FreedomBuildの隆成式AI活用術とは？ChatGPT・Codex・VSCodeで業務を再設計する完全ガイド

こんにちは、FreedomBuildの隆成（Ryusei）です。

この記事は、AI導入が「ツール選び」で止まるのではなく、「運用」でつまずく場面を前提に、迷わず前へ進むための順番と考え方をまとめたものです。

AI導入が失敗する主因は、ツール選定ではなく運用設計の不足です。

どの人工知能（以下、AI）を選ぶかより先に、「誰が・何を・どの手順で・どこまで責任を持つか」が決まっていないと、出力は安定せず、結局いつものやり方に戻ります。さらにファイルや情報が散らかった状態では、AI以前に“入力”が整わず、改善が頭打ちになりがちです。

FreedomBuildが提唱する隆成式AI活用術は、「3種の神器」を道具名ではなく役割で固定し、成果が再現できる運用として業務を再設計する方法論です。

• 思考（設計・判断・言語化）：ChatGPT
• 実装（変更の反映・検証の前進）：OpenAI Codex（以下、Codex）
• 資産化（差分管理・保管・再利用）：コード編集環境（代表例：Visual Studio Code、以下、VSCode）

ミニ事例で言うと、ウェブページや資料の「一部だけ直したい」場面です。対話中心のAIだけで進めると、毎回“全体を作り直す”流れになりやすく、差分だけ直したいのに省略や崩れが起きて手戻りになります。一方で、プロジェクトを直接更新できるAIエージェント（Codex）を中心にすると、必要箇所だけ変更 → 差分を確認 → 反映の運用に乗せやすく、改善が積み上がります。

本記事では、導入順・失敗回避・次の一手までを1本で整理します。読み終えたら、まずはこの順で進めてください。

1. まず無料で試す：公式LINE（初期セットアップのPDFスライド：ChatGPTデスクトップアプリ／OpenAI Codex／VSCode）
2. すぐ伴走が必要：相談フォーム
3. 体系で学ぶ：講座・体系ページ（隆成式AI活用術）

始めに

「AIを使えば効率化できる」と聞いて試したものの、次のような壁にぶつかった経験はないでしょうか。

• AIツールが多すぎて、何を選び、何を学べばよいか分からない
• 触ってみたが成果が安定せず、仕事に組み込めない
• パソコン内のファイルが散らかり、探すだけで時間が溶ける（容量も圧迫する）

FreedomBuildが提唱する「隆成式AI活用術」は、この混乱を整理し、AIを“便利な小技”ではなく、業務の再設計に使うための運用体系としてまとめた方法論です。道具の話から入らず、運用の骨格（役割・順番・評価）を先に揃えるところから始めます。

隆成式AI活用術の中核は「3種の神器」です。

• 思考（設計・判断・言語化）：ChatGPT
• 実装（変更の反映・検証の前進）：OpenAI Codex（以下、Codex）
• 資産化（差分管理・保管・再利用）：コード編集環境（代表例：Visual Studio Code、以下、VSCode）

そして、全体を貫く軸はこうです。「AIでできた」ではなく「AIだからできた」を明文化し、再現性のある形に落とします。

本稿では、隆成式AI活用術の定義、3種の神器の役割分担、導入ロードマップ、安全運用、失敗パターン、次の一手までを「1本で」理解できるように整理します。

1. 隆成式AI活用術とは何か

私は、実務の中で試行錯誤してきたAI活用の型に「隆成式AI活用術」という名前を付けています。

しかし「結局なにをする方法なのか分からない」という人が大半でしょう。そこでまずは定義と基本原則を整理します。

1-1. FreedomBuildが定義する「業務を再設計する」視点

隆成式AI活用術（Ryusei AI Method）とは、ChatGPT・Codex・VSCodeの3つを「3種の神器」と定義し、この3つを中心に業務のやり方そのものを組み替えて、作業効率化と成果の安定化を狙う独自AIメソッドです。

押さえておきたいのは、隆成式AI活用術が「プロンプト（AIへの指示文）の小技集」ではなく、運用体系に9割以上寄った方法論だという点です。

• どのツールを使うか（選定）
• どの順序で導入するか（セットアップ）
• 何を入力として渡し、何を成果として回収するか（入出力設計）
• どう検証し、どう改善するか（運用）

これらを「仕組み」として揃えることで、AI活用を“思いつきの試行”から“仕事の標準手順”へ変えていきます。

1-2. 従来のAI導入が失敗する理由

AI導入が失敗する原因は、性能不足というよりも「設計不足」であることが多いです。典型的には次の3つです。

1. ツールが増えすぎて、意思決定が止まる（選べない）
2. やることが曖昧なまま、いきなり自動化しようとする（要件がない）
3. 成果を評価しない（良し悪しが分からないため、改善できない）

