一度は
「AIは
先に
Q01な ぜ 「AIを 業務に 入れる」 検討は 止まるのですか?
AIの
人と
しかも
毎回
Q02では、 AIは どこに 置けば いいのですか?
業務に
- ✕ AIを、
業務の どこに 入れるか探す - ○ 毎回
同じ 結果が 出る 仕組みを、 AIに 作らせる

これは
Q03実際の 運用は、 どうなっていますか?
私の
この
- 私が
決める :記事の 骨子 (1箇所)。 何を、 誰に、 どの 順で 伝えるか。 ここは 渡さない - AIが
担う :骨子を 文章に する /Xの 文面を 考える (2箇所) - 残りは
全部 プログラム:764行+時間に なったら 動く 登録13件 (2026年7月時点)
投稿、

Q04「人が 判断している 仕事」は 自動化できますか?
多くの
764行の
自動化しようと
そのまま
Q05「自動化した」と 「見直し作業が 増えた」の 違いは 何ですか?
全部
正直な
いまは
ひとつ
Q06今日から 何を 始めればいいですか?
止まっている
- 止まっている
案件で、 「人が 判断している」と 思っている 工程を 1つ選ぶ - その
人が 何を 見て 決めているかを、 箇条 書きで 書き出して もらう - 書き出せた分は
「毎回 同じ 結果が 出る 仕組み」と して AIに 作らせる - 書き出せなかった
分だけを、 AIの 担当と して 仕組みの 中に 残す
この
AIを
よくある質問(FAQ)
- Q. AIを
そのまま 業務に 組み込むと、 なぜ失敗しやすいのですか? - A. AIの
出力は 同じ 指示でも 毎回 揺れる ため (非決定論)、 業務の 柱に 据えると 「柱が 勝手に 動く 前提」を 抱え込むことに なるからです。 さらに 提供側が モデルを 入れ替えると、 こちらが 何も 変えていないのに 挙動が 変わります。 - Q. 「AIに
仕組みを 作らせる」とは、 具体的に 何を する ことですか? - A. 毎回
同じ 結果が 出る プログラムや 手順の 設計・ 実装を AIに 任せ、 業務には その 仕組みの ほうを 置く ことです。 筆者の ブログ運用では、 毎週 動いている 764行の 自動化 プログラム (2026年7月時点)を AIが 書き、 業務の 中で AIが 担うのは 文章化と SNS文面の 2箇所だけです。 - Q. 人の
判断が 必要な 業務か どうかは、 どう 見分けますか? - A. 判断している
本人に、 何を 見て 決めているかを 箇条 書きで 書き出して もらいます。 書き出せた分は 条件と して プログラム化できる 対象、 書き出せなかった 分だけが AIの 担当です。 筆者の 場合、 「判断」だと 思っていた 記事選定は 2つの 数字の 比較だけでした。 - Q. 自動化した
仕組みの 品質は、 どう 担保しますか? - A. 「全部を
人が 見る」のではなく 「おかしい ものだけ機械が 見つける」 検証を 置きます。 筆者の 運用では、 投稿後に 見出し・ 太字・ 画像の 数を 機械が 数えて 確認しています。 なお、 AI自身に 「ちゃんと やりましたか」と 聞くのは 無意味です。 やっていなくても 「やりました」と 返ってきます。 - Q. この
作り方は、 AIの 利用コストにも 効きますか? - A. 効きます。
先に 仕組みを AIに 作らせてしまえば、 業務を 動かすたびに AIを 呼ばなくて 済むため、 AIの 呼び出し回数 そのものが 減ります。
AUTHOR

黛 政隆(まゆずみ まさたか)
株式会社GembaShift 代表取締役CEO
エンジニア歴20年、
