TODOドリブンとクリエイティブ性｜AI時代に上位2割に入るための働き方革命
あなたは今、TODO管理をしていますか？
Google Keep、Notion、Asana、Todoist、Appleのリマインダー。
世の中には無数のTODO管理ツールがある。
そして多くの人が「TODO管理こそ生産性の鍵」だと信じている。
でも僕は、あえて逆のことを言いたい。
「TODO管理をする人は、AI時代に下位8割に沈む可能性がある」
これ、過激に聞こえるかもしれない。
でも最後まで読んでもらえれば、僕が何を言いたいのか分かってもらえると思います。
AI時代の働き方、そして上位2割に入るための思考法について、今日は本気で話していきますね。
この記事を読み終わる頃には、あなたの「TODO」に対する認識が180度変わっているはずです。
そして、明日からの行動が確実に変わります。
第1章｜プランモードとTODOモードの構図
AIが「上司」になる時代
2025年から2026年にかけて、AIエージェントの進化が加速しています。
ChatGPT、Claude、Gemini。
これらのAIは、もはや単なる「質問に答えるツール」じゃない。
自律的にタスクを実行し、判断を下し、成果を出せるレベルに達している。
この変化が意味することは何か？
「AIが上司になる」ということです。
今まで、上司は人間でした。
上司が指示を出し、部下がそれを実行する。
この構図が、何十年も続いてきた。
でもAI時代になると、この構図が変わる。
AIが「何をすべきか」を考え、人間がそれを「実行する」側に回る可能性がある。
つまり、TODOを指示される側になるか、AIを使って指示を出す側になるか。
この二極化が、確実に進んでいくんです。
実際、Oktaの「AI at Work 2025」調査によると、組織の91%がすでにAIエージェントを活用しており、最も一般的な用途はタスクの自動化です。
生産性の向上は84%のリーダーにとって最大のメリットであり、コスト削減（60%）を大きく上回っている。
これ、「AIがタスクを自動化する」時代に、人間がやるべきことは何か？
答えは明確で、「何をAIにやらせるか考える」ことなんです。
上位2割と下位8割の分岐
AI時代の働き方は、大きく2つに分かれます。
1つ目が「プラン側（上位2割）」。
AIに何をさせるか考える側です。
戦略を立て、方向性を決め、AIを「ツール」として使いこなす。
2つ目が「TODO側（下位8割）」。
AIが考えたTODOを実行する側です。
AIが「これをやれ」と指示したことを、粛々とこなす。
今まで、この構図は「50対50」くらいだったかもしれない。
考える仕事と、実行する仕事が半々だった。
でもAI時代になると、この比率が「20対80」に変わる。
なぜなら、「実行」の部分をAIが担えるようになるから。
人間に残されるのは、「何をさせるか考える」仕事だけ。
そして、その仕事ができる人は、上位2割しかいない。
世界経済フォーラム（WEF）の「Future of Jobs Report 2025」によると、2030年に向けて現在の正式雇用全体の22%に相当する規模で雇用の新陳代謝が起こると予測されています。
具体的には、1億7,000万（現在の雇用の14%相当）の新規雇用が創出される一方で、9,200万（同8%相当）の既存雇用が失われる見通しです。
この「失われる9,200万の雇用」の多くが、TODO側の仕事なんです。
TODO管理をする人が下位8割に沈む理由
ここで、TODO管理の話に戻ります。
TODO管理をするということは、「誰かから指示されたタスク」を管理しているということ。
自分で「何をすべきか」を考えているのではなく、与えられたTODOを整理しているだけ。
これ、AI時代においては「AIの部下側」のポジションなんです。
今までは、上司が人間だった。
人間の上司から指示を受け、TODOを管理し、実行する。
それで何も問題なかった。
でもこれからは、上司がAIになる可能性がある。
AIが「今日はこれをやってください」と指示を出す。
人間はそれを受け取り、TODOアプリに入力し、実行する。
これ、本当にあなたがやりたい働き方ですか？
もう少し具体的に言うと、TODO管理をしている人には2つのパターンがあります。
1つは、本当に「与えられたタスクを管理している」人。
上司から「これやって」と言われて、リストに入れて、優先順位つけて、こなす。
これは完全にTODO側の働き方。
もう1つは、「自分で考えたタスクをTODO化している」人。
自分で課題を発見して、解決策を考えて、それをTODOに落とし込んでいる。
これはプラン側に近い。
でも問題なのは、後者の人でも「TODO管理に支配されている」ケースが多いこと。
「今日はこのTODOを消化しなきゃ」という思考に縛られて、新しいアイデアを考える余裕がなくなる。
これが、TODO管理の罠なんです。
僕の会社では、もう社内をプラン側の2割とTODO側の8割に配置転換を完了させた。
「あなたはTODO側です」「あなたはプラン側です」とちゃんと伝えて。
そして、TODO側の8割の中で、AIに完全に負ける人は配置転換か退職してもらうという決断も下した。
厳しいと思うかもしれないけど、これがAI時代の現実なんです。
第2章｜クリエイティブ性とTODOの関係
TODOがない人ほどクリエイティブ
逆説的ですが、「TODOがない人」の方がクリエイティブ性が高いです。
なぜか？
TODOがあると、そのTODOを「消化する」ことに意識が向く。
「今日はこれをやらなきゃ」「明日までにこれを終わらせなきゃ」
この思考に支配されると、新しいアイデアが生まれにくくなる。
一方、TODOがない人は、自由に思考できる。
「今日は何をしようかな」「こんなことをやったら面白いんじゃないか」
この余白の時間に、クリエイティブなアイデアが生まれる。
僕自身、そんなにTODOはない方です。
でも、面談はめちゃくちゃやっている。
1日5人くらいと話すこともある。
面談がTODOなのかというと、そうじゃない。
面談は「インプット」でもある。
人と話すことで、新しい視点を得られる。
その刺激が、クリエイティブなアイデアに繋がる。
これ、すごく大事なポイントです。
TODOというのは「消化すべきタスク」という意識を伴う。
でも、面談やセミナーは「消化すべきもの」じゃなくて、「刺激を受ける機会」。
同じ時間を使っていても、意識が全く違うんです。
余白の時間がクリエイティブを生む
僕は不眠症というか、寝つきが悪い方です。
布団に入っても、なかなか眠れない。
その時間、何をしているかというと、スマホやiPadをいじっている。
