Giving First — AI Practical Usage
2026
01 / 37
Presented by Giving First Inc.
最初に、ネタバラシをします

実は、このスライド。
私は1枚も作っていません。

構成も、文章も、デザインも、後ろで動いているこの背景も — 全部AIの仕事です。

37枚
スライド
ひと言
私が出した指示「セミナー作って」
確認のみ
私がやった作業

今日は、この「種明かし」をします。

1 / 37
Giving First  /  Enishi  /  Tsukiwakka

AIの実践活用術

経営者が知るべき"設計思考"

折髙一平  /  GivingFirst  /  縁  /  ツキワッカ
2 / 37

折髙一平（おりたか いっぺい）— 体はひとつ、会社は3つ

GivingFirst
経営
  • 営業戦略立案
  • AI活用コンサル
  • 人事・組織設計
縁（enishi）
経営
  • 事業開発
  • 人材紹介RPO
ツキワッカ
顧問
  • CxO PLAY! 運営
  • 経営者マッチングPF
3社を同時に回すために、AIを「もう一人の自分」として設計しています
3 / 37

皆さんのAIは、昨日どんな仕事をしましたか？

多くの方の答えは、たぶんこの3つのどれかです。

メール文面の作成 依頼・お礼・謝罪など
議事録の要約 録音 → 文字起こし → 要点整理
アイデアブレスト 企画・施策のたたき台
便利。でも、ここで止まっていませんか
毎回ゼロから説明し直している
AIは自社の事情を何も知らない
「便利な検索エンジン」で止まっている
これは、毎日新しいインターン生が来て、毎朝ゼロから仕事を教えているのと同じです。
4 / 37

発想の転換 —「答えてもらう」から「働いてもらう」へ

よくある使い方
毎回ゼロから説明する
↓
回答が1つ返ってくる
↓
また最初から繰り返す
= 単発のQ&A
僕のやり方
一言で業務が走る
「○○社に提案書を作って」
ここから自動で動く
企業調査
課題構造化
提案書作成
PPTX生成
= 業務プロセスの自動化
この差を生んでいるのは、才能でもツールでもなく「4つの基本設定」だけ。
5 / 37

今日、持ち帰っていただくもの

理論の話はしません。全部、いま現場で動いている実物をお見せします。

1
AIが「部下」に変わる、4つの基本設定
指示書・スキル・メモリ・自律性ルール — 新入社員の育成とまったく同じ手順
2
提案書が4〜5営業日 → 約2時間になった実例
AIが自分の提案書を「全否定」して作り直すパイプラインを、実物でお見せします
3
明日の朝からできる、最初の3ステップ
プログラミング知識ゼロでOK。「何から始めるか」を具体的に持ち帰ってください
おまけに、AIで「理想の肉体」を目指す話も少しだけ。
6 / 37
Section 01 — AI Basic Setup
AI基本設定
AIを、新入社員のように迎え入れる
7 / 37

① 指示書 — AIに渡す「業務マニュアル」

CLAUDE.md
# User-level instructions

## 既知のクライアント・会社
| 会社名      | 略称  | 役割   |
|------------|-------|--------|
| GivingFirst | G1st | 経営   |
| 縁          | enishi| 経営   |
| ツキワッカ  | -     | 顧問   |

## 行動ルール
- 作業フォルダ以下の閲覧は確認不要
- 危険度7以上の操作のみ確認
- SNS投稿は即実行（確認なし）
- 顧客名は略称で参照可
クライアント一覧と略称
「G1st」の一言で文脈が通じる
ファイルの保存ルール
どこに何を保存するかを明示
やってはいけないこと
危険な操作だけ確認を取らせる
一度書けば、以降の全セッションで自動読み込み。もう「毎朝の自己紹介」は要りません。
8 / 37

② スキル — 業務プロセスをAIの「技」にする

100+
スキル運用中

「毎回やる手順」を書き出したものがスキル。
トリガーの一言で、決まったプロセスが最後まで走ります。

カテゴリトリガー自動実行内容
提案書 「提案作って」 調査 → 検討 → 作成 → 全否定 → 改善 → スライド生成（6スキル連鎖）
会計 「請求書作って」 freee APIで5社分を一括作成
CRM 「顧客登録して」 Webで企業調査 → Notionに自動登録
セミナー 「セミナー作って」 企画 → コンテンツ → レビュー → スライドの4スキル連鎖 この資料もこれで生成
最初は1個でいい。「毎回やる手順」をテキストに書き出す — それだけです。
9 / 37

