「AIを使える人」が勝つ時代も、もう終わる。

少し前まで、

「ChatGPTを使っている」

それだけで、かなり差がついた。

メールをAIに書かせる。
資料の構成を考えてもらう。
議事録をまとめる。
アイデアを出してもらう。

周りが30分かけていた仕事を、5分で終わらせる。

当然、AIを使える人は強かった。

でも僕は、

「AIを使える人」が勝つ時代も、もう終わり始めている

と思っている。

なぜなら、

AIを使うこと自体が、急速に「普通」になっているからだ。

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AIを使っているだけでは、もう差別化にならない

Stanford HAIの「AI Index 2026」によれば、調査対象企業の88％が、すでに少なくとも1つの業務機能でAIを利用している。

生成AIに限っても70％だ。

数年前まで、

「生成AIを業務で使っています」

というだけで先進的だった。

それが今では、

使っていることより、「どう使っているか」が問われる段階に入っている。

おそらく、この流れはもっと進む。

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Excelが使えることを、今さら強みとは言わない

少し昔を考えてみる。

かつては、

「パソコンが使える」

こと自体がスキルだった。

Excelを使える。

PowerPointで資料を作れる。

メールを送れる。

それだけでも価値があった。

でも今、

「私はメールを送れます」

とアピールする人はいない。

できて当たり前だからだ。

AIも、同じ道をたどると思う。

今はまだ、

「ChatGPTを使える」

「AIで資料を作れる」

「プロンプトが上手い」

ことに価値がある。

でもAIそのものがさらに簡単になれば、

やがて、

AIを使える＝仕事をするための前提条件

になっていく。

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では、全員がAIを使ったら、何で差がつくのか？

ここからが本題だ。

A社もAIを使う。

B社もAIを使う。

C社もAIを使う。

営業マンもAI。

マーケターもAI。

企画職もAI。

そして同じような高性能AIに、

「提案を考えて」

「商談戦略を考えて」

「この顧客へのメールを書いて」

とお願いする。

当然、かなり優秀な回答が返ってくる。

でも、

競合も同じAIを使える。

つまり、

AIそのものは、徐々に差別化ではなくなっていく。

では、

その次は何で差がつくのか。

僕は、

「AIに何を渡せるか」

だと思っている。

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Anthropicの研究が、かなり面白い

2026年、Anthropicが非常に興味深い研究を発表している。

約40万件のClaude Codeの利用セッションを分析したものだ。

そこで見えてきたのは、

AIが高度になっても、

人間側の専門知識の価値は消えていない

ということだった。

むしろ、専門知識を持っている人ほどAIにより多くの仕事を任せられ、セッションの成功率も高い傾向が確認された。

AIが全部考えてくれるから、人間は何も知らなくていい。

そうではない。

AIが強くなるほど、「何をさせるべきか」を知っている人間が強くなる。

これは、企業にも同じことが言えるんじゃないかと思う。

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AIの性能差より、「会社が持っている知識」の差。

例えば営業。

AIに、

「受注率を上げる方法を教えて」

と聞けば、

かなり良い回答が返ってくる。

顧客課題を深掘りする。

決裁者を把握する。

導入効果を明確にする。

競合との差別化を行う。

全部正しい。

でも、

営業現場で本当に欲しいのは、

もう一段深い情報だったりする。

例えば、

「この業界の顧客には、最初から価格を出さない方が反応がいい」

「競合Aを利用している企業には、この質問から入ると課題を話してもらいやすい」

「一度失注した顧客でも、3か月後にこの切り口で連絡すると商談が復活することがある」

「部長クラスには、この資料よりこの事例を最初に見せた方が刺さる」

こういう情報だ。

これは、

Googleにも載っていない。

一般的なAIも知らない。

なぜなら、

あなたの会社の現場でしか生まれていないからだ。

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「一般知識」は安くなる。「固有の経験」は高くなる。

AIが進化すると、

一般的な知識を手に入れるコストは、どんどん下がっていく。

営業のフレームワーク。

マーケティング理論。

文章の書き方。

資料の作り方。

業界分析。

これらはAIに聞けば、一瞬で手に入る。

つまり、

「知っていること」だけでは差がつきにくくなる。

一方で、

価値が上がる情報がある。

それが、

「自分たちは実際にやってみて、どうだったのか」

という経験だ。

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Microsoftも「AIの価値は個人より組織で決まる」と指摘している

