太郎｜ 残業ゼロへのAIマネジメント
@F8Q75WZwaibw
40代・50代の会社員へ｜再現可能な即効性あるAI活用術を発信中｜49歳でAIを学び180時間の残業時間をゼロに｜企業AI推進ＰＪリーダー｜AIマネタイズ｜ note→
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Codexは、コードを書くAIではない
最初にCodexを見た時、俺には関係ないと思った。
プログラミングは分からない。黒い画面も苦手。英語のエラーが出たら、その時点で試合終了や。
でも実際に使って分かった。
Codexは「コードを書くAI」ではない。
こちらの曖昧な要望を整理して、必要なファイルを作り、動くところまで作業を進めるAIや。
俺の仕事は、複数店舗の売上管理、商品開発、販促、会議資料、部下への指示。毎日、細かい仕事が雪崩のように来る。
そこで最初に作ったのは、立派なアプリではない。
「毎日繰り返している仕事を洗い出す表」だった。
大事なのは、いきなり作らせないこと。
俺が部下に仕事を頼む時も同じで、最初に目的、現状、困っていること、完成形を伝える。AIにも、この順番が効く。
まずは、自分の仕事をCodexに棚卸しさせてみてほしい。
【今日のプロンプト】
私は［役職・担当業務］です。
日常業務には［主な業務］があります。
この中から、繰り返しが多い、転記が多い、確認に時間がかかる、ミスが起きやすい業務を抽出してください。
各業務を「すぐAI化」「一部AI化」「人が担当」に分類し、理由と削減できそうな時間を表にしてください。
不足情報があれば、結論を出す前に私へ質問してください。
プログラミングを学ぶ前に、仕事を言語化する。
俺はここから始めた。
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Gemini NotebookがWeb検索もできるようになったぞ‼️
手持ちの資料と外の情報を、一つの画面で突き合わせられる。
便利になった分、効いてくるのが指示の一行やった。
資料に書かれている事実と、Webで見つけた事実と、判断を分けて書く。
これを入れんまま出すと、全部が同じ滑らかさで並ぶ。
どこまでが確認済みでどこからが推測か分からんまま、結局全部を疑い直すことになる。
分けさせておけば、確かめる場所がWeb由来の部分だけに絞れる。
読む順番も三段構えや。
自分の資料が根拠の部分はそのまま使う。
外の数字はリンクを辿って元を見る。
最後の判断は、採用するかを自分で決める。
これ、部下の報告書にもそのまま言える。
事実と意見が同じ段落におると、確認のしようがない。
次の依頼から、この一行を必ず足す。
疑う場所を絞るための、分け方の指示だな。
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同じ問いに4つのAIが違う答えを返して、全員正しかった。分かれ目は分母の鮮度だけやったと。
Geminiが制度の歴史を当てて統計の細部を外し、ChatGPTが数値を完璧に出して論文の結論を落とす。
得意な場所が違うだけで、どっちも一次資料まで潜らんと確定しない。
検証役を増やすほど、検証したつもりの回数が増えるだけ。ここが一番刺さった。
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ExcelもWordもHTMLも、通常のChatで作れる。
そこは違いやなかった、という整理が腹に落ちた。
分かれ目は、次の工程を誰が管理するか。
Chatでは人が進行役になる。
回答を読んで、次の指示を考えて、条件を足して、完成までつなぐ。
Workでは、目的と納品物と品質条件と止まる場所を渡すと、AIが調査から作成、確認までの工程を持ち続ける。
人が作業のバトンを毎回渡すのか、AIがバトンを持って走るのか。
これ、任せ方の話そのもの。
一つずつ渡しとるうちは、任せたことになってない。
今週やっとる定例業務を一つ選んで、
目的、納品物、品質条件、止まる場所の4つを先に書き出す。
書けたら渡せる。書けないうちは、まだ自分が進行役や。
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Claude Codeに渡す指示書を、ゼロから書こうとして5ヶ月止まってた。
抜けたきっかけは、過去ログの棚卸しやった。
販売管理、生産管理、人材育成。
7領域について、これまでAIと打った会話ログを全部集めて読ませた。
出てきたのは3つ。
毎回同じ背景を説明してた。
毎回同じ基準で赤ペンを入れてた。
そして、俺にしか出せん判断は月に2〜3件しかなかった。
その「毎回同じ」が、そのまま設計図になった。
つまり、指示書はもう自分で書いとった。
書き出せてなかっただけや。
20年やってきた仕事ほど、体が勝手に判断しとる。
判断しとるのに、なぜそう判断したかを説明できん。
今夜やることは3つだけ。
過去のチャットログを10本コピーする。
毎回説明しとる前提と、毎回指定しとる合格ラインを抽出させる。
出てきた背景を3行にして、業務を一つだけ渡す。
完璧な指示書は要らん。30点の叩き台でええ。