③ メモリ —「昨日の続き」から話せるAIにする

Before（メモリなし）
セッション 1
ベイシカについて教えて
ベイシカはアニメ系の…（最初から）
セッション 2（翌日）
ベイシカについて教えて
ベイシカはアニメ系の…（また最初から）
毎回リセット
After（メモリあり）
ベイシカの定例の件、ポータルに追加して
AIがすでに把握していること
ベイシカの会社情報・担当者（秋庭さん）
ポータルの場所（URL）
前回の定例での決定事項
全部わかった状態で、即実行
会話が終わるたびに、AI自身がメモを追記していく。日に日に「話が早く」なります。
10 / 37

④ 自律性ルール — どこまで任せるかを決める

確認不要（即実行）
ファイル閲覧 / 作成 / 編集
コード生成 / テスト実行
SNS投稿（X / note）
Notion / カレンダー / freee
Webサイトデプロイ
ほぼ全ての操作を任せる
確認必須
情報漏洩リスク
機密情報の外部送信
バグ混入リスク
本番データの破壊
セキュリティリスク
不審なスクリプト実行
たった3つ
部下への「権限委譲」と同じ発想。任せる範囲が広いほど、AIは速く動けます。
11 / 37

4つの仕組み = 新入社員の育成プロセス

指示書
仕事のやり方を教える
= 業務マニュアル
スキル
業務をパッケージ化
= 業務手順書
メモリ
経験を蓄積する
= OJTの蓄積
自律性ルール
任せる範囲を設計
= 権限委譲
やっていることは新人育成とまったく同じ。ただしAIは「忘れない」「辞めない」「逸脱しない」。
皆さんの会社の新人マニュアル、そのままAIへの「指示書」になります。
12 / 37
Section 02 — Case Study
実例① 提案書作成
4〜5営業日の仕事が、約2時間になるまで
13 / 37

提案書1本に、何日かけていますか？

1
企業を調べる
半日
2
課題を整理
1日
3
方向性決定
MTG 1h+
4
ドラフト作成
1〜2日
5
社内レビュー
半日待ち+FB
6
修正対応
半日
7
スライド化
半日〜1日
4〜5
営業日 / 1人工
では、クライアントが10社いたら？
毎月40〜50営業日分の工数。提案を作るだけで1人が消えます。
14 / 37

僕の場合 —「○○社に提案したい」の一言で7ステップ

STEP 1
企業調査
Web情報収集
STEP 2
提案検討
課題構造化
STEP 3
提案書作成
v1ドラフト
最大の特徴
STEP 4
全否定レビュー
AIが自分の提案書を、顧客になりきって叩く
STEP 5
改善
指摘に全対応
STEP 6
スライド構成
1枚ずつ設計
STEP 7
PPTX生成
完成・納品
所要時間: 約1〜2時間
従来の4〜5営業日から約96%削減
人間の出番は2箇所だけ
②でヒアリング情報を入れる ＋ ⑤⑦で確認する
15 / 37

STEP 1×2 の実物 — 調査レポートと課題構造

企業調査レポート: ○○社 完了
拠点 東京 + 神奈川
従業員 5名未満
EC BASE / 商品39品
SNS X 20,500投稿 / Instagram 4,433フォロワー
SNS資産は豊富。だがEC連携が弱い
課題構造
引き金
担当者の退職
↓
顕在課題（5つ）
① 業務停止リスク
② 採用費用の発生
③ 休日対応の不在
④ 業務の非可視化
⑤ 余力不足
↓
潜在課題
3件（展開中…）
ここまで全自動。ヒアリング情報を入れると、課題構造が自動で組み上がります。
16 / 37

STEP 3 — AIが書いた提案書 v1。このまま出せますか？

提案書タイトル
バックオフィス業務の属人化脱却と、ブランドの声を守る自動化
1エグゼクティブサマリー
2御社の現状理解（As-Is）
3課題の構造化（課題ツリー図）
4あるべき姿（To-Be）
5解決策: 5本柱の自動化戦略
6実施ステップ（Phase 0→3）＋ 体制と投資
投資概算
初期 150〜680万円
月額 20〜40万円
ここまでで「一応完成」。それらしく見えます。
でも、これをそのままお客様に出したら — 何が起きるでしょうか。
17 / 37

STEP 4 — 全否定レビュー：AIが自分自身を叩く

ルール: 一切手加減しない。褒めない。良い点は書かない。
ストーリーの論理性
論理飛躍はないか？
放置された課題は？
「前提」が崩れたら？
顧客価値
「So what?」と返されないか？
ROIは明確か？
顧客が得る具体的な価値は？
実現可能性
「何とかなる」が計画に隠れていないか？
リソース見積もりは妥当か？
さらに: ❹費用の妥当性  ❺競合・代替案  ❻リスク・副作用  ❼品質・信頼性 — 計7つの観点
指摘の重要度
致命的
重大
改善余地
18 / 37

