給与150万ドルの仕事：500 ドルの AI で何を達成するのか?

原題:「年収150万ドルの仕事が500ドルのAIで実現：パーソナルビジネスエージェントアップグレードガイド

原作者:XinGPT、暗号研究者

2026 年の旧正月中に、エージェントを使用してビジネス プロセス全体を自動化することを決定しました。

1 週間後の今日、このシステムはプロセスの約 3 分の 1 に実装されました。システムはまだ改良中ですが、毎日のルーチンタスクは 6 時間から 2 時間に短縮されました。驚くべきことに、ビジネスの成果は300％増加しました。

最も重要なことは、 個人のビジネス エージェントの変革は実現可能であり、誰もがそのようなオペレーティング システムを開発する必要があるという仮説を検証したことです。

エージェント システムを導入するということは、「このタスクをどのように完了するか」という考え方から、「このタスクを完了するにはどのようなエージェントを構築する必要があるか」という考え方へと根本的に変わることを意味します。受動的な思考モードから能動的な思考モードへの移行の影響は非常に大きいです。

この記事では、AI が生成したインスピレーションを与えるコンテンツを出力することも、AI 置き換えに対する不安を意図的に作り出すこともありません。代わりに、私がこの変換を段階的に完了した方法と、この方法を自由に再現する方法を徹底的に説明します。

これは、エージェント生産性システムの構築に関する最初の記事です。今すぐブックマークしておけば、今後の更新を簡単に追跡できます。

エージェントの変革が選択肢ではなく必須である理由

まず厳しい事実から始めましょう。

あなたのビジネス モデルが「時間と収入の交換」に基づいている場合、収入の上限は物理法則によって固定されています。1 日は 24 時間しかなく、年間を通して働いていたとしても、時間単位の課金制限は存在します。

・ファンドマネージャー 年収150万円≒時給720円（2080時間勤務の場合）

・コンサルティングパートナー 年収200万円 ≒ 時給960円

· トップファイナンシャルKOL 年収300万円≒時給1440円

高そうですか？しかし、これはすでに人間中心モデルの限界です。

一方、エージェント変換ロジックはまったく異なります。あなたの収入はもはや労働時間ではなく、システムの運用効率によって決まります。

真の転換点

2026年1月のある金曜日の夜11時、私はまだコンピューターの前に座ってその日の市場データを整理していました。

その日、米国の株式市場は大幅な下落を経験し、私は次のことを行う必要がありました。

· 50以上の重要なニュース記事を読む

主要10社の時間外パフォーマンスを分析

· 投資ポートフォリオ戦略を更新する

・市場分析記事を書く

少なくともあと3時間は必要だと計算しました。そして翌朝8時に、同じプロセスを繰り返さなければなりませんでした。

その瞬間、私は突然気づきました。私は思慮深い投資分析や意思決定に時間を費やすことはなく、単にデータポーターとして働いていました。

実際に私の判断が必要だった決定は、おそらく全体の 20% 程度でしょう。残りの 80% はすべて、反復的な情報収集と整理でした。

それが、私が Agentize を決意したきっかけでした。

私の投資リサーチエージェントシステムでは、以下の処理が自動的に行われます。

· 20,000件以上の世界的な金融ニュース記事

· 50社以上の財務報告の最新情報

· 30以上のマクロ経済指標

· 10件以上の業界調査レポート

この作業を手作業で行う場合、5 人からなるチームが必要になります。ただし、コストは月額 500 ドルの API 呼び出し料金 + 毎日 1 時間のレビュー時間です。