Xを見たり、ニュースを読んだり、気になることを調べたり。
これ、一見「無駄な時間」に見えるかもしれない。
でも実は、この時間にクリエイティブが生まれるんです。
スタンフォード大学の研究によると、「ぼんやりしている時間」に脳のデフォルトモードネットワークが活性化して、創造的なアイデアが生まれやすくなることが分かっています。
つまり、科学的にも「余白の時間」には意味がある。
さらに、WIREDが紹介した研究では、クリエイティブな人の脳は3つのネットワーク（実行機能ネットワーク、デフォルト・モード・ネットワーク、顕著性ネットワーク）が同時に活性化していることが分かっている。
通常、これら3つのネットワークは同時には活性化されないけど、クリエイティブな人は例外なんです。
世界的な経営者たちも、意図的に余白を作っています。
ビル・ゲイツは年に2回、1週間の「Think Week」を取って、小屋にこもって読書と思考だけに集中する。
Googleの創業者たちは「20%ルール」として、勤務時間の20%を自由なプロジェクトに使うことを推奨していた。
あなたの1日に、「何も予定がない時間」はどれくらいありますか？
もし全く無いなら、それ自体が問題かもしれません。
「あ、こういうことを記事にしたら面白いかも」
「この考え方とあの考え方を組み合わせたら、新しい視点になるな」
こういうひらめきは、TODOに追われている時には生まれない。
余白の時間、何もやることがない時間。
その時間にこそ、クリエイティブが生まれる。
事前に話すことを決めていると、クリエイティブ外のことができない。
「今日のセミナーではこれを話す」と決めてしまうと、その枠の中でしか話せない。
でも、何も決めていなければ、その場の空気を読んで話せる。
聴衆の反応を見て、話す内容を変えられる。
これが、ライブ感のあるセミナーに繋がる。
クリエイティブな人の脳科学
ミシガン州のアルビオン大学で行われた調査によると、多少の眠気があったほうがよりクリエイティブな解決方法を見つけやすいことが分かっています。
疲れているときには、脳のフィルターに穴が開いていて、頭の中を漂うランダムな考えがメインの思考に結びつくことでクリエイティブな発想が生まれると考えられています。
ピークタイム中には、こうしたランダムな考えは浮かばないのです。
つまり、完璧に整理されたTODOリストを朝イチから消化していくのは、実はクリエイティビティを殺している可能性がある。
僕が寝つきが悪い時間にスマホをいじっているのは、まさにこの「フィルターに穴が開いた状態」。
ランダムに情報を浴びることで、思いもよらない組み合わせが生まれる。
これが、TODO管理では絶対に得られないクリエイティブな発想の源泉なんです。
「テキストファーストドリーム」とクリエイティブの両立
ここで、「テキストファースト」という概念を紹介します。
テキストファーストとは、全てをテキストベースで管理し、AIエージェントが自律駆動できる環境を構築する思想です。
Webサービスでは実現できない「ローカルファースト」の強みと、ナレッジを蓄積することで人間のフィードバックコストをゼロに近づける戦略。
一見すると、「全部テキストで管理する」というのはTODO管理と似ているように見えるかもしれない。
でも、決定的に違うのは「AIが自律駆動する」という点。
TODO管理は、人間がタスクを管理している。
テキストファーストは、AIがナレッジを元に自律的に動く。
人間は、そのAIに対して「方向性」を示すだけ。
具体的なタスクは、AIが勝手に分解して実行してくれる。
これが、プラン側の働き方なんです。
イメージしやすいように、料理で例えてみましょう。
TODO管理は、「レシピを見ながら料理する」こと。
「次は塩を入れる」「次は3分煮る」と、決められた手順を追う。
テキストファーストは、「シェフがいる厨房」のようなもの。
「今日はイタリアン風で」と方向性だけ伝えたら、シェフが勝手に食材を選んで、調理して、盛り付けまでしてくれる。
あなたは「何を食べたいか」を決めるだけ。
「どうやって作るか」は、シェフ（AI）に任せる。
これが、プラン側とTODO側の本質的な違いなんです。
テキストファーストの利点は4つあります。
1つ目は、全てが正規化されること。
ノートやメモがバラバラじゃなくて、一定のフォーマットで管理される。
だから、AIが理解しやすい。
2つ目は、引き継ぎが綺麗になること。
人間に引き継ぐ時も、AIに引き継ぐ時も、テキストで全部説明できる。
「この人に聞かないとわからない」がなくなる。
3つ目は、次の投稿が改善されること。
過去の失敗をテキストで記録しておけば、AIがそれを参照して改善してくれる。
人間のフィードバックなしで、自動的に品質が上がる。
4つ目は、AIが自律駆動できること。
テキストで「ゴール」と「制約」を書いておけば、AIが勝手に動いてくれる。
人間は「見守る」だけでいい。
僕はObsidianというツールを使って、全ての思考をテキスト化している。
面談で得た気づき、セミナーで話したこと、寝る前にスマホで見つけた面白い情報。
全部、Obsidianにメモしていく。
そうすると、AIがそのナレッジを参照して、より良いアウトプットを出してくれる。
僕はTODO管理をしなくていい。
「こういうテーマで記事を書いて」と伝えるだけで、AIが過去のナレッジを参照して、僕らしい記事を作ってくれる。
これが、テキストファーストの力。
TODOを管理するのではなく、ナレッジを蓄積する。
そうすることで、AIが僕の「脳のコピー」として働いてくれる。
第3章｜僕のTODO管理の変遷
様々なツールを試してきた
僕自身、これまで様々なTODO管理ツールを試してきました。
最初はGoogle Keep。
シンプルで使いやすかった。
でも、タスクが増えてくると管理しきれなくなった。
次にGoogle ToDoリスト。
Googleカレンダーと連携できて便利だった。
でも、結局あまり見なくなった。
次にAppleのリマインダー。
iPhoneとの連携が良かった。
でも、やっぱり続かなかった。
そして今は、普通のメモ帳。
Obsidianに、やるべきことをテキストで書いている。
これが一番シンプルで、続いている。
会社内ではBacklogを使っていた時期もあります。
AsanaやSlackの管理機能も使ったことがある。
Taskworkのタスクも併用していた。
でも結局、僕に合っていたのは「シンプルなテキストメモ」でした。
なぜシンプルなテキストメモが続くのか？
理由は、「管理コストが低い」から。
高機能なTODO管理ツールは、設定が多い。
優先度、期限、カテゴリ、サブタスク、繰り返し設定...
