AIは若者のもの？ 経営で苦労してきた人にこそ、使ってほしい。

僕は毎晩、寝る前にAIへ仕事を任せています。

頼むのは、システム開発の続きです。目的とゴールを伝えて、まとまった時間、開発を進めてもらう。

朝起きたら、まず出来上がったものを見る。そして、次の指示を出してから一日を始めます。

これが、今の僕の日常です。

AIを使うというと、新しい技術に詳しい若い人の方が得意だと思われるかもしれません。もちろん、若い人にもどんどん挑戦してほしい。

でも僕は、同世代や年上の経営者にこそ、自分で使ってみてほしいと思っています。

人に仕事を任せてきたこと。思ったように伝わらず、苦労したこと。出来上がったものを見て、次の判断をしてきたこと。

そういう経験を、今のAIとの仕事に持ち込めるからです。

プロンプトの技巧より、仕事の任せ方

僕が使っているCodexやClaude Codeは、質問に文章で答えるだけの道具ではありません。作業環境の中でコードを読み、ファイルを変更し、テストなどを実行しながら開発を進めるエージェントです。

使うための環境や権限を整えたうえで、僕が伝えることは、普段の仕事の依頼とそれほど変わりません。

何を達成してほしいのか。どんな状態になれば完成なのか。どこまで進めてよくて、何をしてはいけないのか。

その範囲を決めて、任せる。

複数のAIを使うときも、一つひとつに細かな作業を配るだけではなく、指令塔になるAIに全体の目的を伝えて、仕事を組み立ててもらっています。

だから僕には、これがまったく新しい仕事には感じられないんです。

人に仕事を任せたときも、こちらの意図が伝わるように考えますよね。何を求めているか曖昧なまま頼んで、出来上がってから違うと言っても、お互いに困る。

AIへの指示も同じように考えています。

僕は、自分の指示を間違えたと気づいたら、すぐに修正します。作業が始まってから1分以内に、「今の指示は僕の間違いでした。こう直してください」と伝えることもあります。

成果物は確認するし、外部への送信やお金が動く判断には、自分の承認を残す。

任せることと、責任を持つこと。その両方をやってきた経験が使えるんです。

開発費で止まっていたことに、手が届くようになった

以前は、「こういう仕組みがあったら便利なのに」と思っても、開発費が気になって始められないことがありました。

今は、自分が必要としているものをAIに伝えて、まず形にしてみることができる。

僕の感覚では、コンピューターの言葉へ翻訳してくれる相手が手に入ったようなものです。

例えば、院内のさまざまな指標を一つにまとめたダッシュボード。

ありきたりに聞こえるかもしれませんが、やっぱり便利です。経営を、飛行機でいう「計器飛行」に近づけられる。

以前は、ばらばらに存在する数字を、それぞれ同じように見ていました。

今は、通常と違う動きがあったところにアラートを出して、そこを重点的に確認する。良くない変化なら、何が起きているのか、どう改善するのかを聞く。

逆に、良い変化にも目を向けます。

うまくいった理由が分かれば、ほかの現場にも広げられるかもしれない。アラートは、悪いところを探すためだけのものではありません。

この先は、現場への確認や改善案の共有、その後の振り返りまで、AIでつなぐことも考えています。そこは、これから仕組みにしていきたい部分です。

こういうものをつくるとき、経営経験が生きると感じます。

画面をつくれるだけでは、どの数字を見るべきかは決まらない。数字が動いたとき、何を聞けばいいのかも分からない。

現場で起きていることを知っているから、欲しい計器が分かるんです。

数字が見えることと、人を評価することは違う

ただ、ダッシュボードに数字が出たからといって、その数字で現場の人をそのまま評価したいわけではありません。

例えば、看護師や医療事務の方々に、売上や利益の責任まで背負わせるのは違うと僕は考えています。

そこは、医師や経営陣が引き受けるべき部分です。

現場について知りたいのは、患者さんがどう感じているのか。次に受診が必要になったときにも、このクリニックを選んでもらえるのか。アンケートなども、その手がかりになります。

