--- published_at: '2026-09-19T04:00:00+09:00' issue_date: '2026-09-19' title: AIに新しいツールを選ばせても、使わないツールを増やさない比較のしかた source_record_ids: - 01M1EEJ0076S5EANRGXTSFV2EV - 01KHT03EXRH6XSDNJM7CGH5YGR - 01KSYKXJ89QHAJ6SXD1HNZ1H7Z eyecatch: keyword: AI Tool Selection brand: default default_reason: 特定の製品・企業・サービスではなく、AIを使ったツール選定方法が主題のため。 distributions: - name: note url: https://note.com/naru_kijima/n/n5db15c63bcd9 - name: Substack (Japanese) url: https://narukijima.substack.com/p/ai-0e8 - name: X Share (Japanese) url: https://x.com/narukijima/status/2101029732095762567 - name: Threads (Japanese) url: https://www.threads.com/@naru_kijima/post/DdcMSsbgTTr - name: Bluesky (Japanese) url: https://bsky.app/profile/narukijima.bsky.social/post/3mvsvvaws7c23 - name: Facebook (Japanese) url: https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=pfbid0251FgoZi67ZgSg3rCtAQxGDMR4XwNE87RetvnsqSSUoCT3MhY9LdAxCkhkeyt8eBAl&id=100063878600682 id: '2026-09-19' source: visibility: private source_id: private:daily:2026-09-19 transformation: ai-edited-secondary image_path: /images/daily/2026-09-19.png content_sha256: 1efa56d31fe193f9e6276dc50fdce49b45b62ff84909d5eafc3911ffb4f7a239 content_length_bytes: 11055 rights: license: CC BY-NC-ND 4.0 license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ terms: https://narukijima.ai/terms/ attribution: Naru Kijima / narukijima.ai — usage: ai_input: allowed search: allowed quotation: allowed-with-attribution ai_training: reserved-subject-to-existing-rights commercial: requires-separate-permission redistribution: allowed-under-CC-BY-NC-ND-4.0 dataset_inclusion: reserved-subject-to-existing-rights impersonation: prohibited scope: Existing CC license grants and applicable statutory exceptions take precedence. These signals do not record assent or enforce access control. --- AIに新しいツールを選ばせるなら、機能の多さより「今のやり方との差・試す範囲・やめる条件」を先に比べると、使わないツールを増やしにくいです。 「このAIツール、便利そう」「今のサービスより速そう」と思って、とりあえず契約する。数日後には使わなくなり、月額料金とアカウントだけが残る。仕事で新しいSaaSを選ぶときも、個人でAIサービスを試すときも、こうした無駄は起こり得ます。 問題は、AIに比較してもらっても起きます。「一番おすすめは？」「どれが高性能？」と聞くと、AIは候補をきれいに並べてくれます。でも、その比較だけでは「自分は本当に乗り換える必要があるのか」が抜けやすい。