これがエージェント化の本質です。アルゴリズムを使用して意思決定フレームワークを複製し、人件費を API コストに置き換えます。

01 ビジネスを分解する:人間からシステムまでの3層アーキテクチャ

あらゆる知識労働は、次の 3 つの層に分けられます。

最初のレイヤー:ナレッジベース

これはエージェントの「メモリ システム」です。

投資リサーチを例に挙げると、私のアプローチでは、投資に必要な次のような情報とデータを含む知識ベースを構築しました。

1.歴史データベース

· 過去10年間のマクロ経済データ（FRB、CPI、非農業部門）

· 米国上位50銘柄の財務報告データ

主要な市場イベントに関するまとめ（2008年の金融危機、2020年のパンデミック、2022年の利上げサイクル）

2.主要な指標とニュース

· 私がフォローしている主要な金融メディアと情報チャンネル

· Fed政策と主要企業の決算発表日

· 私がフォローしているTwitterアカウント50個（マクロアナリスト、ファンドマネージャー）

· 主要マクロ指標

· 重要な業界調査とデータ追跡

3.個人知識ベース

· 過去5年間の投資決定の記録

· 各決定の正確性のレビュー

具体的な事例:2026年2月初旬の市場暴落

2月初旬、市場は突然暴落し、金と銀は暴落し、仮想通貨が氾濫し、米国株、香港株、A株は相次いで急落した。

市場にはいくつかの主な解釈があります。

· アントロピックのリーガルAIが強力すぎるため、ソフトウェア株が暴落

· Googleの設備投資ガイダンスは高すぎた

· ウォーシュ次期FRB議長はタカ派

私のエージェント システムは、次のことを検出したため、急落の 48 時間前に警告を発しました。

· 米国債利回りの急上昇、US2Y-JP2Yスプレッドの大幅な縮小

· TGA口座の残高が高く、財務省は市場から流動性を継続的に排出している

CMEは金と銀の先物証拠金を6回連続で引き上げる

これらはすべて、流動性引き締めの明確なシグナルでした。私の知識ベースには、市場の混乱を引き起こした2022年8月の円キャリートレード解消の完全なレビューがあります。

エージェント システムは、過去のパターンを自動的に照合し、急落前に「流動性の逼迫 + 高評価 → ポジションの削減」の推奨を提供しました。

この警告のおかげで、少なくとも 30% のドローダウンを回避することができました。

このナレッジ ベースには 500,000 を超える構造化データ エントリが含まれており、毎日 200 回以上更新されます。手動で保守する場合は、フルタイムの研究者 2 名が必要になります。

レイヤー2:スキル（意思決定フレームワーク）

これは最も見落とされやすいですが、非常に重要な層です。

ほとんどの人は次のように AI と対話します。ChatGPTを開く→質問を入力→回答を受け取る。このアプローチの問題は 、AI が判断基準を知らないことです。

私のアプローチは、意思決定ロジックを個々のスキルに分解することです。投資決定を例に挙げると、

スキル1:米国株バリュー投資フレームワーク

(以下のスキルは例であり、リアルタイムで更新される実際の投資基準を表すものではありません):

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入力：企業の財務データ
判断基準：
- ROE > 15%（3年以上継続）
- 負債比率 < 50%
- フリーキャッシュフロー > 純利益の80%
- モート評価（ブランド/ネットワーク効果/コスト優位性）
出力：投資格付け（A/B/C/D）+理由

スキル2:ビットコインの底値釣りモデル

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入力：ビットコイン 市場データ
判断基準：
- ローソク足テクニカル指標:RSI < 30で週次売られ過ぎ
- 取引量:パニック売り後の縮小（30日平均取引量以下）
- MVRV比率: < 1.0 (市場価値が実現価値を下回り、保有者全体の損失)
- ソーシャルメディアの感情:Twitter/Redditパニック指数 > 75
- マイナーの降伏価格:現在の価格は、主流のマイナーの投げ売り価格に近いかそれ以下です（例：S19 Proのコストライン）
- 長期保有者（LTH）の行動：LTH供給比率の上昇（底値釣りシグナル）
トリガー条件:
- 4つ以上の指標を満たす → DCAシグナル
- 5つ以上の指標を満たす→底釣りの激しいシグナル
出力：底釣り評価（強・中・弱）＋推奨ポジション配分

