AIを使いこなす
01 AIを使い始める
インストール・登録・最初の一文
ChatGPTを開けるようにし、アカウントを作ってログインする。最後に短い一文を送り、AIとの一往復までやる。すでにできる人は飛ばしていい。
つまずきやすいところ：登録やログインだけで止まる。
目指すこと：自分で開き、一文送れる。
02 音声入力
頭の中をそのまま出す
手打ちでは省いてしまう背景も、声ならまとめて渡しやすい。ChatGPTの入力欄のマイクやWindows＋Hなどで、話した内容を文字にして送る。マイク・句読点を設定し、必要ならX-Mouse Button Controlでサイドボタンにも割り当てる。
つまずきやすいところ：きれいに話そうとして止まる。
目指すこと：思いついた順に、声でAIへ渡せる。
03 会話を育てる
最初の答えを、自分用に近づける
AIとの対話を通じて、考えを整理し、答えや成果物を自分の目的に合う形へ近づける方法を学ぶ。
つまずきやすいところ：欲しい答えに近づける方法が分からない。
目指すこと：対話と修正を重ねられる。
04 チャットで調べる
今の情報を、広く集めてもらう
料金、営業時間、旅行先、製品、事例などをAIに調査してもらう。自分だけで検索するより広く候補を集め、比較の土台を作る。 ※ 使う前に、出典の記載・日付・自分の条件を確認する。
つまずきやすいところ：AIが知っている古い情報だけで判断する。
目指すこと：必要な範囲と条件を伝えて調査を頼める。
05 コンテキストを知る
会話を分ける・引き継ぐ理由
AIの答えを支える「コンテキスト」の意味と重要性を学び、会話を続ける・分ける・引き継ぐ使い方を身につける。
つまずきやすいところ：会話を分ける理由や、次のチャットへ何を渡せばよいか分からない。
目指すこと：コンテキストの意味を理解し、必要な前提を整理して会話を続けたり引き継いだりできる。
06 メモリ
自分のことを覚えてもらう
仕事内容、好み、よく使う道具など、今後も役立つ自分の情報をAIに自己紹介する。覚えさせる内容と、その場だけの情報を分ける。
つまずきやすいところ：一時的な情報まで何でも覚えさせる。
目指すこと：何を記憶させるか自分で選べる。
07 プロジェクト
仕事ごとの箱で続ける
仕事、学習、プライベートなどテーマごとにプロジェクトを作る。関連するチャット、ファイル、指示を同じ場所に集め、続きを始めやすくする。
つまずきやすいところ：毎回、新しい場所で同じ説明をやり直す。
目指すこと：テーマごとの作業場所を作れる。
08 一緒にAIを使う
家族や同僚と、相談の前提を共有する
共有プロジェクトに人を招き、共通の資料や決定事項を使いながら一緒に考える。夫婦・カップルの相談や会社の仕事を例に、共有範囲とプラン・利用上限の違いを学ぶ。
つまずきやすいところ：共有する場所と、使えるモデル・権限・利用上限を混同する。
目指すこと：目的に合う共有範囲を選び、互いの条件を確かめながらAIと共同で進められる。
09 ピン留め
続きをすぐ開ける
重要なChatGPTのチャットやプロジェクト、継続中のCodexタスク、よく使うフォルダーをピン留めする。探す手間を減らす機能で、AIの記憶量が増えるわけではない。
つまずきやすいところ：必要な場所を毎回検索する。
目指すこと：継続中の作業へすぐ戻れる。
10 画面・画像で伝える
スクリーンショットと手描きで指示する
画面をスクリーンショットし、直したい場所を囲む、矢印を描く、短いメモを添える。文章だけで説明しにくいことを、見せて伝える。
つまずきやすいところ：画面の場所を言葉だけで説明し続ける。
目指すこと：見てほしい場所を具体的に示せる。
11 ファイルを読む
PDF・文書・表を、会話の材料にする
手元のPDF、文書、表などを渡し、要約、比較、抜き出し、整理を頼む。ファイルの内容を基に話すことで、説明のやり直しを減らす。
つまずきやすいところ：中身を全部コピーして貼ろうとする。
目指すこと：ファイルを渡し、必要な読み方を指定できる。
12 成果物を知る
文書・表・画像・動画など
AIは返事をするだけでなく、企画書、手順書、表、画像、スライド、動画などを作れる。自分の仕事で何を作らせたいかを一つ選ぶ。
