AI × HR Strategy

当事務所が提唱するモデル 2026年7月提唱

AIの社会実装

── 人がAIを育て、AIが人を育てる会社へ

社員が仕事の中でAIを育てると、育ったAIが次の社員を育てる。 この循環をつくることが、AIの社会実装です。 その第一歩が、小さな専門家づくり。

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人がAIを育て、AIが人を育てる循環を表すエンブレム

Problem

AIを入れたのに、
元が取れない。

それは、失敗ではありません。 まだ「さぐる」段階にいるだけです。

何をAIに任せられるか、現場が試している段階では、ROIが出ないのは当たり前。 問題は、多くの会社がここで「AIは使えない」とやめてしまうことです。

AIは、買ってくるものではなく、業務の中で育てるもの。

次の「そだてる」へ進めば、投資は回収に向かいます。 私たちは、その進め方を教えます。

Two Styles

AIとの働き方には、
2つの型がある。

型A

ジェネラリスト型(育成)

「壁打ちが、そのままAIの育成になる」

社員一人が、複数のAIと壁打ちしながら働く型。壁打ちがそのままAIの教育になり、小さな専門家が育っていきます。 本人は、一人で企画から実行まで完結できるようになります。

ジェネラリスト型の概念図。一人の社員が複数の小さな専門家に相談・発注し、回答を頭脳として使いながら自分の手で成果物を作り上げる

※ 図は横にスクロールできます

型B

スペシャリスト型(采配)

「采配はAIへ、判断は人へ」

経営者やベテランが、自分の分身となるAIに方針と知識を渡し、複数の小さな専門家と人に仕事を采配させる型。 本人は判断と責任に集中します。一人が、組織並みの実行力を持てるようになります。

スペシャリスト型の概念図。専門家が分身AIに方針と知識を渡し、分身AIが複数の小さな専門家と複数の人間に仕事を采配して成果物をまとめる

※ 図は横にスクロールできます

Growth Cycle

人がAIを育て、
AIが人を育てる。

AIに学ぶ

新人・若手は「教師AI」に教わって一人前になる

AIを育てる

ジェネラリストは壁打ちで小さな専門家を育てる

AIを采配する

スペシャリストは育った小さな専門家を分身AIとして采配する

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鍛え抜かれたAIは「教師AI」となり、次の新人を育てる

人がAIを育て、AIが人を育てる成長の好循環の図。新人×教師AI、ジェネラリスト×AIの育成、スペシャリスト×分身AIの3つの段階が輪になって回り続ける

※ 図は横にスクロールできます

教えるほどAIという資産が増え、資産が次の人を育てる。 教育・ナレッジ・評価が、ひとつの輪で回り続けます。

Roadmap

さぐる、そだてる、
まかせる、めぐる。

① さぐる 探索

何をAIに任せられるか、現場が試している段階。ROIが出ないのは当たり前の段階。

② そだてる 育成

壁打ちで業務を教え込み、小さな専門家を育てる段階。

③ まかせる 進化

育った小さな専門家に采配を任せる段階。

④ めぐる 循環

AIが教師役になり、人もAIも育つ好循環が回り出す段階。

AIの成長ロードマップの図。さぐる(探索)、そだてる(育成)、まかせる(進化)、めぐる(循環)の4段階を、AIが坂道を上るように育っていく

※ 図は横にスクロールできます

期限では区切らない。AIの育ち具合を合図に、次へ進む。

「導入から1年でここまで」という区切り方はしません。 AIがどこまで育ったかを合図に、次の段階へ進みます。だから、焦らず、確実に回り出します。

First Step

その第一歩が、
小さな専門家づくり。

小さな専門家とは、業務ごとに、その会社の知識とやり方を教え込んで育てた専門AI(またはアプリ)のこと。 大きな汎用AIを「使う」のではなく、自社専用の小さな専門家を「育てて、仕事をさせる」。 ここから、成長の好循環が始まります。

About This Model

このモデルについて、
正直にお伝えします。

このモデルは、どこかの教科書に載っているものではありません。 当事務所が2026年7月に体系化・提唱し、自らの事務所で実践しながら検証を続けている考え方です。

「人を育てる時間がない」──そんな中小企業のためのモデルです。

実証第一号は、私の事務所です。事業会社でのRPA導入で年間1,200時間を削減した経験をもとに、 いまも小さな専門家を自らつくり、業務の中で育てています。

だからこそ、完成された方法論としてではなく、 一緒に検証しながら育てていくパートナーとして関わらせていただきます。

Free Consultation

AIの社会実装、
はじめの一歩から。

自社がいまどの段階にいるのか、何から育てればいいのか。
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