INTERVIEW
AI鬼管理 利用者インタビュー
門山 陸朗 氏| 株式会社Hopelight 代表取締役
1件30〜60分の物件提案が3分に。TikTok 20万人 × AI = 不動産仲介の新しい型
TikTok「りっくん不動産」フォロワー20万人超、SNS集客100%・契約率80%超の異色の不動産仲介、株式会社Hopelight。代表・門山 陸朗（りっくん）氏に、AI鬼管理・全12回のセッションを通して、物件提案・売上管理・SNS分析・ウェブサイト構築まで「不動産業のほぼ全領域」をどう自動化していったのか、率直な感想と業務の変化を伺いました。
Guest 門山 陸朗 氏（株式会社Hopelight 代表取締役）実装担当 久末 氏（株式会社Hopelight／現場担当者）Interviewer 菅澤 孝平（株式会社GENAI 代表取締役）
門山 陸朗 氏（りっくん）｜株式会社Hopelight 代表取締役
本日は、東京・渋谷で不動産仲介を営む株式会社Hopelight 代表取締役・門山 陸朗（りっくん）氏、そして同社の現場担当・久末氏に、AI鬼管理・全12回のセッションを通しての率直な感想と、業務の変化を伺います。
Hopelightは、TikTok「りっくん不動産」フォロワー20万人超、7つの専門SNSアカウントで総視聴回数1億回超、集客はSNS100%・契約率80%超という、異色の不動産仲介企業です。「SNSで反響を集める」までは自走できていた同社が、AI鬼管理を通して踏み込んだのは、物件提案・売上管理・SNS分析・ウェブサイト構築という、不動産業のほぼ全領域の自動化 でした。
不動産という「一件一件が重い」領域で、AI をどこまで組み込んでよいのか。実際に何が動いたのか、率直に伺いました。
株式会社Hopelight（ホープライト） 代表取締役。東京・渋谷を拠点に、SNS発信を軸とした不動産仲介を展開。自身が出演する TikTok「りっくん不動産」はフォロワー20万人超、7つの専門SNSアカウントで総視聴回数1億回超 を記録。集客はSNS100%（不動産ポータル広告なし）、契約率は80%超という、業界内で異色のスタイルで急成長を続けている。
Hopelight の特徴は、「現地で本当に住みやすいか」「家賃の裏側はどうなっているか」といった、SNSの15秒では伝えきれない不動産の本音を、エリアガイド記事と動画で丁寧に届ける姿勢。Google レビュー ★4.8／685件（2026年時点）の評価を得ている。
株式会社Hopelight 公式サイト
久
久末 氏
株式会社Hopelight／AI鬼管理・現場実装担当
AI鬼管理・全12回のセッションで、Hopelight 側の実装を主導。Claude Code の使い方を初期セッションで習得したうえで、請求書作成システムを自主的に構築するなど、教わった技法を業務課題に即応で当てはめる形で導入を推進した。物件提案・売上ダッシュボード・SNS分析・記事量産の4領域における現場実装をすべて担当している。
Q1. AI鬼管理を受講するにあたって、いちばん相談したかったテーマは何でしたか？
門山 陸朗 氏（りっくん）
うちの会社は、SNS集客に関してはある程度自走できている状態でした。TikTokを中心にSNSで反響を集めて、LINEに落として、そこから物件を提案してご成約いただく、という流れです。ただ、その先の物件提案・売上管理・SNS分析・ウェブサイト運用 の部分が、ほぼすべて「人力」で回っていました。SNSの流入は増える一方なので、このままだと現場が持たない、というのが最大の課題でした。
久
久末 氏（現場担当）
私の側からすると、日々の業務のなかで「これは AI にやってもらったほうが早いはず」というのは肌感覚としてあったのですが、どこから手を付ければいいのか、そもそも何が AI で可能なのか、というのが具体的に見えていませんでした。物件情報の収集、提案、売上の集計、SNSの分析、ブログの記事執筆──ぜんぶ「気になっている」状態でしたね。
菅澤 孝平
不動産仲介というのは、「一件一件が重い」領域です。物件情報の粒度も細かく、意思決定の責任も大きい。ただ、Hopelight さんの場合、SNS集客の設計はすでにやり切っていらっしゃった。「その先」で、人がやり続けている作業を1つずつ切り出して、AI に渡していきましょう、というのが全12回のセッションの出発点でした。