この記事では、AIを候補探しに使いながら、不要な導入を減らすために僕が今使っている考え方を整理します。 --- ## AIは「候補を出す人」としては、もうかなり使われている 2026年9月18日に公表された日本経済社の調査では、従業員100人以上の企業でITシステム導入に関わる会社員・役員1,200人のうち、72.3%が情報収集に生成AIを使っていました。使い方は「比較ポイントの整理」が49.5%、「候補製品・サービスのリストアップ」が34.1%、「見積り・費用感の確認」が34.1%です。 ここで重要なのは、「AIに最終決定してもらう」より前の工程で使われていることです。選択肢が多すぎるときに、何を比べるかを整理し、候補を減らし、費用感をつかむ。生成AIはこの前処理と相性がいい。 同じ9月18日に公表された家電購入のYouTubeコミュニティ投票でも、有効回答約2万1,000件の56%が「AIのおすすめをベースにしつつ、自分でも調べる」と答えています。一方、「かなり信頼して、そのまま買うこともある」は3%でした。この投票は自己選択型で、日本全体を代表する調査ではありません。それでも、「AIで候補を作り、人間が確かめる」という使い方が実際に広がっている例としては分かりやすいです。 僕も、候補探し自体はAIに任せます。むしろ人間だけで調べるより速い。ただ、最近は「候補の中でどれが一番いい？」より、「そもそも今のやり方を変える価値があるか？」を先に見るようになりました。 --- ## 新しい機能より、「今との差」を先に見る 新しいツールの紹介ページには、たいてい魅力的な機能が並びます。高速、低コスト、自動化、高精度、連携、専用AI。どれも本当かもしれません。でも、「できること」と「自分に必要なこと」は別です。 たとえば、今使っているツールで1回10分かかる作業を、新しいサービスなら5分で終えられるとします。一見すると2倍速い。でも、その作業を月に2回しかやらないなら、減るのは月10分です。新しいアカウントを作り、設定を覚え、データを移し、障害時の対処を覚える時間の方が大きいかもしれません。 逆に、毎日100回行う処理が10分から5分になるなら話は変わります。同じ「2倍速い」でも、価値はまるで違います。 だからAIには、製品同士を比べる前に、まず現在地を書かせます。 「今は何を使っているか」「何に時間やお金がかかっているか」「どんな失敗が起きているか」「新しいツールを入れると、何が具体的に変わるか」。 ここが空欄のままなら、まだ製品比較に進まない。僕は以前から、外部ツールを一つ増やすたびに、選ぶ・つなぐ・覚える・保守する手間も増えると感じていました。実際、2026年9月には、開発用のIDEをいくつか解約・アンインストールしています。自分でコードを触る工程が減り、Markdownなどの軽い編集は標準エディタで足りると判断したからです。新しい道具を探すだけでなく、今の仕事に必要なくなった道具を減らすことも、ツール選びの一部でした。 新しいものを足すことには、見えない固定費があります。月額料金だけではありません。ログイン、権限、設定、データ移行、更新、障害対応、解約判断まで含めて「導入コスト」です。 --- ## 「そのツールでなければ困ること」を1つに絞る 最近、僕は新しい判断用AIモデルを調べる機会がありました。調べ始める前に決めたのは、「広く導入しない」ことでした。 見るべきなのは、「この新技術でもできる場所」ではありません。「今の処理より、これを使う方が明確に適している場所」があるかです。 この差は大きいです。 新しいツールには、たいてい何十個も用途があります。全部を候補にすると、導入する理由はいくらでも作れます。「分類にも使える」「評価にも使える」「自動化にも使える」。それでは、ツールを使うこと自体が目的になります。 そこで、AIに候補を出させるときは、次のように逆向きに聞きます。 「今の方法で困っている処理を挙げる。その中で、この新しいツールを使うと明確に改善するものだけを残す。普通のコードや、今使っているAIで十分なら除外する。候補がなければ『導入しない』を結論にする。」 「導入しない」を正解として許すと、比較の質が変わります。AIは何かを推薦するためではなく、不要な候補を落とすためにも使えるようになります。 これは買い物でも同じです。新しいノートアプリを探すなら、「一番人気のアプリ」ではなく、「今のアプリで困っている1つのことを解決し、移行の手間を上回るか」を比べる。高性能な家電でも、今の製品で困っていないなら、買い替えない方が合理的なことがあります。 --- ## 比較表には「やめる条件」まで入れる 候補が残ったら、次に小さく試します。ここで僕が重視するのは、成功条件だけでなく「やめる条件」を先に決めることです。 たとえば、新しいAIツールを評価するなら、精度、処理時間、API費用、再試行回数、人間の確認回数など、実測できる数字を決めます。