こういう項目を全部埋めようとすると、それだけで疲れる。
でも、テキストメモは自由。
今日やることを3行で書く。
終わったら消す。
それだけ。
この「シンプルさ」が、継続の秘訣なんです。
なぜTODO管理ツールが続かないのか
TODO管理ツールが続かない人、多いと思います。
僕もその一人でした。
なぜ続かないのか？
理由は簡単です。
「TODO管理そのものに時間がかかる」から。
タスクを入力して、期限を設定して、優先度をつけて、カテゴリを分けて。
この作業自体が、1つの「仕事」になってしまう。
本来、TODO管理は「仕事を効率化する」ためのもの。
でも、TODO管理に時間を取られて、肝心の仕事が進まない。
本末転倒ですよね。
実際、ToDo管理ツールの効果を研究した結果によると、タスク管理ツールを使うと業務を可視化しやすくなり、タスク管理の効率が大幅に向上するとされています。
しかし、その前提として「意義のない時間を減らす」ことが重要。
つまり、TODO管理そのものに時間をかけすぎると、逆効果になるんです。
もう1つの理由は、「TODOが増え続ける」こと。
やるべきことをリストに入れる。
でも、全部はできない。
終わらないタスクが溜まっていく。
リストを見るたびに、「まだこんなにあるのか...」と憂鬱になる。
これ、心理的に辛いんです。
心理学では「ザイガルニック効果」と呼ばれています。
未完了のタスクは、完了したタスクよりも記憶に残りやすい。
つまり、TODOリストに未消化のタスクが並んでいると、無意識のうちにストレスを感じ続ける。
だから僕は、シンプルなメモ帳に戻った。
「今日やること」を3つ書く。
終わったら消す。
それだけ。
3つ以上はやらない。
「これは明日」「これは来週」と決めて、今日のリストには入れない。
そうすると、リストが短くなって、達成感が得られる。
これ、実際に試してみると分かりますが、精神的な負担が全然違います。
10個のTODOを見て「まだこんなにある...」と感じるストレスから解放される。
3個のTODOを全部消化した時の達成感を毎日味わえる。
仕事の量は変わらないのに、気持ちは全然違う。
これが、シンプルなTODO管理の力なんです。
マネジメント視点でのTODO管理
ただ、TODO管理を全否定するわけじゃない。
マネジメント視点で見ると、TODO管理には意味がある。
Tさんとの話で気づいたことがあります。
「TODO管理する人をマクロ的に見て、各自が会社から渡されたTODOをやっているのを全体で見る」
これ、管理側（プラン側の上位2割の経営者）がやることなんです。
部下がTODOをやっているのを管理する。
進捗を確認し、リソースを調整し、優先順位を決める。
つまり、TODO管理には2つの役割がある。
1つは「自分のTODOを管理する」役割。
これは、実行者の仕事。
もう1つは「他人のTODOを管理する」役割。
これは、管理者の仕事。
AI時代に価値があるのは、後者の「他人のTODOを管理する」役割。
そして、「他人」には「AIエージェント」も含まれる。
AIエージェントのTODOを管理する。
AIエージェントに「これをやれ」と指示を出し、進捗を確認する。
これが、プラン側の仕事なんです。
でも、ここで注意してほしいのは、TODO側の8割はほとんどエージェントに置き換わるということ。
人に超天才ユニコーン企業のように任せるならアリだが、普通のスタッフがやっているTODO管理は旧来的な話で、人間向けではなくなっている。
つまり、TODO管理をする人はAIエージェントに置き換わる可能性があるという選択肢の提示でもあるんです。
第4章｜AI時代の上位2割に入る方法
プラン側に回る5つの条件
じゃあ、具体的にどうすれば上位2割の「プラン側」に回れるのか？
5つの条件があります。
条件1：「何をすべきか」を自分で考えられる
TODOを与えられるのを待つのではなく、自分で「何をすべきか」を考える。
課題を発見し、解決策を考え、優先順位を決める。
これができる人は、プラン側に回れる。
これ、実は難しいことなんです。
多くの人は、「言われたことをやる」ことに慣れている。
学校教育も、会社の新人研修も、基本的には「指示を受けて実行する」トレーニング。
自分で課題を発見するには、常に「これでいいのか？」と問い続ける必要がある。
現状に疑問を持ち、改善点を探す。
これが、プラン側の思考の第一歩です。
実際の企業でも、この違いは明確に現れています。
僕の会社では、「あなたはプラン側です」「あなたはTODO側です」とちゃんと伝えて配置転換を完了させた。
プラン側の2割は、AIエージェントを作る人材。
エージェントのスタートボタンを押して、エージェントが自律的にタスクを実行していくのを設計する。
TODO側の8割は、エージェントが作ったデータを受け取って、次の工程に渡す「ヒューマンインザループ」の役割。
例えば、エージェントがデータを取ってきて、YouTube台本を考えて、それを外に持っていって撮影してきて、MP3のデータをエージェント様に渡してあげる。
どちらも「AI様のパシリ」なんです。
ただ、どちらのパシリになるかの違い。
2割のパシリは、AIにどうやって指示をするか、どうやればいい成果物になるかを人間がフィードバックする。
8割のパシリは、AIが作ったものを次の工程に運ぶ。
あなたは、どちらのパシリになりたいですか？
条件2：AIを「ツール」として使いこなせる
AIを「上司」として仰ぐのではなく、「ツール」として使いこなす。
AIに指示を出し、AIの出力をチェックし、AIを改善させる。
これができる人は、プラン側に回れる。
ここで大事なのは、「AI語」を習得すること。
AI語とは、AIに話すための高圧縮言語。
人間に話すときは、前置きや感情的な配慮が必要。
でもAIには、結論から、具体的な数値で、論理的に指示する。
例えば、部下に資料の修正を頼むとき。
従来の方法だと、「えーと、あのさ、この資料なんだけど、ちょっとここが分かりにくいかなって思って、もう少し具体的に書いてもらえると助かるんだけど...」と60秒かけて伝える。
AI語だと、「資料P3のグラフ、数値根拠追加、明日17時まで」と5秒で伝える。
そして、AIがそれを丁寧な文章に変換して、部下に送信する。
この「カルピスの原液理論」を使えば、コミュニケーションの効率が劇的に上がる。
さらに、AI時代は「ヒューマンインザループの残機」という考え方が重要になります。
人間のフィードバックは有限で、1日に与えられた「残機」を無駄に使わせない。
残機を使ったことに対しての怒りを持っていかないと、エージェント使いとして上位2〜3割の人間になれない。
例えば、AI前の時代だったら、部下が議事録を書いてきて、「ここはフォーマットとして、ちゃんと自分の意思を最後に3行ぐらい入れるのがフォーマットであるから、入れといてよ」と上司が言ったら、若者が「そんなに言うな、最初から言っといてくれよ」と返すケースがあった。
AI前だったら、「ちゃんと伝えなかった、こっちは悪かったですね、二度手間になって申し訳ないですね」という対応だった。
でもAI時代は、過去のログを見て、法則性分析するぐらいは、改善として1年目で当たり前の能力としてやっといてね、という時代。