FIGURE 01
全12回セッションで扱った、不動産業「4領域」のAI化マップ
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Hopelight
不動産業のAI化
TikTok 20万人／契約率 80%超
01｜PROPERTY
物件提案エージェント
LINE 即応・業者間流通サイトを AI が操作
02｜REVENUE
売上管理ダッシュボード
請求書・実売上・スタッフ別集計
03｜SNS ANALYTICS
SNS 分析ツール
TikTok・Instagram を統一集計＆自動レポート
04｜CONTENT
記事の量産体制
並列エージェントで日次量産
全12回セッションを通じて、Hopelight の業務を4つの領域に分解し、それぞれに AI エージェントを組み込む 設計に。SNS 集客の先で「人が回していた業務」がすべて AI 化された。
Q2. 物件提案エージェント（LINE即応化）については、どのような議論がありましたか？
久
久末 氏
従来、LINE でお問い合わせをいただいてから、実際にお客様に物件をご提案するまで、1件あたり30〜60分 かかっていました。ヒアリング → 業者間流通サイト から条件で物件を検索 → 家賃・築年数・立地・写真をまとめる → 提案文を書く。この一連の作業が全部手作業だったんです。
菅澤 孝平
この領域は、Claude Code に「代わりにブラウザを操作してもらう」ことで大幅に短縮できます。業者間流通サイト への一連の物件検索から条件抽出、返信文の下書き整形までを Claude Code に任せ、担当者は最終確認と送信に集中できる状態を目指しました。「人間の担当者を残しつつ、その負荷を根本から軽くする」という設計思想です。
門山 陸朗 氏
現状は、Claude Code が物件情報の収集・整形から返信文の下書きまで を裏側で走らせて、担当者は最終的な確認と送信に集中できる状態になっています。担当者が1件ずつ手で物件を集めていた時間が丸ごと削れたので、対応スピードと件数のバランス が根本から変わりました。
久
久末 氏
実務的に気を配っているのは、「担当者がそのまま出せる状態の下書き」 を AI に作らせることです。テンプレをそのまま流し込むのではなく、お客様ごとのヒアリング内容や、そのタイミングで提案できる物件の内容を踏まえて、文面を丁寧に整えて提示します。担当者は必要な箇所だけ手直しして送るので、1件あたりの手間が大きく減った のが実感としてあります。
門山 陸朗 氏
実装後は、LINE で条件が届いてから顧客に候補を返すまでのターンアラウンドが約3分程度 まで縮まりました。単に速くなっただけではなくて、反響のピーク時に取りこぼしをしなくなった のが経営的にはすごく効いています。SNS の性質上、流入は波が激しいので、ここが「詰まらない」設計になったのは大きな変化です。
FIGURE 02
LINE 即応の物件提案フロー（担当者の負荷を根本から軽くする）
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STEP 1
お客様
SNS → LINE
条件相談
LINE 公式アカウント
投稿がトリガーに
自動起動
STEP 2 — AI が「担当者の下準備」を高速化
Claude Code エージェント
①
業者間流通サイトへClaude Code が直接ログイン → 検索
②
条件に合う物件の抽出・写真・家賃・立地情報を整形
③
お客様のヒアリング内容を踏まえた返信文の下書きを生成
④
担当者のチャットに「送信可能な下書き」として通知
担当者へ引き継ぎ
STEP 3 — 担当者が確認 → 送信
担当者が最終チェック → LINE で送信
お客様への連絡は、担当者の目を通したうえで届く
お客様の LINE 相談を受け付けたあと、Claude Code が 業者間流通サイトへのログイン → 検索 → 物件整形 → 返信文の下書き生成 までを高速で行い、担当者チャットに通知。担当者は最終チェックだけで送信できる状態になり、1件 30〜60分 → 約 3 分 に短縮された。
Q3. 売上管理ダッシュボードの構築については、どのような議論がありましたか？
