AIで作業が速くてもプロジェクトが終わらない理由
ゴロゴロゴロゴロゴロ起業ラジオ
- どうも、ハリーです。
- どうも、やーまんです。
- AIエージェントを使って効率化しようという話が日々飛び交ってますが。
- いや、そうよ。もうほんまに疲れたよ。
- 疲れますよね。
- 疲れる。
- 疲れるが、やっぱそれを見てるととんでもなく使いこなしてるなっていう人もいれば、
あんま使いこなせてないよなという人もいたりして。
- そうですね。結構差が出てきましたね。
- その使いこなせどの差は何なのかなというと、
今日は考えたいなと思っていまして。
- ああ、いいテーマですね。それは僕も考えたいです。
- でも今日言いたいのは、
あなたがAIを使って何となく早く終わったなと思っていることがあるかもしれませんが、
本当にプロジェクトが早く終わっているんですか?
- うん、それね。
- 一つ一つの作業が早く終わっただけで、
なんやかんやプロジェクト自体は早く終わってないんじゃないですか?
という問いを投げたいなと思っていまして。
なぜAIを使ってもプロジェクトは早く終わらないのか?
というね、問いへのヒントをお話したいなと思うんですけど。
ちょっと小山さんに聞きたいのが、
ちょっと話変わるんですけど、
納期に遅れそうなプロジェクトがあります。
そこで人を倍にしたらどれぐらい早く終わりますか?
- 倍にしたら2倍になるんじゃないの?
- 2倍にしたら早く終わる。
- 正解は、さらに遅れるです。
- 本当に?何が起きている?
パンコースばかり集めたんじゃないの?
- ちゃんと頭の良い人を揃えても、
遅れてしまうというのが不思議ですね。
これの理由がわかると、
なぜAIを使いこなせていないのか?
というところにつながってくると思うので、
その話をしていきたいと思います。
- いきましょう!
ブルックスの法則と人を増やす弊害
- 遅れているプロジェクトに人を追加するとさらに遅れる。
これはブルックスの法則と呼ばれる名前がついています。
- 初めて聞きました。
- 遅れることに気がついて、
そこから人を追加するのは、
火に油を注ぐだけでさらに炎上しますよ。
- ああ、そうなんだ。
証人とか確認作業が増えるから?
- そうですね、そういうのもあります。
あまり直感に合わないですかね。
- 人が増えれば仕事が増えますよね。
その確認作業が増えるので。
小規模製鋭でやっている会社と大企業の差だと思うんですけど、
やっぱり人が増えるとルールが増えて、
確認作業が増えるので、
物事が動くのが遅くなりますよね。
- その通り。
- ベンチャー企業とかは、
自分で判断して、自分で責任を取るからやっちゃえみたいなので、
えいやーでやるけど、
リスクも高いけど結果的にそのプロジェクトの進むスピードって、
ものすごい速かったりするじゃないですか。
- はい。
- だからね。
- 人が増えると摩擦も増えるし、
コミュニケーションコストも増えるし。
- そこにめっちゃ時間使ってるなって思うときあるもんね。
- ああ、人との調整みたいな。
- 確認作業。
証人作業、確認作業。
見積もり書1個出すのに、
課長と係長と部長の判子がいるみたいな。
- ああ、はいはいはい。
- そこの段階回すのにめっちゃ時間かかるやんみたいな。
- うーん。
- まあそういう積み重ねがあるんだろう、増えるんだろうなという推測はできますけども。
作業とプロジェクトの違い
- そうですね、いやもう本当に今言った通りの部分ではあるんですけど、
このプロジェクトというものについて、
皆さん誤解していませんかと。
プロジェクトと作業は全然違いますよっていうのをまず理解しないといけない。
- はいはいはいはい。
プロジェクトと作業の違い。
作業ってプロジェクトの一部分でしかないんで、
目的はプロジェクトを正しく終わらせるとか早く終わらせたいってことなんで、
作業を早く終わらせたいではないので、
そこの手段と目的取り違えていませんかと。
ってことなんで、
プロジェクトが終わらなければ10倍の速さでサイトが完成しようが、
スライドの作成時間10倍速くなったとしても意味がないんで、
うんうんうん、意味のあることしましょうよっていう話ですよ。
- それね、めっちゃ思いますわ。