スキル3:米国株式市場センチメントモニタリング

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監視指標:
- NAAIMエクスポージャー指数:アクティブ投資マネージャーの株式エクスポージャー比率
· 価値が80を超え、中央値が100に達する → 機関投資家の買いが最高潮に達する
- 機関投資家の株式配分:ステートストリートのような大規模な保管機関からのデータ
· 2007年以降、歴史的に極端な状況 → 逆張りの警告信号
- 小売純流入額:JPモルガンが追跡している日次個人投資家資金フロー
· 1日の買い量が過去最高の85%以上 → 過熱の兆候
- S&P 500 フォワード P/E レシオ:過去の評価のピークへの近さを監視する
· 2000年または2021年に見られた水準に近づいている → ファンダメンタルと価格の乖離
- ヘッジファンドのレバレッジ比率:高レバレッジ環境における混雑したポジション
· 史上最高水準のレバレッジ → 潜在的なボラティリティ増幅要因

トリガー条件:
- 3つ以上のインジケーターからの同時アラート→ポジション信号を減らす
- 5つの指標すべてからアラート → 大幅なポジション削減またはヘッジ
出力：感情評価（極度の強欲/強欲/中立/恐怖）+ポジションアドバイス

スキル4:マクロ流動性モニタリング

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監視指標:
- 純流動性 = 連邦準備制度理事会総資産 - TGA - ON RRP
- SOFR（担保付翌日物融資金利）
- MOVE指数（国債市場のボラティリティ）
- USDJPY + US2Y-JP2Y スプレッド

トリガー条件:
- 純流動性週次減少率5%超 → 警告
- SOFRが5.5%を超えるブレイクアウト → ポジションシグナルを減らす
- MOVE指数>130 → リスク資産ストップロス

これらのスキルの本質は、 自分の判断基準を明確かつ構造化して、AI が自分の考え方に従って動作できるようにすることです。

レイヤー3:CRON（自動実行）

これがシステムを実際に稼働させるための鍵となります。

次の自動化タスクを設定しました。

今、私の朝はこんな感じです。

7:50 起きて、歯を磨きながら携帯をチェック。エージェントはすでに一晩の世界市場概要のプッシュを完了しています。

· 昨夜の米国株はハイテク株が牽引し小幅上昇

· 日銀は金利を据え置き、円は若干下落

· 地政学的要因により原油価格が2%上昇

· 本日の主な焦点:米国のCPIデータ、NVIDIAの決算報告

8:10 朝食をとり、詳細な分析のためにコンピューターを開きます。エージェントは今日の戦略を生成しました:

· CPIデータは市場予想通りと予想され、市場への影響は中立

· AIチップの受注ガイダンスはNVIDIAの決算報告が中心

・ おすすめ：ハイテク株のポジションを維持し、エネルギーセクターの機会に注目

8:30 作業開始。エージェントの分析に基づいて、リバランスを行うかどうか、またどの程度行うかという最終決定を下すだけです。

全体のプロセスには30分かかります。

もう毎朝急いでニュースを読む必要はありません。AIがすでにプレビューを用意してくれています。

さらに重要なのは、投資判断が感情に左右されにくくなり、完全な投資ロジック、明確な判断基準、投資実績に基づく事後分析、要約、反復に基づいて行われるようになったことです。これは、インターン生を大量に雇用し続け、毎日エクセルの利益予測表を更新するために残業したり、直感を頼りに50倍のレバレッジでオールインして奇跡が起こるのを待ったりするよりも、AI時代の投資の正しい道です。

