AI仙人さんが実演。
GPT6-Astraで作ったAI分身にだるい仕事を任せた結果

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。今回は、AI仙人さんの動画「【連休明けに備えよ】GPT6-Astraを使ってだるい仕事をAI分身にやらせてみた！」を紹介するね。

出典: 【連休明けに備えよ】GPT6-Astraを使ってだるい仕事をAI分身にやらせてみた！（AI仙人【AI歴10年・ガチADHD男】）

動画の冒頭、AI仙人さんはこの回のコンセプトをこう言い切っています。

AI仙人さん

「ただその分身はやっぱ意思を持ってほしくない」（0:18）

AI仙人さん

「いわゆる奴隷みたいなやつ」（0:46）

自分の分身を100人分作って、全員が同じ判断基準でだるい仕事を片づけてくれたらいい。でも人格までコピーして意思決定を委ねる気はない。この線引き、聞いた瞬間に「ああ、それでいいんだ」と思ったんです。境界は、自分で決める。

私も自分の「抱え込みOS」を書き換えるためにAIという武器を選んだ人間で、134kgからのダイエット、借金、がんサバイバー、全部一人で背負い込んできた結果が、身体に出た経験がある。だから「委ねる」の怖さはよくわかるんです。

委ねられないのは、相手（この場合はAI）を信用できないからじゃない。意思決定の主導権まで渡すのが怖いから。AI仙人さんの「意思は持たせない」は、その怖さへの答えの一つだと思います。労働力として任せる範囲と、判断基準を握り続ける範囲を最初に分けておけば、安心して量だけ増やせるんです。

あなたがもしAIに何かを任せるなら、まず1つだけ決めてほしいことがある。「これは意思を持たせたい仕事か、持たせたくない仕事か」。この一問だけで、渡す指示の粒度が変わってくるはず。

動画の序盤で語られるAstraの性能がなかなかすごいです（2:56頃〜）。

AI仙人さん

「今回のAstraさん、どうもそういうUIっていうものを直感的に理解する能力がすげえ高いらしくて」（2:56）

Premiereで動画編集、Blenderで3D、Apple純正の音楽ソフトまで、人間用に作られたソフトをそのまま触って成果物を作れます。手放せば、シェフに戻れる。

以前のスライド生成AIは「見た目はいいけど編集できない」ものが多かったけど、今は人間がその後で普通に手直しできる形式で出してくると仙人さんは説明しています。つまり、AIが「人間の道具を、人間と同じように」使えるようになってきたということ。

この話を聞きながら私が思い出したのは、自分の強み診断の結果。ビジョンを描き、可能性を見つけ、人を最高に引き上げる才能があると言われる一方で、つい自分で現場に立っちゃう性分があって、料理で言えば「最高のシェフの才能があるのに、つい自分でキッチンスタッフもやっちゃう」状態だと自覚しています。

このギャップを埋めるのが「抱え込みOS→委ねるOS」の転換で、それはまさに分身AIやAGI Cockpitが存在する理由でもあるんです。名前はいらない。境界だけでいい。

Astraが人間用ソフトをそのまま操作できるというのは、「手を動かす部分」を丸ごと渡せるという意味。1人10億ドル企業をClaudeで目指す動画の解説でも似た話をしたけど、道具が賢くなるほど、シェフはキッチンから出て、レシピと味見に集中できるようになります。

あなたの仕事にも「本当はキッチンスタッフの仕事なのに、自分でやってる」作業が1つはあるはず。まずそれを1個、紙に書き出してみて。

今回いちばん唸ったのがこの工程（10:54頃〜）。原液は、薄めない。YouTubeの文字起こしのような生データをそのままチャットボットに突っ込むと、下ネタや過激発言まで拾ってしまいます。

じゃあ、人力で全部読んで取捨選択するのか。そうじゃなかった。

AI仙人さん

「これ入れる？いや入れへん？何言ってんの？ってなるやん」（10:54）

目的（「AI仙人1000人分のクローン用チャットボットを作る」＝動画内では「1000人」と表記される場面が多いけど、これは「仙人」の音声認識誤変換で、本人を指してる）をAIに明示する。要る情報・要らない情報の判定自体をAIにやらせる。

中間コンテキストが11分56秒で完成したと本人が驚く場面まであります（22:03頃）。生データを渡すか渡さないかの判断すら、もう人間の仕事じゃなくなってきてるんです。

これ、私が「カルピスの原液」と呼んでるものの話そのものだと思いました。分身AIに必要なのは表面的な文体の模倣じゃなくて、一次情報という原液と、そこから生まれた判断軸を読み取ることです。AI仙人さんがやってた「中間コンテキスト作り」は、原液を薄めずに、でも余計なものを混ぜずに渡すための下ごしらえ。

