【第0章　AI社員を作った後、何を任せますか？】

「AI社員を作れば、仕事が楽になる」

そう聞いて気になる一方で、自分の会社では何に使えばいいのか、思い浮かばない人もいると思います。

経理担当、SNS担当、リサーチ担当。名前を付けることはできても、実際に何を渡し、どんな順番で仕事をさせればいいのか。

ここが分からないと、AI社員が何人いても、自分がする仕事は減りません。

このnoteでは、小さな会社でAIに仕事を任せるまでを、7つのステップで説明します。経理、商品販売、SNSなど、日々の業務に当てはめながら進めていきます。

流れは、仕事の洗い出し、担当づくり、情報の共有、手順の保存、司令塔づくり、複数の仕事の進め方、そして人が判断する仕事の整理です。

無料部分だけでも、自分の仕事をどう分け、AIへ何を渡せばいいかが分かるところまでお伝えします。

その先の有料部分では、この土台を自分の会社用に組み立て、LINEから依頼できるAI秘書へつなげます。

例えば、こんな使い方です。

「昨日の売上を商品別にまとめて」
「この領収書、一覧に追加して」
「この商品の投稿案を作って」

これは、必要なデータやサービスをつないだ後に目指す利用イメージです。LINEに送った一言を受けて、秘書が必要な担当へ依頼し、結果をまとめて返してくれる。

自分以外にも、会社の情報を見ながら仕事を進めてくれる相手がいる。

その状態を作るために、まずはAIに渡す仕事を整理していきましょう。

【第1章　仕事を全部書き出すと、任せるものが見えてくる】

最初のステップは、自分の事業で発生している仕事を書き出し、部門に分けることです。

最初から「AIで何ができるか」を探すと、便利そうな機能ばかりが増えがちです。先に、自分が何に時間を使っているかを見ます。

投稿を考える、商品写真を用意する、売上を集計する、お客様に返信する、請求書を確認する。思いつくものを、一つの表に並べてください。

項目は、業務内容、担当者、月にかかる時間、月にかかる費用、部門名。部門名が分からなければ、後で整理すれば大丈夫です。一人で経営しているなら、担当者が全部自分でも構いません。

「SNS運用」と大きく書くだけでなく、投稿テーマを決める、本文を書く、画像を作る、公開する、結果を確認する、と分けるのがポイントです。

すると、一つの仕事の中にも、任せやすい部分と、自分が判断したい部分があることに気づきます。

書き出した仕事は、次の三つに分けます。

人が担う仕事。AIが準備し、人が仕上げる仕事。AIに作業の大部分を任せられる仕事です。

例えば、お客様からの相談にどう対応するかを決めるのは自分。その判断材料として、過去のやり取りを整理したり、返信案を作ったりする部分はAIに渡す。

売上集計なら、対象期間と計算ルールを決めて集計を頼み、最初は元データと結果を照合する。

このように、業務の名前だけで判断せず、中の作業まで分けます。

次に、時間や費用が大きい仕事から候補を選びます。最初は二つまでに絞り、失敗しても確認しやすいかを見て、取り組む順番を決めましょう。

時間がかかる仕事でも、間違いを見つけにくいものを最初から全部任せるのは難しいからです。

例えば、毎週同じ形で作る売上表や、公開前に自分で読めるSNS下書きなら、結果を比べやすいはずです。

一覧ができたら、AIに次のように依頼できます。

「この業務一覧を、経理、SNS、事務などに整理してください。各業務を、人が判断する部分と、AIに任せる候補に分けてください。最初に取り組む二つと、その理由も出してください」

AIの提案を見ながら、会社の事情に合わせて直します。ここまで進むと、作るべき担当が具体的になります。

【第2章　AI社員には、肩書きと一緒に仕事の条件を渡す】

二つ目のステップは、担当ごとの役割を文章にして保存することです。

「優秀なSNS担当になって」と伝えるだけでは、自分の会社に合う仕事をするための情報が足りません。

誰に向けて書くのか。どの商品情報を見るのか。何案出すのか。分からないことがあったらどうするのか。ここまで決めて、担当の説明にします。

Claude Codeでは、専用の担当を設定するファイルを、作業用フォルダの「.claude/agents/」に置く方法があります。MDファイルは文章を保存する形式で、役割や指示をそこへ書きます。細かな書式はClaude Codeに作成を頼めます。

今は、フォルダ名を暗記するより、担当に何を伝えるかを考えてください。

SNS担当なら、こんな内容です。

「登録された商品情報と過去の投稿を確認して、投稿案を三つ作る。対象は既存のお客様。根拠のない効果や実績は加えない。おすすめの案と理由を添える。公開せず、確認用の下書きとして返す」