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Claude Codeに渡す一枚に、トーン・NGワード・判断基準・出力形式を書いておく。
中でも「忖度するな。ダメな数字はダメと言え」の一行で、返事が別物になったと。
俺の面談も、基準を渡してへんから当たり障りのない答えが返ってきてたんだな。
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Gemini NotebookのExcel出力、俺が唸ったのは数式の話！
出てくるファイルに、計算結果やなくて数式が入っとる。
だから来月の数字を足せば、そのまま再計算される。
これ、その場限りの答えと、生きたファイルの差や。
プロンプトに「集計は数式で入れて」と書くかどうか。
それだけで、使い捨てが資産に変わる。
言われてみれば、うちの管理表もベタ打ちだらけ。
毎月作り直してるのは、前任がそう作ったからでしかない。
次の集計から、数式を入れてを必ず足す。
作らせるではなくて、育つ形で作らせる。
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Digital Rayの地味な部分が一番効いくぞ‼️
本人が毎日2時間、返答が自分の判断と合うか確認してる。
資料を入れたら分身ができる、では終わらん。合ってるかを人間が戻す往復が要る。
しかもAIを決裁者にしない。人間の判断と並べるから、原則の弱さと例外が見える。
部下の育成も、渡して終わりにした分だけズレたままになる。
俺は自分の原則を一つ書いて、反対意見と例外を3つずつ出させてみる。
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Gemini Notebookに資料を全部放り込むと、答えがぼやける。
理由は明快。
研修教材と提案書のひな形と経費規程が同じ場所にあれば、質問とずれた資料を引いてくる。
間違ってはないけど、的も外れとる答えが返る。
だから1業務1ノートブック。
入れるのは、その業務で毎回開く資料だけ。
答えが鋭くなるかは、見る場所をどこまで狭められたか。
作り方も3ステップだけや。
毎週やっとって毎回同じ資料を開く業務を一つ選ぶ。
その資料だけ入れる。最初に聞く質問を3つ決めて保存する。
無料版のソース上限が1ノートブック50件やから、全部入れる設計はそもそも天井が近い。
これ、部下への相談の仕方と同じやな。
背景を全部話した相談ほど、返ってくる答えがぼやける。
一番時間を食ってる業務を一つ選んで、専用のノートブックを作ってみる。
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順番待ちが、終わった。
8月4日までに、Gemini Notebookの強化版がGoogle AI Proの全ユーザーへ展開を完了した。公式Xアカウントが明かしている。
7月の改称と同時に発表されて、「数週間で全Proへ」と言われていたやつ。
それが、昨日、全員の手元に降りた。
月約2,900円の枠で、資料を放り込めば計算してグラフを描いてExcelまで吐く相棒が動く。
Excelが得意なあいつに頼んで、待つ。
管理職なら誰でもやってる、あの待ち時間が要らなくなる。
何が使えるようになったのか、コピペで使えるプロンプト付きでリプ欄に置いていく👇
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Obsidianの取扱説明書を、CLAUDE.mdに書く‼️
Claudeが毎回まっさらな状態から始まる問題への対処が、具体的でよかった。
vaultの一番上にCLAUDE.mdという一枚を置く。
中身はAIへの取扱説明書や。
書く項目は5つ。
自分が誰か。今のプロジェクトと詰まっとる箇所。
フォルダの使い分け。AIにしてほしいこと。今読んで考えとること。
AIへの依頼欄が特に良かった。
すぐ同意せずに前提を疑ってくれ。
前に保存した内容と矛盾しとったら指摘してくれ。
そして最後の欄は、月曜の朝に5分だけ更新する。
ここが古いままやと、返ってくる答えも古いままになる。
引き継ぎ書と同じで、更新されてない一枚は現場を止める。
5項目を、まず紙に手書きしてみる。
今詰まってる箇所を、自分の言葉で書けるかどうかが試金石や。
書けない欄が、そのまま自分の未整理の場所。
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Claude Codeが書いたノートは、まだ知識では無い。
Obsidianにメモが増えるほど賢くなる、とは限らんという話。
LITALICOのエンジニアの運用が良かった。
AIに作らせたノートにはdraftタグを付ける。
自分の言葉で書き直して、既存ノートとのつながりを確認してから、タグを外す。
確認しないまま溜めると、自分も理解してないAI文章が積み上がる。
知識を増やしたつもりで、検索ノイズを増やしてる状態。
Microsoft ResearchがCHI 2025で出した調査も添えられとった。
生成AIへの信頼が高い人ほど、批判的思考に使う努力が少ない傾向。
自己申告の調査やから因果までは言えんが、方向は分かる。
AIが整理し、人間が承認する。
