第3回社内AI勉強会を開催しました！
こんにちは、AIdea Engineersの清水です！
社内AI勉強会の第3回を2026年8月31日に開催しました。今回のテーマは「AIで、仕事と自分の可能性を広げる」です。
これまでの2回は「AIでテストを自動化する」「AIと一緒にシステムを作る」という開発の話が中心でした。
今回はそこから少し視野を広げて、日々の仕事全体でAIとどう付き合っていくかをテーマにしました。
今回もオンライン開催で、15名ほどのメンバーが参加しました。
どんな勉強会だった？
講師は、株式会社Michele Holdings 代表取締役の山田大典さんです。企業や自治体のDX・生成AI活用支援を数多く手がけながら、東京大学大学院情報学環の研究員も務めている方です。
ご自身は「根っからのエンジニアではない」とのことですが、エンジニアと協力しながら、必要に応じて実装や実証も自分で行うスタイルで仕事をされています。
冒頭で山田さんが掲げたゴールは「明日から試す“最初の一歩”を決めて帰る」こと。
そのための2つのメッセージが示され、1時間の発表はこの2本の軸で進んでいきました。
メッセージ1｜ルールの中で、誰よりも試す
ひとつ目は、SESで働く私たちに向けた話で、
「信頼を守りながら、現場の中で、AIに最も詳しい人になる」というもの。
お客様の環境やデータをお預かりしている以上、AIを勝手に使うことはできません。
一方で、萎縮して何も試さないのももったいない。
山田さんの提案は、承認された環境・データの範囲でなら、誰よりも試す、というものでした。
1. 一部の作業だけでなく、「全工程」でAIを試す（課題の探求 → 要件定義 → 設計 → 実装 → テスト → 運用・改善）2. 「承認された環境・データ範囲でなら、萎縮せず大胆に」試す
3. 個人の時短で終わらせず、品質向上・手戻り削減など「現場全体の成果」につなげる
4. うまくいった方法・注意点を蓄積して、「チームや顧客に提案する」
前提として、企業の事例も紹介されました。AI活用は「作業を速くする」段階から、
「業務の流れを変える」「人の役割を変える」段階へ進んでいる、という話です。
デモ：曖昧な障害対応を、完了まで
このメッセージを形にして見せてくれたのが、後半のデモです。
お題は「エラーで画面が落ちるので直して」という一文だけ。
ここから、調査 → 確認事項の仕分け → 修正計画 → 実装 → テスト → お客様向けの報告文まで、通しで進めていく様子を見せてもらいました。
印象的だったのは、そのあとの振り返りです。
AIに任せたこと、人が判断したこと、現場に残したこと、の3つに分けて整理されていました。
コードを書くところだけでなく、調査から報告まで通してAIを使う。
そして人は方針の選択や最終確認、お客様への言葉を担う。
ここまでやって、はじめて成果になる、という話でした。
AIを安全に働かせるための「土台」と「ループ」
あわせて、AIと仕事をする上での基本的な考え方も紹介されました。
ひとつは「ハーネス エンジニアリング」。
AIは賢くても、指示するだけでは実務では不十分で、正確・安全・安定して働くための「外側の仕組み」が必要だという考え方です。具体的には、仕様や過去の判断といった前提情報、使える道具、権限や禁止事項、テストとレビュー、異常検知と復旧、といったものを整えます。
第1回で伊藤さんが紹介した「ハーネス＝暴れ馬を導く手綱」の話と、つながる内容でした。
もうひとつは「ループ エンジニアリング」。
その土台の上で、AIに「調査 → 実装 → 検証 → 繰り返し」を回してもらう設計です。ポイントは、達成したら止まる条件と、失敗したらやり直す条件を、人があらかじめ決めておくこと。そして人はループの内側に張り付くのではなく、外側から見守り、必要な場面だけ介入するという考え方です。
「プロンプトを頑張る」から「AIが働ける環境と回し方を設計する」へ。AIとの関わり方が一段先に進んでいることを感じる内容でした。
