「フルリモート×少人数×枯れた業界」が、一番成長し儲かる組み合わせだ——株式会社キャスター代表の中川祥太がXでこのように投稿しました。

今回は、この投稿をきっかけに、なぜ「枯れた業界」がAI時代の狙い目になるのか、そして既存企業がなぜ新規参入を防げないのかを掘り下げます。少人数のチームが専門AIを使いこなすことで、価格勝負を仕掛けてきても既存企業はほぼ防御できない構造にあるといいます。新しい事業やAI活用を検討している経営者・事業責任者にとって、参入すべき市場の選び方のヒントになる回です。

▼出演

中川 祥太

株式会社キャスター 代表取締役

AIで24時間365日動く組織をつくるとしたら、人間の仕事はどこに残るのでしょうか？

今回は、AIが遺伝子情報を設計する研究や、NECのAIだけの部署新設のニュースを入り口に、AIと人間の役割分担について中川祥太が解説します。

研究プロセスの圧縮、人間が主・AIが補助という関係から「AIが主」へと変わっていく流れ、専門家にとってAIが「壁打ち相手であり、パートナー」になっていること、そしてAIと人間の分担の線引きを何によって決めるべきか——さまざまな論点を掘り下げます。

自社の業務でAIにどこまで任せるか、その判断軸に悩んでいる方にとって、考えるヒントになるはずです。

▼出演

中川 祥太

株式会社キャスター 代表取締役

AIが人に代わる労働力となり、モノやサービスを大量かつ低コストで生み出すようになったとき、企業はどこで価値を生み、どこへ向かうのでしょうか？

今回は、AIによる「第4次産業革命」——生産性革命の先にある企業活動・資本主義の行方について、中川祥太が解説します。

生産物の価値が下がり続けた先に企業が見出す、月や火星などの新たなフロンティア。看護・介護、アートや音楽など、AI時代にも人だからこそ生み出せる価値。そして、経営者が今向き合うべき問いについても掘り下げます。

自社の存在意義や、これからの経営判断の軸を見直したい経営者・管理職の方に、特に聴いていただきたい回です。

▼出演

中川 祥太

株式会社キャスター 代表取締役

AIに仕事を頼むと、すぐに答えが返ってくる。確認して修正を頼むと、また即座に返ってくる——それなのに、なぜか以前より長時間働いている気がする。それはなぜなのでしょうか。今回は、AIによる労働時間の変化と、企業の労務管理のあり方について中川祥太が解説します。AIのレスポンスの速さゆえに確認のラリーが途切れず「終われなくなる」構造、リモートワークの働きすぎとの違い、そして本来AIが担うべき「待機時間の削減」という価値について論じます。さらに、生産性が上がった分の余力を企業がどう扱うか——ヘッドカウントを減らすのか、1人あたりの稼働を下げるのか、あるいは新しい業務に再配置するのか、という経営判断の論点にも触れます。生産性向上によって生まれた「余った時間」をどう扱うかは、法律ではなく各社の運用・評価制度の設計にかかっています。労務管理や人事制度を担う立場の方にとって、今まさに向き合うべきテーマです。▼出演中川 祥太株式会社キャスター 代表取締役

AI、使えるようになった。

でも、そのAIがどこにつながり、何を動かしているかまで説明できるでしょうか。

AIアプリの進化によって、利用者が意識しないままエージェント機能を使い、業務ツールの作成や公開まで進められるようになりました。

一方で、GitHub、認証、サーバー、DBなどの仕組みを知らずに進むと、秘密情報が残る、トラブルの原因を切り分けられないといった問題につながることがあります。

今回は、株式会社キャスター代表取締役の中川祥太が、自ら社内AI研修を行う理由を解説します。

キャスター独自のAI活用の4段階「Tier1〜4」を通じて、AIアプリを使う段階と、エージェントを構築・公開する段階の間で見落とされやすい基礎知識、そしてどこから相談・承認が必要になるのかを掘り下げます。

後半では、AIで生産性が上がった後の人員配置や組織再編、経営者はAIの進化速度をどう意思決定に織り込むべきかについても考えます。

AIを使い始めた方から、社内導入を進める経営者・現場責任者まで、実務でのAI活用を一段深く考えるための回です。

▼出演

中川祥太

株式会社キャスター 代表取締役

AIが「誰でも使える」時代になっても、FDE（Forward Deployed Engineer）という職種は必要なのか。
今回は、いま話題のFDEをテーマに、AI時代の人材配置について中川祥太が解説します。

