5/6 今日もクロードコードを操作していて気づいたこと。

昨日に引き続き銀行向けの資料をやっていたんですけども、ある程度ちょっと諦めたなというところがありました。何かというと、パワーポイントのように、精緻な資料ではなく、毎回毎回ちょっとずつ相手によって物事を変えたりとか文言を変えたりするような資料は、エージェントでの生成っていうのが非常に向かないなっていうのが、一旦の結論として保持します。どういうことかというと、おそらくAIエデントの系統でプログラムとかPythonとかで作ってくれる行動の類とかっていうのは、おそらく反復継続で2回目3回目でも同じ内容を出力するっていうような前提に立った時は非常にやりやすいんだろうなっていうところがあったりします。逆に何がやらせちゃいけないかっていうのは、2回目3回目4回目って言った時にちょっとずつちょっとずつ内容が変わるものっていうのは非常に苦手なんだなと。つまり例えばPythonコードで作って物事を挟み込むって言ったときにこの案件のときはこうだけどこの案件のときはこうだみたいな感じでちょっとずつ物事を入れ替えるって言ったときには非常にやりにくいっていうそれであれば計算式とか裏のロジックみたいなところある程度作っておいてあげて最後はこの方向性で作ってくださいねっていう適度に予備というか遊びを持たせた状態でAIに最後パワーポイント作ってくださいねっていう指示出ししたほうがいいんですねぶっちゃけ、どこまでできるかみたいな話とか時間の話なんですけども 最初の資料を作ったりするのは2,3日でできたりしたんですよ。なんですけども、それをもうちょっとPythonとか使って どにかこうにかっていうので汎用性持たせて毎回毎回トークンはあまり使わないようにしようと思ってやってたんですけども 結局なんやかんや1ヶ月半弱ぐらいですね1ヶ月1週間ぐらいずっとクロードコードとかと一緒にでもねこうでもないって言ってバージョンとかも何十回もやったりとかトークンもリミットを使い切って枠をきっちり使い切るために深夜にまた起き出して作業とかもしていたんですけどそれも結局あんまり良くなかったよねっていう結局何が良くなかったのかなっていうところはやっぱり曖昧性があるところとか変化がするというところとAIが作ってくるような構造っていうのとか設計思想とは非常に相性が良くなかったなっていう部分があったりしますつまりのところ、毎回毎回100%一緒というか ある程度再現性が高いもの例えば仮入れ金比率が何パーセントの出てくるかどうするみたいな感じで 数字の入れ替えぐらいはいいんですけども文章を書き換えますとかグラフを書き換えます みたいなところまでいくと相当結構厳しいというか エラーを起こす率が格段に増えるっていうじゃあちょっと色を青からあっちに変えてねって言うと青から変えるっていうところがやっぱり全部コンピューター的にというかPythonというかプログラミングコードぐらいに一部の隙もないようなぐらい詰め込まないとこういう曖昧な指示だと全然うんともすんともいかないっていうところが感じるところであります

