いままで会ってきた「仕事ができる人」― 共通していた5つの特徴とAI時代の活かし方

これまでエンジニア・経営者・採用担当として多くの人と働く中で見えてきた、「仕事ができる人」に共通する5つの特徴をまとめました。

仕事ができるかどうかを分けるのは、生まれ持った才能や頭の回転の速さだけではありません。日々の仕事で繰り返している、小さな習慣の積み重ねです。

本資料では、次の5つの特徴を具体例や関連研究とともに解説します。

1. 仕事が早い
2. 優先順位の付け方が上手い
3. エスカレーション・報告・連絡・相談がうまい
4. 素直にフィードバックを受け入れ、改善できる
5. シンプルに量をこなす

後半では、生成AIによって変わった仕事の進め方と、これら5つの特徴をAI時代にどう活かすかについても紹介しています。

AIによって一次アウトプットを作るコストは大きく下がりました。一方で、何をやるかを決める力、優先順位を付ける力、成果物を検収する力、結果に責任を持つ力の重要性は、以前より高まっています。

仕事の生産性を上げたい方、若手社員の育成に携わる方、AIを実務に取り入れたい方、チームの仕事の進め方を改善したい方におすすめの資料です。

著者：徐 聖博
株式会社シンシア 代表取締役

株式会社シンシア
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関連するHTML版
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採用情報
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1. 株式会社シンシア 代表取締役 徐 聖博 いままで会ってきた 「仕事ができる人」 共通していた5つの特徴と、AI時代の活かし方 2026年8月
2. 自己紹介 WHO I AM エンジニアとして、そして経営者として。これまで一緒に働いてきた「仕事ができる人」を、ずっ と観察してきました。 FOUNDER & CEO 徐 聖博 株式会社シンシア 代表取締役 © Xincere Inc. 開成高校 → 東京大学 理学部情報科学科 → 同大学院（コンピュータサイエンス専攻） グリー ― ゲーム開発エンジニア メドレー ― 「介護のほんね」などSEOメディアを複数開発 CTO ― 金融取引システムを統括 Indeed Japan ― 求職者と求人のマッチングエンジンを開発 リクルート ― 人事システムの開発と、中途採用の人事を担当 2020年6月 株式会社シンシアを創業（開発支援／キャリア支援／AIエージェント） エンジニアとしても、採用する側としても、たくさんの「できる人」と「これから伸びる人」を見てきました。この資料は、その観察 をまとめたものです。 2
3. はじめに ── 才能の話ではない INTRODUCTION これまで仕事で出会ってきた「できる人」に共通していたのは、もともとの能力ではなく、日々の小さな習慣でし た。 特別な才能や、頭の回転の速さの話をするつもりはない 誰でも今日から始められて、続けた人だけが差になる ── そういう習慣の話 一つひとつは地味。ただ、積み重ねるととんでもない差になる ※ 徐個人の観察に基づく整理ですが、各特徴には関連する学術研究のリンクを添えています。気になったものは原典を読んでみてください（末尾に参考文献一覧）。 © Xincere Inc. 3
4. 仕事ができる人の5つの特徴 OVERVIEW 1. 仕事が早い 4. 素直であること 2. 優先順位の付け方が上手い 5. シンプルに量をこなす 能力ではなく、早くするための工夫を毎日しているかどうか。 何が先か、どこがボトルネックかを判断して手をつける。 3. エスカレがうまい 言い訳をせず、次からどうするかを考えてPDCAを回す。 1〜4はすべて鍛錬。量をこなした人ができるようになる。 1〜4は別々のスキルに見えて、実は5番によってまとめて鍛えられるという関係にあり ます。 つまりは報連相。抱え込まず、早く正しく上げる。 © Xincere Inc. 4
5. F E AT U R E 0 1 仕事が早い © Xincere Inc. 5
