こんにちは！
株式会社ギグーで採用・広報を担当している宇佐美です🐰

今回は、
「業種ごとに「最適なAI活用」は違うのか？〜金融・医療・製造・EC・公共…現場から考えるAIの使い分け〜」をテーマに開催した、
2月のラウンドテーブルの様子をお届けします！

AI活用が当たり前になりつつある今、
すべての業界で、同じようにAIを使えばよいのでしょうか。

今回のGiGOOOラウンドテーブルでは、
金融・飲食向けSaaS・人事システム・IT営業など、
異なる業界に関わるメンバーが集まり、

• 業界ごとにAIの使い方はどう違うのか
• AIに任せてよい仕事と、任せてはいけない仕事は何か
• 今後、AI時代に人間に求められる役割とは何か

について議論しました。

そこで見えてきたのは、
「AIは万能ではない。だが、業界ごとに最適な使いどころは確実にある」
ということです。

なぜ今、「業種ごとのAI活用」を考えるのか❓

AIはすでに、
コード生成、設計書作成、レビュー、調査、資料作成など、
多くの業務で活用され始めています。

しかし実際の現場では、

• 金融のようにお金を扱う業界
• 医療のように命を扱う業界
• 冠婚葬祭のように感情に深く関わる業界
• ECや広報のように試行錯誤を重ねやすい業界

では、AIに求められる役割がまったく異なります。

だからこそ必要なのは、
「AIを使うか、使わないか」ではなく、
「どこまで任せるのか」
「何を人間が持ち続けるのか」
を業界ごとに見極める視点です。

① AIは、業務の「補助」や「高速化」に強い

まず多くの参加者に共通していたのは、
AIを調べ物やたたき台作成の補助役として使っているという点でした。

たとえば、

• SQLやシェルスクリプトの作成補助
• 設計書やコードレビューの下書き
• 専門用語や業界知識の確認
• 提案書や企画書の骨子作成
• サービス利用者向けヘルプのAIチャット化

といった使い方です。

金融業界では、年金や証券などの専門用語確認、
飲食向けSaaSでは、ユーザー向けヘルプ機能としてのAI活用、
IT営業では、未知の業界に提案する際の知識補完や資料作成など、
それぞれの立場でAIが「入口のハードルを下げていること」が共有されました。

【📝このパートの要点】
AIは、調査・整理・草案作成・知識補完に強い。

業界が違っても、
「最初の一歩を速くする」という価値は共通している。

② ただし、「重い判断」は業界ごとに人間がするべき☝🏻

一方で、AIに任せてはいけない領域も明確に見えてきました。

特に議論が集中したのは、

• お金
• 法律
• 医療
• 警備・安全
• 感情や人生の節目に関わる仕事

です。

金融では、投資判断の補助としてAIが機能する可能性はある一方で、
最終的に「買う・売る」を決めるのは人間であるべきだという意見が出ました。

また、法律や医療のように、
判断の背景に文脈・責任・納得感が求められる領域では、
AIの回答をそのまま採用することへの危うさも指摘されました。

さらに、警備や治安のような分野では、単なる監視や検知だけでなく、
人間の存在そのものが抑止力になるという意見もありました。

【📝このパートの要点】
AIは判断材料を出せる。
しかし、責任を伴う最終判断までは担えない。

業界ごとの差はあっても、高リスク領域ほど人間の関与は不可欠である。

③ 感情が関わる仕事ほど、人間の価値は残る🧑‍💻

今回の議論で特に印象的だったのは、
「感情に深く関わる仕事は、人間が残る」という視点です。

たとえば、

• ブライダル
• 葬儀
• 心理ケア
• 面接
• 子育てや教育の一部

こうした領域では、
単に正しい答えを出すこと以上に、

• 誰が伝えるか
• どう寄り添うか
• どう受け止めるか

が重要になります。

「おめでとう」や「大丈夫ですか」という言葉は、
意味だけではなく、人から言われること自体に価値がある。

この点は、AIがいくら高性能になっても、
簡単には代替しにくい領域だといえます。

【📝このパートの要点】
AIは「正しい返答」を返せても、
関係性そのものの価値までは代替しにくい。

感情・共感・納得が重要な仕事ほど、
人間の役割は残り続ける。

④ 逆に、AIに振り切りやすい仕事もある🤖

一方で、すべてを人間が抱え続ける必要もありません。

議論の中では、

• コンテンツ作成
• 広報素材のたたき台
• ABテストの仮説出し
• 反響分析
• 計算処理の下準備
• 一次対応のコールセンター
• FAQや問い合わせ対応

