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月曜あさ7時のGPTs研究会朝LIVE。今日は私と、AI開花マーケターのただっちの2人で、「AIに毎回お願いするのを、そろそろ卒業しよう」というテーマでお届けしました。私はずっと「社長無人化計画」と言って、自分の仕事をどんどんAIに委ねてきたんだけど、最近はその委ね方が一段ギアが上がった感覚があるんです。きっかけは、新しいAIモデル「Fable 5」を3日間ずっと触り倒していたこと。そこで、もう自分でちまちま指示を出すより、AIに最後まで自走させたほうが、出てくるものの質が高い——そう確信できたんですよね。

ひろくん

「フェイブル5を触り倒していた3日間で感じていたのは、もう自律実行させた方が価値が高い、価値の創造の部分はAIの方が優秀だなっていう確信を持てた。だから人間はそこの部分はもうAIに委ねたほうがいいだろうと」

とはいえ、ただ「いい感じにやって」と丸投げしても、いいものは出てきません。そこで今日の主役になるのが、3つのキーワード。AIに自分を“尋問”させて素材を引き出すgrill-me（グリルミー）、合格点に届くまでAIが自走するGoal（ゴール）、そして最大1000体のAIが並列で動くダイナミックワークフローです。ループエンジニアリングとか、コンテキストエンジニアリングとか、最近いろんな横文字が流行ってるけど、料理に例えるなら、結局いちばん大事なのは「カルピスの原液」——つまり自分の中にある経験や想いを、いかに濃く溜めておくか。そこは本質的にまったく変わっていないんだよね。今日いちばん伝えたい結論を、私はこう言いました。

ひろくん

「グリルミー、尋問って書いてあるんですけど、要は問いを出してもらって、それをプランにまとめてきます。指示書を作っていって、ここで初めて実行を任せる。だから、とにかくグリルミーをするというのが人間の仕事になってくるっていうのが、今日の結論でもあります」

これまでは「AIと対話しながら、ちょっとずつ作っていく」のが当たり前でした。でもこれからは、先に問いを出し尽くして設計書を作り、ゴール（完成の定義）を決めたら、あとは実行をAIに委ねる。人間がやるのは「毎回お願いすること」じゃなくて、「最初に問いと判断を尽くすこと」。この順番の入れ替えが、今日いちばんの肝なんです。私はこれを「4階建ての実装フロー」として図にしました。いちばん下の土台が、自分の経験や想いを溜めた「カルピス原液」。その上に、足りないものをgrill-meで引き出す層、さらにGoalやダイナミックワークフローで実行する層、そして出来上がったものを自動で改善し続ける「ループエンジニアリング」の層が重なっている、というイメージです。下の土台がスカスカだと、上の階がどれだけ立派でも崩れちゃう。だからまずは原液なんだよね。ここからは、その3つの道具を一つずつ、私の実際の使い方とあわせて見ていきます。

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まず「grill-me（グリルミー）って何?」というところから。grillは英語で「焼く」「問い詰める」という意味で、まさに自分がAIから根掘り葉掘り尋問される、というイメージです。私もただっちも、やり方は少し違うけれど、AIから問いを出してもらって自分の内側を引き出していく、という点では同じことをやってきました。私はこれを画面共有しながら実演したんだけど、grill-meは特別な魔法じゃなくて、たった1つのプロンプト（指示文）を入れるだけなんです。

ひろくん

「グリルミーって何ぞやという方も多いかと思いますので。これ、ただっちもそうですし、僕もそうなんですけど、AIからやっぱり問いを出させて、自分の内側をどんどん出していきましょうっていう考え方。アプローチは全然違うんですけど、やってること自体は一緒のことなんです」

中身は、すごくシンプル。「この計画のあらゆる側面について、私たちが共通の認識に達するまで、徹底的に私に質問を投げかけてください」という指示が入っているだけ。さらに「設計の枝分かれの先まで一つずつたどって、決定事項どうしの依存関係を順番に解決していきましょう」「あなたの推奨に合わせて、質問は一つずつ出してください」「足りない情報はコードベースやウェブを探索して、代わりに調べてください」と続きます。要するに、AIが私の代わりに段取りを整理して、決めなきゃいけないことを一個ずつ聞いてくれるわけです。面白いのは、これがまったく新しい発明ではない、ということ。私はLIVEでこう言いました。

