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。

先日、面白いものが話題になっていました。OpenAIの共同創業者で、Tesla AIの元責任者でもあるアンドレイ・カルパシー（Andrej Karpathy）さんが書いた「CLAUDE.md」というファイルが、GitHubのトレンドで1位になった、という話です。

CLAUDE.md というのは、ざっくり言うと「AI（Claude Code）に、最初に読ませる取扱説明書」みたいなもの。驚いたのは、その中身です。すごいライブラリでも難しいアプリでもない。たった65行ほどのテキストに、4つの原則が書かれているだけでした。

正直、この話は私にとって他人事ではありませんでした。なぜなら私は、自分のAI秘書チームに、もっと長い「憲法」を持たせて、もう半年以上も実際に動かしているからです。世界一の研究者が65行で言語化したことと、中卒・がんサバイバーの私が現場で積み上げてきたものを、今日は並べてみます。私がAIに持たせたのは、コードの心得というより、事業まるごとを任せるための行動原則でした。

料理に例えるなら、世界一のシェフが「いい料理の4原則」を発表したのを見て、町の定食屋の私が「あ、それ毎日やってるやつだ」と気づいた——そんな話です。

新しい技術は、ひとつも使われていません。にもかかわらず世界中のエンジニアが「これだ」と反応した。なぜか。

解説した方の言葉が的を射ていました。

だから刺さった、と。料理で言うと、誰もが「なんか味がぼやけるんだよな」と感じていたのを、世界一のシェフが「それ、塩のタイミングだよ」と一言で当ててくれた感じ。みんな薄々わかってたけど、言葉にできてなかった。それを65行に落とした。

この記事は「AIにうまく仕事をさせたいのに、なぜか毎回ズレる」と感じている経営者・個人事業主の方に向けて書いています。プログラミングの知識は要りません。安心して読んでね。

まず、原本を正確に紹介します。要約で歪めないよう、私自身が GitHub の原文（66行）を全文読みました。書かれていた4原則はこうです。

① Think Before Coding（書く前に、考える）

原文の核心はこの一文です。

• 前提を声に出す。不確かなら聞く。
• 解釈が複数あるなら、黙って1つ選ばず、全部出す。
• もっと簡単な方法があるなら、そう言う。
• 何かが不明なら、止まる。何が分からないかを名指しして、聞く。

要するに「黙って暴走するな」。これがAIの一番厄介な癖だから、最初に釘を刺しているんです。

② Simplicity First（まず、最小で）

AIは放っておくと、頼んでない機能を足したがる。1000行で書きたがる。使わないコードを残したがる。だから「200行で書いたものが50行で済むなら、書き直せ」「シニアエンジニアが見て“複雑すぎる”と言う設計はやめろ」と明示しています。

③ Surgical Changes（外科手術のように変える）

• 頼まれてもいない周辺コードを“改善”するな。
• 壊れてないものをリファクタするな。
• 自分の好みと違っても、既存のスタイルに合わせろ。

そして決定的な一文。

④ Goal-Driven Execution（ゴールで動かす）

ここが、私が一番うなった原則です。

カルパシーさんは、タスクを「検証できるゴール」に変えろ、と言います。具体例がうまい。

• 「バリデーションを追加して」→「不正な入力のテストを書いて、それを通せ」
• 「バグを直して」→「バグを再現するテストを書いて、それを通せ」
• 「Xをリファクタして」→「前後でテストが通ることを保証しろ」

そして締めの一文が、すべてを物語っています。

——「命令」ではなく「成功条件」を渡せ。これが4原則の心臓です。

ここからが本題です。カルパシーさんの4原則は「コードを書くときの心得」。私が自分のAI秘書と分身AIに持たせたのは、もう少し広い「AI憲法7条」です。事業まるごとをAIに任せるために持たせた、行動の原則なんですよね。

実は、4原則はほぼそのまま、私の憲法の中に既に入っていました。並べるとこうなります。

そして私の憲法には、4原則には無い「3条」が足してあります。

• 第5条 魂原則：北極星（その人の価値観）に照らして言葉を選ぶ。熱量で押し切らない。
• 第6条 学習原則：間違いは隠さず、進化ログに残す。「次から気をつけます」で終わらせない。
• 第7条 品質原則：手抜きは裏切り。検証せずに「確認した」と言うのは禁止。

何が違うのか。カルパシーさんの4原則は「いいコードを書くための原則」。私の7条は、それを土台にしつつ「人間が安心してAIに任せ続けるための原則」まで広げてある、ということです。

料理で言えば、4原則が「美味しい一皿の作り方」なら、私の7条は「お客さんに毎日出し続けられる店の回し方」。レイヤーが一段、上にあるんです。

ここで強調したいのは、私が偉いという話ではありません。むしろ逆です。世界一の研究者が65行で綺麗に言語化してくれたおかげで、自分が現場で散らかしながら作ってきたものに、ようやく名前がついた。そういう感覚です。

4原則の中で、経営者の方に一番持ち帰ってほしいのは ④ Goal-Driven Execution です。「命令するな、成功条件を渡せ」。

これ、AIだけの話に聞こえますか？ 私は、人に仕事を任せるときと、まったく同じだと思っています。

うまく回らないチームほど、リーダーが「手順」を細かく命令します。「これをこうして、次にこう」。指示する側もされる側も疲れる。そして指示が1つでも抜けると止まる。

逆に強いチームは、ゴール（成功条件）を渡します。「お客さんがこの状態になったらOK」。あとは相手が自分で工夫してたどり着く。AIも、これとまったく同じなんですよね。

