アルファ碁の衝撃から、Claude Codeまで｜私がAIを「仕事の相棒」にした3段階

ナオです。囲碁を打つ人間として、私の「AIへの最初の衝撃」は、仕事でも開発でもありませんでした。アルファ碁です。

長いあいだ「囲碁だけは、コンピュータが人間に勝てない」と言われていました。盤面が広すぎて、最後は人間の大局観が勝つ、と。ところがAlphaGoが現れて、あっという間に人間を抜き去った。「無理だと思われていたことが、ある日あっさり覆る」——その瞬間を、私はよく覚えています。

でも、自分の仕事にAIを取り入れるのは、そこからずいぶん後でした。今日は、私が「AIを仕事の相棒にするまで」をそのまま書きます。たぶん、あなたが今いる段階のヒントになります。

自分が今どの段階で、次に何をすればいいかは AI活用診断で3分でわかります。

第1段階：コピペと調整（きっかけはCursor）

私はもともと数値計算のエンジニアで、Fortranのような少し古い言語を使うのが普通でした。データ処理をもっとスマートにやりたくてPythonを学び始め、その頃に出会ったのがCursor（AI搭載のエディタ）。これが、私がAIを仕事に使う一番のきっかけです。

正直、当時は「お願いすれば何でも書いてくれる」レベルではありませんでした。AIに聞いて、出てきたコードをコピペして、自分で調整する——その繰り返し。それでも、開発が段違いに速くなったのを、強烈に覚えています。

学び：完璧を待たなくていい。 AIは最初から「調べ物と下書きを高速化する相棒」として、十分に元が取れる。

その後、ベンチャーでプロダクトマネージャーの仕事に移り、コーディングからは離れました。でも「AIで仕事を効率化する」挑戦は続けました。

やっていたのは、文脈をためること。会議の議事録や、開発中のリポジトリの情報をひとつのGitHubリポジトリにまとめ、そこにコンテキストを貯めていく。そしてCursorにそれを参照させて答えてもらう。AIの答えの質は「どれだけ良い文脈を渡せるか」でほぼ決まる、と体で分かった時期です。

学び：AIの価値は"文脈"で決まる。 気の利いたプロンプトより、文脈をためる場所を作るほうが効く。

いま、その「文脈をつなぐ」作業は、MCPという仕組みでかなり楽になりました。手で集めていた連携が、ツール同士で自然につながる。私は今、Claude Codeを中心に、仕事の効率化も、プライベートの開発も楽しんでいます（このサイトも、その延長で作りました）。

コードだけではありません。仕事でデザイン寄りの動画を作るときはCanva、ドキュメントはNotionとNotion内のAI。用途ごとに道具を持ち替えています。

学び：道具はつながり、"お願いするだけ"に近づいた。 数年前のコピペ時代から、地続きでここまで来た。

どの段階でも、間違いではありません。大事なのは、今いる場所から一歩だけ進めること。

アルファ碁が教えてくれたのは、「無理だと思われていたことが、ある日あっさり変わる」ということ。AIを仕事に使うのも同じで、気づけば景色が変わっています。

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