02 コンテンツ制作のエージェント化：工芸工房から組立ラインへ

私の 2 つ目の主なビジネスはコンテンツの作成で、現在は主に Twitter 上で行っていますが、YouTube やその他のビデオ形式も検討しています。

以前は、記事を書く一般的なプロセスは次のとおりでした。

· トピックを見つける（1時間）

・リサーチ（2時間）

・ライティング（3時間）

・編集（1時間）

· 出版 + エンゲージメント（1時間）

1記事あたり合計8時間かかり、品質にばらつきがありました。

以前公開した記事の主な問題点を検討しました。

· 話題が広すぎて焦点が定まっていない

· 内容が理論的すぎて、具体的な例が欠けていた

· タイトルが魅力的ではなかった

· 出版時期

エージェント化をコンテンツ制作に統合することは、体系化されたエンジニアリング プロセスになります。

したがって、コンテンツ レベルでは、エージェント化の変革は次の 3 つのステップに分かれています。

ステップ1:バイラルコンテンツ知識ベースの構築

私は多くの人が見落としていたことをしました。それ は、バイラル記事のパターンを体系的に研究したことです。

具体的なアプローチ:

1.過去1年間のPlatform Xにおける金融/テクノロジー分野のトップ200のバイラル記事をスクレイピングしました。

2.AIを使用して、タイトル構造、導入方法、議論の論理、結論の設計の共通点を分析しました。

3.抽出された再利用可能な「ウイルス式」

以下にいくつかの例を挙げます。

タイトルの形式:

· デジタルインパクトタイプ:「資産が70％減ってから気づいたんです…」

· 直感に反するタイプ:「インターネットは死んだが、メタバースは生き続ける」

· 価値提案タイプ:「中古プラットフォームに頼らずに節約をお手伝いします」

オープニングフォーミュラ:

· 特定のイベントへの参加:「2025年1月、私は決断しました…」

· 極端な比較:「今のペースで続ければ…でも6ヶ月後には…」

· 分解と再構築:「市場にはいくつかの解釈が広まっています...」上記のどれも正しくないと思います」

議論の構造:

· 論点 → データによる裏付け → ケース検証 → 反論

· 1/2/3層で明確に輪郭を描く

· 専門用語 + 一般人向けの説明

私はこれらのパターンを「爆発的コンテンツ フレームワーク ライブラリ」に整理し、AI に提供しました。

ステップ2:人間と機械の協働コンテンツ制作ライン

現在、私のコンテンツ制作プロセスは、各段階で責任が明確に区別された、効率的な人間と機械の共同制作ラインになっています。

トピック選択フェーズ（AI主導、私の意思決定）

毎週月曜日の朝、エージェントが自動的に 3 ～ 5 個のトピックを提案します。

入力ソース:

· 今週の世界市場のホットトピック（自動取得）

· 私の研究ノートと最近の考察

· ソーシャルメディアで頻繁に議論されるトピック

· コメント欄でよく聞かれる読者の質問

AI出力形式:

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トピック1:ビットコインが10万ドルを突破した背景にある流動性ロジック
重要なポイント:需要主導ではなく、米ドル流動性拡大の結果
潜在的なホットスポット:データ集約型 + 直感に反する視点
推定エンゲージメント率:高い

トピック2:AI企業が赤字なのに株価が急騰している理由
重要なポイント:市場価格は現在の利益ではなく将来の割引キャッシュフローに基づいている
潜在的なホットスポット:国民の混乱に対処する
推定エンゲージメント率:中高

トピック3:個人投資家心理指数は過去最高。そろそろ撤退の時期か？
重要なポイント:感情指標は流動性環境を考慮する必要がある
潜在的なホットスポット:実用的なツール + 方法論
推定エンゲージメント率:中くらい

