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AIは人と同じ - マネージメントの塩梅が求められる時代

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AIは人と同じ - 「言語化力」こそが成果を決める

Claude Codeを使っていて気づいた。AIも人も、結局は「どれだけ具体的に言語化できるか」で成果が決まるということに。

特に、プロジェクトのAGENTS.mdを書く作業を通じて、この真理が見えてきた。

AGENTS.mdが教えてくれたこと

AGENTS.mdとは、AIエージェントに対するプロジェクト固有の指示書だ。ここに書かれた内容の質が、AIの出力品質を決定的に左右する。

曖昧な指示では、AIも人も動けない

❌ ダメなAGENTS.md
- コードをきれいに書いて
- バグを直して
- 良い感じにして

⭕ 効果的なAGENTS.md  
- コード品質: ESLint設定に準拠、関数は50行以内
- エラーハンドリング: try-catch必須、ログ出力はWinston使用
- テスト: Jest使用、カバレッジ80%以上維持
- 命名規則: camelCase、boolean値はis/has接頭辞

これって、まさに人へのタスク指示と同じだ。

「言語化力」が低い人の特徴

1. 抽象的すぎる指示を出す

  • 「いい感じにやって」
  • 「よろしく」
  • 「適当に」

2. 前提条件を伝えない

  • システムの制約を説明しない
  • 優先度を明確にしない
  • 期待する成果物を定義しない

3. フィードバックが曖昧

  • 「なんか違う」
  • 「もうちょっと...」
  • 「期待と違った」

「言語化力」が高い人の特徴

1. 具体的で測定可能な指示

「ユーザー登録フォームのバリデーションを実装。
- メール形式チェック
- パスワード8文字以上、英数字混在
- エラーメッセージは入力欄下に赤字表示
- 送信前にconfirm表示」

2. 制約条件を明確に

「既存のTailwind CSSクラスを使用
- 新しいCSS追加禁止
- レスポンシブ対応必須（sm/md/lg）
- アクセシビリティ: ARIA属性追加」

3. 期待値と評価基準を事前設定

「完了判定:
- 全ブラウザで動作確認済み
- 単体テスト通過
- コードレビュー承認済み」

深い示唆：言語化力＝思考力

実は、「相手にうまく伝えられない」問題の根本は自分自身が曖昧にしか理解していないことだ。

AGENTS.mdを書く過程で気づく

  1. 「何を求めているのか」を言語化しようとする
  2. 自分の期待が曖昧だったことに気づく
  3. より具体的に考え直す
  4. 結果的に、自分の思考も整理される

これは人間関係でも全く同じ。

優秀なマネージャーの共通点

  • タスクを分解して言語化できる
  • 制約条件を整理して伝えられる
  • 期待値を数値化・具体化できる
  • フィードバックが建設的で具体的

AI時代に求められる真のスキル

技術的なスキルより、**「要求を適切に言語化する力」**が差別化要因になる。

なぜなら

  • AIは言語化された指示しか理解できない
  • 人も、明確な指示があった方が確実に動ける
  • 曖昧なコミュニケーションは、AIでも人でも失敗の原因

言語化力を鍛える方法

  1. AGENTS.mdを書く練習

    • 自分のプロジェクトで実際に作成
    • 結果を検証して改善

  2. 5W1Hを意識

    • 何を（What）
    • なぜ（Why）
    • いつまでに（When）
    • どのように（How）

  3. 制約条件の明文化

    • 技術的制約
    • ビジネス制約
    • 品質基準

まとめ：言語化力こそが生存戦略

AI時代に生き残るのは、プログラミングができる人ではなく、AIや人に対して適切に指示を出せる人だ。

そしてその能力は、結局のところ**「自分の頭の中を正確に言語化する力」**に集約される。

AGENTS.mdを書くことで、この力は確実に鍛えられる。そして、それは人間関係でも確実に役立つ。

技術は進歩するが、「伝える力」という人間の基本的なスキルの価値は、むしろ高まっている。

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