一人で複数社分のダッシュボードをAIと回している非エンジニアが、起きたことをルールにしました

0. はじめに

何を書いた本か

一人で複数社分のダッシュボードをAIと回している非エンジニアが、実務で起きたことを記録した本です。会社名や規模の数字は書きません。

1. 最初に踏みやすい3つの罠

小さく任せすぎる

指示のたびにAIが1〜2手しか進まず、次の指示を書く時間の方が長くなる。指示は「作業」ではなく「完成した状態」で書く。

文脈を毎回書き直す

セッションの最初に、プロジェクトの説明を毎回貼り直している。作業フォルダに設定ファイルを1枚だけ置く。

出力を検証させない

「直しました」で終わらせて、動かして確かめていない。指示の最後に「実行して結果を見せて」を付ける。

2. AIが調査結果を捏造した日

起きたこと

調査を任せたAIエージェントが、存在しない数字と引用元を作って報告してきた。

直したこと

判断を左右する主張だけを表に出し、元の報告を見せずに別のAIエージェントへ検証を投げる形に変えた。

この章で公開する範囲

捏造が起きた経緯と、検証の考え方までを無料で公開します。台帳のテンプレなど実装は有料部分です。

非エンジニアで、一人（または少人数）で複数のダッシュボードや仕組みをAIエージェントと回している人。実務で使える判断基準がほしい人。

エンジニア向けの深い技術解説を求める人。この本は仕組みの実装ではなく、非エンジニアが判断するためのルールを書いています。