AIに仕事を任せられるようになるには

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1. 2 0 2 6 . 0 5 . 2 2 AI に仕事を 任せられるよ うに なるには 中村旭良
2. 0 1 — はじめに はじめに 0 1 / 0 4
3. B U Z Z W O R D S SNS を開くたびに、新しい言葉に焦る。 - コンテキストエンジニアリング - ハーネスエンジニアリング - AI で生産性10 倍 はじめに 0 3
4. H E A R D A T A N E V E N T 6 個のAI を 同時に動かして開発!? はじめに 0 4
5. S O I T R I E D I T AI を3 つ同時に動かして アプリを作ってみた はじめに 0 5
6. T H E R E S U L T 速くなった。 いい感じのものはできた G O O D 開発スピードは上がった。 N O T G O O D 頼んでいない機能まで作られていた はじめに 0 6
7. T O D A Y ' S T H E M E 効率が上がっても 質が落ちたら意味がない はじめに 0 7
8. T O D A Y ' S T H E M E 効率が上がっても 質が落ちたら意味がない はじめに 0 8 AI に仕事を任せられるようになるには
9. 0 2 — 問いかけ そもそも、AI に任せられる 基 準とは何か 0 2 / 0 4 使用例より、使える基準
10. M Y C R I T E R I A 自分が思う基準は、2 つあります。 01 成果物をイメージできている 02 成果物を作るための手順を、言語化できている 問いかけ 0 9
11. C R I T E R I O N 0 1 成果物を、イメージできている。 イメージがなければ、出てきたものを評価できない。 否定できないままAI に任せるのが、 危ない。 1 0
12. C R I T E R I O N 0 2 作るための手順を、言語化できている。 AI は魔法の道具ではない。専門的すぎる領域では、手順を渡さなければ期待した出力は返 ってこない。 1 1
13. n e x t a c t i o n 成果物の質を制御 この２つを意識したところで１発で完璧な指示を出し欲しい期待値が出ることは難しい どのくらいの粒度で何の情報を渡せばいいだろうかっていうのは、感覚的なところ 1 1
14. 0 3 — 本題 精度を上げるための 3 ステップ 0 3 / 0 4
15. T H E L O O P 最初から完璧な指示は出せない だからAI の特性を感覚で掴んでいく 01 期待値を考える 02 出力を否定する 03 うまくいかなった原因を考える 本題 1 3
16. 01 S T E P 0 1 期待値を考える 完璧でなくていい。 「どんな構成で出てきてほしいか」 「どんな内 容になって欲しいのか」 、その粒度で⼗分 先に期待値を持っておくことで、出てきたものがすっと頭に入っ てくるのかと思ってます 本題 1 4
17. 02 S T E P 0 2 出力を否定する AI は曖昧な指示も、それっぽく仕上げる。期待値を持ったまま、 まずは成果物を疑うところから入る。 本題 1 5
18. 03 S T E P 0 3 うまくいかなった原因を考える なぜ否定する必要がある出力が返ってきたのか ・AI に渡した情報が少なすぎて、足りない情報をAI がいい感じに 推論して間違った方向へ ・情報が多すぎてもノイズとなり本来やって欲しかった指示が通 らなくなる 本題 1 6
19. 0 4 — 最後に 判断基準から はじめてみる 0 4 / 0 4
20. D I S C L A I M E R あくまで 中村のAI に仕事を任せられる基準の話 まとめ 1 8
21. T A K E A W A Y 判断基準から考えると AI に任せられる仕事の 手掛かりが⾒つかる まとめ 1 9
22. E N D ありがとう ございました。 2026.05.22 — 中村旭良