6. 「早さ」は能力ではなく、努力の総量 F E AT U R E 0 1 早い人は、頭が良いから早いのではありません。早くするための工夫を、毎日ひとつずつ積んできたから早いので す。 スポーツで言うと ・水泳はターンと壁のけりで差がつく ・野球は一歩目のスタートで間に合う ・F1はピット作業の秒差で順位が動く ・どれも本番の才能ではなく、練習した部分 仕事で言うと ・タイピングの速度を上げる ・ショートカットキーを覚える ・時間を短縮する工夫をする ・自分の作業環境を整える 泳ぐのが速い選手は、腕の力だけで速いわけではありません。ターンの一回一回で稼いだコンマ数秒が、レース全体では大きな差になります。仕事も同じで、1回あたり数秒〜数分 の工夫が、毎日・すべての業務にかかって1年でとんでもない差になります。 ※ 今日からできること：自分が一番よく繰り返している操作（＝自分にとってのターン）を1つ選び、それを速くする方法を調べる。 © Xincere Inc. 6
7. 早さは、邪魔を減らすことから F E AT U R E 0 1 早い人が何をしているのかは、研究でかなり分かっています。速く手を動かすより、遅くなる原因を潰すほうが効 く。 01 02 別の作業に移っても注意の一部は前のタスクに残り続け、次の成績が落ちる（注意 残留）。「キリのいいところまで」で区切るほうが、結果的に速い。 2つの作業を行き来すると、切り替えのたびに時間コストが発生し、ルールが複雑 なほどコストは大きくなる。同時進行は速そうに見えて遅い。 切り替えても、頭は前の仕事に残る 切り替えのたびに、時間を捨てている Leroy (2009) Organizational Behavior and Human Decision Processes ↗ Rubinstein, Meyer & Evans (2001) J Exp Psychol HPP ↗ 03 04 中断された人はむしろ速く仕上げるが、ストレス・時間的圧迫・疲労が明確に増え る。「割り込みで巻いた」は、後で自分が払っている。 新しい行動が自動化するまでにかかった期間は中央値で66日（18日〜254日）。シ ョートカットも段取りも、数日で諦めると身につかない。 中断されると、速さと引き換えに消耗する Mark, Gudith & Klocke (2008) CHI 2008 ↗ 工夫は、自動化するまで続けて初めて効く Lally et al. (2010) European Journal of Social Psychology ↗ ※ まとめると ── まとめてやる・割り込みを減らす・工夫は2か月続ける。これだけで速さは変わります。 © Xincere Inc. 7
8. F E AT U R E 0 2 優先順位の付け方が上手い © Xincere Inc. 8
9. 「何を先にやるか」を判断できる F E AT U R E 0 2 迷ったら、上から順に自分に問いかける。答えが出たところで、それが今いちばん先にやる仕事です。 Q1. その仕事、誰かを待たせている？ YES ▶ いますぐ返す。自分の1時間が、相手の1日を止めているこ とがある YES ▶ 今日やる。ここがボトルネック。外せば全体が一気に流れ る YES ▶ 今日、予定に入れる。「やる時間」を先にカレンダーで押さ える NO ▶ やらない、と決めて伝える。やらない判断も優先順位付け の一部 ↓ NO Q2. これが遅れると、後工程や他の人が止まる？ ↓ NO Q3.期限が決まっている／後ろに動かせない？ ↓ NO Q4. やらなくても、実際に困る人はいる？ ※ Q1〜Q4のどれもYESなら、止まっている人数が多いほうから。 © Xincere Inc. 9
10. やってみましょう ── どちらを先にやる？ QUIZ 5つのケースです。A と B、どちらを先に手をつけますか。（次のページが答えです） ケース 1 2 3 4 5 A 顧客からの見積依頼 自分しかできない承認 明日締切の小さい作業 やったことがない調査 システム障害の対応 B 手元の資料の体裁直し 自分でなくてもできる作業 来週締切の大きい作業 得意な資料づくり 定例MTGの準備 ※ 前ページのQ1〜Q4に当てはめながら考えてみてください。 © Xincere Inc. 10
11. 答え ── なぜそちらが先か ケース 1 2 3 4 5 答え A 見積依頼 A 承認 B に着手 A 調査 A 障害対応 ANSWER 理由（＝フローのどこで決まったか） 相手を待たせている（Q1）。自分の30分が、相手の1日を止める 自分がボトルネックになっている（Q2）。Bは渡せないかも考える Bは分割して今日1歩進める（Q3）。Aは隙間で終わる 後ろに送るほど選択肢が減る。気の重さで順番を決めない 止まっている人数が多いほう（Q1・Q2が同時にYES） 最初からうまくできる人はいません。パズルと同じで、解いた回数だけ上達します。これも積み重ねです。 © Xincere Inc. 11