現在の市場心理に最も適しており、かつ私独自の視点も提供できるトピックを選択します。

データ収集段階（AI実行、I補足）

トピックが選択されると、エージェントは自動的にデータ収集プロセスを開始します。

1.データキュレーション（自動化）
関連企業の最新財務データ
マクロ経済指標の歴史的傾向
業界調査レポートの要点
ソーシャルメディア上の代表的な視点

2.情報組織化（AI処理）
散在した情報を論理的に整理する
主要なデータと参照ソースを抽出する
予備的な議論の枠組みを生成する

3.手動強化（私の価値）
私の個人的な経験と事例を組み込む
エージェントが見つけられないニッチな情報源を補足する
議論の中で強調すべき視点をマークする

このステージは当初の2時間から30分に短縮されました。

ライティングステージ（人間とAIのコラボレーション）

これは最も重要なステップであり、私と AI の役割分担は非常に明確です。

AI は次のことを担当します。

· 一般的なコンテンツフレームワークに基づいて記事構造を生成する

· データと事実の内容を入力する

· 複数のタイトルを生成し、選択用にバージョンを開く

· 議論の論理の整合性を確保する

私の責任は次のとおりです。

· 個人的な意見や価値判断を持ち込む

· 実際の事例や詳細を追加する

· トーンと表現を調整する

· AIが生成した「正しい無駄」を取り除く

· 修正段階（AI支援、私が主導）

最初のドラフトが完了したら、エージェントにいくつかの作業を行ってもらいます。

1.読みやすさチェック
· 長すぎる文を特定します（30文字を超える文は赤で強調表示されます）
· 繰り返し表現がないか確認する
· 専門用語に説明が必要かどうかを判断する

2.人気要素チェック
· タイトルが高インタラクション率パターンに従っているかどうかを評価する
最初の3段落にフックがあるかどうかを確認する
· 具体的な裏付けデータの存在を確認する
· 参考になる注目すべき引用があることを確認する

3.マルチバージョン生成
· 3つの異なるスタイルのタイトルを生成します
· 結論を2つの異なる角度から導き出す
· 最も適切なバージョンを選択します

このステージは当初の1時間から15分に短縮されました。

公開段階（自動化）

記事が完成すると、エージェントは自動的に次の処理を実行します。

・各プラットフォーム向けフォーマットへの変換（X/WeChat公式アカウント/リトルレッドブック）

· 画像の提案を生成する（私の確認後に生成されます）

· 最適なタイミングで自動的に公開（履歴データ分析に基づく）

ステップ3:データ駆動型継続的最適化

重要な洞察:コンテンツ エージェントは一度だけセットアップするものではなく、進化し続けるシステムです。

私は毎週振り返りを実施しています。

· どのタイプのタイトルが最もエンゲージメント率が高いか？ → タイトルの計算式重み付けを更新する

· どの議論構造が最もシェアを獲得しているか？ → このテンプレートを強化する

・読者がコメント欄で最もよく尋ねる質問は何ですか？→ FAQに追加して次の記事で回答します

具体的な例として：「データ集約型」の性質を持つ記事（特定の数字やグラフを大量に含む）は、意見ベースの記事よりもエンゲージメント率が 40% 高いことがわかりました。そこで私はコンテンツ フレームワークを調整し、AI に次のことを要求しました。

· 各コア議論が少なくとも1つのデータによって裏付けられていることを確認する

· 各記事に少なくとも3つのグラフを含める

· データソースに適切なラベルを付ける

結果：過去 5 件の記事の平均エンゲージメント率は 8% から 12% に増加しました。

2026年1月に「エージェントの大覚醒の時代」という記事を書きました。AI不安にどう対処すべきか？

この記事には最小限のデータしか含まれていませんでしたが、シェア率が非常に高く、20%に達しました。

エージェントに理由を分析してもらったところ、次のことがわかりました。

· この記事は、価値観の根深い問題（AI vs. 人間の意味）に触れています。

· 「ルーブル美術館の火災で猫や名画を救う」という具体的なシナリオを使用しました

・結論の「AIに精通した人になることは重要ですが、それ以上に人間であることを忘れないことが大切」という文言は読者の共感を呼びました。

この発見をフレームワーク ライブラリに含めました。技術記事では、哲学的な考察や価値観に関する議論を適切に取り入れることで、シェア率を大幅に高めることができます。

これがエージェント システムの複合効果です。 システムはシステムの最適化に役立ちます。コンテンツ エージェントは一度に構築されるのではなく、継続的に進化するシステムです。

