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AIの教材を買うと、書いてあることを全部やろうとして手が止まることがあります。この記事では、Brainで販売されている教材「AI社員の教科書」を筆者が購入したあと、何を自分の仕事に採り入れ、何を見送ったかを記録します。教材の本文や特典の中身は転載せず、筆者がやったことと、その結果だけを書きます。
結論：運用の置き換えではなく、一つの観点を採り入れた
先に結論を書きます。筆者が教材を整理して出した結論は、「今の運用を丸ごと置き換えるものではない」でした。採り入れたのは、AIが働けるように、先に資料の置き場と読む順番を整えるという観点です。
具体的には、作業の進め方を一部変え、依頼テンプレートを作り直し、作業記録の形式に確認欄を足しました。一方で、教材のテンプレートや部門別のプロンプト（AIへの指示文）は、筆者の運用にすでにある形と重なったため見送りました。
販売ページで確認できること
2026-10-04にBrainの販売ページで確認した内容です。
- 題名：【600部突破】AI社員の教科書｜ビジネス開始1年で1.3億売った男のClaude Code・Codex × Obsidianで作るAIカンパニーナレッジ術
- 販売者：Brainのユーザー ichiaisyain
- 販売ページの公開日：2026-07-01
- 価格：2026-10-04時点で65,800円。売れた部数に応じて段階的に上がる価格です
題名にある部数や売上の数字は販売者の主張で、筆者は確認していません。この記事に書く筆者の結果とは別のものとして読んでください。題名から分かるのは、Claude Code・Codex と Obsidian を使い、AIに読ませる資料（ナレッジ）を整える教材だということです。
価格は部数や更新で変わるため、検討するときは販売ページで最新の価格を確認してください。
購入した日にやったこと：AIに読ませて、人が決める
筆者は2026-07-10に教材を購入しました。購入時には特典がついていました。
同じ日に、教材の本文と特典を自分の作業用AIに読ませて整理させ、取り込み作業の候補を7つにまとめました。そのうえで、標準にするか、採用するかといった6つの論点は筆者が判断しました。
整理と候補出しをAIに任せ、採否の判断は人が持つ、という分担です。
その後、2026-08-05に教材の更新版を取り込み、手元の参考資料を更新しました。
採り入れたこと
重めの作業では、先に「読む資料の地図」を作る
重めの作業では、AIに任せる前に「どの資料を読むか」の地図を先に作る運用を標準にしました。教材から採り入れた観点にもとづく運用です。
依頼テンプレートを1枚に作り直した
特典の依頼文の型をもとに、目的や完了条件などを1枚にまとめてAIに渡す、自分用の依頼テンプレートを作り直しました。
作業記録に「資料の地図」の確認欄を自動で入れた
新しい作業を記録するときに、資料の地図を確認する欄が自動で入るようにしました。同じ日に、問題なく動くことを確かめています。
スライドづくりの知見は既存の仕組みへ統合
スライドづくりの知見は、新しい仕組みを別に立てず、すでに使っているスライド作成の仕組みに統合しました。
特典のツール50件は、まとめて入れなかった
特典には、オープンソースのツールが50件ありました。筆者はこれをまとめて導入しませんでした。
確認の手順
作業用AIに、50件すべてを公式のリポジトリ・ライセンス・ドキュメント・公開されているセキュリティ情報で確認させました。そのうえで、上位4件は手元の環境で実際に動かして試させました。
判断の内訳
- 標準で採用：2件（Playwright、Uptime Kuma）
- 条件付きで採用：2件（changedetection.io、Ollama）
- 次に試す候補：11件
- 案件次第で使う候補：10件
- 保留：16件
- 不採用：9件
試した4件の結果
Playwrightは、公式のGitHubによると、テストやスクリプト、AIエージェントのためにWeb操作を自動化するツールです。筆者の会社のサイトをパソコン表示とスマホ表示で検査し、リンク切れ0件などを確認しました。
Uptime Kumaは、公式のGitHubによると、セルフホスト型（自分の環境で動かす形）の監視ツールで、Webサービスなどが動いているかを確かめ、止まったときに通知できます。バージョン2.4.0を自分のPCの中だけで動くように起動し、監視の登録と、再起動後も設定が残ることを確認しました。待機時のメモリは約138MiBでした。
changedetection.ioは、公式のGitHubによると、Webページの変化を検知して知らせるツールです。バージョン0.55.7で公開ページの変化の監視を確認し、「使うのは公開ページだけ」という条件をつけました。
Ollamaは、公式のGitHubによると、大規模言語モデルを手元の環境で動かすためのツールです。バージョン0.31.2を外部につながない設定で起動し、手元での推論を確認しました。使うのは社内の下書きや分類に限り、人が必ず確認する、という条件をつけています。
Ollamaで試したモデル
- qwen2.5の0.5b：日本語の指示どおりに書く力と事実の正確さが実用に届かず、採用しませんでした
- qwen2.5の3b：品質は良かったものの、商用で使える条件のライセンスではなかったため、標準から外しました
- qwen2.5の1.5b：要約には使えましたが、厳密な文字数の指定を外すことがあり、社内の下書き用に限りました
この確認で分かったのは、Ollama本体のライセンスと、動かすモデルのライセンスは別に確認が要る、ということです。手元でモデルを動かすツールを試すときは、本体だけでなくモデルごとの利用条件も見ておく必要があります。
採り入れなかったこと
- 教材のテンプレートや部門別のプロンプト：筆者の運用にすでにある形と重なるため見送りました
- スライド用のAI：既存のスライドの標準と食い違うため見送りました
- 教材の売り方にある煽り表現や、検証できない数字：採り入れないと決めました。教材本文の流用もしません
筆者のように、依頼の型や部門ごとの指示をすでに持っている人には、教材と重なる部分がありました。逆に、まだそうした型を持っていない場合は、重なる部分が少ない可能性があります。どちらに当たるかは、手元の運用によって変わります。
まだ分かっていないこと
採り入れたことで削減できた時間は、実測していません。また、採り入れた仕組みを今も毎日使っているかの記録もありません。そのため、この記事では「効果があった」「時間が減った」とは書けません。分かっているのは、何を採り入れ、何を見送り、試したツールがどう動いたか、までです。
買う前に自分で確認しておくこと
この教材から筆者が持ち帰ったのは、運用を置き換える仕組みではなく、「資料の置き場と読む順番を先に整える」という観点と、それに合わせた小さな変更でした。特典のツールも、公式情報での確認と手元での試用を経て、標準で採用したのは50件のうち2件です。
筆者のほかの記録は記事一覧から読めます。
今日できる一歩として、自分がすでに持っている依頼の型、AIへの指示、資料の置き場を一度書き出してみてください。そのうえで販売ページの題名や説明と見比べ、重なりそうな部分と足りない部分を分けておくと、買うかどうか、買ったあと何から手をつけるかを決めやすくなります。
