生成AIでできる仕事、できないこと外注に2週間かかっていたものが、1時間で終わるようになりました

やりたいことと、できることの距離

まず、そもそもなぜ外注していたのか、というところから始めます。ここがはっきりすると、いま何が変わったのかも、すっと入ってくると思います。

たとえば私は音楽が好きですが、作曲はできません。文章を書きたいと思っても、きちんとした文章はライターの方にお願いしたほうがいい。やりたいことと、それを形にするスキルは、別物でした。どれだけ音楽が好きでも、作曲のスキルがなければ曲はできない。これが、生成AIが出てくる前の話です。

ホームページを直したいと思ったときも同じでした。これまでは制作会社にお願いするしかなかった。いまは、直したいところを言葉で伝えれば、案が出てきます。しかも、その案を「じゃあ、やってみて」と言えば、そのまま形になります。

ここで大事なのは、スキルが要らなくなったわけではないということです。何を直したいのか、なぜ直したいのかを考えるのは、これまでと変わらず自分の仕事です。変わったのは、考えたことを形にするまでの距離だけでした。

なお、この記事に出てくる仕事は、特定の1つのサービスだけでできたものではありません。ChatGPT・Claude・Geminiなど、どれを使うかで、できる範囲も品質も操作の感覚も変わります。ここでは個別のサービス比較はしませんが、「生成AIなら何でも同じ」ではない、という点だけ先にお伝えしておきます。

変わったのは「頼む理由」です

距離が縮まると、次に起きるのは「では、何を人に頼むのか」という問いです。生成AIの話になると「どこまでできるようになったのか」と聞かれますが、経営者にとって本当に知りたいのは、AIの性能ではないはずです。いま自分が出している外注を、どうすればいいのか。知りたいのはそちらだと思います。

そこでこの記事では、当社が実際に外注していた仕事を並べて、やめたもの・やめなかったものを、日数と往復回数まで出して書きます。先に結論を言うと、こうなりました。

作曲もホームページも、これまでは専門の方にいい仕事をしてもらってきました。増えたのは、頼まなくても自分でできる、という選択肢です。そして選択肢が増えたぶん、頼む側には「これはどちらでいくか」を決める仕事が新しく生まれました。この記事は、その決め方の話です。

待ち時間の正体は「確認の往復」でした

まず、当社がブログ記事を外注していたときの流れです。誇張はしていません。ごく普通の進み方です。

本当の差は、細かい確認の1ターンにあります

ただ、これを「外注は遅い」で終わらせると、大事なところを見落とします。外注が遅いのではありません。仕事を前に進めるには細かい確認が必要で、その確認に相手の時間をもらう必要があるから、時間がかかるのです。

たとえば、こういう確認です。納品の形式はどうしますか。2案あるが、この言い回しはどちらでいきますか。ここは表にしますか、箇条書きにしますか。ひとつひとつは1分で決まる話です。でも、メールで聞けば早くても半日で1ターン。相手にも自分の仕事がありますから、それが普通です。

生成AIは、この確認がその場で終わります。差が出ているのは納期そのものではなく、ここです。

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出典：当社（ユーチューブビジネスサポート）が外注していた期間と、生成AI利用後の実感を整理したもの。金額の話ではなく、進行の話です。

4つ目が、意外と効きます。人に頼んでいると「ここまで作ってもらったのに、構成から変えたいとは言いにくい」という気持ちが働きます。その遠慮が、結果として仕事の質を下げていたことに、あとから気づきました。

この話をしている記事が、ほとんどありません

「生成AIでできること・できないこと」で検索して、上位に並ぶ記事のタイトルを見てみました（2026年8月時点）。書かれているのは、文章生成が得意、要約が得意、計算は苦手、最新情報は弱い、といったAIの機能の話です。外注・発注・納期に触れたタイトルは、ひとつもありませんでした。

理由はたぶん、単純です。この話を書けるのは発注する側だけだからです。制作会社も代理店も、自分たちの仕事が減る話は書けません。ここに書いてあることは、当社が発注側として実際に経験したことです。

実際にやってみた3つの仕事

① 会社案内のPDF　半日かかるはずが、1時間以内

当社のプロフィールページには、A4・1枚版とA4・2枚版のPDFを置いています。1枚版は要点だけ、2枚版は経歴や事例まで入れた詳細版です。

これまでの感覚でいえば、この2種類を作るには早くても半日かかります。中身を決めて、レイアウトを整えて、2種類のバランスを取る。実際にやったのは、指示を1回出して、出てきたものを見て直しを伝える、という作業です。作り直しは4〜5回。完成まで1時間以内でした。

ここで大事なのは「一発でできた」ではないことです。4〜5回作り直しています。もしこれを人に頼んでいたら、4〜5回の修正依頼は、それだけで2週間コースになっていたはずです。回数が同じでも、1ターンが数秒か半日かで、終わる日が変わります。

この1時間のあいだ、人がやったのは「何を載せるかを決めること」と「出てきたものを見て、直しを伝えること」の2つだけです。逆に言えば、載せる項目を自分で決められないと、生成AIがあっても止まります。手が速くなっただけで、決めるところは、これまでと同じように人の仕事のまま残りました。

