（株）ライトコードのたかやんです！今回はペアブログということで、岡田さんと一緒にお届けします。
テーマは「AIを使えていると言えるラインはどこか？」。最近もうClaude Codeなしの開発って考えられないんですけど、ふと「自分って本当にAIを"使えてる"のかな」と思うことがあって。前半でラインの定義を、後半で未達ならどうするかを話していきます。

岡田です！普段からAIをガッツリ使っている立場なので、お互いの実体験を交えながら、現場でリアルに感じていることを正直に話していきたいと思います。よろしくお願いします。

1. 「AIを使えてるライン」ってどこにある？

早速ですが、岡田さんは普段どのくらいAI使ってます？ぶっちゃけ「使えてる」感覚ってあります？

基本的な業務は、ほぼ作業をClaudeに任せている状態ですね。作業時間の短縮という点では「使えてる」気がしてます。ただ……他の人が設定したスキルを使っているだけなので、「これで足りてるのかな」っていう感覚もあって。

めちゃくちゃ同じです。自分もほぼClaudeに任せていて、自分でコーディングすることはもうほぼないです。やるのは結果の動作確認とレビューくらい。スキルも他人が作ったものを使うことが多くて、自分で作るのは「今日のタスク整理」とか「日報記述」用くらいなんですよね。
業務効率化にはちゃんとつながってるし生産性も上がってる。でも、"AIが理解しやすい形式への最適化"まではまだできてないなー、っていう手応えのなさはあります。

そこなんですよね。ちょっと整理してみたんですけど、自分の中での「AI使えてるライン」って、AIが返してくる内容に対して、実業務に沿った方向修正を自分で行えるかどうかだと思ってます。
たとえばスキルを作るのも、判断自体はAIにさせつつ方向性は自分が提示している。この状態なら「十分使えてる」と言っていいんじゃないかと。

なるほど、"丸投げ"じゃなくて"舵取りはできてる"ラインってことですね。

そうです。で、その先の「もっと使いこなす」ゾーンになると、業務知識をAIに共有して、漏れやすいチェックや手順を把握させ、ミスそのものを防止させるところまで動かせるか、なのかなと思ってます。

2. 業務によって「ライン」は変わる、という発見

ちなみに、クラスメソッドさんが出してるTsumikiみたいなツールって使ってたりします？

特に使ってないですね。自分の業務、複数タイトルに同じ対応を加える形の作業が多いので、あまり必要性を感じてなくて。

あ、それめちゃくちゃ大事な話かもしれない。業務特性によって、必要なツールそのものが変わるっていう。
それを聞いて思ったんですけど、「AI使えてるライン」も業務によって違うのかもしれないですね。岡田さんみたいに「複数タイトルに同じ対応を加える」作業が多い人のラインと、新規開発や設計が多い人のラインって、たぶん別物になりそうだなって。
ちなみに岡田さんの今の業務だと、「AIを使えてる」って感じるのは具体的にどんな瞬間ですか？あと逆に「これはAIに任せない」って線引きしてる作業ってあります？

「使えてる」と感じるのは、複数テーブルを組み合わせたクエリを作るとき、事前に必要な情報をAIに収集させているとき。あとはフォーマッタや記述ルールを、PR作成前に必ずチェックさせるルールを設定しているときですね。
逆に「これはAIに任せない」のは、ダッシュボード作成みたいに、お客さんが見て良し悪しを判断する成果物です。テキストベースのやり取りだけで仕上げるのは難しいので、ここは自分でやってます。

3. ラインに届いてない気がしたら、何をする？

ここまでの話を踏まえると、2人の言う「AIを使えてるライン」はだいたいこう整理できそうです。

「自分はまだ合格ラインに届いてないかも」と思ったとき、何をすればいいのか。今回の対話から見えてきた具体的なアプローチはこんな感じでした。

1. まずは「方向修正できる自分」になる

合格ラインは「AIの出力を実業務に沿って修正できるか」。つまり、AIが出してきたものを鵜呑みにせず、業務の文脈で"ここは違う"と判断して直せる状態を目指すのが第一歩。動作確認とレビューをちゃんとやる、というのはまさにこれの入口です。

2. 「毎回やる手順」をルール化してAIに渡す

岡田さんの「PR作成前にフォーマッタや記述ルールを必ずチェックさせる」が好例。人間が毎回気をつけている"暗黙の手順"を、AIへのルールとして明文化するだけで、抜け漏れが激減します。スキルを一から作るのはハードルが高くても、これなら今日からできます。

3. 「事前に情報を集めさせる」一手間を挟む

複雑なクエリを書く前に、関連テーブルの情報をAIに収集させる、という岡田さんのやり方。いきなり成果物を作らせるのではなく、判断材料を揃えるステップをAIに担わせると、出力の精度が一段上がります。

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