「どのAIが、いちばんいいですか」。経営者の方から、よくこう聞かれます。

その気持ちはよくわかります。でも私は、いつもこうお返しします。「それを調べている時間こそ、いちばんもったいないかもしれませんよ」と。今日は、その話をさせてください。

このシリーズは「シン・仕事術」セミナーの内容を経営者の視点で整理したもので、今回が第2回です。前回は「場がAI化する」、AIが仕事の場に常にいる時代が来ている、という話をしました。では、その時代に向けて、まず何をすればいいのか。私の答えは「とにかく、まず球を打つこと」です。

ゴルフ初心者に「最高のクラブ」を勧めますか

たとえば、こんな相談を受けたとします。「ゴルフを始めたいんですが、どのクラブがいちばんいいですか」。

あなたなら、何と答えるでしょう。プロが使う高性能なクラブを勧めるでしょうか。たぶん、しないですよね。「そんなことを悩む前に、まず打ちっぱなしで球を打ってきなさい」と言うはずです。とにかくクラブを握って、振ってみる。話はそれからだ、と。

ところがAIになると、多くの人が「まず最高の道具を探す」ほうへ走ります。ChatGPTとGeminiとClaudeはどう違うのか。どれがいちばん賢いのか。うちの業種にはどれが合うのか。そうやって比較ばかりして、一度も触らないまま時間が過ぎていく。クラブの素材やシャフトのしなりを延々と調べて、一球も打たないのと同じです。

「やり方も含めて、AIに聞けばいい」

私が「下手でもまず触ってみる」で掴んだコツは、すごくシンプルです。「こんなことをやりたいんだけど、やり方も含めて教えて」と、AIにそのまま聞いてしまう。これだけです。

先日、タクシー運転手の方から、こんな相談を受けました。「乗務員日報をデータベースにして、走行ルートのアドバイスをもらえないか」と。

正直、最初は「ちょっと厳しいかな」と思いました。1年ほど前、ChatGPTに紙の表や通帳を読み込ませようとして、ずいぶん苦労した記憶があったからです。あのときの「うまくいかなかった」という感覚が、頭に残っていたんです。

でも、ものは試しと、AIに聞いてみました。やりたいことだけでなく、「どうやればいいか」も含めて。すると、どうでしょう。ものの10分で、アプローチの設計から、日報を読み込んでデータベースにするBOTまで、できあがってしまったんです。

このとき、あらためて思いました。いちばんのボトルネックは、AIの性能ではなく、私自身の「どうせ無理だろう」という先入観だったのだと。いまのAIは、1年前に私が知っていたAIではありません。やり方を知らなくていい。やり方ごと、聞けばいいんです。まず球を打ってみると、世界はとっくに先へ進んでいる。それを、身をもって知りました。

F1マシンに、初心者は乗れない

「でも、最高の道具を使ったほうが効率的では」と思われるかもしれません。たしかに、性能の高い道具はいい結果を出します。ただし、ひとつ前提があります。その性能を引き出せる腕が、自分にあるかどうかです。

最近、技術に詳しい人たちの間で「Claude Codeがすごい」とよく聞きます。私も触ってみて、確かにすごいと思いました。でも正直に言えば、あれはF1マシンのようなものです。

F1はとんでもないスピードが出ます。けれどそれは、高度な運転技術があって、安全装置も完璧に整っているからこそ。初心者がいきなり乗っても、エンジンのかけ方すらわからない。アクセルを踏んでも、コーナーで曲がれずに終わります。F1がF1として走るのは、ドライバーがその性能を引き出せる腕を持っているからなんです。

これは、前回お話ししたガラケーとスマホの話とも重なります。スマホを一度も触ったことがない人に最新機種を見せても、何がすごいのかは伝わらない。基本を経て、使い続けて初めて、「あの機能はこういうことか」とわかる。F1もスマホもAIも、同じです。

そもそも「最高峰」は、いつでも使えるとは限らない

最高のAIを追いかけることには、もう一つ落とし穴があります。最高峰のAIは、あなたが使いたいときに使えるとは限らない、という現実です。

2026年6月、Anthropicは最強クラスとされる「Claude Fable 5／Mythos 5」を一般公開しました。ところがその直後、米国の輸出規制を理由に、外国籍のユーザーへの提供が止まるという事態が起きました。日本を含む各国の安全保障当局が「悪用されれば深刻なサイバー攻撃になりうる」と異例の警告を出したことも、背景にあります。

