でも99%の人がやってるのは「AIに質問を投げる」こと。

自分がやってるのは違います。

AIで「組織」を作って、その組織を動かしてる。

■ AIの4レベル

レベル1: ChatGPTに「これ教えて」と聞く（検索エンジンの代わり）

レベル2: プロンプトを工夫して精度を上げる（プロンプト職人）

レベル3: AIに役割を与えて継続的に動かす（AIマネージャー）

レベル4: 複数のAIに部門を持たせて組織として運用（AI組織の経営者）

自分がやってるのはレベル4。

15の事業部にそれぞれ専門性を持たせて、24時間動かしてます。

■ どうやるのか

1. 部門ごとに「性格」を定義する

各部門にCLAUDE.mdというファイルがある。ここに書いたルール・性格・専門知識で、AIの振る舞いが変わる。

リサーチ部: ソースのソースまで辿る。情報収集係じゃなく顧問レベル

営業部: 数字で語る。感覚論禁止

デザイン部: 品質にこだわる。実UIを観察してから再現

2. セッション間で引き継ぐ

AIは普通、会話を閉じたら全部忘れる。でもsession_stateという仕組みで「今どこまで進んだか」を記録してる。新しいセッションを開いた時、このファイルを読むだけで続きから再開できる。人間の組織の「引き継ぎノート」のAI版。

3. 衝突を自動で避ける

2つのAIセッションが同じファイルを同時に編集して壊れた事故があった。それ以来、dept_lockという仕組みで部門ごとに「今誰が作業中か」を管理してる。ダブルブッキングを仕組みで防ぐ。

■ なぜ「組織」にするのか

1つの万能AIに全部やらせると破綻する。人間の会社で「1人に全部やらせる」のが無理なのと同じ。専門分化すると品質が上がる。

■ 月1万円で経営者になれる時代

かつて会社を作るには資本金・オフィス・社員・給料が全部必要だった。

今はClaude Code月3,000円 + API月数千円 + パソコン1台。これで15事業部。

もちろん最終判断は人間がする。でも判断と確認以外は全部AIに任せられる。経営者の仕事は「判断すること」だから、かなり本来の姿に近い。

AIを「使う」人は多い。AIを「組織する」人はまだほとんどいない。やるなら今。

技術詳細: Qiita https://qiita.com/doradora_ai_dev

日々の実践: Substack https://substack.com/@doraaidev

AIで量産すると品質が落ちる。これはみんな感じてることだと思う。

自分は66本のPDF教材をAIで量産したけど、品質が崩れなかった。その秘密が「テンプレートエンジン」という考え方。

たい焼きの型（皮）は同じ。中身（あんこ）だけ変える。型が同じだから形が崩れない。中身が変わるからマンネリにならない。

AIでも同じ。先に構造（型）を定義して、中身は毎回変える。型が品質の下限を保証する。

実際に作ったテンプレートエンジン: LP自動生成15種、リサーチレポート、台本アウトライン、PDF教材生成66本、広告キャンペーンブリーフ。

型を通した後に「品質ゲート」という自動チェックを5項目通す。型×品質ゲート×自動ルール化。この3つが揃った時だけ量産OK。

技術詳細: https://qiita.com/doradora_ai_dev

日々の気づき: https://substack.com/@doraaidev

人間の組織で永遠の課題がある。

「同じミスを繰り返す」

何度注意しても、人間は忘れる。マニュアルを作っても読まない。チェックリストを作っても省略する。

でもAIの組織なら、これを仕組みで解決できる。

自分が作った「自己改善ループ」はこういう仕組み:

1. AIがミスをする

2. lessons.mdに記録する

3. 同じパターンが2回出る

4. 自動でrules/フォルダにルールとして昇格

5. 次回からコードで強制される

つまり、組織が勝手に賢くなる。

実際に自動昇格したルールの例:

・フォントサイズ違反（2回検出）→ 16px未満自動禁止

・テンプレート残骸混入（3回検出）→ 生成後自動チェック追加

・デスクトップ反映漏れ（3回検出）→ 自動リマインダー設置

これ、人間の会社だと「PDCA回しましょう」で終わるやつ。AIの組織なら「ミスを発見した瞬間にルール化して、二度と起きない」が実現できる。

この仕組みのおかげで、66本のPDF教材を量産しても品質が崩れなかった。

「失敗を恐れる」から「失敗を仕組み化する」へ。これがAI組織の真髄だと思ってる。

技術詳細: https://qiita.com/doradora_ai_dev

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ChatGPTに毎回「こうやって」って指示出してる人、多いと思う。

自分も最初はそうだった。

でもある時気づいた。

プロンプトは一時的。ルールは永続的。

プロンプトエンジニアリングって、毎回同じこと教え直してるのと一緒。新入社員に毎朝「挨拶は元気よくね」って言い続けるようなもの。ルールにして社訓に貼っておけば、一度で済む。

Claude Codeには「CLAUDE.md」という仕組みがあって、ここに書いたルールをAIが毎回自動で読んで従う。自分はこれをAIの行動規範書として使ってる。

書いてる内容の例:

・「動作証明なしに『できた』と言うな」

・「同じミス2回で自動ルール化」

・「テスト必須。ファイル編集は完了じゃない」

さらに「hook」という自動チェックの仕組みも入れてて、AIがコマンドを実行する前に危険な操作をブロックしたり、品質を確認したりする。人間の組織でいう「上司のチェック」を自動化してるのと同じ。

一番面白いのが「同じミス2回でルール自動昇格」。ミスを記録して、同じパターンが2回出たら自動でルールに昇格。次回からコードで強制される。つまり、組織が勝手に賢くなる。

AIの使い方には3段階ある:

レベル1: 毎回プロンプトで指示する

レベル2: テンプレートを使い回す

レベル3: ルールを書いて組織として動かす

自分はレベル3で15事業部を月1万円で回してる。

技術詳細: https://qiita.com/doradora_ai_dev

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AIって「便利なツール」だと思ってる人が多い。でも自分は、AIを「組織」として使ってる。

15の事業部。リサーチ、営業、デザイン、コンテンツ、ライティング、広告…それぞれに専門性を持たせたAIが担当してる。

運用コストは月1万円以下。Claude Code Proが月3000円、APIが月数千円。人間を5人雇ったら月150万。その差150倍。

秘密は「CLAUDE.md」というファイル。部門ごとに行動規範を書いておくと、AIがその性格で動く。リサーチ部には「ソースのソースまで追れ」、営業部には「数字で語れ。感覚論禁止」。

これを「ハーネスエンジニアリング」と呼んでる。AIを「使う」のではなく「組織する」。この転換が、AI時代の競争力の核になる。

技術的な話はQiitaで: https://qiita.com/doradora_ai_dev

日々の実践はSubstackで: https://substack.com/@doraaidev