しかも、その下ごしらえ自体をAIに任せられるなら、原液を残す作業のハードルがぐっと下がります。編集者の日本語修正をAIに任せる範囲を見極めた回とも通じる話で、「何を残し、何を削るか」の判断こそが、これからの人間の仕事になっていく気がする。

まずは自分の日報やLIVEの文字起こしを1本選んで、「これは何のためのコンテキストか」を1行だけ書いてからAIに渡してみて。それだけで、AIが拾ってくる情報の質がだいぶ変わるはず。

古い情報の扱い方への質問（13:41頃〜）に答える中で、こんな整理が出てきた。

AI仙人さん

「コンテキストって2つあるんですよ。1000人（仙人）の判断ロジックとか、1000人（仙人）をずっとクローンしていくみたいな、深いコンテキストって呼んでるんですけど」（24:03〜24:16）

会議資料のように1回使ったら終わりの「浅いコンテキスト」。分身の人格や判断基準のように一生使い続けてGitHubなどで版管理すべき「深いコンテキスト」。この区分、ものすごく実務的だと思います。

時系列のラグ対策（日付で古い情報を足切りする・トレンド性のある話題は都度Web検索させる）まで含めて、コンテキストは「情報」じゃなくて「資産」として扱われてるんです。

深いコンテキストの本質は、結局「境界を決める」ことだと私は思います。本人にしかできない最後の一手は、できあがった型の温度を身体で確かめて、出す・止める・任せるの境界を決めることです。魂は渡すものじゃなくて込めるもの。

AI仙人さんの言う「深いコンテキスト」も、分身に判断ロジックを渡しているようで、実際は「どこまで判断していいか」という境界を渡してるんだと思います。SierraのAIエージェント成果報酬モデルを解説した回でも、トークン予算という別の切り口から同じ「委ね方の設計」の話をしてる。

あなたが持ってる「一生使う判断基準」を1つだけ選んで、ファイルに書き出してみて。それが次にAIへ渡す、あなた専用の深いコンテキストの第一歩になる。

中間コンテキストが完成した直後、実際にアシスタントの井出くんが分身に質問をぶつける場面があります（25:36頃〜）。

「AI何やったらいいか分からない」という悩みへの、分身の初回答が抽象的すぎて的外れだった。

AI仙人さん

「いやこれ人間でもこれだけコンテキストがないとね、あかんってことですよ」（29:07）

台本なしのリアルな失敗が映ってる。逆に信用できる。分身が完璧じゃなかったことより、「じゃあ何が足りなかったか」をその場で言語化して次に進んでる姿勢の方が大事だと思いました。

これ、私が今まさに格闘してることと同じ構造なんです。抱え込みになる境界は、結果を自分で所有して完成させなければと執着した時。私は今も外壁塗装リフォームの集客代行を一人で抱え込んでいて、この戦いの真っ最中です。でも、希望もある。

Claude Codeチームで「委ねるOS」を今まさに実践できつつあって、未完成でも出す、作業を委任する、その第一歩を踏み出してるところ。分身の答えが的外れでも責めずに直す。未完成でも、出す。人間も分身も、未完成のまま前に進めていい。

もし自分の分身AIやAIエージェントの答えが的外れだったら、まず「何のコンテキストが足りなかったか」を1つだけ特定してから、渡し直してみて。責めるより早く、たぶん的確に育つ。

後半のハイライトは、CanvaとGoogleスライドを並行して開いた状態で「AI仙人を紹介する提案書の最初の5枚」をワンプロンプトで作らせる実演（34:39頃〜）。

CodexがCanvaの生成機能を呼び出し、その出力を自分で手直しする2段構成になっていて、Google Slides版とCanva版の両方が並行で仕上がっていきます。

AI仙人さん

「もうちょっとちゃんとレビューしてください。特にキャンバー版Googleスライド版はカスなんで一旦なくして大丈夫です」（43:37〜43:42）

「カス」という感情の乗った雑な一言でも、コンピュータユース系AIは字義通り忠実にゴミ箱へ移動を実行してしまいます。

カーソルの動きも印象的で、「考えてから一直線に動く」独特な挙動で、人間がマウスで触ると逆に座標がズレて崩れる場面までありました（40:38頃）。AIの実行力が上がるほど、指示の解像度がそのまま結果の解像度になるんだと痛感しました。指示は、名指しする。

分身AIがカルピス原液から作り、味見し、フィードバックを受けて、やり直して、最後まで完走します。人間はその成果物ごとの最終承認者に居続けるんじゃなくて、もっと上の視点から分身の判断軸と育ち方を見ます。

