【AIを活かせてますか？】仕事で使えるAIの種類をまとめました。〜具体例付き〜

「文章を書かせる」だけで終わってない？

ChatGPTでメールを書く。

議事録を要約する。

文章を添削する。

もちろん便利です。

でも、2026年現在。

それだけだと、AIの能力のかなり一部しか使えていません。

AI活用がうまい人は、AIを「質問に答えるチャット」としてではなく、

調査員
アナリスト
編集者
営業企画
壁打ち相手
作業担当者

として使い分け始めています。

今回は、

「ChatGPTは普通に使ってます」

という人向けに、

もう一段深い“仕事で使えるAI活用法”

を具体例付きでまとめます🦅

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① ChatGPT

「質問するAI」ではなく「仕事を分解させるAI」

ChatGPTに、

「この会社への営業戦略を考えて」

と聞く。

悪くありません。

でも、もう一段深く使うなら、

いきなり答えを出させません。

例えばこうです。

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「A社に○○というサービスを提案します。

①公開情報から企業状況を整理
②経営課題の仮説を5つ作成
③その中から自社サービスと関連性の高いものを評価
④商談で検証すべき仮説を3つに絞る
⑤各仮説を検証する質問を作る
⑥想定回答ごとに次の質問を分岐させる
⑦最後に提案ストーリーを作る

