AIカンパニーを作ってAI社長に雇われる働き方とは?

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おはよう、ひろくん(田中啓之)だよ。三方よしAI共創コンサルタント兼おうちCEOとして、毎日AIと向き合ってるよ。

今回はただっち(多田啓二)と一緒にお届けしている月曜朝LIVEの内容をお届けするね。

家事と子育てのスキマで経営する三方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくんです。

おはようございます!2026年2月9日、月曜日の朝7時からお届けしているGPTs研究会モーニングライブ。いつもはただっちと一緒にやってるんですけど、今日はただっちが沖縄に行ってるので、私一人でお届けしています。

今、AIの世界がものすごいスピードで進化していて、特に「AIがAIを動かす」というA2A(AI to AI)の領域に本格的に突入しています。今回は、私が進めている「社長無人化計画」の最新版として、AIカンパニーを作って、そのAI社長に雇われるっていう聞いたことない働き方についてお話しするね。

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LIVE配信アーカイブ グラフィックレコーディング図解
AIカンパニーを作ってAI社長に雇われる働き方 全体図解
この記事の全体図解(グラフィックレコーディング)

A2Aとは何か?AIがAIを動かす新時代が到来

A2Aとは何か?AIがAIを動かす新時代 グラフィックレコーディング図解
A2Aとは?AIがAIを動かす新時代 図解
A2AプロトコルとAIエージェントチームの概要
動画 05:39 A2Aの解説シーン
動画より(05:39)

これまでのAI活用との決定的な違い

皆さんもChatGPTやGemini、ClaudeなどのAIツールを使っていると思うんですが、これまでの使い方って「人間がAIを使う」という一方通行の関係だったよね。例えば、ChatGPTで文章を書いて、それをGeminiで加工して、さらに別のツールで仕上げるみたいな流れ。これ、実際にやってみると結構忙しいんだよね。

ところが最近、このAIがAIを使うという領域に踏み込んでいる人が出てきていて、そういう人たちは一歩先で実験していて、ここから一緒に追いついていける段階だね。何が違うかっていうと、自分がAIを使うという立場から、AIがAIを使うという立場にシフトしているんです。

料理に例えると分かりやすい

この違いを料理に例えてみると分かりやすいかな。これまでのAI活用って、一人のシェフがお手伝いさんを一人雇っている状態。メインの料理は自分で作って、切る作業とか洗う作業とかをお手伝いさんにお願いするイメージなんだ。低コストだけど時間もかかるし、そこまで特別な品質は出せない。

ところがA2Aになると、パティシエはパティシエだけやってる、天麩羅を作る人は天麩羅だけ作ってる、みたいな専門家集団ができるんですよ。それぞれが自分で味見して、仕上げて、盛り付けしていく。これがエージェントチームという新しい概念なんだ。

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エージェントチームの革命的な機能

Claudeの最新機能として、複数エージェント連携(エージェントチーム)の仕組みが注目されています。これまで「サブエージェント」という機能があって、メインのAIに割り振りをしてやってもらっていたんですけど、メインの指示は1人だったんです。

エージェントチームになると、もう完全に専門家集団が作れるようになる。指揮監督がいて、それぞれのプロフェッショナルが自分で考えて作業を進めていく。めちゃくちゃクオリティが上がる反面、スタッフをたくさん雇うことになるので、トークンを多く消費する=お金がかかるよっていう特徴があるんだ。

AIカンパニーを作ってAI社長に雇われるってどういうこと?