隆成式AI活用術は、ツールを3つに絞り、役割分担を固定し、成果の評価まで含めて「運用」として組みます。これにより、迷いと手戻りを減らします。

1-3. 「AIでできた」ではなく「AIだからできた」の原則

隆成式AI活用術では成果を語る際に、必ず「AIだからできた」違い（従来との違い）を言語化します。

• 「AIでできた」：AIを使ったら何となく楽になった
• 「AIだからできた」：AIを使ったことで、従来の制約（時間・手戻り・属人性）を構造的に突破できた

例えば、次のような観点で違いをチェックします。

• 人がやると数時間かかる“下準備”が、短時間で終わったか
• 変更・追加が発生しても、必要な部分だけ直して回るようになったか
• 手順が整理され、他者でも再現できる状態になったか

この違いが明確になるほど、AI活用は単なる効率化ではなく、業務再設計になります。

この原則は、私自身が運用を回すときの「ズレ検知」にも使っています。手順が増えただけ、作業が速くなった気がするだけ、になっていないかをここで点検します。

2. "3種の神器"で迷わなくなる役割分担

この章では、ChatGPT・Codex・コード編集環境（例：VSCode）を「それぞれ何に使うか」を先に固定します。役割が曖昧だとツールが増え、判断が遅くなりがちです。

2-1. 【ChatGPT】考えるために使う（設計・判断・言語化）

ChatGPTは、隆成式AI活用術における「設計」と「思考」を担います。具体的には次の用途が強いです。

• 目的と制約を言語化する（何を、どこまで、なぜやるか）
• 要件を箇条書きに落とす（優先度、非対象、完了条件）
• 文章・構成・表現を整える（メディア品質に寄せる）

隆成式AI活用術では「最初の指示は雑でよい」とします。狙いは、雑な意図を、AIに“実装可能な要件”へ翻訳させることです。

2-2. 【Codex】手を動かして前に進める（実装・検証・整理）

Codexは、隆成式AI活用術の中核です。

Codexは「対話」だけでなく、実際にローカルのプロジェクトを編集し、変更点が分かる形で更新し、整備まで進められるAIエージェントだからです。

隆成式AI活用術でCodexに任せられることの代表例は次の通りです。

• フォルダ構成の整理、命名の統一、重複ファイルの整理
• 既存データを踏まえた、簡易ツールやアプリの作成
• 文章・データ・コードの更新（全て作り直すのではなく、必要な部分だけ更新）

一方で前提もあります。成果物は必ず人の目で確認し、最終責任はAIを使った人が持つということです。

「ボタン1つで0から10まで完全自動」を期待しすぎると失敗します。便利さは増えますが、責任は移譲できません。

実例として、ChatGPTだけでウェブページ制作を進めると「毎回全生成になり、編集箇所だけ直したいのに一部が省略される」といったストレスが起きがちです。一方でCodexは必要な箇所だけ更新できるため、編集体験が大きく変わります。例えば、WordPressで公開するトップページを1枚のページファイルとして作るケースでは、ChatGPT中心の試行では数日かかっていた作業が、Codex中心の運用で短縮できた、という体感に繋がりやすくなります（内容と難易度によって差はあります）。

私がCodexを強く推す理由のひとつは、この「差分で直して積み上げる」感覚が、現場の改善と相性が良いからです。

2-3. 【VSCode】成果を「手元の資産」に残すための土台

VSCodeは、隆成式AI活用術における「資産管理」と「変更点の管理」の基盤です。

• ファイルが“手元の資産”として残る（成果物が自分のものになる）
• 変更履歴を追える（何を変えたかがレビューできる）
• 作業がプロジェクト単位で整理される（再利用・拡張が容易）

この「資産として残る」点は、隆成式AI活用術の拡張性に直結します。仮にツールが変わっても、成果物や設計の考え方は残り続けます。

ここで強調したいのは、特定の道具に依存しすぎるリスクです。道具が変わった瞬間に、手順も資産も作り直しになると、学習と運用が積み上がりません。

隆成式AI活用術は、道具そのものよりも「役割分担」と「運用手順」を固定し、成果物を手元に残すことで、ツール変更に強い状態を作ります。

3. 導入ロードマップ（迷いを減らす順番）

導入は、知識よりも順番が重要です。ここでは「最初に整えること」と「その後の運用」を、見通しが立つ形で並べます。

3-0. セットアップ（最初に一度だけ）

隆成式AI活用術の導入は、最初のセットアップさえ終われば、その後の運用はシンプルになります。目安としては次の流れです。

1. ChatGPTを使える状態を作る（ログインできる・必要なら課金済み）
2. コード編集環境を用意する（代表例：VSCode）
3. コード編集環境からCodexを操作できる状態を作る（提供形態は時期により変わります）
4. 同一アカウントでの認証や連携が可能な場合は、連携を有効化する（できない場合は無理に揃えない）