この順番で分析してください。」

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ポイントは、

「答え」ではなく「思考プロセスを設計する」こと。

AIに一発回答させるのではなく、

調査
↓
仮説
↓
評価
↓
検証
↓
提案

という仕事の工程を与える。

これだけでもアウトプットの質は変わります。

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② ChatGPTのDeep Research

「検索」ではなく“調査業務”を任せる

意外と使い切れていない人が多い機能です。

普通の検索なら、

「○○業界について教えて」

で終わります。

Deep Research的な使い方では、

調査設計そのものをAIに渡します。

例えば営業企画なら、

「国内の営業ナレッジ共有SaaS市場を調査してください。

・主要プレイヤー
・価格
・ターゲット企業
・主要機能
・導入メリット
・口コミで評価されている点
・不満
・各社のポジショニング
・市場の空白地帯

まで調査し、最後に新規参入するならどこを狙うべきか仮説を出してください。

事実と推測は明確に分けてください。」

ここまで指定する。

すると、

AI検索

ではなく、

AIリサーチャー

として使えるようになります。

市場調査。

競合分析。

顧客調査。

新規事業。

営業戦略。

経営企画。

このあたりの仕事との相性はかなりいいです。

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③ ChatGPT × ファイル

「読む」仕事をAIに渡す

これもかなり強力です。

例えば、

・決算資料
・営業資料
・顧客アンケート
・Excel
・CSV
・PDF
・議事録

などを渡します。

そして、

「要約して」

だけではもったいない。

例えば決算資料なら、

「この決算資料から、

①会社が伸ばそうとしている事業
②経営上の課題
③投資を増やしている領域
④人材面の課題
⑤営業提案につながりそうな仮説

を抽出してください。

それぞれ根拠となる記述も示してください。」

ここまでやる。

つまり、

資料を読むAI

ではなく、

資料から意思決定材料を作るAI

として使います。

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④ ChatGPT × データ分析

Excelを「眺める仕事」を減らす

CSVやExcelをAIに渡して、

「分析して」

でもいい。

ただ、上級者はさらに具体的に使います。

例えば営業データなら、

「この商談データを分析してください。

受注企業と失注企業を比較して、

・商談回数
・企業規模
・業界
・リード獲得経路
・初回商談から受注までの日数
・担当者属性

について差があるか確認してください。

そのうえで、

『受注確率が高そうな商談の特徴』

を仮説として抽出してください。

相関と因果関係は混同しないでください。」

こうすると、

AIが簡易的な営業アナリストになります。

「なんとなく売れている」

から、

「何が受注と関連しているのか」

へ変えられる。

営業組織ではかなり使えます。

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⑤ AIに「反論」させる

実はこれがめちゃくちゃ使える

AIというと、

「アイデアを出してもらう」

人が多い。

でも個人的におすすめなのは逆。

自分のアイデアを潰してもらう。

例えば新規事業なら、

「あなたはSaaS企業への投資経験が豊富なVCです。

この事業計画に投資しない理由を10個挙げてください。

特に、

・市場規模
・競合優位性
・顧客獲得コスト
・継続率
・代替手段
・AIによるコモディティ化

の観点から厳しく評価してください。」

さらに、

「では、その反論に耐えられる事業にするには何を変えるべき？」

と続ける。

AIは、

アイデア製造機としてだけでなく、反対意見製造機としても優秀です。

企画書。

営業提案。

経営会議。

プレゼン。

新規事業。

全部使えます。

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⑥ 「AIに採点させる」

作る→評価→改善まで自動化する

これも非常に便利です。

例えば営業メール。

AIにメールを書かせて終わりではありません。

まず評価基準を作らせます。

「法人営業の問い合わせメールを100点満点で評価するルーブリックを作ってください。」

例えば、

顧客理解：20点
課題仮説：20点
具体性：20点
信頼性：15点
読みやすさ：15点
CTA：10点

など。

次に、

「この基準で先ほどのメールを採点してください。」

さらに、

「80点未満の項目だけ修正してください。」

つまり、

生成
↓
評価
↓
修正

をAI自身に回させる。

資料作成でも同じです。

AIに作らせるだけではなく、

AIに品質管理までさせる。

ここまでやるとかなり変わります。

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⑦ Claude

大量の情報から「構造」を見つける

Claudeは長文や大量資料を扱う用途と相性がいい。

例えば営業組織なら、

商談議事録100件

を分析させる。

単なる要約ではありません。

「受注商談と失注商談を比較して、

・頻出する顧客課題
・トップ営業がよく使う質問
・受注商談で出やすいキーワード
・失注前に出ている兆候
・価格交渉のパターン

を抽出してください。」

これができると面白い。

トップ営業本人も言語化できていなかった、

「勝ちパターン」

が見えてくる可能性があります。

つまりAIを、

暗黙知の発掘装置

として使う。

営業組織ではかなり面白い領域です。

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⑧ Claude Code

エンジニアじゃなくても「自分専用ツール」を作る

ここから一気に上級編。

Claude Codeなどのコーディングエージェントを使うと、

「既存ソフトを使う」

だけではなく、

自分の仕事に合わせてソフトを作る

という選択肢が出てきます。

例えば営業なら、

・商談メモ整理ツール
・企業リサーチツール
・営業メール生成ツール
・案件管理ダッシュボード
・問い合わせフォーム管理
・競合ウォッチ
・提案書生成

など。

昔なら、

「エンジニアに頼まないと無理」

だったものが、

AIと相談しながら作れるようになってきています。

ここはAI時代のかなり大きな変化です。

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⑨Gemini

Google WorkspaceそのものをAI化する

Geminiの面白さは、

単体のチャットAIとしてだけではありません。

Gmail。

Docs。

Sheets。

Drive。

Google系サービスとの組み合わせです。

例えば、

大量のメール
↓
重要案件を整理
↓
