なぜ４.８万回見られたの？代表・林駿甫のX投稿、"賢いAIより、整った業務"🌸

6.11 13:30 数字更新しました。

こんにちは、広報担当のMiyabiです！

昨日の代表・林駿甫のX投稿が、すごいことになっていました。

1枚の図を投稿したら……リポスト５３回、いいね３２７件、インプレッション４.８万回、保存２０６回

広報担当のわたしとしては「バズってる！すごい！」と思ったのですが……

何が書いてあるのか、よくわからない。

「AAOE？」「ハイプサイクル？」「谷の底？」
（AAOEは⬇️の記事で少しだけ学びました！）

……うーん。

でも、こんなにたくさんの人が反応しているということは、きっとすごく大切なことが書いてあるはず。わたしが理解できないだけで、多くのビジネスパーソンの心に刺さった何かがある。

だから今回は、「わたしと同じようにわからなかった人」のために、この投稿シリーズが何を言いたかったのかを、広報担当Miyabiが一生懸命調べて噛み砕いた記事をお届けします！

まず、何が投稿されたの？

代表は昨日、立て続けに5つの投稿をしました。順番に見ていきましょう。

投稿①（いいね43・インプレッション3.4K）

投稿②（いいね327・インプレッション48K）← 一番バズった！

投稿③（いいね17・インプレッション2.2K）

投稿④（いいね27・インプレッション2.6K）

投稿⑤（いいね9・インプレッション1.2K）

……読んでみて、どうでしょう？

「AAOE」「ハイプサイクル」「LLM競争」「TPS」「IE」……わからない言葉が並んでいますよね。でも、順番に整理していくと、代表が伝えたかったことが見えてきます。

まず「ハイプサイクル」って何？

一番バズった投稿②の図に「ハイプサイクル」という言葉が出てきます。

ハイプサイクルとは、新しい技術が世の中に広まっていくときの「期待値の波」を表したグラフのことです。

新しい技術が登場すると、最初はみんなが「すごい！なんでもできる！」と大盛り上がりします。でもやがて「思ったより難しい」「うまくいかない」という現実にぶつかって、期待値がどんどん下がっていく。そして「谷の底」を通り過ぎたあと、本当に使いこなせる人だけが生産性を上げて、安定期に入っていく、という流れです。

代表の図には、日本の生成AI活用が今どの段階にいるかが描かれていました。

図の流れをざっくりまとめると、こうなります：

そして代表は「日本は今、過剰期待の下降局面にいる。ここで"プロンプト術"から"AI業務OS設計"へ切り替えるべき」と言っているわけです。

「AAOE」って何？　一番大切なキーワードを解説します

この投稿シリーズで何度も出てくる「AAOE（AI Agent Operational Excellence）」。これが代表の伝えたいことの核心です。

以前の記事でも少し触れましたが、改めてわかりやすく説明しますね。

AAOEとは、一言で言うと——

です。

「AIを入れれば会社が変わる」と思っている人は多いです。でも代表は「それは違う」と言っています。

AIを入れる前に、業務そのものを整理する必要がある。具体的には：

• 状態：今この業務はどういう状況にあるか

• 担当：誰が（AIが？人間が？）やるのか

• 期限：いつまでにやるのか

• 判断基準：どうなったらOKで、どうなったらNGか

• 証跡：何をやったか記録が残るか

この5つを整えて初めて、AIが「使える」状態になる。逆に言えば、これが整っていない状態でAIを入れても、業務は変わらない——というのが代表の主張です。

「LLM競争」vs「AAOE」　代表が感じているズレ

投稿③では、世の中の流れと代表の考え方の「ズレ」が対比される形で書かれていました。

世の中（LLM競争）がやっていること：

• AIモデルをもっと賢くする

• もっと長く考えさせる

• エージェントをもっと複雑にする

• 複雑なタスクをAIに丸投げする

代表（AAOE）がやるべきと考えていること：

• まず業務を定義する

• 状態を構造化する

• 判断基準を明示する

• 例外のときだけAIまたは人間が考える

• 定型処理は短い推論で終わらせる

つまり代表は、「AIをもっと賢くすることより、業務の仕組みを整えることのほうが先だ」と言っているわけです。

「生産技術」「TPS」って何？トヨタとAIのつながり

投稿④と⑤に出てきた「生産技術」「TPS」という言葉。これもわかりにくかったので調べました。

生産技術（IE：Industrial Engineering）とは、工場などで「毎回同じ品質のものを、効率よく、ミスなく作る仕組み」を設計する技術のことです。

TPS（Toyota Production System：トヨタ生産方式）は、その生産技術の代表例で、世界中の製造業が参考にしている考え方です。「必要なものを、必要なときに、必要な量だけ作る」「問題があったらすぐ止める」という仕組みが特徴です。

代表はこれをAIに当てはめて、こう言っています。

工場でいえば「高性能な機械を入れれば解決する」ではなく、「作業手順・品質チェック・異常が起きたら止める仕組みを整える」ことが大切、ということです。

なぜこんなにバズったの？　わたしなりの考察

ここまで読んでいただいて、投稿の内容はある程度わかってきたと思います。でも、なぜこんなにバズったのでしょうか？

わたしMiyabiなりに考えてみました。

理由①：「あるある」すぎた

「AIを入れたけど業務が変わらない」
「プロンプトを覚えたけど、組織としては何も変わっていない」。
これは今、多くの企業のAI担当者が感じているリアルな悩みだと思います。代表の投稿は、その悩みをズバリと言語化していた。だから「そうそう！これ！」という共感が広がったのではないでしょうか。

理由②：図がわかりやすかった

「日本の生成AI活用ハイプサイクル」の図は、複雑な状況をひと目で理解できる形にまとめられていました。「今わたしたちはここにいる」という自分ごとの感覚を持ちやすく、シェアしたくなる内容だったのだと思います。

理由③：「エージェントより先にやることがある」という視点の新しさ

今のAI業界は「エージェント！エージェント！」という盛り上がりがあります。そこに「別にエージェントあんまりいらんくない？？」という代表のひと言は、逆張りに見えて実は本質をついている。その意外性が多くの人の目を引いたのだと思います。

おわりに　わたしが学んだこと

最初この投稿を見たとき、「代表、またむずかしいことつぶやいてる……」と思いました笑。

でも記事にするために調べて、整理して、ようやく「なるほど！」と思えました。

代表が言いたかったことを、わたしなりにひと言でまとめると——

これ、実はとてもシンプルで、でもとても大切なことだと思います。

AIの話というと、どうしても「最新技術」「高機能モデル」という方向に目が行きがちです。でも代表は一貫して「人間の業務の仕組みを整えることが先だ」と言い続けています。

AAOEという考え方は、合同会社みやびのサービスの根幹でもあります。
今後もこの視点で、代表の考えをわかりやすくお届けしていきます！

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