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皆さんこんにちは。AMYです。

昨年、AIの可能性に衝撃を受けて以来、その魅力に浸かっています。
現在は、社内の業務効率化を推進するAIチームの一員として、日々進化する技術をいかに実務に落とし込むかを模索する毎日です。

AI技術の進化スピードは凄まじく、昨日までの不可能が今日にはAIの力によって可能になる世界です。
同じように、昨日までの常識が、今日には古い情報になる世の中です。
私が日々、莫大な情報量に食らいつこうと必死になっているのは、「知らない」ことを減らし、この激変する時代を生き抜くための確かなスキルを身につけたいという強い思いがあるからです。

本稿では、私が実践しているAI学習のルーティンをご紹介します。

【朝・通勤中】一歩差をつける「通勤時間」の投資術

私のAI情報収集は、朝の通勤電車の中から始まります。

通勤時間は勤務時間ではありませんが、移動という無駄な時間をただぼーっと過ごしてしまってはもったいないですよね。私にとってはこの朝の1時間が、自分のために、チームのために様々な情報をインプットする大切な時間です。

主にX（旧Twitter）とYouTubeの2つを使い分けてインプットを行います。

X（旧Twitter）：最速のAI情報を掴む

AIの開発者や最先端のリサーチャー、熱心な情報発信者たちは、まずXで最新情報を発信することがほとんどです。 電車に揺られながらタイムラインを追い、「今、世界で何が起きているのか」をリアルタイムで掴みます。 たくさんの発信者がおり、情報で溢れかえっているタイムライン上ですので、「この人のポストがわかりやすい」と思えるX発信者を見つけていくのがおすすめです。

YouTube：新しいAI情報を２倍速でインプットする

世の中には、昨晩リリースされたばかりの新ツールを夜通し検証し、朝には動画にしてくれている「AI猛者」たちがたくさんいます。こうした動画を倍速で視聴しながら、なんのためにリリースされたAIなのか、世の中のエンジニアはそのAIをどのように使いこなしているのかを爆速で頭に入れていきます。 「この機能はあの業務の自動化に使えるかも？」「Aさんの業務になら役立つかも」と、常に実務への転用をシミュレーションしています。

【業務中】「即試行」でAIを武器に変える

業務中は、朝に目星をつけたAIツールを実際に手を動かして検証します。 もちろん私の最優先の業務はマークアップですので、制作業務がひと段落ついた時や手が空いた時間帯をAIの検証時間に充てています。 （当たり前のことながら、そのツールが安全なものなのかを調べること、オプトアウトの設定や情報の管理については細心の注意を払っています。）

大切なのは、「そのAIが何に役立つか」の解像度を上げること。 単に「すごい」で終わらせず、「この工程が30分短縮できる」「このタスクの心理的ハードルが下がる」といった具体的な導入効果を言語化します。「知らない」から「知っている」へ、さらにそれを「使える」ものに変えるこのプロセスこそが、自身の価値を高める最大の投資になります。

【社内普及】チームへの共有

「自分一人だけが知っている」状態では、組織としての真の価値は生まれません。チーム全体がAIの波に乗り遅れないよう、AIナレッジシェア用のSlackチャンネルを活用しています。

このチャンネルで私は、AIの最新ニュースを、AIにまだ苦手意識がある方でも読みたくなるように工夫しながらポストするように心がけています。

ポスト例

△「 これ気になる。リンク(https://......） 」
◯「 AAA社から新しいAIブラウザが発表されました！AI機能を搭載し、〇〇や〇〇といった作業をAIが代わりに行なってくれるそうです。現在プレビュー中ですので、ぜひお試しください！リンク(https://......） 」

前者だと、AIについてある程度の知識がある人しか読もうとは思いませんよね。 あまり使い慣れていない人でも、興味関心を持てるように工夫をすることが、メンバーの『自分も使ってみよう』という一歩につながり、チーム全体の生存戦略を強化すると信じています。

【夜・帰宅】その日の復習と新たな知識をインプットする

一日の終わりも、私のAI学習は続きます。 夜の時間帯は、その日の学びを定着させ、さらに視野を広げるための重要なフェーズです。

復習と知識の深掘り

日中に検証して気になった技術に関する動画を見たり、より高度な活用法をリサーチしたりと、知識の解像度を極限まで高めます。

さらなるインプット

帰宅時の電車内や、退勤後のジムでのワークアウト中も、さらに新しいAIツールや海外のテック系動画をインプット。 朝とは違う角度からの情報を入れることで、点と点が繋がり、新しいアイデアが生まれます。

膨大な情報から「信頼できる目」を持つコツ

先述で少し触れましたが、AIの情報はあまりにも膨大で、すべてを信じていてはキリがありません。 最後に、私が実践している情報の取捨選択のコツをお伝えします。

「信用できる発信者」を絞る

派手な煽り文句ではなく、ツールの「弱点」や「具体的な実務への適用方法」を冷静に語っている発信者を探してみてください。

「この人の情報なら信じられる」という軸を作る

自分の中で基準となる発信者を数名に絞り込むことで、情報のノイズが減り、本質的な学びのスピードが劇的に上がります。 私はYouTubeでは2人の発信者の方のチャンネルに登録しており、その方々の動画だけは欠かさずにチェックするようにしています。

AIを使いこなす未来のチーム・未来の自分へ

私にとってAI学習は、単なる趣味ではなく、 自分自身とチームの価値を最大化し、この激変する時代を勝ち抜くための「生存戦略」です。

今、私たちのチームは、AIという強力な武器を手に、これまでの常識を塗り替えるような業務変革に挑んでいます。 この変化の波を「脅威」ではなく「最高のチャンス」と捉え、楽しみながら自らをアップデートし続けられる環境がここにはあります。 「AIで自分の可能性を広げたい」という思いをサポートしてくれる会社にも感謝しています。

ここまで偉そうに話してしまいましたが、私は決してAIのエキスパートではなく、まだまだ勉強中の身です。

毎日10分でも、最新情報に触れ、考え続けること。この継続こそが、1年後に「AIを使いこなす側」になる近道だと信じて、毎日尽力しようと思います。

「まずは触ってみる」から始まる、MONSTER DIVEのモノづくり

MONSTER DIVEでは、新しいテクノロジーを柔軟に使いこなしながら、本質的な価値を届けるメンバーを募集しています。 慣習にとらわれず、「もっといい方法があるはず」と追求し続けるのがMD流の働き方です。

記事を読んで「面白そうな会社だな」と少しでも思っていただけたら嬉しいです。 まずはカジュアルな面談から、あなたの想いを聞かせてください。