情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

フォローする

UX

(0)

オンライン

(0)

ソーシャルメデイア

(0)

開発

(0)

スマートマネー

(0)

流動性

(0)

教育訓練開発手法の紹介

Headline News

Shopping List

お買いものレビューがまだ書かれていません。

< 新しい記事

新着記事一覧(全7236件)

過去の記事 >

2025.08.28

（１）私がAIを活用して職場での価値を10倍に高めた方法（燃え尽きずに）

テーマ：人工知能(427)

カテゴリ：生成AI

How I 10x’d My Value at Work Using AI (Without Burning Out)
私がAIを活用して職場での価値を10倍に高めた方法（燃え尽きずに）

From “just another engineer” to high-impact contributor ―
here’s how I used AI to shortcut experience and deliver results that got noticed.
ただのエンジニアから影響力の大きい貢献者へ —
経験をショートカットして目立つ成果を出すためにAIをどう活用したかは、こちら

Source: Image By Author　出典：著者によるイメージ

Richard Warepam
リチャード・ワレパム

Jul 20, 2025
2025年7月20日

I hate wasting time, so let me get straight to the point. The most common thing I hear at work is: “How are you good at everything?” “When did you learn that?” “How do you find the time to learn so much?”
私は時間を無駄にするのが大嫌いなので、早速本題に入ります。仕事場で一番よく聞かれるのが次のような質問です：「どうしてそんなに何でも得意なんですか？」「それをいつ習得したんですか。」「どうやってそんなにたくさんのことを学ぶ時間を見つけているんですか？」

👉 If you’ve ever asked those same questions — or wish someone would ask them about you — keep reading. I’m going to show you exactly how I use AI to work smarter, faster, and better. And if you’re serious about leveling up, my new eBook breaks it all down step by step.
👉 もし、あなたが同じ質問をしたことがある、または誰かにそれを自分に尋ねてほしいと思ったことがあるなら、続きを読んでください。私はAIを使ってより賢く、より速く、より良い仕事をする方法を正確にお見せします。そして、もし本気でスキルアップしたいなら、私の新しい電子書籍がそのすべてをステップ・バイ・ステップで解説しています。

The 10x Playbook: Crush Your Corporate Tasks with Google AI Studio
How I 10x'd My Value at Work Using AI (Without Burning Out) 🚀
Become the Most Effective Person on Your Team"The 10x…
codewarepam.gumroad.com
「 10 倍の戦略本： Google AI Studio で会社のタスクを攻略する方法」
「 AI を使って仕事で自分の価値を 10 倍にした方法（燃え尽きることなく）」 🚀
チームで最も効果的な人になる方法
codewarepam.gumroad.com

しかし、これが事実です—私はあなたが会う中で最も怠け者の一人です。講座を見るのも本を読むのも嫌いです。正直なところ、私はそれほどスキルが高いわけではありません。少なくとも、私が達成する結果と比べると伝統的な意味ではそうではありません。AIツールがなかったら、私はまだIT業界で新しい技術を少しずつ経験している新参者でしかないでしょう。

But the reality is, we do have AI tools now. And that changes everything.
しかし、現実には、今や私たちにはAIツールがあります。そして、それがすべてを変えます。
So, while I may not be highly experienced in every new tech out there, I’ve been learning data science since college. I deeply understand how AI works and, more importantly, how to leverage generative AI tools effectively. That alone makes me 10x more valuable than I would be otherwise. It allows me to outperform even those with years of experience — especially the ones who feel too secure in their expertise to see the value AI can bring.
ですから、私はすべての新しい技術において高度な経験を持っているわけではありませんが、大学時代からデータサイエンスを学んでいます。私はAIの仕組みを深く理解しており、それ以上に、生成AIツールを効果的に活用する方法を理解しています。それだけで、私の価値を10倍以上にしてくれるのです。それによって、多年の経験を持つ人々、特にAIの価値を見過ごしているような自信過剰な専門家よりも高い成果を上げることができます。

Well, that’s what makes the difference — and I’m living proof of it. Here’s a little about me: in just 1.5 years of experience as a Cloud Engineer, here’s what I’ve accomplished.
そうですね、それこそが差を生むものであり、私はその生きた証拠です。以下に私について少し紹介します。クラウドエンジニアとして1年半の経験の中で、次のことを達成しました。

1. I started by resolving cloud issue tickets.
クラウドの問題解決チケット対応を始めました。
2. Then I moved on to automation work, improving the platform significantly with my technical skills.
次に、プラットフォームを技術スキルで大幅に改善する自動化作業に移行しました。

私の影響力をマネージャーが認め、さまざまな技術を学び活用する機会と、組織に利益をもたらす方法でスキルを活用する自由を与えてくれました。
4. Eventually, I was assigned to a core squad within the team that manages FinOps, where I enable and deliver anything our client stakeholders need.
最終的に、FinOpsを管理するチームの中核分隊に割り当てられ、クライアントのステークホルダーが必要とするあらゆるものを実現し提供しています。
5. I was also recognized by the client for making high-impact contributions — especially one that I have to highlight.
また、特に強調すべき影響力の大きい貢献により、クライアントからも認識されました。

