ChatGPTで調べた内容をコピーしてNotionに貼り、そこからまたメールの画面に戻って書き直す。気づけば一日で何度も同じコピペを繰り返している。便利になったはずなのに、なぜか手間は減っていない。そんな感覚を持つ人は多いはずです。
原因はシンプルで、AIを「1つの便利な道具」としてしか使えていないからです。調べる、書く、展開する、実行する。この4つが毎回分断されているので、コピペで人が橋渡しをし続けることになります。
AI Productivity Stackという考え方
最近社内AI活用で出てくるのが「Stack（スタック）」という言葉です。単発ではなく、役割ごとにAIを積み上げて業務フローを設計する、という発想です。
4層で整理するとこうなります。リサーチ層（ChatGPT SearchやPerplexityで情報を集める）、コンテンツ層（ClaudeやNotion AIで文章化する）、自動化層（Zapierやn8nでデータを受け渡す）、実行層（Slack・メール・カレンダーに展開する）。それぞれが得意な役割を持ち、次の層に自動で渡していきます。
「調べて貼る」をなくす最初の一歩
いきなり4層すべてを整える必要はありません。最初にやるのは、今の自分が一番コピペしている作業を1つ選ぶことです。
たとえば、毎週月曜に競合サイトを見て、気になったニュースをNotionにまとめ、チームSlackに投げている人なら、ここがそのままStack化の対象になります。リサーチをChatGPT Searchに任せ、出力をそのままNotionのページに書き込み、Slackには自動通知。人が触るのは最終チェックの5分だけ、という状態にできます。
このとき大事なのは、最初から自動化ツールを入れようとしないことです。まずは各層で「どのAIに何を任せるか」を1枚のメモに書き出します。AIワークフロー自動化ツールの比較は、3つ目の自動化層に進むときに参考になります。
担当者の仕事が「設計と例外対応」に変わる
Stackとして組み直すと、AIが自走している間、担当者は手を動かさずに済むようになります。では何をするのか。Stack全体の設計と、AIが対応できなかった例外ケースの処理です。
つまり、作業をこなす人から、AIの動き方を決める人に役割が変わります。これは一見大げさに聞こえますが、実際には「毎週のルーティン業務をAIに任せる設計を1つ作る」というだけの話です。1つ作って回せば、他の業務にも同じ発想で広げていけます。
単発でChatGPTを開いている時間を、Stackを1つ組む時間に変える。それだけでAIとの付き合い方は変わります。
コピペを繰り返しているとき、「便利なはずなのに疲れる」と感じたことはありませんか。それ、悪いのはあなたではなくて、AIの使い方が個別最適のままだからなんですよね。
面白いのは、4層に分けて考えた瞬間、同じツールが全然違う顔を見せてくれるところです。ChatGPTは調べる人、Notion AIは整える人、という風に。
最初の1つは小さくて大丈夫です。むしろ小さい方が、回るかどうかがすぐ分かって続けやすいです。