結論から：ドラマのAIと、会社で実際に使えるAIの違いは、性能ではなく推測を許すかどうかでした。当社は『VIVANT』第2シーズンに登場する別班のAI「ハヤト」をモデルに、社内のAI秘書「アワ」を作って動かしています。渡しているのは社内で動く40タスクの稼働状況だけ。応答は質問の重さで変わり、短い確認なら7〜9秒、複数のタスクを数え上げる質問で12〜21秒でした（2026年8月5日・11回の実測、中央値10.9秒）。作るのにかかった追加費用は0円です。そしてアワには「渡したデータに無いことは推測で埋めるな」と命じてあります。ハヤトの真似をやめた、その一点だけが実用との分かれ目でした。
株式会社TOEはAI開発とAI活用支援を事業としています。この記事は提供する側が書いており、中立の第三者ではありません。他社製品の評価はせず、自社のサーバーで動かして測った数字だけを材料にします。
ハヤトの何を真似て、何を真似なかったのか
劇中のハヤトは、別班が運用するスーパーコンピューターとして描かれます。監視カメラやSNSといった膨大な情報を短時間で解析し、「誰が情報を流したのか」という答えを声で返す。憧れたのはこの一点です。画面を見に行くのではなく、聞けば答える。
ただし、真似できるところと、真似してはいけないところがあります。
| ドラマのハヤト | 当社のアワ | |
|---|---|---|
| 見ているもの | 監視カメラ・SNSなど外部の膨大なデータ | 社内40タスクの実行結果だけ |
| 推測 | する（可能性が高い、と断定に近い形で示す） | 禁止。無ければ「記録にありません」と答える |
| 応答 | 即座 | 質問しだいで7〜21秒（11回の実測・中央値10.9秒） |
| 出どころ | 巨大な専用計算機 | Mac mini 1台（2018年モデル） |
| 想定予算（初期） | 劇中に描写なし | 0円（社内にあった余り機を転用） |
| 想定予算（運用） | 劇中に描写なし | 月100ドルの定額（全社共用の契約。アワのための増額は0円） |
差が一番大きいのは推測です。物語としては「新庄の可能性が高い」と踏み込むから面白い。しかし会社の業務でそれをやると、もっともらしい嘘を音声で流し込む装置になります。聞いた人は根拠を確認しません。だから当社は最初から推測を切りました。
アワの中身は3つしかない
作りは驚くほど単純です。特別なAI基盤は使っていません。
- 稼働状況をテキストに直す — 社内で自動実行しているタスクを、部署名・スケジュール・状態・最終実行・結果の1行ずつに並べる
- その全文と質問をAIに渡す — ローカルの
claudeコマンドに、人格の指示と稼働データを添えて投げる - 返ってきた文をブラウザに読み上げさせる — 音声認識も音声合成もブラウザ標準の機能（Web Speech API）で、追加のAPI料金はかかりません
人格の指示で強く効いたのは、話し方の縛りです。「返事は画面ではなくそのまま音声で読み上げられる」と伝え、記号・箇条書き・マークダウン・IDやファイルパスの読み上げを禁止しました。これを書く前は、記号を延々と読み上げて意味が取れませんでした。
実測：2026年8月3日10時10分の1回
同時刻の稼働状況です。数字はダッシュボードのAPIから取得したもので、加工していません。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 部署に割り当てられたタスク | 40件 |
| 正常 | 33件 |
| エラー | 1件 |
| 未実行（idle） | 6件 |
| 実行中 | 0件 |
| 本日の実行回数 | 204回（予定455回） |
| 内訳の上位 | 経理13・メディア13・秘書7・営業3 |
この状態で「いま止まっているタスクはありますか」と聞きました。返ってきた答えがこれです。
エラーで止まってるのが1件、スケジュール通りにまだ実行されてないのが6件です。 エラーは経理の収益性分析で、8月1日の朝から止まったままです。ネットワークエラーが出ています。 未実行は秘書の朝ブリーフィング、営業のご無沙汰ドラフト、営業の値上げ・アップセル、営業の採点、経理の入金確認、補助金のマッチングです。これらはまだ実行日時じゃないか、条件を満たしてないんだと思います。
このときの所要は21.7秒。注目してほしいのは最後の一文です。推測するときは「〜だと思います」と口頭で分かるように断っている。事実（1件・6件・8月1日）と推測が、聞いただけで分離できます。ハヤトのように言い切らせていたら、この一文は「条件を満たしていません」という断定になっていました。
21.7秒は遅い。半分にした方法は「賢さを削らない」
口頭で聞いて20秒黙られると、会話になりません。そこで8月5日に手を入れました。削ったのはAIの性能ではなく、AIの周りに毎回積まれていた道具立てです。
アワがやっているのは「渡されたテキストを読んで答える」だけで、ファイルもコマンドも触りません。それなのに、呼び出しに使っている開発者向けのCLIは、起動のたびに外部ツールとの接続、利用者ごとの設定、拡張機能、そして「何をしていいか」を説明する長いツール定義を読み込んでいました。アワには1つも要らないものです。
| 外したもの | 短縮（1回計測の目安） |
|---|---|
| 外部ツール接続の起動 | −6.5秒 |
| 利用者設定・フック・プロジェクト説明の読み込み | −4.1秒 |
| ツール定義（アワは何も操作しないので不要） | −7.8秒 |
| 前置きの説明文を、アワの人格文だけに置き換え | −1.1秒 |
同じ質問・同じデータで33.5秒 → 14.0秒。内訳の刻みは各1回の計測なのでばらつきを含みますが、合計の差は繰り返しても再現しました。