② 自社サイト1,170本の整理　制作会社に頼めば、見積もりから始まる規模

当社は2021年から自社ブログを運用していて、公開記事は1,170本を超えました（2026年6月時点）。ただ、数が増えれば良いというものではありませんでした。そこで、609本を検索結果に出さない設定にし、さらに594本を下書きに戻しました。

これだけの本数を、1本ずつ人手で判断して設定していくと、とても社内では終わりません。かといって外注するには、まず「何を基準に消すのか」を決めて伝える必要があります。その基準を決めるところから一緒に考えられたのが、いちばん大きかったところです。

③ お客様のECサイト　新しいシステムは入れていません

建材商社の伊勢通様は、2026年5月から取り組みを始められました。7月の実績は、自社ECの売上が前年同月比で約2.5倍。ただ、当社が注目しているのはそこではありません。

100人が来て3〜4人しか買っていなかったサイトで、6人以上が買うようになった、ということです。広告を増やしたわけでも、新しいシステムを入れたわけでもありません。伊勢通様がご自身で、サイトに載せる情報を整えられた結果です。

やられたことは、商品の説明を「読んで分かる形」に書き直すことでした。これまでも情報は載っていたのです。ただ、載っていることと、伝わることは違いました。その差を、ご自身の手で埋められた。ここは伊勢通様の事例ページで詳しく書いています。

出典：伊勢通様の実績（2026年7月／前年同月比）。掲載許諾をいただいています。

それでも人に頼んでいる仕事と、その理由

「生成AIができないこと」を、AIの機能で説明する記事はたくさんあります。計算が苦手だ、最新情報に弱い、といった話です。でも経営者が知りたいのは、たぶんそこではありません。結局、何を人に頼めばいいのか。そちらだと思います。

当社の場合、いまも人に頼んでいる仕事は、きれいに3つに分かれました。

人に頼んでいる3つの理由

なお、この3つは「生成AIにはできない」という意味ではありません。できるかどうかとは別に、人に頼む理由があるということです。だからこの記事では「できない仕事」ではなく「頼む理由」という言い方をしています。

正直に言うと、まだ外注のほうが品質が高い仕事は多いです

ここは、はっきり書いておきます。いまでも、外注したほうが品質が高いものはたくさんあります。本気で受注を取りにいくチラシのデザインは、その代表です。プロのデザイナーが作ったものと、自分が作ったものを並べれば、差は見えます。

だから、全部を自分でやろうという話ではありません。時間をかけて品質を取るべき仕事と、そこまでの品質は要らない仕事を、分けられるようになったというだけです。分けられるようになったこと自体が、大きな変化だと思っています。

「自分でできても、自分ではやらない」という選び方

3つ目の出版は、少し性質が違います。いまはご自身で本を出す方法もあります。文章を書くことだけを考えれば、手段はある。それでも私は、出版社から依頼を受けて書く形を選んでいます。

本という形にすること自体が目的ではなく、出版社が出すと決めた本である、という事実に意味があるからです。ここは、できる・できないの話ではありません。頼む理由が、能力の外側にあるという例です。

この3つを並べて見えてきたことがあります。生成AIで変わったのは「できる範囲」ではなく、「頼む理由」でした。これまでは、できないから頼んでいた。いまは、そのほうがいいから頼んでいます。理由がはっきりしているぶん、頼み方も変わりました。

この記事で使った数字の、正しい読み方

この記事を書くにあたって、生成AIの利用状況の統計をいくつか調べました。よく引用されている数字ばかりです。ところが、元の調査報告書まで当たってみると、意味が思っていたものと違っていました。

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出典：商工中金「中小企業の生成AIの利用にかかる調査（2026年1月調査）」／帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」。いずれも各社の公表資料を2026年8月に確認。

なぜこんな話を記事に入れたかというと、これは生成AIの使い方そのものだからです。生成AIに聞けば、統計はいくらでも出てきます。出てきた数字をそのまま使うか、原典に当たって母集団を確かめるか。ここが、使い慣れている人とそうでない人の差になります。

ちなみに、この確認自体も生成AIにやらせています。「この数字の原典と、設問の対象を確認して」と頼めば、報告書のPDFまで当たってくれます。人がやるべきなのは、確認しろと言うことのほうです。

落とし穴｜できるから、全部やってしまう

正直な話も書いておきます。1日空いていると、思いついたことを片っ端から指示してしまうことがあります。出てきたものは、その日のうちに見て返さないと止まる。結果、寝られなくなる。「言いすぎなければよかった」と反省します。

ただ、その1日で進んだ量は、これまでの感覚でいうと2〜3か月分だったりします。だから、悪いことばかりでもありません。問題は量ではなく、やることの優先順位を決めていないことのほうです。

この話は、経営者にとってもう一段深いところにつながります。優秀な人手が急に手に入ったとき、それを何に使うかを決めるのは経営者の仕事だからです。そこはまた別の記事で書きます。

明日、ひとつだけやること

いきなり外注をやめる必要はありません。まず、いま出している外注を1つ思い浮かべて、次の2つを数えるところからで十分です。

上の2つが大きくて、下の2つが「いいえ」なら、その仕事は一度自分でやってみる価値があります。やってみて、品質が足りなければ戻せばいいだけです。試すのに費用はかかりません。

よくある質問（FAQ）

この考え方は、2冊の本にまとめています

どちらもYouTubeと動画活用の本で、生成AIの本ではありません。ただ、外に向けて情報をどう出すかという考え方は、この記事と同じです。

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まとめ