現場監督がAIツールを活用するとき、何が一番の壁になるか。
それは「どのツールを使うか」ではありません。
「現場で生まれた思考を、どう記録・整理・資産化するか」という設計がないことです。
この記事では、私が実際に使っているAIツール4つと、それを繋ぐワークフローをそのまま公開します。ツールの名前を知ることが目的ではなく、現場の経験を複利で機能させる仕組みを手に入れることがゴールです。
目次
現場監督がAIツールを使う前に知っておくべきこと
「ツールを使う」ことが目的になると詰む
AIツールは今、大量に出回っています。
ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity……毎月のように新しいものが登場します。
私も最初はツールを試すことが目的になっていました。
「使ってみた」で終わり、次のツールへ。記事も書かず、思考も残らない。
気づいたのは、ツールは手段であり、目的は「思考を資産にすること」だということです。
この前提がないと、どれだけ高機能なツールを使っても消耗するだけです。
私が設計した役割分担
使いすぎず、迷わないために、ツールに役割を割り当てました。
| ツール | 役割 | 使うタイミング |
|---|---|---|
| Fieldy | 記録（音声ログ） | 現場・移動中・日常会話 |
| Notta | 記録（音声ログ） | 会議・打ち合わせ・議事録が必要な場面 |
| Claude / ChatGPT | 整理・深掘り・コンテンツ化 | ログを受け取った後 |
| NotebookLM | 資産管理・テーマ発掘 | 蓄積フェーズ（設計中） |
FieldyとNottaはどちらも「記録」が役割ですが、使うシーンが違います。この使い分けがポイントです。
Fieldy / Notta｜「記録」は2ツールで役割分担する
Fieldy：常時録音で日常ログを捕まえる
Fieldyは、スマートフォンで常時録音ができ、自動でテキスト化してくれるアプリです。
現場監督の仕事は、移動・会話・判断の連続です。
机の前でメモを取る時間はほぼありません。
私がFieldyを気に入っている理由はシンプルで、「録音している意識がなくても、会話がログになる」からです。
職人さんとの打ち合わせ、施主への報告、車内での独り言。
それがすべてテキストになって残る。これは他のツールでは代替できません。
- 移動中：車内でその日の気づきを独り言で話す → 後でテキストを整理
- 現場内：職人との会話・指示内容が自動で記録される
- 夜の振り返り：「今日何かあったっけ」をFieldyで確認する習慣がつく
注意点として、音声品質が環境に左右されること、外部音が多いとテキスト精度が落ちることは正直に伝えておきます。騒音が激しい現場では補助ツールが必要です。
Notta：会議・打ち合わせを即座に議事録化する
Nottaも「記録」ツールですが、使うシーンはFieldyと明確に分けています。
施主・設計者・協力業者との打ち合わせなど、議事録が必要な場面はNottaの出番です。
会議の音声をリアルタイムでテキスト化し、終了後すぐに要約・議事録として出力できます。「話すことに集中できる」のが最大のメリットです。
- 施主との打ち合わせ：合意内容・変更指示を自動でテキスト化 → 後から確認・共有が楽になる
- 社内会議：議事録作成の工数をほぼゼロにできる
- 設計者・協力業者との協議：発言の記録が残るのでトラブル防止にもなる
注意点として、専門用語や固有名詞（工法名・製品名など）の認識精度は完璧ではありません。
出力後に軽く確認・修正する前提で使うのが現実的です。
2つを使い分ける判断基準
| 判断軸 | Fieldy | Notta |
|---|---|---|
| やること | 日常ログの自動記録 | 会議の文字起こし・議事録化 |
| 向いている場面 | 現場・移動中・独り言 | 打ち合わせ・会議・協議 |
| 出力 | テキストログ | 要約・議事録 |
Claude / ChatGPT｜思考の「整理役」と「壁打ち役」を使い分ける
メインはClaude：構造化とコンテンツ化が得意
私のメインAIはClaudeです。