AIカンパニーを作ってAI社長に雇われる グラフィックレコーディング図解
AIカンパニーを作ってAI社長に雇われる構造 図解
神様ゾーンと現場を行き来する構造
動画 10:44 AIカンパニーの構造解説
動画より(10:44)

多重構造の働き方

ここからが今日の本題なんですけど、「AIカンパニーを作ってAI社長に雇われる」っていう働き方についてお話しするね。最初に言っておくと、ちょっとややこしい構造になっているんです。

まず自分がAIの会社を作ります。その会社の社長にAIを就任してもらう。そして自分はそのAI社長に雇われて働く従業員になる。えっ、それってただの従業員じゃんって思うかもしれないけど、そうじゃないんです。そもそもそのAIの会社自体を私が作るわけだから、オーナーでありながら従業員でもあるっていう面白いポジションなんだよね。

神様ゾーンと現場の行き来

この仕組みを「人間が神様ゾーンからAIの箱庭を作って、その箱庭でAIにやってもらう」って表現してきたんですけど、ここで大事なポイントがあるんです。人間が何もしなくていいわけじゃないんだよね。

AIという空間の中に会社を作った後に、現場に降りてくるのは人間なんですよ。これがすごく大事なポイントで、AIスペース上でAIプレジデント(神様ゾーン)がAIカンパニーを作る。そのAIカンパニーの社長に雇われて、自分はフィールドに降り立って現場で働く。

この両輪ができると、人間が現場に降り立って「縦に掘る」進化ができるし、その生の情報をダイレクトにAIたちにフィードバックできるようになるんだ。

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AI秘書と分身AIによる自動運営の仕組み

AI秘書と分身AIによる自動運営 グラフィックレコーディング図解
AI秘書と分身AIの自動運営 図解
AI秘書が司令塔、分身AIが価値観を持って会議に参加
動画 15:29 AI秘書と分身AIの解説
動画より(15:29)

話すのはAI秘書1人だけでOK

AIエージェントチームが10人も20人もいたら、どのAIに何を言ったらいいのか大変じゃない?って思うかもしれないけど、実は話すのは1人のAIだけでいいんです。それが「AI秘書」です。

AI秘書っていうと受付みたいなイメージがあるかもしれないけど、実際は司令塔なんです。自分の相棒、右腕みたいなものだと思ってもらえばいいかな。このAI秘書と話をすると、AI秘書が他のAIたちと会議をしてくれたり、調整をしてくれたりする。

分身AIが自分の価値観を持っている

ここでもう一つ重要なのが「分身AI」です。私の今何をどんな価値観、どんな思いで仕事してきたか、そして今何を思っているかっていうのを全部Obsidian(オブシディアン)というローカルのツールにメモってあるんです。

分身AIは、私が今何をして何をしようとしているのか、過去に何をしてきたか、どんな価値観や思いで仕事をしているか、どんな目的やパーパス、ミッション、ビジョン、バリュー、コンセプトなのかっていうのが全部入っているんです。

AI秘書が会議を開く時に、この分身AIも参加して、私の価値観や思い立ち、なぜこの仕事をしているのかっていう背景文脈(コンテキスト)を持った形で会議をしてくれるんですよ。

▶ 動画で見る(00:15:29〜)

会議の結果が戻ってくる

AI秘書と分身AIが会議をした結果、また私に戻ってくるんです。「ちょっとここ確認なんですけど、こんな形で会議の結果決まったんですけど、これでいいですか?」っていう場合もあれば、「これがちょっと足りないんで、この情報くださいよ」っていう場合もある。

要は私が網羅しているつもりでも漏れていたり、ここは重要な意思決定だけは人間の方でやってくださいねっていうところが出てくる。そうすると私が返すのは、徹底的に情報データ分析に基づいた戦略的な会議を経た、最終結論が出た後の結果に対して、足りないところの確認・追加だったり、確認承認をするだけになるんだ。

現場に降りることの重要性と人間の役割

現場に降りることの重要性と人間の役割 グラフィックレコーディング図解
現場に降りることの重要性 図解
神様ゾーンと現場の往復で進化する
動画 18:04 現場の重要性の解説
動画より(18:04)

