AI使用率社内トップのエンジニアが実践する、毎日1〜2時間を生み出す「超・現実的」なAI使いこなし術

皆さん、こんにちは！ONE COMPATH広報の瀬島です。
今回は、技術統括本部 技術統括部にて情報基盤、いわゆる「情シス」に所属し、社内システムのリプレイスや全社統制を担う並木さんにお話を伺いました。

実は並木さん、社内で最もAIツールを使い込んでいる「AI使用率トップ」の社員でもあります。
誰よりもAIを活用しているエンジニアは、日々の実務でどのようにAIと向き合い、どんな工夫を凝らしているのか。単なる効率化に留まらない、本質的なAI活用術を詳しくお届けします。

生成AIへの手応えと、見えてきた課題

—生成AIの活用に対して、最初から「業務に使える」という確信がありましたか？それとも試行錯誤がありましたか？

手応えは初めからありました。ただ、使い込むうちに気になる点も見えてきました。

思考を丸投げすると、自分の頭が鈍ってしまうこと（自分だけかもしれませんが）。そして、AIが速く大量に出力するほど、その確認と修正に時間を取られ、かえって遅くなる場合が出てきたことです。  
私は、生産性を「単位時間あたりの有効な成果物の量」と考えています。これは、作成する時間だけでなく、直す時間まで含めないと正しく測れません。だからこそ、AIは速さだけで効果が出るものではなく、使いどころを選ぶ道具だと今は思っています。

AI導入のきっかけと、活用している業務領域

—AIを本格的に業務に組み込もうと思ったきっかけや、解決したかった課題は何ですか？

私の業務は、ヘルプデスクやインフラ運用、全社統制と範囲が広く、定型の一次対応や資料作成に時間を取られがちでした。そこをAIに任せられれば、人にしかできない「判断」に時間を回せると考えたのがきっかけです。社内でClaude Codeの導入が始まり、検証ワークグループへの参加に自分から手を挙げたことも大きかったです。

—導入前に負担に感じていた業務と、具体的に「どの業務の、どんな場面」でAIを活用しているかを教えてください。

導入前に負担に感じていたのは、二つの業務です。

一つは、システムドキュメントの作成で、もう一つは「自動化すれば工数削減を見込めるものの、自動化の仕組みを組むまでの手間が大きく、結局その場は人力でこなしてしまう」類の業務です。
自動化への着手が後回しになりがちな作業に負担を感じていました。  具体的な活用場面は、「0から人間が書くと時間はかかるが、たたき台があれば評価や修正は速くできる」という業務です。逆に、セキュリティインシデントの原因分析やネットワーク設計のように、判断そのものが成果物の核になる業務では、あえてAIに任せず自分で考えるようにしています。

ツール選定の理由と、実践しているプロンプトの工夫

—メインで使っているAIツールやモデルと、それらを選んでいる理由を教えてください。

メインはClaude Codeで、モデルはSonnetを使用し、場面に応じてOpusや軽量モデルを使い分けています。また、Geminiも併用しています。

Claude Codeを選ぶ理由は、ターミナルから直接ファイル操作やスクリプト実行ができて実務にそのままつながること。さらに、組織のルールや手順を読み込ませて自分専用に育てられること、統制側として利用状況や設定を管理しやすいことです。
Geminiは、Google連携や別の視点が欲しいときに使っています。

—実践しているプロンプト（指示文）の工夫や、使いこなし術があれば教えてください。

単発のプロンプトに凝るよりも、AIが読み込む前提やルールを設計することに重きを置いています。組織のポリシーや業務手順、文体を常に読み込ませ、毎回同じ品質で動くようにしています。

また、AIには「人間を解剖すべき検体として扱い、事実と論理だけで考えを切り刻むように」と設定し、厳しい事実と論理のみを返させるようにしています。加えて思考を丸投げしない仕組みも作り、判断が必要な問いには、まず自分の仮説、根拠、懸念を書いてからAIに渡す。それが私のやり方です。

導入後に現れた「定量・定性」の変化

—AIを導入したことで、作業時間やリサーチのスピードはどれくらい変化しましたか？

毎日の定型作業をほぼ自動化でき、1日あたり1〜2時間ほど削減できました。劇的に変わったというよりは、日々に少し余裕ができて、他の仕事を丁寧に進められるようになった感覚です。この数字も、出力をそのまま使う時間ではなく、人間が確認・修正する時間を含めた実感値です。

—「技術的なアウトプットの質」や「未経験領域への対応スピード」など、定性的な面でのメリットはありましたか？

まず、純粋に品質が上がりました。
文体をそろえる、抜け漏れを点検させる、自分の案を別視点で検証させる、といった使い方をすることで、一人では届かなかった水準に手が届くようになります。さらに、これまで手が止まっていた専門外のテーマにも、前提や選択肢を整理させながら踏み込めるようになりました。学びながら作っていける感覚です。
ただし、どちらの場合も出力をそのまま採用することはありません。AIは自分の誤りに気づけないので、最後に質を担保するのは人間だという前提は崩していません。 

情報資産・セキュリティへの配慮

—AIツールを使用する中で、セキュリティの観点から個人として特に気をつけていることはありますか？

いちばん気をつけているのは、AIに不用意に操作権限を与えないことです。
AIは便利な反面、強い権限を持たせると、意図しない動きをしたときの被害が大きくなります。そのため、AIができることを最初から必要な範囲に絞るようにしています。社外秘や個人情報、パスワードには触れさせないこと。削除や外部送信のような取り返しのつかない操作はそもそもできないように設定し、必要なときだけ人間が確認して許可するようにしています。  強い権限を渡しておいて「運用ルールで気をつける」のではなく、「最初からシステム的に権限を絞っておく」ことを重視しています。 

今後さらに挑戦したいこと

—今後、ご自身の業務でさらに挑戦したいAIの活用方法はありますか？

私の目標は、「人がいなくなると組織が弱くなる」という当たり前を終わらせることです。
世間では属人化が悪とされ、「標準化して誰でも同じようにできるようにしろ」と言われます。私はその逆で、その人ならではの判断の癖や考え方こそ、組織の一番の資産だと思っています。

だからこそ、それを消し去るのではなく、辞める前にAIへ移し、組織の中で生かし続けたいと考えています。退職や異動が「損失」ではなく「判断の確定（資産化）」になる。人の知恵が失われることなく、積み上がり続ける組織作りのために、AIを活用していきたいです。

さいごに

AIは、使えば勝手に生産性が上がる魔法の道具ではありません。確認や修正の手間まで含めて初めて効果が測れますし、頼りすぎれば自分の思考力を手放しかねません。  だからこそ私は丸投げせず、人間が主導権を持って使うことを大事にしています。それさえ守れば、AIは職種や人数の壁を越えて、私たちの挑戦の幅を広げてくれます。  ONECOMPATHには、開発職でなくても新しい技術に挑戦できる土壌があります。情シスとして、その挑戦を安全に後押しできる存在でいたいです。

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