AIに記事を書かせるな。「書き方」を書かせろ
AIに記事を1本書かせれば、手に入るのはその記事1本です。1週間後にまた記事が必要になったら、また同じところから頼み直すことになります。
一方で、記事の書き方そのものを型として作らせておけば、その後の記事すべてに効きます。同じAI、同じ時間を使っているのに、手元に残るものがまったく違う。この差に気づいているかどうかで、AIとの付き合い方は大きく変わります。
「成果物を頼む」から「型を作らせる」へ
僕自身の運用ルールの一つに、「タスクは成果物ではなく、仕組みの名前で書く」というものがあります。「記事を書く」ではなく「記事を書く型を作る」。「投稿する」ではなく「投稿の仕組みを作る」。頼み方をこう変えるだけで、AIに渡す指示の中身が自然と変わってきます。
これは実際、僕が日々の発信で使っているスキル群の作り方そのものです。Xのポスト作成、X記事の執筆、ノートの制作、Threadsの投稿——これらは全部、最初は1回だけの作業でした。それを「毎回この形でやる」という型にして保存し、以降は同じ作業を一から考え直さずに済むようにしています。
見分け方は単純：2回目が来るかどうか
型にする価値があるかどうかは、意外と簡単に見分けられます。同じような作業が、2回目も来るかどうかです。
一度きりで終わる作業なら、成果物をそのまま受け取って終わりで構いません。ですが、2回目が来る作業を毎回ゼロから頼んでいるなら、それは型にし損ねています。1回目にかけた時間と同じだけの時間を、2回目にも3回目にも払い続けることになるからです。
型にするときに、渡しているもの
型を作らせるとき、僕が実際に渡しているのは、細かい手順ではありません。渡しているのは、これまでの経緯とやってきたことをまとめたナレッジと、良し悪しの判断基準です。
たとえば記事のスキルなら、これまで書いてきた記事、直してきた箇所、使わない言い回しのリストを渡してあります。次に記事を頼むときは、この型を通すだけで、僕がいちいち「ここはこう直して」と言わなくても、最初から近い精度の下書きが出てきます。手順を毎回書き直すのではなく、渡してあるナレッジの厚みで精度を出す、というやり方です。
「1回いいものができればいい」への反論
「毎回そんなに丁寧にやらなくても、1回いいものができればそれでいいのでは」という考え方もあると思います。単発の仕事なら、それで十分です。ただ、繰り返す業務にこの考え方を適用すると、同じ精度に毎回たどり着くまでの手間を、永遠に払い続けることになります。型にする手間は、最初の1回だけ余分にかかります。ですが、その1回を惜しんだ人ほど、2回目以降にもっと大きな手間を払うことになる——これが実際に運用していての実感です。
まとめ
AIに何かを頼むとき、その1回の成果物で終わらせるか、次から使える型として残すかで、時間の使われ方がまったく変わります。同じような作業が2回来ると分かった時点で、その作業は型にする価値があります。渡すのは細かい手順ではなく、これまでのナレッジと判断基準です。
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