AIに任せる作業・任せない作業の線引き
AIに作業を任せる範囲は、気づくと「便利だから」で少しずつ広がっていきます。最初は文章の下書きだけだったのが、調べもの、コードの編集、ファイルの整理と広がり、放っておくと「まあ、送信までやってもらうか」といったところまで行きかねない。
自分の場合、任せる範囲は広い方だと思います。調査も下書きもコードもAIに触らせている。それでも一度、線引きを言葉にしておくことにしました。境界が曖昧なままだと、判断はいつもその場の気分になります。忙しいときに限って、確認を飛ばしたくなるものです。任せるときの指示の出し方自体は、AIへの指示の型：目的・制約・出力形式を固定で渡すにまとめています。
線引きに使っている3つの軸
個別の作業をひとつずつ分類していくとキリがないので、まず判断の軸を決めています。新しい作業を任せようと思ったときは、この3つに当てはめて考えます。
- 取り消せるか：間違っても元に戻せる作業かどうか。戻せるなら被害は小さい
- 影響範囲はどこまでか：自分の手元で完結するのか、他人や公開先に届いてしまうのか
- 結果を自分で検証できるか：出力が正しいかどうか、自分で確かめる手段があるか
この3つがすべて「大丈夫」側に倒れる作業は、安心して任せられます。逆に、1つでも危ない側に倒れるものは、任せ方を変える。とくに「取り消せない」かつ「外に届く」の組み合わせは、作業の種類を問わず止めるようにしています。
大原則：取り消せない操作は、AIに「実行」までさせない。 候補を出させるところまでは任せる。最後にボタンを押すのは自分。
実際、この原則ひとつ決めておくだけで、大半のケースは判断がつきます。
3分類：任せてよい／確認してから／任せない
軸を踏まえて、自分の作業はだいたい次の3つに分かれました。
| 分類 | 例 | 理由 |
|---|---|---|
| 任せてよい | 調査の下調べ、文章の下書き、メモの整理、コードの初稿、テストのたたき台 | どれも取り消せるし、成果物は自分の目で確認してから使う。間違っていても下書きの段階で止まる |
| 確認してから | コードのコミット内容、記事の公開前チェック、外部に送る文面の最終稿、設定ファイルの変更 | 実行自体は簡単でも、一度出ると外に届く。実行前に一度自分の目を通せば事故は防げる |
| 任せない（実行させない） | 申込・購入、公開・送信・削除の実行、登録情報の変更、push | 取り消せない、または取り消しに手間と時間がかかる。候補出しや下準備までがAIの担当で、実行は自分がやる |
コードまわりは少し特殊で、書くところと出すところを分けています。コードを書かせたり編集させたりするのは「任せてよい」に入れるけれど、コミットの中身の確認と push は自分でやる。push は公開に近い行為で、間違った変更を外に出すと取り戻すのに余計な手続きが増えるからです。逆に言えば、push さえ握っておけば、ローカルの編集はかなり大胆に任せられます。作業ディレクトリの中であれば、壊れても直せる範囲に収まるので。
文章も似た分け方です。下書きは全面的に任せる。でも「事実として外に出す前の確認」は自分の仕事として残しています。AIの下書きは、もっともらしいけれど出典のない数字や、やっていない作業の体験談が紛れ込むことがある。ここは文体の問題ではなく信用の問題なので、省力化の対象にしないと決めています。その確認で実際に見ている項目は、AIに書かせた記事の品質チェック：出典・捏造・定型文を見抜くに整理しました。
権限は一気に広げない
もうひとつ意識しているのは、線引きは固定ではなく、様子を見ながら動かすものです。
新しい種類の作業を任せるときは、最初は狭く始めます。たとえば「読み取りだけ」「下書きだけ」から入って、しばらく事故なく回るのを確認してから一段広げる。いきなり実行まで任せない。この進め方だと、問題が起きても被害が小さい段階で気づけますし、「どこまでなら安心して任せられるか」が実績ベースで分かってきます。
反対に、一度広げた範囲を狭めることもあります。確認をすり抜けるような出力が続いた作業は、いったん「確認してから」に戻す。線引きは信頼の置き方そのものなので、固定したルールというより、運用しながら調整するものだと思っています。
迷ったときのデフォルト
それでも判断に迷うケースは出てきます。そういうときのデフォルトは、決めてあります。
- 取り消せるかどうか分からなければ、取り消せないものとして扱う
- 影響範囲が読めなければ、「確認してから」に一段落とす
- 確認する時間がないなら、その場で実行せず翌日に回す
3つ目は地味ですが効きます。AIに任せる作業の大半は、数時間遅れても困らないものばかりです。急いでいるように感じるときほど、たいていは自分の側の焦りでしかない。判断を急がせる圧力がかかったら止まる、というのは、人間同士の仕事でも同じでした。
「AIに任せる範囲」は、ツールの性能だけで決まるものではないと思っています。同じツールでも、取り消せる作業の比率が高い人と、対外的な実行が多い人では、適切な線引きは違ってくる。まずは自分の作業をこの3分類に当てはめてみると、思っていたより任せられる部分と、思っていたより握っておくべき部分の両方が見えてきます。