その仕事、どこまで自分でやるべきですか？——AIエージェントを8回作り直して見えた、知的生産の棚卸し

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最近、改めて思っていることがあります。

私は、記事を書くのが遅い。

こう書くと、「いやいや、あれだけ書いているじゃないですか」と言われるかもしれません。

たしかに、TheLetterも書いていますし、連載もありますし、論文もありますし……。

でも、自分の中では、ずっと課題感があります。

特に、昨年12月からスタートしたコスメティックサイエンスの連載。
これは本当に時間がかかります。

なぜかというと、書く前の情報収集が重いのです。

プレスリリースを読む。
業界メディアを読む。
企業のブログやSNSを見る。
研究開発、マーケティング、AI、サステナビリティ、規制、消費者トレンドとの接続を見る。

そして、それらを単なるニュースとしてではなく、企業の戦略や産業の変化として読み直す。

これが面白い。
でも、ものすごく時間がかかる。

実は、こういうことを私はこれまで、自分でちまちまとずっとやってきました。

企業の過去の発信を追い、ニュースを拾い、技術の流れを見て、これはR&Dの話なのか、マーケティングの話なのか、戦略の話なのか、あるいは規制や社会の変化とつながる話なのかを、自分の頭の中で分類していく。そして、パワポにひたすらまとめていく。

もちろん、そうしないと見えないものがあります。

単発のプレスリリースだけを見ても、企業の本当の方向性は見えません。
でも、何年も並べてみると、だんだん見えてくるものがある。

この企業は、いつからこの技術を語り始めたのか。
どのタイミングで表現が変わったのか。
どの領域に投資を寄せているのか。
R&Dの言葉が、いつマーケティングの言葉に変わったのか。
AIやサステナビリティが、いつ事業戦略の中心に入ってきたのか。

こういう「流れ」を読むのが、私は好きです。

でも、率直に言って、量がすごい。

おえっ、という量です。

毎年、定期的に実施している時間の棚卸分析から、私の仕事時間を圧迫していることもわかっています。

家事の時間はすでに最大限に効率化している。
子どもへの時間は、できるだけ効率化したくない。

では、残る私が手放せるものは何か。

そう考えたときに、この膨大なリサーチ時間の一部を、AIに助けてもらうことにしたのです。