生成AIに任せる時代の事業の考え方、七里信一さんの対談を整理

出典: 【AI教育ビジネスからツール開発へ】七里信一が作る“AI時代のAdobe”「チャプロ AI Studio」の実力と事業戦略

AIが賢くなるほど揺れる、自分の教える仕事。そう感じる場面はありませんか？対談は、七里さんがAI教育を離れた話から入ります。

七里さんは、AI教育で大きく伸ばしたあと、広告の効果が合わなくなったと話します。まねをする人が増え、競争も激しくなった、という流れ。

AIが賢くなって、ちょっとした命令でも動くようになった、と言います。ホームページ教室が今は流行らないのと重なる話。

七里さん（動画の中で・3:10〜）

個人がAIを学ぶのにお金を払うっていう時代が終わったんですよね。

個人がAIの使い方を学ぶために、お金を出す時代は終わった、というのが七里さんの見立てです。

普通の教育事業だけなら無理で、続けるなら歯医者さんや飲食店など、相手を絞る形になると話します。

七里さん（動画の中で・38:35〜）

普通の教育事業だけやるんだったら無理よ。

教育事業をそのまま続けるだけでは厳しい、という言い切り。絞れば続くと分かっていても、売上は下がり、手間もかかると添えます。

七里さん（動画の中で・39:03〜）

もう1番いい時でスパッと撤退でした。

一番いい時に、スパッと撤退したという話。今は、AIで何ができるかを研究し、ツールを開発していると続きます。

撤退は、負けて引く話に聞こえやすいです。でも七里さんの話は、市場を見て自分で引いた線。

私なら、教える事業を畳むかどうかの二択にせず、教える行為が自分の学びになる所を残します。

教えると、私自身の学びになるから。

2026年11月1日、11月に一番時間を使う事業を問われて、私は本づくりに移ったと答え、「分身AI講座につなぐための本やブログをやってる」と書き添えました。

伸びない時の動き方について、ピボットとは、売れない商品を捨てずに別の使い道を探す考え方です。という記事に、こう書いています。

私の記事より（ピボットを書いた私の記事・ピボットとは、外れていた仮説を1個外すこと）

新しい正解を探そうとすると、ゼロから作り直す話になりがち。外す話なら、今ある物の大半を残したまま動けます。

…

私なら、伸びない時は、撤退の前に、外れた仮説を1個だけ探します。攻略できそうな余地を探すのが先。

やめる前に、外れた見立てを1つだけ見つけること。記事に置いたのは、この順番です！

七里さんの撤退も、市場の変化を見てから決めたもの。見てから決める線の上で、二つの話はつながります！

七里さんは教育を畳み、ツール開発に移りました。私が時間を移した先は本づくりで、その本は講座につなぐ入口。時間を移す時の線の引き方が違う、と私は考えます。

AIが出した部品を、どうやって製品にまとめていますか？対談は、ここから七里さんの見方に入ります。

七里さん（動画の中で・6:22〜）

あくまでも生成アイテムは部品工場

生成AIは、あくまで部品を作る工場。七里さんはそう位置づけます。

七里さん（動画の中で・8:03〜）

もうフレームワークっていう形があってただそれに出来上がった部品を組み立てるだけ入れ込むだけで実はできるんです。

枠さえあれば、出来上がった部品を組み立てて入れ込むだけで形になる、という話。これまでは、Adobe製品で部品を加工して製品にするのが当たり前だったと話します。

Adobe製品は覚えるのが大変で、素材も不完全。編集しながら組み立てる必要があった、と言います。

今はAIが最初に出す部品の質が高く、いじらなくてよい、という見方です。

七里さん（動画の中で・15:16〜）

この画像にHTML化するのよ。

LPのデモでは、画像で作り込んだものをHTMLにして見せます。ブロックごとに、文章の指示で直せる作り。使うAIのモデルで出来が大きく違う、とも話します。

七里さんは、Adobeを生成AI前の古いソフトと見て、AI時代用のAdobeとしてチャプロ AI Studioを作った、と話します。

部品がいくら良くなっても、並べただけでは製品になりません。枠があってこその形。

私なら、AIは横に広げ、人は現場から縦に掘る役を持ちます。

部品を横に増やすのは、AIの得意分野！

でも、どの部品を何のために組むかは、現場を五感で見ている人にしか決められません。枠が立派になるほど、人の役は枠の中身を決める所に絞られます！

七里さんは、部品を組み立てる枠を道具にしました。私が人に残すのは、枠の中身を決める役。同じ部品の時代を見ていても、立つ側は違います。

AIに作らせた物を少し直したいのに、全部作り直しになったことはありませんか？対談は、そこからガチャ感を抑える作り方に入ります。

七里さん（動画の中で・21:13〜）

こういうのを制御すんのがプロンプト力なんです。

この制御を担うのがプロンプト力、と七里さんは話します。スライドの文字を直して、画像を作り直せる作りです。

七里さん（動画の中で・21:30〜）

AIでさ、作らしたものって映像とかホームページとか画像ってさ、修正できないでしょ?

