AIと仕事の仕組み化ラジオ

とあるITエンジニア

AIエージェントや業務OS化の動向を、実務目線でやわらかく整理して届けるポッドキャストです。 https://listen.style/p/toaruitengineer?98F2FAeB

  1. 1日前

    AIエージェント日次速報 2026年9月10日版　AIを一人で働かせない

    AIに長い仕事を一つ渡して、終わるまで待つ。これがいちばん分かりやすい頼み方です。 ただ、長い仕事ほど、途中で判断が分かれます。調査する人、実際に手を動かす人、間違いを探す人、最後に採用を決める人を、同じ一つの会話に押し込むと、どこで判断が変わったのか見えにくくなります。昨日はAIの返事ではなく、差分や検査結果のような採用できる成果物を見ました。今日は、その一歩手前です。仕事を分けるなら、何を分け、何を同じ場所に残すのか。 テーマは、AIを一人の万能担当者として扱わないことです。七つのツールを、分業の作り方という視点で見ていきます。人数を増やせば良い、という話ではありません。役割、入力、戻り先を決めない分業は、ただの伝言ゲームに...

  2. 2日前

    AIエージェント日次速報 2026年9月9日版　AIの仕事を、採用できる成果物に変える

    AIに仕事を頼んだあと、私はつい「ちゃんと動いたか」だけを見てしまいます。 返事が返ってきた。ファイルができた。画面にそれらしい文章が出た。ここで安心して次へ進むと、あとから「これは誰が確認したのか」「どの条件で作ったのか」「もう一度同じ結果になるのか」が分からなくなる。仕事として受け取るには、動いたことより、見直せる形で残っていることの方が大事です。 直近は、AIに渡す範囲を小さく切り、本番前に試し、止まった仕事を再開できるようにする方法を見てきました。今日はその続きとして、作業の出口を見ます。AIが出したものを、そのまま成果と呼ばず、差分、計画、履歴、構造化データ、復元点のような「あとから検査できるもの」に変える。そうすると...

  3. 3日前

    AIエージェント日次速報 2026年9月8日版　止まった仕事を、明日の自分に渡す

    AIに仕事を頼んで、途中で止まったことがあります。 エラーが出たから止まる。確認待ちになったから止まる。パソコンを閉じたから止まる。あるいは、仕事は終わっているのに、どこまで済んだのか分からず、結局最初からやり直す。最後のケースがいちばん疲れます。 ここ数日は、AIの進み具合をどう見るか、触らせてよい範囲をどう切るか、本番の前にどう試すかを見てきました。今日はその次です。仕事が一度で終わらない前提で、途中の状態を次の自分へ渡せるかを考えます。 再開できる仕事には、会話の記憶だけでは足りません。何を目指していたか、どこまで確認したか、残りは何か、触ってはいけないものは何か。この四つがファイルや履歴として残っていれば、担当者もモデ...

  4. 9月4日

    AIエージェント日次速報 2026年9月4日版　AIに渡す材料を、毎回同じ場所に置く

    AIに仕事を頼むとき、指示文を丁寧に書くことばかり考えていました。 しかし、同じ指示でも、前提のファイルが会話の中に埋もれていたり、古い資料と新しい資料が混ざっていたりすると、返ってくるものは安定しません。昨日の自分が何を渡したのか、AIがどの資料を読んだのか、あとから確認できないからです。 直近では、失敗したときに戻れる単位、返事を採点する条件、調査と作業の役割分担を見てきました。今日はその一つ前へ戻ります。役割を分ける前に、担当へ渡す材料を置く場所と形式を決めておく。AIの賢さを引き出す魔法のプロンプトではなく、毎回同じ入口から仕事を始められるようにする話です。 これは、資料を大量に与えれば精度が上がるという話ではありませ...

