AIエージェントを、あなたの仕事の“相棒”に。

受講前

もともと困っていたのは、お客様との面談が終わったあとの事務作業でした。面談が終わるたびに、

• 何を話したのか
• 何が決まったのか
• 次回までに何を準備するのか
• いつ、誰に連絡するのか
• お客様へどんな内容を送るのか

を整理する必要があります。日中は次の面談や電話が入るので、結局、夜になってからメモを見返して整理することも多くありました。

ChatGPTは使っていましたが、分からないことを質問したり、文章を作ってもらったりする程度。「自分専用のアプリをAIと一緒に作る」という発想はありませんでした。まして、プログラミング経験もないので、アプリ開発は完全にエンジニアの仕事だと思っていました。

講座で取り組んだこと

講座では、いきなりプログラミングから始めたわけではありません。まず、自分が普段どんな手順で仕事をしているのかを整理しました。その中で、「面談後の事務作業をまとめて管理できるアプリがあったら、自分はかなり楽になる」というところから、作りたいものを具体化していきました。

最初に決めたのは、AIに渡していい情報と渡さない情報の線引きです。お客様の名前や契約内容など、個人を特定できる情報は入力しない。一方で、

• 面談後に確認する項目
• タスクを整理する順番
• 次回連絡までの流れ
• お客様への連絡文を作る際の考え方

といった、自分の仕事の進め方そのものはAIに伝えました。

そこからClaude Codeに、「面談ごとに記録を残したい」「音声から作成したAI議事録を貼り付けたら、自動で内容を整理したい」「次回の宿題や連絡事項を一覧で確認したい」「お客様へのLINEやメールの下書きも作りたい」と、日本語で要望を伝えながら開発していきました。

完成したのは、自分専用の「面談管理アプリ」

1. AI議事録の内容を貼る
2. 面談内容・決まったこと・次回までの宿題
3. 次に連絡する内容・連絡文の下書き
4. 顧客ごとに記録として残る

さらに、「この項目はトップ画面で見たい」「未対応のものだけ一覧にしたい」「次回連絡日が近いお客様を分かるようにしたい」といった要望も、実際に使いながら追加していきました。

コードを書けるわけではありません。やりたいことを日本語でClaude Codeに伝えて、動かして、違ったら直してもらう。その繰り返しで、自分が普段使えるところまでアプリを作ることができました。

この講座が良かった理由

この講座を選んで良かったと思う一番の理由は、春野さんがAIやプログラミングだけを教える人ではなく、保険業界の仕事そのものを分かっていたことです。

こちらが、「面談後の処理が大変で……」「既契約のお客様への連絡を忘れないようにしたくて……」と話したときに、保険営業の仕事を一から説明しなくても、何に困っているのかを理解してもらえました。

単に、「AIならこういうことができます」ではなく、「それなら、この作業とこの作業をまとめたらいいんじゃないですか」と、実際の仕事の流れに沿って一緒に考えてもらえたのが大きかったです。

もう一つ良かったのは、春野さん自身がエンジニアではないことでした。最初は「アプリ開発を教える講座」と聞いて、プログラミングの勉強をするのかなと思っていました。でも春野さん自身も、もともとプログラムを書く人ではなく、AIを使いながら、自分の会社の仕事を効率化したり、必要なシステムやツールを実際に作ってきたと聞きました。

だから、「コードは分からなくても大丈夫です。まず、何を実現したいのかを整理しましょう」という進め方だったのが、自分には合っていました。技術の説明よりも、「普段どんな仕事をしているのか」「どこに時間がかかっているのか」「何をAIに任せて、どこを人が確認するのか」という話から始まります。

途中でうまくいかなくなったときにも、「AIはこういうところで間違える」「ここは人が確認した方がいい」「最初から全部自動化しない方がいい」といった、実際に使ってきた人だからこそのアドバイスがありました。

一人でClaude Codeを触っていたら、エラーが出たり、思ったものと違う画面ができた時点で、たぶん諦めていたと思います。でも、この講座では、「何を作るか」→「AIにどう伝えるか」→「実際に動かす」→「使ってみて直す」というところまで一緒に進めてもらえました。

