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AIって便利らしいけど、結局チャットで質問するくらいしか使えてないんだよな…。”使いこなしてる人”って何が違うんだろう？
いい質問だにゃ。
多くの人はAIを1人の物知りな相棒として使ってるにゃ。
でも使える人はいろいろなことと組み合わせて使っているにゃ。
今回はその1つ、AIを何人もの担当者がいるチームにして使う方法を教えるにゃ。
私は、非エンジニアですが、このAIチームを数時間で形にできました。
今日は『AIってこんな使い方もあるんだ』という選択肢を、私の実体験としてお伝えします。
難しい技術の話は最小限にするので、安心して読んでください。
自分には関係ないと思った人ほど読んでほしいにゃ。
これは『AIで仕事を分担して、育てる』という考え方の話にゃ。
📋 この記事でわかること
- AIを「1人」ではなく「役割を持ったチーム」として動かすという考え方
- 非エンジニアが、数時間でその仕組みを作れた実例
- AIに「記憶」を持たせて、使うほど成長させる方法の概要
- なぜ記憶を「メンバーごとに分けて保存」したのか？
- すでにAIを使っている人が、もう一歩先に進むためのヒント
結論：AIは「1人の相棒」から「育てるチーム」にできる
先に、この記事で一番伝えたいことそれは、
非エンジニアでも、作れて使える
多くの人がAIを使うとき、画面に向かって質問を打ち込む「チャット」の形で使っていると思います。これはこれで便利です。ただ私は、もう一歩進んで、AIに役割の違う担当者を何人も用意して、チームとして動かすという使い方を試しました。
さらに、そのチームの一人ひとりに「記憶」を持たせて、仕事をするたびに経験が貯まっていくようにしました。
つまり、使えば使うほど賢くなっていくチームです。
そして驚いてほしいのは、これを作ったのが、プログラミングをほとんど知らない非エンジニアだということ。しかも、かかった時間は数時間です。
「AIってそんなことまでできるの？」と思いますよね。この記事は、そんな可能性を知ってもらうこと、皆さんの1歩目になることを目的として書きました。
なぜ「1人のAI」じゃなく「チーム」にしたのか
1人に任せると専門性が薄い
副業や仕事で、私たちがAIに何かを頼むとき、こんな経験はないでしょうか。
SNSの反応を分析してほしいです。
企画を考えているのですが、いいネタをありませんか？
この内容で行く場合の競合他社を分析して、私との差を教えてください
この内容を別のチャットを分けてAIに頼むのはいいですが、全部を1つのAIに頼むと、どれもそこそこの答えは返ってくるけれど、専門性が薄くて物足りない。
AIも私たち人間と同じ
複数の専門分野を１つのAIに頼むとそこそこの回答が返ってくる。
これは、結果だけ見れば人間と同じと言えます。人間は、複数の専門を持つことで、それぞれの専門分野の理解が、1つを専門にする人よりも基本浅くなります。
しかし、AIでは、それぞれの専門分野の考え方がけんかして妥協する。
結果、そこそこの回答が返って来ます。
人間の場合は、幅が広がるというメリットがありますが、AIの場合は人間ほどの柔軟な考え方などが苦手なため、悪い方向に動いてしまうというデメリットとして動いてしまうのです。
チーム（組織）として動かすことで、質を上げる
では、どのように対策するか？
結論は、人間含む生き物が結果した時の対策と同じです。
互いに距離を置きましょう。
各専門分野ごとに細分化して、仕切りを作る（チャットを分けるなど）ことで、けんかを抑制します。
しかし、けんかと違うのは、複数の専門分野を組み合わせた成果物を出さないといけない点です。
どうにかして、それぞれの専門分野の回答を1つにまとめるあるいは、回答を順に私ていかなければなりません。
ですので、統轄を用意し、複数の専門家の答えを聞いたうえで実行形にしました。
これが、チーム化です。
実際、どのように分けたのか？
媒体・目的ごとに「分析担当」を分けた
私が作ったチームには、親役のまとめ役が1人いて、その下に役割の違う”子”のメンバーが複数います。
たとえば「分析」という仕事ひとつとっても、見る対象によって担当を分けました。具体的には以下のような感じです。
- ロイ：競合（他のサイト）の分析担当
- レム：自分のブログ（自社サイト）の分析担当
- シロ：SNS（X）の分析担当
このように、「競合を見る目」「自分を見る目」「プラットホーム（環境）を見る目」を別々の担当に持たせたわけです。同じ「分析」でも、競合を分析するときと自分のサイトを分析するときでは、見るべきポイントが全然違います。