Hopelight では、AI鬼管理の初期セッションで Claude Code の使い方を一緒に握ったあと、久末氏が自主的に「請求書の作成システム」を構築 してきた。「教わったことを、そのまま業務側の課題にぶつけていく」という現場の動きが、AI鬼管理の中で自然に生まれていた形。ただし、その次の壁として、「請求書と実売上・入金の突合」「スタッフごとの成績集計」「freee との連携」といった “数字で経営を見る” 側の仕組みは未整備で、経営会議は月末の手集計を待って開催する状態だった。
門山 陸朗 氏
経営者として、「数字で会社を見る」 状態を作りたい、というのはずっと考えていました。ただ、実売上、請求書、スタッフごとの成績、freee の入出金──これらが全部バラバラの場所にあって、月次でスタッフが手で集計して報告する、という状態でした。当然、リアルタイムでは何も見えていません。「今月の着地はどうなりそうか」を、経営者として自分の肌感覚で持てていなかったんです。
久
久末 氏
請求書自体は、実はAI鬼管理を受講し始めてから、Claude Code の使い方を教えていただいたあと、私の方で自主的に作成システムを組みました 。教わった技法をそのまま業務の課題にぶつけていくと形になる、という手応えが最初の数回で持てたのは、その後の全12回を進めるうえでとても大きかったです。ただ、請求書は動くようになったものの、その先の「請求書と実売上・入金の突合」「スタッフ別の成績推移」までは、月次で Excel に手入力してレポートを作っている状態で、月次で8時間前後 を集計作業に取られていました。ここを Claude Code に任せて、集計とダッシュボードまで一気通貫で組めないか、と菅澤さんに相談しました。
菅澤 孝平
売上管理は、「入力の規則」さえ整えれば 、集計・可視化はほぼ完全に自動化できます。まず、請求書データ・実売上・スタッフ別実績を Claude Code が集計し、リアルタイム更新するダッシュボードに落とし込む。経営会議の場を 「見て、次の打ち手を話す」だけ にする、という設計に切り替えていきました。
門山 陸朗 氏
結果的に、月次集計の8時間はほぼゼロ になりました。しかも、リアルタイムで数字が見えるようになったので、「今月の着地」を毎日肌感覚で持てるようになったのがいちばん大きい。売上と入金のズレも即時に検知できるようになって、経営判断のスピードが根本から変わりました。「経営会議の議題が『先月何があったか』から『来月どう動くか』に変わった」 のが、体感としての最大の変化です。
Q4. SNS分析ツールの導入については、どのような議論がありましたか？
久
久末 氏
SNS分析については、TikTok・Instagram など複数プラットフォームを跨いだ数字を、週次で3時間くらいかけて手動集計していました。「どの投稿が伸びたか」「どのアカウントが調子いいか」「なぜ伸びたか」を、毎週まとめて社内共有する運用です。ただ、プラットフォームごとに UI も指標も違うので、地味に大変で。
菅澤 孝平
セッションでは、Claude Code に SNS のデータ分析を任せる形に切り替えました。各プラットフォームから数字を取ってきて、統一フォーマットに整形して、「どの投稿がなぜ伸びたか」まで文章で返す。プラットフォーム側の仕様変更で挙動が一部不安定になる部分もありますが、週次3時間かけていた集計が15分程度 にまで縮まっています。
門山 陸朗 氏
この領域は、正直「速さ」より「頻度」で価値が出ました。以前は週次だったのが、実質毎日ラフに見られる 状態になったので、SNS の運用改善サイクルが週次から日次に変わったんです。TikTok は特にトレンドが速いので、この「頻度が上がったこと」自体が伸びに直結しています。
Q5. ウェブサイトの構築と、コンテンツ量産体制についてはいかがですか？
門山 陸朗 氏
実は、うちは元々ウェブ記事の制作をやっていませんでした 。競合他社は SEO 経由でウェブから安定的にアクセスを取っていますが、Hopelight は SNS 一本足で、検索流入がほぼゼロという状態です。SNS だけに依存し続けるのは事業リスクとして大きい。とはいえ、自社のスタッフを記事執筆に張り付けるのは現実的ではない。「どうにか AI で記事制作の仕組みを作れないか」 というのが相談の出発点でした。
