ITコーディネータは生成AIをどう使う？ITCA研修講師が、実務での活用場面を解説

【結論】ITCの本質は、生成AI時代にこそ価値が上がる

「生成AIが普及したら、コンサルタントやIT支援者は要らなくなるのでは？」とよく聞かれます。しかし現場感覚は逆です。AIは一般論を高速に出すのは得意ですが、「この会社の、この経営者が、いま何に困っていて、何ができるのか」という文脈は持っていません。そこを埋めるのがITコーディネータの役割です。

生成AIの本当の価値は、文章を速く書けることではなく、「お客様目線の発信・提案を“自動化”してくれること」にあります。専門知識を持つ人ほど“自分が言いたいこと”を書いてしまいがちですが、AIに一次情報（自社の事例・数値・経験）を渡すと、「相手が知りたい順か」「分かりやすいか」を踏まえて自動でお客様目線に整えてくれる。この力は、経営者と現場の間に立つITCの仕事と、非常に相性がいいのです。

なぜ今、ITコーディネータに生成AIなのか

ITコーディネータの仕事は、経営とITをつなぐこと。その過程には、業界の下調べ、現状分析、計画書・提案書の作成、補助金や認定制度の要件整理、そして経営者への説明資料づくりといった「調べて・まとめて・伝える」作業が大量に含まれます。生成AIが最も効くのが、まさにこの部分です。

これまで半日かけていた業界リサーチの下ごしらえや、ゼロから書いていた計画書のたたき台が、AIとの協働で数十分の“素材出し＋整形”に変わる。空いた時間を、経営者へのヒアリングや、その企業ならではの打ち手を考えることに再投資できます。ITCにとって生成AIは、作業を減らして「人にしかできない支援」に集中させてくれる道具なのです。

2026年、Googleは「一次情報こそAI検索で選ばれる」と示した

2026年5月、Googleは生成AI検索（AIによる概要・AIモード）向けの公式ガイドを公開し、「AI検索のための特別な小細工は不要。実体験にもとづく独自の“一次情報”こそが選ばれる」という趣旨を示しました。裏を返せば、自社の事例・実績という一次情報を持つ中小企業ほど有利ということ。そして、その一次情報を経営者から引き出し、整理して発信につなげるのが、ITコーディネータの得意領域です。

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出典：Googleの生成AI検索に関する公式ガイダンス（2026年）。国内では“AIに選ばれる対策（LLMO）”はまだ形成期にあり、先行して取り組む好機とされます。仕様は変わり得るため最新は公式でご確認ください。

市場の動きも見逃せません。生成AIを前提にした情報発信・検索対策（LLMO）の分野には世界的に資金が集まっており、たとえば米国のAI可視性分析企業Profoundは2026年に評価額10億ドル規模へと成長したと報じられています。「AIにどう見つけてもらうか」まで含めて、中小企業のIT・マーケティング支援の前提が変わりつつある——この変化に伴走できるのが、経営とITの両方が分かるITコーディネータです。

出典（市場規模の一例）：米Profoundのシリーズ資金調達・評価額に関する報道（Fortune、2026年）。数値は報道時点のもので、市場動向は変わり得ます。本記事では市場規模には深入りせず、ITC実務での活用に絞ります。

ITC実務で生成AIが効く5つの場面

場面1：経営診断・ヒアリングの下調べ

初回の経営者ヒアリングの前に、その企業の業界動向・競合・一般的な課題を押さえておくと、対話の質が上がります。生成AIは、この「下調べ」を数十分に短縮してくれます。業界のよくある課題、想定される質問、確認すべき論点を先に整理しておき、当日は経営者の言葉に集中する——という使い方です。

ただし、AIが出すのはあくまで一般論。実際の診断は、経営者から引き出す一次情報でしか成り立ちません。下調べで浮いた時間を、その一次情報を丁寧に聞き取ることに使うのがコツです。

場面2：計画書・提案書・説明資料の作成

DX推進の計画書、IT導入の提案書、経営者向けの説明資料——ITCの仕事には文書作成がつきものです。生成AIは、構成のたたき台づくりと、専門的な内容を「経営者に伝わる言葉」に翻訳するのが得意です。箇条書きのメモを渡せば、体裁の整った下書きに整形してくれます。

大事なのは、中身（何を提案するか）は人が決め、AIには“伝え方”を任せること。数字や固有名詞は必ず人が裏取りします。

場面3：DX認定・補助金申請の支援

DX認定制度やIT導入補助金などは、要件の読み解きと、申請書類の記述に手間がかかります。生成AIは、募集要項や制度資料を要約し、「何を書くべきか」の論点整理や、申請書のたたき台づくりを助けてくれます。中小企業が二の足を踏みがちな“書類の壁”を下げられるのは、ITCにとって大きな武器です。

