「AIを使う側」と「AIを動かせる側」の格差が静かに広がっている
# 「AIを使う側」と「AIを動かせる側」の格差が静かに広がっている 先日、ある中堅製造業の方とオンラインで話していて、こんな場面がありました。 「ChatGPTはもう毎日使ってます。翻訳とか、メールの文案とか。でも、なんか…同僚と差がついている感じがしない。むしろ、全員が使うようになって、逆に自分が埋もれてきた気
「AIを使う側」と「AIを動かせる側」の格差が静かに広がっている
海外営業の現場で、静かに見えない格差が広がっています。先日、ある中堅製造業の方とオンラインで話していて、こんな場面がありました。
「ChatGPTはもう毎日使ってます。翻訳とか、メールの文案とか。でも、なんか…同僚と差がついている感じがしない。むしろ、全員が使うようになって、逆に自分が埋もれてきた気がするんです」
この感覚、最近あちこちで聞くようになっています。
AIを「使えるかどうか」の話は2023年頃に一巡した。今、静かに広がっているのは別の格差です。それは「AIを使う側」と「AIを動かせる側」の間にある、目に見えにくい分断です。
「使える」と「動かせる」は、まったく別のスキルだった
ChatGPTやCopilotにプロンプトを入力して回答を得る。これは「使う」行為です。
一方、「動かせる」というのは少し違う。たとえば、自社の顧客データをAPIで接続して、特定条件の海外バイヤーに自動でパーソナライズされたメールを送る仕組みを作る。あるいは、営業レポートを自動生成して、週次で担当者のSlackに届ける。こういったことを、ITチームに依頼せずに自分で設計・構築できる状態を指しています。
「使う」はツールの消費です。「動かせる」はツールを組み合わせた業務設計です。
この差が、今じわじわと仕事のアウトプットの差として表れ始めています。
「プロンプト職人」と呼ばれた人たちが陳腐化してきた理由
2023年、社内でChatGPTをうまく使える人が「プロンプト職人」と呼ばれてチヤホヤされる時期がありました。日本でも、プロンプトエンジニアリングの講座が盛況だったのを覚えている方も多いと思います。
ただ、2024年以降のモデルは、以前ほど精密なプロンプトを必要としなくなっています。GPT-4oやClaude 3.5以降のモデルは、ざっくりした指示でもかなりの精度で意図を汲み取れます。
結果として、プロンプトの書き方だけを磨いてきた人と、「AIを何と組み合わせて何を業務自動化するか」を考えてきた人の間に、能力の差が開いてきたんです。
格差の正体：海外営業における「判断」と「設計」ができるかどうか
では、「動かせる側」の人は具体的に何をしているのか。
私たちがRINDAプラットフォームの運用で観察している範囲では、「AIを動かせる」人が共通して持っているのは、AIへの習熟度よりも、業務プロセスを分解して可視化する力です。
ある海外営業担当者の例を挙げます。
彼女は英語も中国語も話せるわけではありませんでしたが、自社の展示会来場者リストとLinkedInのデータを突き合わせ、フォローアップメールをn8n（ノーコード自動化ツール）でトリガーする仕組みを3週間で作り上げました。費用はほぼゼロ。
彼女がやったのは「AIに頭の良い返答を求める」ことではなく、「どのデータを・いつ・誰に・どう届けるか」という業務の設計図を書くことでした。AIはその設計図の中で動く部品のひとつに過ぎなかった。
「正直、ChatGPTより、Zapierの使い方を覚えたほうが仕事が変わりました」
これは先月、東京都内の商社で一人で海外開拓を担当している30代の方から聞いた言葉です。
ノーコードとAI自動化の組み合わせが「動かせる側」の入り口
技術的なハードルは、実は思っているほど高くありません。
Make（旧Integromat）、Zapier、n8nといったノーコード自動化ツールは、プログラミング不要でAPIを繋げられます。AIモデルはこれらのツールの「ノード」の一つとして接続できます。
たとえば、こんなAI自動化が今日から作れます。
- 特定のキーワードが含まれるメールが届いたら → AIで要点を要約 → Slackに通知
- 展示会後の名刺データ（CSVで保存）→ AIで業種と関心事を分析 → 業種別に分けてフォローメールを送信
- 週次の売上データ → AIでコメント生成 → 上司向けに自動レポートを作成
どれも半日あれば試せます。
海外営業の現場で起きている実際の分断
この「使う側」と「動かせる側」の格差が、特に顕著に出ているのが海外営業の現場です。
従来の海外展示会や商社ルートに依存してきた企業と、デジタルで海外バイヤーを発掘し、自動化された営業フローを持つ企業の間に、今、ちょっと笑えない差が生まれています。
JETROの「2023年度 日本企業の海外事業実態調査」によると、中小企業における海外向けデジタルマーケティングの実施率は依然として低く、展示会・見本市への依存が続いています。一方で、同調査では新規海外取引先の開拓に「SNS・Webを活用している」と回答した企業の割合は増加傾向にあり、規模の小さい企業ほど二極化が進んでいることが読み取れます。
数字の出典が曖昧なので過大に引用することは避けますが、少なくとも私たちが日常的に接する輸出企業の間では、「展示会に年間数百万円かけているが、その後のフォローが属人的で追いきれていない」という話と、「月数万円のツール費用で東南アジアの卸業者10社と接点を持ち、そのうち2社と商談に進めた」という話が、同じ業種の中で並行して起きています。