12. 「決めておく」ほど、実行できる F E AT U R E 0 2 優先順位は気合いではなく設計の問題です。先にルールを決めた人が、実際に速く終わらせていることが示されて います。 01 02 イタリアの裁判官の実データで、同時に多くの案件を進める人ほど1件あたりの完 了までの期間が長くなり、処理数も落ちた。抱える数そのものがコスト。 事前に条件と行動をセットで決めておく（if-thenプラン）と、目標の達成率が上が る。94件・8,000人超のメタ分析で効果量 d = .65。前ページのフローはこれです。 同時に抱えるほど、完了は遅れる 「もし〜なら〜する」と決めておく Coviello, Ichino & Persico (2014) American Economic Review ↗ Gollwitzer & Sheeran (2006) Adv. Exp. Soc. Psychol. ↗ 03 04 35年の研究の総括として、「頑張る」より具体的で挑戦的な目標のほうが成果が 高い。「今日中にこれを終える」まで落とすと動ける。 人は先延ばしを自覚しており、自分で締切を設けると成績は上がる。ただし設定の 仕方は最適にならないため、締切は人と共有して外から効かせるとよい。 目標は具体的で、少し難しいほうがいい Locke & Latham (2002) American Psychologist ↗ 自分で締切を切ると、成績が上がる Ariely & Wertenbroch (2002) Psychological Science ↗ ※ 判断に迷う場面をなくすのではなく、迷ったときの手順をあらかじめ決めておくのがコツです。 © Xincere Inc. 12
13. F E AT U R E 0 3 エスカレがうまい © Xincere Inc. 13
14. エスカレ ＝ 報連相 F E AT U R E 0 3 難しく考える必要はありません。エスカレとは、要するに報告・連絡・相談のことです。 うまい人 ・困った瞬間に上げる ・事実と自分の見立てを分けて伝える ・「どうしましょう」ではなく案を添える もったいない人 ・自分で解決しようと抱え込む ・手遅れになってから報告する ・聞くこと自体を遠慮してしまう ※ 早く上げるほど、打てる手は多く残っています。エスカレは弱さではなく、仕事を前に進めるための技術です。 © Xincere Inc. 14
15. こんなときは、必ずエスカレ F E AT U R E 0 3 迷ったら上げる、が原則です。特に次の場面は必ず声をかけてください。 こんなとき 見積が上司の想定と 倍以上ちがう 自信がない／ やったことがない 想定より時間が かかっている お客様から想定外の 依頼・仕様変更 こう動く（具体例） 「自分は3日と見ましたが、想定は1日でしょうか」と作業に入る前にすり合わせる。前提の違い（作業範囲・ 品質水準）がどこにあるかを確認する 計画段階で相談する。「この進め方で合っていますか」と着手前に15分もらう。作り切ってから見せると丸ご とやり直しになる 期限の半分を過ぎて進捗が3割なら、その時点で報告する。期限当日の「間に合いません」が一番打つ手がな い その場で即答せず持ち帰り、当日中に共有する。「できます」の一言が後で大きな負担になることがある ※ 相談は早いほど安い。計画段階の15分は、手戻り3日分の価値があります。 © Xincere Inc. 15
16. 「言いにくさ」は、あなただけではない F E AT U R E 0 3 エスカレを止めているのは能力ではなく、誰にでも働く心理のクセです。だからこそ、意識的に上げる必要があり ます。 01 02 人は良い知らせより悪い知らせを伝えることを避ける傾向がある（MUM効果）。半 世紀前から繰り返し確認されている、人間の既定の反応。 直接の依頼に相手が応じてくれる確率を、頼む側は最大50%も低く見積もってい た。遠慮の大半は、実際より厳しい予想に基づいている。 