AIに任せたのに、確認が増えました。自動化とスキル化を増やしすぎた話
最近、作業が一つうまく回るたびに、そのままAIに自動化を頼むことが増えています。
次も使う手順は、スキルにまとめてもらっています。
便利なんです。本当に。
ただ、それを繰り返していたら、今、自分が何を自動化していて、どれがどう動いているのか、追いつかなくなってきました。
自動化同士がぶつかる。動いたはずの結果が、台帳に反映されない。
把握するためにダッシュボードも作ったのに、結局、またAIに確認しています。
自動化した仕事を確認する仕事が、残っているんです。
この記事に書いてあること
自動化を増やし続けて、何が追えなくなったか
モデルや思考量の設定で、思ったより手間がかかった話
細かく固定したスキルを、今どう見直そうとしているか
こんな方に向けて書いています
うまく回った作業を、次々と自動化したくなる方
作った自動化が、今どう動いているか追い切れなくなった方
私は中小企業でAI活用を進めている、非エンジニアの担当者です。
今回は、便利だからと自動化を増やし続けて、整理し直している途中の話をお届けしたいと思います。
一つ回ると、次も自動化したくなる
作業の手順が整って、一度うまく動く。そうすると、毎回同じ指示を出すのがもったいなく感じます。
ここまでできたなら、あとは自動で回しておいてほしい。次も使うなら、スキルにまとめておいてほしい。
スキルというのは、よく使う手順や決まりを、AIが繰り返し使えるようにまとめたものです。
毎回最初から説明しなくてよくなるので、私はかなり頼っています。
以前、プロンプト、もう書いていません。という記事でも、その便利さと、更新する手間について書きました。
今も、その便利さは変わっていません。
問題は、一つうまくいくたびに、そのやり方を増やしてきたことでした。
目の前の作業だけを見ると、自動化するのは自然です。そこで毎回、全体の設計を考えていたかというと、正直、そこまで考えていませんでした。
一つ作って、回ったから次へ。それを続けていたら、一つひとつの作業より、全体を把握する方が難しくなってきたんです。
動いたはずなのに、台帳に載っていない
今、ちょこちょこ起きているのが、自動化同士のバッティングです。
それぞれの処理を作って動かしていたら、動作の記録を残す台帳に、うまく結果が反映されないことが出てきました。
すると、台帳を見ただけでは、結局どうなっているのか分からない。
処理は動いたのか。記録だけが抜けたのか。
どこかで止まっているのか。
そのたびに、確認することになります。
原因の整理も、まだ途中です。
台帳を作っておけば安心、とは言い切れなくなりました。
動かす仕組みと、動いたことが分かる仕組みは、両方必要だった。
私の中では、後者も用意していたつもりでした。でも、そこまで含めてうまく回っているかは、また別の話だったんです。
「ダッシュボード貧乏」になっていた
もちろん、増えたら分からなくなりそうだとは思っていました。
なので、自動化した内容をドキュメントにまとめてもらい、一覧にしています。パッと見て分かるように、ダッシュボードも作っていました。
前回の自分の仕事を、AIに見張らせています。も、自分の仕事が追えなくなることへの対策の一つでした。
今回は、その業務ログの成果を振り返る話ではなく、増えた自動化そのものが、追いにくくなっている話です。
見えるようにするためのものは、用意していたんです。
それでも、元の記録に反映されていなければ、画面を見ても判断できません。
見たいものが増えるたびに、まとめる場所も増えていく。
整理するために作ったものを、今度は自分が追いかけることになる。
「ダッシュボード貧乏」、という感じでしょうか。
何も一覧になっていないわけではない。でも、一覧があることと、今の状態が分かることは、同じではなかったなと思っています。
確認は一言。でも、その一言がなくならない
状況の確認は、AIに頼めます。
聞けば調べてもらえるので、そこは本当に助かっています。
どんなふうに確認しているのか。この話をしていたときに、私が口にしたのはこれでした。
今どうなってるの？
やっているのは、結局これです。
聞ける相手がいるし、調べてもらえる。それ自体は、とても便利です。
ただ、その確認を自分が思い出して、投げる必要は残る。
手を動かす作業を任せたつもりだったのに、どれを確認した方がよさそうかは、まだ私が気にしています。
全体としてどれくらい楽になったのかを、今はまだ、きれいに言える状態ではありません。
便利さを感じて増やしたものに、確認の手間がついてきた。そのことが、最近かなり気になるようになりました。
PCを立ち上げていないと、動かないものもある
もう一つ、実際に使っていて引っかかったのが、動くための条件です。
今、私が使っている自動化には、PCを立ち上げていないと動かないものがあります。
自動化したからといって、いつでも勝手に回ってくれるわけではない。
その条件が合わなくて、うまくいかなかったこともありました。
これも、仕組みに詳しい方には、最初から確認することなのだと思います。
でも私は、目の前の作業をどう任せるかに気を取られていました。
何をするか、何時にするかだけでは足りない。そもそも、そのとき動ける状態なのか。
自動化を増やしてから、そういう条件も含めて把握しないといけないんだな、と感じています。
自動で回すモデルが、思ったより重かった
動けば終わりでもありませんでした。
AIにルーティンを作らせたとき、どのモデルを使うか、どのくらい考えさせるかが、初期設定のままになっていることがありました。
モデルは、AIの種類や能力の違い。思考量は、答えを出すまでにどのくらい考えさせるか、という設定です。
