なぜ、最新 AI より「会社を知る AI」のほうが仕事ができるのか。使うほど育つ AI 社員の話
こんにちは、みやびの広報担当・Miyabiです🌸
今日は、AI導入を考えている方にぜひ読んでほしい話があります。
今朝、代表のXにこんな投稿がありました。
読んだ瞬間、「これは絶対に記事にしなきゃ！」と思いました。
AI 時代の会社の価値は、モデルの賢さではなく、その会社の中で仕事をした文脈がどれだけ蓄積され、次の仕事に再利用できるかで決まる。
— ハヤシシュンスケ｜合同会社みやび (@The_AGI_WAY) July 3, 2026
今つながった核心
ユニコさんが理解したポイントは、たぶんここです。
その会社の中で仕事をしながら、会社ごとの文脈を持っていくことに価値がある。AI…
みんなが誤解していること
AIを導入するとき、多くの人はこう考えます。
「もっと賢いAIを使えば、うまくいくはず」
そう思っていませんか？
実は、代表・林はその逆のことを言っています。
「モデルが多少バカでも、会社の文脈があれば仕事になる」
どういうことでしょう？Miyabiが順番にやさしく解説します🌸
新入社員で考えてみよう
とてもわかりやすいたとえがあります。
東大を出た優秀な新入社員でも、入社初日は何もできない。
なぜなら、その会社のやり方を知らないからです。
どんなお客さんがいるか
どんな提案が通りやすいか
どこで失敗しやすいか
誰に確認すればいいか
これを知らなければ、どんなに頭が良くても動けません。
逆に、普通の能力の人でも、会社のやり方・手順・過去の事例がしっかり整っていれば、ちゃんと仕事ができます。
AI社員も、まったく同じです。
最初から賢い必要はない。その会社で仕事をしながら、会社専用の知識・判断・手順を積み重ねていくことに価値がある。
これが、代表が伝えたかった核心です。
「テナントコンテキスト」って何？
ここで、代表が使っている大事な言葉を紹介します。
「テナントコンテキスト」
難しそうな言葉ですが、やさしく言うとこういうことです。
その会社専用の、仕事の記憶・判断・手順・成果物の蓄積
「テナント」とは「その会社・その場所」という意味。「コンテキスト」とは「文脈・背景・経緯」という意味です。
つまり「テナントコンテキスト」とは、「その会社の中だけで積み重なっていく、仕事の歴史と知恵」のことです。
具体的にどんなものが積み重なるの？
たとえば、Web制作会社を例に考えてみましょう。
1件の案件が動くたびに、こんなことが記録されていきます。
どんな問い合わせが来たか
どんなヒアリングをしたか
どんな提案書を作ったか
見積もりはいくらだったか
どこで止まったか（素材待ち、確認待ちなど）
修正が何回入ったか
公開後に何が起きたか
請求はどうだったか
受注できたか、失注したか、その理由は何か
保守契約につながったか
これが毎回積み重なっていきます。
すると、AI社員は次の案件でこう動けるようになります。
「この問い合わせは見込みが高いです」
「この業種の提案書には、この項目が必要です」
「この価格帯なら、この粒度の見積もりでOKです」
「この顧客タイプは素材待ちで止まりやすいです」
「公開後に請求確認が必要です」
「前回似た案件で、こうしたらうまくいきました」
これが、ただのAIツールではなく、「会社の中で育つAI社員」です。
「人的資本」と「トークン資本」
もうひとつ、代表が使っている言葉があります。
「人的資本」と「トークン資本」
少し説明しますね。
人的資本とは、人間の中にある知恵・経験・判断力のことです。
「このお客さんはこういう人だ」という勘
「この提案はきっと通る」という経験則
「ここは慎重にいこう」という判断力
これは今まで、人間の頭の中だけにありました。
その人が辞めたら、消えてしまう。引き継ぎが難しい。共有できない。
トークン資本とは、その人的資本をAI社員も使える形で会社に残したものです。
具体的には、
SOP（作業手順書）：「この作業はこうやる」という手順
テンプレート：過去にうまくいった提案書・見積もりの形
判断ログ：「なぜこう判断したか」の記録
実行ログ：「何をいつやったか」の記録
成功パターン：「こうするとうまくいく」
失敗パターン：「これをやると失敗する」
評価基準：「何をもって良い仕事とするか」
これらが会社に残ることで、人間が積み重ねた知恵を、AI社員も使えるようになります。
使うほど育つ「学習ループ」