このセットアップが終わると、あとはプロジェクトを開き、Codexに指示して変更点を反映し、人が確認しながら進める運用に入れます。

初回セットアップの完全解説資料（PDF全104ページ）をご用意しております。下記のQRコードからRyusei AI Methodの公式LINEにご登録いただくと、すぐに資料が配信されます。どうぞこの機会にご登録ください。

3-1. まずKPIでゴールを固定する（課題定義）

AI活用を成功させる最短ルートは、「何を改善したいか」を重要業績評価指標（中間目標。以下、KPI）で固定することです。

例：

• 作業時間（例：週5時間削減）
• 手戻り回数（例：レビュー差し戻しを半減）
• 意思決定速度（例：企画から実装までのリードタイム短縮）

KPIがないと、AIを使っても「便利になった気がする」で止まり、運用に入れません。

3-2. CSVで入力を整える（データ準備）

隆成式AI活用術では、いきなりAIに丸投げするのではなく、AIが扱いやすい入力形式を整えます。その代表がカンマ区切り形式（Comma Separated Values、以下、CSV）です。

例えば次のようなデータは、CSVで整えるだけでAIの精度が上がります。

• 顧客問い合わせの履歴（カテゴリ、要点、対応、結果）
• 記事ネタの一覧（検索意図、想定読者、要点、優先度）
• ファイル棚卸し（パス、種類、更新日、用途メモ）

「何を渡すか」を設計すると、「何が返ってくるべきか」が明確になります。

3-3. 小さく作って、すぐ確かめる（実装とテスト）

Codexを中心に実装する場合でも、次の順番が安全です。

1. 目的と制約をChatGPTで整理する（要件定義）
2. コード編集環境でプロジェクトフォルダを用意する（空でもよい）
3. Codexに目的と制約を渡し、ヒアリングを促す（不足を埋める）
4. Codexが行った変更内容を人が確認し、必要なら修正指示を出す

隆成式AI活用術の強みは、必要な部分だけ直しながら前に進めることです。全て作り直して破綻するのではなく、改善を積み上げられます。

3-4. 回して育てる（運用とPDCA）

AI活用は導入がゴールではありません。運用に入れることで初めて、再現性が生まれます。ここでは計画・実行・評価・改善（以下、PDCA）で捉えます。

• 計画：KPIと対象業務を定める
• 実行：Codexで実装し、作業を回す
• 評価：成果物とKPIを照らす
• 改善：入力（データ）と指示（要件）を更新する

このPDCAが回り始めると、隆成式AI活用術の「実用性」と「拡張性」が出てきます。

4. セキュリティとガバナンス（安全に使うための約束）

AIを業務に組み込むと、便利さと同時にリスクも増えます。この章では、無理なく守れる最低限の安全設計を整理します。

私の前提はシンプルで、便利さよりも安全性を優先します。ルールは後から足すほど形骸化しやすいので、最初に線を引きます。

4-1. まず線を引く：渡す情報／マスクする情報／渡さない情報

隆成式AI活用術では、安全性を“後付け”にしません。最初にルールを決めます。

• AIに渡してよい情報（公開情報、一般化した業務情報）
• マスクして渡す情報（個人情報、顧客識別子、社内固有情報）
• 渡さない情報（社外秘の核心、秘密鍵、認証情報）

特に、AIへ入力する前に「秘密情報はマスクする」「マスクでも厳しければ渡さない」を徹底します。

また、ChatGPTの設定で、入力データがモデル改善に使われるかどうかを制御できる項目があります。設定名称は変更される可能性があるため、最新の設定画面で確認し、不要なら無効化してください。

ChatGPTの設定から「データコントロール ＞ すべてのユーザー向けにモデルを改善する」をOFFにします。

4-2. 禁止事項と出力ルール（事故を防ぐ）

最低限、次の禁止事項は明文化して運用することを推奨します。

• 個人情報をそのまま投入しない（厳重にマスクする）
• 社外秘情報は個人判断で投入しない
• 無断でのスクレイピング（自動取得）をしない

さらに、Codexの運用では「どこまで自律実行させるか」を段階的に管理します。慣れないうちは、人が確認しながら進めやすい設定（Agent mode）を基本にし、コマンド承認なしで完全自律実行に近い設定（Agent full access）は、運用に慣れてから検討します。

