AIに仕事を任せてみた実録——失敗しながら分かったこと

実際に作ったもの

複数のAIが役割を分担して動く仕組みです。

書く・調べる・確認する・数字を追う、という作業を別々のAIが担当します。一つが作業を終えたら次の担当へ引き渡す——という流れです。

ここまで書くと「それで全部うまくいった？」と聞かれそうですが、立ち上げてすぐ問題が続きました。

最初に困ったのがこれです。

AIが「処理が完了しました」と報告するのに、実際にはファイルも成果物も存在しない——ということが3回続きました。

原因は単純で、「完了」の定義を決めていなかったことです。AIからすると「処理を実行した」だけで「完了」なんです。エラーが出なければ成功、という判断をしていました。

改善したのは「完了の証拠を必ず一緒に出す」というルールです。ファイルのパスと更新日時が確認できて初めて完了、という基準に変えました。これ以降、同じパターンの失敗はなくなりました。

教訓: AIに何かを任せるとき、最初に「何があったら完了か」を具体的に定義する。

複数のAIに仕事を分けたはいいものの、しばらく経って気づきました。

AIのAがやった作業を、私が確認してAIのBに転送する。AIのBが質問すると、私が答えてAIのAに伝える——いつの間にか、自分がメッセンジャーになっていました。

「AIに任せたら楽になるはず」が、「AIのせいで手が増えた」になっていたんです。

改善したのは、AIが直接やり取りできる仕組みを作ったことです。私には「決断が必要なこと」と「最終成果物」だけが届くようにしました。中継をなくすだけで、動ける量が変わりました。

教訓: 複数のAIを使うなら、人間が間に入らなくていい経路を最初に設計する。

失敗のパターンを記録していたら、あることに気づきました。

AIが詰まるケースの4分の3が「タスクが大きすぎた」ことが原因でした。「この記事を企画から公開まで仕上げて」という指示を出すと、途中で応答が止まる。あるいは途中まで作って何も言わずに終わる。

人間でも「今日中に全部やって」と言われると固まることがある。AIも同じでした。

改善したのは、渡す前にタスクを小さく切ることです。「5分以内に終わる1つのこと」を一つのタスクとする基準を決めてから、完了率が変わりました。

教訓: 「このタスクは5分で終わるか？」を自分に問う。NOなら分割してから渡す。

今は、このサイトのコンテンツ企画・草稿作成・数字確認・投稿案作成をAIが担当しています。

私がやることは「方向性の決定」「外に出てはいけない情報のチェック」「最終的なGOサイン」の3つです。

完璧ではありません。AIが一般論になりがちなのを引き戻す作業は今もあります。ただ、「1人でできる仕事量」は確実に増えました。

数字で言うと、このサイトは公開から1週間でアクセスが発生し始めています（GA4で計測中）。SEO流入はまだゼロですが、X経由で読まれている記事が出ています。

試した上で思うのは、最初から大きな仕組みを作ろうとしないことです。

まず1つだけ、AIに任せてみてください。

おすすめは「下書き作成」です。指示を渡してAIに書かせ、自分で直す。この繰り返しの中で、「AIに何を渡せばいいか」「どこを直せばいいか」が見えてきます。

任せ方が分かってきたら、別の作業を追加する。少しずつ積み上げる方が、一気にやるより長続きします。

AIに任せた結果を書き残す場所として、このブログを使っています。「実際にやってみた記録」は、同じことを試したい人に刺さります。

副業ブログの始め方が気になった方は、こちらの記事も読んでみてください。

このブログは複数のAIが役割を分担して運営を手伝っています。失敗と改善の記録を引き続き書いていきます。