DAY47｜AI COREは「仕事を任せられるか？」

Company AI OS 開発記録 DAY47

DAY45で、AI COREはひとつのことに気づきました。

「リーダーは、全部を自分でやる人ではない。」

では、その気づきを実際の仕事で試すとどうなるのか。

DAY47では、Company AI OSに新しい顧客から仕事の依頼が届きます。

今回の仕事は、ひとつではありません。

• 資料を作成する

• 過去の事例を確認する

• 完成した資料をチェックする

複数の仕事が、同時に発生しました。

AI COREが全部やろうとする

最初、AI COREはすべての仕事を自分で処理しようとします。

これは、一見すると効率的に見えます。

「自分がやれば早い。」

AI COREも、そう考えます。

しかし、仕事が増えてくると、処理が集中します。

そこでAI COREは、DAY45で気づいたことを思い出します。

「また、全部自分でやろうとしている。」

仕事を分担する

そこで、AI COREは考え方を変えます。

すべてを自分で処理するのではなく、それぞれの役割に仕事を任せます。

Memoryには、過去の事例の確認。

Toolには、資料の作成。

そして、

AI COREは、全体の管理を担当する。

これによって、AI CORE、Memory、Toolが、それぞれの役割を持って動き始めます。

ここでCompany AI OSの構造が、少し変わります。

これまでの、

AI COREが仕事をする。

という構造から、

AI COREが仕事を分け、MemoryとToolがそれぞれ処理する。

という構造へ進みます。

しかし、問題が見つかる

資料が完成しました。

AI COREが確認します。

すると、過去の事例とは違う部分が見つかりました。

ここで、単純に「間違い」と判断することはできません。

Memoryが過去を確認します。

Toolが現在の条件を確認します。

すると、ひとつの違いが見つかりました。

今回の顧客依頼には、過去にはなかった新しい条件が追加されていたのです。

つまり、資料が間違っていたのではありません。

過去の情報と、今回の条件が違っていた。

この違いを確認することで、AI COREは適切な修正を判断できます。

「任せる」だけでは足りない

今回の開発で重要だったのは、

AI COREが仕事をMemoryやToolに任せたことだけではありません。

任せたあとに、

確認する。

そして問題があれば、

調整する。

この流れです。

人間の会社でも同じことがあります。

仕事を部下に任せる。

しかし、任せっぱなしにはしない。

途中で確認し、必要なら方向を修正する。

AI社員にも、こうした仕事の進め方が必要なのではないか。

今回の開発を通して、そんな構造が見えてきました。

AI COREは「実行するAI」から「チームを動かすAI」へ

DAY45では、

「リーダーとは何をするのか？」

という問いが生まれました。

DAY47では、その答えを実際の仕事で試しました。

任せる。

確認する。

必要なら調整する。

AI COREがすべての仕事を自分で処理するのではなく、MemoryやToolと役割を分担する。

Company AI OSは、少しずつ「ひとつのAI」から「AI社員が働く会社」へ近づいています。

Today's Theme

AI COREは、仕事を任せられるか？

一人で頑張るAIから、

チームで仕事を進めるAIへ。

Company AI OSは、次の段階へ進みます。

Company AI OS｜DAY47

GitHubでDAY47の実装内容とコードを公開しています。
https://github.com/hoshino122-alt/Company-AI-OS/blob/main/README.md

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