「自分の仕事を手順に分けて説明する力」は、どう鍛える？ AIに任せる前の3つの練習

最終更新日：2026年11月4日（この記事は「現時点のアンサー」です。新しい資料が出たら書き足していきます）

企業の決算や現場の記事を書いていると、「これからの時代に身につけること」として同じ力が何度も出てきます。そのひとつが「自分の仕事を手順に分けて説明する力」です。

では、その力は具体的に何をすれば身につくのでしょうか。このシリーズ「AI時代のスキル、じゃあ何をすればいい？」では、企業や資料がよく挙げるスキルを1つずつ取り上げ、練習のやり方、学べる本、ほそめがねが実際にしていることをまとめていきます。第1弾がこの記事です。

▶ 動画でも解説しています（約8分）

この記事の要点を、スライドと音声で約8分にまとめました。

どこが「手順に分けて説明する力」を挙げているか

まず、この力がどんな場面で出てきたかを並べます。これまでの記事で企業の動きを読んだ結果と、外の資料に書かれていることの両方です。

10月の決算：人を減らし、設備投資を増やした会社から

10月に決算を発表した9社を「3つのシグナル」で並べた記事では、社員の数が減り、設備投資が増えたグループ（Meta、Microsoft、Netflix）の「身につけること」に、「自分の仕事を手順に分け、AIに任せる所と自分が確かめる所を決める力」を挙げました。お金が人よりAIの設備へ向かう会社では、決まった手順の事務作業がAIに移りやすいと考えたからです。

記事：10月決算9社を「3つのシグナル」で並べた｜設備投資は7社が増やし、人の動きは分かれた

ロボットの現場：説明できる作業は、教えられる作業

倉庫・工場・タクシーでのフィジカルAI（現実の世界で動くAIやロボット）の記事では、「教える力」として「自分の作業を手順に分けて説明できること」を挙げました。説明できる作業は、ロボットに教えられる作業でもあるからです。

記事：フィジカルAIは世界で仕事を奪っているのか？ 倉庫・工場・タクシーの現在地から、これからを探る

国の「18分野」と企業の決算・求人から読んだ記事でも、この力を特に大事な力として挙げています。記事：フィジカルAIで仕事はどう変わる？ 企業の決算・求人と国の「18分野」から読む、ロボットが先に来る現場

AIを現場に入れる仕事：業務の流れを分解する役割

AIをお客さんの現場で動かすFDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）の記事では、LayerXの例を紹介しました。LayerXでは、FDEとペアを組む「Deployment Strategist（DS）」が、今の業務の分析やあるべき姿の設計、業務フローの分解などを担うと説明されています。AIを入れる前に、まず仕事を分けて見える形にする人がいる、ということです。

記事：FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）とは？ AIを「現場で動かす」仕事の中身とキャリア

AIを作る会社の公式ガイド：同僚に渡して迷わないか

Claudeを作っているAnthropicの公式ガイド「Prompting best practices」には、AIへの頼み方について次のように書かれています。

• Claudeは、優秀だけれど、あなたの職場のやり方をまだ知らない新入社員のように考えるとよい。
• 順番や、手順がそろっていることが大事なときは、番号や点の箇条書きで、順番に手順を書く。
• 確かめ方として、頼む内容を、事情をよく知らない同僚に見せて、そのとおりにやってもらう。同僚が迷うなら、Claudeも迷う。

AIへの頼み方のコツが、そのまま「人に手順を説明する力」になっているのが分かります。

出典：Anthropic「Prompting best practices」（2026年11月4日に確認、ほそめがねの訳）

なぜAI時代に、この力の価値が上がるのか

理由は2つあると考えています。

1つ目は、AIは手順が書かれた仕事ほど再現しやすいことです。上の公式ガイドのとおり、AIは職場のやり方を知らない新人のようなものです。手順を書ける人は、その新人に仕事を渡せる人、つまり「任せる側」に回れます。

2つ目は、任せる所と確かめる所を分けられることです。Anthropicが自社のエンジニアと研究者132人に聞いた調査では、Claudeに仕事を丸ごと任せられるのは0〜20%だけ、と答えた人が半数を超えました。任せているのは、正しいかどうかをすぐ確かめられる仕事などで、全体の方針のような判断は人が持っていると説明されています。手順に分けてあれば、「この手順はAIに、この手順は自分が確かめる」と線を引けます。