デザイン業界でも今その生成AI使って、
今まで6時間かかってたチラシの生成が1時間でできるようになりましたと。
で、結果ちゃんと出ましたかってこれ全く違う問題なんですよね。
- そうですね。
- ちゃんと効果もたらしてますかっていうのは結構思いますね。
- なんかね、自分の仕事終わらせるっていうのは別に目的ではないですからね。
終わらせた結果どうですかっていうところなんでね。
それを取り違えてネットを見てて、
うわ、こんなことできるんだみたいなやってても本末転倒なんでね。
ミイラ取りがミイラですよ。
- ちょっと勘違いしますからね、あれ。
今までとんでもなく労力と時間かかってたことがこんな簡単にできるようになったのかっていうことと、
目の前に課題があってその課題を解決することって全く別問題なんで、
そこをなんか吐き違えちゃうんですよね、やってると。
- プロジェクトと作業、どういう違いがあるのかというのをね、正しく理解したいのですけども、
例えばそうですね、100平米の広さの床があります。
ここを掃除したいです。
1人でやれば1時間で終わります。
じゃあこれを倍にして2人でやったら何分で終わりますか。
- 30分じゃないの?
- これは30分で終わります。
さらに倍にしてじゃあ4人でやったら。
- あ、15分?
- 15分ですね。
これがね、作業ですね。
- 達成したいプロジェクトを構成する個別のタスクって感じだよね。
- そうですね。
一方で、じゃあわかりやすくアプリケーション開発をしましょうみたいなことがあったとして、
要件まとめてスケジュール決めてプログラム書いてサーバー立ててデザイン作ってテストしてみたいなことをするときに、
これってさっきの床の掃除と違って完全な分担が難しいんですよ。
それぞれのスキルが違うっていうのもあるんですけど、
それよりも大きいのがAさんBさんが独立して動けない部分が多い。
例えばAさんの仕事が終わらないとBさんは着手できないみたいなこともあるし、
AさんとBさんが話し合って仕様みたいな細かいところを決めないと、
それぞれ勝手に作ったものがあったとしても勝手に作ったもの同士がうまく組み合わさらないと最終的に欲しかったものができないんで、
っていうところで完全な分担ができるかどうかというのがこの作業とプロジェクトの違いというふうにここでは分けてしまおうかなと。
- 分けれますよね。
- だから有名な話で妊婦さんは10ヶ月で子供を産むが、10人の妊婦を集めても1ヶ月で産むことはできないと。
- あーなるほどね。はいはい、確かに。
- なんでこれも出産も当然分担できないんで、できるものを作業と呼び、分担ができないものはプロジェクトと呼びましょうということで、
AIエージェントに任せる範囲とHuman in the loop
まずちょっとこれを理解しないとさっきのAIエージェントもうまく使いこなせないんじゃないかなと思うんですね。
- 自動化自動化っていう言葉が魅力的すぎて、なんか全部自動でやってくれるかなみたいなふうに思っちゃうけど、
やっぱり自分のやってることを分割していって、例えば1から10やらなきゃいけないことがあって、
その1から10全部AIがやるってやると大体失敗するんですよね。
自分の1から10ある部分のこの2と3はここはエージェントにやらせるといいなっていうふうに、
この手伝ってもらう感じ?その感じが僕はすごくいいなと思ってますけどね。
エージェントに任せた方が効率がいい部分と、この任せる準備がむしろ大変だなみたいなこともあるじゃないですか。
- 全部丸っぽやってもらうみたいなことをすると失敗しがちだと思うな。
- その辺はね、人によっていいやり方全然違うと思うんですけど、よく言われるのはAIの使い方で言うとHuman in the loopっていう考えがあって、
一連の流れの中でどこかに人が入ることをすると、欲しいものと全然違うものが出てくるっていうようなミスが減る。
考えが近いのかなと思いますね。
その確認作業だったりだとか、ほぼ任せるんだけれども、途中途中セーブポイントみたいなところに人が入ってると。
はいオッケーですみたいな。君は違いますみたいなのをやるっていうのがHuman in the loopみたいな考え方がありますね。