悪い知らせは、放っておくと上がらない 「頼んだら断られる」は思い込み Rosen & Tesser (1970) Sociometry ↗ Flynn & Lake (2008) J Pers Soc Psychol ↗ 03 04 51チームの調査で、対人リスクを取れる（＝安心して言える）チームほど学習行動 が多く、その学習が成果につながっていた。上げる側と受ける側の両方の話。 40名の面接調査で、多くの人が上司に問題を言わない理由として「悪く思われる」 「言っても変わらない」を挙げた。黙るのは個人の弱さではない。 声が上がるチームほど、成果が出る Edmondson (1999) Administrative Science Quarterly ↗ 沈黙は、性格ではなく環境がつくる Milliken, Morrison & Hewlin (2003) Journal of Management Studies ↗ ※ 上げる側は「断られる前提」を捨てる。受ける側は「上げやすさ」を作る。両方あって初めて回ります。 © Xincere Inc. 16
17. F E AT U R E 0 4 素直であること © Xincere Inc. 17
18. 事実は変わらない。だから次を考える F E AT U R E 0 4 起きてしまった事実は、どう説明しても変わりません。できる人は言い訳に時間を使わず、次からどうするかへす ぐ切り替えます。 指摘を受けたとき、まず事実として受け取る（防御から入らない） 「なぜできなかったか」の説明ではなく、「次からどうするか」を出す 決めたやり方を実際に試し、結果を見てまた直す ── これがPDCAが回っている状態 素直さは性格ではなく、改善のスピードを上げるための姿勢です。素直な人ほど、同じ時間で多くを学べます。 © Xincere Inc. 18
19. 言い訳が、静かに人生を削る F E AT U R E 0 4 「素直であれ」は精神論ではありません。自己防衛が学習・成果・人間関係を同時に削ることは、研究でくり返し 示されています。 01 02 能力は変えられないと信じる人ほど、指摘を受けたあとに「正解の情報」への注意 が落ちる。脳波（ERP）レベルで差が出ており、後で同じ問題を解き直せない。 607効果量・23,663観測のメタ分析で、フィードバックの3分の1以上は成果を「下 げて」いた。注意が課題ではなく自分の評価防衛に向いたときに起きる。 学ぶ機会が閉じる 成果そのものが落ちる Mangels et al. (2006) Soc Cogn Affect Neurosci ↗ Kluger & DeNisi (1996) Psychological Bulletin ↗ 03 04 あらかじめ言い訳を用意する癖（セルフハンディキャッピング）は、時間とともに 有能感の低下・ネガティブ感情・仕事への意欲の低下を招き、悪循環になる。 夫婦の対立場面から離婚を予測する振る舞いの1つが、まさに「防御（言い訳・責 任転嫁）」。職場だけの癖では終わらない。 やる気と自信が減っていく Zuckerman & Tsai (2005) Journal of Personality ↗ 仕事の外でも壊れる Gottman & Levenson (1992) J Pers Soc Psychol ↗ ※ 言い訳は短期的には自分を守りますが、長期では学習量・成果・信頼を同時に減らします。素直さは、いちばん割のいい投資です。 © Xincere Inc. 19
20. F E AT U R E 0 5 シンプルに量をこなす © Xincere Inc. 20
21. すべては鍛錬。量が全部を連れてくる F E AT U R E 0 5 ここまでの4つは、どれもやった回数だけ伸びるものです。つまり、量をこなすことが最短ルートになります。 特徴 何によって鍛えられるか 早さ 同じ作業を何度も繰り返す中で、短縮する工夫が身につく 優先順位 判断の回数を重ねるほど、ボトルネックが見えるようになる エスカレ 上げた回数だけ、伝え方とタイミングの精度が上がる PDCA 回した回数だけ、改善のサイクルが速くなる ※ 量をこなすとは、闇雲に働くことではありません。工夫しながら数をこなすことです。 © Xincere Inc. 21
