AI社員とは何か。何を渡せば動くのかを経営者向けにまとめる

出典: 1人社長CodexのAI社員で億超え

AI社員って言葉、最近よく耳にします。でも、それは何を指すのでしょう？動画は、もし自分が寝ている間にも会社の仕事が進んでいたら、という問いから始まります。

動画が描くのは、昨日話した内容が、朝には商品案になっている姿。顧客から届いた質問も整理され、教材、動画の台本、販売ページ、LINEの配信に要る物まで形になっている、という話です。

動画はこの姿を、ちょっと夢のような話ですよね、と認めたうえで、現実にするために使うのがAI社員だと続けます。

おさるさんは、AI社員を、自社の資料と自分の判断基準を使って、実際の仕事を進めてくれるAI、と定義します。

AI社員そのものは、Claude Code の頃から作れたもの。今回変わったのは、Codex と最新のAIによって、任せられる仕事の質と幅が上がったこと、と話します。

分担は、こうです。誰に何を届けるか、何を商品にしてどう売るか。その方向は自分が決めます。調査、整理、制作、販売準備、改善を、AI社員に任せます。

動画の冒頭で、やることは5つに分けて話されます。最後まで見れば、AI社員に何を入れて、最初にどんな仕事を任せればよいか、そしてどう売上につなげるかまで分かる、という約束です。

画面で見せるのは、動画の台本づくり。20分を超える台本でも、最初にマインドマップで全体の流れを作ります。

直す所と残す所をおさるさんが決めて渡すと、AI社員がマインドマップの順番どおりに、台本の本文まで更新します。残るのは、判断した中身までです。次の台本で、同じ直しをくり返しにくくなります。

例えば、この資料を元に次の商品案を整理して、と頼む場面。AI社員は必要な資料を読み、顧客がくり返し悩んでいることを探して、根拠の資料つきでまとめます。情報が足りなければ、勝手に埋めずに確認へ戻ります。

おさるさん（動画の中で・4:55〜）

別の仕事をしてる間にも任せた仕事をAI社員が進めてくれます。これが最初に話した寝ている間にも仕事が済むという状態です。

おさるさん（動画の中で・5:04〜）

毎回新しいチャットを開いて自分の会社のことを0から説明するのではないです。

同じ資料とルールで、仕事を受け取り、進めて、成果物を残していく相手。だから、AI社員だと話します。

AI社員とは、毎回の説明を省いて、続きから働いてくれる相手のこと。そこが、この章の芯だと私は思います。

動画が話すのは、資料と判断基準を渡すところまで。仕事を最後まで誰が持つのか、という担当の分け方は、AI社員を作る時に、最初に決める担当の分け方を解説した記事にまとめています。

頭脳が賢ければ、何でも任せられるのでしょうか？動画は、その問いに、頭脳と仕事場という言い方で答えます。

次の話題は、Codex と、おさるさんが最新と紹介する GPT-6 Astra。複雑な推論、調査、文書作成、パソコン操作など、複数の工程をまとめて進める力が上がった、という説明です。

画面には、顧客の声を読む、共通する悩みを整理する、商品案を作る、その根拠になった資料を示す、不足している情報を確認する、承認された案から販売に必要な文章を作る、という流れが、チェックつきで並びます。こうした一連の仕事を、つなげて任せやすくなる、という説明です。

簡単に言うと、と前置きして、頭脳にあたるのが GPT-6 Astra。仕事を考えて進める役だと、おさるさんは話します。Codex は、その頭脳が資料やファイルを使いながら働く仕事場、という位置づけです。

