小さな会社が「AI社員」で大逆転する方法

はじめに――5分の指示で「5時間働く」AI社員を雇うと

第1章 「1人ユニコーン」が可能に
　1人で全部やるか、AIに任せるか
　1人ユニコーン的企業を目指す
　1人ユニコーンの神話と現実
　「副業100万円勢」のリスク
　1人ユニコーンに25年の素養

第2章　営業、プレゼンの達人――25年の素養にAIが乗る
　蓄積してきた経験が最大の資産　
　積み上げた素養の上にAIが乗る
　「何ができるか」から「何をさせるか」へ
　営業はAIに引き継げるのか
　AIに引き継げない部分

第3章　「SaaSの死」を受け入れ、AIに全振り
　SaaS is Deadに向き合う
　AIエージェント「標準化」で自分も食う側に
　SaaSとAIエージェントの関係
　AI「全振り」でも現場理解が大事

第4章　社員は3人＋AIエージェント3～5体
　人間をAIエージェントが下支え
　社員3人＋AIで何を回しているか
　AI社員の「雇い方」　
　AIエージェントは何体が適切か
　2カ月でOpenClaw復活

第5章　AIに仕事を預ける――AI秘書の1日
　「やらせること」と「やらせていないこと」
　AI秘書の1日
　寝ている間に働くAIエージェント
　起床してからのAIエージェント
　5分の指示で5時間分の仕事をさせる
　AIエージェントの昼
　夕方のAIエージェント
　夜は翌日のための「仕込み」
　何をやらせていないか
　時間軸の非対称性による新しい働き方

第6章　AI社員の「社宅」と「職場」――実装・実行環境
　Mac miniがAI社員の社宅
　第1の引き出し、自分のパソコン
　第2の引き出し、クラウドのAI
　第3の引き出し、1と2をつなぐ決め事・決まり事
　自分で動かすか、人に動かしてもらうか
　OpenClawという仕組み
　Claude Codeという働き手
　Codex CLI、ChatGPT、Suno、Seedance
　AI秘書は「料理人」、包丁を使い分ける
　スキル共有のアーキテクチャー
　80個のSkillをどこに置くか
　「裏側」は三つの場所＋連携

第7章　段取りが大事――失敗も取り込む
　経営者がやることは「段取り」
　「ハーネス」という用語
　制御する側の技術
　段取り八分、後工程はお客様
　失敗が示す段取りの重要性
　観察・記録・引き継ぎ、段取りの3原則　
　観察：何が起こっているか理解する　
　記録：ファイルに書く
　引き継ぎ：次の実行者が迷わないように渡す

第8章　AIエージェントレディー企業の条件
　導入レディーか、定着レディーか
　自社実証から得た定着レディー、七つの条件
　条件1：データはAIが読める形式である
　条件2：経営判断が「分散」していない
　条件3：「業務の標準化」が進んでいる
　条件4：「失敗を許容する」
　条件5：「投資」をためらわない
　条件6：データの「線引き」ができる
　条件7：「人間のラストワンマイル」を守る
　七つの条件の優先順位

第9章　AI社員のコスト
　11万円のAIエージェントの稼働環境
　月額200米ドルが標準
　AI関連の月額料金14万円
　コスト構造の3階層
　Mac miniの購入で考えていたこと
　AIエージェントはリソース食い
　200万円台のMac Studioを検討
　月額14万円を削る
　ローカルLLMの未来
　家計感覚で並べ直す

第10章　AIは人間力を最大限に引き出す
　「人間力」の4要素
　プロの矜持：プロフェッショナリズム
　審美眼：何を美しいと感じるか
　素養：長いあるいは深い時間の積み上げ
　個性／特性：その人固有の強み
　人間力を最大限引き出す

おわりに――あなたのコアに、AIを掛ける