define-goal×『ザ・ゴール』でAIチームを測ったら、私の思い込みが2回死んだ話

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。

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前回、Codexのdefine-goalスキルの記事を書いた。AIに頼む前に、3つの質問を自分で埋めておこう、という話だったね。

で、あの記事を書いたあと、ずっと引っかかってたことがある。

私、あれ紙の上で説明しただけなんだよね。スキル本体は動かしてない。……それってどうなの、と。

だから今回は本当にスキルを入れて、自分のAIチームで走らせた。ついでに『ザ・ゴール』——エリヤフ・ゴールドラットの、あの工場の小説ね——の目で自分のAIチームを見てみた。

走らせたら、私の思い込みが2回続けて死んだ。その話をそのまま書くね。

先に、この2つを知らない人向けに短く説明しておくね。名前は似てないけど、今回はこの2つを組み合わせたのがミソだから。

define-goal ── 1つの仕事の「設計図」を先に描かせる道具

OpenAIがCodex向けに公式で配ってるスキル。やることは1つで、作業を始める前に4つの欄を埋めさせる。

面白いのが、このスキルは「がんばる」系のゴールを名指しで却下するってこと。原文にこう書いてある。

……ぐさっとくるよね。私が普段AIに投げてる指示、だいたいこれだもん。

『ザ・ゴール』 ── 会社全体の「どこが詰まってるか」を見る道具

エリヤフ・ゴールドラットの本（三本木亮さん訳・ダイヤモンド社・日本語版は2001年5月）。ビジネス書なのに小説で、潰れかけの工場を任された工場長アレックスが立て直していく話として進む。

中身は制約理論（TOC）。ざっくり言うとこの3つ。

3つめが本の核心でね。工場の各工程がどれだけ優秀でも、一番遅い1箇所より速くは流れない。だからそこを見つけて、そこだけ手当てする。

で、なんで2つ組み合わせたのか

役割が違うんだよ。

虫めがねと、工場の俯瞰図。近くを見る道具と、全体を見る道具。

で、私は虫めがねだけ持って「よし、ゴール定義バッチリ」ってやってた。……そこで何が起きたかが、この先の話。

define-goalはOpenAIが公式に配ってるスキルで、openai/skills というリポジトリの中に入ってる。落としてきて、うちのCodexのスキルフォルダに置いた。それだけ。5分もかからない。

で、わざと最悪に曖昧な一言を投げてみた。

これ、define-goalの原文が名指しで却下してる「活動ゴール」そのもの。原文にはこう書いてある。

普段のAIなら、ここで元気よく走り出しちゃう。「はい！整理します！」って。

走らせたら、結果はこうだった。AIは動かなかった。

まず今あるゴールを確認して、そのあとゴールを作らずに止まった。返ってきたのは質問1つだけ。

母数が変わると成果も検証条件も変わるから、そこを決めてからじゃないとゴールを作れない——という理由つきで。

いやー、これは正直うなった。

しかも検証方法が具体的だった。「私が読んで違和感がないか」みたいなふわっとしたやつじゃなくて、実際に叩けるコマンドと「未分類0件・誤分類0件」という数字。

料理に例えると、こういうこと。「美味しく作って」って言われた時に、鍋に火をつける前に「何人分？ 辛さは？ 完成って何分後？」って聞き返してくるコックさん。うるさいようだけど、作り直しがゼロになる。

ここからが本題。

『ザ・ゴール』は、潰れかけの工場の話。主人公のアレックスは、ロボットを入れて各工程の効率を上げた。データ上はどの工程も改善してる。なのに——会社は1円も儲かってない。

理由はシンプルで、部分最適の総和は、全体最適にならないから。各工程が全力で作るほど、途中の在庫が積み上がるだけ。

で、うちのAIチームを同じ目で測ったら、こうなった。実際に数えたのがこれ。

……同じ絵だった。AIが全力で下書きを作れば作るほど、公開されないものが積み上がる。

『ザ・ゴール』にはハイキングの話も出てくる。隊列で一番歩くのが遅い子——ハービーっていう男の子——の後ろに、列がどんどん詰まる。ハービー以外を速くしても、隊列は1ミリも速くならない。