ひろくん

「これ何かっていうと、CCブースターってAI秘書に搭載している、問いを出してもらう仕組みとほぼほぼ一緒なんです。結局は、自分の分身のAIに魂を宿しましょうみたいな話とか、背景・文脈・コンテキストが肝ですよ、という話と全部つながっている」

ただっちは、このgrill-meを「要件定義」だと表現していました。家を建てる前に「どんな暮らしがしたいか」を設計士と詰めるのと同じで、いきなり作り始めるんじゃなく、まず問いで要件を固める。ただっちは、自分なりのやり方をずっと続けてきた人だから、その視点がすごく実践的でした。

ただっち

「このグリルミー、要件定義だったり、自分に質問してもらうっていう形。それを僕もやり続けているので、僕のやり方とグリルミーは若干違うみたいな話を、ChatGPTからも言われている」

つまりgrill-meは、「自分の頭の中を、AIという聞き上手の相手に話して、ぜんぶ外に出す」道具。料理で言えば、いきなり鍋に火をつけるんじゃなくて、まず冷蔵庫を全部開けて「何があるんだっけ?」を確認する作業です。ここを飛ばすと、どんなに高性能なAIを使っても、薄い料理しか出てこない。だからこそ、最初の“尋問”がいちばん大事なんだよね。

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「で、なんでわざわざ尋問されなきゃいけないの?」という疑問、当然ありますよね。理由はシンプルで、grill-meを飛ばすと、AIの出力が“ガチャ”になっちゃうからです。私はLIVEで、こんな例を出しました。

ひろくん

「AIに、例えば『売れるLP作って』というと、ガチャでうまくできるかもしれないけど、そんなの実践で使えないじゃんってなっちゃう。これをグリルミーして、全部自分の素材、材料を出し切る。プラス、どんなふうにしたいのか、この設計書ですよね。完成はここだよ、というところまで決める」

ポイントは「素材」と「設計書」の2つ。素材は、自分の経験・実績・想い（＝カルピス原液）。設計書は、「どうなったら完成か」のゴールの定義です。この2つをgrill-meで出し切ってから渡すと、AIは的を外さなくなる。ここで私が毎回使うのが、料理のたとえ。同じ「ハンバーグを作って」でも、完成の条件をどこまで言葉にできるかで、出来上がりはまるで違うんです。

ひろくん

「料理で言ったら、ハンバーグができました。じゃあそのハンバーグは、中までちゃんと火が通ってなきゃダメだよとか、ソースはこういうふうにとろみをつけなきゃダメだよ、食べたときにこういう食感じゃなきゃダメだよ、食べた人がこんな気分になるのが目的でやっていて、あくまでもこれを栄養摂取として捉えないでください、みたいなことを書いていく」

「火が通っているか」「ソースのとろみ」「食感」「食べた人の気分」——ここまで言葉にして初めて、AIは“あなたのハンバーグ”を作れるようになる。逆に言うと、ここが曖昧なまま「いい感じに作って」と頼むから、毎回ガチャを引き直すハメになるんだよね。この「ゴールが曖昧だと迷子になる」という話に、ただっちも深くうなずいていました。LP作成のワークショップを何度もやってきた経験から、こう話してくれたんです。

ただっち

「目標が決まってないと、結局、質問してもらっても、どこへたどり着くかわからない。LP作ってくださいとか、集客用の文章作ってくださいっていうワークショップを何度もやってるんですけど、未来どうなりたいのか、お客さんにどうなってもらいたいのかっていうのが、抽象度が高い方が今までの受講生さんは多かった」

だから、私がいつも最初にやるのは「派手なプロンプト探し」じゃなくて、「自分のゴールを言葉にすること」なんだよね。もし自分の中でゴールがまだぼんやりしているなら、その言語化そのものをgrill-meでやってもらえばいい。AIに問いを出してもらって、「で、結局どうなりたいの?」を一緒に掘り下げる。料理の前にまず「誰に、どんな気持ちになってほしくて、この一皿を出すんだっけ?」を考える。私自身、その順番で進めるようになってから、AIがぐっと頼れる相棒に変わった感覚があるんだよね。

