前回は、「AIに任せていい仕事／任せてはいけない仕事」の線引きを整理しました。
今回はさらに一歩進みます。
では、実際にどうやって“任せる仕事”を切り出せばよいのか？
aiworks.freedomsg.online のような実行環境を前提にすると、
ここが最も重要なポイントになります。
仕事はそのままではAIに渡せない
多くの人がつまずくのはここです。
「この作業を自動化したい」
「この業務をAIに任せたい」
そう思っても、仕事はたいてい塊のままです。
AIは塊を処理するのが苦手です。
得意なのは、明確に定義されたタスクです。
切り出しの基本は「動詞」で考える
仕事を分解するときは、名詞ではなく動詞で考えます。
例えば、
- 売上データ → ×
- 売上データを集計する → ○
- 顧客情報 → ×
- 顧客情報を分類する → ○
AIに渡せるのは、「何かをする」単位です。
3ステップ分解法
aiworks前提で使える、シンプルな分解法があります。
- 入力は何か？
- 何をさせたいのか？
- 出力はどうなればいいか？
この3つが言語化できれば、AIに渡せます。
例：売上分析を任せる場合
漠然と「売上分析をしたい」と考えるのではなく、
- 入力：売上CSVデータ
- 処理：月別・商品別に集計
- 出力：表形式でまとめる
ここまで明確にする。
すると、aiworks上では
- 条件を指定する
- 処理を実行する
- 結果を確認する
という流れになります。
人の仕事は、
- 目的を定義する
- 条件を与える
- 結果を評価する
これだけです。
切り出しができない人の特徴
AIに任せられない人は、
- 目的が曖昧
- 完成形をイメージしていない
- 途中で判断する場所を決めていない
つまり、AIの問題ではなく、
設計の問題です。
aiworks前提の思考法
aiworksでは、
- 仕事を小さな処理単位にする
- 途中で止められるようにする
- 結果は必ず人が確認する
この構造が前提になります。
だからこそ、
切り出し＝設計が重要なのです。
まとめ：任せる前に、分解する
AIに仕事を任せるとは、
「自分の仕事を理解すること」
でもあります。
切り出せる仕事は、任せられる仕事。
切り出せない仕事は、まだ自分の中でも整理できていない仕事。
次回は、「AIへの指示をどう書けば精度が上がるのか」を、
aiworks前提で具体的に解説します。