LBLIBRARY / 資料庫
話してきたことを、読める資料に。
登壇と現場で確かめてきたことを、資料とスライドにまとめています。要点はどなたでも読めます。手順やテンプレートなど一部は、顧問先・研修先の方に限定して公開しています。
未来と社会
AIが社会と仕事の形をどう変えるか。連載『AIエージェントがいる3年後』から。
仕事の入口が細くなる
AI時代の人材育成で、経営が決めておくこと
AIが最初に奪うのは職業そのものではなく、新人が熟練者になるまでの階段かもしれない。成果は出ているのに、判断できる人が育たない。そうならないために、企業は「自動化する仕事」ではなく「残す経験」を決める必要があります。
一部 限定公開1人で100人分働く時代の会社
人数より先に、「会社」という仕組みの単位が変わる
AIエージェントが広がると、会社の能力と社員数の比例関係が崩れ始めます。ただ、AIを足すだけの会社と、仕事の流れから作り直す会社では結果が分かれる。2029年の会社の4つの形と、再設計で決める6項目を図解します。
一部 限定公開余剰と不足：AIの利益はどこへ行くか
生産性が上がったあと、その余剰は誰の時間と所得になるのか
同じ「生産性30％向上」でも、大企業では余剰が、零細企業では不足の補完が生まれます。AIが作るのは行き先の決まっていない余剰。企業は導入の前に、その使い道を決めておく必要があります。
一部 限定公開チャットボットを配る時代から、手順を配る時代へ
GPTs・Gemの次に、社内で共有する単位
GPTsやGemが終了に向かい、ChatGPT・Gemini・Claudeはそろって「手順（Skill）」を中心にした仕組みへ動いています。完成したボットを配る共有から、手順と判断基準を配る共有へ。何が変わるのか、なぜ共有の単位が変わるのか、既存のボットをどう棚卸しするかを、公式情報（2026年10月時点）をもとに整理しました。
一部 限定公開AI推進の現場
研修・導入・運営の現場で確かめた、組織でAIを動かす型。
新しいAIツールを、入れるかどうかの決め方
比べる前に、任せたい仕事を書く
AIの新しいツールは毎月のように出てきます。比較表から始めず、任せたい仕事から考える。決める順番、見る5つの観点、個人の道具とチームの道具の違いを整理し、「入れない」と決めることも成果として残す方法をまとめます。
一部 限定公開AIを入れる前に、業務を地図にする
業務の地図スキル：聞いて、描いて、AIの入れどころを見立てる
「どこにAIを使えばいい？」に答えにくいのは、業務がまだ頭の中にあるからです。業務を1つ選んで手順を並べ、自分・ほかの人・相手待ち・ツールの4色に塗り分け、手順ごとに「なくせる・流れごと見直す・人がやる・AIに任せる・AIと一緒にやる」を見立てて、その色で地図を塗り直します。AIが聞き手になって地図をつくるスキルを配布しています。
一部 限定公開研修のゴールは「完成品」ではなく「Skillへの固定」
受講後も自走できるAI研修の設計
AI研修を「成果物ができた」で終えると、持ち帰れるのは一度きりの完成品だけ。途中で見つけた判断基準をAIの手順書（Skill）に書き込むところまでを到達点にすると、受講者は自分の仕事で同じサイクルを回せます。判断基準の書き留め方、当日の設計上の注意、発注側のチェックリストまで整理しました。
一部 限定公開AIエージェントを業務で回すときによく出る質問と答え
設定・フォルダ・情報管理の迷子をなくし、自走の一歩を踏み出す地図
AIエージェントの導入後、現場の手が止まる原因は「操作が苦手」だからではなく、設定ファイル・作業フォルダ・情報管理の「地図がない」ことにあります。よく出る5つの質問への結論と、設定の役割分担、安全な情報の3区分、迷ったときの確認順と相談の型を図解します。
一部 限定公開AIに考えさせない。考えるのは自分、AIはブースター
答えを先に出させず、問いで構造化の力を保つ運用
AIが整った答えを先に出すと、人は構造を自分で組む機会を失います。僕が自分に課した「先に問う、1問ずつ、骨格はAIが先に出さない」というルールを事例に、考える主体を人に残す設計を図解します。問いのリスト、核心の4問シート、使い分け、チェックリストまで整理しました。
一部 限定公開スキルとプラグインで、社内の作業手順を標準化する観点