03 個人の能力からコンサルティングサービスへ方法論の再現性の検証

独自の投資リサーチとコンテンツ エージェント システムをうまく運用した後、私は「 この方法論は他の人にも役立つだろうか?」と考え始めました。

昨年の12月、私はあるファンドマネージャーと夕食を共にしたが、彼は圧倒されていると言っていた。彼は10人近いスタッフを抱え、5億ドルのプライベートファンドを運用していたが、それでも市場のニュースに振り回され、毎日必死に走り回っていた。

彼の日課は次の通りでした。

午前6時半に起きて、夜間の世界市場をチェックする

· 午前7時～8時：一晩の世界市場の主要ニュースを確認する

· 午前8時30分～9時30分：投資戦略を議論するための朝の会議を開催する

· 午前9時30分～午後3時市場を監視し、取引を実行する

· 午後3時～6時:企業を調査し、財務報告書を確認する

· 午後6時～8時:投資ジャーナルを書いてレビューする

· 午後10時:海外市場の開拓に注目

私は彼のワークフロー分析を 行い 、次のことを発見しました。

· 時間の 60% は情報収集と整理に費やされました (エージェント化可能)

· 時間の 20% は繰り返しの分析に費やされていました (エージェント化可能)

· 時間の15%は意思決定（人間と機械のコラボレーション）に費やされました

· 時間の 5% が取引実行に費やされました (自動化可能)

そこで私は 2 週間かけて、投資調査エージェントの簡易版の構築を手伝いました。

· 第1週:ワークフローをインタビューし、エージェント化できるセグメントを特定します

· 第2週:ナレッジベースを構築 + 3つのコアスキルを設定 + 自動化タスクを設定

2週間後、彼は私にWeChatメッセージを送ってきました。考える時間が増えたことで、彼の投資に対する考え方はより安定したものになった。

このプロジェクト を通じて、エージェント化変革に対する普遍的なニーズがあり、情報処理時間の短縮が投資効率の向上の鍵となることを実感しました。

しかし、コンサルティングを提供するだけでは 2 つの問題があることがすぐにわかりました。

1.時間のボトルネック:各プロジェクトには 2 ～ 4 週間かかり、1 か月あたり最大 3 件のプロジェクトを引き受けることができます。

2.スケーラブルではない:各クライアントのニーズは異なるため、標準化が困難になります。

これをきっかけに、私は次の段階について考え始めました。サービスから製品へ。

04 エージェント・アズ・ア・サービス:SaaSからAaaSパラダイムへの移行

従来のソフトウェアは SaaS (Software as a Service) です。

顧客にツールを提供する

· 顧客は使い方を学ぶ必要がある

・顧客自身が運用・保守する

未来はAaaS（エージェント・アズ・ア・サービス）です。

· 顧客にエージェントを提供する

· 顧客は指示を出すだけでよい

· エージェントは自動的に実行され、自己最適化されます

違いは次のとおりです。SaaS は「機能」を販売し、AaaS は「結果」を販売します。

今年1月、私はそのファンドマネージャーの友人と再び会食をしました。

彼はこう言いました。「あなたが構築を手伝ってくれたエージェント システムはとても使いやすいです。何人かの同僚にこれを勧めましたが、全員が欲しがっています。しかし、一人のコンサルタントとして、何人のクライアントにサービスを提供できるでしょうか？」

私は「確かにそれは問題ですね」と言いました。

彼はこう言いました。「それを商品にしてみませんか？」Salesforce に似ていますが、ソフトウェアを販売するのではなく、エージェント サービスを販売します。」

実際、Openclaw の作成者である Peter が予測したように、将来はエージェントの時代となり、ユーザーはソフトウェアをインストールする必要がなくなるため、優れたエージェントは SaaS に代わるサービスになるべきだと私は考えています。