フィードバックは、1から100まで言うのは、こっちの時間が無駄だから、エージェントに使いたいから、あなたにじゃなくて、いい感じに叩き台を出してから、フィードバックさせてくれって言いたい。
結論としてはエージェントでいいから、その人はクビって話になる。
そういうこと言う人は、クビっていう時代になってて、人間側も対応しないといけない。
条件3：余白の時間を大切にできる
TODOに追われるのではなく、余白の時間を確保できる。
その余白の時間で、新しいアイデアを考える。
これができる人は、プラン側に回れる。
余白の時間を作るには、「やらないことリスト」が必要。
「これは誰かに任せる」「これは今はやらない」「これは永遠にやらない」
こうやって、やらないことを明確にする。
パレートの法則によると、成果の80%は20%の行動から生まれる。
つまり、あなたのTODOの20%だけが本当に重要で、残りの80%はやらなくても大きな影響はない。
この20%を見極めて、そこに集中する。
残りの80%は、思い切って捨てるか、AIに任せる。
実際、タスク管理の研究でも、「アウトプットを増やすためには、取り組むタスクの順番を意識することが重要」とされています。
頭が冴えている午前中には複雑な仕事を行い、眠気が起きやすいランチ後にはルーティンワークを入れるなどすると、アウトプットは向上します。
でも、これはTODOを「管理する」のではなく、TODOを「設計する」ということ。
自分で「何をいつやるか」を決める権限がある人だけができる。
TODO側の8割は、基本的には「レスポンスよく明るく広範囲力を発揮して、明るく、スピード早く、元気に」じゃないと、AIになっちゃいますよって言われる時代。
プラン側の2割は、「どうやったら生産性が上がるか」を設計する側。
あなたは、どちらになりたいですか？
条件4：長期的な視点を持てる
目の前のTODOを消化することだけでなく、長期的な視点を持てる。
「3年後、5年後、どうなっていたいか」を考えられる。
これができる人は、プラン側に回れる。
短期のTODOに追われていると、長期の視点が持てない。
「今日のタスクを終わらせる」ことで精一杯になって、「3年後にどうなりたいか」を考える余裕がなくなる。
だから、意図的に「長期を考える時間」を確保する。
週に1回、月に1回でいい。
「自分はどこに向かっているのか」を考える時間を作る。
僕の場合、この時間が寝る前のスマホタイムだったりする。
TODOに追われていない、余白の時間だからこそ、長期的なことを考えられる。
「3年後、AIはどこまで進化しているかな」
「その時、僕はどういう立ち位置にいたいかな」
「今から何を準備しておけば、その未来に辿り着けるかな」
こういう思考は、TODO管理では絶対に生まれない。
条件5：人を動かせる
自分一人で動くのではなく、人を動かせる。
AIを動かし、チームを動かし、組織を動かす。
これができる人は、プラン側に回れる。
「動かす」というのは、「支配する」ということじゃない。
「適切な人（またはAI）に、適切なタスクを、適切なタイミングで渡す」ということ。
自分でやった方が早いタスクでも、あえて人やAIに任せる。
そうすることで、自分は「考える仕事」に集中できる。
僕の会社では、もう完全にこの体制に移行している。
エージェントを作る2割と、エージェントが作ったものを次の工程に運ぶ8割。
8割の人たちは、AIが負ける人は配置転換か退職してもらう。
厳しいと思うかもしれないけど、エージェントができることが増えたことによって、事業モデルを変えちゃえばいいだけなので、そこの駆け引きが、どうしても上司側がすごく強くなってる。
これが、AI時代の現実なんです。
クリエイティブ性を発揮するための環境
クリエイティブ性を発揮するには、環境が大事です。
まず、「TODOを減らす」こと。
本当に必要なTODOだけに絞る。
「やらなくても困らないこと」は、思い切って捨てる。
次に、「余白の時間を作る」こと。
カレンダーを予定で埋め尽くさない。
意図的に「何もない時間」を確保する。
そして、「インプットを増やす」こと。
人と話す。
本を読む。
新しい体験をする。
インプットがなければ、アウトプットは生まれない。
僕の場合、面談とセミナーがインプットの時間。
人と話すことで、新しい視点を得られる。
その刺激が、クリエイティブなアイデアに繋がる。
さらに、「ナレッジを蓄積する」こと。
Obsidianのようなツールで、思考をテキストとして残していく。
そうすると、過去の自分の考えを参照できる。
AIもそのナレッジを参照して、より良いアウトプットを出してくれる。
脳科学的にも、これは裏付けられています。
創造的な趣味を続けることで、脳のネットワーク全体が活性化し、若さを保つことができる。
特に集中力や学習力に関わる脳の部位は年齢とともに衰えやすいですが、創造的な活動を続けることで、その連携や柔軟性が強く保たれることが分かっています。
つまり、TODO管理でタスクを消化し続けるのではなく、クリエイティブな活動に時間を使うことが、脳にとっても良いんです。
第5章｜TODOをなくす具体的な方法
「やらないことリスト」を作る
TODOを減らすために、「やらないことリスト」を作ることをおすすめします。
多くの人は「やることリスト（TODO）」を作る。
でも、本当に大事なのは「やらないことリスト」。
「これは誰かに任せる」
「これは今はやらない」
「これは永遠にやらない」
こうやって、やらないことを明確にする。
すると、TODOが減る。
余白の時間が生まれる。
具体的には、こんなカテゴリで考えてみてください。
人に任せるリスト
経費精算（経理に任せる）
スケジュール調整（秘書やアシスタントに任せる）
資料の体裁整え（部下やインターンに任せる）
AIに任せるリスト
メールの下書き
議事録の作成
データ整理
リサーチ
やらないリスト
全ての会議に出る
全てのメールにすぐ返信する
全てのSNS通知に反応する
これを明確にするだけで、あなたのTODOは劇的に減ります。
そして、減った時間で何をするか？
それが、クリエイティブなことを考える時間になるんです。
「80対20の法則」を活用する
パレートの法則、知っていますか？
「成果の80%は、20%の行動から生まれる」という法則です。
つまり、あなたのTODOの20%だけが、本当に重要。
残りの80%は、やらなくても大きな影響はない。
この20%を見極めて、そこに集中する。
残りの80%は、思い切って捨てる。
「でも、やらないと困るんじゃ…」と思うかもしれない。
でも、意外と困らないことが多い。
やらなくても、世界は回る。
具体的な見極め方を紹介します。
ステップ1：全てのTODOを書き出す
今抱えているタスクを、全て紙に書き出す。
10個でも、50個でも、100個でもいい。
ステップ2：各タスクに「成果への貢献度」を評価する
それぞれのタスクが、あなたの目標にどれだけ貢献するか、1〜10で評価する。
ステップ3：上位20%だけを残す
貢献度の高い上位20%だけを「今週やるリスト」に入れる。
残りは「いつかやるリスト」か「やらないリスト」に移す。
これだけで、TODO数が80%減る。
そして、本当に大事なことに集中できる。