ただし、頭脳が優秀でも、自社の知識がなければ、出てくる答えは一般論止まり。ここが、この章の分かれ目です。

おさるさん（動画の中で・5:56〜）

自社の知識がなければ答えは一般論になります。

例は、健康系の発信。自分自身で何かを達成していないと難しい、と話します。受講生がAI化できるのも、自分のスキルがあるから、という説明です。

頭脳と仕事場は入れ物で、中に入れる物は人が用意します。入れ物をいくら新しくしても、中身が空なら、返ってくる答えも空のままです。

では、語尾をそろえれば、私の文章になるのでしょうか？

2026年10月8日、ステップメール9通の文章を見た時の話。AIは、だよ調の原稿の語尾だけを、私の価値観や声をまとめた原本、つまり正本を渡さない呼び出しで、です・ますに替えました。読者ごとに差し込む数文も、正本を渡さずに書きました。出だしも、毎朝のメルマガの形とは別物でした。手順書も、媒体ごとの書き方の正本も開かず、ふつうのAIの呼び出しで済ませた形でした。私は、なんでこんな文章の質が低いの、分身AIが書いてるの、出だしも違うし、と返しました。私は、今後は言わなくても私の文章は分身AIが書くようにして、と頼み、9通は全部書き直す書き方を選びました。今は、私の名前で出る文章は、言わなくても分身AIが、正本の全文を受け取ってから書く決まりです。

動画の頭脳は、とても高性能です。それでも、知識が空なら答えは一般論。私の場合、足りなかった知識は、口調ではなく私の正本。

動画が話す自社の知識と、私が渡した物は、中身の種類が違います。文脈とゴールをどう渡すかは、AIに文脈とゴールを渡して、良い答えが出る確率を上げる方法を整理した記事にまとめています。

私なら、AIに渡すのは口調ではなく、私の一次情報と判断軸の全文です。

AI社員を、ただ動くAIではなく、安心して任せられるAIに育てるには、何を渡せばいいのでしょうか？頭脳の性能だけでは足りない、という前の章の話の続きです。動画が出す答えは、3つ。

おさるさんは、優秀なAI社員に必要な物を、自分の知識と、仕事の順番と、完成の基準だと話します。これらを、AI社員に一つずつ渡していく流れです。

おさるさん（動画の中で・6:16〜）

必要なのは3つです。自分の知識、仕事の順番、完成の基準。

1つ目の知識は、きれいな完成教材だけではありません。普段の発信、顧客とのグループチャットの回答、打ち合わせの内容、反応の良かった投稿、うまくいった理由と失敗した理由。毎日の仕事から生まれる情報のことです。

頭の中にしまったままの知識は、AI社員には届かないまま。だから、音声でも文章でも、まず外に残して、同じ場所に集めます。画面に並ぶのは、音声でも、文章でも、の2つの枠です。

おさるさん（動画の中で・6:37〜）

重要なのは自分の頭の中にあるものを外へ出すことです。頭の中にあるだけではAI社員は使えません。

仕事の順番の例は、商品案づくりです。顧客の声を読み、同じ悩みをまとめ、その悩みがどの資料に出ているかを確かめ、誰のどんな悩みをどこまで解決する商品かを考えてから、最後に商品を出します。

この順番は、おさるさんが5年間で積み上げてきた手順です。順番を渡さないと、AIはいちばん早く出せる答えに寄っていく、という話も続きます。

おさるさん（動画の中で・7:13〜）

順番がなければAIは1番早く出せる答えを返します。

完成の基準にも、例が4つ。誰向けの商品か1分で分かる、解決する悩みと到達点がつながっている、根拠のない数字を使わない、分からないことは勝手に埋めず確認へ戻す、の4つです。

最初から全部は任せません。商品案、販売ページの叩き台、動画の台本のうち、まず1つ。出てきた物を見てフィードバックし、修正を少しずつ減らしていく流れです。

直す時に残すのは、完成品だけではありません。言い方が難しいから簡単にする、事例がテーマから外れるから削る、数字に根拠がないから使わない、という直した理由まで書き留めます。

おさるさん（動画の中で・8:08〜）

こうやって直した理由まで残します。

AI社員が育つとは、作業をたくさんこなすことではなく、自分の判断基準が次の仕事でも使える形で残っていくこと。動画は、この章をそう結びます。

残す物は、完成品ではなく、直した理由。直した完成品はその1本で終わりますが、理由のほうは、次の仕事にも持っていけるんです。

私しか答えられない問いは、まず分身AIに先に答えさせて、私が直します。9月23日に私が頼んだのは、先に答えさせて、私が直して、その直しが次の答えに積み上がる仕組みでした。採用か修正かと、直した中身は、1回の操作で記録に流れます。