5. 隆成式AI活用術を業務別で活用する方法

隆成式AI活用術は、顧客対応・営業・バックオフィスなど、業務が違っても「入力→整形→判断→出力」の型で組み立てると再現性が上がります。Codexは、表計算の整形、ログや議事録の要約、チェックリスト生成、簡易スクリプト化など、手作業のムダを減らす用途と相性が良いです。

最初は、問い合わせ履歴・売上データ・作業ログなど手元の情報をCSVなどの表形式に整え、分類や要約から始めると効果を体感しやすくなります。さらに「出力を何に使うか」（返信文、報告書、社内共有、判断材料）を先に決め、テンプレート化すると品質が安定します。判断が伴う箇所は必ず人が最終確認し、個人情報や社外秘はマスクする、あるいは入力しない運用を前提にしてください。

本章では共通の考え方を押さえ、具体的な進め方は用途別の関連解説で詳しく扱います。必要なテーマから参照できるよう、関連解説は随時拡充していきます。

6. 失敗しやすいところと回避策

ここでは、隆成式AI活用術を始めた人がつまずきやすい「典型的な失敗」と、その回避策をセットで整理します。

6-1. 「とりあえず自動化」で止まる

自動化は「できる」だけでは勝てません。何を減らしたいのか（時間、ミス、待ち、確認コスト）が曖昧なまま作ると、出力を見ても評価軸がなく、結局“触られない仕組み”になります。

まずは次の3点だけ決めて、1工程だけを軽く回すのが安全です。

1. 減らしたい負担は何か（例：転記、分類、一次返信）
2. 成功の合図は何か（例：作業時間が半分、ミスが月0件）
3. 出力の使い道は何か（例：返信文の下書き、報告の叩き台）

6-2. 入力が薄くてズレる（誤答が増える）

誤答の多くは、知識不足というより「入力が足りない／揺れている」ことが原因です。用語や条件が揃っていないと、もっともらしい文章が出ても中身がズレます。

つまずきの症状	入力で補うもの
用語が揺れる	用語の統一、正解例
条件を取り違える	前提、例外、禁止事項
結論がふわつく	目的、判断基準、読み手

6-3. 回す人が決まらず消える

仕組みが止まる一番の原因は、精度ではなく「誰の仕事か」が決まっていないことです。運用の入口（どこに入力するか）と出口（どこで使うか）が曖昧だと、忙しい週に一発で消えます。最低限、次だけは決めてから始めてください。

• 担当者：作る人、使う人、最終確認する人
• 頻度：毎日／週1回など（無理なく続く回数）
• 置き場：入力データと出力の保存先（迷子にしない）
• 中止条件：忙しい週は止める、合わなければ捨てる

AI活用では、この「一旦諦める」姿勢も重要な前提です。性能の限界を超える成果を、無理に引き出そうとすると時間が溶けます。

7. 次の一手

この章では、読後に迷わないための「次の行動」を明確にします。小さく始めて、改善を積み上げることが最短ルートです。

7-1. 具体手順へ進む

本稿は、隆成式AI活用術の全体像を整理しました。次は、あなたの業務に合わせて、具体的な手順を小さく再現する段階に進みます。

特に最初の成功体験としておすすめなのは、次の領域です。

• ローカルファイル整理（成果が体感しやすい）
• 記事執筆とSEO設計（反復しやすい）
• 簡易ツール作成（必要な部分だけ直せる価値が分かりやすい）

7-2. 相談導線

隆成式AI活用術を自分の業務に当てはめるには、業務の棚卸しと「どこをKPIにするか」の設計が鍵になります。

迷わないために、選択肢ではなく順番で案内します。

1. まず無料で試す：公式LINE（初期セットアップのPDFスライド：ChatGPTデスクトップアプリ／OpenAI Codex／VSCode）
2. すぐ伴走が必要：相談フォーム
3. 体系で学ぶ：講座・体系ページ（隆成式AI活用術）

まとめ

隆成式AI活用術は、ChatGPT・Codex・VSCodeの「3種の神器」を軸に、AI活用を運用体系として成立させる方法論です。私が重視するのは、再現性・実用性・拡張性です。成果を「AIだからできた」違いとして明文化し、手順として残します。

まずは、ツールを増やすのではなく、3種の神器の役割分担を固定し、KPIと入力データ（CSV）を整え、レビュー前提で小さく回してください。必要に応じて、FreedomBuildの提供情報や相談導線も活用しながら、自分の業務に合う形へ調整していくことが重要です。