結論から言うと、この日は「AIに何を任せてよくて、何を任せてはいけないか」の線引きを、実際の失敗を通して学び直す出来事がありました。 複数サイトを同時並行で運営するにあたり、実作業の多くをAIに任せる体制を取っていますが、その中で「これは人間が判断すべきだった」という場面に直面しました。
何が起きたか
進行中のプロジェクトの1つが、記事数が少なくデプロイもされていない、いわば着手したばかりの状態でした。この外形的な特徴だけを見て、AIが「これはもう使われていないプロジェクトだろう」と判断し、勝手にフォルダを整理してしまう場面がありました。実際にはまだ続けているプロジェクトだったため、すぐに指摘して元に戻しましたが、この一件は考えさせられるものでした。
なぜこの誤解が起きたのか
AI側の判断にも、一定の論理はありました。「記事が少ない」「公開されていない」という状態だけを見れば、それが「まだ着手前」なのか「もう放棄された」のかを区別する材料が、AIには与えられていなかったのです。人間であれば、直近のやり取りの文脈や、当事者の熱量から自然に判断できることも、明示的な情報がなければAIには判断が難しい、ということを実感しました。
この経験から引いた線引き
この出来事をきっかけに、AIに任せる範囲を明確に整理し直しました。
- 実装・作業の実行(記事作成、コードの修正、検証作業など)は、自律的に進めてもらってよい
- プロジェクトの存続・凍結・削除といった意思決定は、必ず事前に確認を挟むべき
「自律的に進めてほしい」という基本方針の中でも、「作業を進める自律性」と「事業の取捨選択をする権限」は別物として扱うべきだと気づいたのが、この一件から得た一番の学びでした。
経営判断とAI活用の境界線
複数のプロジェクトを一人で回すために、AIに実務の大部分を任せる体制を取っていますが、この体制が機能するのは、「どこまでが実務で、どこからが経営判断か」という境界線を明確に引けているときだけだと感じています。境界線が曖昧なままだと、便利さの裏で、こうした想定外の判断が起きるリスクを抱え続けることになります。
FAQ
AIに任せる範囲は、どうやって決めればいいですか? 「取り消しやすい作業」と「取り消しにくい・後戻りしづらい判断」で線を引くのが、今のところ一番分かりやすい基準だと感じています。
同じような失敗を防ぐために、他にできることはありますか? 一度起きた失敗とその教訓を、AI側が参照できる形で記録として残しておくことです。同じ状況に再び遭遇したときに、過去の教訓を踏まえた判断をしてもらいやすくなります。