- じゃあそれに近いのかな?考え方としては。
それはかなりAI任せて逆に人は言われたことを確認するみたいな役割になるんで、ほぼ任せてますね。そこまで行くと。
というやり方もありますが。話を戻しますと、この分担できる作業、そして分担できないプロジェクトというのをね、理解する必要があるなと。
これもAIであってもチームなんですよ。
最近だと役割を分けて5人のエージェントに勝手に話をさせてゴニゴニさせるみたいな考え方ありますけれども。
そもそも人間、AIじゃなく人間であっても5人とか10人とかっていうのを正しく管理できない人が、
AIだったら複数人同時に回せるわいと思い込むなんておこがましいと思わんかね。
本間先生も言ってますよ。ブラックジャックの。
- めちゃくちゃ思いますね。
例えばエージェントABCDってよって、それぞれに仕事を分散させて、それぞれの成果を評価する、統合して確認して修正するコスト。
これね、エージェント増やせば増えますからね、このコストは。大変なんで。
結局ね、だから増やせばええってもんじゃないんですよね、あれって。
- ようやく言いましたね。増やせばいいってもんじゃない。
- 増やせばいいっていうもんじゃない。会社で見てくださいよ。社員増やせばいいってもんでもないでしょ。
- でもそれ本当に思ってましたよ。もうなんでこんな忙しいんだろうなと。人がいればもっと楽になるのになと思って、いざ人を呼んでも楽にならねえなって。
- いやそう、なんか情報共有とか引き継ぎでね、説明とかね、コミュニケーションコストってやつでしょ。あれが絶対かかってくるからね。
- 雇って、さらにその雇った人をうまいことマネジメントしたりだとか、やっていけば楽にはもちろんなるんだが、雇えばそれで楽になるなんていうのは幻想です。
- まあでも一方でこう一人でできることの限界みたいなのもあるけどね。
- 何でもやろうとしすぎんなっていうことでもあるかもしれない。ということで、小山さんも言ってた通り、増やせばいいってもんじゃないよねというのが今日のメインですよ。
- ああ今日のテーマそれなんだ。
- そうですよ。だから最初に言った通り、人を増やせばこの遅れを取り戻せるんですかというと、そうじゃないですよと。
- ということなんで、正しくマネジメントというか、
- ディレクションね。
- ディレクションすることでようやく理想に近づいていくんで、それを頑張ろうっていうことです。
- そうですね。AI使ってて思うのが、もうディレクションがめちゃくちゃ大事だなと思いますね。
- 同じAIのモデル使ってても、やっぱりそのコンテキストによって全然違うんですよね、成果物が。
- だから今上手いこと使いこなしてるなっていう人は、やっぱり技術にある程度詳しくて、
AIはどういう特徴があるからどういう使い方をすれば正しく能力を引き出せるのかっていう技術的な能力と、
さらにそれを使ってプロジェクトを正しく進行させるっていうプロジェクトマネジメント力みたいな、
この2つがセットの人が一番上手く使いこなしてるなっていう感じが。
- だと思いますね。
- だから今日は、さっき言った2つのスキルのうちの2つ目の方のマネジメント力ですね。
- マネジメント力か。
『人月の神話』で考える遅延の構造
- これがよく分かる本というか、もう名著と呼ばれているものがありまして、
人月の神話という本があります。
これソフトウェア開発のなぜプロジェクトは遅れるのかみたいな本なんですけど、
今日はこの本をベースにやっていきたいなと思います。
人月って分かります?人月ってあの人。
- 人月。
- 人間の人に月は月曜日の月、月。
- 人月の。
- 人月計算とかって三つ盛りで呼ばれることがあるんですが、
あんま聞き馴染みないですかねやっぱり。
- いや、なんか分かんない全然。
- えっと、一人の人が何日働けば完成できるかっていう考え方なんですよ。
- うんうんうん。
- だからソフト開発だと、
例えばこれぐらいの規模だったら、
一人が一ヶ月やれば完成しますねみたいな感じのものであれば、
一人月。
- 一人月、はい。
- はい、一人月と呼びます。
で、じゃあ二人月のプロジェクトだったら、
一人の人がやったら二ヶ月かかります。
- ああ、そういう計算?