AIに作らせた映像やホームページ、画像は、後から細かく直せないという前提。運任せになりやすい作り。

山本さん（動画の中で・21:48〜）

それを画像化するって話になるとまたうまくいかないんですよ。だからこれがそのガチャ感になるんですよね。

対談では、テキストではきれいにまとまるのに、画像にすると思った形にならず、そこでガチャ感が出るという話も出ます。

台本とスライドの指示をテキストで作り込んでから画像にするので、ガチャ感を抑えられる、と七里さんは話します。

直す所だけ直せるかどうか。AIの仕事の質は、そこで左右されます。全部を作り直すのは、運を引き直すこと。

私なら、全部を作り直さず、直す所だけを指定して直します。

最後の味見は、人が持ち続ける仕事。

2026年9月30日、私はAIに「図解にしたら詳細が抜け落ちてる 再生成して」と頼みました。「１つで循環するべき図解は１枚に収めて」とも伝えました。

図の中の字の誤りは、また別の話。

作り直した図の中で字が誤っていた所は、画像を作り直さず、その行だけを活字で書き直しました。

全部を作り直せば、また運任せ！直す所だけを指定する形なら、運に頼る所が減ります！

七里さんは、直せる作りを道具に入れました。私の場合は、AIに直す所を指定して頼む形。直す場所を決める目は人が持つ、その線は近い、と私は考えます。

お客さんが、AIに聞いて店を選ぶ時代。自分の店や事業は、AIに選ばれる形になっているでしょうか？　対談の次の話題は、七里さんが営むお寿司屋さんです。

七里さんは、歌舞伎町のお寿司屋さんをやっていて、集客の3分の1がAI経由だと話します。AIをきっかけに、海外からのお客さんが来ているそうです。

七里さん（動画の中で・1:47〜）

結局のところ今お客さんの半分ぐらいが海外の方なんですよね。

話は続きます。お客さんの半分ぐらいが、海外の方。七里さんが、自分の店の客層として挙げた数字です。

七里さん（動画の中で・1:51〜）

海外の人になんでうちのお寿司屋さん知ったんですかって聞いたらチャットGPTに聞いてきた。

海外のお客さんに、どうして店を知ったのかを聞いたそうです。答えは、ChatGPTに聞いてきた、でした。AIOは2年前から仕込んでいた、と七里さんは話します。

次の構想は、食べログのURLを入れるとLPができる仕組み。LINEの仕組み、QRコード、ステップメール、架空の店長の投稿までをフルオートにしたい、という話です。それを、まず自社のお店で試していると言います。

お客さんがAIに聞いて来るのは、検索の次の入口。店が選ばれるかどうかは、AIに読まれる形になっているかで決まります。

私なら、人に勧める前に、まず自分の現場で試して形にします。

まず自分の店。次に、ほかの飲食店。

七里さんの話の順番は、この向きに沿っています。形になった物を見れば、同じ方向を向く人が自分からつながってくれます！

七里さんは、自社のお寿司屋さんを試す現場にしていると話します。私が試す現場は、自分の発信と講座。試す場所は違っても、先に自分で試す順番は同じです。

AIで稼げる、と聞くと、自分に向いているのかと身構えてしまいませんか？　対談は、七里さんがAI教育をどう売ったかの話に移ります。稼ぐ話ではなく、学ぶ話として売った、という所が始まりです。

七里さんは、AI副業という名前は使わなかったと話します。稼げる、とは言わずに売ったそうです。

七里さん（動画の中で・40:03〜）

単純にAI学びましょうと。

切り口は、単純にAIを学びましょう、というもの。山本さんが、プロンプトを身につけましょう、という呼びかけだったと言い添えます。

AIは、WordやExcelと並ぶ道具。使って稼げたのは、ITリテラシーの高い人だけだった、と言います。チャプロなら、ITリテラシーが高くない人でも制作物を作れる、と七里さんは話します。