菅澤 孝平
記事量産は、1つのプロンプトに全部詰め込むと必ず品質が落ちます。調査／構成／執筆／HTML・CSS 調整／監査 のように、役割ごとにエージェントを分割して並列で走らせる設計にしました。この構造にすることで、1本あたり約30分 で仕上がる状態を作れます。もちろん、量だけでなく「競合他社より1.5倍の情報密度」を目指すプロンプト設計を最初に組んでいます。
久
久末 氏
結果として、これまでゼロだった記事制作 が、日次1〜2本、高品質な記事を継続して量産できる体制 に切り替わりました。テーマ選定さえ決めておけば、あとは AI が素材を集めて記事化するので、担当は監修と公開だけで済みます。「上位表示できない当てずっぽうな記事を量産する」ような使い方ではなく、根拠のあるエリアガイドを積み上げる、という運用に切り替えられたのが大きいです。
FIGURE 03
記事量産は「役割ごとにエージェントを分割」して並列化
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INPUT：エリア／キーワード
記事テーマ設定
PARALLEL AGENTS
調査 エリア／相場 構成 見出し設計 執筆 本文生成 HTML / CSS 整形 監査 品質チェック
1本 4時間 → 約 30分・日次 1〜2本
1つの AI に全工程を任せず、5役割に切り分けて並列で動かす。品質を保ちながら日次で量産できる体制を作った。
Q6. セッションを受ける前と後で、業務の見え方はどう変わりましたか？
門山 陸朗 氏
受講前は、正直「AI で不動産業のどこまで自動化できるのか、あまり具体的に見えていない」状態でした。SNS集客は自走できていたけれど、その先の「業界の泥臭い部分（物件情報の突合、書類作成、集計）」は、人の手で回すしかないと思っていた。
門山 陸朗 氏
セッションを通じて、「人がパソコン上でやっている作業は、ほぼすべて AI に置き換えられる」 という前提が、頭の中に据わりました。ブラウザ操作も、集計も、記事執筆も、SNS分析も、全部 AI が「代わりに手を動かす」対象になる。この視点の切り替えが、いちばん大きな変化です。
久
久末 氏
現場側からすると、「AI にブラウザを操作してもらう」 という発想を、明確に持てるようになったのが大きかったです。それまでは「AI に文章を書かせる」くらいのイメージだったのですが、Claude Code が代わりに業者間流通サイト のログインからボタン操作までやってくれる、というのを実際に見て、業務の切り出し方が180度変わりました。
FIGURE 04
「AI を使う」から「AI が代わりに手を動かす」へ ── 業務認識の切り替わり
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BEFORE — 受講前の認識
AFTER — セッション後の認識
AI＝「回答をくれる存在」
・AI に文章を書かせる
・AI にコードを書かせる
→ 人がコピペして貼り付け
→ 人がボタンを押す
→ 人が集計する
「AI は補助的な役割」
泥臭い作業は結局、人が回す
セッションで
認識が反転
REVERSE
AI＝「代わりに手を動かす存在」
・AI がブラウザにログイン
・AI が検索・ボタン操作
・AI がコピペ・貼り付け
・AI が集計・レポート化
・AI が送信 まで実行
「あなたが代わりに実行してください」
の一言で、業務ごと AI に渡せる
「AI を使う」から「AI が代わりに手を動かす」へ ── 業務の切り出し方が180度変わる
受講前は「AI は補助的に回答をくれる存在」だったのが、セッションを通じて「AI がブラウザ操作から送信までを代わりに実行する存在」 に切り替わった。この認識反転が、Hopelight の4領域自動化を可能にした出発点。
Q7. 特に印象に残った、菅澤さんの言葉はありますか？
全12回のなかで、菅澤氏から投げかけられた言葉は数多い。ここではとくに、経営判断や実装スタンスに直結した3つの言葉 について、お二人に振り返っていただいた。
— 1.「当てずっぽうな記事を量産しても、Googleの評価は上がりません」
門山 陸朗 氏
