーム）のレポート、
といったものが権威ある一次情報となります。

いずれもAnthropicの【中の人】が公式の場で公開している情報であり、
Mythosを正確に理解し、正しく恐れるうえでも重要かと考えています。

なおYouTubeなどでは、あることないことがごちゃ混ぜになっているのが多いですが、
動画という性質上、疑うことなく信じてしまいがちなので要注意です。

主な内容は以下です。

• Claude Mythos Previewとは何か
• なぜ一般公開されていないのか
• Project Glasswingとの関係
• Mythosが見つけた脆弱性の実績
• いわゆる「サンドイッチ事件」の真偽
• AI時代に個人ができるセキュリティ対策

特に「サンドイッチ事件」については、ネット上でかなりドラマチックに
ミーム的に語られています。

しかし、何が公式情報として確認できることで、何がミーム的に広がった表現なのかは、
切り分けて考える必要があります。

本レポートでは、虚飾や誇張を排除してそこもできるだけ冷静に整理しました。

AIの進化は、文章作成や画像生成の便利さだけに留まりません。
これからは、ソフトウェア、セキュリティ、社会インフラ、
そして個人の情報管理にも影響を与えていくはずです。

Claude Mythosは、その変化を象徴する存在のひとつだと感じています。

AIに関心のある方、セキュリティやシステム開発に関わる方、
そして「AIの進化がこれから何を変えるのか」を知っておきたい方は、ぜひ無料レポートをご覧ください。

メルぞう無料レポートはこちら：

AIを使いこなす人は、脅威も知っている

私の【複業】のひとつに大学や専門学校での外部講師というユニークな仕事があります。
教えていることのなかに、まさにAI（生成AIから自動運転まで）があります。

実務でAIがどう使われるのか？は現場に関わっていないと深いレベルでは知り得ません。
そこを題材にできるので、企業経験を教えているような感じです。

ただこのご時世だけに、社会人経験の無い学生もChatGPT、Geminiなど生成AIを
当たり前のように使っています。

AIについては昨今のAIエージェントやエッジAI（車などの入れ物に入ったAI）など
技術進化が凄まじいので話題に困ることは全くありません。

技術面ではなく、AIをどう自分自身が使いこなしていけるか、
といった人の内面に関わることをしっかり考えさせ、
身に付けることこそが学生にとってははるかに大事だと思っています。

AIは推論しているだけなので、人にしかできない
「考える」ことの重要性を口を酸っぱくして話しています。

私が知る限り、学生に限らず社会人においても「AIをすごく使ってます」
という人でさえ、AIに使われている、AIのしもべになっている状況をよくみかけます。

こういう人の特徴はAIのアウトプットをあまり疑いません。
いわばAIの依存症になっているようなものですが、
本人はそのことに気づきません。

AI依存の問題は、AIのいうことを素直に、或いは盲目的に信じてしまう、
そのことが行動となって予期せぬトラブルを招いてしまうことです。

ところで5/26のニュースで、プロ野球巨人の監督辞任が話題となっていました。

このことで軽々しくコメントはできませんが、ニュースで言われているような
娘さんがとったとされる行動（＝暴力を受けどうしたらいいかをChatGPTに相談したこと）、
これはまさにAIへの依存を想起しました。

AIで便利になるのはよいが、いつの間にか若い人たちの
生活スタイルに忍び寄り、心の中に入り込んでいる。

ChatGPTの言うままに、相談すべきところと信じ行動したのでしょうか。
これが良いことか悪いことかを言っているのではありません。

言えることは結果として、AIのいうままに行動した結果、
おそらくは自分自身を含めて人生の歯車を狂わせてしまったということです。

このことは、社会人であるわたしたちにも当然言えることです。
是非、AIをただ使う（＝実は使われる）レベルから、
使いこなす（＝自分の指揮下に置く）へレベルアップしましょう。

Mythosの出現は、これから似たようなものがどんどん出てくる予兆とみたほうが無難です。
種々のAIエージェントもどんどん賢くなってきています。

AIを使いこなす人は、AIの脅威も漠然とではなく具体的に肌感覚でわかる人です。
因みに私の【人機共創プロジェクト HACC】は、AI共創というAI使いこなしの技術を
身に付けることで別格の自分に強制的に成長してもらう教材でもあります。

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“グーグル「エージェント型Geminiの時代」の到来を宣言。最大の武器「検索」は25年ぶりの大刷新へ”
という5/22記事をBUSINESS INSIDERで見つけ、大変興味深かったのでご紹介します。
Google主催のイベントをもとにした記事です。

Googleによる、「Google I/O 2026」というイベントが、マウンテンビューで開催された。
同イベントは開発者向けではあるが、新サービス、特にAIにおける
同社の最新の取り組みや考え方がわかるイベントだ。

マウンテンビュー（Mountain View）は、米カリフォルニア州の
サンタクララ郡にあるこじんまりした街です。

以下がBUSINESS INSIDER記事ですが会員にならないとすべてを閲覧できません。

記事には、「エージェンティックAI時代への対応」と「検索の刷新」が骨子とあります。

まずは後者の「検索の刷新」にフォーカスしてみます。

検索欄は大きくなり、長い文章を入力しやすくなる。
そして、画像やPDFなどのファイルも入れて、
いわゆるマルチモーダルな検索が可能になる。

これって、ほぼ現在GeminiやChatGPT使ってプロンプト入力しているのと
同じような感覚ですよね。画像や文書ファイルもアップできますし。

検索エンジンという顔した「Gemini」が、しかも
エージェント型でなんでもござれという形で控えているイメージかも。

これだけで予想できるのが、いわゆる量産型のコンテンツは
ますます排除されていくことになりそうです。

量産型とは、他の情報をコピペして作られたコンテンツのことです。
似たり寄ったりの低レベルの情報は、検索エンジンに無視され、
淘汰されていく流れが加速することになりそうです。

