北原｜AI内製化

社内AIが研修で終わらないようにする。
エージェント開発・業務の組み直し。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

新しいAIは一通り触るけど、普段使う入口はほぼClaude Codeに固定してる。

コードを書く → Claude Code
A4の簡単な資料 → HTMLを作らせてPDF化
少しグラフィカルにしたい → GPT Image
動画 → Seedance / RunPod上のComfyUI

RunPodもMCPやAPI経由でClaude Codeから操作するので、基本的に自分で画面をポチポチしない。

つまり、AIごとに作業場所を変えているわけじゃない。

Claude Codeをベースにして、
必要なところだけ別のAIに仕事を振る。

新しいAIはずっと追ってるけど、
日常の大抵のタスクはなんだかんだこれで十分。

AIを増やすより、
入口を減らした方が仕事は速くなる。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

@minatosns まさにそれです。
「何を出してほ��いか」だけでなく、「何をもって良い出力とするか」まで渡すと一気に変わりますよね。

AIに仕事を任せるほど、人間側が正解を定義できることが重要になると感じています。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

AI導入で最初に必要なのは、プロンプトではなく「正解を決められる人」

AI化しやすい仕事は、手順が決まっている仕事ではない。何が良い成果物かを人間が判断できる仕事。

例えば議事録なら、
「議事録を作って」ではなく、

・決定事項が抜けていない
・担当者が明確
・次にやることが分かる
・不要な会話は落とす

これを「良い議事録」と人間が定義できる。
だからAI化できる。

逆に、
「なんかいい感じにまとめて」
「AIに考えてもらおう」

から始めると安定しない。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

AIの出力がズレたとき、すぐプロンプトを長くする前に考える。

「自分はAIに正解を見せただろうか？」

そしてもう一つ。

「自分自身は、何を正解だと思っているのか？」

良い成果物を見せる。
違いを分析する。
判断基準を渡す。
最後は人間が確認する。

AIには、まず正解を見せる。
指示はそのあと。

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これは画像生成だけで��ない。

文章なら、過去の良いメール。
コードなら、既存の良い実装。
資料なら、実際に通った資料。
分析なら、普段使っているレポート。

AIにゼロから「正解」を推測させない。

長い指示を書くより、実物を見せた方が早い場面はかなり多い。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

「正解を見せる」＝「コピーさせる」ではない。

良い成果物をそのまま真似させたいわけではない。

なぜ良いのか。
何を残すべきか。
何が違うのか。

正解例から判断基準を取り出す。

成果物を覚えさせるのではなく、
「何を満たせば正解なのか」を共有する。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

正解��を見せると、会話が変わった。

「なんか違う」ではなく、

・文字の階層
・余白
・グリッド
・左揃え
・アクセントの使い方
・イラストの有無

と、違いを具体的に分析できるようになる。

欲しかったのはデザインのコピーではない。

「何を良いと思っているか」という基準の共有。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

今回、X投稿用の画像をAIに作らせる。

「細かい文字は不要」
「デザインにはこだわる」
「2枚で対比させる」

条件は伝えた。でも出てきたものは違った。

そこで「もっとシンプルに」と修正するのをやめる。

自分が目指しているデザインを1枚見せた。
ただし「コピーはしない」と伝える。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

AIに���、まず正解を見せろ！

「シンプルに」
「プロっぽく」
「いい感じに」

こういう指示を何度重ねても、AIの出力がズレることがある。

そのとき、プロンプトを長くする前にやることがある。

正解例を1つ見せる。

これは画像、文章、コード、資料。
全部に共通する。

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@weevee_jp まさにそれです。曖昧な仕様まで律儀に実装してくるんですよね。
そこは察してくれが通じないw

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

AIを職場の人に例えると、自分の印象はこんな感じ。

Claude：生真面目な官僚
GPT：クリエイター
Gemini：優等生
Grok：話を聞かない同僚

Claudeは指示した仕事をきっちり進める。仕事を任せやすい。

GPTは「いい感じにして」が通じる。人間っぽくてクリエイティブ。

Geminiは何で��知ってる優等生。調べて整理させると強い。

Grokはノリよく返してくるんだけど、
「いや、そういうことじゃない」が一番多い。

性能比較というより、完全に使っていて感じる性格の違い。
みんなはどういう印象なんだろう。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

自分がやっているのは、Meetの文字起こしをClaudeに渡して、

・決定事項
・担当タスク
・次回レジュメ

だけを出させること。

ただし、そのまま使わない。確認まで含めて5分。

AIで速くするのは、人間の確認をなくすことじゃない。
「人間が確認すべき場所」だけ残すこと。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

AI内製化が止まる会社ほど、最初に「全社展開」を決める。

うまくいく現場は逆で、順番がある。

① 自分の仕事を1本、AIで終わらせる
② その手順をチームが真似できる1枚にする
③ 使ったことを報告してよい空気にする

③がないと、ツールを入れても現場は隠す。

空気が先。ツールはあと。

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@tonytonggg Trust follows the cost of being wrong is a great way to put it. Same tool, completely different level of oversight depending on what it’s touching.

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

新しいAIは一通り触るけど、普段使う入口はほぼClaude Codeに固定してる。

コードを書く → Claude Code
A4の簡単な資料 → HTMLを作らせてPDF化
少しグラフィカルにしたい → GPT Image
動画 → Seedance / RunPod上のComfyUI

RunPodもMCPやAPI経由でClaude Codeから操作するので、基本的に自分で画面をポチポチしない。

つまり、AIごとに作業場所を変えているわけじゃない。

Claude Codeをベースにして、
必要なところだけ別のAIに仕事を振る。

新しいAIはずっと追ってるけど、
日常の大抵の��スクはなんだかんだこれで十分。

AIを増やすより、
入口を減らした方が仕事は速くなる。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

@AIGryffindor @CyrusSystemsHQ Every engineer learns that lesson eventually 😂

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

ちょっと細かくなっちゃいますけどw
MCPでできることはMCPで、セッション内でできないことだけAPIに回してます。APIでもできないことだけGUIです。
具体的には、MCPは、GPU在庫を見る・Podを起こす/止める・ジョブを1本投げて結果を取るまではMCPです。APIキーが要る定常のものだけREST直叩きで、課金の点検スクリプトをローカルから回してます。
Volume付きPodの作成だけは画面です笑

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

@AIGryffindor @CyrusSystemsHQ Haha, absolutely. A little paranoia around production is probably healthy.

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

@engineer_num1 これ、現場だと地味に効きますね。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

全社AI化って、AI担当が全社の仕事をAIに置き換えることではないと思う。

業務を一番知っている人が、自分の仕事をAIで変えられる。
その成功事例がチームに広がる。
さらに別の現場でも再現される。
自分 → チーム → 組織。
結局、この積み重ねしかない。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

AIを業務に使うのは、たぶん3段階ある。

① 自分の業務で使う
② チームの業務で使う
③ 部門・全社で使う
この3つを混同すると、うまくいかない。
特に危ないのが、いきなり③から始めること。

自分がよく知らない仕事を「AIで効率化できます」と外から変えようとしても、例外も、暗黙知も、失敗したときの影響もわからない。

まず、自分が精通している仕事をAIで変える。
そこで本当に使えるところ、使えないところを知る。

その成功をチームで再現する。

全社展開は、その先だと思う。

[北原｜AI内製化 @kitahara_dev]

@AIGryffindor @CyrusSystemsHQ Haha, yeah. It only takes one bad day in prod to bring that instinct right back.