AIエージェントに「投げる／自分でやる」の線引きを、数字で決める

コーディングエージェントを複数併用する際、最大の悩みは「この作業を投げるべきか、自分でやるべきか」という判断だ。この判断そのものが重く、迷っている時間が損になるため、記事の著者はそれを数字で落とした。結論は単純で、指示文の説明コストが成果物を上回るなら投げるな、ということである。往復オーバーヘッド（説明、待ち、読み解きの3つ）を考慮すれば、投げる方が速い領域と、自分でやった方が速い領域が明確に分かれる。

具体的には7つの委譲条件が挙げられている。同じターンでファイル編集が3回以上になる見込みがあれば投げる、100行以上の新規生成なら投げる、既存ファイルの全文書き換えなら投げる。これらはすべて「司令塔側の残り容量を圧迫する作業」である。また、同じ形のものを5個以上作る場合も投げてよい。これは、往復オーバーヘッドが大量生成では逆に小さくなることを意味している。さらに、同じ問題で2回連続して失敗したら、3回目は手を動かさずに別系統のモデルに投げる。失敗の原因は「見立てそのものがずれている合図」だからだ。

AIを「使う側」の判断精度は、AIの性能そのものと同じくらい大切だ。いつ投げるか、何を先に決めるか、役割をどう固定するか——これらは、組織のAI活用成熟度を数値化したものだと言える。設定ファイルの書き換えを「お願い」したり、大量エンドポイント生成を「自分で」やったりする判断の甘さは、テクノロジーの問題ではなく、運用設計の問題として顕在化する。つまり、AIの導入効果は、AIそのものではなく、「人間がどこまで冷徹に役割を分けられるか」で決まるということだ。