通常のエンジニアとの違いから、AIの進化スピードが組織運営の常識を壊していく理由、AI知識×ドメイン知識という求められるスキルセット、社内配置と外部パートナー活用の判断軸まで、幅広く話しています。

バックオフィスのAI化がなぜ「例外処理」で詰まるのか、そして「FDEを1人置く」のではなく組織全体をどう底上げしていくべきなのか。AI導入を進める企業にとって、実務に直結する内容です。

▼出演中川 祥太株式会社キャスター 代表取締役

AIを導入しても、固定費が減らなければ本当に生産性は上がるのか。
今回は、JAFCOの記事で紹介されていた「AI労働力提供モデル」をきっかけに、AI時代の組織運営について中川祥太が解説します。
業務を「自社で作る」から「外部から買う」時代へ変わる中で、企業は何を内製し、何を外部に任せるべきなのか。
ホワイトカラー業務、バックオフィス、SaaS・BPaaS、AI時代の雇用と組織設計について考えます。
▼参考記事
JAFCO「AI×労働力提供のモデルについて考える〜供給側と需要側から見る事業設計〜」
https://www.jafco.co.jp/andjafco-post/2026-04-30/
出演：
中川 祥太
株式会社キャスター 代表取締役

※本エピソードは2025年12月18日に収録したものです。

内容は収録時点の情報・見解に基づいています。

生成AIやLLMの開発競争が、アメリカ・中国などの海外勢を中心に進む中、日本企業は「国産AI」を待つべきなのか。

それとも、海外AIへの依存を前提に、自社の業務や規制に合わせた使い方を考えるべきなのか。

今回は、株式会社キャスター代表・中川祥太が、海外AI依存、ソブリンAI、ローカルAIの論点をもとに、企業がAI選定で見るべき判断軸について話します。

データ・電力・投資額の違い、データ流出リスクへの捉え方、秘匿性や規制への対応、そしてツール導入の前に見直すべき「仕事の流れ」まで。

AI時代に、企業がどこにAIを入れるべきかを考える回です。

今回は、

・海外AI依存は本当に避けられるのか

・ソブリンAI／ローカルAIとは何か

・「日本のデータが海外に取られる」という論点をどう見るべきか

・ChatGPT、Copilot、GeminiなどのAIをどう選ぶべきか

・AI導入の前にBPR（業務プロセス再設計）が必要な理由

・国産か海外かより、「どこにAIを入れるか」が重要な理由

について、株式会社キャスター代表・中川の見解をお届けします。

AI活用が当たり前になる中で、経営者やAI推進担当者が、ツール選びの前に何を見直すべきかを考える回です。

AI導入がうまくいく企業は、単にAIツールを使っているだけではありません。
経営者自身がAIを使い、AIによって何が変わるのかを理解し、その変化を自社の舵取りにどう落とし込めているか。そこに、企業ごとの差が出始めています。
今回は、

• AI導入がうまくいく企業に共通する考え方
• 経営者自身がAIを使うべき理由
• 「なぜAIを使うのか」を言語化する重要性
• 効率化だけでは成果につながりにくい理由
• 「差をつける」より「差をつけられない」ために今やるべきこと
  

について、株式会社キャスター代表・中川の見解をお届けします。
AI活用が当たり前になる中で、経営者やAI推進担当者が何を見直すべきかを考える回です。

現場でどれだけAIによる業務効率化が進んでも、固定費の構造に切り込まなければ、会社の支出は変わりません。それどころか、従量課金であるAIの利用料（トークンコスト）の管理を誤れば、思わぬ変動費の肥大化を招くことになります。

今回は、

• 「業務効率化」と「コスト削減」を混同しないための費用構造の前提

• UberやMicrosoftの事例にみる、AI予算管理の盲点

• たくさん使えばいいわけではない――これからの「トークンマネジメント」の視点

• アカウントごとのキャップ（上限設定）とモニタリングの具体策

• 日本のスタートアップが今まず実践すべき「AIを中心軸に置く」アプローチ

  について、株式会社キャスター代表・中川の見解をお届けします。

「AIを導入したその先」で直面する、実務としてのコストコントロールと、これからの時代に企業が目指すべき生産性の評価基準について考える回です。