- で、二人月のプロジェクトを一ヶ月で終わらせたいとなったら、
じゃあ二人でやれば一ヶ月かなみたいな。
- なるほど。
- こういう感じなんですけど、
人月の神話という本はそんな上手くいかんよっていう。
- いいねえ、よう言うてくれた。
- こういうことが書かれているんですよ。
で、じゃあ例えば十二人月の仕事があります。
これを三人でやると何ヶ月で終わりますか?
- 4ヶ月?
- 4ヶ月ですね。
じゃあ実際にこのプロジェクトが三人で始まったとして、
半分の二ヶ月経った時点で進捗どうですかっていうのを確認しました。
そしたらなんと予定よりも遅れていることがそこで分かりました。
で、どれくらい遅れているのかということで
残りのタスクを考えたら残り九人月ありました。
これを三人でやると三ヶ月かかりますね。
で、三ヶ月かかっちゃうと当初4ヶ月で終わるはずだった予定が
5ヶ月に伸びてしまう。
さあこの時どうする?
- もうそれやりきるしかないんじゃない?
- 馬車馬のように。
- 馬車馬のように。
- コキを使って。
- うん、遅れてるぞーっつって。
やれー。
- 絵に描いたようなブラック企業じゃないですか。
まあそれもモラルには反しますけれども、
ひとつやり方ではあるかな。
- え、もっといい方法あるんですか?
- いい方法というか他にないですか?アイディア。
- え、スケット呼ぶとかそういう話?
- そういう話ですよ。
- あ、そういう話。はいはい。
- スケット呼んでよ。
- なんで馬車馬のように働かすしかないんですか。
- いや、スケットがいるっていう設定だったらそりゃスケットは呼びますよ。
3人しかいないのかなと思って。
- スケット呼べたので呼びましょう。
- あ、呼べるなら呼びますよそりゃ。
- はい。何人呼びましょうか。
- 呼べるだけ呼んだらいいんじゃないの?
何人呼べるっていう前提条件なんですか。
- 何人でも呼んでいいですけど、4ヶ月以内当初の予定で。
- あ、でもこれ、そっか。人増やしすぎると余計伸びるっていう話?
- 横山さんだったら何人欲しいですか?
まああんま100人とか呼んだらさすがに予算があるんで。
現実的ではないんで。
- 現実的なラインでいくと1人か2人とかじゃないですか?手伝ってくれる人。
2人でも多いぐらいかもしれないね。
3人でやってて残り4ヶ月。
- 9人月の作業を3人でやったら3ヶ月かかるんで、2ヶ月で終わらせたいです。何人必要?
- 3人?
- 多い。
- 多い?割り切れなくない?2人でいいの?
- 2人呼んだら5人になって。
- 5人になって10ヶ月だもんね。
- 9人月5人なんで2ヶ月以内に終わります。
- 2ヶ月で終わりますよね。じゃあ2人だ。
- 2人呼べば安心ですか?
- 安心だよもうこれで。絶対終わる。
- これが炎上しますね。
- ダメなのやっぱり。これがブルックスか。
- いやいや理屈的には合ってるんですよ。
- だって9ヶ月で終わるとこ3人でやって3ヶ月でしょ?