七里さん（動画の中で・43:00〜）

AI使えばセンス関係ないですよ。

AIを使えば、センスは関係ない、という言葉です。デザインでは、センスの有無が壁になっていた、という話。

七里さん（動画の中で・43:02〜）

部品がもう完成されてるからね。

理由は、部品がすでに完成しているから。センスで埋めていた差を、完成した部品が埋めるという見方です。

センスが壁にならないのは、入口が広がるということ。それでも、使い方を知る手間は消えません。

私なら、AIは魔法ではないと先に言い、部品が完成していても、使い方を学ぶ手間は残ると伝えます。

飲食店を経営する方が、習ってみて感じたこと。その話は、飲食店のAI活用を書いた朝LIVEの記事に、こう書いています。

私の記事より（飲食店のAI活用を書いた朝LIVE・調べるだけのAIから深掘りの相棒へ｜習って変わった使い方と、自分を知る入り口）

習ってみて感じたことを話しました。ChatGPTでのリサーチの仕方やプロンプトを全く知らない場合は、どうなるか。返ってくる答えの質が変わる、というのです。

調べ方と聞き方を知っているかどうか。そこで、返ってくる答えの質が分かれるという話でした。

部品が完成していても、質を分けるのは人の側の聞き方です！　学ぶ手間は、ここで生きてきます！

七里さんは、部品の完成度がセンスの差を縮めると話します。記事に書いたのは、聞き方で質が変わる話。縮まる所と残る所は、分けて伝えます。

AIが作った物を、そのまま出していませんか？　何点なら出せるのか、自分の中で決まっているでしょうか。対談は、七里さんがClaude Codeを使わない理由に移ります。

七里さん（動画の中で・46:09〜）

結局クロードコードで作ったものってクオリティが85点なんですよ。

Claude Codeで作った物のクオリティは85点、と七里さんは話します。自分の手で作り込むと、150点になると言います。

七里さん（動画の中で・46:29〜）

だから私でも設計書を作るだけですよ。

自分は設計書を作るだけ、という話。社内にはClaude Codeの達人がいるので、自分は使えなくてよい、と続けます。

チャプロに入っているのは、プロンプトで出た物をAdobe製品で加工して作った、1年のプロセス。Claude Codeで作った物は人に渡しづらく、チャプロは渡しやすい、と話します。

UIが得意なのは、ゲームを長年体験してきたから、と七里さんは言います。

85点を150点に上げるのは、道具ではなく、点数を決める物差し。足りない所に気づくのは、物差しを持つ人。

私なら、物差しを人が持ち、足りない所を自分の手で上げます。

2026年11月1日のこと。

画面の絵が手抜きに見えた時、私はAIに「１発で最高品質を作るのが絶対ルール」と返しました。「わからないなら聞け」とも書きました。

手を抜かない基準を人が決める点が、七里さんの語りにも、私の返事にも通じます！

何点を良しとするかを決めるのは、道具の外にいる人です！

七里さんは、自分の手で85点を150点にすると話します。私の場合は、足りない所をAIに戻すやり方。上げ方は違っても、物差しを人が持つ点は近い、と私は考えます。

AIが賢くなる未来は、自分の仕事にとって追い風でしょうか、それとも脅威でしょうか？　対談の最後は、七里さんのビジネスモデルの話です。

七里さん（動画の中で・51:58〜）

AIが賢くなったら質上がってくっていうビジネスモデルが私の考え方。

AIが賢くなるほど、質が上がっていくビジネスモデル。それが自分の考え方だ、と七里さんは話します。

七里さん（動画の中で・52:14〜）

なんか労働タイプの授業ね。従業員の数イコール売上ってちょっとやりたくないんだよね。

労働型の事業、つまり従業員の数がそのまま売上になる形は、やりたくないという言葉。引用の中の授業は、事業の言葉の崩れ。

少人数のままでも、労働力は何倍にもなっていると言います。対談では、システム利用料を払う人が多いので、システムが勝手に動く、と整理されます。

AIが賢くなるほど質が上がる事業は、AIの進歩を追い風にする作り。人を増やして売上を増やす作りとは、向きが違います。

私なら、AIに委ねて、人は積み減らします！

2026年10月24日、事業の形を問われた時のこと。

私は、自分でつくるKindleやオンライン講座のような、自動販売できるコンテンツを中心にしたいと答えました。「コンテンツだけで基本9割自動販売で収益化できるのが理想です」とも書きました。

9割は、今の実績ではなく、理想の比率。

七里さんは、システム利用料で動く事業を作っています。私が思い描くのは、自分で作る本や講座が、自動で届く形。AIが賢くなるほど人が積み減らせる、という向きは近いと私は考えます。

七里信一さんの対談で追ったのは、AIを学ぶのにお金を払う時代の終わり、生成AIの部品工場と枠、ガチャ感の抑え方、飲食店向けのAIO、AIを学ぼうという切り口とセンスに左右されない部品、Claude Codeを使わない理由、賢くなるほど質が上がる事業の7つです。

AIに部品を任せる時代の事業で、人が持つものは3つです。足りない所を見つける物差し。最後の味見。そして、現場から縦に掘る役。この3つは、道具がどれだけ良くなっても人の手に残ります。

直すのは全部ではなく、指定した所だけ。AIが賢くなればなるほど、人が決める線は、作り直しの回数ではなく、どこを直すかという場所に移ります！

AIに委ねて任せる所が増えるほど、人は積み減らして、手元を軽くできます。空いた手を残す先は、何のための物かを決めることと、最後の味見。そこが人の持ち場だと、私は考えます。

最後に1つだけ、問いを置きます。AIに部品を任せたあと、自分の仕事で人が持ち続ける物差しはどれか。その物差しを、ほかの人にも渡せる1文で言えるでしょうか？