[{"data":1,"prerenderedAt":162},["ShallowReactive",2],{"content-/matsuo-ax5-steps":3,"all-pages-for-dir":160,"og-image-/matsuo-ax5-steps":161},{"id":4,"title":5,"body":6,"category":141,"description":142,"extension":143,"meta":144,"navigation":145,"ogImage":141,"path":146,"project_name":141,"published":147,"publishedAt":148,"seo":149,"stem":150,"tags":151,"todo":141,"unpublished":147,"updatedAt":141,"__hash__":159},"pages/2026-07/2026-07-02/matsuo-ax5-steps.md","松尾研のAX5ステップ — まずは全社でAX2まで到達する",{"type":7,"value":8,"toc":130},"minimark",[9,13,29,33,45,49,53,56,59,62,66,69,72,75,79,82,90,93,96,100,103,106,109,127],[10,11,12],"h2",{"id":12},"この記事のポイント",[14,15,16,20,23,26],"ul",{},[17,18,19],"li",{},"松尾豊教授（東京大学松尾研究室）が内閣府 AI・半導体ワーキンググループで提出した「AX5ステップ」を、事務所や中小企業の視点で読み替える",[17,21,22],{},"AX1（生成AI導入）→ AX2（社内データ連携）までは、企業規模を問わず「最低限の業務効率化」に到達するための起点",[17,24,25],{},"中堅〜中小の場合、AX2 に到達すれば「競争力の源泉」に届く。大企業〜中堅よりも短い距離で到達できる",[17,27,28],{},"手元で回している書籍横断RAGは、そのままAX2の実装例になっている。事務所単位でも、申告調書や稟議書を載せれば同じ枠が組める",[10,30,32],{"id":31},"ax5ステップの図","AX5ステップの図",[34,35,36,41],"figure",{},[37,38],"img",{"src":39,"alt":40},"/images/matsuo-ax5-steps/figure-01.svg","松尾研のAX5ステップを整理する図。AX1（生成AI導入）とAX2（社内データ連携）が業務効率の底上げの起点で、事務所や中小企業も例外ではないという主張を示す",[42,43,44],"figcaption",{},"図1: AX1（生成AI導入）→ AX2（社内データ連携）までは全社共通の起点。中堅〜中小はAX2で「競争力の源泉」に到達する",[46,47,48],"p",{},"元の資料は松尾豊教授が内閣府AI・半導体ワーキンググループ（第1回、2026年4月）に提出したもので、日経新聞の経済教室（2026/4/3）でも取り上げられた。元資料の主眼は「日本の実質GDP成長率を最大年1.6%pt押し上げるにはAXを大企業だけでなく日本中の企業に広げる必要がある」という国家規模の話だが、この記事ではGDP側の議論には立ち入らない。事務所・中小企業として「どこまで進めればいいか」に絞る。",[10,50,52],{"id":51},"ax1-ax2-が起点である理由","AX1 → AX2 が起点である理由",[46,54,55],{},"AX1は「生成AIを社員が触る、社内ルールを整える」段階。ChatGPT・Claude・Geminiを業務PCで使えるようにし、機密情報の扱いを決め、社員研修を回す。ここは大企業も中小企業もやることは似ている。",[46,57,58],{},"AX2は「社内データをAIに接続する」段階。RAG（Retrieval-Augmented Generation）で自社の文書・議事録・過去メール・顧客データを検索対象に載せる。エージェント的なワークフロー — たとえば「先月の売上上位10社を、過去のメールと合わせて要約して」に対して社内DB＋メールAPIから引いて答える — に踏み込む。",[46,60,61],{},"AX1で止まると、社員は素の生成AIに自分の頭の中の情報を貼り付けて聞くスタイルになる。個人の入力に依存するので、部門や会社としての知的資産にはならない。AX2まで進んで社内データと接続して初めて「この会社に固有の答え」を出せる。",[10,63,65],{"id":64},"手元での実装-書籍横断rag","手元での実装 — 書籍横断RAG",[46,67,68],{},"私はブログ運営の傍らで、裁断した書籍をOCRしてTurso（クラウドSQLite）に格納し、Claude Codeから自然言語で問い合わせる自分用RAGを回している。",[46,70,71],{},"「減損の会計処理について、手元の実務書から要点を横断で拾って要約して」と頼むと、複数の書籍から該当章節を引いて答える。SQLは私が書かない。日本語で聞いて、Claude Codeが裏でDBを叩き、該当箇所を集めて要約まで返す。これはそのままAX2の実装例になっている。",[46,73,74],{},"事務所単位でやるなら、書籍の代わりに過去の申告調書・稟議書・顧客への説明資料・チェックシートを同じ枠に載せることになる。