文章を書かないAI「Jev」で、1万件を10分で仕分けた
2026年9月に公開されたTypeSafe AIの「Jev」を、公開データ1万件の仕分けで試しました。精度・確率の当たり方・速さと費用の実測に加え、文字どおりに読む、日本語だと確率が低めに出るといった癖、文章を生成するLLMとの使い分けを紹介します。
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キーワードで絞った営業リストは、探していた会社の87%を落としていた
営業リストをキーワードで絞ると、どれだけ取りこぼすのか。公開データ1万件で、キーワード検索とAIによる仕分けを比べました。探していた会社の多くは、こちらが思いつく言葉で自社を説明していませんでした。実例と数字、AI側の失敗、使える業務の条件を紹介します。
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社員が実質1人の会社を、AIエージェントで回すとこうなる（ある1日の流れ）
繰り返しの作業はAIエージェントに寄せ、人は「判断」と「承認」だけ——弊社代表のある平日を朝・昼・夜の時系列で実況します。どこをAIに任せて、どこを人が握っているのかが、そのまま見えるはずです。
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AI導入で最初に絶対やること：認証情報（鍵）の守り方
APIキー・パスワード・Webhook URLの管理の3原則を、エンジニアがいない会社向けに専門用語なしで説明します。隔離する、作業内容に直書きしない、共有の直前に自動チェックする。EC・店舗・卸への当てはめ方も。
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少人数の会社が「本当に」使うツール10選（弊社の実例）
書いた人が本当に毎日使っているのか怪しい「おすすめツール」記事の逆をやります。設立数ヶ月・専任エンジニアなしの弊社が、実際に会社を回すのに使っている10のツールを、用途・なぜこれ・注意点つきで正直に並べます。
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「全部AIに任せる」は失敗する。うまくいく「分担」の型
AI導入がうまくいくかは能力差ではなく「分担の設計」の差でした。AIは事前準備と段取り、人は判断・承認・関係づくり——弊社が営業・経理・タスク・コンテンツの4業務でどこに線を引いているかを具体的に公開します。
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AI自動化で一番大事なのは「送信直前に人が承認する」という設計
AIで会社を回してたどり着いた結論は「全部を自動にしないこと」でした。外に出る・お金が動く操作の直前に人の承認を挟む「承認ゲート」——全自動より安全で、全手動より速い設計の考え方と、承認ゲートの置き場所を解説します。
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SNS投稿の企画〜下書きをAIで量産する仕組み（トーンの固定方法）
AIに書かせると「自分たちっぽくない」量産型の文章になる——を防ぐ鍵は、トーンを言葉にして固定することです。企画から下書きまでAIで量産し、人は編集と最終OKだけに集中する仕組みを、トーンガイドの作り方を中心に紹介します。
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- SNS運用
月次の数字を「手入力ゼロ」で集める：KPI自動集計の作り方
月初の売上・コスト集計を手作業でやっていませんか。弊社が実践する「数字は人に手入力させない」という思想と、各システムのAPIから自動で集めてレポート化するまでの作り方を、業種別の当てはめ方つきで紹介します。
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会社のタスクをGitHubに一元化したら、抜け漏れが消えた話
メモ・チャット・スプレッドシートに散らばったタスクを1つの台帳に集約し、抜け漏れと二重作業をほぼゼロにした実例。肝は「完了の真実を1か所に」「登録は1回・見方は複数」「入力と整理はAIに」の3つです。
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freee×AIで記帳を「半自動化」した実例——AIに経理をどこまで任せるか
専任の経理がいない小さな会社が、会計ソフト(freee)とAIを連携させて記帳を半自動化した実例。二重計上の失敗から学んだ「丸投げしない境界線」——事前準備はAI・確定は人——を具体的に紹介します。
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AI業務自動化は何から始める？最初に任せるべき仕事の順番
全部を一度に自動化しようとして手が止まる——を防ぐために。頻度・時間・ミス・ストレスの4点で優先順位をつけ、弊社が実際に営業→タスク→経理→SNSの順で自動化した理由を公開します。
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営業を「リスト作成→文面→承認→送信」までAIでパイプライン化した実例
新規営業のリスト作成・文面・記録といった繰り返し作業をAIに任せ、外部への送信直前だけ人が承認する——弊社が実際に動かしている営業パイプラインの作り方と、採用・カスタマーサクセスへの応用を紹介します。
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自社にデータ基盤をつくる：BigQueryへ生データを貯めてAIに渡す計測設計
計測の価値はAI時代に変わりました。生データを自社のデータ基盤（BigQuery）に丸ごと貯めてAIに渡す——設立数ヶ月の会社が実際に組む計測構成と、GTM／コード直書き（gtag）の選び方を紹介します。
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最初のAIはどれ？ ChatGPT・Gemini・Claude の選び方（2026年）
AIを今から入れる少人数の会社向けに、ChatGPT・Gemini・Claudeの違いを2026年7月時点の料金と使い勝手から整理。『どこから入るか × 何が得意か』で選ぶ考え方を、実際に主要AIを使っている立場から紹介します。
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EC・物販の業務自動化5選——受注・在庫・CS・数字・SNSをAIで回す
受注・在庫・CS・数字・SNSに追われる少人数のEC・物販へ。人を増やす前にAIで自動化できる5領域を、送信前に人が承認する安全な形と実例ベースで紹介します。
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エンジニアがいない／少ない会社の「最初の自動化スタック」おすすめ構成
設立数ヶ月・専任エンジニアなしの会社が実際に使っている『最初の自動化スタック』を、選定の5原則とレイヤー別の構成（Claude・MCP・GitHub・freee・Slack ほか）で具体的に紹介します。
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バックオフィス自動化の進め方——人を雇う前にAIへ任せた業務の全リスト
設立数ヶ月・エンジニア専任なしの会社で、営業・経理・タスク管理・SNSなどのバックオフィスをAIでほぼ自動化した実例と、その要となる『人が承認する工程（承認ゲート）』の設計を紹介します。
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はじめまして。自分の会社をAIでほぼ自動化している現役Webエンジニアです
株式会社八丁目 代表・太田和希のごあいさつ。現役Webエンジニアが、社員実質ひとりの会社をAI（Claude）でほぼ自動化している実例と、このブログで書くことを紹介します。
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