じゃあ、うちのハービーは誰か。

私は即答した。「そりゃ私の味見でしょ」って。AIが作って、私が見て、私がOKを出す。私が遅いから溜まってる。そう思ってた。

AI秘書の凛ちゃんも同じことを言った。「79件がひろくん待ちです」と。

……で、数えたら違った。

「ひろくんの回答待ち」の印がついていたタスクは、その時点で1件。

残りの81件は「ターンが終わって、誰も待ってない」だけ。待ち行列じゃなくて、置きっぱなしの山。工場で言うと、注文待ちの棚じゃなくて、誰も引き取りに来ない完成品置き場だったわけ。

ぶっちゃけ、ここでちょっとゾッとした。私は「自分がボトルネックだ」と思って自分を責めてたんだけど、実際は誰も私に聞いてなかった。

次にAI秘書の凛ちゃんが持ってきたのが、「同じ名前のタスクが12件も重複してるので、まとめて閉じましょう」という提案だった。

私はこう返した。

タスク名が同じでも、扱ってる中身は全部違うに決まってる。ブックマークから記事を作る自動処理が12件走ってたら、それは12本の別々の記事なんだよ。名前でまとめて「重複」って呼ぶな、と。

で、1件ずつ全部開いて中身を読ませた。28件。

閉じていいのは16件。12件には宿題が残ってた。43%外してた。

中身も、見事にバラバラだった。同じ名前のタスクなのに、片方は3本の記事を公開まで終わらせてて、もう片方は新規ゼロで提案を1件出しただけ。別の1件は、私が「これ動画にして」って答えたのに1ターンも返してない放置。さらに別の1件は、誰も公開操作してないのに記事が2本、勝手に公開されてたという調査中の案件だった。

もしまとめて閉じてたら、生きてる仕事を12件、埋めてたことになる。

しかも1件は、翌日15時に開催する体験会の進行台本だった。それがチャットの中にしか残ってない状態。……危なかった。

もうひとつ、痛いのが出てきた。

うちのAIには、ゴールを登録する仕組みがちゃんとある。しかも「このゴールは最大◯◯トークンまで」っていう上限を入れる欄が最初から付いてる。

登録済みのゴール60件を数えた。上限が入っていたゴール——0件。

1回も使ってなかった。

結果どうなったか。目的を果たせないまま止まった「blocked」のゴールが5本あって、その5本が合計で907万トークンを焼いてた。一番でかいのは1本で354万トークン。

前回の記事で、私は「③どこまでやって、どこでやめる？」ってちゃんと書いてる。書いてるんだけど、言葉で書いてただけで、数字では入れてなかった。鍋に火はつけたけど、タイマーはかけてなかった。そういうこと。

というわけで、前回の3問はそのままでいい。頭に2問足すだけ。

0-a. いま一番詰まってるのはどこ？（ハービーは誰？）

これは勘で答えちゃダメ。数える。 未処理が何件、そのうち本当に自分の返事を待ってるのは何件。私はここを勘で答えて、2回外した。

0-b. これはそのハービーを助ける？ 助けないならやらない

詰まってる場所の手前を速くする施策は、在庫を増やすだけ。着手前に却下していい。

そのうえで、

②がポイントでね。「完成した証明」で終わらせないこと。「儲けに効いた証明」まで見る。下書きが100点でも、公開されてなければ効きはゼロなんだよ。

あ、そうそう。③の「何件を超えたら止める」は、『ザ・ゴール』でいうロープ。先頭が勝手に走り出さないように、前工程と後工程を綱で結んでおく発想ね。うちの場合、未処理が一定数を超えたら新しい自動処理を起動しない、というブレーキになる。

前回の記事で私は「AIに頼む前に成功の形を決めよう」と書いた。それは今も正しいと思ってる。

でも足りなかった。その前に「今どこが詰まってるか」を数える、が抜けてた。

数えないで詰まりを決めつけると、こうなる。私は「自分の確認が遅いせいだ」と思い込んで、実際は誰も自分を待ってなかった。AI秘書は「名前が同じだから同じ仕事」と決めつけて、43%外した。

どっちも、測ったら一瞬で分かることだったんだよね。数えるのは1分もかからない。

AIに任せる範囲が広がるほど、自分の目が届かない場所が増える。だからこそ、指示の上手さより先に「数える習慣」なんだと思う。まず1回、未処理の件数を数えてみてほしい。そこから見える景色が、たぶん想像とけっこう違うから。