それまでは、記録に足す、と手順書に書いてあったのに、手作業のままでした。だから、実際には回っていませんでした。

10月18日の時点で、3月11日から、私が採用か修正かを返した記録が238件あります。

もう1つ、AIが同じ失敗をくり返すたびに、決まりを書いたファイルを足してきました。同じ10月18日の時点で、決まりのファイルは43本。そのうち、事故と原因とやることを書いたものが34本です。

それでも、記録はあったのに、AIが読んでいなかったことがあります。9月23日に分かったことです。記事の一人称から、書いた人の体験を推測して決めつけない、という記録は、3月13日からありました。ところが、私の文章を書いたAIは、その記録を開いていませんでした。

記録を残すところまでは、できていました。残した記録を、AIは仕事の前に本当に読んでいるのか？

出した修正の指示が次の仕事で効くかは、AI社員に出した修正の指示が、別の仕事でも守られるかを6回確かめた記事で試しています。

完成の基準は、分からないことは憶測せずに聞く、分かることは二度聞かない、の2つから始めるのがよいと思います。

商品づくりと販売をAI社員に任せる、とは、どんな流れなのでしょうか？動画の出発点は、AIの画面ではなく、顧客との会話。そこから1周する流れが、順に語られます。

話の流れは、1周です。顧客と話す、出てきた課題をAI社員に渡す、商品と販売物を作る、売った後の反応を戻して改善する、の順番です。

顧客と話す場は、お茶会、コミュニティのオフ会、知人の紹介です。成果を出している受講生ほど、顧客の声を最初に聞く時間が長い、とおさるさんは話します。

おさるさん（動画の中で・10:01〜）

商品作りの始まりは顧客との会話です。何に困ってるのか、何を試してなぜうまくいかなかったのか。どんな結果が欲しいのか。ここは直接聞くからこそ分かります。

1つの会話からは、やることがいくつも出てきます。説明を直す、新しい教材を作る、販売ページの伝え方を変える、次の発信で答える、の4つ。それをその場で終わらせず、AI社員に落とします。

AI社員は、似た悩みをまとめて、商品にできそうなテーマを、根拠と一緒に出します。ただし、本当に届けたい商品を選ぶのは、おさるさん自身です。

おさるさん（動画の中で・11:20〜）

AI社員が作る。僕は確認して最後は自分で決める。

商品が決まったら、教材の構成、動画の台本、販売ページ、LINEの配信文、セミナーの内容を、同じ顧客の悩みと同じ商品のゴールから作らせます。動画では初心者向けなのに、販売ページでは急に上級者向け、というズレが減るそうです。

販売の後に戻すのは、4つ。購入前に出た質問、申し込まなかった理由、購入後につまずいた場所、実践できた人と止まった人の違いです。画面にも、この4項目が並びます。

おさるさん（動画の中で・11:44〜）

同じ質問が何度も出るなら説明が足りない可能性があります。同じ場所で実践が止まるなら順番が悪い可能性があります。

販売ページを見ても申し込みがないなら、価値より不安が強い、という見立ても添えられます。そのうえで、AI社員に反応と成果物を一緒に見せて、原因を整理させて直させる流れです。おさるさんが確認して、改めて出します。

顧客の声は、AI社員にとっての材料です。ここが薄いままだと、何をどれだけ作らせても、芯のない物が並びます。

これまでのアンケートは、共有シート11本・1,292件、名前のある回答者625人分でした。

ところが、別の仕事で、実在のお客様からペルソナを考える時のことでした。AIは、申込アンケートの7人だけでペルソナを出し、63人中7人しか分からない、と書きました。

私が返したのは、なんでアンケートいっぱいダッシュボードに整理したのに見ないの、でした。

お客様の声を扱う前には、まず、アンケートをまとめた一覧を開く順番です。

動画は、顧客の声をAI社員に渡すところで話を進めます。私の場面では、整理した記録を見ないまま、AIは7人だけでペルソナを出しました。

渡す、の次に要るのは、開く順番です。

声を仕組みで集めることの是非は、お客さんの声を仕組みで集めるのは冷たいのか、を考えた記事で考えました。

AIが全部を読まずに言い切った時の聞き返しは、AIが全部を読まずに言い切った時に、どこまで読んだかと聞き返す分身AI日記のDAY183に書きました。

私なら、お客様の声は集めて終わりにせず、AIが顧客を語る前に必ず開く順番にします。

AI社員が増えたら、そのぶん売上も増えるのでしょうか？動画の結論は、少し違います。増えるのは売上そのものではなく、手を動かせる量と、直せる回数のほう。ここから、判断の値打ちの話へ進みます。

