E3 Day2 カリキュラム

E3: Day2 詳細カリキュラム

テーマ: 味見力を磨く + AIチーム運用
所要時間: 90分
ゴール: 参加者が「AIへのフィードバック精度を上げて、品質をコントロールできる」と実感する


パート1: オープニング(5分)

目的

1週間ぶりの場を温め直す。Day2のゴールを共有する。

内容

  • 「おかえりなさい。1週間、AIに何を任せてみた?」
  • Day2のゴール: 「AIへのフィードバックの精度を上げて、思い通りの結果を出す」
  • 進め方の説明
  • 前半: 宿題の共有と「味見のコツ」
  • 後半: CLAUDE.mdでルール化 + AIチーム運用

パート2: 宿題共有(20分)

目的

代表者の体験から全員が学ぶ。「AIに任せたらこうなった」のリアルを共有。

進行

代表者の選定(事前)
– Day1後〜Day2前日までに「共有してもいい人」を募集
– 3パターンを選ぶ:
1. うまくいった人(AIに任せて期待以上の結果が出た)
2. 「なんか違う」と感じた人(味見でギャップを感じた)
3. フィードバックで改善できた人(1回目→2回目の変化)

発表(各5-7分 x 3人 = 15-20分)
– 画面共有で実際のやりとりを見せる
– フォーマット:
– AIに何を指示したか(1分)
– 最初の出力はどうだったか(2分)
– 味見してどうフィードバックしたか(2分)
– フィードバック後にどう変わったか(2分)
– 全員はチャットでリアクション・質問

ファシリテーション
– 発表後に田中から1-2コメント
– 「この味見の仕方、めちゃくちゃいい」と具体的にほめる
– 時間厳守。1人7分を超えたらカット


パート3: 講義 — 味見のコツ + よくある失敗(10分)

目的

「味見力」を体系化する。AIへのフィードバックの精度を上げる。

内容

1. よくある「なんか違う」パターン(5分)
– パターン1: トーンが違う → 「もっとカジュアルに」「うちの会社はこういう言い方をする」
– パターン2: 粒度が違う → 「もっと具体的に」「ここは概要でいい」
– パターン3: 前提が違う → 「うちの顧客はこういう人」「この業界ではこれが常識」
– 上司のフィードバックと同じ: 「この数字の根拠が弱い」は直せる。「なんか違う」は直せない。具体的に言え

2. フィードバックの黄金パターン(5分)
– レベル1: 「ここが違う。こう直して」→ 1箇所ずつ修正
– レベル2: 「こういうルールで今後はやって」→ CLAUDE.mdにルール追加
– レベル3: 「この品質基準を毎回チェックして」→ AIが自動で品質管理
レベルが上がるほど、次から味見すら不要になる

使用スライド

  • スライド 30-36

パート4: ワーク — AIにルールを伝えて品質を上げる(20分)

目的

「味見→フィードバック→ルール化」のサイクルを体験する。

ワークの流れ

Step 1: 宿題で「違う」と感じたポイントを整理(5分)
– ワークシート(E5参照)に記入
– 「AIの出力で気になったこと」を具体的に書く
– 例: 「文章が硬すぎた」「数字の根拠がなかった」「構成が冗長だった」

Step 2: CLAUDE.mdにルールを書く(5分)
– 「違う」と感じたポイントを、AIへのルールに変換する
– 例: 「文章はカジュアル敬語で書くこと」「数字には必ず出典をつけること」
ルール自体もAIに書かせてOK。「さっきの出力で○○が気になった。今後のルールを提案して」

Step 3: AIに再実行させて味見(10分)
– ルールを追加した状態で、同じ指示をもう一度出す
– Before(ルールなし)とAfter(ルールあり)を比較
– 「品質が上がった」を実感する

ファシリテーションのポイント

  • 「ルールを書くのもAIに手伝ってもらっていい」
  • 「完璧なルールを最初から作る必要はない。味見して直すを繰り返す」
  • CLAUDE.mdの実際のフォーマットは見せるが、手打ちさせない
  • 時間厳守

パート5: 講義 — AIチーム運用の実践 + 分身AI(15分)

目的

「1回の指示」から「チーム運用」に視野を広げる。次のレベルを見せる。

内容

1. AIチーム運用の3レベル(5分)
– レベル1: 「1つの業務をAIに任せる」→ 今日やったこと
– レベル2: 「複数の業務をAIチームで回す」→ スキルの組み合わせ(AIが作る)
– レベル3: 「AIチームが自律的に動く」→ CLAUDE.md + hook + 自動実行
– 会社で例えると: 「1タスクだけ任せる」→「プロジェクト全体を任せる」→「部署が自律的に回る」

2. 全部AIが作る世界(5分)
– スキル = AIが作る業務マニュアル。「こういうマニュアル作って」でAIが書く
– CLAUDE.md = 社訓。「うちのルールをまとめて」でAIが作る
– エージェント構成 = AIが決める。「この業務を回すチーム作って」でAIが設計
あなたがやるのは「方向決め」と「味見」だけ。これが本当の委ねるOS

3. 次のレベル: 分身AIという考え方(5分)
– AIチームの上に「判断する自分の分身」を置く
– 自分の価値観・判断基準をAIに教えると何が起きるか
– 味見すら分身AIに任せる世界
– 「興味ある人は、アンケートで教えてください」(さりげなく導線)

使用スライド

  • スライド 37-44

パート6: 全体共有 + Q&A(10分)

目的

ルール追加の前後の変化を共有。2日間の学びを定着させる。

進行

  • 2-3人がBefore/After(ルールなし→あり)を発表(各2分)
  • チャットで最終質問を回収
  • よく出る質問に田中が回答

パート7: アンケート + クロージング(10分)

目的

満足度計測 + 分身AI講座への導線作り。

アンケート設計

Googleフォーム(5問、2分で完了)

# 質問 形式 目的
Q1 2日間の満足度は? 5段階 NPS計測
Q2 AIに委ねてみて、一番の発見は? 自由記述 満足度の質的データ
Q3 AIへのフィードバックで一番難しかったことは? 自由記述 フォローアップのネタ
Q4 「自分の判断基準をAIに教えて、分身AIとして運用する」ことに興味がありますか? 5段階 分身AI講座の導線
Q5 今後のフォローアップ連絡を希望しますか? はい/いいえ + メールアドレス 個別フォロー許可

導線の仕組み
– Q4で4-5を選んだ人 + Q5「はい」の人 → 個別フォローリストに追加
– 押し売りしない。「興味ある人にだけ、詳しい情報をお送りします」

クロージングトーク

  • 「2日間おつかれさまでした」
  • 「AIに委ねるの、最初は怖いけど、味見してフィードバックすれば大丈夫」
  • 「分身AIに興味ある方は、アンケートで教えてもらえれば個別にご案内します」
  • 「まずは1つの業務をAIに任せ続けてみてください」

Day2終了時に参加者ができるようになること

  1. AIの出力を具体的に味見できる — 「なんか違う」を「ここがこう違う」に変換
  2. CLAUDE.mdでAIにルールを伝えられる — フィードバックを仕組み化する方法を理解
  3. ルール追加→品質向上のサイクルを体験している — Before/Afterの実感
  4. 「分身AI」の概念を理解している — 次のステップとして何があるかを知っている

準備物チェックリスト

  • [ ] Google スライド(Day2分)
  • [ ] ワークシート(E5 Day2用)の配布準備
  • [ ] 宿題共有の代表者3人の確定(Day2前日まで)
  • [ ] Googleフォーム(アンケート)の作成・URL準備
  • [ ] 分身AI個別フォロー用のメール/チャットテンプレート
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