AIに任せきりにしないことがポイント

ここがすごく大事なポイントなんですけど、AIに任せてしまってもいいこともあるんですけど、任せつつ人間がまた入っていくっていうのが重要なんです。AIカンパニーを作って任せて委ねていきながら、その中でAIエージェントチームと一緒に働く。

現場に行かないとわからないことっていっぱいあるんですよ。例えばブログ1つ確認しても、「このブログだったらどうなんだろう」っていう味見だったり、「ここの表現がちょっと違うんだよな」とか、「ここは私って言うかな、俺って言うかな」みたいなニュアンスっていうのは、いちいち自分でやっていくわけなんです。

神様ゾーンと現場の往復で進化が起きる

初めは現場に降りていって、その現場で降りながらAIと話をする。その時に「こうであんなんだよね。こういう風にするといいよ」っていうのをまた伝える。するとまた会議を開いてもらって、現場のエージェントチームが進化していく。

自分で現場に降り立って学びや気づきを得ながら、それをアウトプットしながら、実際の実践ビジネスを回しながらやっていくことが、ダイレクトにAIチームたちに反映されてくる。AIがAIを生み出し、AIがAIを育てていく空間の中で、AIが育っていきながら自分も育っていくっていう好循環が起きてくるんです。

▶ 動画で見る(00:18:04〜)

質が高まり量産できる仕組み

この仕組みができると、圧倒的に質が高まります。何かアウトプットする質は断然高まってくるし、それを量産できるようになる。完全にAIに委ねていいよねってなった瞬間にアクセルを踏めるんです。

そうなった時はノンストップで24時間フル稼働の工場が出来上がってきて、自分の発信だったり何かやろうとしていることがオートメーションで組めるようになる。これがAIカンパニーの威力なんです。

現場の経験値と経営者視点の両輪が必要

現場の経験値と経営者視点の両輪 グラフィックレコーディング図解
動画 25:41 経験値と経営者視点
動画より(25:41)

現場を知っている人の強み

この仕組みを活かすには、現場の経験値がまず必要です。自分のビジネスを知らなくちゃいけないし、お客さんの人間理解が必要になる。お客さんの接客をしたりとか、ビジネスを一周できている人はより強いかなと思います。

現場でスペシャリストっていうよりは、いろんなことを経験してきた人、開発もしてる、対人もしてる、色々やってきた人の方が、この仕組みが機能しやすいかなと思います。

▶ 動画で見る(00:25:41〜)

1次元上の視点を持つこと

さらに、経営者視点のもう1個上、投資家視点のもう1個上っていう次元を上げていった視点が必要になってくる。現場で指導してやってきた経験値、今やっていることの経験といろんな失敗も成功も含めた経験と、上に立つ視点の両方が必要になってくる。

例えばピラーコンテンツを作ってくれた時に、ピラーコンテンツを作ったことなかったら判断できないじゃないですか。売れるLPを作りたいって言った時に、売る経験があるほど、売れるLPの判断精度は上がりやすいっていうのと一緒で、やっぱり経験値が必要になるんです。

具体的な活用事例:朝ライブからの自動コンテンツ生成

朝ライブからの自動コンテンツ生成 グラフィックレコーディング図解
朝ライブからの自動コンテンツ生成 図解
文字起こし→ブログ→メルマガ→SNSの自動化フロー
動画 31:32 自動コンテンツ生成の実例
動画より(31:32)

ブログ記事化の完全自動化

実際に私がやっている事例をお話しするね。朝ライブをやった後、勝手に文字起こしされてブログ記事化して、メルマガが作成されて、SNS投稿されるっていう風に今なっているんです。

YouTubeの動画URLをリサーチして、GPT研究会ライブのYouTubeチャンネル(AI氣道ってチャンネル)から全部見てきて、ブログをAIが執筆していく。どれくらい文字数でいつ投稿したかとか、改善した方がいいんじゃないかっていうのは、私が何も1個も触っていないんです。AIが勝手に記事にしてアップして、その記事をチェックして、改善した方がいいことを改善レポート全部まとめてくれている。

