便利だと思ったAIサービスが、個人事業主には使えない。

生成AIを仕事に取り入れるようになってから、そんな経験が何度かありました。

2026年10月15日に参加した「primeNumber DATA SUMMIT 2026」でも、同じ壁に直面しました。

しかし、今回はそこで終わりませんでした。

基調講演で聞いた話から、これまで考えていなかった選択肢が見えてきたのです。

法人向けAIサービスと個人事業主の距離

イベント会場でprimeNumberの担当者と名刺交換を行い、AIデータプラットフォーム「COMETA」について話を聞きました。

COMETAは、データの所在や意味を把握し、必要な情報の探索や分析を支援するサービスです。

私も普段から生成AIを使っているため、情報を整理し、必要な資料を探し出す仕組みには関心がありました。

そこで、個人事業主でも利用できるのかを質問してみました。

返ってきた答えは、現時点では対応していないというもの。トライアルも法人が対象とのことでした。

企業のデータ管理を目的としたサービスであれば、法人向けに設計されているのは理解できます。

とはいえ、業務効率化が必要なのは企業だけではありません。

私の場合、記事の企画や執筆、画像制作に加え、取材資料の整理、公式サイトの管理、経理まで行っています。

企業ほど大量のデータを扱うわけではありませんが、一人で複数の業務を進めていると、細かな作業にも意外と時間を取られます。

だからこそ、自分の仕事に合った仕組みが欲しい。

大規模なシステムではなく、必要な機能を必要な範囲で使えるもの。

では、そんなサービスが見つからなかったら、どうすればいいのでしょう。

戸田建設の講演で気づいた「自分で作る」という選択肢

今回のイベントで、特に印象に残ったのが戸田建設の取り組みでした。

基調講演では、既存のツールを利用するだけでなく、自分たちの業務に必要なものを自分たちで作るという考え方が紹介されました。

その話を聞いて、ふと思いました。

必要なものがないのなら、自分で作ればいいのでは？

これまでは、便利なAIサービスを探して、自分の仕事に取り入れることばかり考えていました。

でも、既存のサービスに自分の仕事を合わせる必要はありません。

自分の仕事に合わせた仕組みを作る。そんな方法もあるわけです。

もちろん、企業のデータ基盤と個人事業主が使うツールでは、規模も目的も違います。

それでも、考え方は応用できます。

例えば、展示会やセミナーで集めた資料の整理、記事構成の作成、元資料との照合。

こうした作業を支援するツールがあれば、記事制作の負担も減らせるかもしれません。

最初から高度なシステムを作る必要もありません。

まずは日々の作業を見直して、どこに時間がかかっているのか、何を効率化できるのかを洗い出す。

そこから必要な機能を試し、使いながら改善していく方法です。

現在、私は複数の生成AIを用途に応じて使い分けていますが、サービスを行き来する手間も少なくありません。

AIの性能がいくら高くても、自分の仕事に合っていなければ、その能力を十分に生かせないと思っています。

どのAIを使うかよりも、まず自分が何をしたいのか。

そこから必要な仕組みを考える。

今までとは違った視点で、AI活用を考えるきっかけになりました。

だからこその「Lab」

今回のイベントでは、法人向けサービスを利用できないという現実に直面する一方、自分たちで必要なツールを作るという取り組みを知りました。

一見すると別々の話ですが、私の中では一つにつながりました。

完成されたサービスを導入することだけが、AI活用ではありません。

自分の業務に合った仕組みを考え、必要なら自分で作る。

そう考えたとき、改めて思い浮かんだのが自分の屋号です。

Mine Writing Lab。

Labとは、研究室を意味する言葉です。

既存のツールを使うだけでなく、自分で考え、試し、検証する。そして、得られた結果を次の仕事に生かしていく。

考えてみれば、これまでも生成AIを使いながら、試行錯誤を繰り返してきました。

自分専用のツールは、まだ作っていません。

何を作るのか、どこまでできるのかも未知数です。

それでも、今回の講演を通じて、新たに挑戦したいことが見えてきました。

だからこその「Lab」。

今回の体験は、自分の屋号に込めた意味を改めて確かめる機会にもなりました。