AIの真価は自分の分身を作れること。チャットで終わらせない僕のやり方を紹介します。

要約

AIを単発の質問に答える道具として使うのではなく、知識や仕事の進め方を蓄積した「自分の分身／第二の脳」として育てる方法を紹介しています。

重要なのは、すべてを一度に自動化するのではなく、次の4段階を下から順に整えることです。

1. 自分や仕事について覚えさせる

自分のプロフィール、過去の案件、判断基準、対応方法などを、AIが読めるファイルとして記録します。情報を1つの巨大なファイルに詰め込むのではなく、各情報の場所を示す「案内役」のファイルを作り、必要な資料へたどれる構成にするのがポイントです。日付や時系列も残します。

AIに「最近の自分の仕事はどうだったか」と聞き、返答が一般論ではなく、具体的な文脈を反映しているかを確認する方法も挙げています。

2. 記録された知識と最新情報をつなぐ

過去の案件やプロフィールといった変化しにくい知識だけでは、現在の市場状況、メール、予定などを踏まえた判断はできません。必要に応じて、最新情報を参照できるようにします。

ただし、メールやファイルなどへのアクセス権限は慎重に管理する必要があります。AIへの指示で「送信しないで」と頼むだけでは、誤操作を防ぐ仕組みにはなりません。まずは閲覧権限にとどめ、送信・削除・書き換えなど、外部への影響がある権限は、十分に信頼できると確認するまで与えないという考え方を示しています。

3. 役割を分けて仕事を任せる

1つの万能AIにすべてを任せるのではなく、調査・整理・企画などに分け、各工程を専門のAIやエージェントに担当させます。たとえば、過去事例を探す役、情報を論点別に整理する役、今回の案を作る役に分け、順番に結果を引き継ぎます。

こうすると、問題が起きた際にどの工程で失敗したかを特定しやすくなり、役割ごとの改善もしやすくなります。異なる企業のAI同士で議論させる方法にも触れています。また、整理の工程を改善すると、その整理を使う後続作業全体の質も上がると説明しています。

4. 確認済みの作業から自動化する

起動のきっかけは、次の3種類です。

1. 人が依頼する
2. メール受信など、特定の出来事が起きる
3. 決まった時刻になる

話者の例では、朝にその日の重要情報をまとめさせ、出勤時に音声で確認しています。

自動化は最後に行うべき段階です。見えないところで動くため、何度も手動で確かめ、安全に実行できると分かった作業に限って自動化します。重要な判断をいきなり自動化せず、導入後も定期的に動作を確認することが大切だと述べています。

全体の考え方

その場限りで消えるプロンプトの工夫ではなく、知識・仕組み・改善を積み上げることを、資産形成になぞらえています。AIを使うほど仕組みを改善でき、成果が蓄積していくため、最初から完成形を目指さず、小さく始めて段階的に育てるのがよいという結論です。

プログラミングの専門知識がなくても、時間のかかる作業はAIに補助させながら始められるとも説明しています。

紹介されたガイド・実例

• 過去の類似案件をAIに探させ、以前の判断理由も含めて振り返る例
• 調査・整理・企画を別々の役割に分ける業務設計
• 朝にメールなどの情報をまとめる定時実行の例
• Anthropicが公開した、会計管理や提案書作成などの業務手順テンプレートへの言及。リンクは動画の説明欄に掲載するとしています

主な話者・情報源

• Waipa（ワイパ）：ニュージーランド在住の話者。金融・戦略コンサルティングに関わる自身のAI活用法を解説。
• Anthropicの公式テンプレート：動画内で、業務手順のテンプレートとして紹介。