社会に出て25年、ずっとテクノロジーと現場の間を往き来してきました。インターネット黎明期から、EC、モバイル、そしてAI。時代が変わるたびに、確信が強まりました。技術は道具であり、本質は現場にある、と。

30年前に「よく訓練された執事のようなコンピュータ」を思い描いた人がいます。肝心なのは処理能力ではなく、共有の知識があって、それをその人の利益になるように使ってくれるかどうかだ、と書いていました。長らく比喩でしたが、その部分だけは、いま実際に作れるようになりました。

そして、時代の速度が人の育成を追い越しました。AIが人より速く学ぶ現実の中で、一つの問いが残ります。

人の処理量が一定であることを前提にした組織で、AI時代に挑むのか。

従来型組織が置いていた前提

多くの組織は、次の前提で設計されてきました。

• 人ひとりの処理量は、おおむね一定である
• だから役割を分けて、組織全体の能力を広げる
• 上下関係を通して、意思決定と実行を回す

この前提は、産業化以降の100年以上、有効に機能してきました。いまも、多くの場面で機能しています。

AIは、その前提の外側にいる

AIは、上の三つのどれとも噛み合いません。処理量が桁で違い、並列に走らせても分業のボトルネックが出ず、そして指示に応答する主体であって、序列に従属する部下ではありません。

ヒエラルキーの中にAIを置くと、人間の処理速度が上限になります。AIを「いまの組織を効率化する道具」として扱うだけでは、出せる価値の一部しか出ません。

では、何を中心に置くか

私たちの答えは、共有している知識の深さです。

汎用的に賢いAIは世界中にあります。ですが、あなたの事業を知っているAIは、あなたのところにしかありません。事業の文脈、判断の軸、現場の細部。それを渡し続けることで、短い指示が的確な行動に変わっていきます。

組織は、人数ではなく、事業文脈の深さで強くなる。小さくて深い組織のほうが、AIとは噛み合います。

自社でも、そうしています

東京ネット工務店は、「海老沢 + AI」の体制で事業を運営しています。この考えに沿って自社を組み直した結果です。

正直に書くと、これは整った制度として持っているものではありません。私が全部見ているから成立しているだけで、規模が小さいという事実に支えられています。人が増えた瞬間に効かなくなる種類のものです。安全な岸から書いているわけではない、ということだけ先にお伝えしておきます。

その上で、自社で回してみて分かったことを、お客様の事業に持ち込んでいます。

BANTO3継続開発サービス

月額固定で、新規開発・改修・AIの組み込みを一貫して引き受けます。作って納めるのではなく、事業に合わせて動かし続けるほうが仕事の中身です。

AI番頭さん

お客様の判断の軸を蓄えて、意思決定を支えるAIです。社長が不在でも、その軸に沿った対応が続きます。使い続けるほど事業の文脈が深まり、短い指示が的確な行動に変わっていきます。

実務を動かすのは、その下にいるAIです。単独で動くこともあります。ここは、世の中でAIエージェントやAI社員と呼ばれているものと、やっていることは変わりません。違うのは、それを誰の判断軸で動かしているか、のほうです。

話を聞いた人間が、そのまま設計して開発する

営業→コンサル→設計→開発という分業をしていません。お客様との対話から設計・開発・運用まで、海老沢が一貫して担当します。事業の文脈は、伝言の途中でいちばん落ちるからです。

1. 理論と現場を往復する

現場で試して、うまくいかなければ考え直す。それを繰り返してきました。25年分の「うまくいかなかった形」が、そのまま設計の判断材料になっています。

2. 長く続く関係を前提にする

共有している知識は、続けることでしか溜まりません。一度きりの取引では深まらない。だから継続開発という形を選んでいます。

3. 育て続ける

作って終わりにせず、事業の変化に追いつかせ続けます。数年後にレガシーと呼ばれるものを作らないための、いちばん確実な方法がこれです。

4. 預かるものの扱い

お客様のデータをどこで処理するかは、内容によって分けています。外に出せないものは、外に出さない。どの処理がどこを通っているかは、お客様にお伝えできる状態にしています。

いま関わっているお客様の事業を、深く知ることに時間を使います

規模を追わず、目の前の事業を理解することを優先します。共有している知識の量が、そのまま仕事の質になるからです。

自社の番頭も、育て続けます

お客様の事業と、自分の事業。同じやり方を両方に当て続けることが、いちばん正直な検証だと思っています。

株式会社東京ネット工務店
代表取締役 海老沢敦