メッセージ2｜仕事の外・専門の外まで、使ってみる
もうひとつは、個人としての話です。
冒頭に「昨日、AIを何に使いましたか？」という問いかけがあり、1分ほど各自で考える時間がありました。
そのあと見せていただいた山田さんご自身の使用例は、なかなかの振れ幅でした。
メールの返信案づくりや入札案件の調査といった自動で回している日次業務から、講演資料の作成、財務予測シミュレーションのBI開発、さらには「音声入力エラーの解決」「あみだくじの作成」「家族とのお出かけのアレンジ」まで。
そして、もうひとつのキーワードが「土地勘」でした。
AIがコードを書けるようになっても、「正しいか・安全か・使い続けられるか」を判断するのは人です。
そのための基礎知識を持ち、AIの成果物を見て判断し、結果を確認して振り返る。
このサイクルをAIで高速に回すことで、人の判断力も育っていく、という話です。
最後は、2つのメッセージをこう締めくくられました。
「個人では、できることを広げる。現場では、その力を安全に成果へ変える。」
質疑応答
終盤には質疑応答の時間もあり、3つの質問が出ました。
Q. AI導入の目的が曖昧なまま進んでしまうことが多い。どう目的を定めればいいか？
まずは「事務業務やコーディングでの圧倒的な時短」と「業務のばらつき（品質）の低減」を目標に置くのがよい、との回答でした。具体例として、営業担当者50名が行う個人情報のマスキング作業で、人によって対応がばらついていた状態に、AIエージェントによるクロスチェックを導入して、コンプライアンス違反のリスクを大幅に減らした事例が紹介されました。
Q. より良いAIエージェントを作るには？
性能の高いモデルと安価なモデルを使い分け、組み合わせて動かすことで、安く・速く・メンテナンスしやすいエージェントを作ることが今のポイント、とのこと。運用面で科学的に検証していく姿勢が大事だという話もありました。
Q. AIによって、エンジニアの仕事はどう変わっていくか？
単純なリサーチのような一部のタスクは減る一方で、新しい需要も生まれている。生き残るにはAIを使い倒す側に回ることが重要で、特にコストパフォーマンスがよく、メンテナンスしやすく、暴走しないAIエージェントを作れる人材の価値が高まっている、という見立てでした。
参加したメンバーの声
終了後のアンケートでは、回答者全員が満足度4以上（5段階中）でした！
・実際にツールを作成するなかで、全ての工程でAIを活用できることが分かって良かった。ただし、人間が判断するポイントはどうしても不可欠で、「土地勘」を養うためにもとりあえず個人でいろいろ試してみようと思った
・AIそのものの活用の仕方、関わり方のようなものを改めて知ることができ、山田さんの活用の幅の広げ方・活用の仕方は勉強になりました
・トークン数については現場で将来的に制限されるとの連絡がきているので、トークン削減に関する内容について特に勉強になりました
「まずは個人で試してみたい」という声が多かったのが、今回のゴールに沿った結果だったと思います。
一方で、「AIを使う上でのセキュリティ・個人情報の扱いについて知りたい」「事業変革の事例をケースで聞いてみたい」というリクエストもありました。
こうした声は、次回以降のテーマにしっかり活かしていきます！
次回もやります
社内AI勉強会は、今後も続けていきます。
毎回アンケートで「次に学びたいこと」を聞いていて、今回のテーマもそこから生まれました。
みんなの声をもとに、これからも企画していきます！
一緒に学べる仲間を募集中です
AIdea Engineersは、AIを「ただ使う」だけでなく「うまく活用する」ところまで、学んでいく会社です。
こうした勉強会も、その一つ。新しい技術にワクワクできる人、学び続けられる環境で働きたい人を待っています。
「ちょっと話を聞いてみたいな」くらいの気持ちで大丈夫です、気になる人は是非カジュアル面談へお越しください！