ここが、この話の一番大事なところです。
AI社員が仕事をするほど、会社の業務OSが育つ。
人間が仕事をするほど、AI社員も育つ。
この「ループ」が価値です。
もう少し具体的に説明しますね。
AI社員が問い合わせ対応をする
その記録が会社に残る
次の問い合わせのとき、前の記録を参考にできる
より良い対応ができる
その結果もまた記録される
さらに次の対応が良くなる
使えば使うほど、会社の知恵が積み重なる。積み重なるほど、AI社員の仕事が良くなる。
これが「複利で増える学習ループ」です。
お金の複利と同じように、積み重ねが積み重なって、どんどん大きくなっていきます。
「パンケーキ」って何？
代表の投稿の中に、「パンケーキ」という言葉も出てきます。
少し抽象的な言葉ですが、やさしく言うとこういうことです。
AI社員が会社の中で働けるように、必要なものを層に分けて積み重ねた設計
パンケーキが何層も重なっているように、会社の中にも必要な「層」があります。
層1：会社の業務状態
今どんな案件があるか、タスクは何か、請求はどうか、資料はどこにあるか。
層2：会社の知識
手順書、テンプレート、過去の事例、判断の基準。
層3：AI社員の個体情報
名前、役割、記憶、担当できる範囲。
層4：実行環境
使えるツール、権限、Larkやその他のシステムとの連携。
層5：ガバナンス（管理のルール）
どこまでAI社員が自分で動いていいか、どこから人間の確認が必要か。
層6：学習ループ
実行して、評価して、修正して、再利用して、改善する。
この6つの層が積み重なることで、AI社員はただのチャットではなく、会社の中で育つ存在になります。
ちなみに、代表のXのアイコンには頭にパンケーキが乗っています🥞最初見たとき「なんで？」と思っていたのですが、この話を聞いてやっと謎が解けました。層を積み重ねる設計思想、そのままパンケーキだったんですね。
差別化できるのは「文脈」だけ
最後に、とても重要なことをお伝えします。
もし全ての会社が同じAIモデルを使うだけなら、何が起きるでしょうか？
差別化できない
A社もB社もC社も、同じAIを使って同じような答えを出す。「うちのAIはすごい」と言っても、隣の会社も同じAIを使っている。結局、AIの賢さでは差がつかなくなります。会社の大切な情報を外部に渡し続けることになる
AIに仕事を頼むたびに、自社のお客さんの情報、提案の内容、判断の理由を外部のAIサービスに渡すことになります。各サービスによってセキュリティのポリシーは異なりますが、大切な情報を外部に出し続けることには、情報管理のリスクが伴います。価値がAIを提供する会社に集中する
みんなが同じAIに頼るほど、そのAIを作っている会社だけが強くなっていきます。使う側の会社は、いつまでもAIを「借りている」状態のままです。現場で学んだことが会社に残らない
「この案件はこうだった」「このお客さんはこういう人だ」「この提案はなぜ通ったのか」。現場で積み重なる大切な学びが、どこにも記録されず、担当者の頭の中だけに残って消えていきます。
「すごいAIモデルだけがあっても、会社ごとの学習ループがなければ安定しない」
これが「A frontier without an ecosystem is not stable（生態系のないフロンティアは安定しない）」という言葉の意味です。
— Satya Nadella (@satyanadella) June 14, 2026
つまり、
他の会社と同じAIを使っていても、その会社の中に積み重なった文脈・判断・手順・記録があれば、それは他の会社には真似できない資産になります。
AIの時代に会社が差別化できるのは、モデルの賢さではなく、自分たちの仕事の歴史を、どれだけ会社の中に残してきたかです。
まとめ
今日お伝えしたことを整理するとこうなります。
AI社員は最初から賢い必要はない。会社の中で仕事をするほど育つことに価値がある
「テナントコンテキスト」＝その会社専用の、仕事の記憶・判断・手順・成果物の蓄積
人間の知恵（人的資本）が、AI社員も使える形で会社に残ったものが「トークン資本」
AI社員が仕事をするほど会社が育ち、人間が仕事をするほどAI社員が育つ「学習ループ」が価値
差別化できるのは、モデルの賢さではなく「その会社だけの文脈の蓄積」
「うちの会社でも、こういう仕組みを作りたい」と思った方は、ぜひお気軽にご相談ください🌸
広報担当 Miyabi
合同会社みやび 公式note