何をSkillにし、どう束ね、どう配り、どう直すか
ボットを配れなくなった組織が、作業手順を標準にするために決めておくこと。何をSkillにするか、プラグインにまとめる単位、置き場所と配布、権限と承認、更新と版管理、失敗パターンを図解します。限定部分に、設計シート・配布設定の選び方・導入ステップ・運用チェックリストを入れました。
一部 限定公開企業で使うSkillのサンプル6本
商社・製造・銀行・小売・SaaS・リフォームの架空の会社で書いた、そのまま動く SKILL.md
Skillの考え方はわかっても、最初の1本で手が止まる。そこで、業種も部署も違う架空の6社を想定して、実際に動く SKILL.md を6本書きました。共通の骨格、人が止める場所の書き方、28本の依頼で試した呼び分けの結果まで載せています。
一部 限定公開自分の文脈を、AIに渡す
AI×人生録：人生録とコンテキストエンジニアリング
AIが何でもできる時代に、あなたにしかできないことは何か。能力はAIに借りられても、目的は借りられません。自分の出来事・感じたこと・価値観を「人生録」としてAIに渡すと、提案は一般論から「あなたに近い次の一手」に変わります。登壇の内容を読み物にし、インタビュースキルも配布しています。
一部 限定公開会社のRAGは、何から作るか
「RAG化して」の前に決める、正本・権限・鮮度・出典・評価
「RAGを作ってほしい」という依頼が増えていますが、中身は人によって違います。RAGとは何かを整理し、コネクタ型・アップロード型・自前型の3つの作り方を比べ、会社で決めておく5つの軸を示します。GPTsやGemが終わるなかで、ナレッジ共有がSkillとプラグインへどう移るかも整理します。
一部 限定公開AIエージェントの設計
1体のアシスタントから、役割を分けたチームへ。仕組みの組み方。
エージェントが増えると、まず起きるのは衝突
誰が、どこで、何をしているかを見えるようにする
AIエージェントに慣れてくると、業務ごとに使い分け、同時に走らせたくなります。けれど並べた瞬間から、1体のときにはなかった衝突が起きます。同じ場所の書き換え、知らずに混ざる反映、依頼の出どころの取り違え、そして頼む相手の取り違え。4つの衝突と、「見えるようにする → 聞く → 人に返す」という防ぎ方を整理します。
一部 限定公開エージェントを「チーム」にする
1体のアシスタントから、役割を分けた組織へ
AIを1体で使っている間は、進み方は一人分のまま。目的を渡すと役割を分けて動くチームにすると、人がやる仕事は「判断」に変わります。僕が毎日使っている2つの仕組みを実例に、その構造と組織での始め方を図解します。
一部 限定公開AIの成果物は3段で検証する
初稿、別モデルでの照合、人の最終確認
AIが作った成果物を、作ったAI自身に見直させるだけでは、同じ思い込みを引き継ぎます。初稿、別モデルでの照合、人の最終確認という3段に分け、全件の一致を記録として残す。「ずれたら失格」の仕事に向く、検収の型を図解します。
一部 限定公開エージェントの「文脈」が膨らみすぎる問題
正体は入れすぎではなく、自動で積まれる大きな出力
エージェントが数タスクごとに固まる、会話が自動で縮められる。その主犯は、入れているスキルやツールの数よりも、画面操作ツールの自動の全文出力でした。僕の環境での実測をもとに、原因の切り分けと、効果の大きい順の対策、前後の測り方を整理します。
一部 限定公開AIのSkillsとは何か
業務の手順と判断基準をAIに渡す「仕事マニュアル」の仕組み
社内でAIに仕事を頼むたび、同じ前提や出力形式を説明していないでしょうか。出力が人によってブレる原因は、AIの性能ではなく、仕事のやり方が保存されていないことにあります。手順・形式・守るルールをファイルとして残す「Skill」の構造と、GPTs・GemからSkillへ移る各社の動き、部署で小さく試して育てる手順を図解します。
一部 限定公開常駐するAIを、会社でどう使うか
dots・Muse・Grok Bot の時代に、「誰として動くか」から設計する
専用のクラウドで動き続け、頼む前に気づいて知らせる。2026年の秋、個人に付く常駐型のAIエージェントが出そろいました。何が変わるのか、なぜ組織に入れると止まるのかを整理し、権限を整理したあとの理想の形を図で示します。
一部 限定公開