Signal実践ログ #1：AIに仕事を任せる側になる練習 ― ほそめがねのAI分担表と自己採点
hosomeagane
JobSignalは、世界の企業の動き（Signal）を読んで、「AIの流れの中で、自分に何ができるか」を考えるサイトです。この「Signal実践ログ」は、運営者のほそめがねが、Signalを運営し、読み、そこから自分で実践したことと、その成長具合を報告していく記録です。
#1の今回は、出発点の記録です。このサイトの運営そのものをAIとどう分担しているかを全部出して、AIに点数を付けてもらいました。
3行で言うと
- Signal：大企業はAIに投資しながら人を減らしている。AIで「作る」作業が速くなると、人に残るのは「確かめる」「決める」作業になる。
- やってみた：サイトの運営を「調べる」「確かめて書く」「判断する」に分け、前の2つを別々のAIに任せた。公開の判断は必ず自分がする。
- 通信簿：AIの採点では「作る仕組み」は高得点。弱いのは「振り返る仕組み」と「たまった下書きをさばく力」だった。（これからやります。。）
今回のSignal：AIが「作る」を引き受けると、人に何が残るか
JobSignalでは毎日のように、大企業がAIに投資しながら人を減らすニュースを読んでいます。そこから見えてくるのは、AIで「作る」作業が速くなるほど、人に残るのは「確かめる」「決める」作業になる、という流れです。
ただ、人の動きを読むだけでは足りないと思いました。自分自身が、AIに仕事を任せる側に回れるのか。それを試すために、このサイトの運営そのものをAIと分担してみました。
やってみた：AI分担表で、誰が何をしているか
使っているAIは、主にGoogleのGemini（Pro）とAnthropicのClaude（Pro）の2つです。いまの分担はこうなっています。
| 作業 | 担当するAI | ほそめがねがやること |
|---|---|---|
| 企業リサーチ | Gemini | 調べる会社を選ぶ |
| 数字の確認・記事を書く | Claude | 最終確認 |
| 記事のレビュー（採点） | Claude（書き手とは別の担当として） | 点数と指摘を見て判断 |
| WordPressへの下書き登録 | Claude | 公開ボタンを押す |
| 毎朝のニュースまとめ「今日のシグナル」 | Gemini（ニュース探し）→ Claude（選ぶ・確かめる・書く） | ネタを表にためる・公開する |
| アイキャッチ画像・ショート動画 | Gemini・NotebookLM | 投稿する |
| 週ごとのアクセス数の集計 | Claude | 毎週、画面のスクショを渡す |
なぜGeminiとClaudeなのか
「どうしてその2つなの？」と聞かれそうなので書いておきます。
Geminiを使う理由は2つです。ひとつは、NotebookLMを使いたかったこと。もうひとつは、Googleドライブの容量が増えるのが魅力だったことです。
Claudeは、いちばん信頼しているAIです。本当は、上位のMaxプランにしようかと検討しました。でも、Geminiと役割を分ければ、いまのプランの使用上限にぎりぎり引っかからずに回せるのでは？と考えたんです。そこで、この分担を実験的に試し始めました。
つまりこの分担表は、「信頼しているAIを、上限の中でいちばん大事な所に使う」ための工夫でもあります。うまく回っているかどうかは、このシリーズで報告していきます。
なぜ1つのAIに全部やらせないのか
理由は、AIは自分の間違いに気づきにくいからです。Geminiに企業のことを調べてもらうと、まとまった報告が速く出てきます。ところがそれをClaudeに決算資料と照らし合わせてもらうと、古い年度の数字が混じっていたり、数字そのものが違っていたりすることが、ほぼ毎回見つかります。
調べる担当と確かめる担当を分けておくと、片方の間違いをもう片方が拾えます。人間の職場で、書いた人とチェックする人を分けるのと同じ考え方です。さらに記事を書いた後も、「書き手」とは別の「レビュー担当」として採点させ、90点に届くまで直してから自分に回ってくるようにしています。
AIに任せないと決めていること
任せることを増やすほど、任せないことを先に決めておくのが大事だと感じています。いまのルールは次の3つです。
- 公開の判断：AIがWordPressに入れるのは必ず「下書き」まで。世に出すボタンは自分が押します。
- 情報の取り方：企業の採用サイトはAIに見に行かせません。各企業サイトの利用規約を守るためです。求人の動きは、報道や米国労働省の公開データから読みます。
- 数字の扱い：出典のない数字は載せません。報道されていないことは、推測で埋めずに「公表されていない」と書きます。
うまくいかなかったこと
もちろん、最初からうまく回ったわけではありません。
ひとつは、先ほどのAIの数字の間違いです。Apple、TSMC、マイクロソフト、アマゾンなど、これまで書いた企業記事のほとんどで、調査結果の数字に直しが入りました。
もうひとつは、WordPressへの自動投稿を設定していたときのことです。設定の途中で、サイト全体が表示されなくなってしまったことがあります。それ以来、サイトの土台になる設定ファイルはAIに書き換えさせない、というルールを足しました。
動き出したら、今度は記事がたまる
仕組みがうまく動き出すと、別の問題が出てきました。AIが下書きを作る速さに、自分の確認と公開が追いつかないのです。企業の分析記事、毎朝のまとめ記事と、下書きがどんどんたまっていきます。
これは、JobSignalで追っている話そのものだと気づきました。AIで「作る」作業が速くなると、人に残るのは「確かめる」「決める」作業です。そして、そこが新しい詰まりになります。大企業がAIに投資しながら人を減らすニュースを毎日読んでいますが、小さな個人サイトの中でも、同じ形の変化が起きていました。人間の判断が介在しない作業はどんどんAIだけで進みますからね。
#1の通信簿
ここまでの仕組みを全部Claudeに見せて、5点満点で採点してもらいました。
| 観点 | #1 | AIのひと言 |
|---|---|---|
| 役割分担 | 5 | 最終判断をAIにさせていない |
| 安全・ルール | 5 | 下書き止まり、採用サイトに触らない、が徹底されている |
| 品質管理 | 4 | 間違いは毎回直せているが、どんな間違いが多いかを記録していない |
| 手順書 | 3 | 手順書はあるが、同じものが2か所にあり、古い版も残っている |
| 成果の測定 | 2 | どの記事が読まれたかを、まだ記録できていない |
| 確認・公開の量 | 2 | 下書きがたまり、確認と公開が追いつかない |
この点数は、AI（Claude）に客観的に付けてもらったものです。まとめると、「作る仕組み」は強いけれど、「振り返る仕組み」と「さばく仕組み」が弱い、という評価でした。
私が今日からできること
- たまった下書きをさばく：自分が見る所を「数字と出典」に絞れるよう、下書きに確認メモを付けてもらう。公開する順番もAIに提案してもらう。
- 読まれ方を記録する：毎週のアクセス数を記事ごとに残し、どの記事が読者の役に立ったかを測る。
- AIの間違いをメモする：直した数字を1行ずつ残し、Geminiへの指示文を少しずつ直す。
- 手順書を1か所にまとめる。
まだ直したい所も、増やしたい機能もたくさんあります。このシリーズで、直した結果と次の通信簿を報告していきます。
さいごにひと言
試行錯誤する場面はたくさんあります。でも正直に言うと、何よりその試行錯誤が楽しいんです。
