暗黙知 × AI

AI秘書の使い方が変わった。ChatGPTからClaudeに乗り換えて気づいた「任せる」という発想

2026.06.29 ｜ 東健太（プロンプト工房）

2024年、僕は「忙しい人のためのAI秘書ツール5選」という記事を書きました。当時はそれが最前線だと本気で思っていました。

正直に言うと、あの記事の内容はもうほとんど古くなっています。

変わったのは「AI秘書の種類」ではありません。「AI秘書との関係性」そのものが変わったのです。

検証してから確信したわけではなく、ChatGPTからClaudeに乗り換えて、実際に業務で使い込む中で気づいたことです。本記事では、その変化の正体と、僕が今リアルに実践している5つの使い方を、生成AI活用コンサルタントの立場から解説します。

AI秘書「旧」と「新」の決定的な違い

まず結論から。

	旧・AI秘書	新・AI秘書
関わり方	プロンプトを打つ→回答が来る→コピーして使う	秘伝のタレを渡す→育てる→任せて離れる
主体	毎回、人間が動く	AIが動き続ける
たとえると	呼べば来るが、毎回説明が必要な人	自分をよく知っていて、細かく言わなくても動く人

旧型のAI秘書は「指示待ち型」。新型のAI秘書は「文脈理解型」。この差は小さく見えて、業務に渡す情報量と成果の質を根本から変えます。

そしてこの変化を引き起こしている最大の要因は、ツールの性能差そのものではありません。AI側に「秘伝のタレ（暗黙知）」をどれだけ渡せているかです。これが、この記事を通して何度も出てくる核心になります。

AI秘書 実践5選｜2026年版・現場での使い方

1. Claude Projectsで「発信」を任せる（LinkedIn投稿AI秘書）

ChatGPTを3年近く使い、メモリも育て、GPTsも自作・販売していました。それでもClaudeに乗り換えたのは、「自分の意図をどれだけ汲んでくれるか」の差が大きすぎたからです。

ClaudeのProjects機能に、過去のLinkedIn投稿とそのインプレッション結果をまとめて渡したところ、大きな手直しなしで使える下書きが出てくる頻度が一気に上がりました。

ChatGPTのマイGPTsはナレッジファイルが1つしか登録できませんが、Claude Projectsは複数ファイルを知識として扱えます。使ってみて初めて分かった差でした。

2. Antigravityで「自分の言葉のまま」ブログを量産する

「AIにブログを書かせたら一般論ばかりで使えない」という悩みの原因は明確です。AIに自分だけの秘伝のタレを渡していないからです。

渡している秘伝のタレは3種類だけ。

• 文体のルール（一人称、語彙レベルなど）
• 過去の実績・定量データ
• 独自フレームワーク

これをフォルダにまとめ、「読み込んで、僕の強みと文体を分析して」と指示するだけで、テーマの逆提案から執筆、レビュー基準の保存まで進みます。修正を学習ルールとして記録させているので、書くほどAIが自分に似てくる構造です。

実際、この仕組みで出てくる原稿は、9割程度はそのまま使えるレベルになっています。手直しはほぼ微調整だけです。

3. Claude Codeで「コード知識ゼロ」からアプリを作る

プログラミング経験はゼロでした。最初の入力は「やりたいことを伝えるから理解して、一緒に設計を考えて、設計書を書いて、Webアプリを作りたい」という、ほぼ丸投げの依頼でした。

結果として完成したのが、今公開している「AI活用レベル診断」アプリです。

スムーズに進んだ理由は、Claude Codeの性能だけではありません。診断基準やレベル判定の設計を、過去にGPTsで作り込んでいた秘伝のタレをそのまま渡せたからです。技術力よりも、渡せる秘伝のタレの有無が結果を分けました。

4. Claude Codeで「AIアイデンティティ・プロファイル」を継続開発する（自社アプリ）

「AI活用レベル診断」だけでなく、もう一つ自分で作ったアプリがあります。11の質問を通じて思考・価値観・行動原理を言語化し、ChatGPT・Claude・Geminiに読み込ませる"AI分身"を作る「AIアイデンティティ・プロファイル」です。

→ AIアイデンティティ・プロファイル

このアプリも、最初から完成形だったわけではありません。リリース後も継続的な調整が必要でした。

ここで効いたのが、ロジック全体をフォルダ構造としてClaude Codeに渡すやり方です。「○○の質問の聞き方を変えて」「出力フォーマットをこう直して」と伝えるだけで、フォルダ構造を理解した上で該当箇所だけを更新してくれる。毎回ゼロから説明し直す必要がありません。

「手で組んで都度直す」から「フォルダを育てて、Claudeに更新させる」への発想転換は、ここでも同じように機能しました。

5. Coworkで「同時に何人も働かせる」AI秘書（事前調査特化）

Coworkで独自のSkillを作って動かす方法です。

特に効くのが、コンサルの「事前調査」フェーズ。業界調査・競合分析・戦略立案のたたき台づくりなど、時間のかかる下調べをCoworkに任せています。

最大のメリットは並行性。Coworkを同時に5つ立ち上げても、それぞれが並行で動いてくれる。1つの調査が終わるのを待たずに、次の調査に着手できるので、コンサルの準備時間が大きく圧縮されました。

「使うAI秘書」から「同時に何人も働かせるAI秘書」へ——これが今の実感に一番近い表現です。

5つに共通する、たった1つの原則

LinkedInの投稿履歴を渡さなければClaudeは文体を再現できません。秘伝のタレを溜めたフォルダがなければAntigravityは一般論しか書きません。診断基準がなければClaude Codeはアプリを作れません。

ツールがどれだけ進化しても、渡せる秘伝のタレ（暗黙知）がなければ一般論しか出てきません。

AI秘書を育てる前に必要なのは、まず自分の経験・判断軸・口癖を言語化すること。これがプロンプト工房が「秘伝のタレの言語化」を一貫して掲げている理由です。

AI秘書を使う上で外せない注意点

• 機密・個人情報の取り扱い：クライアント情報や社内データは、利用規約とセキュリティ対策を確認してから渡す
• コストの事前把握：プラン（無料／有料）の境界を整理しておく
• 最終判断は人間が行う：特に対外的な文章や重要な意思決定はAI任せにしない

よくある質問

Q. AI秘書とは何ですか？

A. AIに秘伝のタレ（業務知識・判断軸）を渡し、指示を最小限にしても文脈を理解して動いてくれるAI活用のあり方です。プロンプトを毎回打つ「旧型」のAI活用と区別される概念です。

Q. ChatGPTからClaudeに乗り換えるメリットは？

A. 複数ファイルをナレッジとして同時に扱える点が大きな差です。文体・実績・フレームワークなど多面的な情報を一括で渡せるため、出力の精度と再現性が上がります。

Q. AI秘書を導入するために何を準備すればいいですか？

A. ツールの選定より先に、自分の経験・判断軸・よく使う言い回しを5つ程度書き出すことが第一歩です。