22. なぜ量が効くのか、どこまで効くのか F E AT U R E 0 5 「量が大事」は根性論ではありません。ただし研究は、量そのものより「どう繰り返すか」で差がつくことも示し ています。 01 02 反復すると、その場で考えていた処理が記憶からの直接引き出しに置き換わる。速 くなるだけでなく、空いた分をより難しい判断に回せるようになる。 製造現場の学習曲線では、累積経験が増えるほど1個あたりのコストが下がる。た だし下がり方は組織ごとに大きく違う。差を生むのは経験の受け渡しと定着。 繰り返すと、頭に空きができる 経験が積み上がるとコストが下がる Logan (1988) Psychological Review ↗ Argote & Epple (1990) Science ↗ 03 04 練習量が成績のばらつきを説明する割合は、ゲーム26%・音楽21%・スポーツ 18%・教育4%・専門職では1%未満。仕事の領域ほど「ただの回数」の効きは小 さい。 経験が信頼できる直感になるのは、規則性のある環境で、十分な反復と素早いフィ ードバックがあるときだけ。だから量には振り返りとエスカレがセットで要る。 ただし、量だけでは足りない Macnamara et al. (2014) Psychological Science ↗ 経験が「勘」に変わる条件 Kahneman & Klein (2009) American Psychologist ↗ ※ 結論は同じです ── 量をこなす。ただし毎回、少しだけ変えて試す。この「少しだけ」が積み上がる部分です。 © Xincere Inc. 22
23. AI ERA AI時代の対処法・活用法 © Xincere Inc. 23
24. AIで変わったこと・変わらないこと PREMISE AIが下げたのは「一次アウトプットの値段」です。作る力の価値は下がり、問いを立てる力・決める力・検収する 力の価値が上がりました。 CHANGED UNCHANGED ・叩き台を作る時間がほぼゼロになった ・「知らないから動けない」が理由にならなくなった ・打席に立てる回数の上限が一気に上がった ・何をやらないかを決めるのは人 ・出したものの責任を負うのは人 ・信頼は、人との仕事の積み重ねでしか貯まらない 変わったこと 変わらないこと ※ AIは5つの特徴を置き換えません。5つの特徴を、さらに増幅する装置だと捉えてください。 © Xincere Inc. 24
25. 5つの特徴 × AI ── どう効かせるか 特徴 AI時代の効かせ方 1. 仕事が早い テンプレ化の対象が「資料」から「プロンプトと前提情報」に移った 2. 優先順位の付け方 選択肢の洗い出しはAI、やらないことを決めるのは自分 3. エスカレがうまい 人に相談する前にAIで叩き台を作り、「案を持って」相談する 4. 素直であること AIの答えも鵜呑みにせず否定もせず、まず試して事実で判断する 5. シンプルに量をこなす 1案しか試せなかったものを3案・10案試す。打席数の桁を上げる LEVERAGE ※ 5つのうち優先順位と素直さはAIで代替できません。ここが人の差になり、そのまま評価の差になります。 © Xincere Inc. 25
26. 仕事ができるようになるAI活用術（基本） BASICS AIを「作業者」ではなく「優秀だが自社を知らない新メンバー」として扱う。渡す情報の質が、返ってくる質を決 めます。 DO DON'T ・目的・前提・制約・完成イメージを最初に渡す ・まず叩き台を出させ、自分は編集者に回る ・「この案の穴を5つ挙げて」と反論させる ・事実・数値は必ず自分で裏を取る ・一行投げて、思った答えでないと「使えない」で終わる ・出力をそのまま提出する（検収しない） ・判断そのものをAIに委ねる ・機密情報の扱いを確認せずに貼る できる人の使い方 つまずく使い方 出したものの責任は、AIではなく出した本人にあります。ここだけは絶対に動きません。 © Xincere Inc. 26
27. できる人がさらにできるようになる5つのTips NEXT LEVEL 自分の「前提情報」を資産化する 会社・顧客・過去の議事録・自分の書き癖を1ファイルにまとめ、毎回渡す 2 白紙の時間をゼロにする 0→1はAI、1→10は自分。着手の重さがなくなり、後回し癖が消える 3 AIに反対尋問させる 「顧客はどこで断るか」「この見積の甘い前提は」。自分の死角が見える 4 必ず3案出させて、自分で選ぶ 1案では良し悪しを判断できない。選ぶ回数が優先順位の筋トレになる 5 空いた時間を作業で埋め直さない 顧客に会う・現場を見る・決める。AIにできないことへ再投資する 1 ※ 特に1が差になります。プロンプトの巧さより、渡している情報の量と質で結果はほぼ決まります。 © Xincere Inc. 27