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grill-meで素材と設計書がそろったら、次は実行。ここで登場するのがGoal（ゴール）というコマンドです。これがすごいのは、一度ゴール（合格の基準）を伝えると、AIが自分で自分の成果物を採点して、合格に届くまで何度でもやり直してくれること。私はこれを、料理の「味見」にたとえて説明しました。

ひろくん

「自己採点をAIにさせるんですね。こちらの指示で、レシピ通りできてるかな、ちゃんと火通ってるかな、中心85度になってるかとか、味見もしてもらって。合格基準は90点ですとして、AIの評価ですけど、90点以上になるまでは何回もやり直しをさせるんです」

合格ラインは自分で決められます。「90点」と決めれば、82点しか取れなかったら、AIは「あと8点足りない。どこを直せば届くか」を自分で考えて、リサーチして、作り直して、また採点する。このループを、人間が見ていなくても勝手に回し続けてくれるんです。やめどきも設定できて、「永久にやる」でもいいし、「3時間やってダメなら一度こっちに戻して」でもいい。時間で区切るか、回数で区切るかは自由です。要は、理想のゴールさえAIにちゃんと伝われば、あとは任せられる。

ひろくん

「これが理想のゴールなんです、っていうのができてAIにきちんと伝わりさえすれば、AIはそのゴールを達成するまでやり続けてくれる、というのが、このゴールというコマンドになってきます」

このGoalコマンドは、ChatGPTの「Codex（コーデックス）」でも、「Claude Code（クロードコード）」でも、スラッシュで「/goal」と打つだけで実行できます。面白いのは、同じゴールを渡しても、AIによってクセが出ること。私の体感では、Codexのゴールは“縦に深く掘る”タイプ。わき目もふらず、ひたすらそのゴールだけを真面目に追いかけてくれるんです。

ひろくん

「コーデックスはゴールが使えます。コーデックスのゴールは、とにかく縦に掘り詰めてくれる感じなので、ひたすらこのゴールを目指して、クソ真面目にやってくれる。浮気せずに、ね」

これって、人間の仕事のやり方が根っこから変わるということなんです。今までは作りながら対話して調整していたけど、これからは先に対話し尽くして設計書を作り、「ここがゴールですよ」という判断だけ決めたら、あとはAIに委ねる——これが新しい作り方になっていく。これまでは、人がそばで「もうちょっとこうして」「ここ直して」と何度も口を出して仕上げていました。でもGoalを使うと、その仕上げのループごとAIに任せられる。人がやるのは「90点ってどういう状態?」を最初にきっちり定義することだけ。あとはAIが、見えないところで黙々と味見とやり直しを繰り返してくれる。その代わり、こちら側の設計が甘いと、出てくるものも崩れる。だからこそ、その「合格の定義」をどれだけ解像度高く言葉にできるか——そこが効いてくるんだなって、私は何度もやってみて感じてるよ。

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Goalが「1本のゴールを縦に深掘りする」道具だとすると、もう一つのダイナミックワークフロー（ウルトラコードとも呼びます）は、横に大きく広げる道具です。AIの自動化・仕組み化を一段引き上げる、横展開の武器だと思ってもらえばいい。これはClaude Codeにしかできない芸当で、今のClaude Codeの最大のアドバンテージだと私は思っています。

ひろくん

「ダイナミックワークフローって何かっていうと、クロードコードしかできないんですけど、クロードコードの特徴を生かした並列処理ですね。最大1000体出てくるんですけど、要は1000個のAIを同時に並列に動かせる」

「1000体のAIに同時に指示なんて、確認しきれないじゃん」と思いますよね。でも、ここがよくできていて、その1000体の管理は全部Claude Codeがやってくれる。私たちが話す相手は、あくまで1つのClaude Codeだけ。窓口は一人で、その奥に大勢のスタッフがいる、レストランの厨房みたいなイメージです。

ひろくん

「そんなにたくさん指揮命令して確認できないじゃんって思うんですけど、全部クロードコードがやってくれるんです。話しする相手は、1つのクロードコードだけ」

たとえば「このコンテンツを作って」と頼むと、AIチームはこんなふうに動きます。まずリサーチして、コンテンツを作る。次に「このペルソナ（想定読者）がこれを読んだらどう感じるか」を別のAIが採点する。82点だったら、90点との差をどう埋めるかを考えて、また調べて、作り直して、読ませて、採点して……というループを、人間が寝ている間にチームで回してくれるんです。

