Walleveブログ

AIエージェントと朝から話が噛み合わない——原因は相棒の賢さではなく、こちらが「どのファイル・フォルダを見て進めるか」をそろえ忘れていたこと。半日を溶かした一件を仕組みから分解し、指示の起点で“見る場所”を固定する運用を実測として記録します。

結論から言うと、新しい制作ラインの一件目に選ぶべきなのは「本番の受注」ではなく「見本」です。実在しない架空の店を題材にすれば、事実確認や先方調整に縛られず、工程そのものの設計だけを一度で確かめられます。 AIでの効率化で生まれた時間を次の生...

結論から言うと、私たちが日々使っているAIエージェントは、セッションが変わるたびに記憶を失います。それでも運用が回っているのは、相棒そのものを賢くしたからではなく、記憶を「人」でも「相棒」でもなく「場所」に持たせる設計に切り替えたからです。...

結論から言うと、AIによる効率化は、ひとつの作業を限界まで速くすることではありません。既存の生産ラインを安定させ、そこで生まれた余白を、次の生産ラインへ再投資できる状態をつくることです。 私の場合、タスク管理へのAI導入が日常運用に入ったた...

これまで人が手を動かしていた動画づくりを、今回はじめてAIエージェントに委譲した。結論から言うと、丸投げではうまく回らない。うまくいったのは「渡し方」を設計したときだった。この記事では、どう役割を分け、どう順序を設計し、実際に回してどうなっ...

AIエージェントの「保存しました」「完了しました」を鵜呑みにせず、成果物を一次情報で実測して裏取りする運用。今朝実際に起きた報告と事実のズレ3件の記録から。

AIに、ハンドメイドバッグの「受注設計」を任せてみた。出てきた成果物は3つ——記事原稿1本と、画像2枚（デザインの作成案と、パーツ構成の展開図）。　ただし、そのまま公開に使えた箇所はゼロだった。人の手で直したのは5種類。今回はその内訳を、数...

AIを活用して複数のメディアを運営しようとするとき、多くの人は「AIに今日のタスクを割り振らせる」「自動でスケジュールを組ませる」といったスマートな進行管理を思い描く。 　しかし実際にAIへ「今日のタスクは？」と問いかけても、まともなタスク...

AIコーディングエージェントの分担運用に向けた検証記録の第4回である。第1回で「司令塔／管理／作業」という3層の役割分担を設計し、第2回でAntigravityを導入・日本語化、第3回で日次のタスク管理ルーティンを実機で再現した。 　今回は...