28. AI編：明日からの一歩 NEXT ACTION AIは使った時間の分だけ差がつく道具です。うまく使う才能ではなく、触った回数がそのまま差になります。 自分の仕事の「前提情報メモ」を1ファイル作り、毎回の相談に貼る 次の資料・提案・メールは、必ずAIの叩き台から始める 作ったものに「穴を5つ挙げて」と一度反論させてから出す うまくいった聞き方は、チームに共有する（個人の工夫をチームの資産に） 機密情報の扱いだけは、貼る前に必ず自社のルールを確認する ※ 使ってみて分かったこと・失敗したことも共有してください。会社としての活用ノウハウは、そこからしか貯まりません。 © Xincere Inc. 28
29. まとめ ── 明日から何をするか SUMMARY 5つとも、才能ではなく習慣です。全部を一度に変えようとせず、まず1つだけ決めて始めてください。 よく使う操作を1つ選び、速くする方法を調べる（早さ） その日の最初に「今いちばん詰まっているのは何か」を書き出す（優先順位） 迷ったら30分以内に相談する、を自分のルールにする（エスカレ） 指摘されたら、まず「次からこうします」を一言で返す（素直さ） そして、これらを毎日続ける（量） その毎日を、AIで打席数ごと増やす（AI編） 積み重ねは、始めた日からしか始まりません。 © Xincere Inc. 29
30. 参考文献 REFERENCES 各項目はDOIリンクです（クリックで論文ページへ）。HTML版 deck.xincere.jp/internal-work-performers-202607 では本文中の出典も直接開けます。 01 早さ 01 早さ 01 早さ 早さ 02 優先順位 01 02 02 02 優先順位 優先順位 優先順位 03 エスカレ 03 エスカレ Leroy, S. (2009). Why is it so hard to do my work? Organ. Behav. Hum. Decis. Process., 109(2), 168–181. Rubinstein, Meyer & Evans (2001). Executive control of cognitive processes in task switching. JEP: HPP, 27(4), 763–797. Mark, Gudith & Klocke (2008). The cost of interrupted work. Proc. CHI 2008, 107–110. Lally et al. (2010). How are habits formed. Eur. J. Soc. Psychol., 40(6), 998–1009. Coviello, Ichino & Persico (2014). Time allocation and task juggling. Am. Econ. Rev., 104(2), 609–623. Gollwitzer & Sheeran (2006). Implementation intentions and goal achievement. Adv. Exp. Soc. Psychol., 38, 69–119. Locke & Latham (2002). Building a practically useful theory of goal setting. Am. Psychol., 57(9), 705–717. Ariely & Wertenbroch (2002). Procrastination, deadlines, and performance. Psychol. Sci., 13(3), 219–224. Rosen & Tesser (1970). On reluctance to communicate undesirable information. Sociometry, 33(3), 253–263. Flynn & Lake (2008). If you need help, just ask. J. Pers. Soc. Psychol., 95(1), 128–143. © Xincere Inc. 03 エスカレ 03 エスカレ 04 素直さ 04 素直さ 04 素直さ 04 素直さ 05 量 05 量 05 量 05 量 Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Adm. Sci. Q., 44(2), 350–383. Milliken, Morrison & Hewlin (2003). An exploratory study of employee silence. J. Manag. Stud., 40(6), 1453–1476. Mangels et al. (2006). Why do beliefs about intelligence influence learning success? SCAN, 1(2), 75–86. Kluger & DeNisi (1996). The effects of feedback interventions on performance. Psychol. Bull., 119(2), 254–284. Zuckerman & Tsai (2005). Costs of self-handicapping. J. Pers., 73(2), 411–442. Gottman & Levenson (1992). Marital processes predictive of later dissolution. JPSP, 63(2), 221–233. Logan, G. D. (1988). Toward an instance theory of automatization. Psychol. Rev., 95(4), 492–527. Argote & Epple (1990). Learning curves in manufacturing. Science, 247(4945), 920–924. Macnamara, Hambrick & Oswald (2014). Deliberate practice and performance. Psychol. Sci., 25(8), 1608–1618. Kahneman & Klein (2009). Conditions for intuitive expertise. Am. Psychol., 64(6), 515–526. 30
31. APPENDIX 会社紹介 © Xincere Inc. 31
32. 会社紹介 — 株式会社シンシアについて 会社名 株式会社シンシア 代表者 代表取締役社長 徐 聖博 本社所在地 東京都港区六本木7-18-13 シークエル六本木4階 設立 2020年6月8日 資本金 10,700万円 従業員数 26人 事業内容 開発支援事業／人材紹介事業／AIエージェント事業 C O M PA N Y P R O F I L E Xincere, Inc.（英文表記） 資本準備金を含む 2026年時点 © Xincere Inc. MISSION 人の価値創造を、 テクノロジーで最大化する 受託開発と人材紹介の現場で見つけた課題を、自社プロダクトとして形にし ています。 Dandori AI も、実際の見積業務の非効率から生まれたプロダクト です。 32
33. 代表紹介 経歴 現在 2020 2019 2017 2015 2014 2012 2008 R E P R E S E N TAT I V E 趣味 株式会社シンシア 代表取締役社長 株式会社シンシア 創業 株式会社リクルート （人事） Indeed Japan 株式会社メドレー グリー株式会社 東京大学大学院 （コンピュータ科学） 東京大学理学部 （情報科学） 開成高校 ダーツ ランニング （サブ4） 筋トレ （キックボクシング） 資格 宅地建物取引士 ダーツプロフェッショナルライセンス BBQ検定 © Xincere Inc. 徐 聖博 ジグソーパズル検定1級 取得予定 Shengbo Xu じょ せいぼ 株式会社シンシア 代表取締役社長 33
34. 事業紹介 — 3つの事業で、人の価値創造を支える BUSINESS 開発と人材の両面から現場に入り、そこで見つけた課題をプロダクトに変えています。 01 直接的支援 02 間接的支援 03 プロダクト化 開発支援事業 人材紹介事業 AIエージェント事業 大手企業の基幹システム移管から、スタートアップ の新規サービス立ち上げまで。 要件定義から運用設 計まで一貫して入ります。 IT人材のハイレイヤー転職支援とエンジニア採用支 援。 事業を動かせる人を、事業がわかる立場から見 極めます。 業務に溶け込むAIエージェントで、判断から人を遠 ざける作業を代行。 Dandori AI はこの事業から生 まれました。 EM Dandori AI 業務システム Webサービス モバイルアプリ 生成AI CTO ITコンサルタント 経営企画 見積の自動生成 業務エージェント 現場に入って課題を見つける ▶ プロダクトにする ▶ また現場で使って磨く © Xincere Inc. 34
