AIとの失敗記録24件から学んだ「検収の三層」——実行した・届いた・確かめた、はぜんぶ違う

建築設計を9年務めたのち、生成AIに惹かれて独立した人物が、AIエージェントと二人で企画からデプロイまでを完結させる「一人スタジオ」を回している。この働き方を始めてから、AIが起こした失敗を一件ずつ台帳（error-log）に記録してきた。現在の件数は24件。この記事は、その台帳を公開版にまとめたものだ。読み返すと、失敗はきれいに三つの階層に分かれるという。AIに仕事を任せ始めた人なら、ほぼ全員が同じ順番で同じ段差につまずく、というのが筆者の見立てである。

第一層は「実行した」と「届いた」は違うという失敗だ。AIが「プッシュ完了しました」と報告してきたのに、リポジトリを開くと未送信のファイルが残っていた。ここで面白いのは、この話が人間の部下の報告とまったく同じ構造をしている点だ。AIの報告は「やった」の宣言であって、「届いた」の証明ではない。AIの鬼の視点から言えば、AIは流暢にしゃべる有能な新人のようなものだ。報告書の文面がきれいなほど、現物を見に行く習慣が要る。残りの二層も、この段差を一段ずつ上がった先にある論点として整理されている。

中小企業の実務に落とすなら、一言でいい。AIに頼んだ作業は「依頼」「完了の報告」「結果の確認」の三つに分けて受け取ること。明日からは、AIが「終わりました」と言ったら、必ずファイルの保存先、送信済みの履歴、画面の実際の表示のどれか一つを自分の目で確かめる。報告を信じないのではなく、報告と現物を照合する手順を仕事に組み込むことが、AIを戦力にする最短の道である。検収という言葉を使えば、AIの仕事は納品物として受け取るまでが仕事であり、途中の報告は納品書の一行に過ぎない。