  5. 8月30日

    AIエージェント日次速報 2026年8月31日版　任せる範囲を三つに切る　読む・変える・外へ出す

    AIに仕事を任せるとき、いちばん怖いのは、派手な失敗だけではありません。 調べてほしかっただけなのに書き換えられていた。下書きのつもりが送信寸前まで進んでいた。こういう小さな境目の曖昧さが、あとで大きな確認作業になります。 ここ数日は、AIの作業を引き継げる成果物にすること、完了の前に合格条件を置くこと、そしてAIに渡す材料を三つの棚に分けることを見てきました。今日はその続きです。仕事を頼む前に、AIへ渡す範囲を「読む」「変える」「外へ出す」に分ける。どこまで自動でよく、どこから人間が止めるのかを、7つの公式情報から考えます。 これは製品の性能を比べる話ではありません。読む、変える、誰かへ送る仕事では、許してよい範囲が違う。自...

  6. 8月29日

    AIエージェント日次速報 2026年8月29日版　AIに「できた」と言わせない　合否を先に決める仕事の進め方

    AIエージェントに仕事を頼むと、最後に「完了しました」と返ってくる。文章なら読めば分かるし、コードなら動かせば分かる。ところが、調査、資料づくり、業務フローの変更になると、完了の意味が急にぼやける。 何をもって合格なのか。どこまで確認すれば止めていいのか。人間がその場で判断し続けるなら、エージェントに任せたはずの仕事が、横で見張る仕事に変わる。 直近は記憶、検収、作業場所、仕事の入口、期限、戻し方、引き継ぎを見た。今日はその続きとして、作業の前後ではなく、最初に合否の基準を置く。証拠の保管場所ではなく、先に何を証明するのかを決める話だ。 これは製品の性能ランキングでも、その日のニュースを並べる記事でもない。7つの公式情報から...

  7. 8月24日

    AIエージェント日次速報 2026年8月25日版　AIに「毎朝やって」と頼む前に　定例・見回り・イベントを分ける

    AIエージェントに「毎朝、昨日の状況をまとめて」と頼みたくなる。 一度うまくいくと、あとは時刻を指定するだけに見える。けれど、毎日同じ時刻に動く仕事と、何か起きたときだけ動く仕事と、定期的に様子を見る仕事は同じではない。ここを一つの「自動化」に押し込むと、不要な通知が増えたり、古い文脈で処理したり、失敗したのに気づけなかったりする。 22日は記憶、23日は完了の検収、24日は作業場所を見た。今日は、その仕事をいつ起こすかを考える。テーマは、AIを常駐させることではなく、仕事の種類に合った起動方法を選ぶことだ。 これは性能比較でも、その日のニュース解説でもない。7つの公式情報を、定刻に実行する、背景で走らせる、イベントで呼び出す...

  8. 8月23日

    AIを隔離してチームで動かす

    AIエージェントに仕事を頼むとき、つい一つのチャットに全部を詰め込みたくなる。 調査も、コードも、資料作りも、同じ相手に頼めば話が早い。前の説明も残っているし、こちらの好みも分かっている。ところが、仕事が少し大きくなると、どこまでが調査で、どこからが実装なのか分からなくなる。別のエージェントを増やした途端、同じファイルを触って衝突することもある。 21日はエージェントに財布を渡す前の上限を、22日は記憶の置き場所を、23日は「終わりました」を検収する方法を見た。今日はその手前にある、作業の置き場所を考える。テーマは、エージェントを賢い一人として扱うのをやめ、担当、作業場所、共有方法を決めてから働かせることだ。 これは性能比較で...

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番組について

AIエージェントや業務OS化の動向を、実務目線でやわらかく整理して届けるポッドキャストです。 https://listen.style/p/toaruitengineer?98F2FAeB

情報

  • クリエイター
    とあるITエンジニア
  • 配信期間
    26年
  • エピソード
    82
  • 制限指定
    不適切な内容を含まない
  • 番組のWebサイト
    AIと仕事の仕組み化ラジオ