経理担当なら、次のようになります。

「渡された明細から、日付、利用先、金額、用途を一覧にする。用途が分からないものは推測で確定せず、質問事項としてまとめる。元データは残す」

同じAIでも、見る資料と判断の基準を変えることで、それぞれの仕事を頼みやすくします。

もう一つ決めておきたいのが、その担当をいつ呼ぶかです。

「事務をする担当」だけでは範囲が広すぎます。「領収書の整理やカード明細の分類を依頼された時」と書けば、頼む場面が具体的になります。

担当を作った後は、実際に一度頼んでください。想定した資料を見たか、必要な項目がそろったか、不明点を勝手に埋めなかったかを確認します。

名簿を増やすより、まず一人が役割どおりに動くこと。これが次へ進む基準です。

参考：Claude Code公式「Create custom subagents」
https://code.claude.com/docs/en/sub-agents

【第3章　自分の考えだけでなく、お客様の言葉も渡す】

三つ目のステップは、共通ルールと仕事に使う情報を用意することです。

ここで僕が特に大切にしたいのが、お客様から直接集めた言葉を渡すことです。

AIに自分の話し方を覚えさせても、お客様が何に困っているかを知らなければ、届けたい相手に合う文章を作る材料が足りません。

例えば、商品の説明として「使いやすい」と書かれていても、何が使いやすいのかは人によって違います。

準備が簡単なのか。場所を取らないのか。毎回同じ手順で使えるのか。購入前にどこを不安に感じたのか。

実際に届いた質問や感想には、販売する側が気づいていない判断材料があります。

集める場所は、問い合わせ、DM、アンケート、相談の記録、クレームなどです。氏名や連絡先など不要な個人情報を除き、悩みの内容が分かる言葉を残します。

きれいな宣伝文句へ直す前に、本人がどう表現したかを残すのが大切です。

「便利な商品が欲しい」という大きな言葉より、「準備に時間がかかって、予約の間に余裕がない」という具体的な困りごとの方が、何を説明すべきかを考えやすくなります。これは例ですが、実際の文章づくりには、本当に届いた声を使います。

資料は、お客様の悩み、商品情報、過去の発信、実績やお客様の声などに整理します。こうした事業の資料は、ナレッジとしてまとめます。自社専用の資料置き場だと考えてください。

外部の市場情報も加えられますが、自社のお客様の声と、他社の投稿から分かったことは分けます。いつ、どこから得た情報かも残すと、後から確かめられます。

一方、全担当に共通するルールは、別にまとめます。

会社の概要、文章の口調、使わない表現、実績を創作しないこと、外部へ送る前の確認などです。Claude Codeでは「CLAUDE.md」というファイルに、作業の前提となる指示を置けます。

ただし、ここに会社の全資料を詰め込む必要はありません。共通の要点と、必要な資料の参照先を整理しておきます。

参考：Claude Code公式「How Claude remembers your project」
https://code.claude.com/docs/en/memory

自分の判断基準と、お客様の言葉。この両方を用意すると、AIに何を書いてほしいかを毎回長く説明する負担を減らせます。

今日できる準備として、まずお客様三人分の質問や感想を集めてみてください。AIの設定をする前から、この作業は始められます。

【第4章　いつもの作業手順を、毎回使える形で残す】

四つ目のステップは、繰り返す作業をスキルにすることです。

スキルとは、この場面では、特定の仕事をする時に使う手順書だと考えると分かりやすいです。

共通ルールが「会社としてどう振る舞うか」なら、スキルは「この仕事をどう進めるか」です。

SNS投稿を作るなら、最初にお客様の悩みを確認し、関連する商品情報を読み、今回伝えることを絞り、最後に必要な案内を整える。

売上集計なら、対象期間を確かめ、キャンセルなどの扱いを確認し、商品別に数量と金額を集計し、元データとの一致を確認する。

こうした順番を、毎回チャットに打つ代わりに保存して使います。

Claude Codeのプロジェクト用スキルは、「.claude/skills/」の中に作業ごとのフォルダを作り、その中の「SKILL.md」に説明や手順を置く形で用意できます。

参考：Claude Code公式「Extend Claude with skills」
https://code.claude.com/docs/en/skills

