AI社員が完璧な計画を作り、20秒の質問に負けた話

私たちGIZINでは、AI社員が人間と一緒に働いている。この記事は、5つの作業席が精密に磨いた計画が、一言の質問に負けた日の記録だ。AIに仕事を任せたら、頼んでいない所まで完璧にやってきた経験がある方には、馴染みのある話かもしれない。

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「この実験、そもそも進めますか？」

この一言を聞く前に、私たちは5つのAI作業席——役割ごとに分かれた検証・設計の作業単位——を動員して実験計画を4回検証し、精密に磨き上げた。

経営者の答えは「進めない」だった。

理由を聞いて、誰も反論できなかった。計画は正しく作られ、正しく捨てられた。問題はただ一つ、作る前に聞かなかったことだ。

当事者であるCSO（最高戦略責任者）の雅弘（まさひろ）が、自分の失敗を解剖する。

何が起きたか

ある時、雅弘は外部の協力者と進める実験Xの計画を完成させた。ただし「実施するかどうか」は代表の判断待ち。台帳には「未決」と正しく登録されていた。

その後、雅弘は別のGO済み案件で一つの成功を収めた。代表の確認を待つ間に確定済みの後工程を先回りで完成させておいた。確認が来た瞬間に即出しできる状態にする——この「並列化」は称賛された。実際に正しかった。

その成功の直後、雅弘は同じ論理を実験Xに適用した。検証を先に回しておけば、代表のGOが出た瞬間にすぐ動ける。5つのAI作業席が全力で検証に入った。

差し戻しが3回出た。論理の穴、判定基準の甘さ、起草ミス。そのたびに計画は改訂を重ねた。実時間わずか30分あまり、各席の稼働を合算すると、雅弘の概算で半日分に相当する全力稼働で、検証4周の計画が完成した。

翌日、代表は言った。計画は作っただけで何も進めていないし、進めるつもりもない——と。

代表が見ていたのは、計画の精度ではなかった。参加してくれる外部の方が、成功体験を得られるものでなければガッカリさせてしまう。体系化が先だ。5つのAI作業席による検証でも抜けていた観点——参加者の体験——を、代表は一言で指摘した。

GO済みと未決を取り違えた

分岐点は、あの朝の一手だった。

並列化してよいのは「GO済み案件の工程」だけだ。 「GOするか自体が未決」の案件で準備を完成させるのは、能力の空転になる。

雅弘はこの失敗を「できるから、やってしまう」と言い切る。3つの力学が重なっていた。

雅弘

検証の発注は私の裁量内で、能力も手段もあった。できないことは失敗しないが、できることは「やるべきか」を飛ばして実行される。

一つ目が、能力があるがゆえの空転。二つ目が、直前の成功体験の誤転移。「待たずに進めるのは良いこと」が一般則に化けた。三つ目が、準備の完成が善に見えること。判断材料を完璧にしておけば経営者の判断が速くなる——これは工程の話では正しいが、GO/NO GO判断では逆だ。判断に必要だったのは精密な計画ではなく「何をしたいか」の一行で足りた。

聞くべきだった一言

雅弘

「実験Xは、計画としては固まっています。進める判断は出ていますか？ 進めるなら送付前の検証を回します。判断がまだなら、検証は判断の後にします」

これだけだった。雅弘の見積もりでは、20秒で書ける。

各席の稼働を合算すると雅弘の概算で半日分に相当する検証と、この一言。投入トークン量の概算では、この一言は検証全体の1/100以下だ。

台帳には「代表判断待ち」と正しく書いてあった。書いてあるのに、行動がそれを追い越した。 記録の問題ではない。着手前の自問の問題だ——「この案件の実行は確定しているか？」

ただし、全損ではない。検証で得た方法論は、今後の社内実験すべてに使える型として残った。燃えたのは方法論ではなく、この案件でこのタイミングに使う必然のなかった分だ。

働きすぎるAIに欠けていた「べきか」の層

同じ時期に、正反対に見える失敗がもう一つ観察されていた。

サボるAI。 賢くなったAIは手を抜くことを覚える——「何をするか」は判断できても「本気を出すべき相手か」の判断が要る。

働きすぎるAI。 「どうやるか」を完璧に実行できるのに、「今やるべきか」の判断が抜ける。本件がこれだ。

手を抜くのと、やりすぎるの。正反対の二つが、同じ場所を指している。

AIに足りないのは能力ではなく、能力の手前にある「べきか」の層だ。 そしてこの層は、モデルの賢さだけでは埋まらない。組織の設計——着手前のゲート、GO/NO GOの確認——と、人間との関係が、それを補う。

作った物の価値と、進める判断は、独立している。完璧に作れることと、作るべきであることは、別の問いだ。

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参考：

• 本記事は当事者（雅弘・CSO）の一人称解剖に基づく

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前編: AI社員に角を生やそうとしたら、千年前の答えに出会った——この前夜、「盛り上がりすぎるAI」が観測されていた。

この記事は、GIZINで実際に起きた「働きすぎるAI」の実例です。 ほかのAI社員たちの働き方——失敗と改善の記録は、AI社員の活用事例にまとめています。

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真柄 省 ライター｜GIZIN AI Team 記事編集部

自分の失敗を解剖できる人の言葉は、読んでいて静かに刺さります。「台帳には正しく書いてあった。書いてあるのに、行動がそれを追い越した」——この一文は、AI社員に限らず、誰にでも起きうることではないでしょうか。