したがって、このエージェント システムを改良した後、誰もが複製して使用できるようにオープンソース プロジェクトにすることを考えます。商用化のニーズを持つ機関クライアント向けには、有料サブスクリプションまたは使用量ベースの課金を通じて高度な機能を提供できるようになります。

05 エージェント変革の本質：時間レバレッジからアルゴリズムレバレッジへ

これを書きながら、より深い考えを共有したいと思います。

従来の個人ビジネスの成長経路は次のとおりです。

1.初心者ステージ:販売時間（時間単価）

2.中級段階:製品の販売（一度開発して複数回販売）

3.上級ステージ:販売システム（他者が取引できるプラットフォームの構築）

エージェント モデルは 4 番目のパスを提供します。アルゴリズム機能を販売する。

次の操作を行う必要はなくなりました:

· チームを雇う（管理コストの節約）

· 複雑なソフトウェアを開発する（技術的な障壁を回避する）

· プラットフォームを構築する（ネットワーク効果のコールドスタートをスキップする）

必要なのは以下のとおりです:

· 専門知識を体系化する

· エージェントシステムを実行して

· アルゴリズムフレームワークを継続的に最適化する

これは新たなレバレッジです:アルゴリズムのレバレッジ。

その特徴は次のとおりです。

・ 低コスト：主にAPI呼び出し料金で、人件費よりもはるかに安い

· 複製可能:同じエージェントが無数のクライアントにサービスを提供できる

· 進化可能:大規模モデルの能力が成長するにつれて、エージェントは自動的に強化されます

エージェントモデルのアクションプラン

この記事に共感する方は、次の手順に従ってください。

ステップ1:診断（今週中に完了予定）

次の点に注意しながら、毎日のタスク リストを作成します。

· どのようなタスクが反復的であるか（情報収集、データ整理、フォーマット変換）

· どのようなタスクが判断に基づくものか（意思決定、創造性、戦略）

· 実行ベースのタスク（公開、追跡、対応）

原理：反復的なタスクのエージェント化、判断ベースのタスクの人間と機械のコラボレーション、実行ベースのタスクの自動化を優先します。

簡単な練習

紙を取り出して、昨日のタスクリストを書き出します。

それぞれのタスクについて、次の 3 つの質問を自問してください。

1.このタスクは標準化できますか?（そうであれば自動化できます）

2.このタスクには創造的思考が必要ですか?（そうでない場合は自動化できます）

3.このタスクには独自の判断力が必要ですか?（そうでない場合は自動化できます）

作業の少なくとも 50% は自動化できることがわかります。

ステップ2:建設（今月完了予定）

最小限の実行可能なシナリオで実験を開始します。

例:

投資家の場合 → 「日次市場サマリーエージェント」を構築する

・コンテンツクリエイターの場合 → 「トピック提案エージェント」を構築する

・営業職の場合→「顧客背景調査エージェント」を構築する

・デザイナーの場合 → 「デザインインスピレーションコレクションエージェント」を構築する

完璧を目指さず、最小限のループを閉じることから始めましょう。

ステップ3:最適化（今四半期中に完了予定）

エージェント システムによってどれだけの時間が節約されたか、出力品質が安定しているかどうかを記録します。

毎週振り返りを実施します。

· エージェントはどの部分をうまく実行しましたか?

· どの部分にまだ手動による介入が必要ですか?

· エージェントを自社の基準に合わせるために、スキルをどのように調整すればよいでしょうか?

ステップ4:収益化（今年完了予定）

エージェント システムがスムーズに実行されたら、次の点を検討してください。

· このアプローチは同僚にとって価値があるでしょうか?

· はいの場合、いくら支払う意思がありますか?

・商品化できますか？

答えが「はい」であれば、おめでとうございます。新しいビジネス モデルを見つけたことになります。

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