8️⃣【AIエージェント教室】「AI社員3人」に仕事を丸投げ！ たった1回の指示で企画・制作・監査まで自動化してみよう

8️⃣【AIエージェント教室】「AI社員3人」に仕事を丸投げ！ たった1回の指示で企画・制作・監査まで自動化してみよう

前回は、AI社員を3人雇う実験をしました。

企画担当AI、制作担当AI、監査担当AI。

それぞれに役割を与え、研修企画を作らせてみるという内容です。

しかし、一つ問題がありました。

AIが3人いても、人間がチャット間で文章をコピーしていたのでは、あまり自動化した気がしません。

どうせなら、社長が一言、

「新入社員向けの研修を作っておいて」

と頼んだら、企画から制作、チェック、修正まで進めてほしい。

そんなことができるのでしょうか。

今回は、実際に試せる方法を紹介します。

しかも、最初から難しいプログラミングを覚える必要はありません。

🔳まずは「AI社員3人」の仕事を自動でつなげる

今回作る仕組みは、とてもシンプルです。

人間の社長が仕事を依頼します。

すると、

① 企画担当AIが仕事を設計する

② 制作担当AIが成果物を作る

③ 監査担当AIが問題点を確認する

④ 制作担当AIが修正する

⑤ 完成品を社長に提出する

という順番で作業します。

人間は途中で指示を出さず、最後に完成品を確認します。

ただし、最初に説明しておきたいことがあります。

今回の最初の実習は、1つのChatGPTに3つの役割を順番に担当させる方法です。

本当に独立した3つのAIエージェントが同時に動くわけではありません。

それでも、複数工程をまとめて実行する仕組みを理解するには、十分役立ちます。

🔳実習① ChatGPTでAIチームを動かしてみよう

まずChatGPTを開き、新しいチャットを作成します。

今回は「研修企画」を仕事として依頼します。

以下のプロンプトを、そのままコピーして貼り付けてください。

【コピペ用プロンプト① AIチーム自動実行】

あなたは、私が経営する会社のAI業務チームです。

以下の3つの役割を順番に担当し、私からの追加指示を待たずに、仕事を最後まで進めてください。

【企画担当AI】

・依頼の目的を理解する

・対象者と成果目標を整理する

・仕事の進め方を設計する

【制作担当AI】

・企画に基づいて成果物を作成する

・必要な資料や文章を具体化する

・実務で利用できる完成度を目指す

【監査担当AI】

・成果物の誤りや不足を確認する

・目的との整合性を評価する

・改善点を具体的に指摘する

【自動実行の手順】

1. 企画担当が企画案を作る
2. 制作担当が成果物を作る
3. 監査担当が問題点を指摘する
4. 制作担当が指摘事項を修正する
5. 監査担当が再確認する
6. 完成品を提出する