最先端のAIは、もはや一企業の製品であると同時に、国家安全保障の対象にもなりつつあります。「世界最高はどれか」を追いかけても、地政学の都合で、ある日突然使えなくなることもある。これが、いまの現実です。

追いかけるべきは「その時々の最高峰」ではなく、「手元の道具を使いこなす自分の腕」のほうです。最高峰は移り変わり、ときに手の届かないところへ行きます。でも、「自分がAIに慣れている」という資産は、誰にも取り上げられません。

AIは「切る道具」と同じ。目的で選ぶもの

もう一つ、大事な見方をお伝えします。何かを「切りたい」とき、道具はいくつもあります。斧、ナタ、カッター、ノコギリ、爪切り。どれも切れますが、紙を切るのに斧を使う人はいないし、木を割るのに爪切りを使う人もいません。

AIも、どこまでいっても道具です。ChatGPTにもGeminiにもClaudeにも、それぞれ得意があります。「どれがいちばんいいか」という問いは、「切る道具でいちばんいいのはどれか」と聞くのと同じ。何を切りたいかで、答えは変わります。

だから、ゴルフを少しやる人がドライバーとパターを別のメーカーで揃えるように、AIもいずれ「文章はこれ」「分析はこれ」と使い分けるようになります。この「使い分ける目」こそ、これからの経営者に要る力だと私は思っています。そしてこの目は、一つの道具を使い込んで「これは得意、これは苦手」と体で掴んで、はじめて育ちます。

おもしろい動きもあります。2026年6月、日本のSakana AIが「Sakana Fugu」を発表しました。複数のAIを束ねて、用途に応じて自動で振り分けてくれる仕組みです。いわば、キャディがクラブを選んでくれるゴルフ。便利です。でも、キャディに任せるにしても、自分がクラブの違いを知らなければ、その提案が良いのか悪いのか判断できません。使い分けを代行してくれる時代だからこそ、「何を任せるか」を見極める目が要る。その目も、やはり一度、自分で球を打たないと育たないんです。

まず何から始めるか

• ステップ1：「やりたいこと」を、やり方ごとAIに聞く（10分）——うまく頼もうとしなくていいです。「こんなことをやりたいんだけど、やり方も含めて教えて」と、そのまま聞いてみてください。タクシー運転手さんの日報がそうだったように、「無理かな」と思ったことほど、試す価値があります。
• ステップ2：「どうせ無理」と思った瞬間を、疑う（3分）——「前にやってダメだった」「うちには難しい」。そう感じたら、それは1年前の記憶かもしれません。いまのAIは、その頃のAIではない。先入観に気づくことが、最初の一歩です。
• ステップ3：まず一つの道具を、使い続ける（5〜10分/日）——ChatGPTでもGeminiでも構いません。一つ選んで、毎日触る。比較は後でいい。一つを使い込んで「得意・苦手」を体で覚えることが、使い分けの目を育てます。

完璧を目指さなくていいです。F1を夢見る前に、まずカートに乗ってみましょう。

まとめ：「最高の道具」より「まず慣れること」

最高のAIを探すより、まず球を打つ。やり方を知らなくても、「やり方ごと聞けばいい」。そして、いちばんのボトルネックは、たいていAIの性能ではなく、私たちの「どうせ無理だろう」という先入観のほうです。

最高峰は移り変わり、ときに使えなくなることすらあります。追いかけるべきは、手元の道具を使いこなす自分の腕。一つを使い込んで「得意・苦手」を掴めば、やがて使い分ける目も育ちます。Sakana Fuguのように振り分けを代行する道具が出ても、任せる目は、自分で球を打って育てるしかありません。

いつかF1を運転したい。その気持ちは素晴らしい。でも、まずはカートでコースの感覚を覚えることが、F1への近道です。AIも、まったく同じです。

次回・第3回は「話すから始める」をお届けします。AIに慣れるための、いちばんハードルの低い入口はどこか。音声入力という方法が、言語化と好奇心を同時に育てる理由を、セミナー参加者の実例を交えてお話しします。