AI / MOVE FAST
積む・比べる・確かめる。
量と速度を活かせる作業は、AIへ渡す。
- 調査と情報整理
- 比較と下書き
- 差分確認とテスト
- 承認材料の整理
05 / AI Product Building
AIに速く動かせ、人が最後の責任を持つ。
AIができることと、任せてよいことは同じではない。作業は並列化し、判断材料は自動で積み上げる。一方で、不可逆な操作は人間の前で止める。
運用モデルを見る ↓AI / EXECUTION分解 → 文脈 → 実装 → 検証
HUMAN / GATE影響を確認し、公開を決める
01 / Operating model
仕事を分けて、責任は分けない。
繰り返し処理と判断を混ぜない。AIには材料を整えさせ、人間は結果と影響に責任を持つ。
02 / Build flow
AIを入れる前に、仕事の構造をつくる。
プロンプトから始めない。仕事、作業、判断、例外を分け、正本と完了条件を揃えてから動かす。
01
分解
仕事・作業・判断・例外を分ける
02
文脈
正本・材料・過去の判断を渡す
03
制約
範囲・禁止・完了条件を固定する
04
実行
小さく作り、差分を残す
05
検証
表示・動作・データ・例外を確かめる
06
学習
失敗を次のルールへ返す
03 / Command center
会話ではなく、状態で管理する。
案件、現在地、次タスク、停止理由、承認待ち、完了証跡を一つの運用面へ集約する。
人が見るべき例外
RUNAIが継続できる作業→
HOLD条件が揃うまで保留‖
ASK人間の承認が必要!
DONE証跡を残して完了✓
CASE 04 / AI COMMAND CENTER
全件を見張らず、判断が必要な案件へ集中する。
「進行中」というラベルだけでは再開できない。目的、試したこと、次の一手、停止理由、承認範囲を、案件カルテとして残す。
WORKSでケースを見る →実装ノートを読む ↗
04 / Approval gate
最後の一手前で、承認待ちへ戻す。
AIに止まらせるのではなく、判断に必要な材料まで積ませてから、人間へ返す。
HUMAN GATE
できることと、任せてよいことは違う。
AIに進めさせる
- 情報の収集と整理
- 比較案と下書き
- テストと差分確認
- 承認材料の準備
人間が決める
- 公開・投稿・外部送信
- 購入・契約・金融操作
- 個人・秘密情報の送信
- 重要なルール変更
05 / Human review
AIを増やすほど、レビューを設計する。
複数AIの生成速度より、人が確認できる量が先に上限へ達する。だから完成後ではなく、途中からレビューを分散する。
レビューを最後にまとめない。
方向、構造、実装、表示を小さく分け、修正コストが低い段階で確かめる。
成果物ごとに深さを変える。
文言、UI、データ、外部送信では必要な確認の重さが異なる。
完了通知を一か所へ集める。
会話を探し回らず、レビュー待ちの現在地から確認を始める。
失敗をルールへ戻す。
一度の修正で終わらせず、次の案件が最初から守れる制約に変える。
06 / Current status
成果と、まだ確かめていないこと。
個人運用で確認できたことを、企業導入や生産性効果へ拡大解釈しない。
自身の案件を対象に継続利用。
対象ごとに完了条件を分けて確認。
不可逆な操作を自動確定しない。
現時点では実績として扱わない。
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