AI自動化を試し始めた頃は、「足りない工程」より「追加した工程」が多すぎて止まっていた気がする。
先に結論を書くと、最初に削った方がよかったのは「毎回ゼロから考える工程」「完璧な指示を書く工程」「全部まとめて分析する工程」だった。この3つを減らしてから、やっと小さく回せるようになった。今回は、非エンジニア目線でどこを削ると進みやすくなったかを書いておく。
削る前は、丁寧にやるほど遅くなっていた
最初の頃は、ちゃんとやろうとするほど工程が増えていた。毎回テーマを考え直して、頼み方を細かく練って、出力がたまったらまとめて見直す。1つ1つは真面目な工程に見えるけど、全部を乗せると普通に重かった。
しかも、工程が多いわりに前へ進んでいる感覚が薄い。これがいちばんしんどかった。自分に必要だったのは精密な設計より、まず1回通すことだったんだと思う。
1. 毎回ゼロから考える工程を削った
いちばん先に削ってよかったのはこれだった。毎回まっさらな状態からテーマ、構成、トーンを考えるのは、思った以上に消耗する。
今は、近い記事や過去の投稿を1つ渡して「この温度感で別角度を出して」と頼むことが増えた。それだけで出発点ができるので、止まりにくさがかなり変わった。
削ったというより、「ゼロから考える」を「前回の続きから始める」に置き換えた感覚に近い。
2. 完璧な指示を書く工程を削った
前は、最初の1回でうまく伝えようとして、依頼文を何回も書き直していた。でも振り返ると、その時間がかなり長かった。
今は「とりあえず一回出してもらって、違うところだけ直す」方が早いと思っている。完璧な依頼文を作るより、たたき台を見てから「ここをくだけた言い方にして」と返す方が、自分には合っていた。
最初に全部決める工程を削ると、AIとのやり取りが一気に軽くなる。これはかなり大きかった。
3. 全部まとめて分析する工程を削った
もう1つ削ってよかったのは、一定量たまってから全部分析しようとする工程だった。投稿も記事も、データをまとめてから考えようとすると、その時点で止まりやすい。
今は、反応をざっくり見て「今日はこの切り口が通ったかも」くらいで次へ進むことが多い。大きい分析はあとでやればいい。最初は感触ベースでも、回数が増える方が大事だった。
非エンジニアの運用では、精密な分析より「止まらないこと」の方が先だったんだと思う。
削らなかった方がよかった工程もある
逆に、削らない方がよかった工程もあった。最終確認、自分の口調チェック、今の流れで出していいかの判断は残した方がうまくいった。
つまり、何でも減らせばいいわけではなかった。削るべきだったのは「前に進みにくくする工程」であって、「自分らしさを守る工程」ではなかった。
最初は引き算の方が効いた
AI自動化というと、何を足すかを考えがちだった。でも自分に必要だったのは、足すことより削ることだった。
毎回ゼロから考えない。最初から完璧な指示を目指さない。全部まとめて分析しない。この3つを減らしただけで、かなり進みやすくなった。
先に失敗パターン全体を見たいなら AI自動化で失敗しやすかったパターン3つ、時間を溶かした流れから見たいなら AI自動化で時間を溶かした話、どこを人が残した方がよかったかを見たいなら AI自動化で残した方がよかった手作業 の方がつながりやすいです。
削る工程と残す工程をもう少し具体的に整理したものは、noteで失敗したAI自動化のパターンと直し方 にまとめています。
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