「新しいAIモデルを試して速くなったつもりが、むしろ遅れていた」と気づいた話

「成果事例」の中身を聞いていて、ハッとしたこと

弊社では定期的に、AI推進をテーマにした勉強会を開いている。メンバー数名が、自分の担当プロジェクトにおけるAI活用の話を順番にプレゼンしていく形だ。

その日のプレゼン内容は、SEO支援やリード獲得、デザイン構築と領域はバラバラ。しかし出てくる成果の構造はよく似ていた。「当初の予定より明らかに早くプロジェクトが進んでいる」というのだ。

• 通常、プロジェクトが始まってから1〜2ヶ月かけてやっていた要件定義を、提案段階で詰めて持ち込んだら、初週から開発が動き出した
• 200ある商材をAIで一気に整理しなおして、サイト構造の切り口そのものを変えるところまで提案で見せたら、その場で意思決定が進んだ
• 修正のたびに後戻りしないデザインの土台を作っておいたら、クライアントからのフィードバック対応がぐっと軽くなった

この勉強会の締めくくりに、上司がふとこう言った。

「これらのエピソードって、別にClaude Codeじゃなくても、GeminiでもChatGPTでもできちゃいますよね」

「新しいAIモデルを使い倒そうとするのではなく、プロジェクトの成果をどれだけ上げられるかに、みんな注力してる。いいAIの使い方だなと思いました」

正直、ハッとした。

プレゼンしているメンバーの誰一人として、「今までと違うAIモデルやツールを使ったから速くなった」という説明をしていない。どれも「いつ・誰と・どの順で動くか」といったプロジェクトのプロセスそのものを組み替えることで、より早く成果を出している話だった。

……新しいAIモデルを試して速くなったつもりだった私は、たぶんずっとプロジェクトの外側で走っていた。それらを試している間に、プロジェクトは動かない。成果を出すという目的に対し、時間の使い方を間違えていたのだ、とようやく気づけた。

それでも、新しい情報は流れ続ける

正直に書くと、これに気づいた今も、私のタイムラインには毎日のように新しいAIモデルやツールの情報が流れてくる。指は無意識にブックマークボタンに伸びるし、いまもなお実際に触って試してみることがある。

最新のトレンドを追いかけることそれ自体は、決して悪いことではない。ただ困るのは、それで「プロジェクトがもっと速く進むはずだ」と勘違いしてしまうことだけだ。

モデルやツールに向き合っている時間の分だけ、私はたぶん、成果から遠ざかっていた。

そう気づいてから、私の情報消費時間は少しだけ短くなった。「これを使って、プロジェクトの何が動くんだろう？」と一度自問するようになった。ようやく、AI活用の判断が、自分のプロジェクトの内側から始まるようになった気がする。