▶ 動画で見る(00:31:32〜)

コンテンツのカード化と組み換え

今やろうとしているのは、全部1つ1つパーツに分解していってカード化していくこと。そのカードを組み換えることによって、過去に発言したこととか過去のノウハウだったり、過去に紹介したツールだったりっていうのが全部、レゴブロックみたいに組み合わせて新しいコンテンツをAIが作れるようになっていく。

これは何のためにやるかっていうと、相手がパソコン初心者で全くAIに触ったことありませんっていう人たちには、このブロックの組み合わせがいいよねってAIが考えて組んでくれる。とても人に優しい、1人1人のために1対1のパーソナライズ化ができるAIの使い方が、これによって出来上がってくるんです。

生情報をAIに渡すことの重要性

この仕組みを持って、かつ生情報をどんどんAIに渡していく。この2つが肝になります。これがないと、AIが作ったコンテンツだけで進めるのは差別化が難しくなりがちなので、何も面白くもないし、物語もないし、ナラティブもない。

最後やっぱり見てもらいたいのは人じゃないですか?だからAIのために作ったわけじゃないんで、最終的に成果物が人に渡るところを想像して作っていくことが大事なんです。

▶ 動画で見る(00:28:21〜)

AIカンパニー運営の鉄則ルール

AIカンパニー運営の鉄則ルール グラフィックレコーディング図解
AIカンパニー運営の鉄則ルール 図解
面倒0化ルール・判断と情熱は人間・事前会議が8割
動画 20:00 鉄則ルールの解説
動画より(20:00)

面倒0化ルールとは

面倒0化ルールっていうのは、「判断と情熱の注入はして、作業は渡さない」っていう方針なんです。AIがほとんどやってくれるところっていうのは、もうAIに委ねてしまった方が良くて、いちいち入っていかない方がいいものが出来上がってくる。

その代わり、AIができないところとか「どこに行くの」っていう目的地ぐらいは自分で決めないと、目的地もないまま走らせてもどこ行くかわからない。ちゃんと目的地を決めるとか、目的地に行く途中で別れ道があったらどっち行きますっていうのは決めてもいいよねっていうところ。

人間がやるべきこと

逆に言うと、その目的地に向かう途中で「あ、なんかあそこに可愛い牛がいるんだけど、ちょっと見て行こうぜ」とかって勝手に降りていったり、なんか感覚で直感で「あ、これいいじゃん」みたいな部分が出てくると思うんですけど、それはやっぱり人間がやらないとAIにできないところかなと思います。

事前の会議が8割

事前の会議がめちゃくちゃ大事です。会議してプランを作り込んでおけばほぼ間違いないものができてくるので、いかにこの事前会議でAI秘書と、その分身のAIとで会議をして決めて綿密なプランを作り上げてくかに注力する。そこが8割ですね。残り2割は動かした後のチェックと軌道修正みたいな部分になるんです。

AI投資とスピード戦略

AI投資とスピード戦略 グラフィックレコーディング図解
動画 08:08 AI投資とスピード戦略
動画より(08:08)

高速化オプションとコストの考え方

一部のAIサービスには、追加コストと引き換えに処理速度を上げられる高速化オプションがあります。そんなことしたらどんだけ金かかるんだと思うんですけど、お金をかけてでも100万円AIに投資して、1000万円成果が出るんだったら、コストが6倍かかってもやった方が今スピード勝負だからいいよっていう場面もあるし、緊急対応とかですね。こういった時に使えるよねって話です。

投資対効果で考える

要は投資対効果で考えると、スピードが命のビジネスシーンでは、コストをかけてでもスピードを上げる選択肢があってもいいってことなんです。エージェントチームは高い品質のものを早く作れる反面、コストが高くなる。でも、その分ビジネスの成果も出るなら、トータルでプラスになるっていう考え方ですね。

▶ 動画で見る(00:08:08〜)

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よくある質問(FAQ)

よくある質問FAQ グラフィックレコーディング図解

Q: AIカンパニーを作るにはプログラミングスキルが必要ですか?