- さらに2人呼んだら2ヶ月以内で終わりますよ。
- ね。
- はい計算上。
- 終わるんですけどこれが終わらない。
- なぜ?
- なぜ?
追加人員の教育・引き継ぎ・連絡コスト
- 理由はいくつかあるんですよ。
- 例えばさっき言ったような分担問題があるんで
- ただただ人増やせばそれだけ早く終わるかっていうと
- そういうものでもないっていう原因もあるし
- あとは新しく来た人って
- じゃあ今日からこのプロジェクト配属になりました。
- 何すればいいですか?ってなるんで
- コンテキストがないですもんね。
- 教育の時間が必要ですよ。
- はい引き継ぎ作業だ。前提条件たくさん覚えさせなきゃいけないもんね。
- そうです。
- あー。
- もしそれに1ヶ月かかったとしたら
- 1ヶ月後からようやく1人分の能力発揮できるんで
- 2ヶ月かかるんで結局3人でやったのと変わらん。
- コストだけ増えた。
- そう。とか、あとは最初に小山さん言ってたように
- コミュニケーションコストが上がるんで
- 例えばね本に書かれてたのだと
- 6人のチームだったら連絡のやり取りが
- 経路、6人からいろんな線を引いていくと15本なんだけれども
- それが倍の10人になると66本になり
- めっちゃ増えるやん。
- 一体言わないだとか
- はいはいはい。あるある。
- いや部長に言ったんすけどね俺みたいなね。
- 聞いてないよこっちまでそんな話回ってないよとか言って
- もう一回確認してきてとか言われて
- もう一回こっち行ってみたいなね
- 説明してみたいなこと起きますから
- ここってどうすればいいんですかみたいなのもね
- 言ったじゃんって
- 引き継ぎ書見てちゃんとみたいな
- 引き継ぎ書のフォルダはどこですか?
- お前もうダメだなーっつって
- ありますよね。共有のめんどくささありますよね
- めんどくさい
- 僕一番嫌なのが
- これ自分もやっちゃうんですけど
- Googleスプレッドシートね。共有します
- スプレッドシートね。僕あんま好きじゃないんですよねスプレッドシート
- あ本当ですか?僕好きなんですけど
- スプレッドシートはいい
- いいか。昨日はね
- クリックしたら権限がありませんっていう
- あの時の絶望というかフラストレーションというか
- 別にムカついてもないんですけど
- 見れないのかよっていう
- はいはいはいはい
- 権限をくださいみたいなの言わなきゃいけないじゃないですか
- 不毛だなーと思って
- 権限をくださいってめっちゃめんどくさいもんね
- あれがねすごい嫌ですね
- 僕もやっちゃうんですけどね全然
- ある。Googleドライブとかでね
- そうそう。メールアドレス何でしたっけみたいな
- うわーやだやだ
- そう。でもこんなんが散り積もになっていくともう1ヶ月なんかすぐですよ
- だから権限もらえるまで作業できないですからね
- そうそうそう
遅延時の現実的な対策と中心人物
- じゃあこうなった時プロマネとしては
- 2ヶ月以内に終わらさなきゃと
- どうしよう。無理です
- 無理なの?