アメリカで起こるテクノロジーの波はやがて日本に来て広がることは、
歴史的にずっと繰り返されているので、日本でこの機能がリリース
されるのも時間の問題でしょう。

これまで検索エンジンの「コアアップデート」のアナウンスごとに
小手先のテク（例えばモバイルフレンドリー、内部リンク構造、検索意図との整合など）
であれやこれやと振り回されてきたわけですが、こういった話で対処できる時代は
いよいよ終焉を迎えようとしていますね。

で、この検索の刷新においてAgentic AI（AIエージェント）がどのように絡むのか？

今までは実現できなかった「継続的な検索行動」
を実現するために、エージェンティックAIを導入する、そうです。

これはどういう意味かというと、普通私たちは
PCやスマホを触るそのタイミングでの情報を検索しているわけですが、
エージェンティックAIと検索が紐づくと、指定の内容に合わせて
自動的に24時間検索し続けて情報を提示してくれるようになると。

例えば旅行サイトなんかで、だいたいあのエリアで、これくらいの予算で
温泉宿で、だいたいこの日程で・・・といったん探して条件に合う宿が
見つからなくてもその後もバックで探し続けてくれる。

そして、そろそろ旅行日程決めないと焦る前に
「この宿はどうでしょう。今ならこちらのサイトが最も格安で
申し込みできますよ！　経路も電車ならこのルートが便利ですよ。」
と提案してくれるようになったら、なんか嬉しいと思いませんか？

Googleによるこの革命的な検索の刷新は、ショッピングのあり方なんかにも
大きく影響を与えそうな気がしています。

質問は「検索からAIへ」～直近のKENBOエピソード

最近はなんとなく、知りたいことがあるときに
生成AIを使って質問することがやたら増えてきたなぁ・・・
といつの間にか、そうなっている自分に気づいたわけですが。

ここのところなんだか急に賢くなってきたChatGPTを
多用する機会が増えてきました。
さまざまな生成AIを使ってきましたが、ChatGPTに回帰している状態です。

因みにプランは、「ChatGPT Plus」という月額3,000円のものですが
賢くなったと感じる理由は、このプランで使えるGPT-5.5 Thinkingモードが
とても優秀だからじゃないかと想像しています。

で、最近「WORD」を使っていて、予想もしない初めてのトラブルに遭遇しました。

私はもう何十年にわたってのWORD活用歴があります。
用途別にいろいろなスタイルを使ったテンプレートも自作しています。

・報告書用１
・報告書用２
・提案書用１
・提案書用２
・無料レポート用１
・無料レポート用２
・・・

といった感じでフォントやレイアウトなど経験的に
ぴったりだと思うテンプレートを都度使っています。

そこで、このたびあるレポートを作成していたのですが
40ページくらいの文書量があり、ほぼほぼ完成状態までこぎつけました。

ここまでに、書く中身の事前調査・検証含め一週間ほど
毎日積み上げて、50ページくらいに膨らんだのを少し短縮し
ようやくいい感じでまとまってきたぞ、という状態です。

一旦、保存後にパソコンを閉じて一休み。
その後、最後の仕上げにかかろうとしたのですが。。。

「！！！？？？」

40ページ中の半分以上が、なぜか打ち込んだテキストも
配置した画像も消えていました！

ただ黄色マーカや、異常に大きくなった改行マークなどがある。
不思議なのは、あるところからは正常に記載内容が残っている。

おかしい。おかしすぎる。。。

何が起こったのかわかりません。
なぜなら過去一度もこのような体験は無かったからです。

何かのマルウェアにやられたか？？？
と思いました。

過去のバージョンは探してもありませんでした。
またGoogle Driveへも自動保存していないので。

いつ、どういうタイミグでこうなったのか、
なぜ今気づいたのか、もしかして少し前からこうなってた？

さまざまな疑問がわき、思いつくあらゆる操作を試し、
またバックアップの痕跡など残ってないかも調べましたがわかりません。

泣きそうになりながら、これはまっさらな状態から
新しく書き直さないとダメかも、とグッタリしたのです。

もしかして！

とChatGPTなら原因を知ってるかも、と思い当たり
こんな現象になっているとプロンプト打ち込むと
復元手段としていくつか提案してくれました。

しかしそのいずれでも効果なし。

ならば、と最後の手段としてその壊れたWORDファイルを
そのまま解析できるのではないかと思い当たりました。
docx形式のファイルもアップできるはずなので。

そうすると、次のような返事が来たのです。

これは「削除」ではなく「スタイル破損／スタイル上書き」の可能性が高い

今回の症状は、Wordでよくある次のパターンに近いです。

本文の一部を白文字にした
↓
その状態でスタイルを更新してしまった
↓
同じスタイルを使っている本文全体が白文字になった
↓
結果として、章ごと消えたように見える

ん！？スタイル破損で上書き？

そこで早速、消えてしまったように見えるページで
スタイルを確認すると、見知らぬスタイルがそこにありました！

ChatGPTの指摘通り、そのスタイルでは文字色が白になり、
フォントも当初14pointで作ったのがなぜか28pointになっていました。

そのスタイルをもともとのものに変更すると・・・

なんと、一瞬ですべて回復！
元通りのあるべき状態に復元できました。

このときばかりは、ありがとう！と御礼を打ち込んだほどです。

考えてみると、このスタイル破損＆上書きという現象がいつそうなったかは
わからないままですが、原因がここにあるというのを
検索エンジンを普通に使ってたどり着けるかどうかは自信ありませんでした。