出典：Anthropic「How AI is transforming work at Anthropic」（2025年8月に調査、12月に公開）。くわしくはSignal実践ログ #2で書いています。

この力を、JobSignalの3つの軸に当てはめると次のようになります。

• 置き換わりそうな仕事：手順が決まっていて、その手順がすでに書き出されている作業
• 増えそうな仕事：仕事の流れを書き出し、AIに渡す所と人が確かめる所を組み直す仕事
• 身につけること：自分の作業を、知らない人でも迷わない手順にして伝える力。下の3つの練習で鍛えられます

明日の1時間でできる、3つの練習

どれも特別な道具は要りません。ふだん使っている生成AI（Claude、ChatGPT、Geminiなど）があれば始められます。

練習1：いつもの作業を手順書にして、AIに再現させる

1. 毎週やっている作業を1つ選ぶ（例：会議メモのまとめ、週報、見積もりのチェック）。
2. その作業を、番号つきの手順に書き出す。
3. 手順書と材料だけをAIに渡し、いつもの自分の仕上がりと比べる。
4. ずれた所を手順書に書き足して、もう一度試す。

AIが再現できなかった所は、自分では当たり前すぎて書けていなかった所です。そこが見つかること自体が、この練習の成果です。

練習2：「ざっくり版」と「手順版」で同じ頼みごとをする

同じ頼みごとを、1行だけの「ざっくり版」と、目的・順番・終わりの形を書いた「手順版」の2通りでAIに送り、答えを並べます。

• ざっくり版の例：「来週の打ち合わせの案内を書いて」
• 手順版の例：「取引先に送る打ち合わせの案内を書いてください。1. 日時と場所を最初に書く 2. 話し合いたいことを3つ箇条書きにする 3. 都合が悪いときの連絡先で締める。メールの本文だけ、200字くらいで」

答えの違いを見ると、自分がふだん頭の中で決めているのに口に出していないことが分かります。

練習3：手順書を人に渡して、試してもらう

練習1で作った手順書を、同僚や家族に渡して、そのとおりにやってもらいます。公式ガイドの「同僚に見せて迷わないか」を、そのまま試す形です。

相手が手を止めた所、聞き返してきた所に印をつけ、そこを直します。AIは迷っても黙って進めてしまうことがありますが、人は「ここが分からない」と教えてくれます。

この力を学べる本

この章では、ほそめがねが実際に読んで役に立った本だけを紹介します。いま読んで確かめているところなので、読み終えた本からここに追加していきます。

本を選ぶときは、次の3つのどれに当たるかで考えると選びやすくなります。

• 説明の基本：要点を先に言う、相手が知らないことを補う、といった人に伝える型が分かる本
• 仕事の流れの書き出し：自分の仕事を書き出して、どこを変えるかを見つける本
• 手順の効き目：手順やチェックリストを書くと、なぜミスが減るのかが分かる読み物

まとめ

• 「手順に分けて説明する力」は、決算・ロボットの現場・AIを入れる仕事・AIの公式ガイドのどれにも出てくる。
• 手順を書ける人は、AIに任せる所と自分が確かめる所を決める側に回れる。
• まずは明日、いつもの作業を1つ手順書にして、AIに渡してみる。

さいごにひと言

このサイトの記事や動画は、Claudeとやりとりしながら作っています。そのときにしていることは、次の2つです。

• 大枠の手順をClaudeに書いて、頭の中でどんな回答が来るかを想像しています。回答が想像と合っているかを確かめ、不足していたら追加します。想定していなかったことが出てきたら、次回はその作業を手順に入れます。
• 指示をするときは、目的・現在地・終了条件を入れているつもりです。

終了条件は、Signal実践ログ #2で取り上げた「ゴールと完了条件を伝える」にあたります。

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参考にした主な情報源

• Anthropic「Prompting best practices」（Claude公式ドキュメント、2026年11月4日に確認）
• Anthropic「How AI is transforming work at Anthropic」（2025年12月）
• Findy「FDEの真価は、本当に価値のあるイシューを見つけること」LayerX恩田氏（2026年4月22日）