いちばん残っているのは、記事量産の話をしていた回に、菅澤さんが言った 「上位表示できない、当てずっぽうな記事を量産しても意味がない」 という言葉です。AI で記事を書ける、というと「とにかく本数を出そう」に流れがちなのですが、そこを最初にビシッと止めていただきました。
菅澤 孝平
SEO 対策は難しく、10年前の「記事を書けば何でも上がる」時代はもう完全に終わっています。根拠──参照記事、専門性、一次情報──がないまま Claude に執筆させて量産しても、検索順位が上がることはありません。「量産すれば当たる」という前提のまま AI を使ってしまうと、リソースを溶かすだけです。「何を書かないか」を最初に決めて、根拠のある記事だけを積み上げる 。ここを経営判断として押さえていただきたかった、というのが背景でした。
門山 陸朗 氏
「根拠のない記事を積んでも、Google の評価は上がりません」──経営者として、即断即決できる整理をいただけたのが本当に大きかったです。うちは記事制作をゼロから立ち上げるフェーズだったので、最初の走り出しをこの前提で始められたのは、時間とコストの両方で本当に助かりました。
— 2.「AI に『あなたが代わりに実行してください』と指示する」
久
久末 氏
これも印象的でした。私たちは、はじめは Claude Code に 「コードを書いてもらって、それをウェブサイト側に自分で貼り付ける」 という使い方をしていました。菅澤さんは「その必要はありません」と、はっきりおっしゃって、「Claude Code に画面を操作させて、代わりにコードを書いたり、実行したり、ボタンを押したりまで全部やらせられます」 と教えてくれたんです。
菅澤 孝平
多くの方が、AI を「回答を出してくれる存在」として使っています。ですが、いま Claude Code は 「代わりに手を動かす存在」 まで役割を広げています。ログイン、フォーム入力、検索、コピペ、ファイル操作。「自分が代わりに実行してください」の一言で、パソコン上の作業のほとんどを AI が引き受けます。この視点の切り替えができると、業務の切り出し方が根本から変わります。
門山 陸朗 氏
この視点をもらった瞬間から、社内で「これも AI に任せられる」「これは自分たちが手を動かす価値がある」という “業務の仕分け方” が明確になりました。物件検索も、SNS 分析も、記事執筆も、この視点の延長線上で自動化していけた実感があります。
— 3.「ユーザーに使ってもらえる UI/UX を作れることは、AI実装者に求められる能力」
門山 陸朗 氏
最終回、全12回を締めくくる回で菅澤さんに言っていただいた言葉です。ダッシュボードを作って終わり、じゃない。専用ディスプレイに映すとか、各パソコンから即アクセスできるようにするとか、「使ってもらう工夫」までが AI 実装の仕事 なんだ、と。ここは久末とも共有して、今後の宿題にしています。
菅澤 孝平
AI 導入は、「動かせるものを作る」までなら比較的簡単なんです。むしろ難しいのは、それを「日常業務に定着させる」ところ。ダッシュボードを1つ作ったとしても、それが担当者の目に「毎日入る場所」 に置かれなければ、意味が半減します。専用ディスプレイに常時表示するのか、Slack に自動投稿するのか、朝礼で必ず開くルールにするのか。ここまでを AI 実装者の責任範囲として持っていただきたい、という思いを込めてお話ししました。
久
久末 氏
現場担当としても、この言葉はかなり刺さりました。「作った瞬間がゴール」ではなく、「使われて初めてスタート」 。ダッシュボードもエージェントも、社内の誰かが毎日開く場所に届かないと意味がない。次のフェーズでは、この「使われる場所を設計する」ところまで踏み込んでいきたいと思っています。
FIGURE 05
「作って終わり」ではなく「毎日入る場所に置く」── UI/UX の3つの届け方
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AI 実装者の責任は「作った先」まで
CASE ① 作って終わり
ダッシュボードを
「納品」した状態
→ 誰も見に来ない
どうすれば
「毎日入る場所」に
なるか？
＝ AI 実装者の設計課題
CASE ② 使ってもらう
「毎日入る場所」に
仕組みごと置きに行く