何十年もWORD使ってきて、こんな現象は初めてだったので
自分のミスだとはまったく想像もしていなかったからです。

それに検索エンジンで答えにたどり着けるとしても、
そこに向けた根気、執念、時間、労力なりが必要であり、
やり切れるかどうかも自信ありません。

ここであらためて生成AIの能力を再認識した次第です。

検索エンジンにエージェント化したGeminiがドッキングすると、
大概のことはそこでクリアできそうな予感を
このトラブル通じて先行体験したような感じでした。

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AIの浸透によって、どんどんリストラが加速する。
特に欧米でのメガテック企業を始め、その勢いが半端ない状況です。
（日本国内ではいつも遅れて、そういった現象が現れてきます）

今までは高度なホワイトカラー職でやっていた人が突然、朝の経営者からきたメールでガックリ。
本日終了のレイオフ通知です。

AI先進国アメリカでも今までそのレイオフ後に、仕方なく一時しのぎの仕事として、
Uber（ウーバー）やLyft（リフト）などライドシェアサービスのドライバーとして働くことが、
会社を辞めた人々の受け皿の一つとなっていました。

しかし今やその仕事も、AIに奪われ始めているようです。
サンフランシスコでは、自動運転AIによるタクシーなどに置き換わっていて、
もはやUberの仕事まで浸食しているのが実態です。

無人の自動運転車が、街を走るのみで人気が無い。
なんともシュールな時代に近づいている感じです。

アメリカで仕事している友人は、今やすべての仕事の前提条件として
AI活用が必須になっていて、とてもこなせないボリュームの仕事もAIありきで
組み立てられていると話してくれました。

「AIを使うか、使わないか」といった日本でののんびりムードと違って
「AIを使うか、それとも死ぬか」
といった覚悟で仕事しているそうです。

アメリカの文化的背景もあるかと思いますが、
会議でもおおかた7割くらいの出来の資料でOK、
正確性よりもスピード感がもっと重要という感覚です。

さて生成AIという目の前の話に進みましょう。
文章も画像もスライドも、驚くほど生成AI使えば簡単に作れる時代になりました。
今やこんなことは言うまでも、この記事をお読みの方なら常識でしょう。

しかし、AIを使えば使うほど感じるのが、
「それっぽいけれど、どこか浅い」「正しいように見えるが違和感がある」
というようなものに悩まされます。

実はこれは単なるAIの性能問題ではなく、
“AIのアウトプットをどう読み解くか”
という側の問題でもあります。

その読み解き方に触れたいと思います。

システム思考とは何か？

ここで登場するのがシステム思考（Systems Thinking）

システム思考とは、目の前で起きている出来事だけを見る、或いは反応するのではなく、
それが何に左右されているのかを見極める実践技術です。

出来事の背景にあるパターンや構造、
さらにその奥にあるメンタルモデル（価値観や思考のクセ）
まで遡って考える方法です。

もともとはソフトウェア開発で多く使われてきた考え方です。
例えば大きく複雑なソフトウェア開発を複数のチームで分担しているとしましょう。

それぞれのチームアウトプットを統合して、ようやく全体が機能する。
そのデバッグや評価を通じて、数え切れないバグが出てそれらを退治する。
そうしてやっとまともな製品に仕上がっていくという、一般的な流れを想像してみてください。

こういったなかでバグや問題の所在がどこにあるのか、
あるいは潰したはずの問題が繰り返し起こるのはなぜか？
といった議論では、チーム同士での非難、罵倒なども出てくることがあります。

技術的な諸問題を潰しているはずなのに、そういった問題が起こる、
繰り返される根っこには、組織的な文化、考え方、合理性の欠如、スキル不足など
そこには隠されているものが多々あるのです。

チーム同士の中だけではなく、個人の中でも葛藤や問題を抱えて
それが成果や進め方に影響を及ぼしているのです。

そこまで遡って、本質を探り当てて改善しないことには
結局は時間と労力ばかりかかって、良いものができない。

実はこれはAI時代にこそ重要になる考え方だと感じています。

AIが何度も似たようなアウトプットを返してくるとき、
単純に「もっと良いプロンプトを書こう」と考えるだけでは
根本解決にならないのです。

なぜそのアウトプットになるのか？
どんなパターンが繰り返されているのか？
その背景にはどんな構造があるのか？
自分自身はどんな思考のクセを持っているのか？

そこまで潜っていくことで初めて、AIを単に「使う」のではなく、
「AIと共創する」段階へ進めるようになります。

氷山モデルで考えるAI活用

システム思考では、よく「氷山モデル」という考え方が使われます。
水面上に見えているのは、AIが生成した文章、画像、動画、スライドなどの“出来事”です。

実際に出来事として見えているのはここだけ。
AIの成果物を見てる状態です。

氷山の水面上にあるので見えているわけです。
そこから下は見えていないものばかり。

具体的に、その下には「パターン」があります。
AI特有の言い回し、似た構図、反応されやすい型、AIっぽさなどです。

生成AIでは種類やバージョンによっても異なります。
あなたの使っている生成AIは、あなたの反応を学習しており、またネットからも学習し、
毎度似たような返し方をしてきませんか？

さらにその下には「構造」があります。

パターンがあって、そのパターンの関連性を見ていくと
どのAIをどう使うのか、人がどこで検証するのか、
どこで価値へ転換するのが適切か、が読めるようになります。

そして最も深いところには「メンタルモデル」があります。
メンタルモデルとは、人の信念や価値観に根ざすもので、
パターンや構造を生む根源の理由でもあるのです。

パターンや構造がわかっても、結局はメンタルモデルを理解し改善しないと無駄。
そういう発想の仕方がシステム思考です。

そのメンタルモデルとは、あなた自身の思考のクセ、AIへの依存心の程度なども含まれます。
ここを改善することは実に難しいが、方法があるのです。

HACC（人機共創プロジェクト）では「AIを使う」の先を扱う

HACCにて、これまでのご購入者たちとのディスカッションなど通じて、
このシステム思考にフォーカスし具体的に追加教材としてお伝えすることにしました。

表面的なAIの使い方から決別して、AI共創のための根源的な方法論になります。
テーマが深く敬遠されがちなため、HACCへ最初から組み込むことは対象外としておりました。