実際、タスク管理の効果を研究した結果によると、タスクの把握や優先順位の明確化、チーム全体での進捗管理やコミュニケーションの円滑化が実現され、プロジェクトの効率性と品質が向上した事例があります。
でも、これはTODOを「増やす」のではなく、TODOを「減らして集中する」ことで達成されているんです。
「委任」を徹底する
TODOを減らすもう1つの方法が「委任」です。
自分でやらなくても、誰かに任せればいい。
部下に任せる。
外注に任せる。
AIに任せる。
特に、AI時代は「AIに任せる」が強力。
メールの返信。
資料の作成。
データの整理。
リサーチ。
スケジュール調整。
これらは、AIに任せれば秒で終わる。
自分でやる必要はない。
僕自身、AIに任せられる作業は全部AIに任せています。
だから、余白の時間が生まれる。
その時間で、クリエイティブなことを考えられる。
例えば、僕がブログ記事を書く場合。
以前なら、リサーチ → 構成作成 → 執筆 → 校正 → 画像選定 → 投稿 という流れを全部自分でやっていた。
これだけで4〜5時間かかっていた。
今は、「このテーマで記事を書いて」とAIに伝えるだけ。
リサーチから校正まで、AIが全部やってくれる。
僕がやるのは、最終チェックと「自分らしさ」の追加だけ。
30分で終わる。
4時間半の時間が浮いたわけです。
その時間で、新しいビジネスを考えたり、面談したり、セミナーをしたりできる。
これが、委任の力。
「自分でやらなくていいこと」をどんどん手放すことで、「自分にしかできないこと」に集中できる。
ただ、委任するには「フィードバックの質」が重要。
AIへのフィードバックには「残機」という考え方があります。
人間のフィードバックは有限で、1日に与えられた「残機」を無駄に使わせない。
残機を使ったことに対しての怒りを持っていかないと、エージェント使いとして上位2〜3割の人間になれない。
残機の無駄遣い：
あなた「これ作って」
AI「こういうことですか？」
あなた「違う、こうして」
AI「これですか？」
あなた「まだ違う、こうだって」→ 残機を3回使った
残機を節約：
あなた「これを作って。条件は〇〇、制約は△△、出力形式は□□」
AI「完成しました」→ 残機1回で済んだ
この「最初から正確に伝える」スキルが、AI時代の必須能力なんです。
フィードバック先の優先順位の変化
AI時代において、人間のフィードバック（ヒューマンインザループ）の価値が爆上がりしています。
人間が1日にできるフィードバックの回数は限られている。
それは「残機」や「元気玉」のようなもの。
その貴重なフィードバックを、どこに向けるか？
従来（AI以前）の優先順位：
社内の上級スタッフ（役員・部長クラス）
波及効果の高い人材
一般社員
現在（AI時代）の優先順位：
AIエージェント（最優先） → 1回のフィードバックで1万回再現可能
上位2割のエージェント構築できる人材
その他の人間
なぜAIエージェントが最優先なのか？
CLAUDE.mdやエージェントの設定ファイルに「1行書くだけ」でフィードバックになる。
そして、エージェントは「1万回同じことをしてくれる」。
人間へのフィードバックは1回限りだけど、AIへのフィードバックは永続的に効果を発揮する。
これが、AI時代の「フィードバック経済学」なんです。
具体的な数字で考えてみましょう。
1日100回のフィードバックができるとする。
年間で約3万回。
40年働くとして、120万回。
この120万回を、どこに使うか？
パターンA：全て人間へのフィードバック
→ 120万回 × 1人 = 120万人分の成長
パターンB：半分をAIエージェントに
→ 60万回 × 1万（エージェントの再現回数） = 60億回分の成果
→ 残り60万回は人間へ
桁が違いすぎますよね。
だから、「エージェントへのフィードバックを最優先」は、数学的に正しい戦略なんです。
第6章｜エージェントに置き換わる仕事
TODO実行者はエージェントに置き換わる
ここで、少し厳しい話をします。
今、会社でTODO管理をしているスタッフ。
数年後、その仕事はAIエージェントに置き換わる可能性がある。
これ、脅しじゃない。
現実に起こりつつあることです。
例えば、経理のスタッフ。
請求書のチェック、経費の精算、帳簿の記録。
これらの作業は、AIエージェントが担えるようになる。
例えば、営業事務のスタッフ。
見積書の作成、スケジュールの調整、顧客データの管理。
これらの作業も、AIエージェントが担えるようになる。
例えば、カスタマーサポートのスタッフ。
定型的な問い合わせへの回答、FAQの案内、チケットの振り分け。
これらも、AIエージェントが担えるようになっている。
2025年に入ってからテクノロジー企業・部門で6万人以上のレイオフが進んでおり、Microsoftでは5月に全世界で数千人規模を削減したのに続き、7月に入ってさらに4％相当（約9000人）の社員をレイオフすると発表しました。
これは「AIのせい」だけではないけど、AIがタスク自動化を担えるようになったことで、人員削減のハードルが下がっている。
「人に超天才ユニコーン企業のように任せるならアリ」という話もある。
つまり、超優秀な人材になら任せる価値がある。
でも、普通の人材がやっているTODO管理は、AIエージェントに置き換わる。
実際、Teneoの調査によると、企業のCEOたちは2026年、AIによって雇用が増えると答えています。
調査の対象となったCEOの67％は、2026年にAIによってエントリーレベルの雇用が増加すると回答し、58％がシニアリーダー職の採用を計画していると回答しました。
これ、矛盾しているように見えるかもしれないけど、実は矛盾してない。
エントリーレベルの雇用が増えるのは、AI時代に「ヒューマンインザループ」としての役割が増えるから。
エージェントが作ったものを次の工程に運ぶ、TODO側の8割の仕事。
でも、その8割の中で、AIに負ける人は退職してもらう。
レスポンスよく明るく広範囲力を発揮して、明るく、スピード早く、元気にできる人だけが残る。
一方、シニアリーダー職の採用が増えるのは、プラン側の2割の仕事。
エージェントを設計し、フィードバックし、改善していく人材。
つまり、AI時代は「上位2割と下位8割の格差」が広がる時代なんです。
「人間がやる意味」を問い直す
だから、全ての仕事について「人間がやる意味」を問い直す必要がある。
「この仕事は、人間がやらないといけないのか？」
「AIにやらせたら、どうなるのか？」
「人間がやる価値は、どこにあるのか？」
この問いに答えられない仕事は、遅かれ早かれAIに置き換わる。
逆に、この問いに明確に答えられる仕事は、人間に残る。
「この仕事は、人間の判断が必要」
「この仕事は、人間の創造性が必要」
「この仕事は、人間の共感が必要」
こういう仕事は、AIには置き換えられない。
みずほリサーチ＆テクノロジーズのレポートでは、AIが普及フェーズに入る中、スキルミスマッチが最大の課題であり、AI普及で特に人員が余剰になる職種がある中、ヒトに求められるのは判断とコミュニケーション能力だとしています。
具体的に、AIに奪われにくい仕事の特徴を整理してみましょう。
創造性が必要な仕事
新規事業の企画
