「AIに任せたら、それっぽいけど使えないものが返ってきました」

AIは、とても優秀で、とても速くて、でも会社のことを何も知らないアシスタントです。そう考えると、決めるべきことは4つに整理できます。何を頼むか（委任の単位）、どう頼むか（指示と文脈）、どこまで任せるか（承認と権限）、出来をどう確かめるか（評価）。この記事では前の2つを、設計編で後の2つを扱います。

新人に「売上を上げておいて」と頼んでも、何をすればいいかわかりません。「この10社に、この資料を添えて、来週の打ち合わせを打診するメールの下書きをつくって」なら動けます。AIも同じで、1つの仕事に、1つの成果物と、その良し悪しの基準を決めます。

「営業を効率化して」

→「商談メモから、次のアクションと期日を抜き出して」

「市場を調べて」

→「この5社の価格表を集め、同じ形式の表にして」

「提案書を書いて」

→「このヒアリングメモから、課題と提案の対応表を下書きして」

大きな仕事は段階に分け、段階ごとに確かめます。途中の判断をすべてAIに任せると、どこで間違えたのかがわからなくなります。

料理の手伝いを頼むとき、野菜を洗うのは任せられても、味付けの最終判断は自分でします。任せやすい仕事には、4つの特徴があります。

取り返し

間違えても戻せる（下書き、社内の資料）ものから。顧客への送信・削除・契約など戻せないものは、AIは下書きまで

頻度

何度も繰り返すもの。一度きりの仕事に仕組みをつくると、手間のほうが大きい

基準

良し悪しの基準がはっきりしているもの。暗黙の文脈が要る判断は後回し

量

量が多く、人がやると疲れるもの

ここで先に反論しておきます。「一番大変な仕事から任せたほうが効果が大きい」と思うかもしれません。ですが、戻せない仕事で1回間違えると、AIへの信頼そのものが失われ、活用が止まります。4つとも「任せやすい」側の仕事から始め、信頼を積み上げるほうが、結果的に早く広がります。

「いい感じにまとめて」と「経営会議向けに、結論を先に、1枚で、数字は前年同月比で」では、まったく違うものが返ってきます。毎回の指示には、次の4つを入れます。

目的

何のための仕事か、誰が読むか

形

長さ、構成、形式

基準

何を優先し、何を避けるか

例

良い出来の見本

そして、繰り返し使う文脈（用語の意味、守るべきルール、過去の経緯）は、毎回口頭で伝えず、ファイルにして置きます。文脈は階層にします。常に読ませる全体のルールは短く、領域ごとのルールや手順は、必要なときだけ読ませます。全部を一度に渡すと、肝心なことが埋もれます。

AIに頼んでいる仕事は、1つの成果物と良し悪しの基準を持っていますか？

持っていなければ、出来を確かめられない

最初にAIに任せた仕事は、間違えても戻せる仕事でしたか？

戻せない仕事なら、まず下書きまでに留める

毎回の指示に、目的・形・基準・例が入っていますか？

入っていなければ、出来が日によってぶれる

繰り返し使うルールや用語の説明は、ファイルになっていますか？

なっていなければ、伝え漏れが起きる

最近AIに頼んで、期待外れだった仕事を1つ思い出してください。それを、目的・形・基準・例を添えて、半分の大きさに切って頼み直したら、何が返ってくるでしょうか。