ゲスト
AIを社員として組み込み、圧倒的な生産性を実現する変革者！
株式会社CareerChain 代表取締役 坂上さん
株式会社Lithym 代表取締役（技術パートナー） 平野さん
坂上さんは大手総合コンサルファームで戦略から人材育成まで幅広く経験し、株式会社CareerChainを創業。NFT実績証明・相互評価による人材価値の可視化と人材マッチングを行うキャリアプラットフォームを展開している。
創業期から「AI経営」と「AI駆動開発」を前提とした体制を敷き、ビジネスと開発の両面で極めて高い生産性を実現している。
この事例のポイント
- 創業時の資金不足という課題を解決する方法：AIをディレクターとして機能させ、通常4名必要なシステム開発を2名で構築
- 開発タスクの工数という課題を解決する方法：「仕様駆動開発」を取り入れ、Claude Codeに100%プログラミングを任せるフローを確立
- コンサル業務の属人化という課題を解決する方法：思考プロセスをSkillsとして定義してAIに実行させ、3案件並行で月450万円の売上を創出
- AIの出力が100点にならないという課題を解決する方法：エンジニアの役割を「100点の定義」と「早く世に出す仕組み作り」に集中するよう再定義
開発スピード最大20倍。1人で月額450万円のコンサル売上を創出
Q. AIの導入によって、定量・定性的にどのような効果や成果が得られましたか？
A. 最低4名必要な開発を2名で構築し、コンサルティングでは3案件並行稼働で月額450万円の売上を創出
平野さん: 最初からAI駆動を前提として開発を進めてきたため、AI登場前の経験と比較するとすさまじい差があります。以前なら1週間はかかるだろうと見積もるタスクが、今では最低でも1日あれば終わります。体感としては最低5倍の効率化で、実質的な労働時間で考えれば10倍から20倍にはなっています。現在エンジニア2名体制ですが、本来この規模のシステムを作るとなればインフラなども含めて最低4人はいないと回らない規模感です。
坂上さん: ビジネス面では、事業の運転資金を稼ぐためのコンサルティング業務において、3案件並行稼働で月に約450万円の売上を創出しました。これはAIがなければ物理的にほぼ不可能な数字です。日中はミーティングで埋まっていますが、その合間を使ってAIツールを駆使し、短時間で高品質なアウトプットを出すことで一人で回せています。また、記事作成などの業務も、構想があればAIを使って20〜30分程度で書き上げることができ、生産性は圧倒的に上がっています。
「仕様駆動開発」と「AI経営」のフローをどのように整備したのか
Q. ビジネス側と開発側で、具体的にどのようなツールやフローを用いてAIを活用しているのでしょうか？
A. Claude Codeにプログラミングを100%任せ、ビジネス業務は思考プロセスをSkillsに定義して自動化
平野さん: 開発に関しては「仕様駆動開発」に近いフローを採用しています。要件のドキュメントをAIへの指示書を成果物の判定基準として渡し、実際のプログラミングに関してはほぼ100%をClaude CodeのAIエージェントに担わせています。
坂上さん: プロジェクト管理はGitHubを活用しています。「レコメンド機能の詳細を作りたい」となったら、要件定義の段階からビジネス側がAIと壁打ちして要件定義書にまとめ、エンジニアにパスします。エンジニアはそれを構築済みの「AI駆動開発のフロー」に入れるだけで、AIが一気通貫で実行します。
また、コンサルティング業務では、会議のボイスメモを議事録化してすべてAIにインプットしています。コンサルの仕事には課題設定や現状分析といった「思考プロセスの型」があるため、これらをSkillsとして定義し、AIに前提整理から仮説検証までを実行させています。さらに「AI経営」の領域として、事業情報の調査とSlackへのレポーティングや、SNS発信用のドラフト作成などもルーティン化して自動で動かしています。
人や組織ではどのように推進をし、ぶつかった壁を乗り越えたのか
Q. AI駆動開発を推進する上で、どのような壁があり、それをどう乗り越えられたのでしょうか？
A. 資金不足をAIディレクター構想で突破し、エンジニアの役割を100点の定義と仕組み作りにシフト
坂上さん: 最初のきっかけであり最大の壁は、十分な運転資金がなかったことです。しかし同時に生成AIが爆発的に流行り出したため、AIを「ディレクター的な役割」として機能させることができれば、限りある資金でもプロダクト開発ができると考えました。その基盤やフローを整備すればノウハウの外販にも繋がると見据え、AI駆動開発の基盤を作っていきました。
平野さん: 開発現場における壁として、AIが一発で100点のアウトプットを出してくれるわけではないという点があります。1年前のClaude登場時に「エンジニアはコードを書かなくなる」と確信しましたが、だからこそ「何をもって100点とするか」を定義するのは人間の仕事です。人間はその100点の定義と、それを早く生み出すための仕組みづくり（ハーネスエンジニアリング）に集中するよう、エンジニアが担うべき役割をシフトさせました。
今後の展望：AIも社員の一員と見なし、ノウハウの外販と少数精鋭の組織作りを進める
Q. 今後のAI活用戦略や、会社としてのビジョン、読者へのメッセージをお願いします。
坂上さん: 外向けとしては、私たちが培ったAI活用のノウハウを販売していきたいと考えています。世の中にはAI活用研修があふれていますが、「実際の自分の仕事にどう活かすか」で大半の方が手が止まっています。そこで、私のコンサルティングワークのノウハウを切り売りする伴走支援型のパッケージや、中小企業向けのAI駆動開発パッケージを提供していく予定です。
内向けとしては、社員を100名以上採用するといった形ではなく、「AIも社員の一員」として事業に組み込み、少数精鋭で当たり前のことをちゃんとやっていく組織を目指します。
最後に、AIは敵ではなく「強い相棒」です。仕事が奪われると恐怖心を抱いたり、敵対心を持つ時代は終わりました。AIを人間だと思えば、人間のアウトプットをレビューするのと同じように接することができます。最終的な責任は自分で持ちつつ、日々の仕事を強力にサポートしてくれる相棒として、AIと向き合っていければと思っています。
