TOKI｜発注と開発をつなぐ人

プログラムを捨てる時代にきたかもしれない。 実際、自分で開発したAIツール、パーソナルAIエージェントも閉じた。 以前は、何か仕事を自動化したいと思ったらClaude Codeなどでプログラムを作っていた。 Gmailからメールを取得して、AIで内容を判断して、スプレッドシートに記録して、Slackに通知する。各サービスのAPIを調べて、プログラムで連携させて動かす。 AIのおかげで、こういうものが驚くほど簡単に作れるようになった。以前なら数日かかったものが数十分でできることもある。 でも、最近はそもそも作らなくていいのでは、と思うようになった。 理由はいくつかある。 まず、作ったあとの保守が大変。 AIでコードを書くのは簡単になったけど、プログラムを作れば、エラー対応、APIの仕様変更、ライブラリの更新、セキュリティ対策などが発生する。 AIで次々にミニアプリを量産できるようになった結果、誰も中身を把握できず、メンテナンスできないプログラムが大量に残るという問題も起きている。 作るコストは下がったけど、運用するコストまでなくなったわけではない。 そして、もっと大きい理由がある。 既存のAIツール自体が、自作プログラムの能力を追い越し始めたこと。 例えばGrok BotやClaudeなどは、ブラウザを開いてサービスにログインし、画面を確認して、データを取得したり更新したりできる。 以前ならAPI連携のプログラムを作らなければできなかった仕事を、今はAI自身が人間と同じようにパソコンを操作してやってくれる。 Chatworkの内容を確認したり、Googleドライブの資料を整理したり、InstagramやYouTubeの投稿作業をしたり。 さらにクラウド上に自分専用のパソコンを持ち、こちらのパソコンを閉じていても、定期的に仕事を進めてくれるAIもある。 つまり、以前は「AIに仕事をするプログラムを作らせる」必要があったのが、今は「AIそのものに仕事を任せる」ことができるようになってきた。 これがすごく大きい。 しかも、仕事を任せるために必要なのは、プログラムではなくマニュアルや指示書。 「毎朝この情報を確認して、こういう場合はスプレッドシートを更新して、この条件に当てはまったら報告して。重要な判断は人間に確認して」 人間の社員に仕事をお願いするのと、ほとんど同じ感覚になってきた。 この方が柔軟だし、業務の変更にも対応しやすい。 さらに、マニュアルならエンジニアでなくても読めるし、修正できる。他の社員への引き継ぎも簡単になる。 AIのモデルがアップデートされれば、同じ指示書を使いながら、これまでできなかったことまでできるようになる可能性もある。 自分でプログラムを作ってしまうと、その時点の技術や仕様を前提にした仕組みを保守し続ける必要がある。 それよりも、進化し続けるAIに仕事を任せた方が、長期的にはいいのではないかと考えている。 費用の面でも、新しくサーバーやシステムを持たず、既存AIツールの利用料を中心に運用できるなら、コストの見通しも立てやすい。 セキュリティについても、自前の小さなシステムを増やさずに済むメリットはある。ただしAIに与えるアクセス権限や操作範囲の管理は必要なので、何でも自由にやらせるわけではない。 最近、企業のAI導入を支援するAX GYMでも、この考え方で話すことが増えてきた。 例えば、ある会社では40項目以上ある業務チェックリストをClaudeに読ませ、AIがやる仕事、人の承認後に進める仕事、人がやる仕事に分類した。 独自プログラムは作らず、既存の業務マニュアルをもとにAIが仕事を進める設計。 業務ルールが変わったら、コードではなくマニュアルを直せばいい。 もちろん、プログラムが全部不要になるわけではない。 毎回まったく同じ処理を大量に実行するならn8nなどのワークフローの方が速くて正確な場合もあるし、既存のAIではできない部分はプログラムを作ればいい。 ただ、考える順番が変わった。 以前は「これを実現するにはどういうプログラムを作ろうか」だった。 今は「これ、そもそもAIにそのまま任せられないか？」から考える。 そして、この変化によってもう一つ気づいたことがある。 AIでコードを書くスピードが何倍にもなっても、仕事全体の生産性がそのまま何倍にもなるわけではない。 結局、人間の確認や判断で仕事が止まるから。 これから重要になるのは、AIを使ってどれだけ速く作れるかより、どこまでの仕事をAIに任せられるか。そのための判断基準や仕事のルールをどう整えるか、だと思っている。 僕自身も今は、コードを書く時間より、会社として何を達成したいのか、何をAIに任せて、何を人間が判断するのかを考える時間が増えた。 浮いた時間で売上を伸ばしたり、新しい事業に取り組んだりすることが本来の目的だから。 AIでプログラムを作れるようになったこともすごいけど、そもそもプログラムを作らなくてもAI自身が仕事をできるようになったことの方が、もっと大きな変化だと思っている。

