ghoostで"あの人の判断"を業務に呼び出す──分身AIで会議・商談・壁打ちを自動化してみた
何を「自動化」したのか
朝、翌日の商談ブリーフが「すでにある」状態を作りました。カレンダーの翌日予定を拾い、必要な材料をMCP経由で束ねて、一枚にする。人が「調べる」を、前の晩にAIが済ませておく仕組みです。
ただの要約AIとの違いは一点。ブリーフを組むときの「どこを先に見るか」という判断の型を、ある人物の分身に持たせています。だから出てくるのは情報の寄せ集めではなく、「その人ならこう準備する」という視点つきの一枚です。実際はすべて自動スキル化してあるので、出社段階でシナリオが個人宛てに届いている状態です。
なぜ「自動で出てくる」と効くのか
人は「AIに聞こう」といちいち思い出さないからです。 どれだけ優秀でも、思い出した回数しか使われない。ですが、毎朝ブリーフが「もうそこにある」状態を先に作ると、こちらの認識が後から「ある前提」に書き換わります。行動が先、認識が後。仕込みで前提を動かす、という発想です。
応用①：会議の前に、上司の分身を呼び出す
同じ発想を横に広げます。上司や専門家のghoostを、会議の前に呼び出してすり合わせておく。
たとえば稟議を上げる前に、上司の分身に一度あてる。「この案、あの人ならどこを気にするか」を先に潰しておけば、本番の会議は整理済みの状態から始まる。承認までの往復が短くなります。
呼び方は決まった構文でなくてよくて、お使いのLLMから普段の言葉で呼び出せます。
- 「〇〇さんの視点だと、この提案どう見える？」
- 「この稟議、〇〇さんならどこを直す？」
- 「会議の前に、〇〇さんも入れて論点出しといて」
「あの人待ちで止まる」——組織で一番地味で重いコストを、分身が前さばきします。
応用②：メンバーの壁打ち相手にする
もう一つ効くのが、レビュー前の一次フィルタを分身に任せる使い方です。持ってくる前に、メンバーが自分の切り口を分身と壁打ちしておく。
「この方向、〇〇さんのghoostと壁打ち済みです」——このひと言が付くだけで、人間同士のレビューは「本当に人が決めるべき論点」だけに絞れます。分身は代わりに決めるのではなく、本人に届く前のすり合わせコストを下げている。
同じ発想は「今の状況、あの人ならどう分析する？」にも使えます。行き詰まったとき、判断の型を借りて自分の状況を別の視点から見直す。相談相手が、いつでも隣にいる状態です。
やってみて分かった、前提と限界
正直に書きます。分身は本人の代わりではありません。 できるのは前さばきまでで、最終判断は本人。稟議を通すのも商談を決めるのも、最後は人です。
そして精度は、載せた判断の量と質で決まります。事実を詰めても賢くはならない。事実は検索で足ります。効くのは「最初に何を見るか」「どんなときに判断を変えるか」——その人らしさのほう。ここが薄いと「それっぽい平均」に戻ります。
だから勘所は、小さく1業務で回して、使いながら判断を足す。一発で完成を狙わないことです。
ただし、スキルやGEMなどの設定駆動とghoostを掛け合わせる事でルーティン業務の多くは自動化できそうです。
FAQ
Q. ただのRAGと何が違うの？
A. RAGは「情報を引く」仕組み。ここでやっているのは「判断の型を借りる」ことです。同じ資料でも、誰の視点で読むかで準備は変わります。
Q. 分身がいれば、本人はいらなくなる？
A. なりません。AIはあくまでも前さばき役です。むしろ本人を定型の一次対応から解放し、人がやるべき判断に集中し拡張する仕組みです。
Q. 呼び出しに特別なコマンドは要る？
A. 要りません。「〇〇さんならどう見る？」のような自然な言葉で呼べます。裏でMCPが手足として動くだけです。
まとめ
- 判断を呼び出せると、調べる・すり合わせる・壁打ちの前段が変わる。
- 仕組みで先に置くと、認識が後から追いつく。
- 分身は代替ではなく前さばき。最終判断は本人。
まずは1業務、朝のブリーフあたりから試すのがちょうどいいです。
ghoostについて詳しくはこちら。
