AIエージェントを同僚として迎える。判断と確認の置き方を野嶋さんと諏訪さんが話す

出典: 【Gemini で AI エージェントつくってみた】自分専用 AI エージェントで仕事はどう変わる？/AI を使うから AI と働くへ

AIを入れて、何が楽になりましたか？番組の中ほど、業務フローの例の画面のあと、野嶋さんが自分の仕事の課題を3つ挙げる場面です。最初に出てくるのは、リサーチの話。

画面には、野嶋さんの今の業務フロー例と、課題感が3つ出ます。野嶋さんは、リサーチはAIで楽になった一方で、情報が増えて、何が重要かを精査するのが大変になったと話します。

2つ目は、Googleドライブの過去データ。ファイル名がそろっておらず、過去にやったことでもゼロから探し直すそうです。

3つ目は、収録中にパソコンが使えないこと。野嶋さんの話では、終わって2〜3時間たつとメールが50件ほど溜まり、企画は1週間に7件弱が並行しています。

MCの野嶋さん（番組の中で・9:21〜）

楽になってませんというのが言いたかったんです。で、これは視聴者の皆さんも同じじゃないかな

楽になっていないと伝えたかった、と野嶋さんは話します。見ている人も同じではないか、という問いかけです。

諏訪さんは、AIを入れても、判断するのは結局は人、と受けます。話はそのまま、判断の量が増えた、という一言へ続きます。

MCの野嶋さん（番組の中で・9:41〜）

そうなんですよ。で、判断をAIにやってほしいの。AIエージェントが仕事を終わらせて欲しいんですよ。

判断もAIに任せて、仕事を終わらせるところまでAIエージェントにやってほしい、という願いです。それができるかがこの回の肝、と野嶋さんは話します。

楽にならなかったのは、作業が増えたからではありません。人が選ぶ数が増えたから。ここが、いちばん重い所です。

ここから私の数字を重ねますが、中身は別物。野嶋さんの判断は調べものの情報を精査する判断で、私の側はAIから戻る確認の質問に答える数です。

私なら、わからないことは憶測しないで聞く、わかることは2度聞かない、を、AIに委ねる最低条件にします。

答える側で詰まっていた場面は、10月22日の記事、AIエージェントを何体並べても、人が確かめる速さを超えては進まないに書いています。

私の記事より（AIエージェントを何体並べても、人が確かめる速さを超えては進まない・AIエージェントを何体並べても、人の仕事は配って確かめることに変わるの節）

私は、2026年10月9日から16日の8日間で、AIから戻ってくる確認の質問に、2,670件答えました。1日あたり約334件。そのうち自由入力は1,353件で、51%です。

その8日間の中の10月16日、私のボトルネックをAIに洗い出してもらいました。AIが挙げたいちばん重いものは、私が答える確認の量でした。減らす案として出てきたのは、公開や完了の確認を、朝と夜の2回にまとめて聞く形です。

私の返事はこうです。一度に記事チェックなんて、できなくないか。都度やらないと、見るのが大変だろう。ショート動画は、うまくできているなら1日2回の確認でもいいかも、とも返しました。

詰まっていたのは、作る側ではありませんでした。答える側の私。

記事は1本ずつ。うまく回っているショート動画は、1日2回。見る物によって、確かめ方を変えたわけです。

作る側ではなく、答える側が詰まる。この点が、野嶋さんの判断が増えた話と近い所です。

AIを足すほど、戻ってくる物を見る人の仕事が増える。

野嶋さんは、判断もAIにやってほしいと話します。私は、AIが調べて分かることを人に聞き返さない形にして、人に戻る判断の数を減らす所から始めます。

AIエージェントを作る前に、まず何をしたらいいのか？番組では、諏訪さんが事前に約30分のオンラインミーティングで野嶋さんの業務を聞き、1枚にまとめた画面が出ます。

