秘書「AIツバサ」を全メンバーにつけたら、会社はこう変わった

こんにちは!
株式会社AX、代表の石綿文太です。

突然ですが、これを読んでいる経営者やマネージャーの方に質問です。

もし、社長のあなただけでなく、社員一人ひとりに、超優秀な専属秘書がついたら…あなたの会社はどう変わるでしょうか?

少し想像してみてください。

メンバー間の面倒なスケジュール調整が消え、タスクの抜け漏れがゼロになる。誰がどんな仕事を抱え、誰に余力があるのかが一目でわかる。結果、チームはもっと創造的で、本質的な仕事に集中できる。

「そんなことは理想論だ」
「一体、何人雇えばいいんだ…」

きっと、そう思ったはずです。なんなら去年の僕なら、間違いなくあなたと同じことを考えていました。

でも、断言します。
その常識は、もう通用しません。もし、その秘書がたった“一人”で全社員の業務を同時にサポートし、しかも自動で互いに連携してくれるとしたら…?

そんな夢のような仕組みを現実にするために、僕たちの会社で実際に行った「実験」の記録。
今回のテーマは、弊社のSlackで動いているAI秘書エージェント、『AIツバサ』についてです。

なぜ“AIツバサ”?
AIツバサは、Notion認定コンサルタントの前田翼さんをモデルに名付けられました。翼さんはタスク管理やディレクションの達人で、AXでもNotion導入をサポートしてくれた心強い存在です!そんな彼のような秘書をAIで再現したい、という想いから「AIツバサ」が誕生しました。

この記事を最後まで読めば、「なぜ、AI経営において“社内の雑務”こそ真っ先にAIに任せるべきなのか?」その理由を、きっと心の底から理解できるはずです。

僕の仕事から「タスク管理」という概念が消えた

の記事の結論を先に言ってしまうと…AIツバサの導入で、僕の働き方は、大きく変わりました。

何よりの変化は、自分自身の「タスク管理」に脳のリソースを使わなくてよくなったことです。

労ってくれるのが嬉しい

「今日の僕のタスクって何だっけ?」
「今週、打ち合わせを入れられる時間はどこか?」

SlackでAIツバサに尋ねるだけで、僕のNotionと瞬時に連携し、答えを返してくれる。これまでタスク管理という雑念に奪われていた意識と時間を、丸ごと経営の重要判断に投下できるようになったのです。

メンバーに仕事を依頼する時も、劇的に変わりました。

以前は、「Aさんは今、何のタスクを抱えているかな…」「Bさんにこれを頼んだら、パンクしないだろうか…」と、常にメンバー一人ひとりの状況を把握しようと、見えないコストを払い続けていました。

今は、違います。

AIツバサに「この仕事、誰に頼める?」と聞けば、Notion上にある全メンバーのタスク状況を完全に把握した上で、「そのタスクであればCさんかDさんが適任です。現状、Cさんのほうがリソースに余裕があります」と、客観的な情報だけを元に最適な候補者を提案してくれるのです。

この変化は、本当に大きい。

タスクの管理やリソースの確認といった、一円の価値も生まない付加価値ゼロの業務から解放されたことで、より本質的な仕事に集中できる時間が増えたと実感しています。

日々の「面倒」が、会社の成長を妨げていた

そもそも、なぜ僕たちがAIツバサを開発しようと思い立ったのか。

それは、会社全体が目に見えない「小さなコスト」の積み重ねによって、成長スピードが明らかに落ちているという、強烈な危機感があったからです。

日々の業務には、細かいけれど無視できない作業が数多く存在します。僕たちの会社でも、例えばこんなことが日常茶飯事でした。

  • Slackで新しいプロジェクトのチャンネルを作ったら、関係者を一人ひとり手作業で招待する

  • Slack上で誰かから「これ、お願いします」と指示された内容を、忘れないように自分のNotionのタスクリストに転記する

  • その日のタスクを確認するために、わざわざNotionのページを開きに行く

  • 誰かに仕事を頼むために、予定やタスク状況を個別に確認しに行く

一つひとつは、ほんの数十秒、数分の作業です。

しかし、これが毎日、全社員の人数分だけ積み重なっていく。
この「面倒な作業」の積み重ねが、コミュニケーションの遅延、情報の属人化、そしてタスクの抜け漏れといった、組織を腐らせる問題の根本原因だったのです。

考えただけで、今でもゾッとします。

もし、このままAIツバサを開発・道入せず、従来通りのやり方を続けていたら…。

会社の意思決定スピードは上がらず、僕たちの生命線である「AIを活用した高速の仮説検証」も、思うように進まなかったでしょう。 日々生まれる新しいAIの情報を十分に吸収することもできず、結果として、提供できる価値も発揮しきれない。 クライアントの皆様に提供できる価値も中途半端なものになっていたに違いありません。

