Union AI

経営者・事業責任者向け / オンライン / 2時間完結

社長の仕事をAI秘書に配属する2時間

「AIは試してみたけど、自分の仕事は変わっていない」その状態を変えるための2時間です。提案書の叩き台、議事録のToDoまとめ、経営判断の壁打ち。どの仕事から、どうやってAI秘書へ渡すか。一緒に決めます。

2時間オンラインで、自社業務に落とし込む。
整理手元に残る仕事の正体を分ける。
1業務AI秘書に任せる最初の仕事を決める。
1週間参加後すぐ試す動き方まで持ち帰る。

AI秘書に任せる仕事を、2時間で見つける。

AIを便利な回答ツールで終わらせず、社長の手元に残っている仕事をAI秘書へ渡す単位に変えます。 参加後は、どの仕事を、どの材料で、1週間どう試すかまで持ち帰れます。

毎月開催 / オンライン2時間

Claude Code × AI秘書 実践セミナー

回ごとのテーマに沿って、AI秘書に任せる仕事を見つけ、自社で試す最初の1業務まで落とし込みます。

分かることなぜAIを使っても仕事が減らないのか
整理することAI秘書に任せる候補業務と優先順位
決めること参加後すぐ試す最初の1業務
持ち帰る状態「この1業務をこう試す」と説明できる

この2時間で、参加後すぐ動き出す1業務が決まります。

  • AIに何を任せればいいかが分かる
  • 自社でAI秘書に任せる候補業務が見える
  • 最初に試す1業務と渡し方が決まる
  • 参加後すぐ小さく試せる

AIを使っているのに
社長の手元から仕事が減っていない

まずどこで止まっているかを分けます

提案書が自分に戻ってくる

過去資料を探して構成を考え初稿を書く。AIに聞いても自社の文脈に合わせる最後の作業が重く、深夜に戻ってきている。

会議後の整理が残り続ける

決まったこと、確認すること、誰に渡すこと。頭では分かっているのに整理する時間が取れず、次の会議前にまた自分で拾い直している。

判断を最後は一人で抱える

企画、採用、営業方針、優先順位。誰かに相談したいが前提を説明するだけで時間がかかる。AIはあるのに判断の相棒にはなっていない。

まずどこで止まっているかを分ける

使えていない理由は能力や意欲ではありません。 AIに任せる仕事と渡し方を分けると、次の一手が見えてきます。

理由 01「AIに何を任せるか」がまだ決まっていない
理由 02「任せる業務の渡し方」が整理されていない
理由 03一度試しただけで終わり、日常の仕事に組み込まれていない

2時間後に試せる仕事が1つ決まる

「何から始めるか」から「この1業務をこう試す」へ変える2時間です。

  • AI秘書に任せる候補業務
  • 最初に試す1業務
  • 業務の渡し方
  • 1週間の試し方
  • 必要なら相談で確認する論点

座学ではなく持ち帰る2時間

便利な使い方で終わらせず、明日から試せる業務単位まで落とし込みます。

止まっている原因を分ける

入口の問題か業務化の問題か運用の問題かを切り分けます。

任せる候補業務を出す

提案書や議事録、企画、経営判断から自社で任せやすい業務を具体化します。

最初の1業務を決める

いきなり全社導入せず、小さく試して成果を確認できる順番に落とします。

提案書の叩き台作成を
AI秘書に配属する

毎回ゼロから作っている提案書も、任せる単位を決めると判断と仕上げに集中できます。

Before提案書のたびに、社長がゼロから組み立てている

過去資料を探し、構成を考え、初稿を書き、自社らしい表現へ整える。 AIに聞いても、最後は自分の手元で止まっている。

AfterAI秘書が初稿を出し社長は判断と仕上げに集中

過去提案、顧客情報、目的を渡して、叩き台までAI秘書に任せる。 社長は方向性、品質、出すかどうかの判断に時間を使える。

持ち帰りアウトプット例

AI秘書配属診断メモ

候補業務
提案書初稿 / 議事録ToDo化 / 週次優先順位整理
最初の1業務
提案書初稿の作成
1週間の動き
過去提案3本を集め、入力テンプレを作り、1本だけAI秘書で試す
相談論点
顧客情報の扱い、品質チェック、社員展開の順序

2時間の進行

業務の棚卸しをする

いま抱えている業務を出し、AI秘書に任せやすい単位へ分けます。

最初に任せる1業務を決める

効果とリスク、始めやすさを見ながら参加後すぐ試す1業務に絞ります。

1週間の試し方まで持ち帰る

最初に集める材料と試す順番、確認すべき論点を持ち帰れる形にします。

AI導入前の
ボトルネックを見つける

商品説明ではなく、自社のどこにAI秘書を配属するかを整理する時間です。

30分で、自社のAI秘書配属先を整理する

いま抱えている業務を整理する

AIに任せたいことと手元に残っている仕事、止まっている場所を一緒に確認します。

詰まりの場所を切り分ける

入口、業務化、運用のどこで止まっているかを整理し、次に見るべき論点を明確にします。

AI秘書に任せる候補を絞る

効果が出やすくリスクを管理しやすい業務から最初に試す候補を決めます。

参加後すぐの動き方を決める

最初に集める材料と試す順番、確認すべき論点まで持ち帰れる形にします。

参加者アンケートより

前回ワークショップの自由記述から、実務化・成果物・自走感に関する声を抜粋しています。

自分で手を動かすという形だったので、嫌でも成果物ができました。
IT・テクノロジー / 役員
今まで浮かばなかったアイディアが浮かび、実務に導入できそうなシステムが作れました。
小売・サービス業 / 経営者
非エンジニアの自分にしては導入以後の自走方法がなんとなく見えたのは大きな前進でした!
IT・テクノロジー / 個人事業主
ハンズオンでの作業がやはりはかどります。習得に一番いい方法だと思いました。
コンサルティング・士業 / 個人事業主
具体的な業務のイメージがわきました。
IT・テクノロジー / 個人事業主
実際に手を動かして、そのハードルを少しでも越えることができたこと。
小売・サービス業 / 事業責任者
実務にも応用可能な内容だった。
コンサルティング・士業 / 個人事業主
自分の業務内容を、今回改めて考えるきっかけになりました。
小売・サービス業 / 経営者
中井 健登(株式会社UnionAI 代表取締役)

中井 健登

株式会社UnionAI 代表取締役

AIスクール運営で1,000名以上にAI活用を指導。自身も経営者としてClaude Code・AIエージェント・各種LLMを個人/法人の両面で実務導入し、経営判断・ドキュメント作成・AI秘書による自動化パイプラインまで幅広く活用。「机上のコンサルではなく、自社で使い倒している経営者が教える」スタンスで、非エンジニア経営者がAIを"自分で判断できる"状態にする教え方に定評がある。

AIスクール 1,000名+経営者向けAI教育Claude Code / AI秘書 実務導入

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