つまずきやすいところ：機能を眺めるだけで、用途が決まらない。
目指すこと：作りたい成果物の種類を選べる。
13 プランと利用上限
使える機能と、任せられる仕事量を知る
ChatGPTのプランの違いと、Work・Codexの共有枠を知る。利用量への遠慮で仕事が止まるなら、早めに上位プランを選ぶ判断も学ぶ。料金だけでなく、完成までの時間や品質から使い方を考える。
つまずきやすいところ：利用上限が分からない、または残量を気にして必要な作業や修正を控えてしまう。
目指すこと：自分のプランと利用枠を確認し、仕事を止めない使い方やプラン変更を選べる。
14 Workとは
調べる・作る・確かめるを、まとめて任せる
Workで資料の整理、調査、文書・表などの成果物づくりを任せる。Chat・Codexとの使い分けと、クラウド・ローカルの違いを知り、必要な資料と完成させたいものを伝える。
つまずきやすいところ：Workとパソコンの自動操作を同じものだと思い、作業場所や必要な機能が分からない。
目指すこと：Workで任せたい成果物と、使う資料・作業場所を選べる。
15 成果物を作る
チャットで終わらせず、使えるファイルにする
会話で整理した内容を、文書、表、画像など実際に使える形へ出力する。目的、相手、形式、入れたい内容を伝えて、一つのファイルを作る。
つまずきやすいところ：回答文をそのまま成果物だと思う。
目指すこと：用途に合う形式でファイルを作らせられる。
16 プレビューで直す
見て、指して、部分修正する
作った成果物をプレビューで確認し、スクリーンショットや言葉で直す場所を指定する。全部作り直さず、必要な部分だけを何度か修正する。
つまずきやすいところ：完成形を頭の中だけで判断する。
目指すこと：見た目と内容を確認しながら改善できる。
17 保存・管理する
最新版が分かる場所へ残す
完成したファイルをダウンロードまたはDriveへ保存し、分かる名前を付ける。どれが最新版か、次にどこから続けるかが分かる状態にする。
つまずきやすいところ：作った場所が分からなくなる。
目指すこと：成果物を見つけ直せる形で残せる。
18 アプリと接続
Drive・メール・カレンダーとつなぐ
Googleドライブの資料を読み書きし、メールの下書きや予定の登録にAIを使う。シフト表の画像から自分の勤務をGoogleカレンダーへ入れ、スマホで確認する流れを学ぶ。使える操作は連携と権限に応じて確かめる。
つまずきやすいところ：コピー＆ペーストだけで全部を移す。
目指すこと：使うサービスに接続し、資料や予定を読み書きして自分の端末で確認できる。
19 スキル
よくやる仕事を、同じ手順で進める
配布されたスキルを取り入れ、よく行う仕事の手順を再利用する。WordPressの記事更新を例に、説明や試行錯誤を減らす使い方と、範囲を広げてCodexへ相談する使い分けを学ぶ。
つまずきやすいところ：コネクタとスキルを同じものだと思う。
目指すこと：仕事に合うスキルを選んで使える。
20 音声対話モード
話して、聞いて、自分の考えを整理する
家事やゲームをしながら、通勤の合間などにも、AIと声でやり取りして考えを深める。質問を受けながら論点や希望を整理し、最後に要点を文章へ残す。音声入力との違いと、自分の端末での使い方を確かめる。
つまずきやすいところ：話した内容を文字にする音声入力と混同し、対話で考えを整理する使い方を知らない。
目指すこと：AIとの音声対話で考えを整理し、自分の意図に合う要点を残せる。
21 仕事を完成させる
最後は人間が品質を確かめる
自分に必要な仕事を一つ選び、伝える・調べる・作る・直す・保存するまで進める。AIにも点検してもらい、出す前には必ず人が内容・見た目・使い勝手を最終確認する。完成した仕事を、次のAIエージェント編や自動化へつなげる。
つまずきやすいところ：練習だけで終わり、普段の仕事につながらない。
目指すこと：AIと一緒に実用品を一つ作り、自分で品質を確かめて完成できる。
AIエージェントで
01 作業場を作る
Googleドライブを、AIと共有する作業場にする
