非エンジニアがAIで現場を変えようとしている理由

もともと、私はエンジニアでもなく、ITの専門家でもありません。

米国で、15年間、飲食店のGMとしてスタッフ80名を束ね、クリーニング店を2店舗から5店舗に拡大し、事業の売却まで経験しました。その間ずっと感じていたのは、「現場には解決できていない非効率が山ほどある」という事実でした。

しかし当時の私には、それをシステムで解決する手段がありませんでした。

日本に来て、BPOの現場でチームリーダーとして働くようになってからも、同じ感覚が続きました。人が手作業でやっている繰り返し業務、ミスが起きやすい非効率な工程——「これ、自動化できるはずだ」と思いながら、何もできない日々が続きました。

転機はAIエージェントツールの登場でした。

Claude CodeやCodexを使えば、コードが書けない自分でも、業務課題に対する自動化ソリューションを自ら設計・実装・運用できる。そう気づいたとき、ためらわずに動きました。

現職では、シリアル管理業務の自動化で年間約300時間の工数を削減し、Slack全社導入（約90名）規模で全社導入し、社内RAGチャットボットのプロトタイプを単独で開発しました。全部、非エンジニアとして。

「現場の課題を、自ら学び、自ら実装して解決する」——これが今の私の働き方であり、これからも続けていきたいことです。

I’m not an engineer. I never have been.

After 15 years in the US managing restaurants, scaling a dry-cleaning business from 2 to 5 locations, and eventually leading its sale, one thing was always clear to me: the frontline is full of inefficiencies that nobody fixes.

Back then, I had no way to fix them with technology.

When I moved to Japan and started leading a customer support team at a BPO, the same frustration followed me. Repetitive manual work, error-prone processes — I kept thinking “this should be automated,” but couldn’t do anything about it.

Then AI agent tools changed everything.

With Claude Code and Codex, I realized I could design, build, and operate automation solutions myself — no engineering background required. I didn’t hesitate.

At my current company, I’ve eliminated roughly 300 hours of annual labor through process automation, rolled out Slack company-wide to ~90 people, and built an internal RAG chatbot prototype — all as a non-engineer.

“Learn it yourself. Build it yourself. Solve it yourself.” That’s how I work now, and it’s what I want to keep doing.