コミクス、決める人・作るAI・見るAIを整理する全10ページ教材を制作

コミクスは4日、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。」を制作したと発表した。

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する。

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する。

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。一般的な成果を保証するものではない。

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る。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。

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る。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る。

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る。

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段階で紹介する。

・第1段階は、常時読むルールの整理。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する。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る。

・第2段階は、役割の分離。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う。

・第3段階は、使用モデルの明示。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、仕様の順守を確認する。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る。

■ 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。

・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する。
・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する。
・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う。
・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する。

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る。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する。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ない。

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