ただ、受講者様のお話をじっくり聞いているうちに、
避けては通れないと考え直し、時間はかかることは覚悟でお伝えすることにしました。

以下の図は、HACC（人機共創プロジェクト）教材で追加した
「システム思考」の入り口です。

この図は、私がHACCにシステム思考を存分に採り入れて実現したいことの全体像です。
パッとできるだけ直感的にわかっていただくためポイントを絞っています。

この図をご覧になり質問等ありましたら、いつでも気軽にお問い合わせください。

HACC（Human-AI Co-Creation）は、単なるAI活用講座ではありません。

複数のAIを状況に応じて使い分けながら、
AIのアウトプットを検証し、
人間の経験や判断を織り込み、
価値へ変換していく。

つまり、「AIを使う」ではなく、
「AIと共創してビジネスを生み出す」ことを目指しています。

普通にAIを使ってます、という方はかなりの割合で、
AIに使われていると言ってもおかしくないです。

使っているつもりが、逆に言いなりになってる状況です。
AIのアウトプットに疑いをもって考えない、判断をしないとAIの奴隷になります。
問題はそうなっていることに気づかないことです。

使われずに本当にうまく使うためにこそ、システム思考が重要になります。

厳密に言うと、AIのパターンや構造を理解する先にある、
メンタルモデルを理解することが最重要になります。

この話が敬遠されると思ってHACCのリリース時点では
織り込んでいませんでした。

メンタルモデルまでしっかり理解しようとすると、最も身近にあるのは『自分』です。
自分自身が一種の『思考システム』という生き物なのです。

よって自分の思考を知る努力は、お金も全く掛からず
もっとも身近でいつでもアクセスできる現物の思考システム。

これは自分自身の思考を客観的に眺めること、
になるのですが、自分で自分の思考がどうなっているか、
離れて眺めることは結構難しいです。

普通に生きておればわかりますよね？(笑)
自分の思考や自分の感情をコントロールするのではなく、ただ眺めるのです。
意識しないとその流れも客観的に見えてきません。

例えば、AIのプロンプト作成に集中して疲れた瞬間に、
「あそこのラーメン食べに行くか」
と思ったとして、そういう自然に出てくる考えをただ見つめる。

なぜラーメンを食べたいのか？は考える必要ありません。
ただそういう思考をしてる自分を外から眺めるだけ。

なにをするではなく、自分の思考をただ見つめる。眺める。
まるで禅のような境地かもしれません。

いえ、実はこれ
離見の見（りけんのけん）
と一緒なのです。

「離見の見」とは、室町時代の世阿弥の言葉です。

世阿弥が『花鏡』のなかで説いた能楽の極意です。
自分の目線にとらわれず、観客の視点に立って
自分自身の姿や演技を客観的に見つめる（俯瞰する）意識や状態のことです。

だから難しいです。
でもここが少しでもできると、意味なく感情的になることも時々は防げます。
家族と喧嘩しそうになっても、なぜイライラするのか？
会社で間違いなく嫌な会議が待っている。なぜ嫌だなと感じるのか？
といったような己の感情に「気づく」ためです。

この気づきがすべて、目に見える出来事に遡り、
改善、飛躍していくための出発点になるのです。
まるで哲学のような話じゃないかと思われるかもしれません。
しかし、もともとは優れたソフトウェア開発の現場で発想された技術なのです。

AIのアウトプットをそのまま信じるのではなく、
その背後にある構造を見る。AIごとの特性や限界を理解し、
「AIにどこまで任せるべきか」「人がどこで介在するべきか」を判断する。

その積み重ねによって、単なるAI利用から脱却し、独自の価値創造へ繋がっていきます。

最後に

生成AIが進化するほど、実は人間側に求められるのは「思考する力」なのかもしれません。

表面的なアウトプットを見るだけで終わるのか。
その下にあるパターンや構造、そして究極の原因にあたるメンタルモデルまで見抜くのか。

その習慣的な違いが、AI時代における「使われる側」と
「価値を生み出す側」の分岐点になっていくように感じています。

なぜならシステム思考を駆使することにより、
AIの真実、限界、ウソ、過剰、過小などに
気づけるようになるし、自分自身が発想できなかったことも
逆にAIから得られることに気づけるためです。

なおHACCでは、もともとこうしたシステム思考をベースにしながら、
AIと共創してビジネスへ繋げる具体的な実践を扱っています。

今後のHACC追加コンテンツとして、あえて黙っていたのですが
今後は明示的にシステム思考を採りあげ、時間はかかりますが、
AIや思考のプロの道を一緒に歩みたいと思います。

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しかし、実際には再就職そのものよりも、
その後に新しい職場へ適応することのほうが難しいかもしれません。

特に、大企業や中堅企業で長く働いてきた人ほど、
新しい環境とのギャップに戸惑うのをたくさん見てきました。

最近、幻冬舎ゴールドオンライン記事で、
年収1,200万円の元営業本部長が、役職定年や早期退職後に居場所を失い、
孤独な日々を送るようになったという話が出ていました。

おそらくシニア世代では同じような経験者は多いと思います。
こちらの記事です。

もちろん、これはひとつの事例です。
ただ、私自身も早期退職制度を利用し、その後は複業モードで仕事をしております。
副業ではなく、複数の仕事をすべて本業にしている感じです。