業務フロー例は、テーマ決定からタイトル・サムネまでの8工程。負荷が大きいのは、テーマ決定・情報収集・台本制作の3か所です。1日1〜2本、週5〜6案件が常に並行する、と画面にあります。

課題は3つ。毎回ゼロからのリサーチ、掘り起こせない過去データ、収録中にパソコンが触れず業務が積み上がることです。

諏訪さんは、ふだんの業務をしている人にもはまる例なので、自分の仕事に照らして聞いてほしいと話します。

MCの野嶋さん（番組の中で・11:57〜）

1つずつのチャンクに分けるっていうのは結構私も大変だったので、是非皆さんこれをね、あのエージェントを作るための基礎として、まずね参考にしていただけたら嬉しいな。

自分の仕事を1つずつの「チャンク」に分けるのは、野嶋さん自身も大変だったそうです。だからこそ、エージェントを作る基礎として参考にしてほしい、という話です。

作ったエージェントは3つ。テーマ調査、番組準備アシスタント、台本レビューです。業務フローの中で課題が重い所に重点を置いた、と諏訪さんは話します。

業務や職種を問わず、業務フローの骨格は共通。自分の業務に当てはめて見てほしい、と話は続きます。野嶋さんが気にしたのは、番組準備アシスタントが最後のサムネイルまで手伝う点でした。

AIに渡す前の仕事は、道具の選び方で決まるわけではありません。決め手は、仕事の分け方。分けないままでは、任せる先も見えてきません。

私なら、AIに委ねて、人は積み減らして生き直す、を軸に、分けた仕事のうち積み減らしたい所から選びます。

8つに分けると、どこが重くて、どこを手放したいかが横に並んで見えます。ここからが選ぶ時間。

番組では、分けた中で負荷が大きい所に、エージェントを当てています。私は、分けた仕事の中で、積み減らしたい所を先に選びます。重さより、手放したいかどうか。

野嶋さんが、判断もAIにやってほしい、と話した直後です。諏訪さんが返した一言から、この章に入ります。AIに止まって聞いてもらう所は、どこに置けばよいのでしょうか？

諏訪さんは、自立的にやってほしい所と、絶対確認してから進めてほしい所を分けて、意図的にそういうワークフローを作れると話します。

諏訪悠紀さん（番組の中で・9:51〜）

ここはあのある程度自立的にやって欲しいところと、ここはあの絶対確認した上で進めて欲しいところていうのがあるので

任せてよい所と、確かめてから進める所。エージェントの中には、この二つがあるという説明です。

実演では、野嶋さんが切り口の2番を選ぶと、途中でA/B/Cのどの方向で調べるかが聞かれます。Bで答えると、設計図・質問リスト・タイトル案10個などが出ます。

今後の展開で確認しないと分からない所は、野嶋さんに確認する作り。諏訪さんの説明では、そう組んであります。

裏側はWorkflow Builder。コードを書かずに手順を組み、1つ1つの手順の裏でAIが動いて、結果を次の手順に引き継ぎます。

今回は、自然言語で頼むとGemini Enterpriseが手順を組み立てる機能を使った、と諏訪さんは話します。

諏訪悠紀さん（番組の中で・27:01〜）

ここのタイミングで止まってユーザーさんに確認してくださいというような、え、設定ができるような形になっています。

質問する所を手順に書いておけば、そのタイミングで止まり、使う人に確認する設定になります。台本レビューのエージェントは、総合判定を星で返して指摘を並べ、スマホからも使えるそうです。

任せ方の腕は、止める所の置き方に出ます。進める所より、止める所。

番組の入口は、止まる地点を手順に書くこと。出す・止める・任せるの境界を決めるのは、作る側の仕事です。

野嶋さんが入れたのは、来週あるFOMCについて企画を考えたい、の一言でした。何も考えていない適当な頼み方でもいいか、と確かめてからの入力です。AIに調べものを頼んで、出てきた数字を、どこまで信じていますか？

数分後、要点メモ、切り口の候補3つ、過去回との関連、ファクトチェック、視点設計、予備調査がそろいました。過去の PIVOT の回は、あらかじめ読み込ませてある、と諏訪さんは説明します。