- 無理です。諦めましょう
- あ、なるほど
- じゃあもう今日諦めて1回みんなで飯行こうかがいいんだね
- そういう諦めではないんだけど
- 人を増やしても解決しないので
- 当初のスケジュールは無理です
- えー。チャレンジさせたってくださいよ
- いろんな奇跡が重なればもしかしたら上手くいくかもしれないんだけれども
- 一か八かのリスクを取るのは自由ですけども
- 慣らしていくと無理ですっていう話ですね
- なるほどね
- こういう時どうすればいいのかっていうと
- もうスケジュールを引き直すか
- もういくつかの作業を諦めるか
- らしくないじゃないですか
- しかありません。いや現実を見ましょう
- 神様そんなこと言うなんて
- 誰よりも徹夜する男が
- 何言ってんだ
- 徹夜して頑張るのも
- それぐらいの規模だったらいいんですけどね
- たまにすごいのあるじゃないですか
- 水戸銀行のシステム問題とか
- これどうひっくり返っても無理だなーみたいなですね
- 何人か徹夜したくらいで
- 全て丸く収まるんだったらするよって
- そんなことじゃどうにもならないみたいなね
- 規模感も中にはあるんで
- そういうものは
- 規模によっては諦めると
- うん
- わかりました
- じゃあどうすればいいんですかって
- うん、そうよ
- これね、一応答えらしきものはあるんですけど
- これ唯一これが正しいと言えるかどうかというと
- どうなんだろうなーと思う部分はあるんですけど
- 基本的には
- みんなが並列で頑張ろうみたいな座組だと難しいと
- 人を追加して上手くいくパターンもあるんだが
- それはメインのチーフエンジニアみたいな人がいたとしたら
- その人のサポートみたいなのを徹底してやる
- みたいな形だったら
- 割と短期で即戦力になるかもねっていう
- 構成にしましょうっていう
- だから例で出されてたのが
- 病院の手術の時
- はいはいはい
- 手術の時って基本手術自体をするのって一人じゃないですか
- うん
- 指導員みたいな人がいて
- ただその周辺に何人かいるじゃないですか
- メスって言ったらメスを渡してくれる人みたいな
- そんなような形でメインの人が一人いて
- 他はそれを支えるような構成にしましょうっていうような
- ザグミで作っていくとうまくいきやすい
- なので人数よりも全体をハンドルを握っている人が誰か
- それが複数いたらグラグラしちゃうんで
- 一人みたいにするのが
- へぇー
- コントロールしやすくていい
- あれじゃないですか働きありの法則じゃないですかそれ
- うん?そうかな
- あの2対8の
- 2対6対2の
- あ2対6対2か
- 法則でそれに似たようなこと言われますけどね
- よくマネジメントで語られるんですけど
- 働きありを観察していると2割めちゃくちゃ働くありがいて
- でもう2割が全然働かないと
- で6割が普通の人たちだよね普通のありちゃんたちがいて
- である研究者がこの全然働かないありを取り除くと
- また2対6対2の割合になっちゃうと
- じゃあどうやったらこの組織を生産性上げるのかっていうのを研究した結果
- 重要なのがこの真ん中の6割がめちゃくちゃ重要らしく
- この6割をめっちゃよく働くやつの近くに置くらしいんですよ
- おーはいはいはい
- そうするとこの6割がそのよく働く2割に影響されて
- サポートに回るらしいんですよ
- サポートに回ってめちゃくちゃ生産性上がるらしいんですよ
- 逆にこの6割が全然働かないやつの近くに行くと
- その6割も全然働かなくなっちゃう
- あーそうなん
- っていう研究があってよくマネジメントの世界で
- 働きありの法則とか2対6対2の法則とかって言われるんですけど
- なんかそれに近いなと思って聞いてて
- できないやつを取り除くよりもめっちゃできるやつをめっちゃ伸ばす方がいいらしいよ
- そうなんだ
- っていうのがあるんですけど
- だからそのできる2割を中心に置いて考える
- で残りの2割はこいつらをクビにしてもどうせまた働かないやつが出てくるから
- それ聞きますよね2割を排除しても
- 残りの中からまた2割が働かなくなるっていうね
- 組織はそんなもんなんだっていう風に割り切って
- 逆にそのできないやつがいるからやろうって思う人もいるらしく
- できないやつはできないやつで置いとくっていうのがいいらしいけど
- 本当か嘘かは知りませんがそういうのがあるらしいんですけど
- なんかそれにも近いですよね
- じゃあそれでいいです
- メインの進めるやつみたいなのを置こうっていうのが解決策として言われております
- 特にプログラマーなんてそうなんですけど
- 優秀な人もいれば普通の人もいたり無能な人もいたりするとは思うんですけども
- プログラマーってスキルとして結構特殊でめちゃすごい人は
- 並の人の10倍くらいの生産性があったりするんですよ
- それくらい差があって
- 優秀な人というのを中心に構成していく
- 組み立てる
- みんなで手繋いでみんなで頑張ろうってやるのは良くないと思う
- それが完全に分担できるやつだったら全然それでオッケー
- じゃあこの1万行のエクセルをなんとか教授にピペで貼り付けるぞみたいな
- だったら別に誰がやろうが相手がどれくらいのスピードでやろうが
- 自分の作業をやってれば終わるんですけれども
- そうじゃないやつだったらみんなでお手手繋いで方式はパッドアイディアですと
- そうなの?僕エンジンとか好きなんですけどね
- チームの行くぞ!みたいなの結構好きなんですけどね
- 高校野球とか見てると
- 会社でもやったらいいんじゃないですか毎朝
- 会社では絶対やらないですね
- なんで?