そのひとつに縁があって某企業で中途採用の面接官として、
シニア世代の採用面接にも関わっています。

それまでは採用される側の立場でしたが、まさか採用する側で
ジャッジする立場になろうとは夢にも想像しておりませんでしたが、
これが人生というものでしょうか。

その後これまでに、大企業・中堅企業の早期退職組を中心に、
200人以上の方々と面接してきました。

その経験から見ると、先ほどの記事には「ハッ」と思うことが多々あり、
私見ながら、シニア転職でつまずく人にはいくつかの共通点があることを整理しました。

また逆に、躓かないためにどうすべきかにも触れておりますので、
少しでもご参考になれば幸いです。

特に、主には50代半ばころから60代前半にかけて、
次の人生をどう迎えたらよいか悩んでいて就職活動をしている、
或いはその予定があるなら、是非ご一読ください。

記事投稿時点で、現役の面接官として正直にお伝えしますので。

シニア転職で失敗する原因は「能力不足」ではない

シニア世代の中途採用面接では、立派な経歴を持つ人に多く出会います。

・大企業で管理職を経験していた。
・大きなプロジェクトを動かしていた。
・高い年収を得ていた。
・部下を何人も（場合により何百人も）抱えていた。
・社内では一定の評価を受けていた。

もっと細かくいうと、
・一部上場企業の直系子会社の社長をしていた。
・数万人の企業での執行役員兼営業本部長をしていた。

こうした経験は、もちろん価値があるに決まっています。
（少なくとも本人はそう信じているものです）

因みに一部上場企業の直系子会社社長なら、再就職なんぞ心配しなくても
どこぞの関係会社や取引先に滑り込むことは簡単なのでは？

と思われたかもしれませんが、実際はかなりドライです。
『自分の行先は自分で探せ』
というのが実態として多々聞いております。

だからリクルート系のイベントを始めとして、再就職は楽勝という気持ちで
参加されるわけですが、現実は厳しいことを後々知るはめになります。

しかし、転職市場や再就職の現場では、
過去の肩書きや実績だけで評価されるわけではありません。

企業側が見ているのは、もっと現実的な部分です。
一例としてはこんな見方をされます。

• 今の自社の課題の何を解決してくれるのか。（会社ニーズとのマッチ）
• 現場で一緒に働けるのか。（コミュニケーションのやり方含めた柔軟性、スピード感など）
• 新しい文化に適応できるのか。（自社文化を尊重し柔軟性がどれだけあるか）
• 過去の実績を押しつけずに動けるのか。（過去の実績は無価値である自覚があるか）
• 年下の上司や若い社員とも協力できるのか。（上から目線はNGで、仲間と同じ目線に立てるか？)
• 新しい顧客を呼び寄せてくれそうか。（過去の人脈を生かして事業を大きくしてくれそうか？）
• 希望年収の相場観はどうか。（応募先企業のいる業界の相場でものを見ているか？）

挙げたらきりがないですけど、このような泥臭いものばかりです。
つまり、シニア転職で問われるのは、単なる経験年数でもなければ
過去の栄光でもありません。

その知見や人脈を、新しい職場に合わせて使い直せるかどうかです。

大企業から小さな会社へ移ると「文化」が変わるという常識に戸惑う

早期退職後や定年後の再就職では、
以前よりも規模の小さな会社に移るケースがほとんどじゃないでしょうか。

ここでいう「小さな会社」とは、社員数や売上規模だけの話ではありません。

仕事の進め方が違う、報連相の仕方が違う、意思決定のスピードが違う、責任の持ち方が違う。
まだまだあって、制度や仕組みの整い方がまるで違っており、人間関係の距離感も違います。

以前の会社では、分業が進んでいて、専門部署が対応してくれていたことも、
新しい職場では自分でやらなければならないことが多々出てきます。
というか、それが普通です。

逆に、以前の会社では当然だった丁寧な手続きや根回しが、
新しい職場では「遅い」「重い」と受け止められることもあります。

ここで重要なのは、どちらが正しいかではありません。

会社が変われば、常識も変わるということです。
その常識の変化に戸惑い、置いてけぼりにされ、だんだんイヤになる。
こういうケースを多々見てきました。

「前の会社ではこうだった」が危険な言葉になる

シニア転職で注意したいのが、
過去の職場の常識をそのまま持ち込んでしまうことです。

これは往々にして、無意識にそうなっちゃうことが多い。
本人が常識と思っていることじゃない出来事は、本人には「違和感」の元。

「前の会社ではこうだった」「このやり方のほうが正しい」
・・・口にしないでもそう心のどこかで思っている、それが古い常識を持ち込んでいる状態です。

こうした言葉はちょろっとでも口にすると、本人に悪気がなくても、
新しい職場では周囲にマイナスに受け取られるものです。

もちろん過去の経験から見て、改善できる点が見えることはあるでしょう。
というか、大ありに思えるはずです。

しかし、信頼関係ができる前にそれを強く出すと、
周囲からは「上から目線」「昔のやり方の押しつけ」と見られやすくなります。

特に、年下の上司や若い社員が多い職場では、ここが大きな壁になります。

履歴書・経歴書で見られているところ

シニア世代の中途採用では、言うまでもありませんが即戦力が求められます。
ただ即戦力とは、過去の実績を語れる人のことではありません。

従って、履歴書・経歴書に「オレはこんなにすごいんだぞ！」は何の役にも立ちません。
自己アピールでいくら頑張っても、人事担当者は「フフフん」とかしか見ていません。
気にしてるのは過去ではなく、未来にどれだけ貢献してくれそうかという点だからです。

では面接前に採用側は、経歴書で何を見ているのでしょうか。
書類審査段階では、特に自社ニーズに合いそうかどうか？は前提条件のひとつ。

気をつけないといけないところ、つまり必ず気にかけられる点の例です。
あくまで国内企業での典型的な例でして、どこも共通しているわけではないので、
その点はご了承ください。