5/5 銀行提出資料の作成から見えた、実務における生成AIの限界点と最適解

本日は、銀行用の提出資料を様々作成していたのですが、AI活用の実務においてある程度の限界点が見えてきましたので、備忘録も兼ねて本日のブログに書き留めておきたいと思います。 結論から申し上げますと、現在の生成AIは「既存のフォーマットをいじったり、綺麗に整えたりする作業」が非常に苦手だということが分かりました。 今回、最上位のAIモデルの有料枠機能上限まで、この資料作成プロジェクトにほぼ全てをつぎ込んで検証してみたのですが、それでも「人間が意図するフォーマット通りにまともに作成できない」という事実が浮き彫りになりました。逆に言えば、フォーマット調整は苦手な一方で、「コードの記述」や「とにかく揺らぎの少ない論理を作成させること」に関しては非常に得意だという感覚です。 現在、「文系の業務の中核となるような資料作成などが、全てAIで代替される」といった極端な意見を耳にすることもあります。確かに、結論が出やすいものや、ある程度方向性やゴール（期限）が決まっている業務については、AIに置き換わっていく可能性は高いでしょう。しかし、そうではない複雑な業務については、AIが完全に代替できるようになるのはまだまだ先であり、AI自身も苦手にしている気がします。 なぜかと言いますと、結局のところ「ゴールがふわっとしている」業務においては、こちらが考えている意図とAIが考えている出力との間にギャップが生じ、それを埋めるための学習データが圧倒的に足りていないからです。その辺りの学習データが蓄積されてくる5年後、10年後になればまた状況は変わってくるかもしれませんが、現状において「PowerPointのフォーマットで、ここの部分はこうしたい」といった細かいお作法をAIに汲み取らせるのは至難の業です。現状ではまだ、AI単独で完璧な資料を生成させるのには至らないと考えるのが重要だと感じました。 では、この課題を実務でどう解消させるかについてですが、結局のところ、現状のPowerPoint等の資料作成においては、「こちらでフォームや形式を完全に指定する」というプロセスが不可欠です。枠組みを決めてしまった上で、そこに変数や関数を入れる作業や、コードを書かせるという部分については機械に任せても良いと思います。しかし、やはりレイアウトの微調整（「これよりはこうする」といった判断）や、根本的なフォーマットの設計については、ある程度人間側で指定してあげなければ、現状での実用的な生成は難しいという気がします。 もし「毎回フォーマットが変わってもいい」ということであれば、AIにゼロベースでパーッと作らせるのも一つの手かもしれません。しかしその場合、当社の事業のように「反復継続して精度の高い書類を作成する」という目的には向きません。1回ポッキリの使い切りシステムの叩き台を作成するという観点では十分使い物になるのですが、やはり最終的な調整段階で「ここが違う」といった違和感が生じやすくなります。 そう考えると、AIは「使い切りの叩き台を作る」という観点では極めて優秀です。しかし、そのまま人に提案して対価をいただけるレベルの成果物を期待したり、反復継続して全く同じ精度のものを作らせたりといった使い方には向いていないというのが、現場で泥臭く検証を重ねた私なりの結論です。

5/4 HPを少し改修

claude使ってＨＰを改修できるのかと思いテストしてみました。 そうしたら結構自動であっちこっち触って操作してくれるんですね。 電話番号が違っていたり、宅建免許の番号が更新されていなかったりの部分がずっとあって、10年くらい触っていないHP。というより触れないHPがあったのがずっと気になっていたので、この点を治せたのはとても良かったです。ずっとキャプチャ取って違う。こうだ。みたいに動いてくれるので、HP作成はもうプロに頼むのはほとんどなさそうです。

5/2日報　

クロードコードを使ってシステム開発が止まらないっていう話です。大体最近は2日に1回ぐらい新しい自社内の便利なシステムとか効率化システムっていうところを作っていたりします。これが本当に止まらないですね。楽しすぎて止まらないというか。やはりこれまですごいめんどくさいっていうより、僕が純粋にめんどくさがり屋だみたいな部分はあるんですけども、そうした部分をシステム化させるっていうところは本当に楽になるなっていう。なので物草な要素が多分にあるんですが、そこがシステムで解消されるっていうのが本当にいいなっていうところがあったりします。 特にこれ大きいなっていうところが、やっぱりチャット形式で実際のシステムとかプログラムコードに貼り付けたりどうのこうのっていうのがかなりなくなった。実際のコードを作ってくれるとかテストしてくれとかっていうところも、全部最初から喋っておくと全部やってくれるっていうところはあったりするので、とても便利な経験です。じゃあ今後この辺がどういうふうな進化の仕方するかというと、多分これはおそらく僕の予想では市民権を得るだろうというような予想をしています。それで、じゃあ今後2027年とかどういうふうなシステムになっていくかなみたいなことを言うと、多分僕の予想としてはGoogleじゃなかったクロードコードがクロードコードを書いて、そのクロードコードがさらに別のクロードコードを書くみたいな、だからシステムがシステムを合わすみたいなところまでは十分に予想されていて、かつそれは実行されるんだろうなというところがあります。そうすると日本不動産としてはどのような動き方というか仕事の仕方をするかというところ、特に知的生産性のところとかについてはかなり付加価値が減ってくるというか、コストが減ってくるだろうというところが予想されるので、それに向けてやはり会社としてどういう方向性に向いて走っていこうかなというところを考えるところではあります。