- そんな毎日気合い入れれないもんだって
- いいじゃないですか
- ワンチーム
- オールフォーワン
- やらないっすね
複数AIエージェントの設計とレビュー
- というねプロジェクトの失敗例があるので
- 現代に話を戻って
- 複数体のAIエージェントみたいなのを扱う時も
- おのおの勝手にやらせててもダメなんですよ
- 複数体並べるんだったら
- メインのやつみたいなものをまず構成し
- さらにそれの補助的なやつ
- メインエージェントみたいなやつの下に
- サポートエージェント
- ABCみたいな
- っていうような構成にしたりとか
- もちろんそれだけじゃないですけれども
- こういったプロジェクトの失敗例というのを
- AIのエージェントの動かし方にも
- 適応しないとそれはうまくいかないですよ
- うーん
- エージェントの数増やせば早く終わるわけじゃないよ
- っていうことですよ
- そうですね
- 確認作業がめっちゃ増えるんですよね
- もう全部僕で止まってるからね
- まあそれは仕方ないですよね
- 仕方ないですよね
- 僕的に今正しいなと思う形もそれなんで
- 絶対にループのどこかに人が入るやり方がいいと思うんで
- それはまあそこで止まるよねっていうことだし
- うーん
- それを早く裁くのも限界あると思うんで
- その段階になったらやることを減らすとか
- 結構何でもかんでもやらせちゃったりしてるんだったら
- そもそもやらなくていいものはストップさせて
- 自分の確認を減らすとか
- うーん
- っていう形にしていくとかなのかなとは思いますけどね
- そうですね
- あとはそこをねいろんな機能を使って
- 何とかするっていう手もありますけども
- その出てきたもののレビュー自体を
- モデルを変えたりエージェントを変えたりして
- レビューを何回かさせて
- 特定のこっちが用意したクオリティを事前に名言化しておいて
- それに達したら持ってきてねっていう
- なんかポン出しみたいなやつ持ってくるなよっていうような
- クロードコードだったらループみたいな機能だったりだとか
- そういうものを使えばできたりするんで
- うんうんうん
- レビューさせるのいいっていうよねモデル変えて
- ここもね調整難しかったりするんですよね
- うーん
- ただやらせるだけだと荒探しをするだけになって
- そう
- 別に揚げ足取りじゃないみたいなのが返ってきたりもするんで
- 結局エージェント同士でキャッチボールさせて
- 通常でやって遅れて90点出せたとて
- 1回70でリリースして90点まで上げる時の時間と労力って考えたら
- 意外にエージェントのキャッチボール無駄だったな感はあるけどね
- その辺はねどれだけ使いこなせ力だなと思いますねその辺は
- さっきの使いこなせてる人のAI使いこなし度と
- マネジメント力なのかなと思っていたうちの
- AI使いこなし力 クロードだったらこういう機能があるから
- これを使えばこういうことができるなっていうのを
- 理解して使っているみたいな
- なるほどね
AIと対話するマネジメント
- 小山さんはマネジメントのおすすめポイントみたいなのありますか
- こういうところに気をつけるといいですよね
- 結局人でやってることとAIにやらせるのって
- 共通する部分が大きいんでそういうチップスがあれば
- そうですね
- でもやっぱりエージェントにいっぱい指示出すじゃないですか
- 思いついたこと全部バーってやっていくと
- いっぱい返事返ってくるじゃないですか
- 最近気をつけているのはその返信文を