中小企業輸出こそ、業務自動化の恩恵を受けやすい
海外営業リソースが限られている企業にとって、「人手が足りない」は従来の免罪符でした。
でも、自動化できる工程がこれほど増えた今、「リソースが足りないから仕方ない」と言いにくくなっている側面もあります。
誤解しないでほしいのですが、これは「頑張れ」という話ではありません。「設計すれば、少人数でも動く仕組みが作れる」という事実の話です。
業務自動化は「頑張りを代替する」ものではなく、「頑張る方向を変える」ものです。
では、今から何をすべきか
「動かせる側」に移行するために、最初から完璧な仕組みを作る必要はありません。私たちが観察している範囲で、うまくいっている人たちは例外なく「小さく、1週間で試せること」から始めています。
ステップ1：自分の業務の中で「繰り返していること」を3つ書き出す
毎週やっている作業の中で、「判断ゼロで、手順だけ踏んでいる」ものを探します。
例えば、「海外バイヤーからの問い合わせに対して、製品スペックをPDFで送る」という作業は、条件が揃えばほぼ自動化できます。
判断が必要な作業には人間が集中する。手順だけの作業はツールに任せる。この仕分けをするだけで、最初の設計図が生まれます。
ステップ2：一つのツールを「壊れるまで使う」
Zapierなら無料プランで5つのZap（自動化ルール）が作れます。まずそれを全部埋めてみる。
どこかで詰まった瞬間こそが、学習のポイントです。「なぜ動かないのか」を自分でトラブルシュートした経験が、設計力に変わります。
チュートリアルを10個見るより、一つ動くものを作るほうが、格段に早く力がつきます。
ステップ3：「AIに何をやらせるか」を言語化できるようにする
多くの人がAIを使いながら、「AIが何をしているか」を説明できません。
「要約させています」ではなく、「このフォーマットで、この情報を、この粒度で出力させています」と言えるか。
言語化できると、他の人に教えられるようになる。教えられるようになると、チームで仕組みが広がる。「言語化できる」かどうかが、使う側と動かせる側の実質的な分岐点です。
格差は悲観するものではなく、先手を取るシグナルだ
最初に紹介した「同僚と差がついている感じがしない」という感覚。これは正直、半分正しくて半分間違っています。
「全員がChatGPTを使っている」という状況で、同じようにChatGPTを使っていれば差がつかないのは当然です。でも、「AIを何と組み合わせて何を自動化するか」を考えている人は、まだそんなに多くない。
RINDA内部で接する輸出企業の担当者を見ていても、「AIを毎日使っている」という方は増えましたが、「業務フローの一部を自動化している」という方はまだ少数派です。
これは悲観的な話ではなく、先手を取れる余地がまだある、ということでもあります。
格差が「静かに」広がっているうちが、最も行動しやすいタイミングです。派手に騒がれてからでは、追いつくコストが跳ね上がります。
「どうせ私には技術がない、と思っていましたが、設計することと、コードを書くことは、別のことだと気づきました」
これは、半年前まで「AIは苦手」と言っていた、ある輸出企業の海外営業担当の方が、Zapierで3つの業務を自動化した後に言っていた言葉です。
技術の習得よりも、「業務を分解して設計する習慣」を先に身につける。それが、今この格差に対して一番コスパの良い投資だと、私たちは感じています。
海外営業においても、この「設計できる人」と「ツールを消費するだけの人」の差は、今後ますます開いていくと思います。
海外バイヤーの発掘、フォローアップ、提案書の作成、翻訳…これらを「一つずつAIにやらせている」段階から、「一連の流れを自動化している」段階へ。その一歩を踏み出している中小企業輸出の現場が、実際に結果を出し始めています。
同じ課題を感じている方がいれば、コメントで気軽にどうぞ。どんな業務から始めれば良いか、一緒に考えます。
よくある質問（FAQ）
Q1. 海外営業の経験が浅くても、AI自動化の仕組みを作れますか？
A. はい、十分可能です。重要なのはプログラミングスキルではなく、「どの業務を・いつ・どう処理するか」という設計力です。ZapierやMakeなどのノーコードツールを使えば、コードを一行も書かずに海外バイヤーへの自動フォローアップなどを構築できます。まず自分の繰り返し作業を一つ書き出すところから始めましょう。
Q2. 中小企業輸出の現場で、AI自動化を導入するのにコストはどれくらいかかりますか？
A. 最初のステップであれば、ほぼ無料から始められます。Zapierの無料プランでは5つの自動化ルールが使え、n8nはセルフホスト版であればコスト無しで利用可能です。実際に月数万円のツール費用で東南アジアの複数のバイヤーと接点を持ち、商談につなげている中小企業の事例もあります。
Q3. 海外営業でAIを「使う」と「動かせる」の違いは何ですか？
A. 「使う」は、ChatGPTに翻訳やメール文案を作らせるような個別のツール活用です。「動かせる」は、海外バイヤーのデータ・問い合わせ対応・フォローアップメールといった一連の業務フローをAIと自動化ツールで設計・構築できる状態を指します。後者は技術力よりも、業務プロセスを分解して設計する思考力が核心です。
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