→ 業務に定着する
3 WAYS TO DELIVER
01
専用ディスプレイ
に常時表示
オフィスに専用モニタを設置
数字が全員の視界に入る
経営数字のリアルタイム共有に
02
Slack に
自動投稿
毎朝／毎週の定期投稿で
担当者の目に必ず入る
日次の運用改善サイクルに
03
朝礼で
開くルール化
「必ず全員で見る時間」を
業務プロセスに組み込む
議論の起点として機能する
「作った瞬間がゴール」ではなく、「使われて初めてスタート」
AI で動かせるものを作った瞬間ではなく、それが担当者の 「毎日入る場所」 に置かれ、業務プロセスに組み込まれた瞬間にはじめて価値が出る。ここまでが AI 実装者の責任範囲。
Q8. AI鬼管理は、他のAI研修やコンサルと比べて、どのような違いを感じましたか？
門山 陸朗 氏
いちばんの違いは、「業界の泥臭い部分まで一緒に降りてきてくれること」 だと感じました。多くの AI 研修は、汎用的なプロンプトの書き方やツールの解説で終わってしまいますが、AI鬼管理は「業者間流通サイトへのログインから物件検索までを Claude Code にどう操作させるか」という、業界固有の泥臭い作業まで、その場で一緒に組み立ててくれます。
久
久末 氏
現場担当としても、「AI にブラウザを操作してもらう」「役割ごとにエージェントを分割する」 といった、具体の技法まで一つひとつ実装レベルで教えていただけたのが大きかったです。「概念だけ聞いて自分で作る」ではなく、「一緒に動かす」ところまで踏み込んでくれるので、翌週から現場で動かせる。ここが決定的に違うと感じました。
菅澤 孝平
私たち自身が経営者として、また現場に AI を組み込む側として毎日「泥臭い実装」に手を突っ込んでいるので、抽象的なプロンプト論を教えるだけでは意味がないと思っているんです。「その業界・その会社で、翌週から現場で動く形」まで一緒に作り切ること を、AI鬼管理の骨子に据えています。Hopelight さんの場合、りっくんさんの経営判断と、久末さんの現場実装の両輪があったので、伴走する側としても非常に手応えのあるセッションでした。
Q9. セッション後、実際にどれくらいの成果が出ていますか？
門山 陸朗 氏
数字感でお伝えすると、こんな変化が出ています。
FIGURE 06
4つの指標で見える、業務の変化（Before → After）
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METRIC 01
物件提案
1件あたりの対応時間
BEFORE
担当が手作業で対応
30〜60 分
AFTER
Claude Code が自動対応
約 3 分
約 90% 削減／反響ピーク時の取りこぼしゼロへ
METRIC 02
ブログ記事
月間の記事本数
BEFORE
記事制作なし
0 本
AFTER
Claude Code が並列量産
30〜60 本 / 月
1本あたり約 30 分／日次 1〜2 本を継続積み上げ
METRIC 03
売上集計
月次の集計工数
BEFORE
月末に Excel で集計
約 8 h / 月
AFTER
ダッシュボード常時可視化
0 h ／ リアルタイム
「今月の着地」を毎日肌感覚で持てる状態へ
METRIC 04
SNS 分析
週次の集計時間
BEFORE
複数SNSを手集計
週 約 3 h
AFTER
統一集計＋自動レポート
週 約 15 分
週次 → 日次頻度で運用改善サイクルを高速化
物件提案・記事量産・売上集計・SNS分析の4指標すべてで、明確な Before → After が出た。数字が動き始めたことで、経営会議の議論の質そのものが変わった。
菅澤 孝平
不動産仲介という、業務のバラエティが広くて「重い」領域で、4指標すべてに明確な変化を出せているのは、Hopelight さんの実装力と、久末さんの現場での粘り強さがあったからこそです。仕組みが動いたあとの「日々の運用」まで担っていただけるチームがある会社は、AI が定着します。
Q10. AI鬼管理を受けてみての、率直な感想を教えてください。
門山 陸朗 氏