以下の記事をご覧ください：

How I Automated 350+ GCP Project Label Updates in 15 Minutes (Down from 1 Month!)
A Terraform-powered solution that slashed a one-month manual task into a 15-minute pipeline.
medium.com
「 350 以上の GCP プロジェクトラベル更新を（ 1 か月から） 15 分に自動化した方法」
Terraform によるソリューションで、 1 か月かかる手作業を 15 分のパイプラインに短縮しました。
medium.com

So, shall we skip to the good part — where I show you how you can also become a “10x version of yourself” in your work life?
では、その良い部分に進みましょう—そこであなたが職場で「自分の10倍版」になる方法をお見せします。
Are you ready?
準備はいいですか？

How? — The Million Dollar Question
どうやるのか。：一億ドルの質問

Let’s say you’ve just been assigned a new task. If you want to make the most of it using AI, here are the key questions you need to ask yourself:
例えば、新しいタスクを割り当てられたとします。AIを活用して最大限に活用するために、自分自身に以下の重要な質問を投げかける必要があります：

• What is the ultimate goal of this task? What are the deliverables?
このタスクの究極の目標は何か。成果物は何か。
• What’s the context behind this task? (In other words: Why are we doing this?)
このタスクの背景にはどんな文脈があるのか？（つまり：なぜこれをやる必要があるのか？）
• What are the constraints I need to be aware of? (For example: Is something not allowed in my organization? Do I need to consider compliance or security rules while designing the solution?)
知っておくべき制約は何か。（例えば：組織で許可されていないことはあるか。ソリューションを設計する際にコンプライアンスやセキュリティルールを考慮する必要があるか。）
• What tech stack should I use for this task? (This depends on the tools and technologies your company provides — every organization has its own set.)
このタスクにはどのような技術スタックを使用すべきか。（これは、会社が提供するツールや技術に依存します。どの組織にも独自のセットがあります。）

Once you’ve clearly answered these questions, you’ll have enough context to start engaging with any AI tool and get meaningful, tailored help for your task.
これらの質問に明確に答えることができれば、どのAIツールとも効果的に関わり始め、そのタスクに合った意味のあるサポートを得るための十分な文脈が得られるでしょう。

I’m not here to hand over a bunch of prompt templates or cheat sheets. Instead, I’m simply going to share what I actually do in my day-to-day corporate work.
私は、テンプレートやカンニグペーパーを大量に手渡すためにここにいるわけではありません。それよりも、私が日々の会社業務で実際に行っていることを共有します。

These are straightforward steps — but they bring a surprising amount of clarity and have a huge impact on productivity.
これらはシンプルなステップですが、驚くほどの明確さをもたらし、生産性に莫大な影響を与えます。

Mold the Clay — AI Is a Tool, Not a Magic Wand
粘土を形作る： AIはツールであって魔法の杖ではない

Let’s be brutally honest: AI is not going to spit out a perfect, production-ready solution on the first try. If you expect that, you’re setting yourself up for failure.
率直に言いましょう：AIが最初の試みで完璧で実稼働準備完了なソリューションを吐き出すことはありません。それを期待しているなら、自ら失敗を招くだけです。

The people who get massive results don’t treat generative AI like a vending machine — you don’t just press a button and get a polished product.
大きな結果を出す人たちは、生成AIを自動販売機のようには扱いません。ボタンを押して完成品を得ることはありません。

They treat it like a lump of clay, and they are the potter.
彼らはそれを粘土の塊のように扱い、彼らは陶芸家なのです。

You can’t just toss the clay on the wheel and expect a perfect vase. You have to shape it, guide it, and apply your own skill every step of the way.
粘土をただろくろに乗せるだけで完璧な花瓶ができると思ってはいけません。それを形作り、導き、そして自分のスキルを各段階で適用しなければなりません。

And this is the most important part: AI is a powerful tool, but you are still the expert in the loop. It’s your knowledge that transforms a generic AI response into a high-impact solution.
そしてこれが最も重要な部分です：AIは強力なツールですが、それでもあなたがそのループ内での専門家なのです。一般的なAIの応答を高いインパクトを持つソリューションに変えるのはあなたの知識です。

If you don’t understand what the AI is telling you, and you just blindly copy and paste — that’s not just lazy, it’s dangerous.
AIの言っていることを理解せずに、ただ無批判にコピペするだけではいけません。それは単に怠慢なだけでなく、危険です。

Here’s My Actual Workflow for Molding That Clay:
私の実際の「粘土を形作る」ためのワークフローは、こちら：

1. Start with an Initial Prompt
Based on the task goals I’ve already defined, I give the AI a clear starting instruction. This is my first attempt at shaping the clay.
最初のプロンプトから始める
すでに定義したタスクの目標に基づいて、AIに明確な出発点となる指示を与えます。これが最初の粘土を形作る試みです。
2. Read and Analyze the Answer

回答を読む・分析する

I don’t just skim it — I read every line. I use my foundational knowledge to evaluate:
ただ斜め読みするのではなく、すべての行を丹念に読みます。そして、自分の基本的な知識を使って評価します：

• Is the logic sound?
論理はしっかりしているか
• Is the code efficient?
コードは効率的か
• Does it follow best practices?
ベストプラクティスに従っているか
• Is it actually taking me closer to my goal — or sending me down a rabbit hole?
本当に目標に近づいているのか、それとも無駄に迷路に入り込んでいるのか