月20ドルで無限の優秀な部下が持てる時代

助手/分身思考×発想

2月15日

著者國重公秀

―― 問われるのは「2つの意思決定」

生成AIが当たり前になり、
調査・要約・比較・叩き台づくりのような「知的な作業」を、
誰でも低コストで呼び出せるようになりました。

ある意味では、
「月20ドルで有能な部下を持てる」
という状況が、もう現実になっています。

ただし、この時代に問われる意思決定は、
ひとつではありません。

私は、少なくとも次の2つに分けて考えるのが、
いちばん整理しやすいと考えています。

AIに月20ドルを払って“使う”という意思決定
AIに“指示して”、判断の形をつくるという意思決定

この記事では、この2つだけに絞って、
話を組み立てます。

意思決定1：月20ドルを「高い」と感じて使わない判断

月20ドルという金額は、
人によって受け取り方が違います。

高いと感じる人もいれば、
安いと感じる人もいる。

ここで私が焦点にしたいのは、
「金額として高いか安いか」の結論そのものではありません。

金額の印象が先に立って、いったん止まってしまう。
その構造のほうです。

いま最低賃金が全国で1,000円を超えている時代に、
月20ドルで、
作業量を大きく肩代わりしてくれる可能性がある道具を持てる。

この条件を前にして、
「高いからやめる」で固定してしまうのは、
選択肢として検討しておく価値が増えていきます。

もちろん、
誰にとっても月20ドルが軽いわけではありません。

だからこそ、
ここは“感覚”ではなく、
意思決定として一度だけ整理しておくと楽になります。

たとえば、こう考えます。

1か月で、何回使うつもりか
何の作業を任せたいのか
それが1回あたり何分の短縮になるか
自分に戻ってくる価値は何か
（時間、集中力、判断の精度、ストレスの軽減など）

この整理をしてから、
「今はやめる」「今は使う」を決めれば、
意思決定として納得しやすくなります。

ポイントは、
月20ドルを“サブスクの娯楽費”として見るか、
“知的労働力の確保”として見るかで、
見える景色が変わることです。

私の実例：似たAIに2つ課金している理由

私自身も、月額課金に迷いがなかったわけではありません。

実際、私はChatGPTとGeminiの両方に課金しています。
一般的には似た系統のAIなので、
どちらか一方でも良さそうに見えます。

それでも両方を使っているのは、
「同じように見えて、得意な場面が違う」と感じているからです。

たとえば私は、
アイディアを広げたいときや、
プロジェクト機能のように“文脈を効かせた”使い方をしたいときに、
ChatGPTを使うことが多いです。

一方でGeminiは、Googleの関連ツールとの連携が良く、
画像や動画の扱いも強いので、
そちらの用途で使っています。

LLMに2つ課金するのは、
もったいない気がする瞬間もあります。

ただ私の場合は、
叩き台がすぐ出るので、
着手の心理的ハードルが下がった。

ここが大きくて、
「月額」を迷う時間より、
前に進める回数が増えるほうを優先しています。

意思決定2：AIを「相棒」として、判断の形をつくる指示を出す

月20ドルを払って使うと決めたとしても、
それだけで成果が出るわけではありません。

ここで二つ目の意思決定が出てきます。

それは、
AIに「答え」を出させるのではなく、
意思決定のための形に整えると決めることです。

私はこれを、
「AIに指示できるプロンプト力」と呼びます。

前提として、
AIに渡すコンテキスト
（目的・制約・現状・前提）を用意することは大切です。

そのうえで最終的に差が出るのは、
出力を「意思決定」に近づける形で頼めるかどうかです。

ただし、ここで言う「指示」は、
上から命令するという意味ではありません。

AIの力を狭めないために、
何を確かめたいか、どんな形で出してほしいかを
先に共有する、という意味です。

たとえば、

結論を急がず、まず「比較表」を一緒に作る
賛成だけでなく「反論」も出してもらう
一般論で終わらせず、「条件分岐」で整理する
先に「前提の穴」がないか点検する

ここで起きているのは、
プロンプトの言い回しを磨くことではありません。

判断のための設計を置くことです。

「プロンプト不要論」と、短い一文の価値

最近は「プロンプトは不要だ」という声もあります。

私も、細かい指示を長文で書く必要は、
以前より減ってきたと感じています。

そのぶん重要になるのは、
コンテキストです。

目的、制約、前提、背景。
ここが薄いと、AIは賢いほど、
いくらでも“もっともらしい方向”に広がっていきます。

ただ、それでも私は、
「エッジの効いた短いプロンプト」は必要だと考えています。

短いのに強い。
曖昧さが少ない。
判断に直結する。

そういう一文は、
プロンプトの技術というより、
自分の信念や意思が、きちんと立っているかで決まります。

言い換えるなら、
良いプロンプトは、意思決定の“圧縮版”です。

AIが賢くなるほど、
選択肢は増えます。

だからこそ人間側には、
「どんな形で材料が揃えば決められるか」を
決める役割が残ります。

*※ 月20ドルの生成AI活用で問われる「2つの意思決定（課金・指示）」と具体的アクションをまとめた全体図。*

2つの意思決定をつなぐ「最小の実践」

ここまでの話は、
結局こう繋がります。

月20ドルを払うかどうか。

払うなら、
その価値を回収できる形で、
AIに頼み方を設計できるか。

その最小単位は、
私は「判断軸」だと考えています。

判断軸が置けると、
AIとの会話が「相談」ではなく、
意思決定の準備に変わります。

だから今日の一歩は、
難しいプロンプトではなく、
これで十分です。

いま決めたいテーマを1つだけ書く

判断軸を3つだけ置く
（例：コスト／時間／リスク）

AIには、比較表・反論・条件分岐・前提チェックの形で
一緒に材料を揃えてもらう

最後に「今回は何を優先するか」を1行で書く

この1行が、
人間側の意思決定として残ります。

まとめ：問われるのは「使う」と「判断の形をつくる」の2つ

生成AIの時代は、
知的な労働力が低コストで手に入る時代です。

だからこそ、意思決定は2つに分かれます。

月20ドルを“高い”で止めず、使うと決められるか
使うなら、AIに“指示して”、判断の形をつくれるか

プロンプトの技巧よりも、
「何を決めたいか」
「決めるために何が必要か」
を先に置けるか。

ここが、静かに差になります。

焦らず、
小さく、
意思決定を自分の手に戻す。

その延長線上に、
AIを“消費”で終わらせず、
資産として積み上げていく道が残ります。