率直に言うと、「SNS集客の会社」から「不動産のオペレーションを AI で回す会社」に、会社の輪郭そのものが変わった という感覚です。TikTok で反響を取るところまでは以前から自走できていましたが、その反響を受け切る側、そして反響を受けたあとの意思決定を支える側（売上管理、SNS分析、コンテンツ）まで、全部 AI が土台を作ってくれる状態になりました。
門山 陸朗 氏
AI鬼管理は、「ツールの使い方を教える研修」ではありません。「業種の泥臭い部分まで一緒に降りてきて、業務そのものを再設計してくれる場」でした。全12回、伴走型で回していただけたことが、Hopelight にとっては大きな財産です。
久
久末 氏
現場担当としても、「AI に何ができるか」ではなく、「自分たちの業務のどこを AI に切り出せば効くか」 という視点が身に付きました。全12回終わった今も、「これも Claude Code にやらせられるな」というアイデアが日々出てきています。継続的に自走できる状態にしていただいた、というのが、いちばん率直な感想です。
菅澤 孝平
ありがとうございます。AI鬼管理として大事にしているのは、「セッションが終わった後に、その会社が自走できる状態を残す」 ことです。Hopelight さんは、りっくんさんの経営目線と、久末さんの現場実装力の両方が揃っていたので、全12回のなかで「教わりに来る」から「一緒に組み立てる」に自然に立場が変わっていきました。この状態まで踏み込めるかどうかが、AI 導入の定着を決めると思っています。
Q11. AI鬼管理を、他の方に勧めるとしたら、どんな方に勧めたいですか？
門山 陸朗 氏
まず、不動産・仲介業のように「一件一件が重いけど、数がある」業種の経営者 には強く勧めたいです。私たちのようにブラウザ操作や書類作成、集計に日々追われている業種は、Claude Code にブラウザを触ってもらえるようになるだけで、業務の景色が本当に変わります。
門山 陸朗 氏
もう1つは、SNSやコンテンツを軸に事業を伸ばしている経営者 です。SNS で反響が取れているのに、その先のオペレーションが人力で詰まっている、という会社はとても多い。Hopelight もまさにその段階でした。そこにこそ、AI鬼管理のような「業務の再設計に踏み込む伴走」が効くと思っています。
久
久末 氏
現場担当としても補足させていただくと、「社内に実装担当を置いている、あるいは置ける会社」 にはとくに勧めたいです。AI鬼管理はセッション中の学びが濃いので、それを日々の業務にすぐ落とし込める人が社内にいると、変化のスピードが一気に上がります。逆に「学びは持ち帰るけど手を動かす人がいない」と、成果が出るまで時間がかかってしまう。経営者と現場の両輪 で受講できる体制が理想だと思います。
KEY TAKEAWAYS｜AI鬼管理での主な持ち帰り
「人がパソコン上でやっている作業は、ほぼすべて AI に置き換えられる」という前提の獲得
Claude Code にブラウザを直接操作してもらう 手法（業者間流通サイト・LINE 連携）
物件提案：1件 30〜60分 → 約 3分（反響ピーク時の取りこぼしゼロ）
ブログ記事：役割ごとにエージェントを分割 して並列量産、0本 → 30〜60本/月（1本 約30分・日次1〜2本を継続積み上げ）
売上管理ダッシュボード：月次 8h → 0（リアルタイム化）、経営会議が「議論の場」に変化
SNS分析：週次 3h → 15分、週次→日次頻度で運用改善サイクルが高速化
「上位表示できない当てずっぽうな記事を量産しない」── 根拠のあるコンテンツ設計への転換
作って終わりではなく、「使ってもらえる UI/UX」まで実装者が責任を持つ という視点
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AI鬼管理は、ツール研修ではなく、業務と組織への組み込みまでを伴走する Claude Code・Codex 専門のパーソナルトレーニングです。
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株式会社GENAI について
会社名 株式会社GENAI 代表者 代表取締役 菅澤 孝平 所在地 〒101-0041 東京都千代田区神田須田町1丁目7番8号 VORT秋葉原Ⅳ 2F 事業内容 AI活用による業務自動化・生産性向上の支援（AI鬼管理 ほか） Webサイト https://genai-ai.co.jp/