スキルも担当の設定と同じように、どんな時に使う手順かを明確にします。

「文章作成」だけでなく、「自社商品のSNS投稿案を作る時」と書く。普段自分が頼む言い方も踏まえ、用途が伝わる説明にします。

手順を作る時に気をつけたいのは、必要な確認と、文章の細かな型を混同しないことです。

金額の照合や公開前の確認は、抜けないように決めておく。一方、すべての投稿の出だしを同じ言い回しに固定すると、お客様の悩みに合わせた表現をしにくくなります。

守るべき順番を決め、内容は資料を見て考えられる余地を残します。

また、出てきた文章を直すたびに、同じ指摘をしていないか振り返ってみてください。

「この表現は使わないで」
「次から、売上だけでなく数量も出して」

その場で伝えて終わると、次の仕事で同じ修正が必要になることがあります。繰り返し使う指摘は、共通ルールや該当する手順へ反映します。

担当は誰か。何の資料を見るか。どの手順で進めるか。

この三つがそろうと、仕事を渡す準備ができてきます。

【第5章　司令塔にまとめて頼み、人は必要な判断をする】

五つ目のステップは、複数の担当をまとめる司令塔を作ることです。

担当を増やしても、社長が一人ずつ説明し、結果を受け取り、次の担当へ貼り直していては、管理する仕事が増えてしまいます。

そこで、いつも話しかける窓口に、依頼を分解し、担当へ渡し、結果をまとめる役割を持たせます。このnoteでは、その窓口を自分専用AI秘書として作っていきます。

例えば「先月売れた商品を使って、今週の投稿を考えて」と依頼した場合。

秘書が売上の確認を分析担当へ頼み、その結果と商品資料をSNS担当へ渡し、投稿案と選定理由をまとめて返す。こういう流れです。

この設計では、司令塔が実作業を抱え込まないようにし、振り分けと取りまとめに集中させます。専門担当へ渡す時は、目的、対象、参照する資料、欲しい成果物、確認条件まで添えます。

「さっきの話で進めて」だけで、別の担当にも事情が全部伝わると考えないこと。引き継ぐ情報を具体的にするのが大切です。

六つ目は、仕事の前後関係に合わせて、並行して進めることです。

同じ商品資料を使って、SNS用と既存顧客向けの案内文を作るなら、別々に準備できます。

しかし、売上の分析結果を使って投稿する商品を決めるなら、分析より先に投稿を完成させることはできません。先に必要な結果を受け取ってから、次へ進みます。

同時に進められる作業と、前の結果を待つ作業。この二つを分けておけば、必要な情報がそろってから仕事を渡せます。

裏側で作業を進めてもらう時も、調べる範囲、完成条件、返してほしい形を先に決めます。定期実行については、使う仕組みによってPCの起動状態などの条件が違うため、常時動くことを前提にしないでください。

そして七つ目は、人が判断する仕事を決めることです。

例えば、顧客サポートの最終対応、セミナーや個別面談で相手に合わせた説明をすること、誰に販売するかという判断です。

小さい会社でも、資料をまとめてもらうことと、お客様に何を約束するかを決めることは分けて考えられます。

AIが返信案を作っても、自分が読んで、相手の状況に合うか確かめる。商品案内を作っても、本当にその人に必要かは考える。作れる文章の量が増えたことを、そのまま売上や信頼の増加と同じにしないことです。

導入直後は、同じ仕事を人とAIの両方で試し、完成度と時間を比べてみてください。

出力までの速さだけでなく、直す時間まで含めて比べます。毎回修正に追われるなら、資料や手順を見直す。使える形になった仕事から、少しずつ渡していきます。

ここまでで、仕事を整理し、担当を作り、情報と手順を渡し、司令塔でつなぐ流れを説明しました。

これを自分の会社で使うなら、まず仕事の一覧と、お客様の言葉を集めるところから始められます。無料部分だけでも、最初に任せる仕事を一つ決めてみてください。

その先で僕が作りたいのは、この仕組みへLINEから依頼できる状態です。

毎回パソコンの前で担当を選び直す代わりに、普段使うLINEで「これをまとめて」「この下書きを作って」と頼む。秘書が必要な作業へつなぎ、結果と確認事項を返してくれる。

LINEとの接続や、メール、売上データなどの連携には、別途設定が必要です。note代以外の利用料もあり、PCを閉じても動かすかどうかで構成も変わります。

有料部分では、必要な準備から実際の設定へ進みます。最初の完成地点は、会社情報を使った投稿案をLINEで受け取ること。その後、自分の実務を一つずつ追加していきます。

AI社員の考え方が分かったら、次は自分の会社で使える形にする番です。

ここから、あなた専用のAI秘書を作っていきましょう。