私のAI活用スキルを、会話と実践から棚卸ししてみた

AIを使う力を聞かれると、使えるツールの名前やプロンプトの書き方を挙げたくなります。けれど、参照できた過去の会話と作業記録を見返すと、私が繰り返しやっていたのは別のことでした。仕事のどこにAIを入れるかを決め、試作品を動かし、使える品質かどうかを見極めることです。

先に仕事を見立てる

「自動化できるか」より、「自動化すると仕事が良くなるか」を考えます。たとえば朝のブリーフィングは、自動で届くと自分で優先順位を考えなくなるかもしれない。そう考えて、当面は手動を選びました。技術的に可能でも、仕事の目的を弱めるなら採用しない。この判断はAI活用の大切な一部だと思います。

AIと人の担当を決める

AIには、情報の整理、下書き、候補出し、形式チェックを任せます。一方で、顧客への送信、公開、重要な判断は人が確認する。顧客情報を扱う仕組みでは、ローカルで処理する範囲と保存前の確認も設計しています。便利さだけでなく、費用や機密性も含めて使い方を決めるようにしています。

小さく作って、実際に動かす

会話からアイデアを出すだけで終わらせず、動く形まで進めた例があります。ローカルLLMが4コマ漫画の脚本と画像指示を作り、画像生成ソフトが4枚の絵を指定フォルダに保存する仕組みは、実機で通し生成まで確認しました。デザイン提案を支えるアプリでは、ヒアリング、方向性の比較、配色検討、HTMLモック出力までを一つの流れにしています。

ただし「動いた」と「仕事で使える」は別です。漫画ではキャラクターの一貫性、デザイン提案では実案件での品質検証が残っています。試作品の不足を見つけ、次に直す点を決めることも、AIを使う力に含めたいと思います。

結果を人に伝わる形にする

AI関連のニュースを中小企業の仕事に引きつけて記事にしたり、初心者向けセミナーの教材を整えたりもしています。新しい機能の説明だけでなく、「どの仕事で、何を確認してから使うか」まで翻訳することを意識しています。

学びの土台も更新する

実践と並行して、生成AIパスポートを取得しました。次はG検定の合格を目指します。資格は、試作品の品質や顧客への成果を保証するものではありません。それでも、日々変わる技術を基礎から学び直し、自分の判断を点検するための節目になります。

こうして並べると、今の私の強みは「AIを使って何かを生成すること」だけではありません。経営の課題、現場の流れ、デザインの見え方をつなぎ、AIと人の仕事を組み直すことです。これからは、試作品を実際の業務で使い、時間・品質・定着の変化を測るところまで積み上げていきたいと思います。

この図は2026年9月時点の自己棚卸しです。会話と作業記録に基づく実践・試作を示し、技能試験の点数や顧客成果を表すものではありません。