Googleドライブをパソコンへ入れ、同期方法を決めて最初の作業フォルダを作る。自分の別のパソコンやスマホからも、同じ場所を開ける状態にする。
つまずきやすいところ：保存場所が毎回変わり、AIも自分も続きを見つけられない。
目指すこと：AIと一緒に使う作業フォルダを一つ用意できる。
02 作業場につなぐ
Codex・ChatGPT・端末を、同じフォルダへつなぐ
Codexでは同期されたローカルフォルダを開き、ChatGPTではGoogleドライブ連携を使う。使うAIが変わっても、同じ資料から仕事を続けられるようにする。
つまずきやすいところ：AIごとにファイルを渡し直し、最新版が分からなくなる。
目指すこと：複数のAIと端末から、同じ作業場を使える。
03 AIエージェントを知る
話すAIから、実際に作業するAIへ
AIエージェントは答えるだけでなく、フォルダを読み、ファイルを作り、ブラウザやターミナルを使い、複数の工程を進めて結果まで確認できる。
つまずきやすいところ：チャットへの質問と同じ感覚で、一問一答だけに使う。
目指すこと：AIエージェントに任せられる仕事の範囲が分かる。
04 最初の仕事を任せる
作業フォルダを読み、ファイルを一つ作る
最初は移動や削除をさせず、フォルダの内容を確認して案内文や作業一覧を新しく作ってもらう。AIがパソコンの中で実際に働く感覚をつかむ。
つまずきやすいところ：設定を覚えるだけで、実際の仕事を一度も任せない。
目指すこと：安全な小さな仕事を、最初から最後まで任せられる。
05 変更を確認する
作った・直した・消したを把握する
AIが触ったファイルと変更内容を確認する。元の資料を残す、履歴を見る、必要なら戻すという基本を、強い権限や自動化より先に身につける。
つまずきやすいところ：完成結果だけを見て、途中で何が変わったか確認しない。
目指すこと：変更を確認し、戻せる状態で仕事を進められる。
06 スマホからリモートで使う
パソコンを離れても、Codexの仕事を続ける
スマホのChatGPTアプリから、自分のパソコンのCodexへ接続する。パソコンをスリープさせずオンラインに保ち、同じタスクの進捗確認、追加指示、結果の確認を試す。利用できる端末や接続条件も確かめる。
つまずきやすいところ：スマホだけで仕事が動くと思い、接続先のパソコンの電源を切ってしまう。
目指すこと：スマホからパソコンのCodexへ指示し、仕事の続きを確認できる。
07 ファイル形式を知る
MDは知識を、JSONは構造を渡しやすい
拡張子はファイルの役割を表す。Markdown（.md）は文章、手順、AIへの指示を人とAIの両方が読みやすく残せる。JSONは設定や決まった形のデータを受け渡すときに使う。
つまずきやすいところ：拡張子を意識せず、何でも同じ形式で作る。
目指すこと：用途に合うファイル形式を選び、AIに作成を頼める。
08 モデルを知る
強さ・速さ・考える深さを選ぶ
Sol、Terra、Lunaなどの性格と、思考の深さの違いを知る。難しい仕事、普段の仕事、大量の軽い仕事で、選ぶモデルが変わることを試す。
つまずきやすいところ：名前だけで最強モデルを選び続ける。
目指すこと：仕事の難しさに合うモデルと考える深さを選べる。
09 権限を知る
どこまで任せ、どこで確認するか
承認を求める、AIが安全性を判断する、フルアクセスの違いを知る。作業できる範囲と、途中で確認を挟むかは別の設定として考える。
つまずきやすいところ：便利そうだから、最初からすべてをフルアクセスにする。
目指すこと：仕事に必要な範囲だけ、安全に権限を渡せる。
10 トークンを知る
会話・ファイル・推論で、使用量が変わる
長い会話、大量のファイル、深い推論、やり直しで使用量が増えることを知る。同じ仕事を条件を変えて実行し、どこで多く使ったかを見る。
つまずきやすいところ：使用量を見ず、いつも同じ設定で何度もやり直す。
目指すこと：仕事ごとの使用量を見て、無駄な消費を減らせる。
11 モデルと使用量
強さ・速さ・消費のバランスを取る
同じ課題を複数のモデルと設定で試し、時間、使用量、完成度、手戻りを比べる。強いモデルを使う仕事と、軽いモデルで十分な仕事を分ける。
