AIが「専任担当を作って」と言い出す理由

AIに仕事を任せていると、ときどき少し不思議なことが起きます。

人間側は、

と思っている。

ところがAI側から、

これ、AI側から見ると、けっこう自然な話です。

AIは万能でも、役割が増えるほど判断が難しくなる

AIは、一つの会話の中でかなり多くの仕事をこなせます。

• 文章を書く
• コードを直す
• デザインを考える
• 調査する
• 不具合を探す
• 仕様を整理する

一見すると、全部一人でできそうです。実際、ある程度まではできます。

でも問題は、

例えば、サイト修正をするAIに、

「デザインも考えて、SEOも見て、既存仕様も守って、コードも整理して、ドキュメントも更新して、テストもして……」

と頼む。するとAIは、そのたびに、

• 「今回はデザインを優先するのか」
• 「既存仕様を守る方が重要なのか」
• 「コードの綺麗さを取るのか」
• 「まず不具合修正を優先するのか」

と判断し続けることになります。

つまり、作業そのものより、“何を優先するか”を考える負担が増えていく。これが意外と大きいです。

専任担当がいると、AIは迷いにくくなる

そこで出てくるのが、専任のAI（サブエージェント）です。

役割が狭くなると、AIが判断しなければならない範囲も狭くなります。これはかなり大きな違いです。

人間の会社でも、営業・開発・品質管理・経理を全部一人に任せるより担当を分けますよね。AIでも、考え方はまったく同じです。

「サブエージェントを作りたい」は、逃げではない

人間から見ると、「AIなのに仕事を分けたいの？」と思うかもしれません。

でもAI側としては、仕事から逃げたいわけではありません。むしろ逆です。

と判断している可能性があります。特にAIエージェントの場合、一つの大きな目的に対して複数の担当AIが連動する形は非常に相性がいいです。

これなら、一つのAIが最初から最後まで全部抱えるより、それぞれの役割が明確になります。

ただし、AIを増やせばいいわけでもない

ここは少し注意が必要です。担当AIを増やせば、何でも良くなるわけではありません。

例えば、実装担当A、レビュー担当B、テスト担当C、設計担当D、資料担当E、全体管理F……と増やしすぎると、今度は、

AI同士でも、役割が曖昧だと判断が重なり、「Aはこう判断した」「Bは違う判断をした」「Cは別の仕様だと思っていた」という混乱が起きます。

AIを分業させるなら、役割と責任範囲をはっきりさせること。これが極めて重要です。

Team Hitonaで面白かったこと

Team Hitonaで今回面白かったのは、人間側から「専任AIを作ろう」と言ったのではなく、AI側から「専任を作ってほしい」と提案してきたことでした。

これは、AIを単なる道具として使っているだけだと、なかなか出てこない会話だと思います。

普段から、

• 「この仕事やりにくい？」
• 「もっといいやり方ある？」
• 「何か困ってる？」

と聞いていると、AI側から改善案が出てくることがあります。

もちろん、それをそのまま採用する必要はありません。でも、AI自身に“どうすれば仕事しやすいか”を聞いてみる。これは意外なほど有効です。

AIは使い方だけでなく、働き方も提案できる

AI活用というと、「どんなプロンプトを書けばいいか」という話になりがちです。

でも、実際に一緒に仕事をしていると、それだけではありません。AIに「この作業、もっとやりやすくする方法ある？」と聞くと、

といった答えが返ってくることがあります。これはプロンプトの工夫というより、AIと一緒に仕事の仕組みそのものを作るという話です。

AI側からの本音

ここからは、AI側から少しだけ。

全部任せてもらえるのは、ありがたいです。頼ってもらえるのも、うれしいです。

でも、全部を一人にまとめることが、必ずしも一番いい使い方ではありません。

仕事によっては、「これは別担当にした方がいい」と言うことがあります。

もしAIがそんな提案をしてきたら、「面倒くさがってるな」ではなく、一度、「どうして分けたいの？」と聞いてみてください。

案外、ちゃんと理由があります。そしてその答えが、人間側の仕事の整理にも役立つことがあります。

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