【第8回｜AI社員の作り方】複数のAI社員をつなぎ、自分専用のAI組織を作ろう

これまでのシリーズでは、自分の業務を整理し、AIに任せる仕事を決め、実際にAI社員を作る方法を紹介してきました。

第6回では、登録したFAQをもとに回答する問い合わせ担当を作り、第7回では、DifyとFirecrawlを連携してWebページを取得・要約する仕組みを作りました。

今回は、その仕組みを一歩進めて、役割の異なるAI社員をつなぎ、チームとして仕事を進める「AI組織」を作ります。

実践例は、「リサーチAI・ライターAI・編集AI」によるブログ制作チームです。ポイントは、AI社員を増やすことだけではありません。誰が何を担当し、どんな情報を次の担当へ渡すか。そして、人間がどこで判断するかを決めていきましょう。

1. AI社員を増やすと、何が変わる？

ブログを1本作る仕事にも、情報収集、構成づくり、執筆、内容確認といった工程があります。

これらを役割ごとに分けると、それぞれのAI社員に具体的な指示を出せます。

たとえば、リサーチ担当には「情報源を明記する」、ライター担当には「初心者にも伝わる文章にする」、編集担当には「根拠のない断定がないか確認する」と伝えます。

担当範囲が分かれていると、うまくいかなかった工程を見つけ、指示を改善しやすくなります。

記事が読みにくければ執筆の指示を見直し、材料が足りなければ調査の対象を見直す、といった進め方ができます。

ただし、AIを増やせば必ず品質が上がるわけではありません。最初の調査に誤りがあれば、後の担当もその誤りを引き継ぐ可能性があります。だからこそ、役割と一緒に、情報の渡し方も設計する必要があります。

2. まずはAI社員の役割を決めよう

今回は、3人のAI社員に次の仕事を任せます。

人間は、記事のテーマと想定読者を決め、最後に公開してよいか判断します。

ここでいう「AI社員」は、役割別に指示を設定したAI処理のことです。

今回の実践では、Difyの1つのWorkflow内に複数のLLMノードを配置して実現します。担当ごとに別のアプリや異なるAIモデルを用意する必要はありません。

3. AI社員同士の「仕事の引き継ぎ」を設計しよう

役割が決まったら、「誰が、何を受け取り、何を作り、誰へ渡すか」を整理します。

「調べたので、あとはよろしく」では、人間同士でも仕事が止まります。

AI社員にも、次の工程で使える形の引き継ぎが必要です。

たとえば、リサーチAIの調査メモには、次の項目を含めます。

• 記事に使える要点
• 各要点の根拠となる記述と出典URL
• 資料から確認できなかったこと
• 追加確認が必要なこと

ライターAIには、この調査メモに加えて、記事のテーマ、想定読者、文字数の目安を渡します。「誰に向けて書くか」まで引き継ぐと、記事の方向性がぶれにくくなります。

編集AIには、下書きだけでなく、元の調査メモも渡しましょう。下書きだけでは、表現を整えることはできても、根拠と合っているかを確認しにくいためです。

成果物だけでなく、判断に必要な根拠や条件も一緒に渡す。

これが、AI社員を連携させるうえで大切な考え方です。

4. 最初から大きなAI組織を作らない

最初から10人、20人のAI社員を用意する必要はありません。まずは、今回のような人間＋2〜3人のAI社員で、1つの仕事を最後まで進めてみましょう。

担当を増やすほど、処理時間や利用料金、設定を管理する手間も増えます。工程を増やすときは、「何を改善するために、この担当が必要なのか」を考えます。

たとえば、記事の構成に毎回大きな修正が入るなら、構成を先に確認する工程を追加する価値があります。一方、今の流れで十分な品質が出ていれば、そのまま使い続けても構いません。

何本か記事を作り、人間の修正時間、同じミスの発生、1回あたりの費用を確認しながら育てていきましょう。

まとめ

今回は、複数のAI社員をつなぎ、ブログ制作をチームで進める方法を紹介しました。

AI組織を作るうえで大切なのは、次の3つです。

• 役割分担：それぞれのAI社員が担当する範囲を決める
• 引き継ぎ：成果物に加え、根拠や条件も次の担当へ渡す
• 人間の意思決定：目的を決め、成果物を確認し、公開や実行を判断する

このシリーズでは、「AIを使う」ことから始め、「AIに仕事を任せる」、そして「AI社員同士をつなぐ」ところまで進んできました。

まずは、自分の仕事を1つ選び、2〜3人のAI社員と一緒に最後まで進めてみてください。実際に使いながら、役割や指示を少しずつ整えていけば大丈夫です。

AIソロプレナーとは、すべてを一人でやる人ではなく、AI社員と一緒に事業を動かす人。

自分が大切にしたい仕事に集中するために、あなた自身のAI組織を育てていきましょう。