岡田颯太の動画「AIを使いこなす人は何が違う？Claude Code・40万件の分析から考える」をもとに、試した内容と、自分の仕事で使う時の考え方をまとめました。
AIが作業するようになっても、人の経験や仕事の理解は何に役立つか。
コードの職種と課題の理解
AIがコードを書いてくれるなら、プログラミングを知らない人でも作れる。
だったら、経験のある人との差はどこに残るんでしょうか。
Claude Codeの約四十万件の利用を調べた研究に、面白い手掛かりがあります。
コードを書く職業かどうかと、作ろうとしているものを分かっているか。
この二つは、同じではなかったんです。
この記事では、予約を管理する道具を説明例にして、どんな条件を伝えると、完成後に何を確かめればよいかまで決められるのかを見ます。
コードの知識がないから自分には関係ない、と思っていた人ほど、自分が普段やっている仕事の見方が少し変わるかもしれません。
研究が示したこと・示していないこと
研究はAnthropicが六月に公表したもので、十月に出た新発表ではありません。
Claude Codeの利用セッションを分析し、仕事の種類や、取り組む課題への理解と、セッション内での成功との関係を見ています。
コードの職種に限らず、課題を分かっていることが、結果と結びついていた、というのが今回見る点です。
この研究でいう理解の深さは、資格や職歴だけで決めたものではなく、依頼の具体性や確かめ方を会話から推定したものです。
それがセッション内の成功と結びついていました。
経験年数が長ければ必ず成功する、とは読みません。
中程度の理解と専門家の差は比較的小さく、最初から何年も学ばないと使えないという話でもありません。
なお、実際の売上や利用者全員の満足を測った研究ではありません。
予約の同時刻と重複の違い
では、課題を分かっているとはどういうことか。
ここからは、僕が説明のために作った予約管理の例です。
研究で僕の店舗を調べたわけでも、この場でシステムを完成させた実績でもありません。
同じ時刻に予約が重なると困る、という身近な問題で考えます。
一人目は、使いやすい予約アプリを作って、と頼みます。
日付を選べて、名前を入力できて、予約一覧も出る。
画面はそれらしくできるかもしれません。
でも、その画面を見て、現場で使えるかどうか、何を試せばいいでしょうか。
見た目が整っているだけでは、肝心なことがまだ分かりません。
予約アプリをAIへ頼むなら、たとえばこう伝えます。
一人の担当者が、一時間の予約を受ける。
十時から十一時の予約がある時、十時半の予約は重ねて入れられないようにしたい。
同じ時刻かどうかだけではなく、時間の重なりを見てほしい。
この人が渡しているのは、プログラムの書き方ではなく、使う場面で困ることです。
十時と十時半は、数字としては違います。
だから、同じ時刻の予約だけを止める作りだと、見逃すかもしれない。
でも現場を知っている人には、その三十分後はまだ前のお客さんの対応中だと分かる。
こういう、普段なら当たり前に判断していることが、AIへ渡す時には大事な材料になります。
次に、十一時からの予約はどうでしょう。
前の予約が十一時で終わるなら入れられるのか。
それとも、片付けの時間が必要なのか。
もし十五分の準備が要る仕事なら、十一時十五分からにしたい。
この違いは、AIが一般的に賢いだけでは決められません。
自分の現場でどうしているか、という知識です。
試す・直すまで具体化する
ここまで伝えると、完成したあとに試すことも具体的になります。
説明用の十時から十一時の予約を一件だけ置いて、十時半、十一時、十一時十五分を、一つずつ試します。
毎回、最初の一件だけの状態へ戻して比べます。
十五分の準備が必要なら、十時半と十一時は受け付けず、十一時十五分は受け付けるかを見る。
全部、実際のお客さんの情報を入れなくても、説明用の名前で確かめられます。
何を作るかと、できたかをどう見るかが、つながるわけです。
さらに、間違えた時の直し方も変わります。
何か違う、使いにくい、だけでは、どこを変えるか分かりづらい。
十時から十一時の予約があるのに十時半も入ったので、時間が重なる場合を直してほしい。
こう言えれば、AIへ渡す修正の対象がはっきりします。
専門用語がたくさん使えるかより、起きたことを具体的に説明できるかです。
コードが書けないことと、何を作りたいか分からないことは別です。
予約が重なると困る。
準備時間が必要。
キャンセルしたら枠を戻したい。
現場で分かっていることを、起こる場面として渡せるなら、それはAIとものを作る時にも使えます。
今までの経験を、コードが書けないから価値がない、と考える必要はありません。
自分の経験を依頼へ変える
では、経験が浅い人はどう始めればいいのか。
いきなり全部の仕事を管理する大きな道具にしなくていいと思います。
まず一つ、困る場面を決める。
予約が重ならないようにしたい、なら、その一つで試す。
自分が分からない条件は、詳しい人へ聞くか、今使っている手順を確かめる。
分からないまま、全部AIに正解として決めてもらわなくていいんです。
逆に、経験がある人にも落とし穴はあります。
頭の中では当然だから、伝えなくても分かるだろう、と省いてしまうことです。
予約のあとの十五分の準備も、いつも自分でやっていると、予約の条件だと意識しないかもしれません。
慣れている仕事ほど、誰かへ初めて引き継ぐつもりで、具体的な一日を説明すると、抜けが見つかります。
この考え方を、自分の仕事から書き出せるシートにしました。
最後に、AIへ渡すものを増やす時に、何を覚えるとよさそうかを整理します。
新しい機能名を全部追い掛ける以外にも、できることがあります。
今回なら、画面が出ることより、時間の重なりを防げることが必要でした。
そのために、十時半は受けない、片付けが終わる十一時十五分なら受ける、と場面で渡す。
完成したら、その二つを試す。
経験をAIへ渡すというのは、難しい専門用語を増やすより、こういう普段の判断を言葉にすることなんです。
自分の仕事で、ここを間違えると困る、とすぐ思い浮かぶことはありませんか。
今日なら、同じ時刻ではなく、時間が重なる予約でした。
その一つを、起こる場面と、どうなればよいかに分けて書いてみてください。
AIの使い方を覚えることと、自分の経験をAIへ渡せる形にすること。
この両方が揃うと、今までの仕事の知識も、新しい道具を作るための材料になります。
自分の仕事で試すなら
自分がよく知る仕事で、正常な場面と困る場面を一つずつ書く。
その差が分かる結果をAIへ頼み、作ったものへ同じ例を当てる。
研究上の成功と、自分の現場で役立ったかは別々に確かめる。
よくある質問
研究は売上や全利用者の満足を測ったものですか？
違います。
利用セッション内の成功との関係を分析した研究です。
自分の現場で役立ったかは、実際の条件を当てて別に確認します。
コードを書けない人は何を渡せますか？
予約時間の重なり、片付けの時間、キャンセル時の扱いなど、現場で起こる条件を具体的な場面として渡せます。
完成後にも同じ例を当てて確かめます。
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