AI活用の本質と自分への戒め

AI活用成功の鍵

「AIをどう使うか」ではなく「どこで人が大量の情報処理をしているか」を特定せよ。

ボトルネックが見つかった時点で、すでにゲームクリアしている。

3つの事例から学んだこと

事例	ボトルネック	AI導入後
Stanford Biomni	ゲノムデータの多段階処理（数ヶ月）	20分に短縮
MIT Cheeseman	数千グループを一部しか解析できない	全グループ解析→見落としパターン発見
Stanford Lundberg	200万円/回の実験候補を勘で選定	網羅的分析→科学的根拠で候補作成

導き出される法則

ボトルネック特定 = ゲームクリア
「どう使うか」は後回しでいい — 効果が出ると分かってから取り組めばよい
単に投げるだけで大半は解決する — 凝った仕組みは最適化フェーズの話

自分に当てはめた結論

私のボトルネック

コンテンツ制作の時間

1日で終わらず日を跨ぐと集中が削がれる
中途半端なところで終わると進まない
Claude Codeを使えば1日で終わることはもうわかっている

問題の本質

短縮できることはわかっているのに、浮いた時間を別のことに使ってしまっている

やるべきこと

1本10時間 → 3時間に短縮
↓
同じ10時間で3本出す

効率化の意味は「浮いた時間で量を増やす」ことにある。

戒め

日を跨がない — 1日で終わるなら、その日のうちに完成させる
中途半端にしない — 終わりが見えたら最後までやり切る
やるだけ — 考えることはもう終わっている

税理士事務所での適用メモ

すぐできること

進捗管理の状況把握 → CSV → Claude Code or MCP

保留（情報収集が先）

申告書チェック自動化 → まず「よくあるミスのパターン」を10個集める
- 本を探す
- 人に聞く
- 過去のヒヤリハット洗い出す

「AIをどう使うか」を考える前に「どこがボトルネックか」を探せ。