つまずきやすいところ：安さだけ、または強さだけで決める。
目指すこと：必要な品質を保ちながら、モデルを使い分けられる。
12 ブラウザを動かす
調べる・開く・押す・確かめる
AIにウェブページを開かせ、調査、画面確認、入力などを任せる。ログイン状態や送信前の確認など、人が止める場所も一緒に決める。
つまずきやすいところ：画面操作を全部任せ、送信や確定まで確認しない。
目指すこと：ブラウザ上の作業を、安全な範囲で任せられる。
13 大きな仕事を任せる
分解・並列・確認まで、一つの依頼で進める
調査、制作、検証など複数の工程をまとめて任せる。分けやすい仕事ではサブエージェントが並列に動くことも知り、途中経過と完成条件を確認する。
つまずきやすいところ：仕事を細かく指示しすぎるか、逆に丸投げする。
目指すこと：大きな仕事の目的と完成条件を伝え、走り切らせられる。
14 自動化する仕事を選ぶ
繰り返し・型・確認方法がある仕事を探す
頻度が高い、手順が安定している、結果を確認できる、失敗しても戻せる仕事から候補を選ぶ。まずは一度、手動で最後まで成功させる。
つまずきやすいところ：できる仕事を何でも自動化しようとする。
目指すこと：安全に繰り返せる仕事を一つ選べる。
15 オートメーション
時間やイベントをきっかけに、繰り返し動かす
毎朝の調査、定期チェック、報告作成などを、決めた時間やきっかけで実行する。最初の数回は結果を確認し、必要な権限だけを渡す。
つまずきやすいところ：試運転せず、強い権限のまま無人で動かす。
目指すこと：成功した仕事を、定期的に繰り返せる。
16 安いモデルへ移す
軽い仕事は、安いモデルやローカルAIへ
分類、要約、形式変換など、強いモデルでなくても成立する処理を見つける。安いクラウドモデルやQwenなどのローカルAIへ移し、品質を確認する。
つまずきやすいところ：品質を確かめず、すべてを一気に安いモデルへ落とす。
目指すこと：仕事ごとに、残す処理と移す処理を分けられる。
17 AIでAIを動かす
考えるAIと、手を動かすAIを組み合わせる
一つのAIが計画を作り、別のAIへ仕事を渡し、結果を受け取って統合する。ChatGPT、Codex、ローカルAIを、計画・実行・レビューで役割分担させる。
つまずきやすいところ：すべてを一つのAIに背負わせるか、人が毎回つなぎ直す。
目指すこと：AIから別のAIへ仕事を渡し、結果をまとめられる。
会社の導入相談
01 AIの利用状況を聞く
会社・部署・仕事ごとの現在地を知る
会社全体のAI方針、現在使っているサービス、部署ごとの利用状況を確認する。セキュリティ上使わない方針なのか、条件付きで検討できるのかも仕事ごとに整理する。
つまずきやすいところ：導入することを先に決め、現場の制約を後から知る。
目指すこと：使える部署、使えない情報、検討できる仕事が見える。
02 導入の目的を決める
人を減らすためではなく、仕事を良くする
AIで生まれた時間を、人員削減ではなく、確認、改善、顧客対応、新しい仕事へ使う。効率化の先に、社員と会社の両方にとってよい状態を決める。
つまずきやすいところ：削減時間だけを成果にして、すぐ人員削減へつなげる。
目指すこと：AI導入で何を良くしたいのか、会社として共有できる。
03 導入する仕事を選ぶ
部署と業務ごとに、試せる範囲を決める
文章、画像、調査、資料整理、定型処理など、AIを試せる仕事を洗い出す。機密性、正確性、責任の大きさから、使わない仕事も同時に決める。
つまずきやすいところ：できる仕事を全部AIへ渡そうとする。
目指すこと：最初に試す仕事と、AIを使わない仕事を分けられる。
04 AIと人の役割を分ける
AIが作業し、最終チェックは人が行う
AIに下書き、生成、整理、確認作業を任せても、公開、送信、意思決定、最終的な品質と責任は人が確認する。業務ごとに確認者を決める。
つまずきやすいところ：AIの出力を確認せず、そのまま社外や顧客へ出す。
目指すこと：AIが行う範囲と、人が責任を持つ場所を決められる。
05 AIを使い分ける
ChatGPTとCodexを、仕事で分ける
