最初に結論をお伝えします。
AIは、参謀にはなれます。でも、意思決定者にはなれません。
「A・B・C、どれがいいですか？」という選択肢を整理してくれるのはAIの得意技です。ところが、どれを選ぶか、そして選択肢の外の観点を持ち込むこと、これはAIにはできない領域なんです。
しかも、責任を取るのは結局自分です。AIは責任を取れません。
この記事では、私が実際にAI実践会の価格を決めるときに、AIの提案と真逆の意思決定をした話を共有します。これは、AIに任せていい仕事と、絶対に人間がやるべき仕事の境界線を考える、いい題材だと思っています。
AIの提案：「30万〜50万円が妥当です」
この記事を書いている時点で、私が運営している「AI実践会」というサービスは、年間9,800円のサブスクで提供しています（記事執筆時点）。
AIを実践的に学ぶ場として、最新情報のアップデートを継続的に届けるコミュニティです。
価格を決めるとき、AIに市場調査と価格提案をしてもらいました。AIの提案は明確でした。
「西埜さんのマーケティング・セールスの知見を、AIを通して実践的に使う方法が学べる講座は、高値で売るべきです」
実際にAIで市場調査をすると、同領域のオンライン講座はだいたい30万〜50万円の価格帯。私のクライアントさんでも、そういう価格設定でうまくいっている方もいる。
理にかなっていますよね。50万円の商品を作って、3〜4件売れれば売上としてかなり大きい。AI領域は伸びしろもある。AIの提案は、データ的には完全に正しい。
私の判断：年間9,800円のサブスクにする
ところが、私は真逆の判断をしました。
理由を一言で言うと、「AIにそんなに価値はない」と思ったからです。
ここでの「価値がない」は、AIが役に立たない、という意味ではありません。「価格に乗せられるほどの構造的価値がない」という意味です。
具体的に説明します。
理由①：AIで作った講座は、半年で陳腐化する
去年12月の段階で、50万円のAI講座を作ったとします。今、その講座を買って、内容を実践しようとして、ちゃんと使えるでしょうか。
おそらく無理です。
例を挙げますね。一時期、Sora 2を使ってリードを獲得する方法、という講座が海外で出ていました。Sora 2でAI動画を生成し、SNSのプラットフォーム化していたものから、リードを獲得する手法。当時はバズりました。
でも今は、その手法はもう使えません。Sora 2自体がもう撤退方向で、プラットフォームとして残らない。
画像生成も同じです。少し前まではStable DiffusionやMidjourneyを駆使する講座がありました。でも今、GPT Image 1を使えば、サクッといい画像が作れる。「画像をAIで作る方法」を50万円で学んだ意味は、半年でほぼなくなる、ということになります。
お客さんに50万円払ってもらった商品が、半年後に使えなくなる。これは、本質的な価値があると言えるのか。私は、そう思えませんでした。
理由②：AIはこれから「インフラ」になる
もう一つの観点は、AIの位置づけです。
これからAIは、誰もが使うものになります。携帯電話と同じような、いわばインフラだと思っています。
そういうインフラの「使い方」に50万円の付加価値をつけるのは、相当難しい。
たとえば「LPの作り方を学べる講座」が50万円で売られていることがあります。でも今、LPは50万円かけなくても、AIでそこそこいいものが作れる時代になりました。そうなったとき、その50万円という価格は、お客さんに対して申し訳ない気持ちになるんですよ。
理由③：最新情報をアップデートし続けるには、サブスクしかない
AI領域は、毎月のように新しいツールが出て、古いツールが消えていきます。これを買い切り講座でカバーするのは、構造的に無理があります。
最新情報をアップデートし続けるには、サブスクという形態しかない。だから、年間9,800円という価格設定にしました。
「価格を決めることは経営である」
「商品の価格をいくらにするか、価格を決めることは経営だ」
これは私が経営の文脈で何度も聞いてきた言葉です。価格は単なる数字ではなくて、会社のスタンスの表明なんですよね。
AIの提案は「30万〜50万円が妥当」でした。データに基づけば、それは正しい。でも私は、それを採用しませんでした。
AIには見えていない、人間の「観点」
理由は、AIには見えていない観点があるからです：
- 半年後に使えなくなる商品を売ることへの、私自身の価値観
- AIがインフラ化していく未来への予測
- 自分のお客さんに対して、誠実でありたいという軸
- サブスクで継続的に関係を築きたいというビジネス設計
これらは、AIには判断できません。AIは過去のデータから「妥当な価格帯」を提示できるだけで、未来の構造変化や、私個人の価値観は、AIの管轄外なんです。
AIに任せていい意思決定 / 任せちゃダメな意思決定
私の経験から、線引きを表にしてみます。
AIに任せていい | 人間がやるべき |
|---|---|
データの整理・分析 | 価格設定 |
選択肢の洗い出し | 事業の継続 / 撤退 |
過去事例のリサーチ | 採用 / 解雇 |
各案のメリット・デメリット整理 | パートナー選定 |
シミュレーション | 会社のスタンス・価値観 |
AIは「情報を整理し、選択肢を提示する参謀」としては最高です。でも、最終決定の「エイヤ」は、人間がやるしかない。
個人的な振り返り：あの判断は良かったと思う
率直に言って、AI実践会の価格決めは、すごく悩みました。
50万円で売れていたら、売上としては大きかった。それは事実です。
でも、自分の価値観として、半年後に使えなくなる商品を50万円で売ることに、どうしても納得がいかなかったんです。年間9,800円という形なら、最新情報を継続的にお届けできるし、お客さんに誠実でいられる。自信を持って提案できる。
意思決定をした後、自分の中で「あの判断は良かった」と思えるかどうか。これがAIには出せない、人間の意思決定の本質だと思っています。
まとめ：意思決定スキルは、AI時代にこそ磨くべき
AIは、意思決定をサポートすることはできます。情報整理、選択肢の提示、シミュレーション。これらは強力です。
でも、意思決定そのものをAIに委ねるのは、絶対にやめましょう。
意思決定をAIに委ねた瞬間に、責任の所在がなくなります。会社が傾いたとき、「AIがそう言ったから」では何の言い訳にもならない。
AI時代だからこそ、意思決定スキルそのものを磨くこと。これが、人間に残る最重要スキルになっていくと思っています。
FAQ
Q. AIに意思決定をサポートしてもらうには、どう使えばいいですか？ A. 「AかBにすべきか決めて」と聞くのではなく、「Aを選んだ場合のリスク、Bを選んだ場合のリスクを整理して」「3年後の市場予測を踏まえて、それぞれの長期影響を分析して」のように、選ぶための材料を集めるツールとして使うのが効果的です。
Q. 経営判断で、AIが間違っているなと感じたら？ A. それは正しい感覚です。AIは過去データから平均的な答えを出すので、その業界の特殊事情や、自社の独自の価値観を反映できません。「違和感」を覚えたら、その違和感が何から来ているのかを言語化することで、AIには出せない判断軸が見えてきます。
Q. AIに任せても問題ない判断ってありますか？ A. ルーチンの判断（在庫発注の閾値、リマインドメールの送信タイミングなど）や、過去のパターンに従えば十分な判断はAIに任せても問題ありません。ただし「会社の方向性」「価格」「人」に関わる判断は、人間がやるべきだと思います。