担当を分けたことで、それぞれが自分の専門に集中できるようになりました。
ちなみに余談ですが、メンバーの名前は、転スラやリゼロといったラノベ・漫画作品が好きなので、そこから「ら・り・る・れ・ろ」が入るキャラの名前を借りています。リムル、ライラ、ルルシュ、レム、ロイ、シロ、ソラ…という顔ぶれです。親役がリムルで、その下に複数の子メンバーがいる、という家族のような構成にしました。
名前があるだけで、ただのツールじゃなく仲間みたいに感じられるにゃ。
愛着がわくと、育てるのも楽しくなるにゃよ。
その他にも、キャラのイメージからどういった専門家（仕事が得意）かを覚えやすくしました。
使う私が忘れてしまっては元も子もありませんので。
専門性を高める方法
ここが、この記事で一番伝えたい核心です。
普通にAIをチャットで使うと、会話を重ねるほど前回話したことが薄くなっていきます。毎回ほぼゼロからのスタートです。これだと、何度使っても回答の質は上がらず、安定もしません。
AIに「記憶」を持たせて育てる
私は回答の質の底上げや安定を目的に、各メンバーに「自分専用の記憶ノート」を持たせました。
やっていることはシンプルで、こういうループです。
- 仕事を始める前に、自分の記憶ノートを読む（過去の経験を思い出す）
- 仕事をする
- 終わったら、結果と気づきを記憶ノートに書き足す
これだけです。でも、これを繰り返すと何が起きるか。回を重ねるごとに、過去の経験の上に新しい学びが積み重なっていくのです。
たとえばSNS分析の担当なら、「前回はこういう投稿が伸びた」「この仮説は外れた」という記録が貯まっていきます。すると次の分析では、その記録を踏まえて、より鋭い判断ができるようになる。人間が日報を書いて、翌日それを見返して成長していくのと、まったく同じ仕組みです。
なるほど…AIが”昨日の自分”を覚えてるってことか。それなら確かに、使うほど賢くなりそう。
はい。『一度教えたことを覚えてくれる』だけで実際データも蓄積されていきますので、厚みが増えていきます。
日々研鑽して成長していくことで、自分にしか作れないAIになっていく実感があり、達成感が得られます。
記憶を「メンバーごとに分けて保存」した理由
もう一つ、こだわった点があります。それは、記憶を全員で共有せず、メンバーごとに分けて保存したことです。
記憶を共有すると、チーム化の効果や成長が薄くなる
「みんなで情報を共有した方がよくない？」と思うかもしれません。
でも私は、あえて分けました。それは
分析の経験は、担当ごとに見ている視点が違うから
競合を見る担当と、SNSを見る担当では、貯めるべき経験の中身がまったく別物です。これを一つのノートにまぜてしまうと、どの気づきがどの分野のものか分からなくなり、かえって判断が濁ってしまいます。
ですので、それぞれが自分の専門の記憶を、自分だけのノートに深く貯めていく形にしました。専門家がそれぞれ自分の研究ノートを持っているのと同じイメージです。これによって、一人ひとりの専門性がどんどん濃くなっていきます。
全部を1つにまとめないことで、逆に一人ひとりが尖っていくにゃ。
これは人間のチーム作りでも同じことが言えそうだにゃ。
実例：非エンジニア（筆者）が作成した実話
ここまで読んで、「面白そうだけど、自分には技術的に無理そう」と感じた方もいるかもしれません。
でも、もう一度言わせてください。これを作った私は、プログラミングをほとんど知らない非エンジニアです。
仕事でコードを一部編集はしましたが、書いた経験はありません。
それでも、かかった時間は数時間でした。
専門的なコードを一から書いたわけではなく、「こういう役割の担当を作りたい」「こういうふうに記憶を貯めてほしい」という指示を、言葉で伝えていっただけです。
つまずき①：メンバーが「過去を思い出さない」
最初に大きく困ったのが、これでした。あるメンバーが仕上げた提出物を、次のメンバーに渡したとき、形式（フォーマット）がバラバラで、受け取った側がうまく読み取れなかったのです。
人間の職場でも、部署ごとに資料の作り方が違うと、引き継ぎでミスが起きますよね。それと同じことが、AIチームの中でも起きました。
対策はシンプルでした。「提出物のフォーマットをあらかじめ共通で決めておく」「他のメンバーが読んでも分かるように作る」という決まりを、命令文に追加。
共通のルールができたことで、メンバー同士のバトンの受け渡しがスムーズになりました。
つまずき②：覚えてほしいことが、記録に残らない
次に困ったのは、分析はしてくれるのに、その結果がどこにも残らないことでした。
