約2か月で既存事業の月商が7.5倍に。AIとチームで事業を拡大

自分にはわかる。でも、チームでは使いにくかった

参加前の安藤さんは、Claude CodeなどのAIを使い始めていた一方で、事業の情報をどう整理し、どう仕事に結びつければよいのか迷っていました。特に困っていたのは、知識が分散していたことです。自分なら情報の意味を理解できても、ほかのメンバーには伝わりにくい。チームでAIを使おうとすると、その問題が表に出てきました。

求めていたのは、便利な機能を知ることから一歩進んで、事業を動かせる環境をつくること。Xで市岡の発信を見つけ、セミナーを経て個別構築を選びました。安藤さんは、自分の情報、既存事業の資料、これから取り組みたいことを渡し、それらをもとにAI社員と仕事の仕組みを構築してもらったと振り返ります。

当時の安藤さんは、AIにまったく触れたことがない状態ではありません。Claude Codeを試し、自分でも仕組みを組んでいました。それでも情報の整理が追いつかず、出力の精度やチームへの引き継ぎに課題が残っていたといいます。使うツールを増やすことより、すでに持っている知識を事業全体で使えるようにすることが必要でした。

自分の情報・既存事業・新しい構想を、AIが使える形で渡す

個別構築の際に安藤さんが渡したのは、自分自身についての情報、既存事業に関する資料、これから取り組みたい事業の構想でした。目の前の一つの作業だけを依頼するのではなく、どのような事業をどう伸ばしたいのかまで共有していたのが特徴です。

情報を整理する際には、教わった方法でAIと会話し、内容を文書にまとめていきました。安藤さんは、この準備に大きな工数はかからなかったと振り返ります。自分の頭の中にあることをAIとのやり取りで言葉にし、構築に使える資料へ変える進め方です。

受け取った仕組みや説明も、AIが読み取れる形でした。そのため、次の設定や使い方を確認したいときに、AIへ聞きながら進められたといいます。構築された環境を受け取るだけでなく、その後に使い続けるための情報まで残っていることが、運用の助けになりました。

仕組みがあるから、改善に集中できる

構築後も、使うだけで何も調整しなかったわけではありません。まず案内された手順で動かし、足りない点や精度を上げたい部分をAIに伝えて、少しずつ調整しました。自分の事業の情報と仕事の手順があらかじめ揃っていたため、ゼロから環境をつくることより、出力を良くすることに集中できたといいます。

安藤さんが大きな変化として挙げたのは、どこにどの情報があり、どのAIが何を担当するのかを把握できるようになったこと。同じAIを使う場合でも、情報が整理されているかどうかで、仕事の速度や精度に違いを感じたそうです。

運用では、最初に案内どおりの手順を一度実行。その後、出力を見て足りない点を伝え、AIと相談しながら修正していきました。自動投稿の仕組みと、投稿を作るために必要な知識が揃っていたため、安藤さんが注力したのは自社に合う精度へ調整することだったそうです。

対談では、講座をすべて見終えてから事業を始めたわけではないとも話しています。個別に構築された環境と使い方の説明があったことで、実際に動かしながら改善する段階へ早く入れたことが、成果までの速さにつながったと捉えていました。これは個別構築を利用した安藤さんの進め方であり、すべての参加者が同じ支援を受けるという意味ではありません。

既存事業を伸ばし、生まれた時間を新しい事業へ

数字の変化について、安藤さんは、もともと月約40万円だった事業が翌月に約200万円、その次の月には約300万円になったと話しています。売上が伸びたのは、運用代行ではなく、自社で取り組んでいたYouTubeを中心とするAdSenseやアフィリエイトの事業です。

さらに、既存事業にかける時間が減ったことで、新しい事業にも着手。新規事業の月の売上は、対談が行われた前月に約350万円になったといいます。既存事業の約300万円と新規事業の約350万円を合わせると、月約650万円です。既存事業の成長と、新しい収益源の立ち上がりという二つの変化がありました。

既存事業の月約40万円から約300万円という比較では、月商は7.5倍に当たります。安藤さんが説明した期間は約2か月。個別構築後に仕事の進め方を変え、その事業を運営しながら、新規事業にも時間を振り向けた時期の数字です。