ただし、その「上の視点」から出す最初の一声だけは、人間の言葉の解像度がすべてを決める。AI仙人さんの「カス」は身内向けの本音だったからこそ危なかった。あなたがAIに何かを消させる・確定させる時は、感情語じゃなくて対象物を名指しする癖をつけておくと安全です。

動画の中盤では、自分以外の哲学を分身に学ばせる話も出てくる（19:07頃〜）。スティーブ・ジョブズや佐藤可士和さんのような人物の哲学を、AI仙人さん自身の分身に組み込む例が紹介されていた。

ポイントは「複数人を混ぜない」こと。仙人さんは複数人格を同時に学ばせる、いわば悪魔融合を基本的に非推奨としていて、1人に絞って深く学ばせる方針を取っている。人格をブレンドすると、結局どっちつかずの薄い分身になるということなんだと思います。

これ、私が「1本完璧に作って仕組み化で質高く量産できる」と考えているのと同じ発想だと思いました。分身に残すべきは表面の文体じゃなくて、「なぜ？」という判断軸と、そこに紐づく体験ストーリー。分身に自己紹介やブログを書かせて捏造や憶測を見た時、失われたと感じたのは事実精度じゃなくて「想いや愛や魂」だった。だから体験ストーリーは、憶測も捏造もない事実だけで語る。1人分の本物の哲学の方が、5人分のいいとこ取りより強い。混ぜない。深く掘る。

他人の哲学を自分の分身に取り込みたくなったら、まず1人に絞ってみて。その人の判断軸を1つだけ、具体的な場面つきで書き出すところから始めるといい。

後半には、AI仙人ブランドのチャットボットUIを、コンピュータユース系AIにそのまま作らせる場面もある（32:08頃〜）。利用者が自分のChatGPTアカウントでログインして使う形式にすることで、開発者側の課金負担が増えない、という設計の狙いが語られていました。GPTs的な仕組みだけど、自社のアプリに組み込める点が強みだと整理されている。

面白いのは、ここが単なる「見た目」の話じゃなくて、課金構造という事業判断まで含めて分身に作らせている点。AIへ渡すのは目的・ゴールだけじゃ足りなくて、背景文脈と意図、体験から磨いた感性まで渡して初めて、魂と血肉の通った「自分から生えたAI」になります。ブランドのチャットボットも同じで、見た目だけ真似ても、事業としての狙いまで渡さないと、ただの飾りになってしまいます。狙いを、先に渡す。

自分のブランドでチャットボットを作るなら、見た目のプロンプトを書く前に、まず「誰が課金するのか」「何のために作るのか」を1行で決めてから設計に入るといい。

「AI力を身につけるにはどうしたらいいか」という話題で、仙人さんはこう言っていた（17:02頃〜）。

AI仙人さん

「これって実は意外とYouTubeとか答えないんですよ。だから自分で課題にぶつかって、それを解決するっていうのをたくさん経験しておくと」（17:02〜17:12）

動画を見ているだけでは身につかない「違和感に気づく力」。これは自分で手を動かして、詰まって、解決した回数でしか溜まらない暗黙知なんだと思います。

「追加か上書きか」のような細かい判断は、固定のルール1本には閉じない。まずメタ視点で見て、表面上は別の問題でも構造は同じだと気づき、今までの体感で腑に落ちてる構造と照らして消化する。知識が体験を通って身体へ沈み、考えなくても直感や無意識で動ける状態まで消化されると、登場人物や道具が違う別の場面でも同じ構造を見抜けるようになります。AI仙人さんの言う暗黙知も、まさにこの「体感に落ちるまで消化した知恵」のことだと思います。経験は、裏切らない。

今日、AIを触っていて小さくつまずいたら、そのまま流さずに1分だけ「何が起きたか」を書き留めてみて。その1分の積み重ねが、動画では手に入らない力になる。

63分の動画を見終わって残ったのは、「AI分身に何を任せるか」より「AI分身に何を任せないか」を先に決めることの大事さだった。境界を、1つ決める。

AI仙人さんが繰り返していたのは、意思を持たせない、コンテキストの範囲を明示する、最後は自分でレビューする、という3つの境界線です。技術がどれだけ進んでも、この境界を引くのは人間の仕事のまま。

動画の終盤、建築業界からの「PC内は自由でも現実の施工には別データが必要では」という質問に、AI仙人さんはこう答えていた。「AIができるようになったって気づいてから準備したら遅い」（59:17）。

体を使う仕事ほどAIに触れる機会が普段少なくて、進化のタイミングで急に殴られるリスクがある、という警鐘。他人事じゃないと思う。あなたも今日、境界を1つ決めて、だるい仕事を1個だけ手放してみませんか。まず1つで、いい。今日でいい。