これだと経験が積み上がりません。
その上、同じことを何度も分析していては、時間とお金だけ溶かしていきます。
これも、「終わったら、結果と気づきをノートに書き足してね」と伝えていなかっただけでした。「読む」と「書く」をワンセットで指示したことで、ようやく経験が貯まるループが回り始めました。
つまずき③：思った通りに動かないとき
ほかにも、指示があいまいだと、こちらの意図とずれた動きをすることが何度もありました。
そんなときは、怒っても仕方ありません。現状を伝えつつ、「今のはこういう意味だったんだけど、こう直してくれる？」と言い直すだけです。
これは、料理のレシピを「もう少し薄味で」「火を弱めで」と少しずつ調整していくのと同じ感覚でした。
一発で完璧を狙わず、対話しながら近づけていく。特別な才能はまったく必要ありませんでした。
私が伝えたいのは、AIの可能性は、思っているよりずっと身近にあるということです。つまずいても、言葉で直せる。専門家だけのものではありません。
最後に：すでにAIを使っている人へ
確かに、チャットはとても優秀で、入口として最高です。
ただ、もし「もっと本格的に使ってみたい」と思ったら、チャットだけでなく、その一歩先のやり方を”併用”してみることをおすすめします。
私が今回チームを組んだのは、いわゆる「ターミナル」と呼ばれる、もう少し本格的にAIに作業を任せられる環境です。
名前だけ聞くと難しそうですが、やっていることは結局「言葉で指示を出す」点ではチャットと同じです。
大事なのは、いきなり全部を切り替える必要はないということ。
普段の調べ物や壁打ちはチャットで、じっくり何かを作りたいときはターミナル側で
という併用が、無理なく一歩先へ進むコツだと私は感じています。
チャットで慣れた方なら、次の一歩は決して遠くありません。『できそうかも』と思えたら、それはもう半分できているようなものです。
あとは、一歩踏み出すだけです。
まとめ
今日お伝えしたことを、整理します。
- AIは「1人の相棒」だけでなく、役割を分けた”チームとして動かせる
- 「競合を見る」「自分を見る」「SNSを見る」など、目的ごとに分析担当を分けると専門性が上がる
- AIに「記憶」を持たせると、使うほど経験が貯まり、成長していく
- 記憶をメンバーごとに分けて保存することで、一人ひとりの専門性が濃くなる
- これらを、非エンジニアの私が数時間で形にできた
- すでにAIを使っている人は、チャットとその一歩先を併用することで、無理なく前へ進める
私がこの記事で一番伝えたかったのは、「AIにはこんな可能性もある」と知ってもらい、選択肢の一つに入れてほしいということです。
お金の使い方をこのブログでよくお話ししていますが、AIに触れる時間は、立派な自己投資だと私は考えています。
今からの時代、スマホに次ぐ新しい道具を一つ使えるようになることは、これからの人生の選択肢を確実に増やしてくれます。
完璧にできなくても大丈夫。私も失敗だらけでした。
それでも、触れてみた経験そのものが、すでに資産になっています。
まずは「面白そう」と思った気持ちを大切に、小さく一歩、踏み出してみてください。
やらない後悔より、やってみる経験にゃ！
よくある質問
Q1. プログラミングの知識がないと無理ですか？
A. なくてもできます。
私自身が非エンジニアですが実際、形にできました。
専門的なコードを書くのではなく、「こうしてほしい」という指示を言葉で伝えるのが中心です。
ただし、まったくつまずかないわけではなく、試行錯誤は必要でした。
Q2. お金はかかりますか？
A. 使うサービスやプランによって費用は変わります。
無料で試せる範囲もあります。
具体的な料金は各サービスの公式サイトで最新情報をご確認ください。
※基本、ドルでの支払いのため為替によって料金に変動があります。
Q3. 何時間くらいでできましたか？
A. 私の場合は３時間でした。
ただし、これは私の環境・私のやり方での体感であり、誰でも同じ時間でできることを保証するものではありません。
Q4. すでにチャットでAIを使っています。次に何をすればいいですか？
A. プロジェクトやGPTなどのほかの機能を使ってみましょう！
チャットでほかの機能と使い方やできることを聞き、興味を持った機能を使ってみましょう。
次にすべきことや順番に正解はありません。
どちらかというと、離脱しないようにモチベーション維持が大事なので、気になることをやってみましょう。
意外と簡単にできたりします。
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