• 単一の企業またはそのグループ会社でずっと定年までやってきた方
• 転職回数が多い方
• 経歴にブランクがある方

最初の単一企業で、という方はこれはこれで立派だともいえますが、
実はこれが障壁になることもあるのです。

同じグループ内の企業をあちこち異動していても、単一企業と見られます。
つまり単一の企業文化でのみの経験と受け止められるのです。
正直に言うと、ひとつのところでずっと頑張ってきたこと以上に、
このことで世間が狭い、視野が狭いんじゃないかと危惧されるのです。

また面接での受け答えからは、その人の柔軟性や現場適応力を見ています。
紙に書かれていることではその時点ではわからないことが多いのです。

例えば『マネジメント力』一つとっても、大企業での回し方と中小企業では全然違います。
自社内で何をどうマネジメントできるのか、お互いに未知の部分でありますが、
できるだけ泥臭い例で話すのが伝わりやすいかもです。

立派な経歴があるにもかかわらず面接で落ちる人は、能力がないから落ちるのではありません。
「この人は、うちの現場に合わないかもしれない」
そう判断されてると書類選考段階で落ちるのが普通です。

採用後に続かない人の理由

採用されたあとに続かない人にも、よくある共通点があります。
それは、期待と現実のズレです。

例えば、

・もっと自分の経験を評価してくれると思っていた。
・もっと周囲が頼ってくれると思っていた。
・もっと整った環境で働けると思っていた。

さらに泥臭いことを言うと、職場にもよりますが、

・まさか電話番までやらされるとは思わなかった。
（一度も外部からの電話を取ったことがないと、これ自体がストレスになります）

しかし、新しい職場では、最初から特別扱いされるとは限りません。
むしろ、周囲は慎重に見ています。

この人は、自分たちのやり方を理解してくれるのかどうかとか、
そして現場の空気を乱さず年下の人とも普通にうまくやっていけそうかとか、
過去の肩書きを振りかざさないかとか、です。

この段階で本人が「こんなはずではなかった」と感じると、一気に不満が溜まります。
その不満は新しい職場で以前からいる人たちにとっても重荷になります。

そして、最終的には「この会社は自分に合わない」
「自分の経験が活かされない」という結論になってしまうのですね。

新しい職場で最初にやるべきこと

では、シニア世代が新しい職場でうまくやっていくには、何が必要なのでしょうか。

思うに最初に必要なのは「観察」だと思っています。

この会社では、誰が何を決めているのか。
報連相はどの程度求められるのか。
どこまで自分で判断してよいのか。
どんな言葉を使うと伝わりやすいのか。
現場の人たちは、何に困っているのか。
どの部分なら自分の経験が役立つのか。

まずは、これを丁寧に見ることです。
ただし、これは本来期待されていることをこなしつつ観察するという意味です。

そして次に必要なのは、溶け込むことです。
最初から自分のやり方を押し出すのではなく、まずその職場の流儀を理解する。
そのうえで、信頼関係を作る。

そして、信頼関係ができるなかで、自分の経験やノウハウを少しずつ出していく。

この順番が大切です。

経験は「押しつける」より「じわじわ効かせる」

シニア世代の強みは、間違いなく経験です。

ただし、その経験は、いきなり前面に出せばよいわけではありません。
むしろ、最初から強く出しすぎると、周囲に警戒されます。
大事なのは、相手の困りごとを理解したうえで、必要な場面で経験を使うことです。

現場の状況を見て、相手の言葉で説明し、相手が受け取りやすい形で提案する。
これができる人は、シニア世代であっても新しい職場で十分に活躍できます。

逆に、どれほど立派な経験があっても、それを押しつけてしまうと、
現場では受け入れられにくくなります。

シニア転職で必要な3つの視点

シニア世代が転職や再就職で失敗しないためには、次の3つの視点が重要です。

1. 自分の市場価値を客観的に見る

過去の年収や肩書きではなく、今の企業ニーズに対して何を提供できるのか。
その企業の置かれている環境・変化を冷静に見る必要があります。

そのうえで、自分が「今」どのくらいの価値をもたらしそうか？
だから自分のこの職場における価値（例えば年収）はこれくらいだ。

そんなふうに客観的に言えるよう目指しましょう。

このこと重要なので言い換えて説明します。
多くの場合、希望年収を聞かれると思います。

過去の自分の年収ベースで、今回新しい職場で多少下がってもこのくらいは欲しい。。。
という論理ではたいがいNGになります。

応募先企業の置かれている業界と事情があり、その相場をちゃんと調べて返事していますか？
ここまで考えて返事してくれる人は少ないのですが、自分の希望だけが先に出ると危険だということです。

2. 新しい職場の文化を観察する

会社が変われば、仕事の常識も変わります。
まずは相手の文化を観察し、理解する姿勢が大切です。

ひとつアドバイスすると、観察するにも一旦自分のこれまでの常識を壊すことです。
過去の常識という鎧を完全に消し去る、リセットするくらいの覚悟があると良いと思います。

ずっと過去の栄光を心のどこかで引き摺っていると、
必ずというほどどこかで壁にぶつかり、ストレスになり挫折の原因になります。

新しい職場では、あなたの過去の栄光なんてクソの役にも立たない、
ある意味どうでもいいものなのです。

3. 信頼関係を作ってから経験を活かす

経験は大きな武器です。

ただし、信頼関係ができる前に出しすぎると、押しつけに見えます。

まずは溶け込み、そのうえで経験を活かすことが重要です。
これにはもしかすると年単位でかかるかもしれません。
私もそうでしたので、むしろ数ヶ月レベルで経験を活かせる人は羨ましいくらいです。