文章や画像の生成、相談はChatGPT。大量のファイル、フォルダ全体、複数工程の実行はCodexなどのAIエージェントというように、得意な仕事と利用量を見ながら分ける。
つまずきやすいところ：一つのAIだけで、すべての仕事を行おうとする。
目指すこと：仕事に合うAIと使い方を選べる。
06 共通の作業場を作る
全員が参照できるGoogleドライブを整える
Googleドライブをパソコンへ導入し、同期方法、共有権限、部署フォルダ、個人フォルダを決める。必要な人とAIが、同じ最新版を参照できる環境を作る。
つまずきやすいところ：資料が個人のパソコンやチャットに散らばる。
目指すこと：部署内で同じファイルを安全に共有し、AIでも扱える。
07 共通のMDを育てる
方針・用語・手順を、人とAIが読める形で残す
AIの利用方針、会社固有の用語、判断基準、仕事の手順をMarkdownにまとめる。一度作って終わりにせず、全員で修正しながら会社の共通知識として育てる。
つまずきやすいところ：人によってAIへの説明と仕事の進め方が変わる。
目指すこと：共通MDを基に、誰でも同じ文脈からAIを使い始められる。
08 一部署で試す
小さな成功と失敗から、使い方を固める
最初から全社へ広げず、一つの部署、一つの業務で試す。結果、確認方法、問題点を記録し、フォルダ構成、共通MD、利用ルールを実務に合わせて直す。
つまずきやすいところ：準備だけで全社導入し、現場で一斉に混乱する。
目指すこと：実際の仕事で使える導入方法を、小さく確かめられる。
09 社内で使えるようにする
講義と実践で、全員が一度使う
会社や部署向けに、AIの基本、音声入力、ChatGPT、AIエージェント、安全な使い方を講義する。説明を聞くだけでなく、自分の仕事で一度成果物を作る。
つまずきやすいところ：資料を配るだけで、使える人が一部に限られる。
目指すこと：社員が共通の環境とルールで、AIを使い始められる。
10 大きな業務へ広げる
フォルダ全体を、AIで確認・更新する
資料が一つの作業場にまとまると、AIは複数ファイルを横断して確認、検索、更新できる。共通MDを基準に、より難しく大きな業務へ段階的に広げる。
つまずきやすいところ：ファイルが散らばったまま、複雑な仕事をAIへ任せる。
目指すこと：部署やプロジェクト全体を対象に、AIで仕事を進められる。
11 自動化へ進める
成功した仕事を、繰り返せる仕組みにする
人とAIで安定して完了できるようになった仕事を、AIエージェントやオートメーションで繰り返す。定期的に人が結果とルールを見直し、共通MDも更新する。
つまずきやすいところ：一度成功しただけの仕事を、すぐ無人で動かす。
目指すこと：確認を残したまま、業務を継続的に自動化できる。
AI並走・その他
01 AI並走
目の前の作業を、一緒に進める
課題の整理から、AIを使った作成・改善まで一緒に取り組みます。60分4,000円（税込）。時間内で扱う範囲を相談し、終わらなかった場合も、その時点の成果や未解決の理由、次の進め方を共有します。時間外に役立つアイデアや成果物ができたときも追加で共有します。継続する場合は、1時間単位で追加をご相談いただけます。
つまずきやすいところ：作りたいものはあるけれど、どこから手をつければよいか分からない。
目指すこと：作業の進め方と、次にすることが分かる。
02 ウェブサイト制作
伝えたいことを、サイトの形にする
誰に何を伝えたいかを整理し、必要なページ・文章・デザイン・制作範囲を相談します。内容と作業範囲を確認してから、対応方法と料金をご案内します。
つまずきやすいところ：完成イメージや、何を依頼すればよいかがまとまらない。
目指すこと：サイトの目的と、必要な内容・依頼範囲を整理できる。
03 その他の相談
まだ言葉にならない困りごとから
AIの使い方に限らず、取り組みたいことや困っていることを、話しながら整理します。ご相談の内容を伺い、対応できる範囲と進め方・料金を確認します。
つまずきやすいところ：何に困っているのか、うまく説明できない。
目指すこと：相談したいことを整理し、次の一歩を考えられる。