おさるさんの結論では、売上を生むのはAI社員そのものではありません。AI社員が増やすのは、実行できる量と、改善を回せる回数です。

おさるさん（動画の中で・12:05〜）

結論から言うとAI社員が直接売上を作るわけじゃなくてAI社員が増やすのは実行量と改善回数です。

以前なら、この量は無理だと捨てていた打ち手もあります。それが今は、手軽に形にできます。そこがAIの強みだ、という話です。

例はインターネットです。技術が広がって誰でも使えるようになると、人の値打ちは一段上の層へ移ります。情報を届けるのが当たり前になってからは、何を届けるか、なぜ今作るかが値打ちになった、と動画は説明します。

おさるさん（動画の中で・12:33〜）

技術の発展で何かが民主化すると人間の価値はその1つ上のレイヤーに移ります。

AIで作ることが限りなく安くなった先では、作れる人の値打ちは大きく下がる、と動画は話します。大事になるのは、AIが並べた多くの選択肢から、自分の判断で選べること、とおさるさんは話します。

大きな売上が出たローンチも、一発で当てたように見えて、中身は細かい判断と改善の積み重ねだと説明します。AIが勝手に作った、という話ではありません。

配信で最初に何を伝えるか。どの実例を、どの順番で見せるか。いつ売るか。どこでお客様の不安に答えるか。こうした判断をAI社員がすぐ形にするので、試せる打ち手が増える、という流れです。

おさるさん（動画の中で・13:23〜）

AI社員の価値はこの細かい仕事をもらさず進めて改善を積み上げられることです。

作る量が増えれば、選ぶ判断も増えます。ここは避けて通れない所。動画のローンチの例も、中身は細かい判断の積み重ねでした。

10月9日から16日までの8日で、私が答えた問いは2,770件でした。

そのうち、自由入力を含む返事が1,504件です。10月16日に取った記録では、公開して完了、セーブして完了、完了にして片付ける、のような選ぶだけの承認の返事は、合わせて465件でした。その数を棚卸しした記録の結論は、詰まっているのは、私が答える問いの量そのもの、でした。

動画は、判断の価値が上がる、と話します。私の場面で見えたのは、詰まっているのが、私が答える問いの量そのものだったことです。判断の価値と、判断の数は、別の話です。

選べる人になる前に、選ぶ数そのものをどう扱うか。確認が増えてしまう時の渡し方は、AIに任せたのに確認作業が増える時の、渡す領域の切り方を書いた記事で切り分けました。

10月16日の記録では、ショート動画は1日4回にまとめる方向が、私の指示で決まりました。

AI社員に仕事を任せたあと、社長の手元には何が残るのでしょうか？動画は、5%という数字で答えます。残す物の中身まで、具体的に並べてくれる章です。

社長が残すのは、考えること、話すこと、お客様と会うこと、方向を決めること。そして最後に判断して、結果に責任を持つことだと話は続きます。

おさるさん（動画の中で・14:15〜）

残すのは考えることです。話すことです。顧客と会うことです。方向を決めることです。

おさるさんは、1日3時間ほどアウトプットをする、と話します。今考えていることを話します。お客様と話して分かったことを残します。うまくいった理由と失敗の理由を言葉にします。実現したいことを話します。

その時点では、まだ商品ではありません。けれど、AI社員の置き場にためておけば、AI社員がお客様の悩みと結びつけて、商品、教材、動画、販売ページ、LINEへ落としていきます。

