開催日 2026年10月14日（水）19:00〜21:00
テーマ 『自分の経験やノウハウで動くAI秘書を持つ ── 診断士のAI活用実践』
講師 眞本 崇之 会員
エグゼクティブサマリー
本報告は、独立して14年の診断士であり、元プログラマ・SEでもある眞本崇之氏による「自分の経験やノウハウで動くAI秘書を持つ ── 診断士のAI活用実践」の講演内容をまとめたものである。講演では、生成AIを「確率的に言葉や要素をつなぐ仕組み」と捉え、意図した回答を引き出すうえで重要となる「コンテキスト」の考え方と構成要素が解説された。加えて、面談報告書の作成・顧客カードの更新、毎朝のブリーフィングノート生成、Web情報の収集・整理といったAIエージェントの活用例が実演された。さらに、AI活用を初級・中級・上級に分けた導入ステップや、事務作業の削減によって生まれた時間を何に振り向けるか、スマイルカーブを踏まえて人間が担うべき役割について説明された。
主なポイント
1. 背景と課題認識・AI活用の基本原理
・営業活動と非営業活動の割合：Salesforce社の2022年の営業担当者調査（38カ国7,775人）によると、実際の営業活動時間は僅か28%であり、残り72%（見込み調査・優先順位付け18.5%、顧客情報の入力・管理17.6%、提案書作成9.4%、準備・計画9.0%等）は非営業活動に費やされている。診断士の業務も同様に事前準備や報告書作成・顧客管理等の事務作業が大半を占めており、この時間はAIが代替できる可能性がある。
・生成AIの仕組みと限界：生成AIは事前学習した膨大な文章から最も確率が高い言葉を1文字/1単語ずつ高速接続して生成している。正解を理解しているわけではないため、回答の揺らぎや事実と異なる「ハルシネーション」の発生は仕組み上避けられない。
・「ガチャ」の当たり確率を高める工夫：AIモデルの構造自体は変更できないため、ユーザー側が知りたい会社HPや面談記録などの固有情報を「コンテキスト」として渡すことで、狙い通りの回答（当たり）が出る確率を引き上げる。
・レストラン経営に例える4要素：品質を安定させる構造を「①シェフ（AIモデル：ChatGPT/Claude/Gemini等）」「②レシピ・器具（指示力・プロンプト・スキル）」「③材料・仕込み（自分だけの情報・コンテキスト）」「④整理されたキッチン（索引力：必要な情報をすぐ取り出せる環境）」に分解。主要モデル間の性能差（シェフの差）は小さく、実務成果の差は②〜④（特にコンテキストの蓄積と渡し方）から生まれる（AI活用はコンテキストが9割）。
2. コンテキストの9つの構成要素と効果
・コンテキストの定義：AIが回答を生成する際に参照する背景・文脈・固有情報。プロンプト、添付資料、会話履歴、設定ファイルなどが含まれる。
・3つの領域と9つのパーツ：
①動かし方（手足）：プロンプト、スキル（定型作業の登録）、エージェント（目的遂行担当者）
②知っていること（脳）：データ（事実・数値）、ナレッジ（自身の解釈・価値観・判断基準）、メモリ（役割・方針・作業ログ・感情・ゴール・現在地）
③振る舞い（心）：設定ファイル（CLAUDE.md / AGENTS.md）、ルール、フック
・充実したコンテキストの効果：一般論ではない自分に最適化された回答の獲得、インプット指示の大幅簡略化（「報告書作って」の一言で完結）、モデル変更に左右されない運用環境の確立。
3. エージェントの役割
・チャット型とエージェント型の差異：チャット型は回答を返す「アドバイザー」であり、コピペやファイル配置等の最終作業は人間が行う。一方、エージェント型は目的達成に向けてファイル操作や更新、エラー対応まで自律的に完遂する「担当者」である。
・Claudeとエージェントの関係：メインエージェント（Claude Code, Codex, Antigravity等）がユーザーとの対話・進行管理（司令塔）を担い、タスクに応じて専門特化されたサブエージェントを呼び出して作業を委任・実行する構成。
4. AIエージェント実践デモ（3つの実務適用事例）
・事例①【専門家派遣・面談対応】：面談の音声文字起こし（Macのボイスメモ）を渡し「報告書作って」と指示するだけで、Wordテンプレートへの書き込み、顧客カード・Notion・面談履歴の更新、お礼・フォローアップメールの下書き作成までをAIが一貫して処理。人間は文字起こしを渡して起動し、仕上がりを確認・修正するのみ（報告書作成は従来約2時間かかっていたものが、10〜30分程度の手直しで完成）。
・事例②【定型作業・タスク管理（ブリーフィングノート）】：毎朝7時および日中指定時刻に自動起動。カレンダー・タスク一覧・作業ログ・健康データ・セキュリティログを横断集計し、当日のスケジュール、面談事前メモ、優先タスク、1日の総括をまとめた個人ダッシュボードを自動生成。
・事例③【情報収集・メモの整理（クリッピング＆AI分析）】：Web記事や論文をChrome拡張機能で1クリック保存し、AIに分析を指示すると、自分のメモリ（目標・方針等）と突き合わせて、単なる要約ではなく「具体的に取るべきアクション」などを抽出してメールで通知。
5. 段階的導入ステップ（初級・中級・上級）
・初級【課金＆エージェントの利用】：有料プランを契約し、作業を完遂するエージェントツール（Codex、Claude Code、Antigravity等）を利用して「AIに作業を任せる感覚」を掴む。
・中級【スキルを作る・使う/コンテキストを整理/AIエージェントパッケージ導入】：繰り返す作業を「今の作業をスキルにして」とAIに命じて自動登録（眞本氏は120超のスキルを登録）。コンテキストはAIが読みやすいローカルのMarkdown（.md）形式で整理・蓄積。既存パッケージ（Hermes Agent、Grok Bot、Dots）の活用も選択肢。
・上級【自分で仕組みを作る】：特定サービスに依存・拘束されないよう、自身のローカルPC上に設定ファイル・案内マップ・メモリ・スキル群を統合設計し、ベンダーロックインを回避した自立的AIエージェント環境を運用。
6. AI時代の働き方・人間性と中小企業診断士の価値
・事務作業からの解放と時間の再定義：AI自動化により事務作業時間が劇的に縮小。生まれた時間を作業の詰め込みではなく、本質的な思考、健康維持（ウォーキング等）、サウナ、対人対話に活用。
・スマイルカーブと「人間の役割」：業務プロセス中間の「作業」はAIとの協業・委任が進む。差がつくのは上流の「企画・構想・抽象度の高い課題設定」および下流の「AI成果物に対する適否判断・意思決定」。
・伴走型コンサルティングへの進化：単なる知識提供（知識差の切り売り）の価値は低下する。事業者と同じ目線で手を動かし、課題解決をともに歩む姿勢（伴走支援）が不可欠。