個人事務所でも、担当替えのたびに引き継ぎに時間がかかっていた業務が、事務所単位のナレッジベースに置き換わる。",[10,76,78],{"id":77},"中堅中小ほどax2が効く","中堅〜中小ほどAX2が効く",[46,80,81],{},"図の右2列を見ると、企業規模ごとの意義に非対称がある。",[14,83,84,87],{},[17,85,86],{},"大企業〜中堅: AX2までは「最低限の業務効率化」にとどまる。「競争力の源泉」に到達するのはAX4（独自AI開発）から",[17,88,89],{},"中堅〜中小: AX2に到達した時点で「競争力の源泉」に届く",[46,91,92],{},"つまり規模が小さいほど、AX2到達だけで先行組になり得る。理由は明快で、大企業はAX2で連携するデータ量が膨大で、それだけでは意思決定の質を変えるほど深くは踏み込めない。中小企業は社内データの絶対量が限られるぶん、RAGで全社データを検索対象に載せるのがそもそもやりやすい。「大企業向けの話」と見誤って手をつけないのは、この非対称を捨てることになる。",[46,94,95],{},"税理士事務所の場合、AX1（税理士がChatGPTを触る、機密情報ルールを決める）だけで止まっているところは多い。ここからAX2に進むと、過去の申告書・調書・議事録・チェックリストがまとめて検索・要約の対象になる。中小企業でも、稟議書・営業日報・過去見積・請求書を同じ枠に載せられる。",[10,97,99],{"id":98},"ax3以降は継続の話","AX3以降は継続の話",[46,101,102],{},"AX3（AIを前提に業務プロセスそのものを刷新）、AX4（自社固有AIを開発）、AX5（業界の基盤モデル構築、サプライチェーン横断展開）は、大企業〜中堅の主戦場になる。事務所・中小企業がここまで自前で進める必要はない。",[46,104,105],{},"ただし、AX3の考え方 — 「AIを前提に業務プロセスを設計し直す」 — は事務所レベルでも下敷きになる。「AIが対応できる作業はAIに、人間が判断する場所を絞る」という設計原則。私は日々の記事執筆・データ更新・レビューをClaude Codeで回しているが、これは「AIが対応できる作業を最初からAI前提で組み直した」結果で、AX3の縮小版として動いている。",[10,107,108],{"id":108},"まとめ",[14,110,111,118,121,124],{},[17,112,113,117],{},[114,115,116],"strong",{},"AX1 → AX2"," は全企業向け。事務所・中小企業も例外ではない",[17,119,120],{},"AX2に到達すると「社内固有データを検索・要約できる」状態になる。中堅〜中小では、これだけで「競争力の源泉」に届く",[17,122,123],{},"手元の体感でも、AX2のRAGが業務効率の質を変えた。書籍横断検索・過去記事横断検索・財務データ横断検索は、いずれもAX2到達の副産物",[17,125,126],{},"AX3以降は大企業〜中堅の話が中心だが、AX3の「AI前提の業務プロセス設計」は事務所単位でも下敷きにできる",[46,128,129],{},"出典: 日経新聞 経済教室 2026/4/3、内閣府 AI・半導体ワーキンググループ（第1回）松尾構成員提出資料",{"title":131,"searchDepth":132,"depth":132,"links":133},"",2,[134,135,136,137,138,139,140],{"id":12,"depth":132,"text":12},{"id":31,"depth":132,"text":32},{"id":51,"depth":132,"text":52},{"id":64,"depth":132,"text":65},{"id":77,"depth":132,"text":78},{"id":98,"depth":132,"text":99},{"id":108,"depth":132,"text":108},null,"松尾豊教授が内閣府 AI・半導体ワーキンググループで提出したAX5ステップを、事務所や中小企業の視点に読み替える。AX1（生成AI導入）→ AX2（社内データ連携）は企業規模を問わず全社が到達すべき起点、というのが軸。手元で回しているRAGの実装体験も添える。","md",{},true,"/matsuo-ax5-steps",false,"2026-07-02T00:00:00.000Z",{"title":5,"description":142},"2026-07/2026-07-02/matsuo-ax5-steps",[152,153,154,155,156,157,158],"AI","松尾研","AX","RAG","税理士","業務効率化","生成AI","zIOyep4u73Xda_8wrU88vJ16mrP5lHQWrr8aPLaBVp8",[],"https://log.eurekapu.com/og/blog/matsuo-ax5-steps.png?v=2026-07-02T00%3A00%3A00.000Z&title=%E6%9D%BE%E5%B0%BE%E7%A0%94%E3%81%AEAX5%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%20%E2%80%94%20%E3%81%BE%E3%81%9A%E3%81%AF%E5%85%A8%E7%A4%BE%E3%81%A7AX2%E3%81%BE%E3%81%A7%E5%88%B0%E9%81%94%E3%81%99%E3%82%8B&author=Kei%20Komatsu&sig=7e83fd5e79db8269",1782975569588]