仕事の流れをAIに組ませるとき、何を渡すか

第6部では、流れを人が決めました。動的ワークフロー^※1では、まとめ役のAIが仕事を見て、何人に分けるか、どう分けるかをその場で決めます。入門編でも触れたとおり、Anthropic の Claude Managed Agents では、2026年10月にこの仕組みが試験提供として公開されています（2026年10月時点の情報です）。

AIが流れを組むやり方は、思いがけない仕事に強い一方で、放っておくと作業を広げすぎることがあります。人が決めた流れは毎回同じに動きますが、想定していない仕事には弱い。どちらにも向き不向きがあります。

1. 終わりの条件：何がそろったら終わりか。「調べ終わったら」ではなく、「候補を3つ、それぞれ根拠のリンクつきで」のように確かめられる形で
2. 上限：手伝い役の数、1人あたりの時間、全体の費用。第15回で見たとおり、人数を増やすと費用は掛け算で増える
3. 触らせない場所：読むだけのフォルダ、使わせない道具、送信や削除を伴う操作
4. 確かめ方：誰が、何を基準に合否を決めるか（第10回）

どれも、これまでの回で学んだことです。流れを組むのがAIに移っても、この4つを決めるのは人の仕事として残ります。

大きな仕事なら、いきなり走らせず、まず計画だけを出させて読みます。見るところは次の3つです。

• 分け方が細かすぎないか（手伝い役が10人いても、仕事が3つしかないなら7人は無駄）
• 確かめる段が入っているか
• 消す・上書きする・外に送る作業が含まれていないか。含まれていたら、そこだけ人の確認を挟む

計画の段階で直すのが、いちばん安くすみます。走り出したあとで止めると、途中までの費用はそのままかかります。

AIが組んだ流れがうまくいったら、それを決まった流れ（スクリプト）として保存し、次からはそれを使う、という使い方があります。毎回組ませると、毎回違う流れになり、結果を比べられません。どこで失敗したかも追いにくくなります。

自分は、仕組みの点検（気づかないうちに壊れている所を探す仕事）をAIに分担させて進め、うまくいった分け方を手順書に残しています。次からは、その手順書の流れで点検します。

毎回同じ流れになる仕事に動的ワークフローを使うと、費用とばらつきが増えるだけです。仕事の形が毎回違うときに限って使う、と決めておくと迷いません。

もう1つの目安は、「調べる仕事」と「直す仕事」を分けることです。原因を広く探す調べものは、分担して同時に進めると速くなります。一方で、見つかったものを直す作業は、本番のデータや履歴に触れることが多いので、1つずつ人が確かめながら進めるほうが安全です。