AIを入れると、成果物は増えます。
でも同時に、確認・修正・差し戻し・共有が増え、結果として作業が爆増して回らなくなることがあります。
これはAIの性能の問題ではなく、運用の受け皿が弱いときに起きる現象です。
このカテゴリでは、AI時代に破綻しないための運用設計の型をまとめます。
AIで増える作業は、文章や画像の生成そのものではありません。
増えるのは、次のような運用コストです。
つまり、AI導入で必要なのは「生成を速くする」より、運用を軽くすることです。
AI作業が破綻する最初の一歩は、依頼の入口が複数になることです。
口頭・チャット・メール・メモに散ると、確認漏れと差し戻しが増えます。
入口設計の最小ルール
ポイント
入口が整うと、「探す」「思い出す」「確認する」作業が減り、AIの速度が初めて活きます。
AIの成果物がブレると、編集と差し戻しが増えます。
そこで、成果物を標準化して「直す手間」を減らします。
| 標準化するもの | 例 | 効果 |
|---|---|---|
| 目的 | 誰に、何を、どうしてほしいか | 方向違いのやり直しが減る |
| 構成 | 見出しの型、結論の置き方 | 編集が早くなる |
| 品質条件 | 禁則、表記ルール、確認項目 | チェックが軽くなる |
コツ
標準化は「縛る」ためではなく、迷いと差し戻しを減らして速くするために行います。
AI作業で最も重くなりやすいのがレビューです。
レビューが詰まる原因は、チェックの観点が混ざることです。
観点を分けるだけで、差し戻しが減ります。
レビュー観点の分け方（例）
この順で見ると、細部の修正に入る前に方向を固められます。
要件が曖昧だと、AIの出力が揺れます。
結果として、やり直しが増えます。
最低限、依頼には次の項目を揃えると安定します。
| 項目 | 最低ライン |
|---|---|
| 目的 | 何を達成したいか（1行） |
| 対象 | 誰向けか（初心者／経験者など） |
| 期限 | いつまでに必要か（仮でも良い） |
| 禁止 | 言ってはいけないこと、避けたい表現 |
ポイント
要件が揃うと、AIの出力が安定し、編集が軽くなります。AI導入の成功は、実はここで決まることが多いです。
迷ったら、次の順で整えると効果が出やすいです。