完成したアプリももちろん嬉しかったですが、それ以上に、「自分の仕事をAIでどう改善すればいいか、その考え方が分かるようになった」ことが、この講座を受けて一番良かったところです。

受講後

今では、面談が終わったらAI議事録の内容を確認し、必要な部分をアプリに渡して、その場で整理するようになりました。以前のように、夜になってから、「あのお客様、次に何をするんだっけ？」と思い出すことがかなり減りました。次に連絡するお客様や、まだ終わっていない作業も画面を見れば分かります。

もちろん、お客様に送るLINEやメールは、そのままAI任せにはしていません。最終的には必ず自分で内容を確認してから送る。このルールは今も変えていません。

ただ、一番大きく変わったのは、面談後の事務作業そのものよりも、「欲しいシステムがなければ、自分で作るという選択肢がある」と分かったことです。以前なら、「こういうソフトがあったら便利なのに」と思って終わっていました。今は、「これもAIと一緒に作れるんじゃないか？」と考えるようになりました。

受講前は、自分がアプリを開発するとはまったく思っていませんでした。プログラミングは今でもできません。それでも、自分の仕事を一番よく知っている自分自身が、AIと一緒に必要な機能を考えて、実際に使えるアプリまで形にできる。AIを「質問するもの」から、「自分の仕事を改善するためのパートナー」として考えられるようになったことが、一番大きな変化でした。

受講前

当社は、Web集客を中心に、IFA・住宅ローンなど複数の商材を扱うワンストップ型の来店型FP事務所です。

これまでもWebから一定の集客はできていましたが、ホームページの運用や修正は外部業者にお願いしていました。

そのため、少し修正したいと思ってもすぐには動けず、SEOやLLMOなど変化の早いWeb施策についても、その時々で必要な対応をタイムリーに行うことが難しい状況でした。

また、集客自体はできているものの、

• 「なぜ自社のWebサイトからお客様が来ているのか」
• 「Web上で評価されている自社の強みは何なのか」

ということも、感覚では分かっていても、数字をもとに社内で把握できていませんでした。

とはいえ、Web専門の人材を新たに採用するほどでもありません。

講座で取り組んだこと

そこで今回、本社の入社2年目の社員1名に受講してもらい、私もオブザーバーとして隣で一緒に参加しました。

これまでも法人アカウントでChatGPTは利用していましたが、AIエージェントとしてCodexを使うのは今回が初めてでした。

受講した社員は、Webの専門知識があるわけでも、プログラミング経験があるわけでもありません。

まずはAIエージェントとは何かという基本的な考え方から、セキュリティ面で「何をAIに扱わせてよいのか」といったところまで整理したうえで、実際の自社サイトを使って取り組みました。

サイトを分析し、課題を見つけ、必要な修正を行う。

さらに、GA4・Google Search Console・Microsoft Clarityを連携させ、Webの状況をまとめて確認できる自社専用のダッシュボードも作成しました。

受講後

Web未経験の入社2年目社員が

1. サイト分析・修正
2. GA4・Search Console・Clarityを連携
3. 専用ダッシュボードを作成
4. 週1回の改善サイクルを社内で運用

現在は、週に1回、

1. 数字を見る
2. 課題を見つける
3. AIと改善策を考える
4. 必要な修正を行う

というサイクルを回し、Webの状態を継続的に確認できる体制を作っています。

一番大きかったのは、Web担当者を新たに採用したわけではなく、Webの専門知識がなかった入社2年目の社員が、AIを使うことで、これまで外部に頼っていた領域を少しずつ社内で担えるようになったことです。

私自身もオブザーバーとして一緒に参加したことで、「AIに質問する」だけではなく、AIエージェントと一緒に仕事を進めるという感覚がかなり理解できるようになりました。

今ではWebだけでなく、経営数字の確認や日々の経営管理をもっとやりやすくするために、自分自身でも経営管理に役立つアプリを試作しながら触っています。

AIに詳しくなることそのものよりも、

• 「自社の仕事のどこを変えられるのか」
• 「これまでできなかったことを、AIとどう形にできるのか」

を考えられるようになったことが、今回一番大きな変化だったと思います。