などは、比較的AIに任せやすい領域として挙がりました。

特に、

・多少の試行錯誤が許容されるもの
・改善を前提に回せるもの
・感情より効率が優先されるもの

では、AIの価値が大きいという見方です。

つまり、
「絶対に間違えてはいけない仕事」ではなく、
「改善しながら精度を上げられる仕事」ほど、AIと相性が良い。
ということです。

【📝このパートの要点】
AIに向いているのは、高速試行・大量処理・一次対応・たたき台作成。

正解が一つではない業務や、改善前提の仕事は特に相性が良い。

⑤ 教育現場でも、AIは「使わせるか」ではなく「どう使わせるか」へ✏️

後半では、子どもとAIの関わり方についても議論が広がりました。

意見はさまざまでしたが、共通していたのは、
今後AIに触れずに生きることは難しいという認識です。

一方で懸念もあります。

• 自分で考える力が弱くなるのではないか
• 表面的な知識だけを拾うようになるのではないか
• フェイク情報を見抜けないのではないか
• 外遊びや人との関わりが減るのではないか

だからこそ重要なのは、
早く触れさせるか遅く触れさせるかではなく、

AIを「答えそのもの」として扱わず、
「考えるための補助線」として使えるかどうかです。

好奇心を広げる道具としては非常に強力。
しかし、疑う力や基礎知識がなければ、
その価値はむしろ危うさに変わる。

教育でもまた、
AIと人間の役割分担が問われています。

【📝このパートの要点】
子どもにとってもAIは有効な学習ツールになりうる。

ただし前提は、
鵜呑みにしないこと
基礎知識を持つこと
使う時間と場面にメリハリを持つことです。

⑥ AI時代に残るエンジニアとは何か

最後に議論になったのは、
「では、エンジニアは今後何を身につけるべきか」という点です。

挙がったキーワードは明確でした。

• AIにうまく指示を出す力
• AIの出力を疑い、検証する力
• 専門知識を持って正誤判断する力
• 上流工程・要件定義・設計の力
• 顧客やチームと関係を築くコミュニケーション力
• 誠実に謝れること、感謝を伝えられること

つまり、残るのは単なる作業者ではなく、

AIを使いながら、
設計し、判断し、説明し、信頼をつくれる人です。

コードを書くことだけが価値だった時代から、
「何をつくるべきか」「どう使うべきか」を考えられる人へ。

エンジニアに求められる価値は、
確実にシフトし始めています。

【📝このパートの要点】
AI時代に残るのは、
作業者ではなく、設計者・判断者・調整者。

技術だけでなく、
人間としての信頼形成能力が差になる。

GiGOOOが考える、業種別AI活用の本質🌱

今回の議論を通じて見えてきたのは、

「どの業界でもAIを使う」ことではなく、
「その業界に合ったAIの使い分けをする」ことが重要だという事実です。

金融・医療・法律・教育・小売・広報。
それぞれ、求められる精度も、責任も、感情の重さも違います。

だからこそ必要なのは、
AIの流行に乗ることではなく、

• 何をAIに任せるか
• 何を人間が担うべきか
• どこに責任を残すかを、現場目線で考え抜くことです。

GiGOOOは、AIを便利な道具として使うだけではなく、
業種や現場に応じて、
最適な活用方法を設計できる集団でありたいと考えています。

今回のラウンドテーブルの結論📝

「業種ごとに、最適なAI活用は違う。」
これは今回の議論を通じて、はっきり見えてきた結論です。

AIが得意なのは、
高速化、整理、たたき台作成、分析、補助。

一方で人間が担うべきなのは、
責任、最終判断、感情への配慮、関係構築、納得感の設計。

つまり、AIを導入すること自体が重要なのではなく、
その業界にとって「どこまで任せるか」を見極めることこそが重要。

それが、AI時代に本当に問われる力なのだと思います。