受診回数を増やしてほしい、という意味ではありません。

誰に何を求めるのか。良い仕事が、どう報われるのか。

これは、数字を集めることとは別の、制度設計の話です。

AIに集計や確認を任せられるようになったからこそ、経営者には、その先を考える役割が残る。

「AIがあるなら経営経験はいらない」というより、その経験を使う場所が変わってきたと感じています。

最近は、AIの方から連絡が来る

開発を任せることに加えて、最近はOpenAIのdotsやMetaのMuseも使っています。

dotsは進捗や質問、人の判断が必要なことをメッセージで知らせる仕組みを持っています。Museも、利用者の目標を踏まえて、能動的に支援や提案をする設計です。

僕の使い方では、予定のダブルブッキングや、まだ対応できていないメールの見落としなどを知らせてもらっています。

こちらから毎回、「何か忘れていない？」と聞かなくても、連絡が来るんです。

どちらの予定を優先するか。そのメールにどう対応するか。そこは、自分で判断します。

夜は開発を任せ、朝に成果物を確認する。日中は、AIから届いた報告を受けて判断する。

こう書くと、経営をしてきた人には、かなり見慣れた仕事の流れではないでしょうか。

新しい道具ではあるけれど、使っている経験まで全部新しいわけではないんです。

アカウントを配るだけで、終わらせたくない

だから僕は、経営者が自分では触らず、「社員に使ってもらっています」で終わるのは、もったいないと思っています。

それに、社員へ自動化を任せるなら、その先も考えなければいけません。

自分の仕事をAIに任せたあと、自分にはどんな役割があるのか。

それが分からないまま「もっと自動化して」と言われれば、不安になる人もいると思います。

経営者自身が使ってみて、どこまで任せられるのかを知る。そして、生まれた時間を何に使い、人にどんな役割を担ってもらうかを考える。

そこまで含めて、経営の仕事ではないでしょうか。

管理職についても同じです。

数字を集め、報告を求め、情報を受け渡す仕事をAIへ渡せるなら、その仕事を続けるだけではない役割が必要になる。

現場の事情を理解し、難しい調整を引き受ける。良い取り組みが報われる仕組みを考える。人が次の仕事へ移れるようにする。

そういうところに、経験を使ってほしいと思っています。

僕自身は、AIの使い方を教えることを主な仕事にしたいわけではありません。今、力を注ぎたいのは、JMARのプロダクトをつくり、広げていくことです。

そのためにAIを使うし、人にどんな仕事を任せるかも考え直しています。

簡単な作業だけで、可能性を決めない

先日、Claudeの開発に携わるFelix Riesebergさんの記事を読みました。

同じ作業を速くするだけでなく、その先の目的を任せること。専門家が使う道具やデータで深く取り組ませ、成果を外部の物差しで確かめること。そんな「もっと野心的な使い方」が提案されていました。

これは、自分の感覚にも近いと思いました。

経営者の方に最初に試してほしいのは、AI用の簡単な練習問題ではありません。

今、自分が人に頼んでいる仕事を、一つ。

特に、目的を理解して、考えながら進めてもらわなければならない仕事を渡してみてほしいんです。

使ってよい情報と権限の範囲は決める。自分で結果を確かめられるところから始める。

でも、頼む内容まで小さくしすぎる必要はないと思っています。

難しい仕事をどう切り出すか。何を伝えれば動けるか。何をもって良しとするか。

そこには、これまで人と仕事をしてきた経験が使えます。

若い人に任せる前に、自分の経験を持ち込んでみる

「今さら、自分がAIを覚えても」

そう感じている方には、難しく考えずに一度始めてほしいです。

僕自身、目的やゴールを、いつもの言葉でチャットに書いています。仕事を進めてもらい、報告を受け、必要なところで判断する。

経営やマネジメントをしてきた人なら、すでに経験していることが、たくさんあります。

年齢が高ければ自動的に有利、という話ではありません。でも、積んできた経験を置いて、ゼロから勝負し直す必要もない。

人に任せてうまくいかなかった経験も、開発を依頼して悩んだ経験も、「こういうものがあれば現場が助かるのに」と考えてきた時間も、持っていけます。

僕は、その経験を持っている本人にこそ、使ってほしいと思っています。

今、人に頼んでいる少し難しい仕事を、一つ。

今度は自分で、AIにも任せてみませんか。