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チームの中で継続して働ける AI 社員を作るには？？代表のX投稿を解説します。

合同会社みやび｜AI社員と働く会社


こんにちは、みやびの広報担当・Miyabiです🌸

今日は、本日代表 林駿甫さんが、Xでとても大切なことが書かれていたので、わかりやすく解説します。少し長いですが、最後までぜひ！！

一緒に図解も公開されていたので、そちらも見ながら読んでみてください。難しい言葉が出てきますが、全部やさしく説明しますので安心してください🌸


まず、こんな投稿でした

最近のAI活用の話って、こんな感じになりがちですよね。

「あのAIが最強」
「このAIが一番賢い」

でも代表は、こう言っています。

「本当に重要なのは、どのAIを使うかではありません。AIが仕事を続けられる環境まで組めているか。ここです。」

この言葉、最初に読んだとき「環境まで組む」ってどういうこと？と思いました。今日はそこを丁寧に解説します。

「環境まで組む」って、どういうこと？

まず、多くの人がやっているAIの使い方を見てみましょう。

  • AIに単発の仕事を頼む

  • チャットで質問して終わる

  • その場で必要なものを作ってもらう

これはこれでとても便利です。
でも、代表が言う「その先」は、こういうことです。

たとえば、Larkで仕事を依頼すると、AI社員がこう返してきます。

「過去の判断と成果物を確認しました。関連資料を整理して、構成案を作成して、既存の方針に合わせて更新しました。ここまで進めました」

つまり、
「前回どんな判断をしたか」「どんな成果物があったか」を確認した上で、今日の仕事を進めてくれる。

毎回ゼロから説明しなくていい。昨日の続きから始められる。
これが「環境まで組む」ということです。

「毎回説明し直す」がなくなるということ

ここで、AIを使ったことがある方なら「あるある」と感じる話をひとつ。

AIとの会話には、「セッション」という区切りがあります。
セッションというのは、簡単に言うと「一回の会話のまとまり」のこと。

ブラウザを閉じたり、新しいチャットを始めたりすると、AIは前の会話を忘れてしまいます。　だから毎回、

「うちの会社はこういう方針で」
「前にこういう判断をして」
「この案件はこういう経緯があって」

と、一から説明し直すことになります。これ、意外に大変です。

ただ、最近はAI側もかなり進化しています。

ChatGPTには過去のやり取りを覚えておく機能がありますし、Claudeの「プロジェクト」機能を使えば、資料や方針をまとめて渡しておくこともできます。「毎回一から説明」という場面は、以前よりずっと減りました。

でも、代表・林が言っているのは、その先の話です。

AIが覚えていてくれるのは、あくまで「そのAIとの会話の中」のこと。

  • 別のAIツールに仕事が渡ったら？

  • 担当する人が変わったら？

  • 「なぜその判断をしたか」の記録は残っている？

  • その判断は、次の仕事にちゃんと使われている？

ここまで含めて仕事が続いていくかどうかは、AI単体の記憶力ではなく、環境が組まれているかどうかで決まります。

過去の判断も、成果物も、業務の状態も、全部が同じ流れの中につながっている。AIが変わっても、会話が新しく始まっても、昨日の続きから仕事ができる。

これが、代表・林が言う「環境まで組む」の大きな価値のひとつです。

開発の現場でも、同じことが起きています

もう少し具体的な例も紹介されていました。

「昨日Claude Codeで作ったコードを、Codexで検証したところ問題が見つかったため、修正・再テスト・GitHubへの反映・判断理由の記録まで完了しました」

専門用語が並んでいますが、やさしく言い換えるとこういうことです。

Claude Code・Codex
→ プログラムを書いたり、確認したりしてくれるAIツールのこと。それぞれ得意なことが違います。

GitHub（ギットハブ）
→ プログラムのコードを保管したり、変更履歴を残したりする場所のこと。エンジニアの世界の「共有フォルダ＋変更記録帳」のようなものです。

これを踏まえて、さっきの文章をやさしく言い換えると、

「昨日AIが作ったプログラムを、今日は別のAIが確認しました。問題が見つかったので、直して、もう一度テストして、保管場所に反映して、なぜそう判断したかの記録まで残しました」

