AIを使って仕事をしていると、最近よく思うことがあります。
「また同じ説明をしてる。」
Figma MCPでコーディングを試したり、ブログの投稿を自動化したり。
少しずつAIと仕事を進める機会が増える中で、毎回同じことを説明していました。
「この画像はこう扱ってください。」
「PC版とSP版は別々に確認してください。」
「レビューはこの順番でお願いします。」
「このルールだけは守ってください。」
同じAIでも、新しいチャットを開けば最初から説明し直しです。
別のAIを使うなら、また最初から。
最初は仕方ないと思っていました。
でも、何度も繰り返しているうちに、
「これ、意外と大きな手間だな。」
と感じるようになりました。
AIが教えてくれた「OS」という考え方
そういえば以前、AIからこんなことを言われたことがあります。
「仕事用のOSを作った方がいいですよ。」
その時の私は、
「OSって、MacとかWindowsのことじゃないの？」
くらいの認識でした。
正直、何を言っているのかよく分かりませんでした。
「あ、このことだったのか」と思った瞬間
でも、何度も同じ説明を繰り返している時に、ふと気付きました。
「あ、このことだったのか。」
OSというのは、AI専用の特別なものではありませんでした。
仕事の進め方をまとめたルールブック。
会社でいう理念や制作ルール、品質基準。
そういった「いつも大切にしていること」を、一つにまとめたものだったのです。
AIへの指示は「ルール」にするとラクになる
AIへの指示は、その場限りのプロンプトだけでなく、何度も伝えている内容は「ルール」として残しておくのがおすすめです。
例えば、「画像の扱い方」や「レビューの手順」「守ってほしい制作ルール」などです。
一度まとめておけば、新しいチャットを始めても、別のAIを使っても、同じ品質で仕事を進めやすくなります。
AIを使いこなす人との差は、ここなのかもしれない
考えてみると、AIはどんどん変わっています。
ChatGPT。
Claude。
Gemini。
Codex。
Google Antigravity。
これからも新しいAIは次々と登場するでしょう。
でも、私の仕事の進め方は大きく変わりません。
画像の扱い方。
レビューの流れ。
品質の考え方。
どれもAIが変わったからといって変えるものではありません。
残すべきだったのは、AIの使い方ではなく、仕事のルールだったのです。
最近思うのは、AIを使いこなしている人と、そうでない人の違いです。
もちろん、プロンプトが上手な人もいます。
でも、それ以上に大きいのは、仕事のルールを整理できているかどうかではないかと思います。
新しいチャットを開いても。
違うAIを使っても。
毎回ゼロから説明するのではなく、同じルールを共有するだけで仕事を始められる。
だから品質もぶれにくくなります。
私自身、AIが賢くなったというより、自分の仕事を言葉にできるようになったことの方が大きな変化でした。
AIは変わる。でも仕事のルールは残る
AIは、これからも進化し続けます。
数年後には、今使っているAIとはまったく違うものが主流になっているかもしれません。
でも、仕事の進め方は資産として残ります。
だから私は、AIを覚えることよりも、自分の仕事のルールを言葉にして残すことの方が、長く役に立つと感じています。
以前AIから言われた「OSを作った方がいい」という一言。
あの時はよく分かりませんでした。
でも今は、その意味がようやく腑に落ちました。
次回は、実際に私がどんなルールを残し、どのように管理しているのか。
GitHubでの管理方法や、Figma MCPで実際に使っているルールも交えながら、仕事用のOSの作り方を紹介したいと思います。
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