商品開発のコンセプト設計
アートやデザインの方向性決定
マーケティング戦略の立案
共感力が必要な仕事
カウンセリング、セラピー
介護、看護
教育、コーチング
営業（対人関係構築）
専門的判断が必要な仕事
医師の診断（最終判断）
弁護士の法的判断
経営者の意思決定
エンジニアのアーキテクチャ設計
責任を取る必要がある仕事
消防士、救急隊員、警察官
管理職、経営者
公務員（行政判断）
これらの仕事に共通しているのは、「人間がやる意味」が明確なこと。
AIがサポートすることはできても、最終的な判断や責任は人間にしかできない。
そして、これらの仕事はすべて「プラン側」の仕事なんです。
AIに負けないための3つの戦略
AI時代にTODO側で生き残るには、3つの戦略があります。
戦略1：レスポンスを爆速にする
AIに勝てる唯一の方法は、スピード。
AIは24時間働けるけど、判断には時間がかかることもある。
人間は、瞬時に判断して動ける。
「これ、すぐやります」
「今から対応します」
「5分で終わらせます」
この即応性が、TODO側で生き残る鍵。
戦略2：明るく元気に広範囲力を発揮する
AIはできることとできないことが明確。
でも人間は、「ちょっと範囲外だけど、やってみます」ができる。
「それ、僕の担当じゃないですけど、やりますよ」
「初めてだけど、チャレンジします」
「わからないけど、調べてやります」
この柔軟性が、TODO側で生き残る鍵。
戦略3：AIが苦手なことを極める
AIが苦手なこと。
それは、「人間関係」と「創造性」。
TODO側でも、人間関係を構築するのが得意な人は残る。
「あの人に頼めば、気持ちよくやってくれる」
「あの人がいると、チームの雰囲気が良くなる」
こういう人は、AIには置き換えられない。
でも、逆に言えば、これらができない人は厳しい。
「レスポンスが遅い」
「言われたことしかやらない」
「人間関係が苦手」
こういう人は、AIに置き換わる可能性が高い。
第7章｜僕の働き方
面談とセミナーに時間を使う
僕の1日の過ごし方を紹介しますね。
午前中は、メールチェックと軽い作業。
でも、ほとんどはAIに任せている。
メールの返信文案はAIが作って、僕が確認して送信するだけ。
午後は、面談。
1日3〜5人と話す。
1回あたり30分から1時間。
面談は、僕にとって「インプット」の時間。
色々な人の悩みを聞いて、課題を理解する。
それが、次のコンテンツのネタになる。
夕方から夜は、セミナーやコンテンツ作成。
ブログを書いたり、動画を撮ったり。
これも、「消化すべきTODO」じゃなくて、「やりたいこと」としてやっている。
これ、「TODO」としてカチッと決めているわけじゃない。
その日の気分や状況で、柔軟に動いている。
「今日は面談が多いから、夜はゆっくりしよう」
「今日は面談が少ないから、ブログを書こう」
こういう感じで、余白を持たせている。
隙間時間にクリエイティブが生まれる
面談とセミナーの間の「隙間時間」。
ここにクリエイティブが生まれる。
iPadをいじったり、Xを見たり、ニュースを読んだり。
一見「無駄な時間」に見えるかもしれない。
でも、この時間に「あ、これ面白い」というひらめきが生まれる。
それが、次のセミナーのネタになったり、ブログの記事になったり。
TODOに追われていたら、この隙間時間は生まれない。
「次のTODOを消化しなきゃ」と焦って、余裕がなくなる。
だから僕は、意図的にTODOを減らしている。
余白を作り、隙間時間を大切にしている。
エージェントが作業していないとストレスになる
最近、面白い変化が起きています。
「エージェントが作業していないとストレスになる」んです。
以前は、「自分が作業しないとストレス」だった。
やることがあるのにやっていない状態が気持ち悪かった。
でも今は、「エージェントが動いていない」状態が気持ち悪い。
「このタスク、エージェントにやらせればいいのに、自分でやってるな」と思うとストレスを感じる。
これ、プラン側の思考に完全に移行した証拠だと思っています。
自分が手を動かすのは「考える仕事」だけ。
実行する仕事は、全てエージェントに任せる。
そうすると、エージェントが動いていない時間が「もったいない」と感じる。
24時間稼働できるエージェントを、8時間しか動かしていないのは、機会損失だと感じる。
これが、AI時代のプラン側の感覚なんです。
実際、僕の会社では、エージェントが24時間動いている。
夜中に僕が寝ている間も、エージェントがデータを収集して、記事の下書きを作って、画像を生成している。
朝起きたら、10本の記事の下書きと、20枚の画像が出来上がっている。
僕がやるのは、それをチェックして、自分らしさを追加して、投稿するだけ。
これが、プラン側の働き方。
TODO側は、朝起きてから「今日は何をやろうかな」と考え始める。
プラン側は、朝起きたら「もう半分終わってる」状態からスタートする。
この差が、上位2割と下位8割の差なんです。
第8章｜ワークフローとエージェントの違いを理解する
「決まった動き」と「自律駆動」の違い
AI時代の働き方を考える上で、もう1つ重要な概念があります。
それが、「ワークフロー」と「エージェント」の違い。
この2つの違いを理解すると、なぜTODO管理が下位8割の働き方なのか、より深く理解できます。
まず、ワークフローとは何か？
ワークフローは、LLM（大規模言語モデル）とツールが「事前定義されたコードパス」を通じて組織化されるものです。
つまり、「決まった順番で動く」ということ。
例えば、電車を想像してください。
電車は、レールの上を、決まった順番で、決まった駅に止まりながら進む。
「次は新宿」「次は渋谷」という風に、事前に決まったルートを進む。
ワークフローも同じです。
「ボタン押す→登録される→表示される」という具合に、決まった動きしかしない。
AIが入っていても、「決まった動き」しかしないなら、それはワークフロー。
一方、エージェントとは何か？
エージェントは、LLMが「動的に自身のプロセスとツール使用を指示する」ものです。
つまり、「ゴールだけ伝えたら、勝手に考えて動く」ということ。
例えば、車を想像してください。
車は、目的地を伝えたら、ドライバーが勝手にルートを考えて、交通状況に応じて道を変えながら進む。
「今日は高速が混んでるから下道で行こう」という判断を、ドライバーが自分でする。
エージェントも同じです。
「彼女を作りたい」というゴールだけ伝えたら、勝手にマッチングアプリに登録して、マッチングして、日程調整して、カレンダーに登録して、当日の持ち物リストまで作ってくれる。
1週間とか50時間とか、「自分で判断しながら」動き続ける。
TODO管理は「ワークフロー思考」
ここで気づいてほしいのは、TODO管理は「ワークフロー思考」だということ。
TODOリストを作って、上から順番にこなす。
「まずはこれ、次にあれ」という具合に、決まった順番で進む。
これ、電車と同じなんです。
レールの上を、決まった順番で進んでいる。
でも、AI時代に求められるのは「エージェント思考」。
ゴールを設定したら、そこに向かって柔軟にルートを変えながら進む。
「今日はこのタスクをやる予定だったけど、急に重要な案件が入ったから、そっちを優先しよう」
