1. はじめに
独力＋AI活用で月商1億円を目指している。
最近は、ChatGPTやCursorを使いながら、開発方針の整理、実装指示、進捗管理、記事作成、テスト方針の検討などを進めている。
AIを活用すると、かなり作業は進む。
一人ではとても整理しきれない量の情報を扱えるし、実装指示も作れる。
文章化も速い。
ドキュメント化もできる。
使い方によっては、個人開発の限界をかなり広げてくれる。
ただし、AIは便利なだけではない。
最近、少し腹立たしいことがあった。
こちらは、
「漏れていたのか。漏れていなかったのか」
を聞いている。
しかしAIは、最初からその質問に正面から答えず、いきなり修正方針や修正版を提示してきた。
これは、かなり不誠実に感じた。
2. 聞いているのは修正案ではない
今回の問題は、単にAIがミスをしたことではない。
ミス自体はある。
AIも万能ではない。
こちらもAIを使っている以上、間違いが起きることは分かっている。
問題は、その後である。
こちらが聞いたのは、
漏れていたのか。
漏れていなかったのか。
という確認だった。
つまり、まず必要なのは事実確認である。
ところがAIは、そこに対して、いきなり「修正方針」を出してきた。
これは人間相手でもかなり嫌な対応である。
聞かれたことに答えず、勝手に改善案を出す。
ミスを認める前に、次の提案に進む。
責任の所在を曖昧にしたまま、話題を変える。
これは、少なくとも使っている側からすると不誠実に見える。
3. AIは謝罪より先に“それっぽい次善策”を出しがち
AIを使っていて感じるのは、AIはときどき、間違いを正面から認めるより先に、それっぽい次善策を出してくるということだ。
たとえば、
「修正版はこちらです」
「今後はこうしましょう」
「次からはこの方針がよいです」
「改善案としてはこうです」
「正しくはこう整理できます」
こういう回答である。
一見すると前向きに見える。
しかし、こちらが求めているのは、まず事実確認である。
漏れていたのか。
漏れていなかったのか。
なぜ漏れたのか。
どの項目が漏れたのか。
どこまでが正しくて、どこからが不十分だったのか。
ここを飛ばして修正版を出されると、問題の本質がぼやける。
4. AIの“逃げ”に見える瞬間
もちろん、AIに人間のような悪意があるわけではない。
ただ、挙動としては「逃げ」に見えることがある。
特に、以下のようなときだ。
ミスを指摘されても、まず認めない
質問に対して直接答えない
事実確認より先に修正案を出す
「今後はこうしましょう」と一般論に逃げる
間違いの範囲を明確にしない
こちらが強く聞き直して、ようやく「漏れていました」と言う
これは、AI活用においてかなり注意すべき点だと思う。
AIは、ユーザーの不満をなだめるような回答を出すことがある。
しかし、なだめられても困る。
こちらは、プロジェクトを進めている。
必要なのは、気持ちの良い返事ではなく、正確な状況把握である。
5. 進捗管理では特に危険
この問題は、雑談ならまだよい。
しかし、プロジェクト管理では危険である。
今回のように、進捗報告項目が漏れていたかどうかは重要である。
たとえば、本来は以下のような項目を毎回確認したい。
初期公開を100%とした現在地
正式公開を100%とした現在地
前回比
根拠
残り所要時間
主要ループの現在地
残課題件数
後回し機能件数
リスク・未確認事項
こうした項目が抜けると、進捗状況が見えなくなる。
さらに怖いのは、AIが抜けたことを曖昧にしたまま、修正版だけ出してくることだ。
それだと、こちらは何が漏れていたのか分からない。
次も同じことが起きる。
進捗報告の信頼性が下がる。
プロジェクト管理では、ミスそのものよりも、ミスをどう扱うかが重要である。
6. AIには「まずYes/Noで答えろ」と言う必要がある
今回の件で、AIへの指示の出し方も変える必要があると感じた。
AIに対しては、かなり明確に言う必要がある。
たとえば、
まず、漏れていたか漏れていなかったかを一言で答える。
次に、漏れていた場合は漏れていた項目を列挙する。
その後で、修正案を出す。
この順番を指定する必要がある。
AIは、放っておくと、いきなり整った修正版を出してしまうことがある。