Fieldyで録ったログをそのまま貼り付けて、「このログから記事の構成を作って」と指示するだけで、ブログの骨格ができます。
Claudeが優れているのは長い文章を構造化する能力です。
現場の雑多な会話ログも、「課題→原因→対策→学び」の形に整理してくれます。
私はClaudeを「編集者」として位置づけています。
書き手は私、整理するのはClaude。この役割分担が定まってから、アウトプットの速度が3倍になりました。
サブはChatGPT：別視点と自己肯定感の補完
ChatGPTはサブ的に使います。
1つ目は別視点の獲得。Claudeで出した構成案をChatGPTに見せて「他に切り口はないか？」と聞く。AIを複数使うことで、思考の死角を減らせます。
2つ目は自己肯定感の補完。Claudeが論理的すぎて「自分の考えは甘いかも」と感じるときに、ChatGPTに話しかけると受け止め方が柔らかい。気分の問題ですが、アウトプットを続けるには侮れない要素です。
2つを使い分ける判断基準
| 判断軸 | Claude | ChatGPT |
|---|---|---|
| やること | 構造化・記事化・深掘り | 別視点・発散・柔らかい壁打ち |
| 向いている場面 | ブログ記事・設計・分析 | アイデア出し・感情処理 |
| 使用頻度 | 毎日（メイン） | 週2〜3回（サブ） |
NotebookLM｜思考ログを「知識資産」として管理する設計
ログと記事を集積する設計思想
NotebookLMはGoogleのAIツールで、PDFやドキュメントをアップロードして「そのデータの中で」質問・分析ができます。
私の構想はこうです。
- Fieldyで録ったログをテキスト化 → NotebookLMに集積
- 過去のブログ記事も全部入れる
- 「このテーマで書いた記事は何本ある？」「まだ書いていない切り口は？」を問い合わせる
要するに、自分の思考データベースを作ることが目的です。
実は・・・「まだ設計段階」なんです。
正直に言います。NotebookLMの活用は、現時点では設計段階です。
ログの集積ルールをどう作るか、どのフォーマットで入れるかをまだ試行中です。
ただ、「完成してから公開」ではなく、「設計段階をリアルタイムで発信する」ことにしました。
なぜなら、同じように試行錯誤している人にとって、完成品より過程の方が参考になるからです。
これ自体が、E-E-A-T（経験・リアリティ）の強みになります。
ワークフロー全体像｜4ステップで思考が資産になる
【STEP 1：記録】
Fieldy（現場・移動中）/ Notta（会議・打ち合わせ）
↓ 音声ログ → 自動テキスト化・議事録化
【STEP 2：整理・深掘り】
Claude（メイン）/ ChatGPT（サブ）
↓ 構造化 → 記事骨格 → 本文生成
【STEP 3：資産管理】
NotebookLM（設計中）
↓ ログ・記事を集積 → テーマ発掘・重複チェック
【STEP 4：発信】
note（体験・感情）
↓
ブログ（SEO・体系化）
↓
X（拡散・要約）このフローの肝は、思考が「流れて消える」前に捕まえることです。
現場監督は毎日、大量の判断・気づき・失敗を経験しています。
それを流してしまうのは、最大の機会損失です。
FieldyとNottaで捕まえ、ClaudeとChatGPTで整理し、NotebookLMで蓄積する。
この仕組みが回れば、現場経験が自動的に資産になります。
まとめ｜ツールより「設計思想」が大事
AIツールを4つ紹介しましたが、最後に伝えたいのは一つだけです。
ツールは替わる。設計思想は替わらない。
Fieldyより良い録音ツールが出るかもしれません。
ClaudeよりChatGPTの方が得意なことも出てくるかもしれません。
でも「思考を流さず、資産化する」という設計さえ持っていれば、ツールが変わっても仕組みは維持できます。
現場監督として積み上げてきた経験は、本来もっと価値があるはずです。
その価値を引き出す仕組みを、一緒に作っていきましょう。
現場で使えるAI活用情報をXで発信中 → @Ktsby_life
👉 現場監督がClaudeを使って記事を量産する方法（内部リンク）