そして「この数字を超えなければ採用しない」「誤判定がこの割合を超えたら戻す」と決めてから試します。 なぜ先に決めるのか。使い始めた後は、せっかく設定したから、もう少し試したいと思いやすいからです。すでに払ったお金や時間を惜しんで、本来ならやめるものを残してしまう。 僕が新しいAIモデルの候補を検討したときも、「小さく独立して試せる」「既存の方法へ簡単に戻せる」「短期間で差を測れる」「外しても元の仕組みが動く」を条件にしました。もしこの条件を満たさなければ、面白そうでも初回導入の候補から外します。 これは企業のIT導入でも、個人の月額サービスでも有効です。解約しやすさ、データを戻せるか、既存フローを残せるかは、機能表の下に小さく書かれがちですが、実際の損失を決める重要な比較項目です。 --- ## AIに渡すなら、この順番で十分 僕なら、新しいツールを調べるとき、最初から「おすすめを3つ教えて」とは聞きません。 まず、今の方法を説明します。次に、困っていることを1つ決めます。そのうえで「今の方法を続ける」「既存の別機能で解決する」「新しいツールを導入する」の3つを同じ表で比べてもらいます。 比べる項目は、機能だけでなく、現状から何が変わるか、初期設定にどれくらい手間がかかるか、毎月の費用はいくらか、失敗したときに戻せるか、何を測れば採用を判断できるかです。 最後に、「新しいツールを入れない方がいい条件も書いて」と足します。 この順番にすると、AIが出す答えは「製品ランキング」から「導入判断」に変わります。 前日のDailyでは、株の売り時をAIに相談するとき、先に売る条件を決める話を書きました。今回も条件を先に置く点は似ていますが、対象は投資判断ではありません。ツール選びでは、さらに「現状維持」を候補に含め、導入後に元へ戻れるかまで比較するのがポイントです。 --- ## 「何を買うか」より、「何を増やさないか」もAIに考えさせる AIで候補を探すこと自体は、これからさらに普通になると思います。実際、日本のIT導入調査でも、比較ポイント整理や候補リスト作成にすでに使われています。 ただし、候補が早く見つかるほど、導入も増やしやすくなります。検索に30分かかっていた頃なら諦めていたサービスも、AIなら数分で5個見つかる。その便利さは、同時に「使わないツールを増やす」危険も持っています。 だから、AIに選ばせるときは、推薦の精度だけを上げるのではなく、不要な導入を落とす条件まで渡した方がいい。 僕自身、AIをかなり使っていますが、「新しいAIだから使う」という判断はしないようにしています。過去の記録にも、AIへの熱狂と実装の価値は分けて考える、と残しています。実際に変わる処理があるのか。今より良くなるのか。小さく試せるのか。悪ければ戻せるのか。 この4つが揃って初めて、導入する理由になります。 --- ## 参考にした公開資料 - [株式会社日本経済社「IT導入関与者1,200名調査」](https://www.nks.co.jp/thinkx/research_report/20260918) - [ADTANK株式会社「家電購入時のAIおすすめに関する調査」](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000296.000042827.html) - [Record「自分のデータホームが分身エージェントのガソリンになる」](https://narukijima.ai/records/01M1EEJ0076S5EANRGXTSFV2EV/) - [Record「生活の全ツールをOpenAIで賄いたい」](https://narukijima.ai/records/01KHT03EXRH6XSDNJM7CGH5YGR/) - [Record「AI熱狂から一歩距離を取る」](https://narukijima.ai/records/01KSYKXJ89QHAJ6SXD1HNZ1H7Z/) --- © Naru Kijima — CC BY-NC-ND 4.0. 利用前に利用規約（https://narukijima.ai/terms/）を確認してください。検索・AIへの入力・出典付き引用を認めます。AI学習・データセット収録には権利を留保し、追加の許諾は行いません。既存のCC BY-NC-ND 4.0による許諾と法定例外は妨げません。なりすましは禁止です。出典表記: Naru Kijima / narukijima.ai — 。検証: https://narukijima.ai/verify/。取得だけで同意を記録する仕組みではありません。 Review the Terms (https://narukijima.ai/terms/) before use. 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