35. 取引実績 — 開発支援 TRANSACTION HISTORY 業務システム ・ Webサービス 一部抜粋 オンプレ・AWS移管計画 （クラウド移行・運用設計支援） CT部データ移管プロジェクト （社内向け異動業務システム） 物流DXプラットフォーム （業務SaaS） 建設業界向けタスク管理ツール （報告業務・管理アプリSaaS） 睡眠グッズの新規サービス （管理機能を備えたBtoC） 大規模ユーザー向けWebアプリ （会員機能を備えたBtoC） 求人検索エンジン開発 （大規模検索システムの開発） ファッション業界向けCMS （オフショアからの移管） 生成AI系 ・ モバイルアプリ AIアプリのバックエンド開発 （大規模AIサービスのデータ構築） シンシア テックブログ 生成AI・業務システム開発の実践知見を公開中 © Xincere Inc. 一部抜粋 AI相談・議事録系サービス （管理機能を備えたBtoB／BtoC） blog.xincere.jp 美容師・美容学生向けアプリ （キャリア支援と情報共有） ご相談・お見積り・資料請求 開発のご相談はこちらから 美容医療特化型SNSアプリ （施術情報のシェア・管理・活用） corp.xincere.jp/contact 35
36. 取引実績 — IT人材の転職支援 TRANSACTION HISTORY 支援先企業様 一部抜粋 ご紹介職種 EM エンジニアリングマネージャー ITコンサル転職メディア キャリア・採用市場の情報を発信中 © Xincere Inc. ベンチャーのCTO ITコンサルタント career.xincere.jp 経営企画 ご相談・お見積り・資料請求 採用・転職支援のご相談はこちらから コーポレート部長 corp.xincere.jp/contact 36
37. 自社プロダクト ── AI見積エージェント「Dandori AI」 PRODUCT 図面・仕様書・過去見積といった非構造データをAIが読み、見積のたたき台まで作るエージェント。「時間はかかるが差がつきにくい 仕事」を機械に寄せ、人は判断だけを残します。 1 資料を渡す 図面・仕様書・企画書・過去見積を そのままアップロード 2 ▶ AIが読み解く 図面から数量を拾い、仕様書から条 件と前提を読み取る 3 ▶ 過去の相場に当てる 類似案件を検索し、自社の見積ルー ル・単価と突き合わせる 4 ▶ たたき台が出る 明細つきの見積案と、確認すべき未 確定事項を出力 INPUT OUTPUT 施工図面 ／ レイアウト図 ／ 仕様書 ／ 企画書 ／ 過去見積書 ／ 発注書 見積項目と数量 ／ 見積条件 ／ 未確定事項と確認質問 ／ 類似案件と過去単価 小田急エージェンシー プロモーション部と実証実験を開始（2026年5月 PR TIMES発表）。大手イベント関連企業3社ともPoCを実施中。 作る時間を機械に渡し、人は決めることと確かめることに時間を使う。この資料のAI章と、同じ思想でつくっています。 © Xincere Inc. 37
38. WE ARE HIRING この5つを、 本気でやる仲間を探しています。 シンシアは「人の価値創造を、テクノロジーで最大化する」会社です。単純作業 はAIに寄せ、人は決めることと創ることに時間を使う。実務経験ゼロからの挑戦 も歓迎しています。 AIエージェント開発エンジニア フルスタックエンジニア AIプロダクトデザイナー SaaSセールス・事業開発 開発支援セールス エグゼクティブヘッドハンター 代表直下アシスタント TypeScript AWS ／ Next.js ・ React ／ React Native ／ Ruby on Rails ／ NestJS ／ Python ／ GCP ・ ・ Azure wantedly.com/companies/xincere-inc © Xincere Inc. まずは話を聞きにくる、から歓迎です。 38
39. ご清覧ありがとうございました © Xincere Inc. 39