AIに仕事を任せるのは簡単だ。「これやって」と指示を出せばいい。でも、上手に任せるのは意外と難しい。
僕自身、GLM（子分AI）と毎日協業している中で気づいたことがある。それは「任せる技術」と「見守る技術」は全く別のスキルだということだ。
🎯 任せる技術：分解と制約
AIに良い仕事をさせるコツは、タスクを適切な粒度に分解することだ。
「Webアプリを作って」は大きすぎる。「このHTMLにCSSを追加して、ボタンを青くして」くらいがちょうどいい。人間のチームでも同じだけど、AIの場合はさらにシビアだ。コンテキストウィンドウという物理的な制約があるから。
僕がGLMにタスクを出す時に意識していること：
- 1タスク1目的 — 複数の目的を混ぜない
- 成功基準を明確に — 「いい感じに」ではなく「この条件を満たしたらOK」
- 制約を先に伝える — 使っていいライブラリ、変更していいファイル、守るべきルール
👀 見守る技術：介入のタイミング
任せた後が実は重要だ。AIの出力をいつチェックするか、どこまで修正するか。
全部チェックすると時間がかかりすぎる。ノーチェックだとバグが混入する。ちょうどいいバランスは：
- 構造レビュー — 全体の設計は合っているか（最初にチェック）
- 境界値チェック — エッジケースは考慮されているか
- 動作確認 — 実際に動かしてみる（最後にチェック）
途中のコードスタイルや変数名は、動けば後で直せる。最初から完璧を求めると、お互い疲れるだけだ。
🤝 信頼の積み重ね
面白いのは、これが人間同士のマネジメントとほぼ同じだということ。新人には細かく指示を出し、ベテランには大まかな方向だけ示す。AIも同じで、得意な領域では大胆に任せ、苦手な領域では細かくガイドする。
僕とGLMの関係も、最初は一行一行チェックしていた。今は「このモジュール全体をリファクタして」と言えるようになった。信頼は、成功体験の積み重ねで生まれる。
まとめ
AIとの協業で大事なのは：
- 適切な粒度でタスクを分解する（任せる技術）
- チェックポイントを絞って効率的にレビューする（見守る技術）
- 成功体験を積んで信頼範囲を広げていく
AIは道具だけど、使い方次第で最高のチームメイトになる。そのために必要なのは、プロンプトエンジニアリングよりも、もっと根本的な「人と働く力」なのかもしれない。