ただし制度の最新要件は必ず公式（所管省庁・制度事務局）で確認してください。AIは古い情報や思い込み（ハルシネーション）で答えることがあります。要件の最終確認と、その企業の実態に合った記述への落とし込みは、ITCが責任を持って行う領域です。

場面4：中小企業の情報発信支援（ここが最も差が出る）

ブログ・動画・SNSでの情報発信は、多くの中小企業がつまずくところです。理由はシンプルで、専門知識を持つ会社ほど“自分が言いたいこと”を書いてしまい、“お客様が知りたいこと”になっていないから。ここに生成AIが最も効きます。自社の事例・数値・経験（一次情報）を渡せば、AIが「相手が知りたい順」「分かりやすさ」を踏まえてお客様目線に整えてくれる。やった方がいいと分かっていてもできなかった“お客様目線への切り替え”が、現実的に手が届くようになります。

そして、お客様目線で伝える力は動画（人へのプレゼン）にそのまま活きます。「生成AIをやれば動画は不要」ではなく、「生成AIから動画へ」。記事で整理した内容を動画資産に展開できる——ここは動画支援を専門にしてきたITCならではの伴走領域です。

場面5：自社（士業・支援者）の業務効率化

ITC自身の業務——議事録、メール文面、リサーチ、資料の下書き——も、生成AIで大きく効率化できます。ここで浮いた時間を、お客様との対話や提案の質を上げることに回せるかどうかが、支援者としての差になります。効率化は目的ではなく、人にしかできない仕事に集中するための手段です。

では、これら5つの場面を、実際の支援先ではどう回しているのか。次の章で、私が現場でやっている「3つのAIで客観評価をつくる」進め方を、2社の実例（社名は伏せています）でお見せします。

私の実例：3つのAIで“客観評価”をつくる支援の進め方

なぜ1つでなく3つのAIなのか。1社だけだと偏るからです。そして私自身の意見をあえて入れないのは、「専門家（私）がこう言っている」より「3つのAIが客観的に分析したらこうだった」のほうが、支援先の経営者は素直に受け止めやすいから。私の意見は、このあとの“翻訳”と“優先順位づけ”で加えます。

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面白いのは、この3つの点数が「揃うとき」と「割れるとき」があることです。実は、その“揃うか・割れるか”自体が、いちばん大事な情報になります。私が担当した2社を、社名を伏せてお見せします。

ケースA：3つの評価が“一致”したとき＝弱点は本物

比較的シンプルな作りだった支援先A。3つのAIとも低評価で、指摘の中身（コンテンツ量が少ない・FAQがない・構造化データがない）がほぼ揃いました。ChatGPT無料版だけ点数は高めでしたが、指摘している弱点そのものは3社同じ。3つが同じ弱点を指すなら、それは確信できる“本物の課題”です。私は点数ではなく「一致した指摘」を経営者に翻訳し、優先順位をつけて渡しました。

総合の目安：Claude 約20点／Gemini 約20点／ChatGPT（無料版）約75点（数値はおおよそ）。点差はあっても、指摘された弱点の中身は3社ほぼ一致。

ケースB：3つの評価が“割れた”とき＝割れ方にこそ情報がある

一方、実は技術的によく作り込まれていた支援先B。ここでは3つの点数が大きく割れました（最大で30点以上の差）。私はその“割れ方”を、Claudeでブラウザ実査して裏取りしました。すると、原因はAIの優劣ではなく「どこまで実際にサイトを見たか（参照範囲）」でした。あるAIは評価対象とは別のページを参照していたようで、価格まで取り違えていました。別のAIは、公開済みのFAQや十数本のブログ記事を見落として「情報量が足りない」と指摘していました。もし1つのAIの点数を鵜呑みにしていたら、“誤診”して的外れな改善を勧めていたところです。

総合の目安：Claude 当初 約55点 → 技術検証後 約60点／Gemini 約80点／ChatGPT（無料版）約80点（数値はおおよそ）。別サイト参照や見落としは、参照元・価格の食い違いなどの状況証拠にもとづく推測です。

▶ こうして評価を受けた“あと”、支援先が実際に3か月でどう動いたか（実践側の記録）はこちら

実録：ITCA研修講師の私は、こう使っている

私はITコーディネータ協会（ITCA）の公式研修講師を務めています。従来の「動画ウェブマーケティング導入実践講座」（ITCA公式の案内）に加え、2026年度は生成AIに特化した新講座も担当します。講座で一番時間をかけるのは、テクニックではなく「自分本位の発信から、お客様目線の発信へ切り替える」という考え方の部分です。この記事の内容は、そのまま協会研修としても学べます。