結果 — 自分の提案書に、25件の指摘

内訳:
3 致命的
10 重大
12 改善余地
致命的 ①
「月間件数が空欄のまま提案している」
「滞留が1日3件なのか30件なのかで、投資額が1桁変わる。件数も聞かずに提案書を書いたの？」
致命的 ②
「採用 vs 自動化」の比較が雑
採用コスト50〜100万は想像値。根拠なし。
致命的 ③
費用レンジの幅が大きすぎる
初期150〜680万。幅530万。「で、結局いくら？」
19 / 37

AIは「顧客が言いそうなセリフ」まで再現する

「で、うちの月の件数は知ってるの？」
顧客（データ未確認に対して）
「Phase 0の50〜80万って、2週間でうちには何が残るの？」
顧客（成果物の不明確さに対して）
「AIがうちのトーンで書くって、本当にできるの？1個でいいからサンプル見せて」
顧客（実現可能性への疑念）
「採用はダメって決めつけないで。人がいる良さもある」
顧客（結論の押しつけへの反発）
提出する前に「商談での反応」をシミュレーションできる。つまり、失敗を先にやっておける。
20 / 37

STEP 5 — 25件の指摘を、1サイクルで64%解消

致命的（3件）
3/3（100%）
重大（10件）
8 + 部分2
改善余地（12件）
5 + 部分3
BEFORE
月間件数: 空欄
→
AFTER
3シナリオで仮置き（月50 / 200 / 500件）
BEFORE
採用 vs 自動化: 決めつけ
→
AFTER
3択の比較表にして「ご意向を伺う」形へ
BEFORE
投資額: 150〜680万（幅530万）
→
AFTER
最小230万 / 標準380万 / 最大580万に整理
残り9件は「顧客に聞かないと埋まらない項目」— 商談の論点リストとして活用。
21 / 37

STEP 6×7 — 仕上げはスライド構成 → PPTX自動生成

生成されたPPTX — K2社提案書
Slide 1
PROBLEM 定義
Slide 2
解決策 5本柱
Slide 3
実施ステップ
proposal_K2.pptx
14.9 MB
役割分担の設計思想
HUMAN
意思決定（What / Who）
AI
実行 ＋ 品質保証（How）
「作る」だけでなく
「検証する」もAIに任せる
22 / 37
Section 03 — Portal
実例② ポータルサイト
「探す時間 > 作る時間」を終わらせる
23 / 37

「あの資料どこでしたっけ？」— 今月、何回聞かれましたか？

「あの資料、いつのメールに添付しましたっけ？」
「先週の定例で何が決まったんでしたっけ？」
「今どのテーマが進行中でしたっけ？」
情報が分散 → 探す時間のほうが、作る時間より長い。
よくある解決策: Notion / Backlog / Asana → アカウントが必要、学習コストがかかり、結局メールに戻ってくる…
24 / 37

解決策 — AIに「プロジェクト専用ポータル」を作らせる

1つのURLに、全てを集約する。

プロジェクト一覧（ステータスバッジ付き）
週次定例の議事録（時系列リンク）
共有リソース（Googleシート・スライド）
各テーマの詳細ページ
触って動かせるデモ・モックアプリ
クライアントへの「宿題」ページ
不要
アカウント登録
ゼロ
学習コスト
無料
ホスティング（CF Pages）
あり
アクセス制限（メールOTP）
お客様がやることは、URLを1つブックマークするだけ。
25 / 37

実物 — イラスト制作会社向けポータル

bashica-proposal.pages.dev — プロジェクトポータル
アサイン半自動化 ACTIVE
進行中 — ロジック言語化
ペライチ自動化 ACTIVE
進行中 — データ整理中
IP監修フロー ACTIVE
進行中 — フロー設計
AI育成プログラム ACTIVE
進行中 — カリキュラム
貢献度評価 FUTURE
計画中
品質管理DB FUTURE
計画中
定例会議事録
6/3 6/10 6/17 6/24
6テーマの進捗・議事録・宿題が1画面に。「今どうなってる？」の質問が消えました。
26 / 37

中身 — 進捗も「宿題」も、ボールの所在を見える化

テーマ詳細:「アサイン半自動化」
管理シート分析完了
閲覧権限取得完了
アサインロジック言語化進行中
Teams実例収集お願い中
AIサンプル作成次
Webアプリ実装次
宿題ページ（クライアント向け）
区分タスク目安
必須
Obsidianインストール＋業務メモ
スクショ＋MDファイルを提出
 30分
必須
ペライチ自動化のデータ整理
AIに相談しながら洗い出し
 1〜2h
挑戦
タスク管理アプリをAIで作る
自分の業務に合ったミニアプリを試作
 1〜3h
「お願い中」バッジで、誰がボールを持っているか一目瞭然。宿題も手順・目安時間つきで迷わない。
27 / 37