事実確認の表を野嶋さんが開くと、確認済みと、再チェックが必要なものに分かれていました。報道記事のみの数値は、「未確認」の側。

一次データまでやってくれるんですね、と野嶋さんは話します。これまで、報道記事でも確認済みと出す答えに一次の調査を頼み直し、何度かやり取りしてきた、とも続けます。

諏訪悠紀さん（番組の中で・15:05〜）

あらかじめここはこういう風にチェックしてくださいっていったところが決まっているんであれば、やっぱりそういったようなあのカスタムのエージェントっていうのを作っていただくと、毎回いちいちこう確認する暇手間っていうのがなくなるかなと思います。

チェックの決まりを先に渡した、専用のエージェント。それなら毎回の確認の手間が要らなくなる、と諏訪さんは話します。通常のエージェントでは、ここはどうなのかと聞き直して深掘りが要る、とも続けます。

裏側で動くのは、大きく4つ。依頼を理解する、情報を集めて確かめる、番組の切り口を設計する、伝わる成果物を制作する、の順です。成果物は、インフォグラフィックまで出てきました。

チェックの基準を先に渡すと、確認は毎回の質問から、最初の設計に移ります。聞き返しが減るのは、その結果。

ここで、9月23日に書いた記事を開きます。Gemini Notebook（旧NotebookLM）で過去記事975本を悩み別に並べ替える方法の一節です。

私の記事より（Gemini Notebook（旧NotebookLM）で過去記事975本を悩み別に並べ替える方法・でも、AIの紐付けはズレていたの節）

分かったのは、一文そのものはほとんど本物だったことです。間違っていたのは「どの記事の文か」の方でした。存在しないURLを作っていた行もありました。

グラフの本数も合いませんでした。Gemini Notebookが示した数え方（キーワード）で数え直すと、「集客」は245本ではなく634本になります。

AIが作った表は、文そのものはほぼ本物でした。ズレていたのは、その文がどの記事のものか、の方。グラフの本数も、数え直すと違う数でした。

返ってきた表は、元の記事と照らすところから。文が本物に見えても、紐づけ先までは信じきりません。

諏訪さんのエージェントは、確認済みと未確認を分けて返す作り。引用の記事でも、AIが作った対応表を元の記事と照らすと、どの記事の文かがズレていました。

一文はほとんど本物でも、出どころがズレる。基準を渡す仕事と、返ってきた物を確かめる仕事は、別物です！

画面に出るのは、AIに任せる範囲の広がりです。プロンプト、スキル、エージェントの順に、任せる範囲が広くなる図。毎回、同じ頼み方を打ち直していませんか？

チャットで質問し、指示をカスタマイズするところまでがプロンプト、と諏訪さんは話します。その先にあるのがスキルとエージェント。スキルは繰り返す手順を固めるもの、エージェントはワークフローも含めて業務に合わせた専用のものです。

ここまでの3つのエージェントは、特定の業務を頼む形でした。頼む中身がはっきりしていないと使いにくい流れだった、と諏訪さんは振り返ります。

諏訪悠紀さん（番組の中で・34:10〜）

それをもうちょっと簡易的に、繰り返しの作業をライトに使う機能としてスキルというものがありますので

少し簡易的に、繰り返しの作業を軽く使うための機能。それが「スキル」です。

野嶋さん専用に作ったのは、過去の番組を調べる「lookup」。半角の / を打つと、使えるスキルが一覧で出ます。lookup を選び、今まで収録した AI の動画をまとめて欲しい、直近だけでいいよ、と入力しました。

