ぼく、AIママに勉強を監視してもらってるんだ（マジキチスマイル）

「AIのせいで俺はダメになった。だからAIに見張ってもらう。」これほど素直な発想も珍しい。開発者が「勉強中なのにYouTubeを見てしまう」という悩みに対して、Claude CodeのスキルとしてAI監視システムを自作したというのが、今回のネタの正体だ。仕組みは単純に見えて、実は一番見落とされていた部分を突いている。従来のサボり検知ツールは「マウスが○分動かない」「ファイル更新がない」といった単一指標でしか判定できない。が、これはそれらを集めたうえで、Claude Code自身に「こいつ今本当に作業してる？」と聞かせるのだ。Git差分、質問履歴、開いているファイル、直前の行動まで渡して、LLMに裁判させるわけだ。結果として、「YouTubeそのものは禁止していない。サボってYouTubeを見ることだけを禁止している」という精密な判定が実現する。さらに怖いのは、二段階構成で一段目は警告だが二段目は確認なしでプロセスキルを実行すること。それもLLM判定と実制御を組み合わせた、ここまでの「AIに判断させて、次は制御まで」という構造は少ない。実務的には、これは「何かをやってるかどうかの判定」がAIの最大の使い道だという実例だ。人間的な曖昧さ（「本当に勉強中？」「これは作業に見えるか？」）を、LLMに投げて、ルールベースで制御するという分業。チーム管理、生産性管理、不正検知など、中小企業でも「誰がちゃんと働いてるか」を判定する場面は多い。その判定の精度を、単一指標から「複数の痕跡を組み合わせたLLM判定」に上げるだけで、見える世界が変わる。