AI社員の仕事が、想像以上に進み始めた
株式会社オプアでは、ChatGPTのプロジェクト機能を活用し、役割ごとに分けた「AI社員」の試験運用を進めています。
事業・営業、技術開発、経営管理など、それぞれの専門領域を担当するAI社員を設け、課題の整理、作業計画の作成、技術的な検討などに活用しています。
最初は、できるだけシンプルな構成で運用を始めました。
実際に活用してみて驚いたのは、タスクが次々と洗い出され、それがどんどん片付いていくことです。
一つの課題を相談すると、次に必要な作業が見つかる。その作業を進めると、さらに新しい課題や改善案が出てくる。
これまで頭の中にあった構想が具体的なタスクになり、実行へと進んでいく。そんな感覚があります。
AIが単に質問に答えるだけでなく、仕事を前に進めるための相談相手として機能し始めたと感じています。
AI社員が働くほど、人間が忙しくなる？
ところが、ここで新たな問題が出てきました。
AI社員の仕事が進むほど、今度は人間側のタスク管理が忙しくなってきたのです（笑）。
誰が何を担当し、どこまで進み、次に何をするのか。
AI社員ごとに担当領域を分けたことで、個々の活動は整理しやすくなりました。しかし、活動が増えるにつれて、全体の進捗を把握する作業が必要になります。
例えば、事業・営業AIで整理した進捗を、全体を管理するBusiness Manager AIへ伝える場合、進捗サマリーをコピーして貼り付けています。
一度の作業はわずかな手間ですが、AI社員が増え、活動が活発になるほど、情報を転記する機会も増えていきます。
AIを活用して仕事を効率化しているはずなのに、AI社員同士の情報共有は人間が担当している。
これは、実際に運用してみなければ気づかなかった課題でした。
コピー＆ペーストから、より円滑な情報連携へ
そこで、AI社員ごとの活動状況をより把握しやすくし、必要な情報を円滑に共有できる環境づくりに取り組むことにしました。
目指しているのは、情報の転記作業を減らし、活動全体を把握しやすくすることです。
AI社員の数や担当業務が増えても、人が状況を確認し、必要な判断に集中できるようにしたいと考えています。
ただし、最初からすべてを自動化するわけではありません。
まずは実際の運用で感じた不便さを一つずつ改善し、効果を確かめながら取り組みを進めています。
完了したタスクだけでなく、判断の過程も大切にしたい
今回、情報共有のあり方を考える中で、もう一つ重要だと感じたことがあります。
それは、「なぜそのタスクが生まれ、どう判断し、どのように解決したのか」も大切にしたいということです。
一般的なタスク管理では、担当者、期限、進捗状況、完了日などを管理します。
もちろん、それらは必要な情報です。
しかし、実際の仕事では、タスクが完了するまでにさまざまな検討や判断が行われています。
例えば、ある機能を追加しようとしたとき、当初の設計では問題が見つかり、別の方法を検討することがあります。
その結果、最初の案を採用せず、よりシンプルな構成に変更するかもしれません。
このとき、完了したという結果だけを残しても、なぜその設計になったのかは分かりません。
成功したことだけでなく、うまくいかなかったことや、判断を変更した理由にも価値がある。
こうした検討の経緯を振り返ることができれば、過去の経験を次の仕事に活かしやすくなるのではないかと考えています。
単にタスクを片付けるだけでなく、仕事を通じて得られた経験や気づきを大切にする。
そんな視点も、今回の取り組みから生まれました。
ChatGPT・Claude Code・Codexの役割分担
今回の取り組みでは、複数のAIツールを役割に応じて使い分けています。
ChatGPT：AI社員の活動環境
ChatGPTのプロジェクト機能を利用して、各AI社員の担当領域を分けています。
事業・営業AI、技術開発AI、Business Manager AIなどが、それぞれの役割に応じて検討や情報整理を支援しています。
Claude Code：開発作業の支援
情報連携に関する仕組みの開発では、Claude Codeを活用しています。
調査、設計検討、実装、動作確認などにAIを取り入れながら、開発方針や技術的な判断は人が確認して進めています。
Codex：異なるAIによるコードレビュー
実装内容については、開発支援に使用したAIとは異なるAIの視点も取り入れ、設計や実装、セキュリティ面の確認に活用しています。
AIによるレビューは、問題点を発見するための有効な支援手段の一つですが、それだけで品質が保証されるわけではありません。
複数のAIを使い分けながらも、最終的な判断と責任は人が担うという考え方で取り組んでいます。
AI社員から、より自律性の高いAIエージェントへ
ここで、現在のAI社員について説明しておきたいことがあります。
「AI社員」という名称を使っていますが、現段階では、独立した常駐プロセスとして24時間自律的に業務を実行しているわけではありません。
ChatGPTのプロジェクトを活動の単位とし、人との対話を通じて業務を進める仕組みです。
将来的には、人の負担をさらに軽減しながら、AIが業務を支援できる範囲を段階的に広げていきたいと考えています。
その際にも、AIに任せる部分と人が判断する部分を適切に分けることが重要だと考えています。
AIと人間の新しい仕事の進め方
今回の取り組みを通じて、最も印象に残っていることがあります。
それは、AIを使って仕事を効率化するつもりが、AIと人間の新しい仕事の進め方そのものを考えることになったということです。
当初は、AIに相談することで、自分の仕事を少しでも効率化できればと考えていました。
ところが、実際に使い始めると、AIが次の作業を提案し、新しい課題を見つけ、検討の範囲が広がっていきます。
すると、人間側にも新しい役割が生まれます。
何を優先するのか。
どこまでAIに任せるのか。
どの段階で人が確認し、判断するのか。
そして、仕事の結果だけでなく、その過程をどう次に活かしていくのか。
これまで人が一人で考え、整理し、実行していた仕事を、AIとどのように分担して進めていくのか。
単なる作業の自動化ではなく、仕事の組み立て方そのものを見直す必要があると感じています。
AIが仕事を速くするだけでなく、人が何に時間を使うべきかを変えていく。
そんな可能性を、日々の試行錯誤の中で感じています。
実際に使いながら、少しずつ育てる
最初から完成された仕組みを作ろうとするのではなく、まずはシンプルな構成で使ってみる。
不便なところが見つかったら、その原因を考え、必要な改善を重ねる。
そして、うまくいったことも、うまくいかなかったことも振り返り、次の活動につなげる。
これは、これまでのシステム開発で経験してきた進め方とも共通しています。
AI社員の取り組みも、完成されたシステムを紹介するのではなく、実際の業務で試しながら発展させていく過程を発信していきたいと考えています。
株式会社オプアでは、今後もAIを活用した業務運用とシステム開発の検証を続け、その中で得られた知見や課題を紹介していきます。
