Day 1

チャット一発 vs 回るAI

読了+体験+課題: 20〜30分

「AIに頼んだのに、結局ぜんぶ自分で見直した」。チャットAIを仕事に使ったことがあれば、思い当たるはずです。今日は、この「結局自分で見直す」問題がなぜ起きるのかを模擬体験で確かめ、解決の考え方であるループ(loop)の基本サイクルを学びます。

今日のゴール

まずは体験

あなたは経費精算の承認担当です。部内から6件の経費申請が届きました。これをAIアシスタント「経費チェックAI」に任せてみます。判定は「問題なし / 差し戻し / 人間に相談」の3種類。規定は次の3つだけです。

経費規定

手順: まず① 一発指示モードで頼み、結果が出たら「答え合わせ」を押してください。そのあと② ループモードに切り替えて、同じ6件をもう一度任せてみます。

申請	申請額	レシート	AIの判定	実際は

一発指示モードのAIは、まちがえたというより、確かめる段がそもそもありませんでした。

ここが今日いちばん大事なところです。どれだけ賢いAIでも、自分の答えを確かめる機会が仕組みとして無ければ、見落としはそのまま最終回答になります。そしてAIは自信を持って「完了です」と言うので、疑うきっかけは人間側にしかありません。だから「結局ぜんぶ自分で見直す」ことになるのです。

一方、ループモードのAIがやったことは、1件ずつ「確認する(行動)→ 規定・レシートと照合する(観測)→ おかしければ判定を直す(修正)→ 残りがあるか確かめて続ける(停止)」の繰り返しでした。 AIの賢さは同じでも、回し方が違うだけで結果が変わりました。

いま体験した回し方を整理します。この5段階を基本サイクルと呼びます。

目的: 何がどうなったら「終わり」かを決める。経費チェックAIなら「6件すべてを3種類に仕分け終えること」。この終わりの条件を完了条件と呼びます。
行動: 実際に手を動かす。1件読んで、仮の判定を出す。
観測: 行動の結果を確かめる。レシートと照合する、規定と照合する。うまくいかなかったという事実も、次に生かせる大事な情報です。
修正: 観測でわかったことをもとに、判定を直す。自分で判断できないものは人間への相談に回す。
停止: 完了条件を満たしたら止まり、報告をまとめる。「ちゃんと止まれる」ことは、AIに仕事を任せるうえで実はいちばん大事な性質です(Day4で詳しく扱います)。

この基本サイクルを、終わりまで繰り返す仕組みがループ(loop)です。チャット一発との違いは、賢さではなく、観測と修正と停止がサイクルの中に組み込まれているかどうかです。

チャットAIとのやりとりを思い出してください。AIの答えを読んで、違うところに気づいて、「ここが違う、直して」と打ち返す。直ったか読んで、また返す。この往復は、基本サイクルにそっくりです。

つまり、チャットでも観測と修正は起きています。ただし担当者はあなたです。あなたが観測係と修正係を務め、AIは行動係だけをやっている。だからあなたが見ていないと仕事は進まないし、あなたの時間がそのまま仕事量の上限になります。

ループエンジニアリング(loop engineering)とは、あなたが手作業でやっているこの観測と修正を、 AIの仕事の回し方の中に組み込む設計の実践です。あなたの役目が消えるわけではありません。役目が変わります。どう変わるかは、Day5のテーマです。

自分の仕事から「一回の指示では終わらない仕事」を1つ選んでください。例: 月次レポートの数字チェック、問い合わせメールの一次対応、議事録の清書と関係者への展開。
その仕事を、紙かメモアプリで5段階に当てはめて書き出します。
- 目的(完了条件): 何がどうなったら終わり?
- 行動: 最初の一手は?
- 観測: 結果の良し悪しは、何と照合すればわかる?
- 修正: 食い違いが見つかったら、何をする?
- 停止: どうなったら止まる? 判断できないときは誰に相談する?
いつも使っているチャットAIに、その仕事をいつも通り「一回の指示」で頼んでみてください。返ってきた答えに、こう聞いてみます。「この答えのどこを確かめれば、間違いに気づけますか?」 AIが挙げた確かめどころが、あなたの仕事の「観測」の候補リストです。明日以降、ここに層を足していきます。

Day2「ループの4層」。今日の経費チェックAIに何をどう足すと安心して任せられるのか、新人に仕事を任せるつもりで「指示・文脈・作業環境・ループ」の4つの層に分けて考えます。