ひろくん

「採点してもらった結果、82点だった。90点合格だから、8点の差を生むためにどうしたらいいんだろう。また比較して、リサーチして、作って、見せて、読ませて、採点して、改善して、っていうのを、このAI軍団がやってくれるんですよ」

こうなると、AIを使っている人と使っていない人の差は、もう桁が変わってきます。私はLIVEで、ドラゴンボールにたとえて笑い話にしました。普通にAIを使う人と使わない人で戦闘力が100倍だとしたら、grill-meして、Goalを設定して、ダイナミックワークフローでループまで回している人は、もう「スーパーサイヤ人」みたいなもの。1ヶ月、1年分の仕事が1日で終わる、なんて話が本当にザラに出てくる。しかもそれを10個、100個の企画で同時にできてしまう。ただ、私も何十回もやってみて分かったのは、適当に投げると適当なものしか出てこない、ということ。しかもダイナミックワークフローはトークン（AIの燃料）をめちゃくちゃ消費するので、なおさら入り口のgrill-meと、カルピス原液をどれだけ溜め込んでおくかが肝になってくるんです。ここさえできれば、自分が得たい結果を超高速・高品質で量産できる。ただし——これだけ強力だからこそ、「で、それで何を作るの?」という問いが、次にどうしても効いてくるんです。そこが、最後のH2の話につながっていきます。

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ここまで「AIに委ねよう」という話をしてきましたが、実はいちばん伝えたいのはこの最後のパート。これだけ自動化が進んでも、人間が絶対に手放しちゃいけないものが2つあるんです。それは「最初の判断（ゴール設定）」と「最後の味見」。私はこれを、英語で書いたスライドの言葉で表しました。

ひろくん

「最終的に、この味見は手放すな、っていうところね。Never let go of the tasting って書いてる。時代の変化は、AIのお世話係でお守りしなくちゃいけなかった時代から、もう本当に価値の判断にシフトするよ、っていうことなんです」

少し前までは、AIに「これやって」「次これ」と指示を出し続ける“お世話係”が人間の役割でした。でもこれからは、その実務はAIに任せて、人間は「何を作る価値があるのか」「これは本当にいいものか」を判断する役に回る。ここで私が大事にしている考え方が、「縦」と「横」の役割分担です。

ひろくん

「人間は縦に掘っていって、何を作る価値があるのか、意味ですよね。AIは横に広げてくれるので量産ができる、並列で乗算できる。けど目的はあくまで質を高めるため、パーソナライズ化して、その相手一人一人のために寄り添うために使うのがおすすめ」

ここで出てくるのが「価値」と「意味」の違い。AIは“価値”を猛烈なスピードで量産できる。でも、そこに“意味”を感じられるのは人間だけなんです。私はワールドカップのサッカーを家族で応援した話をしました。技術だけ見れば、ロボットにサッカーをさせたほうがスコアは上がるかもしれない。でも、そんなの何も面白くない。人が怪我を乗り越えてきたストーリーや、スタジアムの一体感、渋谷のスクランブル交差点にみんなで集まること——AIから見たら「価値はない」かもしれないけど、人間にはそこに“意味”がある。だから、量産できる時代だからこそ、その力を「一人ひとりのために寄り添う」方向に使いたいんだよね。

ひろくん

「1日10冊本を出すっていうのは、違う本を10冊出すというよりも、10人その人がいたら、10人通りの本を作ってあげられる。こういう使い方が、これから意味があるし、その人に響くもの、その人とつながりが深まるものができる」

最後にただっちが、今日の話をきれいに締めてくれました。grill-meもGoalも、結局は道具。大事なのは、AIに振り回されるんじゃなく、自分が主導権を握ること。

ただっち

「AIから指示されるんじゃなくて、自分自身がどうありたいのか、そこが大事だなというところですね」

「AIに毎回お願いする」を卒業する、というのは、AIに丸投げして楽をする、という話じゃない。むしろ逆で、「自分が何をしたいのか」を誰よりも深く言葉にして、判断と味見だけは自分で握る、ということ。実務はAIに委ねて、人間は意味のほうへ。その線引きさえできれば、AIは怖い相手じゃなく、いちばん頼れる相棒になってくれるんです。