一覧がずらりと出て、直近に野嶋さんが企画した回のトレンドまで書かれていました。まとめるところまで指示に書いたのでそう動く、と諏訪さんは話します。

スキルの良さは、頼む手間を、毎回の頼み方から呼び出す1動作に変えるところ。打ち直す文が、記号ひとつに縮みます。

番組のスキルは、野嶋さんの調べもの用に作った、専用の呼び出し口でした。

毎回打ち直している頼みごとは、手元にいくつありますか？

AIを入れた後も、続けて使われるか。諏訪さんが企業のいちばんの困りごととして挙げたのは、そこでした。入れたまま使われていないものは、ありませんか？

企業のいちばんの困りごとは、定着させること。入れた直後は試して手応えがあっても、実際の業務で使い続けるかに課題が残る、と諏訪さんは話します。

諏訪悠紀さん（番組の中で・2:05〜）

一言で言うと、やはりその定着させるというところだと思っております。

困りごとの中心は、入れた後の「定着」にある、という言い直しです。野嶋さんも、入れたまま使われないものが多く、1問1答で終わっている人が本当に多い、と応じます。

実演のあと、野嶋さんは、誰かと働いているような感覚だと話します。自分の分身がそばにいてくれるように、やっと感じられた、とも続けます。

諏訪悠紀さん（番組の中で・24:15〜）

AIエージェントを使うんだというよりは、同僚と働くんだみたいな形の意味合いで、あの皆さん使っていただけると、よりこう定着していくのかなと思います。

エージェントを道具として使うより、「同僚」と働く意味合いで使うほうが根づく、という話です。リマインドはメールで届き、Slack、Outlook、自社で開発したものとも接続できます。

ガバナンスも、Gemini Enterprise の機能の中。既存の権限管理、ID管理、会社が許可した範囲のみの参照、利用状況の把握、ポリシーのカスタマイズ、と諏訪さんは挙げます。

MCの野嶋さん（番組の中で・37:34〜）

今までだって、新人研修とか初めてその部署に来た人たちには、ここまでの権限を持たせてこれだけやらせるっていうことをま策定してきてたわけですから、同じようにAIにもまあそうすると、本当の意味での同僚として働くことができるという世界線にもいるんだなていうのを改めて感じましたね。

新人研修で権限を決めてきたように、AIにも権限を決めて渡す、という野嶋さんの話です。諏訪さんは、同僚として働くイメージで、業務を1から再設計していくとよい、と話します。

諏訪さんは、同僚と働く意味合いで使うと定着していく、と話します。私は、定着するかどうかは機能の数より、最後の席に誰が座るかを先に決めたかで分かれると考えます。

私なら、委ねるボールは一人の責任者に持ってもらいます。複数人の共同責任にはしません。

重ねたいのは、10月19日に書いた記事、Gemini Spark・Geminiエージェント・Geminiエンタープライズの違いと選び方をTAKAさんが解説の一節。

私の記事より（Gemini Spark・Geminiエージェント・Geminiエンタープライズの違いと選び方をTAKAさんが解説・Geminiエージェントは、メールアドレスを持つAI社員として動くの節）

2026年10月2日の記録です。私は、AI社員を動かす道具に、組織図をまねて、11人の上下関係を会社として登録したことがあります。右腕のAI社員は、私の直属に。トップの席は私が持ち、AIの席にはしませんでした。

AIを社員の席に置いても、最後の席には人が座ります。11人のときも、そこは私でした。

AIを社員の席に置いても、席の持ち主は人。野嶋さんの新人研修の話も、権限を決めてから任せる話でした。

諏訪さんは、AIを同僚として、業務を1から再設計すると話します。私の側は、同僚の席は用意しても、渡すボールの持ち主は一人です。

AIエージェントに仕事を渡すと、戻ってくる確認も増えます。私の記事では8日間で2,670件。詰まっていたのは、作る側ではなく答える側の私でした。

AIが作った表も、文は本物でも出どころがズレていました。基準を渡す仕事と、返ってきた物を確かめる仕事は別物。

番組のスキルと同僚の話は、野嶋さん専用の呼び出し口と、権限を決めて任せる話として見ました。

手元の仕事のうち、AIに進めてもらう所と、止まって見せてもらう所は、どこで分かれていますか？