まとめ

シニア転職で失敗する人は、必ずしも能力が低いわけではありません。
むしろ、過去に十分な実績を持っている人も多くいます。

しかし、過去の成功体験や過去の職場の常識を、そのまま新しい職場に持ち込むと、
まずもってうまくいきません（ほぼ断言できます）

大事なことですが；
・新しい職場には、新しい文化があり批判ではなく受け入れる。
・新しい人間関係を謙虚に作る。
・新しい仕事の進め方を模索しながら過去の経験を活かす。

そこで必要なのは、過去の自分を誇ることは百害あって一利なし。
新しい職場では、最終的にあなたのアウトプットによる、
その企業、職場の発展した未来像を期待されるのです。

３つのステップを意識しましょう。

自分の常識を脇に置いて相手の文化を観察すること。

まず溶け込むこと。

信頼を作ったうえで、経験を活かすこと。

この順番を間違えなければ、シニア世代の経験は大きな力になります。

逆に、この順番を飛ばしてしまうと、どれほど立派な経歴があっても、
新しい職場では苦戦します。

シニア転職で本当に問われるのは、過去の肩書きではありません。

自分の常識を壊し、新しい環境や文化に合わせて、
自分を仕立て直すことができるか。

ここに、再出発の成否があると思います。

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このたび、SIRIUS2の紹介ならやはりSIRIUS2で作るほうが、
現物としてもわかりやすし、どんなビジュアルができるのかも
一発で伝わると考えて、実行に移しました。

それが以下のページになります。

これを記念して新規特典を大幅に追加しております。

WordPressで運営している私がこの稀有なツールも同時に愛用している、
そのわけもとっくりとご覧いただけると幸いです。

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また使っていない人においても、
・AIの言うことに指示されたくない
・使いたいけどイマイチわからない
と、敬遠している人の間にもグラデーションがあります。

ここでは、AIをそこそこ使っていると思っている人でも
実はうまくいかず挫折するケースを考えてみたいと思います。

仕事するとき、頼み事をするときの「3ステップ」

これ、けんすうさんのnote記事で、激しく首を縦に振った話になります。
常々、ここが大方の人にとって一番の躓きどころだろうな
と思っていたことをうまく文章化してくれました。

私なりにもっとも響いた点を要約し、図にしてみました。

この図は、エンジニアが仕事する、あるいは人に技術的な頼み事をする際、
実際の手順を３つのステップで説明したものです。

実装する、という表現がエンジニアぽいですが、一般の生活においては
「行動する」「アウトプットを出す」「動いてみる」
程度にご理解いただければ万事に通じるかと思います。

その前に、STRUCTUREというステップがあってここが最重要ポイント。

一見ややこしいですが、一例をけんすうさんのコメントを引用するとこうなります。

1. What（やりたいこと）：「カフェの損益を知りたい」などのやりたいことがある
2. Structure（中間構造・設計）：何を変数にして、どう関係づけて、どう分解するか、
   などのExcelなどの設計を考える
3. Execution（実装）：数式やコードを書く、ファイルを整える

けんすうさんのnoteより引用

で、これ
AIに何かを打ち込んでアウトプットを出してもらう、
という流れに置き換えて考えてみても同じことが言えるのです、

何かをやりたい、というWHAT部分を考える、思いつくのは誰もができることです。
最後のEXECUTION（実装する）部分は、AIの最も得意とするところです。

ですが、今やここはなかなか差別化が難しい領域です。
ClaudeにしてもGeminiにしても、ChatGPTにしてもどれもこれもが
切磋琢磨して競争相手より抜きん出ようとしていますね。

ChatGPT 5.5 になって、 Image 2 が使えるから凄いとか騒いだところで
翌日には他の生成AIが新しい機能でカバーするとかの繰り返しであって、
AIの進化を私たちが騒いだところでどうにもなりません。

正直言うと、だから騒ぐのは無意味。
常に競い合っていてどんどんコモディティ化も進んで、
そこにある差異に執着しても無意味です。

では、何が重要なのか？

というと真ん中にあるSTRUCTURE部分なのです。

「問題のほぐしかた」で決まる

STRUCTUREとは、あるお題に対してその
問題のほぐしかた
に尽きます。

そこを補完してくれるのがManusなどのAIエージェントですけど、
それでももちろん完璧とはとても言い難い。

ChatGPTも単なる生成AIから、どんどんAIエージェント化しつつある
ようにも思えてそこにも差がなくなりつつありますが、
しっかりほぐしてくれるわけでは決してない。

要するに、お題に対して
これはいったいどういう問題なのか？
を具体的・論理的に分解するのが「ほぐす」という意味です。

できればMECE（ミーシー：もれなくだぶりもなく）、整然と分解するのが理想ですが
どういう方針（方向付け）で、どのように整理したいのかを意識すると
それなりに形になってくるものです。

AIがうまく使えない人は、ここが苦手です。

ここはエンジニアなら一般的に得意ではないにしても、
仕事として日常求められる部分でもあるので
苦労しつつも職業的に鍛えられているのが普通です。

AIで行き詰まる多くの人は、このSTRUCTURE部分抜きで
AIに指示することが多いはずです。

問題をほぐさないまま、結果だけ求める感じです。
シンプルな例でですが、こんなふうに問いかけることです。

• 「提案書を書いて！」
  提案の骨子（STRUCTURE）が無いために、相手に刺さらないぼやけた話になる。
• 「おいしい店を紹介して！」
  エリアやカテゴリー、ランチかディナーか（STRUCTURE）が無いために、全方位的な答えになる。
• 「この履歴で採用するかどうか教えて！」
  採用基準（STRUCTURE）が不明なために、一般論としての答えとなり的外れ。

これだと欲しい答えにはほど遠いですね。

な～んだ、AIって結局この程度か？
となって終わってしまうのです。

またこのSTRUCTUREなしで漫然とした問いかけでも、
「壁打ち」で徐々に知りたいことに近づいていくことが多々あります。

ただし、これはAIを使っているのではなく、AIに使われている状況です。
AIは言われたことに答えているだけ（推論しているだけ）ですが、
実態はAIに誘導されているのに気づいていないのです。