- 全文きちんとかみしめながら読むってことをやってるけどね
- 結構ざっと読んでもうこれでOKだからやってみたいな
- そのまま実行してくださいみたいなことをやってたんですけど
- なんかどういうプロセスで何をやろうとしているのかみたいなのを
- ちゃんと把握したいなと思って
- 最近はじっくり読むようにしてる
- あじっくり
- じっくり読むようにしてる
- 多いとき数千文字とか返ってくるじゃないですか
- そうそうそうそう結構ちゃんと読むようにしてますね
- ちゃんと
- ちゃんと会話するちゃんと対話する
- 最近AIとちゃんと対話してます
- ちゃんと対話するが
- 僕の今のトレンド
- もう小山流マネジメントで対話をする
- ちゃんと対話する
- もうあと任せるからやっといてってやってるとやっぱりね
- ちょっと自分の納得するもので出づらいんで
- 人間もそうですからね
- 人間と全く一緒だなと思いますね
- ただ能力むちゃくちゃ高いんで
- こっちの求めたことをねほんと数分でやってくれたり
- 数十分でやってくれたりするんでそこは素晴らしいんですけど
- じゃあ褒めたりしたらいいんじゃないですか
- 意味ないでしょ
- すごいねえ
- ええこんなことできんの
- 褒めたことないね俺
- あ褒めたことない?
- 褒めたことないですね
- あほんと
- あお礼は言いますよ褒めるの?
- 僕褒めますね
- 情緒不安定なくらいキレる時もあるし
- 分かりやすい方が伝わるかなと思って
- ああでもなんか研究で褒めた方が成果物の質上がるみたいな研究もあるらしいですね
- どうなんだろうね
- でも僕は褒めないですね
- だってただの言葉の羅列だよあの人たち
- そんなことないですよ
- もう人格が芽生え始めてますから
- だからね使いこなしてる人たちほんとすごいよね
- 使いこなしましょう
- 増やしたらいいっていうもんじゃないっていうね話もある
- そうですね今日はそこですね
- いろいろさせることを増やせばそれで仕事が早く終わるんじゃないかというのは幻想なんで
- どういう風にすると失敗しやすいのか
- じゃあどうすればいいのかというところを考えて
- AIを育てていくゲームだと思うといいんじゃないかなと
- ね教えてほしいですこの
- 教えてほしい
- こんな使い方してますみたいな
- ねそれこそこのポッドキャストの制作とかでも
- もっと活用できるかもしれないですけどね
- 僕らこのポッドキャストめちゃアナログですもんね
- これだけはアナログですね
- ちゃんと時間とってきっちり喋ってますからね
- なんかもっとねリサーチとかも全部させて
- もう自分は読むだけみたいなしてもいいんですけどね
- それ楽しいですか
- そうですよ
- それでファン増えますか
- そういうことですよ
- そういうことですね
- ということでこの番組はね手作業で精神、精意作ってますんでね
- 喉からしながらねやってますから
- すごいカロリー消費してますからね
- こういうことするといいですよという使い方あれば教えてください
- はいということでAIを使ってもなぜあなたの仕事が終わらないのか
- ということを話してきました
- 今回の感想をメールまたはアップルポッドキャストのレビューや
- スポティファイのコメント、ボイシーのコメントでお待ちしています
- 二人でコメント欄を全て読んでいますので
- 今後の番組をより良くするためにあなたの感想や話を
- 欲しい特典もお待ちしています
- それでは今週も聞いていただいてありがとうございました
- また来週お会いしましょう
- さよなら