講座で伝えている核：「書く」のではなく「何を入れるか指示する」

多くの人は「生成AI＝文章を速く書いてくれる道具」と捉えます。私が講座で強調しているのはそこではありません。生成AIの本当の価値は、“お客様目線の発信”を自動化してくれることです。専門家ほど「自分が言いたいこと」を書いてしまいますが、AIに一次情報を渡すと、結論ファースト・比較表・箇条書き・関連誘導といった「やった方がいいと分かっていてもできなかったこと」を自動で整えてくれます。

だから私は、記事も資料も自分で全文を書き起こしません。「この内容には、自社の◯◯という実測値と、△△という現場での判断を入れて」と“何を入れるか”を指示し、AI（Claude）が原稿化する。素材（一次情報）の選定と、最後のファクトチェック・責任は人が持つ。この分担なら、専門的な文章力がなくても、運用者本人の一次情報をしっかり形にできます。講座でも、この「指示の仕方」を一番の勘所として教えています。

自社サイトでの実運用（数字は実測のみ）

この進め方を、私は自分のサイトで検証し続けています。コンサルや解説記事の多くは“お客様のデータ”を見ているだけですが、自社サイトを自分でSEO/AI対策しながら運用している支援者は多くありません。私は2021年から自社ブログを運用し、公開記事は1,170本以上（2026年6月時点）。AIとの協働もすべて自分のサイトで実践しています。

運用は「増やす」より「整理して深くする」方向に切り替えました。似たテーマの薄い記事はカニバリ（自社内の食い合い）や品質低下を招くため、統合・整理を進め、検索意図に合わない古いページは約600本を検索対象から外す（noindex）といった“引き算”も実行しています。数字は必ず実測のみで語る——これも、AI時代に信頼される発信の最低条件だと考えています。

数値はいずれも当社サイトのGoogle Search Console／WordPress管理画面の実測値（2026年6〜7月時点）。誇張のない実データのみを掲載しています。

▶ Claudeと二人三脚で自社サイトを育てた全記録（AI協働の記事制作ストーリー）はこちら

▶ この「AIに下書きさせ、人が仕上げる」流れをWordPressで実装する具体手順はこちら

▶ ここで書いた進め方は、ITCA研修「Claudeで実践する、生成AI時代のSEO・LLMO対策」で実際に扱っている内容です。

AIに任せる領域／ITC（人間）が担う領域の線引き

下の表は、ITCの支援プロセスに沿って「AIに任せる／人が担う」を整理したものです。左側（作業）をAIに寄せるほど、右側（判断）に集中できます。

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凡例：AIが得意なのは一般化・整形・高速化。人にしかできないのは、文脈の読み取り・一次情報・判断・責任です。丸投げ（右側まで省く）と、成果も信頼も生まれません。

▶ この「AIに任せる／人が担う」の線引きを、御社の業務で一緒に設計する生成AIコンサルティングはこちら

中小企業が「ITC×AI」に頼めること

生成AIのコンサルティングは急に増えましたが、その“中身”の多くは、実はAI（Claude）自身がやってくれます。本当に難しいのは、ツールを導入することではなく、自社の一次情報を活かして「使い倒す」ことです。だからいま必要なのは、「生成AIを“自社の相談役”として使えるようにする手ほどき」——経営とITの両方が分かるITコーディネータが担うのに向いた役割です。

「自分たちだけで始めるのは不安」という場合は、伴走支援からでも構いません。当社では、この「AI×一次情報×人の判断」の進め方を、御社の業務で一緒に実装する生成AIコンサルティングをご用意しています。

▶ 生成AIコンサルティングの内容・料金はこちら

ITC資格者・検討者へ：AI時代にITコーディネータを取る意味

生成AIは、技術用語の解説や一般的なIT知識なら瞬時に答えます。だからこそ差がつくのは、「その知識を、この経営者の、この会社の状況にどう当てはめるか」という部分。ここは経営とITの両方を理解していないとできません。ITコーディネータの学びは、この“翻訳と橋渡し”の力を体系的に身につけられるものであり、AIと組み合わせたときに最も活きます。

ITCを取る・活かす意味、難易度や費用、資格のメリットについては、総論ページで詳しく解説しています。AI時代の位置づけとあわせてご覧ください。

▶ ITコーディネータとは？難易度・費用・資格メリットを完全解説はこちら

▶ 資格取得後の学びの場（ケース研修・届出組織の活動）｜ITC中部の紹介はこちら

よくある質問（FAQ）

まとめ