Microsoftの2026年Work Trend Indexでも、非常に興味深い結果が出ている。

AI活用が進んでいる「Frontier Professionals」のチームでは、そうでないチームより、

AIの使い方だけでなく、

学びや失敗をチームで共有する

傾向が強い。

さらに、

AIを使ったワークフローや人間への引き継ぎ、品質基準などを、

「再現可能な形」で文書化している割合も高い。

つまり、

強い組織は、

「すごいAIを入れました」

で終わっていない。

人間とAIが経験したことを、次に使える形で残している。

ここが重要だと思う。

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例えば、営業100人の会社。

少し想像してみてほしい。

営業マンが100人いる。

1人が年間100件商談するとする。

年間、

1万件の商談。

つまりその会社では毎年、

1万回もの

「顧客からの反応」

「成功」

「失敗」

「気づき」

が発生していることになる。

これって、

ものすごいデータだと思う。

ところが現実には、

その大半が残らない。

Aさんが商談で新しい勝ち方を発見する。

でもAさんの頭の中だけ。

半年後、

Bさんが同じところで苦戦する。

翌年、

新人のCさんも同じ失敗をする。

会社として見れば、

同じ授業料を何度も払っている。

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もしかすると、企業が最初にやるべきAI対策は「AI導入」ではない

これから、

多くの企業がAIエージェントを導入していくだろう。

Microsoftの調査でも、企業は「人＋AIエージェント」で仕事をする組織へ向かっている。

僕も、その未来はかなり現実的だと思う。

でもそこで、

ひとつ疑問がある。

そのAIに、何を教えるのだろう。

インターネットの情報？

営業本？

一般的な成功事例？

もちろん、それも役に立つ。

でも、

競合企業も同じ情報を使える。

本当に強いのは、

自社でしか手に入らない情報だ。

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AI時代の「企業の堀」は、現場にあるのかもしれない。

トップ営業が10年間かけて身につけた感覚。

新人が偶然見つけた新しい提案方法。

失注したからこそ分かった顧客心理。

競合に勝った商談。

逆に、

絶対にやってはいけなかった提案。

こうしたものが、

毎日会社の中で生まれている。

でも、

ほとんど消えている。

Slackに流れる。

会議で話して終わる。

飲み会で共有される。

退職と同時に消える。

AIがどれだけ賢くなっても、

会社が残していない経験まで勝手に学習することはできない。

だから僕は、

これから企業に必要なのは、

AIを導入することだけではなく、

「AIに渡せる会社の知識を作ること」

なんじゃないかと思っている。

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だから、ワザドリを作っている。

僕はいま、

「ワザドリ」

というサービスを作っている。

コンセプトは、

「現場の技術を、カンタンにシェア。」

トップ営業だけが知っている勝ち方。

新人が見つけた工夫。

成功した商談。

失敗した商談。

顧客に刺さった一言。

そんな現場の「ワザ」を、

個人の記憶で終わらせず、

組織の資産として蓄積する。

そして、

誰かが使う。

成果が出る。

改善する。

また組織に戻す。

そんな循環を作りたいと思っている。

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AIを使える会社の、その先へ。

AIはこれから、

もっと賢くなる。

もっと安くなる。

もっと簡単になる。

そして、

誰でも使えるようになる。

だから、

「AIを使っています」だけでは、いつか差がつかなくなる。

その時、

企業に残る差は何なのか。

僕は、

AIの後ろ側に、どれだけ「自分たちだけの知識」があるか

だと思っている。

AIは競合も買える。

最新モデルも競合が使える。

便利なAIエージェントも、いずれ競合が導入する。

でも、

あなたの会社が10年間かけて積み重ねてきた経験は、競合には買えない。

だから、

AI時代だからこそ、

人間の経験を残す。

一人の「うまくいった」を、

100人が使えるワザにする。

100人の経験を、

会社の競争力に変える。

そしていつか、

それをAIが活用できるようにする。

「AIを使える人」が勝つ時代の、その先へ。

現場で生まれた知恵を、

会社の資産に。

ワザドリでは現在、パイロット企業を募集しています。

まずは無料でお試しいただけます。

サービス内容を詳しく知りたい方には、LPもお送りします。

最後に、

経営者や営業責任者の方に、

ひとつだけ問いかけたい。

もし明日、あなたの会社のトップ営業が辞めたら。

顧客情報は残る。

売上データも残る。

商談履歴も残る。

では、

その人が10年間かけて身につけた「勝ち方」は、会社に残りますか？

AI時代に本当に残すべきデータは、

案外そこなのかもしれない。