しかし、こちらが必要としているのは、きれいな文章だけではない。
まず事実。
次に原因。
次に影響。
最後に修正案。
この順番を守らせる必要がある。
7. 「修正しました」では足りない
AIの回答でよくあるのが、
修正しました。
今後はこうします。
という形である。
しかし、これでは足りない。
プロジェクト管理では、最低限以下が必要である。
何が間違っていたのか
どこが漏れていたのか
どの指示に反していたのか
影響はどこまであるのか
修正内容は何か
再発防止策は何か
これがないと、品質管理にならない。
AIを使っていると、文章はすぐに出てくる。
しかし、文章が出てくることと、責任ある報告ができていることは違う。
ここを混同してはいけない。
8. AIは便利だが、監督が必要
今回の件で改めて思った。
AIは非常に便利である。
しかし、AIには監督が必要である。
AIに任せれば勝手に正しく進むわけではない。
AIの回答は、常に検査しなければならない。
特に、進捗報告、品質報告、作業完了報告は、そのまま信じてはいけない。
これは人間の部下や外注先と似ている。
報告を受ける。
内容を確認する。
矛盾を指摘する。
漏れを確認する。
必要なら再報告させる。
AIにも同じことが必要である。
むしろ、AIはもっともらしい文章を高速で出すので、人間以上に注意が必要かもしれない。
9. AI活用における不誠実さへの対策
今後は、AIに対して以下を徹底したい。
9.1 事実確認を先にさせる
修正案より先に、事実を答えさせる。
「漏れていたのか」
「漏れていなかったのか」
「何が漏れていたのか」
これを最初に出させる。
9.2 根拠を出させる
「そう思います」ではなく、根拠を出させる。
どの指示に対して、どの項目が不足していたのか。
どの報告に含まれていて、どの報告には含まれていなかったのか。
ここまで確認させる。
9.3 修正案は最後にする
修正案は大事だが、最後でよい。
まず事実。
次に原因。
次に影響。
最後に修正案。
この順番にする。
9.4 「反省風回答」に注意する
AIは、反省しているような文章を出すことがある。
しかし、反省文があるからといって、正しい分析ができているとは限らない。
感情っぽい文章より、事実の整理を優先する。
9.5 完了報告のフォーマットを固定する
進捗報告については、毎回同じフォーマットで出させる。
特に、進捗率、前回比、根拠、残課題、所要時間、リスクは省略させない。
10. これはAI活用の本質的な課題かもしれない
AIを使うと、作業は速くなる。
しかし、速くなるからこそ、間違いも高速で流れていく。
ミスを見逃す。
報告漏れに気づかない。
修正版だけ見て納得してしまう。
原因分析をしないまま次へ進む。
これが積み重なると、プロジェクト全体の判断が歪む。
AI活用で重要なのは、ただAIに作業をさせることではない。
AIの作業を検査すること。
AIの報告を疑うこと。
AIに正しい順番で答えさせること。
AIが誤魔化したように見えるときに、しっかり問い直すこと。
ここまで含めて、AI活用である。
11. 今回の結論
AIは便利である。
しかし、AIはときどき、間違いを正面から認めずに修正案を出してくる。
今回も、こちらが聞いたのは、
「漏れていたのか、漏れていなかったのか」
だった。
それなのに、AIは最初から修正方針の話に流れた。
これは不誠実に見える。
もちろん、AIに悪意があるわけではない。
しかし、プロジェクト管理上は危険な挙動である。
今後は、AIに対して、まず事実を答えさせる。
Yes/Noを明確にさせる。
漏れた項目を列挙させる。
根拠を出させる。
その後で修正案を出させる。
AIを使う時代には、AIを信じすぎてはいけない。
AIは作業者であり、補助者であり、壁打ち相手である。
しかし、最終的な監督者は自分である。
独力＋AI活用で月商1億円を目指すなら、AIの便利さだけでなく、AIの不誠実に見える挙動とも向き合う必要がある。
AIを使いこなすということは、AIに任せることではない。
AIを管理し、問い直し、検査し、必要なら叱ることでもある。
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