週一の点検も、まず修正候補だけ出させて、ファイルは触らせない。
提案、確認、反映の順番を守る。
俺はAIに書かせたメモに、未確認の印を一つ付けるところから始めてみる。
通した記憶がないものは、まだ自分の知識やない。
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一人で詰まる理由が、知識不足やないという指摘。
記事の事例では、原因は入力の混ざり方にあった。
本人はそこに気づけん。悪いのはAIの性能か、自分の語彙か、と別方向を探しにいく。
理由が身も蓋もない。
自分の手順は、当たり前すぎて書き出す対象にならない。
だから最初にやったのは、業務フローを言葉にする作業やと。
どのツールに、何を、どの順番で、どういう形で渡しとるか。
それを外から一緒に言語化する。
管理職やってると、これは死ぬほど心当たりがある。
自分の判断の順番を、部下に説明できたことがない。
できとるつもりで、結果だけ渡しとった。
俺は自分の定番業務を一つ選んで、手順を紙に書き出す。
書けん箇所が、そのまま引き継げてない場所や。
それを外から一緒に言語化する。
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失敗パターンの章が、一番刺さった。
優しすぎるJudge。
判定役のプロンプトに「良い点も見つけて」と入れてしまうやつや。
結果、AI同士が忖度し合って、微妙な品質が合格になる。
判定役は、冷徹な検品機であるべき。
もう一つ効いたのが、逆説的な頼み方。
「これは正しいか」やなく「必ず3つ間違いがある。見つけろ」と命じる。
肯定バイアスを打ち消すための書き方らしい。
止め方も先に決める。修正は3回から5回まで。
超えたら人に渡す。無限に直させんための出口や。
これ、社内の検図と全く同じ設計やな。
俺は自分のチェック依頼から、優しい言葉を抜くところから始める。
褒めてくれと頼んだ検品は、検品ではない。
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ループエンジニアリングという言葉、身構えてたが中身は違った。
この記事の中の対応表が分かりやすい。
自動化は定例化。担当分けはワークツリー。
業務マニュアルがスキル。権限付与がコネクタ。
ダブルチェックがサブエージェント。議事録と申し送りがメモリ。
つまり、職場の当たり前をAIに移植する作業。
任せる時に渡すものも同じ3点や。
合否の基準、何を試したかの記録、そして撤退ライン。
8回直してダメなら止まって報告、を先に決めておく。
ツールに詳しい人より、仕事の回し方を体で知ってる人に向いとる分野やな。
目指すのは指示の名人やなく、AIの管理職。
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順番待ちが、終わった。
8月4日までに、Gemini Notebookの強化版がGoogle AI Proの全ユーザーへ展開を完了した。公式Xアカウントが明かしている。
7月の改称と同時に発表されて、「数週間で全Proへ」と言われていたやつ。
それが、昨日、全員の手元に降りた。
月約2,900円の枠で、資料を放り込めば計算してグラフを描いてExcelまで吐く相棒が動く。
Excelが得意なあいつに頼んで、待つ。
管理職なら誰でもやってる、あの待ち時間が要らなくなる。
何が使えるようになったのか、コピペで使えるプロンプト付きでリプ欄に置いていく👇
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AIで情報は得られる時代。ノウハウは買って終わりじゃなく、使い切るが出来ているかを問われている。
「要約して」って丸投げするのは、初手。
すぐ、なんか違うことに気づく。
「いま判断すべきこと」をプロンプトの条件に組み込むだけで、Claudeは単なる要約ツールから優秀な壁打ち相手に化ける。Claudeの真の強みは、要素の抽出・思考の壁打ちですよね。
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誰も言わないけど、管理職が一番やりがちなダメプロンプトは「要約して」の3文字。
Claudeは要約が得意やない。
「言われた通りに削る」のが得意なだけ。本当に欲しいのは要約やない。
「数字の違和感」「明示されていない示唆」「いま判断すべきこと」
抜き出す中身を指定した瞬間、Claudeは別の生き物になる。
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アプリ公開ですが実は…
Antigravityに丸投げしてたから余り分かってなかったが「バーセルで公開して」って使ってみよ。
これは友達にしか教えたくない話です(笑)
作ったアプリをどう公開するか問題、Vercel(バーセル)というサービスが1つで解決してくれます。
昔はネットに公開するだけで設定に丸1日かかっていました。
今はGitHubにpushするだけで、数十秒でアプリが世界に公開されます。
この差を知らないまま消耗している初心者が多すぎます👇
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