YouTubeを中心とした運用では、見込み客の登録が毎日増えることもあったと話しています。ただし、登録者数などは細かく追っていなかったとも説明しました。一方、立ち上げたばかりの別チャンネルは、まだ伸びていないとも話していました。

人が仕上がりを判断する、続けられる運営体制へ

運営の仕方も変わりました。以前はディレクターと外注スタッフで回していた業務を見直し、構築した仕組みをディレクターが動かす体制へ移行。一緒に仕事を続けたい外注スタッフの一部は、新たにディレクターを担うようになったといいます。

対談時点での運用は、安藤さん自身の言葉では「半自動」。AIが作ったものをディレクターが確認し、必要な修正を加えて仕上げています。今後は、ディレクターを増やして事業を広げるか、さらに自動化を進めるか。その選択肢を持てるようになったことも、安藤さんにとって大きな成果でした。

仕事の役割が変わった点も見逃せません。従来の外注スタッフの中で、引き続き一緒に働きたい人には、仕組みを動かし、仕上がりを判断するディレクターを担ってもらったそうです。作業を人に細かく振り分ける体制から、AIの出力を人が管理する体制へと、チームの組み方を見直しました。

安藤さんは、仕上がりを例にして、AIが出したものを人がさらに良くする仕事だと説明しています。品質を判断する役割は残しつつ、手作業に費やす時間を減らす。この役割分担が、対談時点で実際に続けている運営方法でした。

勉強会と交流で、自社の次の改善点を見つける

個別構築に加えて、安藤さんはオンラインの勉強会やオフ会にも参加しています。評価していたのは、教材の内容だけでなく、ほかの受講生が実際にどうAIを使っているかを見られることでした。自社とは違う業務の事例に触れることで、新しい事業や運用のアイデアが得られると話します。

オフ会では、参加者がパソコン内の知識の整理方法などについて直接アドバイスを受ける様子も見たそうです。安藤さん自身はその回にパソコンを持参していませんでしたが、持って来て相談できれば良かったと思うほど有益だったと振り返っています。

Discordでの情報交換も、別の使い方を知る機会になっていました。構築した環境を一度動かして終わりにせず、自社の運用とほかの実践例を行き来しながら改善の手がかりを得る。仕組みの導入後にも、事業を考える材料が増えていったことがうかがえます。

経営者がAIを理解し、事業ごとの優先順位を決める

安藤さんは、経営者自身がAIを学ぶことも大切だと考えています。個々の担当者は、自分の持ち場の成果を追います。一方で、ある事業に力を入れるか、別の事業へ時間を移すかという判断は、全体を見ている人にしかできません。

AIに何を任せられるのかを理解していれば、各事業の進め方や、人の配置も考えやすくなります。安藤さんの事例では、既存事業の運営を見直して生まれた時間を、新しい事業へ使う判断が行われました。業務の時短と経営上の意思決定が結びついていた点に、法人が参考にできる特徴があります。

事業を広げる前に、知識を整える

成果につながったものを尋ねると、安藤さんは知識の整理を挙げました。AIを使う仕組み自体は以前からあっても、情報が整理できていなかったため、十分な精度につながっていなかった。その土台を整えたことで、既存事業の改善にも新しい事業の立ち上げにも取り組みやすくなったといいます。

今後の選択肢として、安藤さんは二つを挙げています。一つは、ディレクターを増やして複数の事業を展開すること。もう一つは、さらに自動化を進めることです。対談時点では、まずディレクターを増やし、売上を伸ばす方向を考えていました。

自社での実践は、法人向けのAIコンサルティングや構築支援にもつながり始めていると話しています。自分たちの業務で何が変わったかを説明できることが、次の仕事の土台です。

この事例から考える、自社での取り入れ方

1. 経営者だけが知っている情報を、事業資料や判断基準として残す。
2. AIに任せる作業と、ディレクターが品質を確認する作業を分ける。
3. 導入後に生まれた時間を、次の改善や新しい事業へどう使うか決める。

自社での活用を考える際は、AIエージェントの導入・活用支援もご覧ください。いまの業務と手元の情報を整理するところから相談できます。