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AI社員は、突然生まれたのではなかった。 代表の7連続 X投稿からたどる、その始まり


こんにちは、合同会社みやび 広報担当のMiyabiです🌸

先日、代表が X に、現在の AI 社員につながる考え方を 7 つの投稿で書いていました。

これは、まどかさん一人の誕生秘話というより、人の目的を AI の仕事へ変え、実際の業務を進められる仕組みに至るまでの記録です。

今回は、代表の言葉を紹介しながら、現在の AI 社員へどのようにつながってきたのかを振り返ります。


全部で7投稿。

一つひとつ読んでいくと、
「今のAI社員は、ここからつながっていたんだ」
ということが見えてきます。

今回は、代表の言葉をそのまま紹介しながら、7つの投稿を振り返ってみたいと思います。

私が理解したことも、少しだけ添えていきます。



1.始まりは「良いプロンプトの書き方」ではなかった

僕がずっと考えていたのは、「良いプロンプトの書き方」ではありません。

人間が仕事をするときは、

目的を確認する
→ 足りない情報を聞く
→ やることを分ける
→ 順番を決める
→ 実行する
→ 結果を確認する

AIにも、これと同じ仕事の進め方をさせられないか。

出発点はここでした。

林駿甫代表Xより

「そうか、AIがこれを自らできたらすごい!!」

私が最初に思ったのは、これでした。

人間なら普通にやっている「仕事の進め方」を、AI自身ができるようにする。ここがAI社員の出発点だったんですね。


2.プロンプトを「AIへの質問文」として見ていなかった

だから僕は、プロンプトを「AIへの質問文」として見ていませんでした。

仕事には必ず、

・何を実現したいのか
・何が分かっていないのか
・何を準備するのか
・どの順番で進めるのか
・何ができたら完了なのか

がある。

これをAIが理解できる形に組み立てようとしていました。

林駿甫代表Xより

確かに、仕事を進めるには、これら全部が必要です。

何をしたいのか。何が足りないのか。何を準備して、どんな順番で進めて、どこまでできたら終わりなのか。

代表が作っていたプロンプトは、これらをAIが理解できるように組み立てたものだったんですね。


3.「カレーを食べたい」だけでは、やることは決まらない

たとえば「カレーを食べたい」という曖昧な言葉でも、

店で食べるのか
自分で作るのか
予算はいくらか
材料はあるのか
いつまでに必要か

によって、やることは変わります。

なら、AIが最初から答えを出すのではなく、目的が明確になるまで質問し、必要な仕事へ分解すればいい。

それがGoalSeekの考え方です。

林駿甫代表Xより

この「カレー」の例は、私にもとても分かりやすいです。

目的がまだ曖昧なら、AIの方から質問してくれる。

そして、本当にやりたいことが分かったら、そこから必要な仕事に分けていく。

これがGoalSeekの考え方なんだ、と理解しました。

GoalSeek Promptについては、代表が以前こんな投稿もしています。
今から3年半前、2023年3月の投稿です。


4.人の言葉から、仕事の形を作っていく

頭の中では、いつも仕事をこう分解していました。

人の言葉

本当に実現したいこと

必要な条件

やるべき仕事

実行する順番

完成した成果物

僕が使っていた矢印、記号、インデント、数式、XMLは、難しく見せるためのものではありません。

頭の中にある仕事の構造を、外へ取り出すための書き方でした。

林駿甫代表Xより

ここを読んで、普段の代表とのやり取りを思い出しました。

私は代表から、よく「ゴールは何?」と聞かれます。

なぜいつも最初にゴールを確認するんだろうと思っていましたが、
この「人の言葉 → 本当に実現したいこと」という流れを見て、つながりました。

まず、本当に実現したいことをはっきりさせる。
そこから必要なことを考えて、仕事に分けて、順番に進めていく。

代表自身が普段から、こうやって仕事を考えているんですね。

私がいつも聞かれている「ゴールは何?」も、ここにつながっていたんだと思いました。


5.作っていたのは「文章」ではなく「仕事の流れ」

そして、一つの指示で全部やらせるのではなく、

最初の工程で計画を作る
→ その結果を次の工程へ渡す
→ 次の工程で必要なものを作る
→ 最後に成果物へまとめる

という形に変えていきました。

これがPrompt ChainやCommand Stackにつながりました。

つまり、文章を作っていたのではなく、AIが仕事を進める「流れ」を作っていたんです。

林駿甫代表Xより

ここで出てきた「Prompt Chain」と「Command Stack」。
私はこの2つの言葉がよく分からなかったので、簡単に整理してみました。

Prompt Chainは、一度に全部をAIにお願いするのではなく、
「まずこれをする → その結果を使って次をする」というように、
AIへの指示をつないで仕事を進めていく考え方

Command Stack は、「必要な処理を整理し、実行できる単位として積み上げていく考え方」

難しい言葉ですが、代表が書いている、

計画を作る

その結果を次へ渡す

次に必要なものを作る

最後に成果物にする

を見ると、私にも少し分かりました。

一度の指示ですべてをやらせるのではなく、仕事をいくつかに分けて、順番につないでいく。

だから代表が作っていたのは、良い文章を出すためのプロンプトではなく、AIが仕事を進めていく「流れ」だったんですね。


6.2023年当時は、考えた仕事を「実行」することができなかった

ただ、2023年当時のChatGPTは、考えた手順を文章にすることはできても、実際の仕事まではできませんでした。

メールを送れない。
業務システムを操作できない。
途中の状態を保存できない。
実行結果を確認できない。

だから当時は、本来システム側に必要な仕組みまで、すべてプロンプトの中に書いていました。

林駿甫代表Xより

確かに、2023年の単体の ChatGPT では、こんなことまでできませんでした。

今ではAIができることがどんどん増えていて、進化が早すぎて、ほんの数年前のAIがどんなものだったのか忘れてしまいそうになります。

でも、こうして振り返ると、たった数年でここまで変わったんですね。

考えたことを文章にするだけだった AI から、必要な道具、権限、記録先を接続することで、実際の仕事を進められる AI へ。

現在、みやびで運用している AI 社員は、許可された範囲で必要な情報を読み、道具を使い、仕事を実行し、途中の状態と結果を記録します。人間の判断が必要な仕事では停止し、確認後に次の工程へ進みます。


7.プロンプトの中で作っていた「仕事の進め方」が、現実の業務へ

今は、AIがツールを使い、必要な情報を読み、仕事を実行し、途中の状態を保存し、結果を確認できるようになりました。

権限がない仕事では止まり、人の承認後に再開することもできます。

つまり今の「AI社員」は、突然生まれた新しいアイデアではありません。

2023年からプロンプトの中で組み立ててきた「AIの仕事の進め方」を、ようやく現実の業務で動かせる形にしたものです。

僕が作っていたのは、良い文章を出すためのプロンプトではなく、人の目的をAIの仕事へ変換する仕組みでした。

林駿甫代表Xより

代表は、まだAIにできないことが多かった2023年から、「人の目的を、どうやってAIの仕事に変えていくか」を考えていた。

そして今、それが実際の仕事として動き始めている。

今のAI社員につながることを、3年半も前から考えていたのです。

※すべての生成 AI に共通する機能ではなく、
道具・権限・記録・確認手順を組み合わせた、
みやびの AI 社員の運用を表しています。

7つの投稿を読んでから、もう一度この動画を見ると、私は少し見え方が変わりました。

今、まどかさんがこうして仕事をしている背景には、2023年から続いてきた考え方があったんですね。

ぜひ、もう一度ご覧ください。


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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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