この回のメモ
本来はジョーさんが登壇し、話題のミトス関連の仕事について話す予定でしたが、当日欠席となり、髙橋が急遽「AI社員に、どの仕事をお願いする？」というテーマで前回の続きを話しました。雇い止めが進む中で「この仕事はAIでできるのでは」とまず試し、できなければ人を入れるという流れが起き始めていることを起点に、どういう仕事がAIエージェントに向いているかを実演を交えて整理しました。
前回出した宿題（ググらずAIに聞く、音声入力で話す）を振り返り、「AIに嘘をつかれることがある」という声からハルシネーションの仕組みを解説。学習データにない情報でも出力してしまう性質を踏まえ、「回答の根拠を聞く」グラウンディングでかなり減らせることを共有しました。あわせて、LINEで長文を打つより話す方が楽な理由（頭の中で整理してから文字にする手間がいらない）を深掘りしました。
新川さんからの要望で、今回初めてNotebookLMを紹介。渡した資料だけを読んで根拠付きで答えるAIとして、サハラ砂漠マラソンをテーマにしたライブデモを実施しました。関連記事を取り込んで質問応答した後、裏側で生成した音声解説・動画解説・スライド・インフォグラフィックを実際に再生。渡した資料にない情報は「書かれていません」と答える挙動も確認しました。
本題では、仕事を「入口・材料・作業・出口」に分解し、AIエージェントに向く仕事の3条件（毎回似ている・パソコンで完結する・出口がある）を整理。予約問い合わせメールの返信や経費の記帳、週次報告などを具体例に、目的・材料・形式（手順書や見本）を渡すことで「スキル」として再利用できるようになる仕組みを説明しました。Anthropic社内でのClaude CoWork導入事例をもとに、チャットで相談する段階から、成果物を作らせ、スキル化し、自動化し、チームへ展開する段階論も共有しました。
実演として、surflab.jp自体の月次更新をブラウザ版Claude Codeで実演。次回の日時・場所を話し言葉で伝えるだけでAIが不足情報を質問しながらサイトデータを更新し、最終的な公開反映は人間が確認してボタンを押す、という一連の流れを見せました。この「入口はその場の会話、出口は自分の最終チェック」という形が、まさにこのページの更新自体にも使われています。
Q&Aでは、ブラウザ経由でAIを使う場合と、自分のパソコン上のファイルをAIが直接操作する場合の違いを新川さんの質問に答える形で整理。機密情報を渡さない、権限は少しずつ広げる、といった注意点も参加者から共有され、AIエージェントに何をどこまで任せるかを見極める視点を持ち帰る回になりました。