【実行ルール】

・各工程で私の返事を待たずに次へ進む

・不明点は合理的な仮定を置き、その内容を明示する

・確認できない事実を作らない

・監査担当は厳しく評価する

・修正は最大2回までとする

・重大な問題が残った場合は、その内容を報告する

・外部への公開、送信、購入、契約は行わない

【今回の仕事】

会社員向けの90分間の生成AI入門研修を企画してください。

対象は生成AIを初めて利用する社員です。

研修終了後に、受講者が自分の仕事を1つ改善できるようになることを目標にしてください。

【必要な成果物】

① 研修企画書

② 90分のカリキュラム

③ 講義内容の構成

④ 演習問題3問

⑤ 講師用進行メモ

⑥ 研修後の実践課題

⑦ 効果測定方法

企画、制作、監査、修正を順番に進め、最後に完成版を提示してください。

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これで、AIが一連の作業を進めます。

途中で人間が文章をコピーする必要はありません。

ただし、これは1回のチャット応答の中で複数の役割を模擬する方法です。

複数のAIが独立して仕事をしているわけではない点には注意してください。

🔳実習② AIが本当に仕事をチェックしたか確認する

ここで、もう一つ試してみましょう。

AIが「監査しました」と書いていても、本当に十分なチェックをしたとは限りません。

そこで、監査結果を具体的に報告させます。

【コピペ用プロンプト② 監査記録の作成】

先ほどの成果物について、監査記録を作成してください。

以下の内容を示してください。

① 発見した問題点

② 問題の重要度

③ 修正前の内容

④ 修正後の内容

⑤ 修正によって改善された点

⑥ まだ残っている問題点

実際に確認できたことと、AI自身の評価を区別してください。

確認していない事項を「確認済み」と記載しないでください。

⸻

これにより、AIがどのような理由で修正したのかを確認できます。

ただし、監査記録そのものもAIが生成しているため、独立した品質保証にはなりません。

重要な資料は、最後に人間が確認する必要があります。

🔳では、Claude Codeを使うと何が変わるのか？

ここからが、今回の本題です。

ChatGPTの通常のチャットでは、文章の中で役割を切り替えて作業できます。

一方、Claude CodeやCodexのような開発エージェントは、対応する実行環境でファイルを読み書きしたり、プログラムを実行したりできます。

例えば、研修企画書からPowerPointを作り、演習問題をWordファイルにまとめ、監査結果を別ファイルとして保存する、といった処理です。

これらを連携させれば、人間が何度もコピーして貼り付ける必要がなくなります。

ただし、実際にファイルを生成するには、対応するソフトウェアやライブラリ、実行権限などの準備が必要です。

AIに頼むだけで、あらゆる形式のファイルが必ず完成するわけではありません。

🔳実習③ Claude CodeやCodexで試すなら？

すでにClaude CodeやCodexを使える環境がある方は、次のような指示を試せます。

今回は、練習用フォルダを使い、重要なファイルには触れないようにします。

【コピペ用プロンプト③ ファイル制作版】

この作業用フォルダの中だけで、生成AI入門研修の教材一式を制作してください。

【目的】

会社員向け90分間の生成AI入門研修を作成する。

【作業手順】

1. 研修の目的と対象者を整理する
2. 研修企画書を作成する
3. 90分のカリキュラムを設計する
4. スライド構成案を作成する
5. 演習問題を3問作成する
6. 講師用進行メモを作成する
7. 監査担当の視点で内容をチェックする
8. 問題点を修正する
9. 成果物をファイルとして保存する

【保存するファイル】

・研修企画書.md

・カリキュラム.md

・スライド構成案.md

・演習問題.md

・講師用進行メモ.md

・品質チェック.md

【重要な制約】

・指定した作業用フォルダ以外を変更しない

・既存ファイルを勝手に削除しない

・外部サービスに情報を送信しない

・有料サービスを利用しない

・不明な外部プログラムを勝手に導入しない

・実行できない作業は理由を説明する

・完了後、作成したファイルの一覧を報告する

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この方法なら、AIの回答を読むだけでなく、実際の成果物をファイルとして受け取ることを目指せます。

ただし、Claude CodeやCodexの実行環境によって、ファイルへのアクセス権限や確認画面は異なります。

最初は必ず、重要なデータのない練習用環境で試してください。

🔳AI社員は本当に3人必要なのか？

ここで、一つ考えてみたいことがあります。

AIを3人に増やせば、必ず仕事の品質が上がるのでしょうか。

実は、そうとは限りません。

同じAIモデルに3つの役割を与えただけでは、同じ思い込みや誤りを繰り返す可能性があります。

また、複数のAIを独立して動かす場合は、処理時間や利用料金が増えることもあります。

そのため、最初は1つのAIで仕事の流れを作り、必要に応じて役割を分離する方が合理的です。

例えば、事実確認が重要な仕事では、監査担当だけ別のモデルや情報源を使う方法も考えられます。

AI社員の人数を競うのではなく、成果物の品質と作業効率を比較することが重要なのです。

🔳一人会社の可能性はどこまで広がるのか？

今回のような仕組みを応用すれば、一人でもさまざまな仕事を進められる可能性があります。

例えば、研修事業です。

人間が顧客の課題を聞き、研修の方向性を決める。

AIが企画書、教材、演習、講師台本を制作する。

さらにAIが品質チェックを行い、人間が最終確認する。

こうした役割分担ができれば、教材制作の負担を軽減できます。

しかし、忘れてはいけないことがあります。

研修資料を大量に作れることと、研修の効果が高いことは別です。

受講者が実際に行動を変えたのか。

職場で学んだことを実践したのか。

企業の課題解決につながったのか。

こうした成果まで考える必要があります。

AIエージェントは、仕事を速くするためだけのものではありません。

人間が本来集中すべき仕事に時間を使えるようにするための仕組みでもあるのです。

🔳次回予告：AIにnoteの記事を100本作らせたら？

今回、AI社員3人に研修教材を制作させる方法を紹介しました。

では、この仕組みをnoteの記事制作に応用したらどうなるでしょうか。

企画担当が読者の関心を調べる。

制作担当が記事を書く。

監査担当が内容をチェックする。

さらに、見出し画像やハッシュタグまで用意する。

これを100本分繰り返したら？

本当に短時間で100本作れるのでしょうか。

そして、100本作れば収益は増えるのでしょうか。

次回は、**「AIにnote記事を100本作らせたら、収益化できるのか？」**をテーマに、制作の自動化とビジネスとしての可能性を検証したいと思います。

AIに仕事を頼む時代から、AIに仕事の仕組みを任せる時代へ。

その変化を、これからも一緒に試していきましょう。



※本記事はAIエージェントの学習を目的とした実習です。AIによる成果物には誤りが含まれる可能性があります。業務で利用する際は、情報管理、著作権、品質確認、利用料金などに注意してください。

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