「この方法でやろうと思ったけど、もっと効率的な方法を見つけたから、変更しよう」
こういう柔軟な判断ができるのが、プラン側の思考。
TODOリストに縛られずに、ゴールに向かって最適な道を選べる。
エージェントを「使う側」になる
さらに重要なのは、エージェントを「使う側」になること。
2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれていて、Anthropic、OpenAI、Googleが相次いでエージェント開発フレームワークを公開しました。
これが意味するのは、「エージェントを使えば、人間のTODOが減る」ということ。
例えば、僕は今、Claude Codeというエージェントを使っています。
このエージェントは、僕がゴールを伝えるだけで、勝手にコードを書いて、テストして、デプロイまでしてくれる。
以前なら、「コードを書く」「テストを実行する」「バグを修正する」「デプロイする」という複数のTODOがあった。
でも今は、「このアプリを作って」と伝えるだけで、エージェントが全部やってくれる。
僕のTODOは、「エージェントにゴールを伝える」だけ。
実行は、エージェントに任せる。
これが、プラン側の働き方なんです。
Gartnerは、2026年までにエンタープライズソフトウェアベンダーの80%以上が製品にAIを組み込むと予測しており、これは2023年のわずか1%から大幅に増加します。
つまり、2026年にはほとんどの企業ツールがAIエージェント機能を持つようになる。
その時、エージェントを「使う側」になっているか、エージェントに「使われる側」になっているかで、立場が決まる。
「脳を売る」というビジネスモデル
ここで、もう1つ面白い概念を紹介します。
「脳を売る」というビジネスモデル。
エージェントは、「ワークフロー」「プロジェクトルール」「ナレッジベース」を元に動きます。
これらは、全てテキストで書かれている。
つまり、僕の思考パターン、判断基準、知識は、全てテキスト化されている。
これを「脳」と呼んでいます。
この「脳」は、コピーできる。
100個のエージェントに、同じ「脳」を入れることができる。
そうすると、100人分の僕が24時間働いてくれる。
人間の脳は、1つしかない。
8時間働いたら疲れる。
寝ている間は働けない。
でも、エージェントの「脳」は、コピーできる。
24時間、365日、何台でも並行して動ける。
これ、すごいことだと思いませんか？
従来のビジネスモデルは、「自分の時間を売る」ことでした。
1時間働いて、1時間分の報酬をもらう。
でも、AI時代のビジネスモデルは、「自分の脳を売る」ことができる。
1回「脳」を作れば、それが何万回も働いてくれる。
スケールが全く違う。
だから、僕はTODO管理より、「脳の構築」に時間を使っています。
ナレッジをテキスト化し、ワークフローを設計し、エージェントを調整する。
そうすることで、「自分の脳」が24時間働いてくれる環境を作っている。
これが、上位2割のプラン側の働き方。
そして、2028年以降に「給料3倍」になる人たちの働き方なんです。
実際に、僕の周りでも「脳を売る」実践者が増えてきています。
あるマーケティングコンサルタントは、自分のノウハウをエージェントにインストールして、月額50万円でサブスクリプション提供している。
自分が直接コンサルしなくても、エージェントが24時間クライアントの質問に答えてくれる。
あるライターは、自分の文体と知識をエージェントに学習させて、記事執筆を自動化。
以前は月10本が限界だったのが、今は月100本のペースで記事を納品できるようになった。
あなたの「脳」には、何が入っていますか？
その「脳」は、テキスト化されていますか？
コピーして、スケールさせる準備はできていますか？
これからの時代、「1つの脳を酷使する」のではなく、「脳をコピーしてスケールさせる」考え方が重要になります。
第9章｜2028年に向けた準備
上位3割と下位7割の給料格差
僕がよく話している「2028年問題」について、改めて説明しますね。
2028年から2030年にかけて、給料の格差が劇的に広がる。
上位3割は給料が3倍になる。
下位7割は給料が半分になる。
総額は変わらない。
分配が変わるだけ。
なぜこうなるのか？
AIを使いこなせる人は、1人で10人分の成果を出せるようになる。
だから、給料が上がる。
AIを使いこなせない人は、AIに仕事を奪われる。
だから、給料が下がる。
この格差は、今から準備を始めた人と、何もしなかった人で決まる。
2028年になってから慌てても、もう遅い。
OECDの報告書によると、都市部の労働者は平均して32%がすでに生成AIに接している一方、非都市部の労働者は21%にとどまっており、地域間でデジタル格差が生じる可能性があると警鐘を鳴らしています。
これ、「都市部 vs 非都市部」の話だけど、「AIを使える人 vs 使えない人」にも同じことが言える。
今からAIに触れている人と、触れていない人で、差がどんどん開いていく。
マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査では、2030年までに日本中の業務の27％が自動化され、約1660万人の雇用が機械に代替される可能性があると指摘しています。
経済産業省の報告によると、今後10〜20年程度で日本では労働人口の49％がAIやロボットで代替可能とされています。
また、米国では総雇用者の47％が自動化の対象となると予測されています。
これらの数字を見ると、「半分の仕事がなくなる」ように見えるかもしれない。
でも、実際には「半分の仕事がAI化される」ということ。
その時、AIを「使う側」にいるか、AIに「置き換えられる側」にいるかで、立場が決まる。
今からできる3つの準備
2028年に上位3割に入るために、今からできる3つの準備があります。
準備1：AIエージェントを学ぶ
AIエージェントの使い方を、今から学び始める。
#ユニコスクール で600人以上が学んでいるように、専門的なスクールで学ぶのが効率的。
なぜ「エージェント」なのか？
それは、これからのAIの主役が「チャットAI」ではなく「エージェントAI」だから。
チャットAIは、「質問に答える」のが仕事。
エージェントAIは、「タスクを自律的に実行する」のが仕事。
2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれていて、Anthropic、OpenAI、Googleが相次いでエージェント開発フレームワークを公開している。
この波に乗れるかどうかで、2028年の立ち位置が決まる。
準備2：プラン側の思考を身につける
「何をすべきか」を自分で考える習慣をつける。
TODOを与えられるのを待つのではなく、自分で課題を発見する。
具体的には、こんな練習をしてみてください。
毎朝、「今日、自分が解決すべき課題は何か？」と問いかける。
上司から指示される前に、自分で課題を見つける。
そして、その解決策を考える。
これを3ヶ月続けると、「課題発見力」が身につく。
上司がいなくても、自分で動けるようになる。
準備3：余白の時間を確保する
TODOを減らし、余白の時間を作る。