空いた時間は、考えること、お客様と話すこと、良い商品を作ることに使う、という話です。

おさるさん（動画の中で・14:49〜）

社員は材料を整理し、形にして仕事を進める。社長は新しい材料を出して方向を決める。

社長の仕事を0にしなくていい、と動画は結びます。社長にしかできない5%に集中するために、残りをAI社員へ任せます。

最後におさるさんが示す始め方は、最初から完璧なAI社員を作ろうとしないこと。任せるのは、商品を1つ作る仕事だけです。Codex でフォルダを1つ作り、最近話した内容、顧客から届いた質問、今売っている商品の資料を入れます。

頼むのは、資料を読んで、顧客が繰り返し悩んでいることを整理すること。その中から、商品で解決できそうな悩みを1つ選び、誰のどんな悩みをどこまで解決する商品か、案を作らせます。根拠にした資料を示させ、分からないことは勝手に決めず確認させます。

動画では、出てきた案を人が確認し、違うと思ったら、どこが違うのかを言葉にしてAI社員へ戻す流れです。商品案が決まったら、販売に必要な物を1つだけ作らせます。作る、確認する、売る、反応を戻す。この1周を動かして、違った理由を残して次へ進む、と結びます。

おさるさん（動画の中で・14:56〜）

社長の仕事を0にする必要はないです。社長にしかできない5%へ集中するために残りの仕事をAI社員へ任せるんです。

まとめは、AIに任せる目的は、社長が何もしなくなることではない、という話です。自分にしかできない判断に集中して、決めたことを形にする速度を上げます。そこで動画の本題が締めくくられます。

5%は、割合が小さいという話ではないと私は見ています。残す物の中身の話。何を5%に残すかを決めること自体が、仕事です。

入口の失敗から。一人社長向けの講座13回分を、分身AIに書かせて、最後まで作りました。私が選んだのは、数え方と、書き直させる、の2つだけでした。

講座の役割、値段の段、既にある講座との重なり、使う私の原液は、決めていませんでした。10月13日、出来上がりを見て、私は、これで有料で取れると思う？と返しました。

そもそも、どういう設計で作ったのか？その確認と、全体の点検も頼みました。それからは、講座や商品は、役割、値段の段、既存の講座との関係、原液の4つを決めてから、中身を作る決まりにしています。

出口は、送る1回です。公開、一斉配信、送信、課金、削除は、最後の操作の直前でAIが止まり、私が最終のGOを出す決まりにしています。

10月13日の朝のメルマガは、AIが書いた1通を、私が送る、を選んでから、3,743通が送られました。

10月14日には、まだ完成してるか確認取れてないのになんで送るんですか、と返し、先に全体のフルチェックを頼みました。

動画の5%は、方向を決めることと、最後の判断です。私の場合は、最初の方向を決めずに作らせた失敗と、最後の1回を自分で持つ決まり、の2つ。5%の中身は、入口と出口の両方にありました。

人に残る5%を組織の目で考えるとどうなるかは、AIが95%を担う時代に、人間の5%は何かを組織論で考えた記事に書かれています。

私なら、目的と守りたいものは自分で決め、実行はAIに委ね、外へ出る最後の1回は自分に残します。

AI社員とは何か、頭脳と仕事場、知識と順番と完成の基準、顧客と話して商品と販売を任せる流れ、増えるのは実行量と改善回数、そして社長が残す5%。動画は、この順で一本の筋になっていました。

経営者向けに一言でまとめると、私が持ち帰ったのは、AI社員には口調ではなく知識と判断基準を渡すこと、直した理由まで残すこと、顧客の声はAIが語る前に開く順番にすることです。売り方の話は、同じおさるさんの別の動画で、チャレンジローンチの売り方を整理した記事に整理されています。

私の運用でも、正本を渡さずに書かせたメールは、私の文章になりませんでした。整理したアンケートを、AIが開かなかったこともあります。答える問いの数そのものも、詰まりになっていました。送る1回と方向を決める1回は、自分で持ちます。任せる範囲を広げても、人が決める場所は残るんです。

AI社員に仕事を任せる前に、何を渡せば動くのかを決めます。最初の1つの仕事を選んで、渡す物、つまり知識と、仕事の順番と、完成の基準を、3行で書き出してみてください。3行が書けたら、そこまでが完了です。書けない行が、まだ決まっていない所です。