ChatGPTの登場以降、「とりあえず質問してみる」「文章を要約・整形してもらう」といったAIの使い方は一気に広まりました。私の周囲でも、「メール文章をAIに作ってもらうようになった」「議事録が楽になった」という声はよく聞きます。
しかしその一方で、私はこう感じることが増えています。
「多くの人は、AIで“何ができるか”を、まだ体系的に理解していない」
これは、「AIを使えていない」以前の問題です。使えていないことすら、気づいていないのです。
なぜなら、彼らの頭の中には“構造”がないからです。AIの可能性を地図のように捉え、どの分野でどんな課題がどう解決できるか、という構造化されたマップ（≒思考のフレーム）を持っていない。
これは、AI中級者に進むための最大の壁であり、だからこそ今、「AI課題解決マップを頭に持つこと」が、中級者への第一歩になります。
2. AI課題解決マップ：全体構造を捉える
以下に、私自身が実務と探究の中で構築してきた「AI課題解決マップ」の一例を示します。これは完成形ではありませんが、現時点での有効な視点の整理です。
◆AIでできることを構造的に整理する
AI活用領域を、大きく以下の4領域に分類します。
【1】情報と言語の処理領域（テキストAI）
- 文書生成・要約・翻訳・校正
- 構造化されていない情報の再整理（議事録、取説、契約書など）
- アイデア出し、企画のたたき台
- SEO記事、広報文、採用コピーなどの大量生成
【2】数値・データの処理領域（データAI）
- 表やCSVの自動解析／グラフ化／インサイト抽出
- 売上・コストデータの要因分析／異常検知／予測
- KPI可視化や、意思決定のシミュレーション（“もし～なら”のモデル設計）
- ノーコードBIツールとの連携による経営ダッシュボード化
【3】画像・映像・音声の生成／編集領域（クリエイティブAI）
- サムネイル／広告バナー／製品イメージの自動生成
- 商品紹介動画／会社紹介動画の自動作成（音声合成含む）
- 社内教育動画／ナレーション入りマニュアルの自動化
- 音楽やジングル制作、ポッドキャストの編集支援
【4】業務アプリ・システム構築領域（エージェント＋コードAI）
- Python／JavaScript等のコード自動生成による業務アプリ開発
- ノーコード＋AIでの業務フロー構築（例：在庫管理、顧客対応）
- RPAとの統合によるバックオフィス自動化
- 個別業務特化の「社内AIエージェント」構築
この4領域を地図として持っているかどうか。それによって、AI活用の発想の広がりはまったく違ってきます。
3. なぜ「構造」が必要なのか？
構造を持っていない人は、AIに対して「なにかできるらしいけど、自分にはまだ関係ない」と無意識に線を引いてしまいます。逆に構造を持っている人は、日常の業務課題に対して「このタスク、AIで置き換えられないか？」という視点が自然と生まれます。
例えば、
- 毎月手作業でまとめていた営業レポート → データAI＋定型文自動生成で一発出力
- 自社サービスの紹介資料 → 画像AI＋テキストAIでスライド初稿を自動作成
- 顧客問い合わせ対応 → ChatGPT API＋簡易チャットUIで社内AIカスタマーを構築
といった具合に、課題と解決手段が、線でつながっていくのです。
これは、単なる「プロンプトの上手さ」とは次元が違う、“思考のOS”の話です。
4. AI中級者とは、「構造を持つ人」である
こうしたマップを頭に入れて日常業務を眺め直すと、「AIで自動化できる部分」や「AIに相談すれば突破口が開ける部分」が見えてきます。
逆にいえば、どれだけ文章を生成できても、プロンプトの技術があっても、構造を持っていなければAI中級者とは言えないと私は考えています。
さらに言えば、これからは「業務の構造化 × AIの構造理解」のかけ算で、どれだけ“自社専用エージェント”を創れるかが差を生みます。情報整理だけでなく、「実行するAI」への移行がはじまっているのです。
5. まとめ：「分かっていないことを、分かる」ために
AIに対して、「何ができるか分からない」と感じること自体は悪いことではありません。ただ、分からないままで手を出さない状態は、もはや“リスク”といえる時代です。
まずは、「AIってこんなことができるのか」を構造的に可視化する。
そして、自社業務に当てはめてみる。
その上で、必要なプロンプトやツールを探せばよいのです。
つまり、AI中級者への道とはこうです。
「プロンプトが上手くなること」ではなく、
「構造を持って、AIを問いに引き寄せられるようになること」。
それが、AI時代の学び方であり、使いこなし方の本質だと私は思います。
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