3月14日日報　未知の領域（私募債）への挑戦と、Google Deep Researchによる「社長の知識武装」

この週末は、日々の実務から少し目線を上げ、株式会社日本不動産の今後の大きな成長を見据えた「未来のファイナンス（資金調達）」についてのディープなインプットと思考に時間を割いています。 現在、次なる展開に向けた資金調達の選択肢の一つとして「私募債」の活用を模索しています。 しかし、ここでお恥ずかしい話を一つ。私自身、不動産の実務に関してはプロですが、私募債に関する法的な知識や、大前提となる金融スキームの知識がまだまだ決定的に不足しています。現段階では「うちの事業モデルでこの調達スキームがいける！」という確信や自信は全くありません。 これまでは、こうした未知の領域に踏み込む際、高額なコンサルタントを入れたり、手探りで専門書を何冊も読んだりする必要がありました。しかし今は違います。 今回、私は『Google Deep Research（高度なAIリサーチツール）』を活用し、「当社の事業ドメインに近い私募債の活用事例」「法的リスク」「メリット・デメリット」など、様々な角度から約10件のディープな調査をAIに指示しました。 数時間かけてAIが世界中の情報をクロールし、ようやくその分厚いリサーチレポートが完成したところです。 この土日は、そのレポートをひたすら読み込み、自社の状況と照らし合わせながら「いけるのか、いけないのか」の仮説を立てる作業に没頭します。 「分からないこと」をそのままにせず、最新のテクノロジーを駆使して最速で知識の穴を埋め、次の経営判断の土台を作る。月曜日からまたフルスロットルで走れるよう、週末は静かに、しかし深く頭を回していきたいと思います。

3月13日日報　生産性ゼロの「重要タスク」をAI化する。宿運営の仕組み化とリスク管理

本日は、宿泊事業の運営体制について、担当の徳永とオペレーションの改善打ち合わせを行いました。 現在課題となっているのが、清掃スタッフへの「手配漏れ」を防ぐための連絡です。「明日清掃お願いします」「今日は清掃が入っています」といったリマインド連絡は、運営において極めて重要（ミスが許されない）である反面、生産性という観点では「何も生み出さない作業」です。 ここを人手でカバーし続けるのは組織のスケールを阻害するため、「AIエージェントを活用し、自動的にチャットワーク等へリマインドが送達される仕組み」の構築に向けて動き出しました。私自身もまだ勉強中の領域ですが、最先端の技術を現場に落とし込むべくトライ＆エラーを重ねています。 また、もう一つの重要な決定事項として「地政学リスク（中東情勢など）に伴うインバウンド顧客のキャンセル対応方針」を定めました。 結論から言うと、自社独自の基準は設けず、世界最大のプラットフォームである「Booking.comが定める不可抗力規定」に完全に準拠して運用することに決めました。 「可能性」の範囲で自社でリスクを判断し始めると、際限なく範囲が広がり、現場の判断コスト（収集がつかない状態）が膨れ上がります。実態とデータを持つ巨大プラットフォーマーの基準に乗っかることで、「自社で悩む範囲を意図的に狭める」という経営判断です。 業務を自動化し、判断基準を外部の強力なルールに委ねる。この「手放す仕組み」をさらに強化していきます。

3月12日日報15時退社のママさんチームで「他社の1.5倍」を叩き出すためのDX投資

本日は、社内の情報伝達のスピードを劇的に上げるため、全スタッフに対して高精度な音声入力AIツール「superwhisper」の導入と利用を決定・指示しました。 導入の最大の理由は「思考の取りこぼしを防ぎ、圧倒的な時間を生み出すため」です。 キーボードでのタイピングは、どうしても頭の回転スピードに指が追いつかず、無意識に「伝えるべき情報」を要約・削減してしまいます。しかし音声入力であれば、思考した内容を漏れなく、かつ数倍のスピードでテキスト化し、共有することが可能です。このブログの下書きも音声入力で行っていますが、スピードと分量が全く違います。 株式会社日本不動産には、「ある大前提」があります。 それは、最前線で活躍してくれているスタッフの多くが、保育園に通う小さなお子さんを持つママさんであり、基本「15時退社（時短勤務）」であるということです。 限られた時間の中で、他社と同じ、あるいはそれ以上の成果を出すためには、根本的な生産性を「他社の1.5倍」のベースに引き上げなければ勝負になりません。 だからこそ当社では、気合いや根性ではなく、AIなどの「時短・効率化ツール」に対しては一切の出し惜しみをせず、先行投資を行っています。テクノロジーの力でスタッフの「時間」を創出し、より付加価値の高い業務に集中してもらう。これが当社の組織戦略の要です。