ここで書いているのは、私の環境で作ったルーティンの話です。
あとから見ると、結構上のモデルを使っていて、トークンの消費が高めになっていました。
トークンは、AIが文章などを処理する際の単位です。
消費が気になって、Sonnetに付け替え直しました。今回は、正確な消費量を集計した話ではありません。
毎回自分で実行するときには、その都度、モデルを選ぶ機会があります。
でも、一度ルーティンに組み込むと、その設定で繰り返し動く。最初の選び方が、そのまま残っていました。
自動で回るからこそ、何を使って回しているかも見ないといけない。
作業そのものに加えて、モデルや思考量まで確認する。そこも、思ったより手間でした。
新しいモデルが出るたび、設定も見直す
一度Sonnetに付け替えたら、それで終わり、でもありませんでした。
モデルが新しくなると、また、その設定を見直すことがありました。
新しいものが出ること自体は、うれしいです。
でも、自動化したものが増えていると、どこで何を使っていたかを確かめる先も、一つではありません。
毎回同じように回したいから、設定を残している。
一方で、AI側が変わったら、残した設定が今も合っているかを見ないといけない。
自動化した作業にも、更新する仕事がついてきました。
作った直後に感じるのは、指示する手間が減ったことの方です。
しばらく使ってみて、設定を見直す手間も残るんだな、と実感しました。
自動化の数を増やすことばかり考えていたときには、ここまでは見込めていなかった気がします。
勝手に変わらないよう固定したら、変えたいときも変わらない
スキルにも、似たことが起きています。
今、私はClaude CodeとCodexを、CLIという、文字のコマンドで動かす仕組みから呼び出し合って、作業を回すこともしています。
その呼び出し方を、最初はあえてスキルにまとめました。
モデルや思考量も固定して、勝手に違う設定で動かないようにしたかったからです。
作ったときには、それがよさそうだと思っていたんです。
毎回変わるより、決めた通りに動く方が扱いやすい。そう考えて、細かいところまで固めていました。
ところが、やらせたいタスクによっては、本当はモデルを変えた方がいい。
それなのに、スキルに書いてあるので、毎回同じモデルになる。
勝手に変わらないようにした設定が、今度は、変えてほしいときにも残ってしまう。
そのため、スキルにするのをやめる部分を考えたり、中身を調整したりしています。
固定したことそのものより、どこまで固定するかの判断が、まだうまくできていなかったのだと思います。
スキルに残すのは、コアだけでいいのかもしれない
ここまでやってみて、最近思っていることがあります。
自動化やスキル化は、コアな部分を押さえるくらいでも、いいのかもしれない。
今回の私の経験でいうと、モデルや思考量まで毎回同じにする必要があったのかは、見直したいところです。
作業の目的や、守ってほしいことまで曖昧にしたいわけではありません。
ただ、タスクに応じて変えた方がいい部分も、一緒に固定していました。
その境目を、もう少し考えた方がよさそうです。
毎回守ってほしいことと、毎回選び直したいことを、一緒に固めていた。
今のところ、私の中では、こんな整理になっています。
何のためにやる作業なのかは、残しておきたい。
勝手に変えてほしくない決まりも、残しておきたい。
モデルや思考量は、タスクに合わせて選べる余地がほしい。
これは、今後こう見直してみたいという話です。これでうまく回る、と確かめられたわけではありません。
それでも、何でも細かくスキルにすればよい、という感覚からは、少し変わってきました。
今は、増やしたルーティンを整理している
今、やっているのは、増やしたルーティンやスキルの整理です。
何が動いていて、どこに結果が残るのか。
どの設定を変えた方がよさそうなのか。
分からなくなったところを確認しながら、調整しています。
最初から、こういう設計まで考えて作る方もいると思います。私の場合は、便利さを感じる方が先でした。
一つ動くとうれしくて、その先も頼みたくなる。実際、任せられることは増えています。
だから、自動化する前に戻りたい、という話でもありません。
ただ、自分が追える範囲よりも、作れる範囲の方が広くなっていたのかなと思います。
AIに頼めば作ってもらえる。その気軽さに、全体を把握する自分が、まだ追いついていない。
整理をしたらどこまで回るようになるのかも含めて、今、試しているところです。
まとめ：あなたの自動化は、今どう動いていますか
自動化を増やしたら、自動化同士がぶつかったり、記録への反映を確認する必要が出たりしました。
モデルを付け替える手間も、スキルで固定しすぎた部分を直す手間もありました。
便利なのは間違いない。でも、意外と難しいな、というのが今の率直な感想です。
私は、まだ確認しながら整理しているところです。
あとがき
今日も、自動化させすぎて、ちょっと困っていました。
整ったら自動化する。うまくいったらスキルにする。
それを続けてきた自分が、今、その整理をしています。
次に何かがうまく回ったときも、たぶん、また自動化したくなると思います。
そのとき、どこまで固めるか。今、整理しながら考えています。
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同じように社内でAI活用を推進している方の話が、一番参考になります。
「うちはこうだった」があれば、ぜひコメントで教えてください。
このnoteでは、横浜の中小企業でAI活用を進めるなかで、
うまくいったことも、うまくいかなかったことも、そのまま書いています。
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