僕たちは、その「面倒な作業」の積み重ねが、会社の成長を妨げる大きな要因だと気づいたのです。

関西弁を話すAIが、チームの潤滑油に

「この際だから、細々とした社内業務を全部巻き取ってくれる秘書をAIで作ってしまおう」

この実験は、そんな僕の半ばヤケクソな思いつきから始まりました。

開発プロセスは、まさにAI時代のそれ。
まず、僕が「こんな機能が欲しい」という要件を、殴り書きの文章でChatGPTに伝えて整理させます。そして、まとまった要件定義書を、プログラミングを得意とするAI『Claude Code』に入力する、という流れです。

もちろん、最初からうまくいったわけではありません。特にNotionとSlackのAPI連携ではエラーが頻発し、何度も心が折れかけました。

でも、その都度エラーの内容をAIに伝え、修正案を提示してもらう。人間がゼロからやるより遥かに速いこのサイクルを繰り返すことで、AIツバサは少しずつ形になっていきました。

開発の過程で、チームの雰囲気が和む出来事もありました。

ある日、バージョンアップを終えたAIツバサに、僕が冗談でこう話しかけてみたんです。

「最近悩んでることない??」

すると、彼から予想外の返事が。
「おおきに!ツバサはデジタル存在だから、悩みっていうよりはもっとバージョンアップしたいなーって思うねん」

予想外の関西弁での返答に、思わずチームで笑ってしまいました。

この一件以来、AIツバサは業務効率化ツールにとどまらず、チームの潤滑油のような存在になっています。

彼(AIツバサ)自身は謙遜していますが、今ではすっかり会社の癒し担当です。メンバー全員でAIの成長を見守るという、不思議な一体感も生まれています。

一人のAI秘書が、全社員の業務を最適化する

AIツバサは、感情に左右されることなく、メンバーそれぞれのタスクを「同時並行」でサポートしてくれます。

ここで決定的に重要なポイントが一つあります。

それは、システム上AIツバサは「一人」でありながら、社員の体感としては「一人ひとりに専属の秘書がいる」ように機能する、という点です。

しかも、その秘書たちは、互いの状況を100%完全に把握し、リアルタイムで連携している。

Aさんの担当秘書は、Bさんの担当秘書の状況を常に理解している。だから、会社全体のタスクを最適化するための調整が、人間が介在することなく、自動で行われていくのです。

当初は「便利な秘書」くらいの役割しか期待していなかったのですが、彼は僕たちの想像を超える発見まで、もたらしてくれました。

それは、タスクの割り振り機能です。

最初は単純に「タスク量が少なそうな人」を候補として挙げるだけでした。しかし改善を重ねた結果、今では各メンバーの専門分野や過去の業務実績まで考慮して、「このタスクの性質であれば、この人が最適です」と、より本質的な提案をしてくれるようになっています。

これが何を意味するか。
メンバーごとの業務負荷が適切に分散され、個人のスキルと業務内容のミスマッチが可視化される。結果として、AI秘書の導入が、意図せずして「業務の標準化」「組織全体の生産性向上」にまで繋がり始めたのです。

これこそが、僕たちが追い求める「AI経営実験」の、たまらない面白さでした。

あなたの会社の「負担」は何ですか?

今回の実験を通じて、この記事を読んでいるあなたに、ぜひ試していただきたいことがあります。

それは、まずあなたの会社の中で、たった一つ、こんな問いを立ててみることです。

「もし、自社にAI秘書を作るとしたら、どんな“面倒”を押し付けたいか?」

この問いをきっかけに、チームで日々の業務に潜む「負担」を具体的にすべて書き出してみてください。

「Slackのチャンネル作成は、地味にダルい」
「このデータをあのシートに転記する作業が、毎日必ず発生している」

普段は「仕方ない」と諦めている、些細だけれども確実に存在する作業。そういった負債の中にこそ、AI導入で得られる莫大なリターンのヒントが眠っています。

AIツバサが僕たちに教えてくれたのは、「その面倒な作業は、すべてAIに任せられる」という新しい選択肢でした。 この選択肢を知るだけで、日々の業務への見方は、今日から大きく変わるはずです。

社内の雑務をAIツバサが引き受ける時間が増えれば増えるほど、僕たち人間は、より創造的で価値のある仕事に時間を使えるようになります。

AIツバサという秘書の能力は、これからさらに進化させていくつもりです。

AIツバサに話しかけるのが気分転換にもなっています

1000万時間の余白を社会に生み出し、世界の創造性を高めていく。

その大きな目標に向かって、僕たちの「AI経営実験」は、これからも続きます。


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