AI導入を
現場で回る仕組みに

AIエンジニアなのにChatGPTを解約した

2025年12月22日、私はChatGPTを解約しました。

仕事ではそのままAIを使っています。やめたのは、何かあるとすぐAIに聞いてしまう自分のクセのほうです。

私は現役のAIエンジニアとして、大手企業や官公庁を含む法人向けのシステム開発に関わっています。AIエージェント（人の代わりにいくつもの作業を自分で進めてくれるAI）を使ったアプリ開発では、かかった期間が最初の計画の20%以下で済んだことが何回もあります。続けて発注してくださったお客様のうち、9割以上が3回以上リピートしてくださっています。

そういう仕事をしている人間が、どうして自分のChatGPTを解約したのか。

理由を先に書いておくと、私は長いあいだ「調べるのは得意なのに、自分のこととなると動けない人間」でした。
そして、動けない原因は知識が足りないことではなかったとやっと気づいたからです。

AIの情報はたくさん集めたのに、仕事が楽になった実感がない。もしそう感じているなら、私の話に重なるところがあるかもしれません。

仕事なら迷わないのに

私はIT企業でシステム開発の仕事から社会人を始めて、ITエンジニアとして経験を積んだあと、起業を経てフリーランスとして独立しました。プログラミングを学び始めた頃から面倒な作業を自動化するツールを作るのが好きで、生成AIが広まった今もAIを使ったツールを作り続けています。

仕事なら、やることははっきりしています。お客様の困りごとを聞いて、小さく作って動かして、問題があれば直す。この流れで進めればいいので、迷うことはあまりありませんでした。

自分のことになると止まってしまう

ところが、これからどう働くか、どうやって人に知ってもらうかといった自分自身のことになると、同じようには動けませんでした。

社会人になって10年を超えても、私はインターネットでの発信をほとんどしてきませんでした。特定のお客様との仕事と、身近な人との関係で満足していたからです。ただ、もっと付き合う人の幅を広げたいという気持ちは年々強くなっていました。

やりたいことは頭の中にいくつもありました。作ってみたいアプリもあったし、発信してみたいテーマもあった。でも「ちゃんとしたものを出したい」「変なものを見せてがっかりされたくない」と考えれば考えるほど、最初の一歩が決められなくなっていました。

1,000万円分の知識があっても動けなかった

その代わりに増えたのが、調べる時間でした。
本を読んで、動画を見て、新しいツールを調べる。分からないことがあれば、すぐにGoogleで検索するかChatGPTに聞く。ITやビジネスの本、教材、ツールには、10年以上かけて1,000万円以上使ってきました。

調べている間は、何かを進めている気分にはなれます。でも、使ったお金や時間のわりに、私の行動は増えていませんでした。

知識は揃っているし、相談できる人もいるのに動けない。情報を集めるだけでは何も変わらないと頭では分かっているのに、また次の本を開いてしまう。そんな日が続いていました。

もっと学べば動けるはずと思っていた

最初に考えたのは「知識が足りないから動けないんだろう」ということでした。もっと学べば正しいやり方が分かるし、正しいやり方が分かれば自信をもって始められる。そう信じて、次の本や次の動画を探していました。

でも、知識が増えても怖さは消えませんでした。むしろ知れば知るほど選択肢が増えて、「どれが一番いいんだろう」と比べているだけで時間が過ぎていきました。

完璧にできてから出そうと思っていた

もうひとつの落とし穴は完璧主義でした。納得できるものができてから出したいと思うと、完成することが始めるための条件になってしまいます。準備は進むのにいつまでたっても始められず、ここでも状況は変わりませんでした。

仕事のAI導入でも同じ失敗をした

いま振り返ると、私は仕事でも同じことをしていました。

AIエージェントが便利そうだったので、一度に複数のAIエージェントを現場に入れたことがあります。結果は、運用が回らなくなりました。どの作業を任せるのか、結果を誰が確認するのかを決めないまま、数だけ増やしていたからです。

自分のことでは知識を足せば動けると思っていて、仕事ではAIを足せば回ると思っていた。
どちらも「足せば解決する」と思い込んでいたわけです。

2025年12月22日の夜にブラウザのホーム画面を変えた

きっかけは小さなことでした。2025年12月22日、ブラウザを開いたときに最初に出てくるページを、集中用の音楽サイトに変えました。

それまではブラウザを開くと、気がついたらGoogle検索かChatGPTに何かを打ち込んでいました。考えるより先に聞いてしまう、この無意識の動きを止めたかったのが理由です。

同じ日に、Google検索とChatGPTをしばらく使わないと決めました。情報収集のために契約していたサービスも解約して、ChatGPTもいったん解約しました。

AIエンジニアが自分のChatGPTを解約するのは、よくない影響があるかもしれないと自分でも思いました。でも、やってみて最初に起きた変化ははっきりしていて、自分で書く文章が増えました。聞けないので自分で考えるしかないし、考えたことは書くしかない。ただそれだけの話です。