3月6日日報　「決断しない」というリスクヘッジと、プロの思考の仕組み化

本日は、朝からきつめの風邪を引いてしまったため、経営において非常に重要な「重大ジャッジ系のタスク」をあえて全て後回しにする決断をしました。 経営者にとってスピードは命ですが、万全ではない状態で無理に判断を下すことは、深く思考が回らず「論理の飛躍」や「致命的な穴」を見落とすリスクに直結します。「今日は決断しない」と決めることも、会社を守るための重要なリスクヘッジです。 その代わり、簡易な判断で進められる業務や、未来への投資に時間を割きました。その一つが、スタッフ（椚さん）に対する「賃貸物件検索（仕入れ）の仕組み化」のOJTです。 私がトップダウンで指示を出すのではなく、スタッフ自身が「プロの投資家と同じ思考回路」で物件をスクリーニングできる状態を作るのが目的です。本日のOJTでは、以下の4つの視点を徹底的に伝えました。 1. 徹底した「確認（ファクトの裏付け）」 ネット上の「RC造」という表記や高利回りという数字を鵜呑みにせず、建物の面積や駐車場台数から矛盾点を見抜き、自ら裏付けを取る癖をつけること。 2. 「フレームワーク（前提条件）」の区別 「区分マンション」と「一棟収益」では、出口戦略や市場のフレームワークが根本的に異なります。同じ土俵で比較しないという大前提を共有しました。 3. AIには分からない「現場の一次情報」 データ上のスペックが良くても、最終的には地元の不動産会社へのヒアリングなど「現場のリアルな雰囲気や客付けのしやすさ」という一次情報を取りに行く泥臭さを仕組みに組み込みました。 4. エリア特性と「リスクの解像度」 利回りだけでなく、「1階テナントの賃料ボラティリティ」や「人口減少エリアの賃貸需要の弱さ」など、隠れたリスクを言語化して評価する視点です。 トップが万全の状態でなくても、スタッフ一人ひとりがこの「プロの基準」で動き、優良な案件を拾い上げることができる。そんな強靭で再現性のある組織を目指し、引き続き仕組み化を進めていきます。

2月26日日報　事業シナジーを最大化する「情報インフラ」の再構築

本日は、社内の情報管理の根幹である「フォルダ構成とデータインフラ」の再設計について、チーム全体でルールのすり合わせを行いました。 現在、当社は「賃貸業」「宿泊事業」「源泉営業（仕入れ）」、そして「物件の売却」と、複数の事業領域を横断して展開しています。これらは互いに強いシナジー（相乗効果）を生む一方で、業務領域が密接に重なり合うため、ルールが曖昧なままだと「あのプロジェクトの資料はどこにあるのか？」といった情報の迷子が発生しやすくなります。 そこで、情報がさらに溢れかえる事業拡大の未来をあらかじめ念頭に置き、事業間の連動性を高めるためのデータの置き場所や、各ファイルをリンクで繋ぐ動線を根本から再構築しました。 これは単なる「整理整頓」ではありません。スタッフ全員が同じ認識・同じ視座で情報を「会社の資産」として即座に引き出せるようにするための、戦略的なインフラ整備です。 探す手間や業務の重複を極限まで排除し、近接する事業領域を高回転で回していく。 少人数で数十億の事業を動かす「筋肉質な組織」であり続けるためには、見えないバックヤードの「情報の交通整理」こそが不可欠です。今後も、事業を加速させるための強固な土台作りを徹底してまいります。

2月25日日報　AIで「社長の分身」を創る。属人性を排除した仕入れの仕組み化

本日は、当社のコア業務である「物件検索・仕入れ」の仕組み化について、リモートチーム（椚様）と綿密な打ち合わせとテストを行いました。 不動産業界において、利益を生む物件を発掘する「目利き」のスキルは、長年の経験や直感に頼る部分が大きく、これまで当社でも「私（社長）にしかできない業務」になっていました。しかし、この属人的な体制のままでは、事業の成長速度は私自身の物理的な時間に依存してしまいます。 そこで現在、私が物件を探す際の思考プロセスや画面の動きを録音・撮影し、AI（Gemini）を活用して言語化・マニュアル化するプロジェクトを進めています。 これにより、スタッフが私と全く同じ判断基準でネット上の情報をスクリーニングし、仕入れの初期段階を完結できるようになります。 「社長が最前線で汗をかく」フェーズから、「社長がいなくてもネット上の優良案件を自動で拾い上げ、会社が自然と大きくなる仕組み」へと移行する。いわば「自分の分身」をシステムとチームの力で創り出す試みです。 経営者の真の仕事は、属人化を排除し、再現性と拡張性の高い事業構造を構築すること。 この「攻めの仕組み化」により、当社の仕入れ力はさらに一段上のステージへと進化します。