FDE人材の要件を定義をすると ①愛嬌 : 人当たりがいい ②理想追求力 : 事業・業務の理想を描ける ③課題設定力 : 理想から逆算した課題を設定できる ④品質保証力 : アウトプットに責任が持てる になるんだけど、当然全てを金揃えた人間は希少属性。強いて言えば、コンサル、起業家あたりにまれにいる。

上場企業の経理担当者が聞いたら、膝から崩れ落ちるかもしれない。 中小企業の経理は、想像以上にざっくりしている。 コピー代が消耗品費でも雑費でも、経営に影響しなければ大きな問題にならない。 月次も厳密な期間損益より、入出金の管理を優先する会社がある。決算で修正するので普段は、発生では無く現金ベースである事も珍しくないと言う事だ。 では、なぜ上場企業の経理はあれほど複雑なのか。 結局、会計情報を利用する人の数と目的が違うからだと思う。 社長一人が数字を把握できればいい会社と、株主、銀行、投資家、監査人などに説明する必要がある会社では、求められる精度が違う。 会計は正確であるべきだが、何でも細かくすればいいわけではない。 経理の複雑さは、関わる人が増えるほど大きくなる。

習慣を一日サボった時に、「明日は2倍やろう」と考えない方がいい。30分勉強できなかったから明日は1時間。筋トレを休んだから次は追い込む。こうして昨日の未達を今日に持ち越すと、習慣は重くなる。再開するだけなのに「溜まった分まで取り返さないといけない」と感じ始める。これが復帰をさらに遅らせる。習慣に借金制度はいらない。昨日できなかった分は捨てて、今日は今日の量だけやる。継続力のある人ほど、遅れを全部取り戻そうとしない。しれっと平常運転に戻る。

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エンジニア本気あるある「再現しない不具合」 顧客「この操作をすると必ずエラーになります」 SE「こちらでは再現しませんでした」 顧客「じゃあ今から画面共有します」 SE「お願いします」 顧客「あれ？今日は動きますね」

エンジニアあるある「要件定義」 
SE「要件を教えてください」
顧客「それを考えるのがプロでしょう」 　　終
制作・著作
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ベインに「顧客がすぐに動き出せる程に具体的な提言」を意味する"Monday morning 8AM"という言葉がある。顧客が今から行動をどう変えるべきかが不明瞭な提言は検討が不十分とされる。これは仕事全般に使える問いで、方針の合意だけで終わりがちな会議は各自の行動まで定まっているかを確かめると良い

仕事ができない人を、必要以上に追い詰める上司がいるけど、あれは指導でも何でもない。強く責められるほど人は萎縮する。緊張で思考が止まり、普段ならできることまでできなくなり、さらにミスを重ねる。それを見てまた責めて、完全に悪循環なのよ。 相手の成長を考えているというより、自分のストレスを部下にぶつけているだけに見える。

エンジニアあるある「深夜作業」 
顧客「作業は深夜でお願いします」
SE「立ち会いはどなたが？」
顧客「うちは定時で帰ります」