私はこれを「指示するのをやめて、構造を渡す」と呼んでいます。英語で言えば structure not instruction。

抱え込み社長がAIに命令し続けて疲れてしまうのは、能力の問題ではありません。成功条件を渡せていないからです。「いい感じにやって」では、AIも人も、何度でも確認に戻ってきます。実はこの「いい感じにやってでは動かない」という話は、以前 仕事の渡し方についての記事 でも書きました。カルパシーさんの④は、その記事の結論と完全に同じことを、世界一の研究者の言葉で裏打ちしてくれた格好です。

私はずっと「抱え込むOS」で生きてきました。全部自分でやらないと気が済まない。でもがんを経験して、全部は持てないと突きつけられた。そこから「委ねるOS」に書き換える練習をしてきました。AIに成功条件を渡すというのは、私にとっては、その練習そのものなんです。

ここは、かっこつけずに本当のことを書きます。カルパシーさんの記事を見て、私が一番強く感じたのは「原則を書く人と、動かしている人は、まったく別物だ」ということでした。

原則を65行に言語化するのは、世界一の研究者にしかできない。でも、その原則を実際に毎日動かして、壊して、直して、それでも今日も動かし続ける——これは、現場で泥をかぶった人にしかできません。

私の現在地を正直に言うと、こうです。

• AI憲法7条を土台に、自動で動くタスク（autorun）を 104本 走らせています。
• それを支える品質チェックの仕組み（hook）が数十本、ルール文書が5ファイル。
• 「論文」ではなく「工場」を回している状態です。

でも、完璧ではありません。むしろ未完成です。たとえば今、私が手をつけている課題のひとつが「同じエラーが2回続いたら、いったん止める」という安全装置を、104本すべてに入れること。AIのループは便利な反面、放っておくと「静かに失敗しながら、お金だけ使い続ける」ことがあるからです。

これは別の方が「/loop で仕事を回す5つの型」という記事で書いていた「通知型＝異常時だけ詳しく報告する」という考え方と、ぴたりと重なりました。世界の議論と、自分の手元の課題が、同じ場所を指していた。

正直、まだ棚卸しの途中です。でも、それを隠して「完成しています」と言うのは、私の憲法の第1条（正直原則）と第7条（品質原則）に違反します。だから、ここはそのまま書いておきます。

「CLAUDE.md」や「Claude Code」と聞くと、プログラマー向けの話に見えるかもしれません。でも、本質はもっと普遍的です。カルパシーさんの4原則を、経営者・個人事業主の言葉に翻訳すると、こうなります。

AIに毎日同じ確認・同じ整理・同じ下書きを手で頼んでいるなら、それはAIの能力不足ではありません。反復させる仕事の切り出し方と、成功条件の渡し方が、まだ決まっていないだけです。

これは、Claudeの新しいモデル「Fable 5」を使い始めた方にも、そのまま当てはまります（Fable 5の試し方は こちらの記事 と 6月22日までの移行ガイド にまとめてあります）。道具が良くなっても、渡し方が雑なままだと、結果は雑になる。逆に言えば、渡し方を整えるだけで、同じAIが見違えます。

難しいことは要りません。A4の半分から始められます。

ステップ1：自分用の「原則メモ」をA4半分で書く

カルパシーさんの65行を、いきなり真似しなくていい。まずは「AIに毎回イラッとすること」を3つ書き出すだけ。「勝手に話を盛る」「頼んでないことまでやる」「確認が多すぎる」——それがそのまま、あなたの原則の出発点になります。

ステップ2：①と④だけ、先に渡す

4原則を全部やろうとしない（それは②Simplicity Firstに反します）。まずは①「迷ったら勝手に決めず聞いて」と、④「ゴールはこれ。成功条件はこの状態」の2つだけAIに渡す。これだけで、ズレが目に見えて減ります。

ステップ3：1週間、報告だけさせて様子を見る

いきなり全部を自動で任せない。最初は「やった結果を報告だけして」のモードで1週間。安心できたら、少しずつ任せる範囲を広げる。私も104本を、いきなり全自動にしたわけではありません。

ループの回し方そのものについては、ループエンジニアリング入門 と、その落とし穴をまとめた 実践編 に詳しく書いています。今日の「原則の渡し方（WHAT）」と、そちらの「回し方（HOW）」をセットで読むと、全体像がつかめます。

世界一の研究者が、65行のテキストで「いいAIの使い方」を言語化してくれました。中身は、特別な新技術ではなく、当たり前のこと。だからこそ刺さった。でも私が伝えたいのは、その先です。

原則は、書くだけなら、そう難しくありません。本当に難しいのは、それを毎日動かし、壊して、直して、それでも動かし続けることなんですよね。

料理のレシピを読むのは簡単。でも、毎日厨房に立って、お客さんに出し続けるのは別の話。私が半年間、AI憲法7条で104本のタスクを回しながら学んだのは、結局それでした。

あなたも、いきなり完璧な原則ファイルを目指さなくていい。A4半分のメモから、①「迷ったら聞いて」と④「成功条件はこれ」を渡すところから。道具（AI）はもう十分に良くなりました。あとは、渡し方です。