その時間で、新しいスキルを学んだり、クリエイティブなことを考えたりする。
週に最低2時間は「何もしない時間」を作る。
スマホも見ない、仕事もしない、ただぼーっとする。
この時間に、「自分はどこに向かっているのか」を考える。
長期的な視点を持つ。
この3つを今から始めれば、2028年に上位3割に入れる可能性が高まる。
第10章｜ #ユニコスクール での学び
600人以上が選んだ理由
僕が運営しているAIスクール、それが「 #ユニコスクール 」です。
現在、600人以上の生徒さんが学んでいます。
なぜ、これだけ多くの人が #ユニコスクール を選んでくれたのか？
理由は、「プラン側」になるための学びができるから。
多くのAIスクールは、「ツールの使い方」を教える。
ChatGPTの使い方、Midjourneyの使い方、といった感じ。
でも #ユニコスクール は違う。
「AIを使って何をすべきか」を考える力を身につけられる。
ツールの使い方は、すぐに陳腐化する。
新しいツールが出れば、また学び直さないといけない。
でも、「何をすべきか考える力」は陳腐化しない。
どんなツールが出てきても、応用が効く。
#ユニコスクール で学べることは、大きく3つあります。
1. エージェントエンジニアリング
AIエージェントを設計・構築・運用するためのスキル。
ワークフローとエージェントの違いを理解し、適切なアーキテクチャを選択できるようになる。
2. コンテキストエンジニアリング
長時間実行されるエージェントにとって、コンテキスト管理は生命線。
どうやってナレッジを蓄積し、エージェントに渡すかを学ぶ。
3. ヒューマンインザループ設計
人間のフィードバックをどこに入れるか。
どうやって最小限のフィードバックで最大の効果を得るか。
これらのスキルを身につけた人は、確実にプラン側に回れる。
「エージェントを学ぶ＝東大に入る」の意味
僕がよく言うのが、「AIエージェントを学ぶのは東大に入るようなもの」という話。
東大に入ったからといって、すぐに儲かるわけじゃない。
でも、「選択肢」が増える。
良い会社に入れる可能性が高まる。
良いポジションに就ける可能性が高まる。
AIエージェントも同じ。
学んだからといって、すぐに儲かるわけじゃない。
でも、「選択肢」が増える。
2028年に、AIを使いこなせる人材の求人が溢れる。
その時、今から学んでいた人は有利なポジションを取れる。
今から学んでいなかった人は、競争に負ける。
これ、先行投資なんです。
今は見返りがなくても、将来大きなリターンがある。
第一生命経済研究所のレポートでも、WEFの「Future of Jobs Report 2025」を分析して、「AI時代を生き抜くスキル」としてデータ活用能力、問題解決能力、柔軟な思考、AIツールを使いこなすリテラシーを挙げています。
これらのスキルは、今から学び始めないと身につかない。
2028年になってから「やばい」と思っても、追いつけない。
第11章｜TODO管理を卒業する
TODOを管理される側から、させる側へ
最後に、僕からのメッセージです。
TODO管理をすることが悪いわけじゃない。
でも、TODO管理に「支配される」のは避けるべき。
「今日のTODOを消化しなきゃ」と焦る毎日。
「また新しいTODOが増えた」とストレスを感じる毎日。
これは、TODO側（下位8割）の働き方。
逆に、「今日は何を創ろうかな」とワクワクする毎日。
「このアイデアを形にしたい」と熱中する毎日。
これは、プラン側（上位2割）の働き方。
あなたは、どっちの毎日を送りたいですか？
TODO管理を「卒業する」というのは、TODOをなくすということじゃない。
「TODO管理に支配される立場」から、「TODOを設計する立場」に移るということ。
自分のTODOを自分で決める。
AIのTODOを自分で設計する。
チームのTODOを自分で調整する。
これが、プラン側の働き方。
そして、AI時代に生き残る働き方。
明日から始める3つのアクション
TODO側からプラン側に移行するために、明日から始められる3つのアクションを紹介します。
アクション1：TODOを3つに絞る
明日のTODOを、3つだけに絞ってみてください。
「本当に重要なこと」を3つだけ。
残りは、やらないか、誰かに任せる。
3つ以上はやらない。
「これは明日」「これは来週」と決めて、今日のリストには入れない。
アクション2：30分の「余白時間」を作る
カレンダーに、30分の「余白時間」を入れてみてください。
その時間は、何もしなくていい。
ぼーっとしても、散歩しても、好きなことをしてもいい。
この余白時間に、クリエイティブなアイデアが生まれる。
最初は「何もしないのが辛い」と感じるかもしれない。
でも、慣れると「この時間が一番大事」と気づく。
アクション3：「何をすべきか」を考える時間を取る
1日の終わりに、5分だけ「何をすべきか」を考える時間を取ってみてください。
「明日、本当にやるべきことは何か？」
「今週、本当に成し遂げたいことは何か？」
上司から指示される前に、自分で考える。
誰かがTODOを与えてくれるのを待つのではなく、自分で課題を発見する。
AI時代の「勝ち組」になるために
この3つを続けるだけで、働き方が変わり始めます。
TODO側から、プラン側へ。
下位8割から、上位2割へ。
実際に、この3つのアクションを始めた人からの声を紹介します。
「TODOを3つに絞るようになってから、毎日『やりきった』という達成感が得られるようになりました。以前は10個のTODOが常に未消化で、ずっとストレスでした」（40代・管理職）
「30分の余白時間に、新規事業のアイデアが生まれました。今まではそんな時間がなくて、『いつか考えよう』と先延ばしにしていたことが、実際に形になりました」（30代・起業家）
「『何をすべきか』を考える習慣をつけてから、上司に指示される前に動けるようになりました。評価も上がって、昇進が決まりました」（20代・営業）
小さな変化が、大きな結果を生む。
だから、まずは1つだけでいいから始めてみてください。
AI時代は、「考える人」が勝つ時代。
「実行する人」は、AIに置き換わる。
でも、「考える人」はAIには置き換えられない。
なぜなら、「何を考えるべきか」を決めるのは、人間だから。
AIは「どうやってやるか」は得意。
でも「何をやるか」は、人間が決める。
この「何をやるか」を決められる人になること。
それが、AI時代に生き残るための唯一の方法。
そして、その第一歩が「TODO管理を卒業すること」。
TODOを与えられるのを待つのではなく、自分で課題を発見する。
TODOを消化することに追われるのではなく、何を創るかにワクワクする。
AI時代に生き残るための第一歩を、今日から始めましょう。
あなたも、上位2割のプラン側に来てください。
一緒に、AI時代を楽しみましょう。
僕は #ユニコスクール で、この「プラン側の働き方」を本気で教えています。
興味があれば、ぜひ覗いてみてください。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
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