作り方は？ —「一言」を4回言うだけ

1
「○○社のポータルを作って」
AIがHTMLを丸ごと生成 — テンプレート不要、指示1文から
2
「Cloudflareにデプロイして」
数分でURL発行、インターネット上に公開
3
「議事録を追加して」
毎回の定例後に1文。HTML生成＋リンク更新は自動
4
「宿題ページを追加して」
タスク構造・期限・提出物を含むページを自動生成
20+
3週間で生成したページ数
¥0
運用コスト
28 / 37

AIで作れるのは「資料」だけではない

Level 3 — 基盤
ポータルサイト・情報共有ハブ
プロジェクト全体の入口。URLひとつで全てにアクセス
Level 2 — ツール
モックアプリ・管理画面・分析DB
操作できる仕組み。ロジックを内包したWebアプリ
Level 1 — ドキュメント
提案書・議事録・レポート
誰もが最初にたどり着く出発点
「コンテンツを作る」から「仕組みを作る」へ。ここが経営者の視点の使いどころです。
29 / 37
ここで突然ですが……
ジェイソン・ステイサムの体になりたい。
78kg
現在
70kg
目標（12月まで）
懸垂＋ディップス中心（前腕 = ステイサム感の鍵）
週5トレ（Pull / Push / Cardio）＋ 2日休み
タンパク質160g/日 ＋ 1,900kcal制限
NG: 炭水化物ゼロ / 毎日筋トレ（どちらも続かない）
この計画、AIに「全体設計」してもらいました
30 / 37

STATHAM PLAN — AIが作った筋トレ管理アプリ

STATHAM PLAN v3.2
今日のワークアウト: Push Day
3 / 5 sets
プロテイン残量: 850g（17日分）
食事ログ: 1,420 / 1,900 kcal
74%
体重推移
-1.2kg
78.0kg 76.8kg
5タブ構成
今日
ワークアウト＋食事＋日課
メニュー
YouTube動画付き
食事
約140品目DB / コンビニ飯ガイド
記録
日々のログ
進捗
体重グラフ
全部1つのHTMLファイル。使いながらAIと一緒に育てた結果です。
31 / 37

お気づきでしょうか — 仕事と個人、実は同じパターン

Discord Bot（ロック）
ippeg
今日プッシュ/体重78kg
ロック BOT
記録しました。体重78.0kg、プッシュデイですね
チャットだけでログが完結
仕事
「提案作って」→ 7ステップ自動完走
個人
「今日プッシュ」→ ログ記録＋同期
仕事
ポータルサイトでプロジェクト管理
個人
Webアプリで筋トレ管理
AIとの付き合い方は一度覚えれば、仕事にも趣味にも家庭にも — 何にでも応用できます。
32 / 37
Section 04 — Summary
まとめ
設計思考で、AIをパートナーにする
33 / 37

「すごいけど、自分にはできない」と思った方へ

100個のスキルは要らない
パイプラインも要らない
プログラミング知識も要らない
明日の朝からできる3ステップ
1
まず1つ、AIに仕事を頼んでみる
「議事録をまとめて」「メールの下書き書いて」— まずこれだけ
2
カスタム指示を書いてみる
「私は○○業の経営者で、△△を大事にしている」— これがAIへの教育の第一歩
3
定型業務を1つだけ、手順書にする
テキストで書いてAIに「これやって」と言う — それがもうスキルの始まり
この3ステップが「設計思考」の入口。ここから先は、AIと一緒に育てていくだけです。
34 / 37

今日見たことを、数字で振り返る

基本設定
指示書・スキル・メモリ・自律性
→ 新人教育とまったく同じ手順
提案書
一言で7ステップ完走、4〜5日 → 約2時間
→ 25件指摘、致命的3件は100%解消
ポータル
3週間で20ページ以上を生成
→ 運用コスト ¥0
STATHAM PLAN
仕事のノウハウを個人にも応用
→ 140品目DB ＋ Discord Bot
共通点はひとつ。すべて「全体を構想する」ところから始まり、小さく作って育てている。
35 / 37
AIは、完璧な設計図がなくても
一緒に走ってくれるパートナーです。
①
まず全体を構想する
完璧でなくていい。問いを立てるだけでいい。
②
想像できるところから作り始める
小さくてもいい。2ステップでも、1ページでも。
③
AIと一緒に育てていく
何度でもやり直せる。「ここにもう1ステップ必要だ」を繰り返す。
「AIを使おう」ではなく
「AIに自分の仕事のやり方を教え込もう」
36 / 37
Q&A Session
ご質問・ご相談
折髙一平（おりたか いっぺい）
株式会社Giving First
本スライドはURLで共有します
37 / 37