こんばんは！
いつも応援していただき、ありがとうございます。
apa（あぱ）です(^^)
今日は『ワークフロー化』について書いていきます。
いうこときかない
うーん、どうしてぜんぜんいうことをきいてくれないんだろうか。
どうしたんだい？モン吉くん。
言うこと聞いてくれないって、何が？
あ、あぱさん。
そうなんだよ。
ここさいきん、クロードコードさんにいろいろしじをしてしごとしてもらっているんだけど、どうもおもうようにさぎょうがすすまないというかとちゅうでたちどまってしまうかんじがおおいんだよね。
ほかにもっといいえーあいさんはいないのかな？
とかんじていたところなんだ。
なるほどね。
確かに、AIはいま、便利ではあるけれど完璧に動作するというわけではないから困ってしまうことあるよね。
本当に、AIは使い方次第で大きく変わるものだなと改めて実感させられます。
トークン上限の都合で丸一日6.1 Terraを試行しましたが、”Computer Useに最適化”という評判通りコーディングには適さない印象でした。 速さの定評がありますが、Sol Low の Ultrafast を知ってるとその魅力も消失。 Sol-6.1を思考停止で使ってましたが、改めて悪く無いモデルだと思いました。 なお、僕の中でOpus-5.5 Low のWorkflow最強説は揺らがない模様。Haiku-5.5は窓からブン投げました。
— 小林尚希@エックスサーバー (@xskobayashi) October 28, 2026
あれ？この投稿、もう消されている・・・？
なんかヤバいこと書かれていたのかな・・・？
でも、もうこれを参考に僕もワークフローか試してしまったんだよな・・・
というわけでまぁ、今回は自分なりに研究したワークフローについて書いていきます。
ワークフロー化
うーん、どうしたらもっとさぎょうをすむーずにできるんだろう。
モン吉くんの気持ち、すごくよくわかるよ。
思うように作業が進まないもどかしさを考えると、本当にこのままAIを使っていいのか、と感じてしまうよね。
どうやら僕も学んだことなんだけど、ワークフローにすると結構うまくいく可能性があるみたいだね。
ワークフロー化＝各々に権限をもたせるといいらしい
いやぁ・・・
一応いま、この記事を角にあたって、geminiでワークフロー化を勉強し直しましたけど、まだ完璧には理解ができないです。
が、要するに、各作業に各々の権限をもたせること。
みたいです。
要は、普通に作業をさせると、
1人の1が全部同じ作業をする。
10の作業があるとしたら、1人の人間（AI）が全部の作業をするようなもの。
例えば、LPを作るとしたら、
外注して
デザインを作って
脚本をして？
指示をする人
確認をする人
依頼する人
とか色々分かれると思うんですけど、
それを全部一人の人間がやっている状態。
ワークフロー化するとソレを役割分担できるみたいです。
10の作業があるとしたら、それぞれ10の人間（AI）を雇ってそれぞれに適材適所で作業、仕事をさせるみたいですね。
うーん。
難しいけれど、作業の負担を軽減させる、
作業の効率を高める、ミスをなくさせる狙いがあるみたいです。
通常だと何処かで手抜きが生じる
通常AIに作業をさせると、
さっきも言ったように、
10の作業を全部一つのAI（一人の人間）にやらせるとどうしても無理が生じて手抜きが発生します。
そりゃあそうですよね。
普通の仕事に関しても同様で、1人の人間に1から10の仕事をさせようとすると途中でパンクしてしまいます。
どこかでブレーキ機能が働いて作業の手を緩めてしまいますよね。
それと全く同じ感覚です。
役割分担をさせる
役割分担をさせることで、作業の効率を高めてミスを減らすことができるみたいですね。
確かに、1つのAIに全部をやらせると無理が生じますよね。
そうして役割分担をすることで、作業の効率を高めることができる。
というのは、とても大事なことかもしれません。
言い方を変えると、
システムで安全装置を作る
という印象があるようです。
要はそのまま、ひとつのAIですべての作業をやらせると、どうしても手抜きが出てしまう。
どうしても、意図せず、効率が低下してしまうようなので、
まんべんなくチェックをできるように安全装置を作ったりしてくれるみたいですね。
それならかなり安心してつくれるというか。
システムで安全装置を作ってくれるので手を抜かずに見てくれるというのは一つの強みです。
原因不明な手戻りを冷静に判断してくれる
自分自身、そのよくはわかっていないけれど、ワークフロー化してみたら、これまで結構悩まされてきた原因不明の手戻りを冷静に判断してくれました。
これまでだったら、原因不明の手戻りがあって、
結構お決まりの症状で悩まされることが多かったんですけど、
その原因を冷静に判断して対処をしてくれた。
今までだったらその原因も事象もよくわからず、一向に進まないということがあったんですけど、
今回はこのワークフローでうまく、見極めて冷静に判断してくれるということがありました。
なかなかに結構便利ですね。
まっさらなAIサブエージェントがやってくれる
で、気になったのが、そういうワークフローでチェック役を設けても、結局、同じAIがやっていたら意味がないんじゃないか？
ということ。
ですが、どうやら、その監査役みたいのは、すべてソレまでとは別のAIサブエージェントを自動で立ち上げてやってくれるみたいなので、要するに客観的に物事を判断してくれる傾向にあるようです。
ソレはとてもありがたいです。
パイソンによる物理チェックも入れてくれる
これは偶然の賜物ですが、どうしてもAIによるチェックだけだと、確率論による回答が多いので、的外れになってしまうこともあるのですが、流れの中で、パイソンによる物理チェックもしてくれるようになりました。
これでだいぶ、精査の精度が向上したようです。
今後、ワークフローを作るのであればかなりこれが効果的みたいです。
一概にCodexレビューが良いとは限らないらしい
で、こういう話をすると知っている人は知っていると思いますが、クロードコードのプラグインでCodexレビューというのがあります。
クロードコードの作業や計画にレビューをしてくれる機能。
これが一概にいいとは限らないみたいです。
結局さっきの話につながりますが、どちらもLLMによる確率論の域を出ないので、結局、
「そのコードはいい。」「きれい」「問題ない。」というレビューになってしまい根本的な解決には至らないこともあるみたいです。
だったらワークフローを確立してそういうパイソンによる物理レビューを作ったほうがいいとのことでした。
まとめ
そういうことだね。
ワークフロー化することで作業の効率化ができる
パイソンによる物理チェックを入れるとさらに精度が増す
Codexレビューがいいとは限らないらしい
ということだね。
そうだね。
そのへんもAIに聞けば教えてくれるから、聞きながらやってみるのがいいかもしれないね。
わかたよ。ぼくもわーくふろーをかくりつしてやってみるようにするよ。
ありがとう。
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