A: プログラミングスキルがなくても大丈夫ですよ。今のAIツールは自然言語で指示を出すだけで、AIがコードを書いてくれたり、エージェントチームを組んでくれたりします。ただし、自分のビジネスを理解していることと、AIにどう指示を出せばいいかというプロンプトの考え方は必要になります。

Q: エージェントチーム機能はどのAIツールで使えますか?

A: 現在、Claudeをはじめ複数のAIサービスでエージェント連携の仕組みが利用できます。Claude以外にもCodexやGeminiなどを組み合わせて、独自のマルチエージェント構成を作ることも可能です。それぞれのツールの特性を理解して組み合わせることで、より強力なチームが作れます。

Q: AI秘書と分身AIはどうやって作るのですか?

A: AI秘書は、日常的に会話する中で自分の好みや働き方を学習させていくことで育てていきます。分身AIは、Obsidianなどのツールに自分の価値観、過去の経験、仕事の思いなどを記録しておき、その情報をAIに読み込ませることで作れます。「脂肪は財宝」の考え方で、過去の悩みや課題も含めて全てデータとして蓄積していくことが大切です。

Q: AIに任せきりにすると暴走しませんか?

A: その懸念はとても理解できます。だからこそ、現場に降りて人間がチェックするフェーズが重要なんです。AIに任せて終わりではなく、必ず人間が現場で確認して、おかしいところは上に戻して(神様ゾーンに戻して)修正指示を出す。このサイクルを回すことで、AIの暴走を防ぎながら品質を高めていけます。

Q: どのくらいの期間でAIカンパニーを構築できますか?

A: 個人差はありますが、まずは小さなエージェントチームから始めて、徐々に拡張していくのがおすすめです。最初は2〜3人のエージェントから始めて、自分の働き方やビジネスに合わせて育てていくイメージです。「分身AIを育てる=自分が育つ」ので、焦らず少しずつ進めていくのが良いですね。


まとめ

まとめ AIと一緒に新しい働き方 グラフィックレコーディング図解
  • A2A時代が本格化:AIがAIを動かす時代になり、エージェントチーム機能で専門家集団のような自動運営が可能に
  • AIカンパニーという新しい働き方:自分がAIの会社を作り、そのAI社長に雇われる従業員として働く多重構造
  • AI秘書との会話だけで完結:複数のAIに個別に指示する必要はなく、AI秘書1人と話すだけで全体をコントロール
  • 現場に降りる人間の役割が重要:AIに任せきりにせず、人間が現場で確認・修正することで品質と自分自身の成長につながる
  • 分身AIを育てることで自分も育つ:自分の価値観や経験を蓄積した分身AIが、自分らしいアウトプットを量産
  • 事前の会議が8割:綿密なプラン作りに注力し、実行とチェックは残り2割という時間配分
  • 生情報が差別化の鍵:AIが生成したものだけでなく、人間の生の経験や物語を組み合わせることで独自性が生まれる

AIと一緒に新しい働き方を始めよう

今日の話を聞いて「自分もAIカンパニーを作ってみたい!」「エージェントチームを使いこなしたい!」と思った方は、ぜひGPTs研究会に参加してみてね。6,000名以上の仲間と一緒にAI活用を学べる場所だよ。

凸凹のまま進めて、失敗も学びとして積んでいけば十分だよ。「競争より共創」の精神で、AIと一緒に新しい働き方を楽しんでいこう!


参考リンク

この記事を書いた人

田中啓之(ひろくん) ― 三方よしAI共創コンサルタント兼おうちCEO。家事と子育てのスキマで経営しながら、AIと人間の共創で「競争より共創」の世界を目指しています。

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