決める人・作るAI・見るAIを整理する全10ページ教材をコミクスが制作
常時ルールと必要時ルールを分け、作成と検証を別のAIへ割り当てる実践方法を紹介
株式会社コミクス（本社：東京都渋谷区円山町、代表取締役：鈴木章裕）は、生成AIへの指示と検証の設計を整理した全10ページのミニ教材「CLAUDE.mdを削ったら、AIが指示を守りはじめた。」を制作しました。
本教材は、AIへの仕事の渡し方を「決める人」「作るAI」「見るAI」の3つの役割に整理し、完了条件と確認方法を先に定める考え方を解説します。
常時読む短いルールと作業時だけ開く別冊を分ける方法、作成と検証を別のAIに担わせる方法、作業ごとに使用モデルを明示する方法を紹介します。
教材内の数値は特定環境での実測、または出典付きの資料内引用です。一般的な成果を保証するものではありません。
■ 背景・課題
生成AIを業務で使い始めると、「いい感じに直して」といった曖昧な依頼を何度も往復するうちに、本来の目的や完了条件が会話の中に埋もれることがあります。修正済みの回答を確認すると別の箇所が崩れている、同じ会話を重ねて最初の依頼内容を見失う、重要な一行が長い説明の中に紛れる、といった状態です。
こうした問題をモデルの性能だけで説明すると、運用で改善できる論点を見落とします。何を終わりとするか、何で確認するか、誰が最終判断するかを仕事の前に決めず、同じAIに作成と自己採点を任せれば、誤りを発見する視点が不足しやすくなります。また、事故につながる重要なルールと、背景や作例を同じ常時参照の文書に積み上げるほど、守るべき指示の優先度も見えにくくなります。
本教材は、ルールを単純に削減するのではなく、常時必要なものと必要な場面で参照するものを分け、役割と確認の流れを明確にするための実践的な整理を目的としています。
■ 提供内容
全10ページのミニ教材で解説する3つの整理
教材「CLAUDE.mdを削ったら、AIが指示を守りはじめた。」では、AIへの仕事の渡し方を3段階で紹介します。
・第1段階は、常時読むルールの整理です。削除や外部送信の前に確認すること、完了の定義、禁止操作など、守られなければ事故につながる短いルールを常時参照の対象とします。一方で、経緯、良い例と悪い例、長い説明は作業時だけ開く別冊に分けます。
・第2段階は、役割の分離です。人が仕様と完了条件を決め、作るAIが実装・量産を担い、見るAIが別の文脈から差分、テスト結果、要件への適合を確認する流れを示します。作成したAIに自己採点だけをさせないこと、見るAIに書き込み権限を渡さないことも、検証の独立性を保つための考え方として扱います。
・第3段階は、使用モデルの明示です。作業ごとに使用するモデルを名前で指定し、人は変更ファイルの一覧、テスト出力、仕様の順守を確認します。提供側の更新で既定のモデルが切り替わる場合もあるため、再現したい仕事では使用条件を明らかにする必要があります。
■ 資料の特長
本教材の特長は、抽象的な「AI活用のコツ」ではなく、日々の業務で確認できる作業単位に落とし込んでいる点です。
・人が決める範囲を、実施する仕事、完了条件、最終的な差分と仕様の判断に限定して整理します。
・作るAIと見るAIを分けることで、作成時とは異なる視点から要件への適合を確認しやすくします。
・常時ルールと必要時ルールを分け、重要な指示を見つけやすくする方法を扱います。
・モデル名、変更内容、テスト結果という確認対象を具体的に示し、会話の印象だけで完了を判断しない流れを提示します。
教材には、特定環境において常時読み込むルールファイルを11本から7本へ整理した2026年9月16日の実測を掲載しています。4本は削除したのではなく、必要時に参照する別冊へ移しました。あわせて、提供側の更新で既定モデルが切り替わった際、同じ理由で図解7枚が一斉に失敗した事例や、安価なモデルへの切り替えにより品質が低下した事例も紹介します。これらは教材作成者の環境における事例であり、ルール削減数や品質改善を一般化するものではありません。
■ 想定利用者・活用シーン
本教材は、生成AIを使った文章作成、情報整理、設計、実装、資料作成などで、修正の往復や確認作業が増えている担当者・管理者を想定しています。特に、複数の担当者やAIをまたぐ業務で、誰が何を確認すべきかが曖昧な場合に適しています。
例えば、提案書や案内文を作成する業務では、人が対象読者、必須要件、表現上の制約を決め、作るAIに初稿の作成を任せます。見るAIは、必須項目の漏れ、表現の矛盾、指定した形式への適合を確認し、人が最終的な内容と公開可否を判断します。
設計や実装を伴う業務では、計画を人が決め、作るAIが変更を行い、見るAIが変更ファイルの一覧とテスト結果、仕様との差分を確認します。確認役に書き込みをさせないことで、確認対象が途中で変わることを防ぎます。定型業務でも、完了条件と確認方法を先に置くことで、AIへの依頼文を長くすることより、確認可能な形で仕事を渡すことを優先できます。
■ 今後の展望
教材では、最初の1〜2日で常時ルールの各行に「消したら間違えるか」を問い、常時必要な指示を整理する進め方を示しています。3〜4日目には、計画、実行、検証の流れを分けます。5日目以降は、使用モデルを名前で指定し、作る係と見る係を分けて運用します。
株式会社コミクスは、生成AI活用支援プランを通じて、業務に即した生成AI活用と生産性向上を支援しています。本教材で示すように、導入時には使うAIの数を増やす前に、仕事の目的、完了条件、確認の責任を定めることが重要です。組織ごとの業務やリスクに応じて、人による最終判断を残しながら、検証可能な運用を設計する考え方を広げてまいります。
ーーー株式会社コミクス 会社概要ーーーーーーー
本社住所：東京都渋⾕区円⼭町15－4 近藤ビル2階
代表：代表取締役 鈴⽊章裕
設⽴：2007年9⽉
事業内容：生成AI活用生産性向上支援、BtoB事業者向け営業支援、フリーランスプロ人材紹介等
生成AI活用支援：https://www.comix.co.jp/genai/
コミクスアカデミー：https://www.comix.co.jp/academy/
AI経営者クラブβ：https://www.comix.co.jp/club/
【お問い合わせ】
TEL：03-5459-5394 MAIL：n.adachi@comix.co.jp 担当：株式会社コミクス 安達成生
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