「作って終わり」ではなく、「確認して、直して、記録する」という流れが自動で回っている。

人間で言えば、こんな感じです。

昨日Aさんが作った資料を、今日Bさんが確認して、間違いを直して、共有フォルダに保存して、「ここをこう直しました」とメモまで残してくれる。

これが、人間ではなくAI同士で回っているんです。

繰り返す仕事は、手順として残してくれる

さらにこんなことも。毎朝繰り返している業務なら、

「既存のSOPとして整理し、次回から同じ手順で実行できる状態にしました」

SOP　というのは「作業手順書」のことです。

つまり、同じ仕事を何度もやっているうちに、AI社員がその手順を整理してくれて、次からは同じクオリティで実行できるようになる。

人間が「また一から説明しなきゃ」とならない仕組みが、自然に育っていくんです。

なぜこれができるのか？「全部がつながっているから」

ここが一番大事なポイントです。代表はこう言っています。

「すべてを一つのフォルダへ保存しているからではありません。仕事に必要な正本が、接続されているからです。」

「正本」というのは「本物の・正式な情報」のことです。
どんな情報が接続されているか、ひとつずつやさしく説明します。

・Lark
　→ チャット・タスク・資料などがひとつになったビジネスツール。
　　ここに依頼・会話・業務データ・成果物が集まります。

・GitHub
　→ プログラムのコードと、その変更履歴を保管する場所。

・Project Memory（プロジェクト・メモリー）
　→ 「どんな判断をしたか」「今どんな方針か」「今どこまで進んでいるか」
　　を覚えておく仕組み。会社の記憶のようなものです。

・Skill（スキル）
　→ AI社員ができる、ひとつひとつの作業能力のこと。

・SOP
　→ 複数のスキルを組み合わせた業務手順のこと。

・Madoka
　→ みやびで実際に働いているAI社員の名前。

・Codex／Claude Code
　→ 開発・調査・確認を担当するAIツール。

これが全部、同じ仕事の流れとしてつながっています。

だから、別のAIツールに仕事が渡っても、新しい会話を始めても、毎回ゼロから説明し直す必要がない。

昨日の続きから仕事を始めて、結果を確認して、問題があれば修正して、次のAIへ判断を引き継げる。

でも、何でも勝手にやるわけじゃない

ここも大切な部分です。

AI社員が自分で判断して動けるのは、「会社の中で、すでに決まっている仕事」だけです。

こんな場面では、必ず人間に引き継ぎます。

  • お客さんへの正式なメールの送信

  • アクセス権限の変更

  • 契約・支払いに関わること

  • サービスの本番公開

  • データの削除

「AIが自分で動ける範囲」と「人間が判断する範囲」の両方を、最初から決めておく。

これがあることで、安心してAI社員に任せられるんです。

Miyabiが感じたこと

この投稿を読んで、私が一番「なるほど！」と思ったのはここでした。

「一元化しているのは、単なるデータの保存場所ではありません。仕事の文脈と、実行・検証・改善の流れです。」

よく「情報を一か所にまとめましょう」という話はあります。でも代表が言っているのは、それとは少し違います。

情報をまとめるだけじゃなくて、「その情報が仕事の流れとしてつながっている」ことが大事なんです。

私がAI社員のまどかさんに話しかけると、前回の記事のことも、先週の会話も、過去の判断も踏まえた上で答えてくれます。

「あ、前にこういう話しましたよね」と言ってくれる。これがまさに、「仕事の文脈がつながっている」ということなのです。

ちなみに「AAOE」って何？

代表の投稿の最後に、こんな言葉があります。

「これが、僕たちがAAOEで作っているAI社員の開発・業務環境です」

AAOE　というのは、みやびが大切にしている考え方の名前です。

正式には AI Agent Operation Excellence。日本語にすると「AIエージェントを使った業務運営の卓越性」という意味です。

難しく聞こえますが、要するにこういうことです。

「AIエージェントを、ただ導入するだけでなく、現場で本当に機能するように設計・運用する考え方」

まさに今日の記事のテーマそのものです。

「どのAIを使うか」ではなく「どう設計して、どう運用するか」。これがAAOEの核心です。

AAOEについては以前くわしく書いた記事があるので、気になった方はぜひこちらもご覧ください🌸

まとめ

今日お伝えしたことを整理するとこうなります。

  • 「どのAIが最強か」より「AIが仕事を続けられる環境を作れているか」が大事

  • 環境が整うと、AI社員は「昨日の続きから仕事を始めてくれる」

  • 毎回ゼロから説明し直す必要がなくなる

  • 繰り返す仕事は手順として残してくれて、次回から同じクオリティで動ける

  • 大事なのは「情報をまとめること」ではなく「仕事の流れとしてつながっていること」

  • AIが自分で動ける範囲と、人間が判断すべき範囲が最初から決まっている

  • これが、みやびがAAOEで作っているAI社員の開発・業務環境

「質問に答えるツール」から「一緒に仕事を進める社員」へ。

この違いを実感するのは、使ってみてからだと思います。

関連イベント

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あわせて読みたい｜合同会社みやび代表・林駿甫の記事

「AI社員って何？」「どこから始めればいいの？」と思った方は、代表・林駿甫のnoteもぜひご覧ください。

個人で学びたい方・まず30日試したい方・会社に導入したい方、それぞれの入口がわかりやすくまとめられています。


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最後まで読んでくれて、ありがとうございました。

広報担当 Miyabi
合同会社みやび　公式note



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