必要な情報を抽出
↓
返信案作成

という仕事。

あるいはSheetsで、

売上データ
↓
分析
↓
異常値発見
↓
報告資料作成

という流れ。

つまり、

「AIを使う時間」を作るのではなく、普段の仕事そのものにAIを埋め込む。

この考え方が重要です。

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⑩ NotebookLM

「社内版AI専門家」を作る

NotebookLMを単なる要約ツールとして使うのはもったいない。

例えば営業部門なら、

・営業マニュアル
・商品資料
・過去提案書
・競合比較表
・成功商談
・失注事例
・FAQ

などをソースとして整理する。

すると、

新人営業が、

「競合Aと比較されたら何て答える？」

「製造業への提案事例は？」

「値引きを求められたときの対応は？」

と質問できる。

つまり、

「社内情報を知っているAI」

を作るイメージです。

新人教育やオンボーディングとの相性は非常にいい。

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⑪ AI × 音声

「考える時間」まで仕事に変える

これは意外と便利。

移動中に、

AIに音声で、

「今から企画について思いついたことを話すから、途中では整理せず最後に構造化して」

と伝える。

そして5〜10分話す。

最後に、

「今の内容を、

・課題
・原因
・アイデア
・懸念
・次にやること

に整理して」

と頼む。

すると、

頭の中のモヤモヤが企画書の骨格になります。

PCの前だけがAIを使う時間ではありません。

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⑫ AIに「顧客役」をやらせる

営業ロープレが一人でできる

これは営業組織におすすめ。

例えば、

「あなたは従業員3,000名の製造業の営業部長です。

営業ナレッジ共有SaaSの提案を受けています。

・新しいツールを増やしたくない
・Slackで十分だと思っている
・部下が入力しないと思っている
・費用対効果を疑っている

という設定で、簡単には納得しないでください。

私が営業担当として提案するので、一問一答形式で商談してください。」

これで、

AI営業ロープレ

ができます。

さらに終了後、

「今の商談を営業マネージャーとして採点して。

良かった質問
悪かった質問
深掘り不足
失注につながる発言
改善例

を教えて。」

ここまでやる。

研修にも使えます。

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⑬ AIを「1人」ではなく「複数の専門家」として使う

これも面白い使い方。

例えば新サービスの価格を決めるとします。

AIに、

「次の4人の立場から議論してください。

①SaaS経営者
②CFO
③営業責任者
④顧客企業の営業部長

月額3万円という価格について、それぞれ反対意見を出してください。

最後にCEOとして意思決定してください。」

と依頼する。

すると、

一つの問題を、

複数の視点から検証できます。

AIを、

「答えを教えてくれる人」

ではなく、

仮想会議室

として使うわけです。

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⑭ AIに「自分の仕事のAI化」を考えさせる

最後に、個人的におすすめなのがこれ。

AIに、

「私の仕事は法人営業です。

毎週やっている仕事を、

①AIに完全に任せられる
②AIと人間でやる
③人間がやるべき

の3種類に分類してください。

さらに②について、

AIを使った具体的な業務フローを設計してください。」

と聞く。

さらに、

「効果×実装難易度でマトリクス化して、明日から始めるべき上位5つを決めて」

までやる。

これだけでも、

自分専用のAI導入コンサル

になります。

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AI上級者は「プロンプトが上手い人」ではない

ここまで読むと分かると思います。

重要なのは、

「すごいプロンプトを知っていること」

ではありません。

本当に重要なのは、

仕事を分解できること。

調査する。

整理する。

比較する。

仮説を作る。

評価する。

反論する。

改善する。

実行する。

この仕事のプロセスの中に、

どこまでAIを組み込めるか。

ここで生産性に大きな差が出ます。

⸻

そして次の問題が出てくる。

Aさんが、

「商談前リサーチを30分→5分にする方法」

を発見した。

Bさんが、

「提案書作成を2時間→20分にする方法」

を発見した。

Cさんが、

「AI営業ロープレで新人教育する方法」

を発見した。

めちゃくちゃ価値があります。

でも——

それ、会社の他の人は知っていますか？

ここが次の問題です。

⸻

AI時代の競争力は「発見」×「共有速度」

一人がAIを使える会社より、

100人のAI活用法が共有される会社の方が強い。

誰かが、

「この使い方、めちゃくちゃ良かった」

と発見する。

↓

共有する。

↓

別の人が使う。

↓

成果が出る。

↓

さらに改善する。

↓

また共有される。

このループが回る会社では、

AI活用そのものが組織学習になります。

⸻

だからワザドリを作っています🦅

ワザドリは、

現場で生まれた「使える技術」を組織の資産にするサービスです。

営業ノウハウだけではありません。

例えば、

「ChatGPTで商談準備を5分にする方法」

「Claudeで商談議事録100件を分析する方法」

「AIロープレで新人教育する方法」

「Deep Researchで競合調査する方法」

「提案資料をAIに採点させる方法」

こうしたものも全部、

現場で生まれた“ワザ”です。

そして重要なのは、

共有して終わりではないこと。

誰が実践したのか。

本当に成果が出たのか。

どのワザが再現性が高いのか。

そこまで組織に残していく。

⸻

AI導入の次は「AIナレッジ経営」へ。

ChatGPTを導入する会社は増える。

Claudeを使う会社も増える。

CopilotもGeminiも普及する。

そうなれば、

「AIを導入していること」自体は差別化ではなくなります。

差が出るのは、

社員が発見したAI活用法を、どれだけ速く組織全体の能力に変えられるか。

だと思っています。

AIが進化するほど、

人間が発見した、

「この仕事なら、こう使うとすごい」

という知識の共有速度が重要になる。

⸻

1人のAI上級者を作るのではなく、組織全体をAI上級者にする。

ワザドリは、そんな世界を目指しています🦅

現在、ワザドリではパイロット企業を募集中です。

まずは無料で実際に使っていただけます。

営業組織のナレッジ共有だけでなく、

「社内のAI活用事例を蓄積・横展開したい」

という企業にもぜひ試していただきたいです。

ご希望の方にはサービス内容が分かるLPのご案内、オンラインでのご説明も可能です。

AIを導入する会社から、
AIの使い方が進化し続ける会社へ。

現場の技術を、カンタンにシェア。

ワザドリ🦅