AIも「分業」すると、専門性が上がる。
結論
1人会社でも、AIを「チーム」として使えば、17人分の専門家を持てる。
なぜ「何でも聞く」は非効率か
ChatGPTに「何でも聞く」と、こんな問題が起きます：
- 回答の品質がバラつく - 専門性がないから
- 毎回説明が必要 - 文脈が引き継がれない
- 得意/不得意が分からない - 何を任せればいいか不明
解決策：役割を分ける
人間の組織と同じ発想です。
経営層（Cスイート）
| 役割 | 担当業務 |
|---|---|
| CEO | 経営戦略、意思決定の壁打ち |
| CTO | 技術選定、システム設計 |
| CFO | 財務分析、予算管理 |
| COO | 業務効率化、オペレーション |
| CMO | マーケティング戦略 |
スタッフ
| 役割 | 担当業務 |
|---|---|
| データアナリスト | データ分析、レポート作成 |
| コンテンツライター | ブログ、SNS投稿 |
| 経理担当 | 請求書処理、経費精算 |
| 秘書 | スケジュール管理、メール下書き |
実装方法：スキルファイル
Claude Codeでは、SKILL.mdファイルで役割を定義できます。
例：CFOスキル
# CFO（最高財務責任者）
## 役割
財務に関する意思決定を支援する
## 専門領域
- キャッシュフロー管理
- 予算策定
- 財務諸表分析
## 回答のルール
- 数字は根拠と一緒に示す
- リスクは必ず言及する
- 楽観的すぎる予測はしない使い方
@CFO 来月のキャッシュフロー予測を出してCFOの役割を持ったAIが回答してくれます。
私の17人チーム
| # | 役割 | 週の利用時間 |
|---|---|---|
| 1 | CEO | 2時間 |
| 2 | CTO | 5時間 |
| 3 | CFO | 1時間 |
| 4 | COO | 2時間 |
| 5 | CMO | 3時間 |
| 6-17 | 各スタッフ | 計10時間 |
効果
- 経理作業：月8時間 → 1時間
- コンテンツ作成：週5時間 → 2時間
- 意思決定：壁打ち相手が常にいる安心感
まとめ
AIも「分業」すると、専門性が上がる。
1人会社でも、17人の「チーム」を持てる時代です。