繰り返しますが、特定AIの個々の機能で一喜一憂するのは無意味で時間の無駄です。
どんぐりの背比べ的なものなので、むしろ自分にしっくりくる生成AIをとりあえず
選んで使いつつ、他のAIがいい感じになったら切り替えてみたらどう？
というレベルでお考えになるのが無難です。

因みに私がこの記事投稿時点では、個人的にはChatGPTが盛り返してきて
結構使っていて、Manusも時々使うがGeminiはあまり使っていません。
Geminiに特定のURL（Webページ）指定してもどうも勘違いが多くなっていて
どこが原因がわからないため少し敬遠中。
ですがこれもきっとまた変わるでしょう。

ところで2026年5月3日の朝日新聞ニュースによると、
最高裁長官が「生成AIは『猛獣』と表現」
という見出しの記事がありました。

最高裁も証拠の整理などで活用を検討する生成AIについては「猛獣」と表現。
今崎長官は、もっともらしく見えるが誤った回答をするハルシネーション（幻覚）や、
プライバシー侵害のリスクなどに触れ、
「うまく使いこなす力量が求められる。スキルを磨く必要があるだろう」と述べた。

朝日新聞ニュース(2026.5.3)

まぁ、その通りだと思います。
最高裁はAIの使いこなしの話をしていますが、何をどう問うのかという
問題のほぐしかた（STRUCTURE）に通じるのも
その重要なスキルになると考えます。

以下の「人機共創プロジェクト HACC」でも最重要視しているのは、
結局は「問題のほぐしかた」にほかなりません。

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題して「SAKURA AI Conference」
このカンファレンスは主催者によると次のようなものです。

SAKURA AI Conferenceは、さくらインターネットとAIの先駆者が集い、共創の未来を描くイベントです。
焦点は「AIを作る」から「AIを活かす」へ。急速に進化する業界で、いかに新しい価値を共に生み出せるか
——その答えを探る「共創の第一歩」となる場を目指すイベントです。

実はこっそりと、オフラインのみのカンファレンスへ参加しておりました。

理由は、
デザイナー（インタラクションデザイン）であり、noteのCXOでもあり、THE GUILDの代表でもある
深津貴之さんの話を聞きたかったから、にほかなりません。

このページでは、カンファレンスで大いに共感した深津孝之さんのコメントをもとに、
私KENBOが自分なりに解釈し、あらためてスライドで表現した内容をご紹介しています。

深津貴之さんのコメントで響いたところ

たくさんの登壇者にそれぞれインスピレーションをもらった気がしますが、
やはり参加目的だった深津貴之さんと、さくらインターネット社長の田中邦裕さんの
トークが一番面白すぎました。

深津貴之さんといえば、おそらく大半の方がnoteを通じてご存じじゃないかと。
私は生成AI（ChatGPTなど）が登場した2022年に、深津さんが生成AIのことを
「すごく頭が良いが日本語がよくわからない留学生」のようなものと表現されてたのを覚えています。
確かに当たっているなぁ～当時の生成AIは確かにこのレベルでした。

当時から生成AIにそれなりの期待する返事を出させるために、
「深津式プロンプト」を編み出し、私もそれを知って以来、時代は進んでも
このプロンプトの価値（特にAIに視点を与える点で）を今も重視しています。

AIは光の速さで進化しているほど、他のテクノロジーと一線を画しています。
どんどん単なる生成AIが、AIエージェント化しつつある時代です。
つまり、AIにいちいち細かい指示を出さずとも、なんとか意図を汲み取ってくれ、
最終成果物までまとめて出してくれるようになっています。

こんなに劇的に高速で進化し続けるAI時代。
そんななかで、やはり成果を出す人と、淘汰される人が明確に二分されています。

私は2026年春に「人機共創プロジェクト HACC」をリリースしましたが、
そこには深津貴之さんから学んだことを多く注入しています。
このカンファレンスで深津さんの話を聞いて、ひそかに考えていたことが確信に変わったのです。

つまり、AIに対する向き合い方、聞いててまったく同感でした。

特に、私が瞬時に共感した深津孝之さんのコメントは以下です。

AI時代に「価値を生む人」と「淘汰される人」。
その決定的な違いは、
能力の差ではなく「始める力」と「続ける力」
にある。

要は超AIをみんな与えられても、ほとんどの人はネコ動画を見たり、
ソーシャルゲームを見たりして、何も始めないとか。

AIに「大変ですよ」とか言われて「じゃあ、やめよう」となる人の中に、
あえてやるという人と、あえてバチバチにやっている中で5年間やり続けるみたいな感じ。

結局、AIという話を聞いたところでそこから何かを始められるかどうか、
さらに続けられるかどうか（＝続けるから良さも悪さも肌でわかる）。

これはAIに限った話ではありませんが、AIは否応なしに私たちの生活の
あらゆる場面に浸透しておりますので、これから避けようがありません。

インターネット、スマホなんかが当たり前のインフラになっているように、
AIも今よりもずっと当たり前すぎて意識するまでもないくらいになると思います。

AI時代に「価値を生む人」と「淘汰される人」を分けるもの

深津貴之さんのコメントをベースにして、私なりにこういうことだなと解釈し
かようなタイトルで、スライド化を試みました。

因みに、スライド化はまさに「人機共創プロジェクト HACC」式で作っております。
つまり、AIとの共創によって制作した実例のひとつです。
複数のAIにおいて、それぞれの得意技を活かし子分として使っています。
私は企画し、編集し、検証し、最後にこのスライド主張の「責任をもつ」のが仕事です。

10ページのスライドでできています。
上部にページ送り・戻りが矢印で表示されますので順にご覧になってください。

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