（今は使う場面を決めたうえでAIをまた使っています。このとき必要だったのは、「考える前に聞くクセ」を一度断ち切ることでした。）

足りないのは知識じゃなくて行動の設計だった

2025年12月26日の日記に、こう書いています。

10年かけて集めた知識が無駄だったとは思っていません。ただ、順番が逆でした。知識を増やしてから動くんじゃなくて、動ける大きさに設計してから動く。そう考えを切り替えました。

同じ日にもうひとつ決めています。うまくいかないときは粒度を小さくして、見るだけ、触れるだけでもOKにする。やるかやらないかで考えるんじゃなくて、どこまで小さくすれば今日の自分でもできるかを考えるようにしました。

YouTubeを見るのをやめたのもこの頃です。12月30日の日記には「今日で10日目」とあります。Netflixも控えて、空いた時間は頭の中にあることを書き出す時間に充てました。

元日に自分をシステムとして観察してみた

2026年の元日、日記に「調べること」と「行動すること」の違いを書き出しました。

つまり私が動けなかったのは、やる気がなかったからじゃなくて、脳がごく普通にそう反応していただけでした。

ここでエンジニアとしての癖が役に立ちました。システムの不具合を直すとき、プログラムにやる気がないせいだとは誰も考えません。入力は何か、どこで判断が狂っているのか、出力はどうなっているのか。事実を見て、原因を一つずつ切り分けていきます。

同じ目で自分を見てみることにしました。日記には「自分を機械やシステムのように冷静に観察する」「失敗は存在しない、行動の事実だけを観察する」と書いています。仕事で毎日やっていることを、自分に対してもやってみただけです。

失敗と呼ぶのをやめた

2026年1月2日の日記には「結果を失敗としない訓練」という言葉を書いています。やってみた結果をダメだったと評価せず、「この条件でやったら、こうなった」と見るだけにする。できる量を淡々とやって、それでOKとする訓練です。

2026年1月25日にルールを3つだけ決めた

2026年1月25日、行動のルールを3つに絞りました。

• RULE 01完璧主義をやめて、小さく一つだけやる
• RULE 02怖いと感じたらその怖さを認めて、対策を一つ考えて試す
• RULE 03練習は目的を決めて、まず1回やる

動けばOK、次に一つ改善できればOKと決めました。苦手なことを書き出したリストも作って、一つずつ怖さを小さくしていきました。目安は100回・3か月。そこまでは、うまくいっているかどうかを考えずに続けることにしました。

名前を出して人の前に出ることにした

春には、実名で発信を始めることにしました。

このときルールを一つ決めました。自分が発信する文章はできるだけAIに書かせず、誤字脱字のチェックも含めて自分で書くことです。

AIエンジニアとして、AIが人の仕事をどんどん代わりにできるようになるのを毎日見ています。だからこそ、最後まで残るのはその人自身の経験や言葉、人としての魅力だと思うようになりました。言葉を紡ぐ機会まで手放したら、自分の魅力まで手放すことになる気がしたんです。

一人で考え込む時間が長かった私にとっては、人と話すことも大きな変化でした。自分では当たり前だと思っていたことが相手には伝わっていなかったり、思ってもみなかった悩みを教えてもらえたりする。人との会話が、私の考えを現実に合わせて直してくれています。

同じやり方をAIの仕事に持ち込んだ

ここまでの学びは、そのままAI導入の仕事にも使えました。

まず仕事を入力・判断・出力に分けて見ます。たとえば見積書なら、入力は受注データ、判断は金額や納期の当てはめ、出力は見積書のPDFです。元日に自分を観察したときと同じ分け方です。

そのうえで、繰り返しが多くて手順が決まっている部分から小さくAIに任せます。結果は人が確認して、効果が見えたら次の作業に広げる。大きな仕組みを一度に作らず、うまくいかないときは粒度を小さくする。自分に対して決めたルールが、お客様の現場でもそのまま効きました。

仕事での変化

AIエージェントを使ったアプリ開発では、かかった期間が最初の計画の20%以下で済んだことがあります。プロジェクトの最初から自動化ツールをお客様やチームに渡すようにしたことで、初めの1か月から仕事の進み方と信頼関係をつくれるようになりました。

続けて発注してくださったお客様のうち、9割以上が3回以上リピートしてくださっていて、評価していただけた結果として契約の条件が良くなったこともあります。うまくいかなかったプロジェクトでも、最後まで自分の役割はやり切りました。新人や若手のエンジニアを育てる仕事も数年以上続けていますし、東京や大阪を中心にAI研修やアプリ開発の指導もしています。

こう書くと最初から順調だったように見えるかもしれませんが、私にとって大きかったのは数字そのものより、
「小さく試して、結果を見て、次を直す」という進め方を、自分に対してもお客様の現場でも同じようにできるようになったことです。