実際の画面から同じ4つの質問を投げ直した結果です。
| 質問 | 変更前 | 変更後 |
|---|---|---|
| いま止まっているタスクはありますか | 31.2秒 | 19.8秒 |
| エラーは何件ですか | 21.9秒 | 8.9〜10.9秒 |
| 今日は何回実行しましたか | 20.7秒 | 7.8秒 |
| 秘書の朝ブリーフィングはどうなってますか | 21.7秒 | 7.4〜12.4秒 |
応答時間は質問の重さで決まります。「何件ですか」のように1つの数字を答えるだけなら8秒前後、40タスクを見比べて一覧を作る質問は20秒前後。全体では11回の実測で7.4〜20.6秒、中央値10.9秒でした。なお、サーバーを起動し直した直後の1回目だけは44.3秒かかります。ここは温まっていないぶんで、2回目以降は上の範囲に収まります。
詰まったのは、AIではなく周辺だった
3つとも、AIの賢さとは無関係の場所で止まりました。
| 症状 | 本当の原因 |
|---|---|
| 質問すると無言のままタイムアウトする | サーバーをsshから起動したため、claude の認証情報（キーチェーン）を読めていなかった。CLIは「ログインしていない」と返していたが、その文字列を無視して捨てていた |
| 画面の描画が15fpsまで落ちた | 全画面のぼかし処理と光の合成を毎フレームやっていた。範囲を絞って58fpsに戻した |
| 音声入力が社内の他端末から使えない | ブラウザの音声認識は暗号化された接続でしか動かない。社内LAN越しのアクセスでは文字入力に切り替える必要がある |
1つ目は特に厄介でした。エラーとして現れず、ただ黙る。これは自動処理が静かに壊れる典型で、当社では別の形でも経験しています（エラーも出さずにAIの自動処理が止まる5つのパターン）。落ちても復帰できるよう、5分ごとに生死を確認して再起動する見張り役を別に置きました。
予算の話：実際にいくらかかったのか
「AI秘書」と言うと専用のサーバーや月額のAIサービスを想像されますが、アワに新しく払ったお金はありません。内訳です。
| 費目 | 実費 | 中身 |
|---|---|---|
| ハードウェア | 0円 | 社内にあった2018年のMac mini（6コアCPU・メモリ16GB）を転用。新規購入なし |
| AIの利用料 | 0円（増額分） | 全社ですでに契約している定額プラン（月100ドル）をそのまま使用。アワのためのAPI従量課金は無し |
| 音声認識・音声合成 | 0円 | ブラウザ標準のWeb Speech API |
| サーバー・ホスティング | 0円 | 社内ネットワーク内で動かしており、外部に置いていない |
| 開発費 | 0円（外注分） | 自社の工数のみ。土台の自動化基盤が7月25日着手、音声で聞ける画面は8月1日から3日 |
つまり追加予算ゼロで動いています。ただしこれは「すでに持っていたものが多い」から成立した数字です。電気代は測っていないので費目に入れていません。
これから同じものを作る会社の想定予算は、次の3つで見積もれます。
- 常時動かしておくパソコン — 24時間つけっぱなしにできる1台。当社は7年前の機種で足りています。新規に買うなら中古で十分な性能です
- AIの契約 — 当社が使っているClaudeの個人向けプランは、公式の料金ページで月20ドル（Pro）から、上位のMaxが月100ドルからです（2026年8月5日時点。claude.com/pricing）。会社の使い方次第でこの範囲に収まります
- 開発の手間 — ここだけが会社ごとに大きく変わります。自社で書けるなら0円、外に頼むなら見積もりが必要な唯一の項目です
逆に言えば、月々の固定費として増えるのはAIの契約料だけです。「AIを1つ増やすと月額がいくら増えるのか分からない」という不安が導入の足を止めますが、この作りなら増えません。話しかける回数を増やしても請求は変わらないので、社内に開放しても予算が読めます。
中小企業が同じものを作るなら
順番を間違えると何も見えません。アワは「見る対象」が先にあったから成立しています。当社には毎日決まった時刻に動く自動化がすでにあり、その実行結果が記録として残っていました。この土台が無い会社が先に音声AIを作ると、聞いても「記録にありません」としか返ってきません。
作る順番は、①業務を定型化して自動で回す → ②実行結果を1か所に記録する → ③それを読ませて聞けるようにする、です。①②の話は総務・バックオフィスにAIエージェントを入れる — 27本の実測でわかった向く仕事・向かない仕事にまとめました。なお、自動化は「登録したのに発火していない」ことがあるので、②の記録は必ず実行側の実測で取ってください（毎朝動いているはずのAI自動化41本を5.3日ぶん数えたら、最大91%が発火すらしていなかった）。
まとめ
- ドラマのAI「ハヤト」を真似て、社内40タスクを見ているAI秘書「アワ」を自社で動かしている
- 実測（2026年8月3日10時10分）：正常33・エラー1・未実行6、本日204回実行
- 応答は質問の重さで決まる。7.4〜20.6秒・中央値10.9秒（8月5日・11回の実測）。最初は21〜31秒かかっていたが、AIの周りに毎回積まれる道具立てを外して半分にした
- 追加予算は0円。ハードは社内の余り機、音声はブラウザ標準、AIは既契約の定額プラン。増えるのは月々のAI契約料だけ
- 決定的な違いは推測。推測を禁止し、断るときだけ「思います」と言わせることで、聞いただけで事実と推測が分かれる
- 前提は「見る対象がすでに動いていること」。自動化と記録が先、音声は最後
株式会社TOEでは、社内業務の自動化とその可視化を実務で運用しています。同じ仕組みを自社に入れたい場合の相談も受け付けています。
