E3 Day2 カリキュラム

E3: Day2 詳細カリキュラム

テーマ: AIチームの品質アップをする日
開催日: 2026年5月21日（木）20:00-21:30
所要時間: 90分
ゴール: 受講者が「2週間動かしてきた自分のAIチームに品質チェックの仕組みを組み込み、Before/Afterで品質向上を実感する」を完了する

パート1: オープニング（5分）

目的

2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。2週間、AIチームを動かしてみてどうだった？」
  • Day2のゴール宣言:

> 「今日の終わりに、皆さんは『品質チェックの仕組みが組み込まれたAIチーム』を持って帰ります。

> Day1で動かした自分のAIチームに、毎回守らせたいルールを仕込みます。

> 同じ指示を出した時の Before / After の差を、その場で実感してもらいます」

  • 進め方の説明
  • 前半: 宿題共有 + 3つの壁の整理
  • 後半: メインワーク（3 Step）+ 発展編

使用スライド

  • 27: 表紙「AIチームの品質アップをする日」
  • 28: Day2のゴール
  • 29: 今日の流れ

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。「2週間運用してみて」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チーム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 × 2-3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チームに何を指示したか（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
  • 講師裁量: 時間が押している場合は2人に絞る

使用スライド

  • 30: 宿題共有タイム
  • 31: みんなの学び（共通ポイント）

パート3: 講義 — AIに任せて成果を出す3つの壁（15分）

目的

2週間で全員が遭遇した「もやっとしたこと」を、3つの壁として体系化する。次の打ち手の足場にする。

内容

1. 3つの壁の正体（5分）

#壁の名前起きること会社で例えると
1手抜きAIが指示の一部を端折る・浅い出力で済ませる新人スタッフが「だいたいで」仕上げてくる
2コンテキスト腐敗（Context Rot）会話が長くなると過去の前提を忘れる・混ざる連絡事項が伝言ゲームで歪んでいく
3品質ばらつき同じ指示でも出力の質が毎回違う同じ料理人なのに日によって味が変わる
「この3つは、AIが悪いんじゃなくて、AIに任せるすべての人が必ず通る道です。
大事なのは『起きる』を前提に、仕組みで防ぐこと」

2. 解決の枠組み（5分）

壁解決策
手抜き品質基準を明文化 + チェック工程を仕込む
コンテキスト腐敗CLAUDE.mdに前提を集約 + 必要なときだけ呼び出す
品質ばらつきBefore/After 比較 で再現性を測る
「全部 CLAUDE.md に書く + チェック役をAIチーム内に置く、で大半は解決します。
今日のメインワークで、それを実装します」

3. よくある「なんか違う」のパターン（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

使用スライド

  • 32: 3つの壁（手抜き / コンテキスト腐敗 / 品質ばらつき）
  • 33: 解決の枠組み
  • 34: 「なんか違う」を具体的にする3パターン

パート4: メインワーク — 品質を仕組み化する（30分）

目的

Day1で構築したAIチームに「品質チェックの仕組み」を組み込み、Before/Afterで効果を実感する。

ワークの流れ（3 Step）

Step 1: 現状を整理（8分）

  • ワークシート（E5参照）に記入
  • 2週間の宿題で 「うまくいった点」「違うと感じた点」 を具体的に書き出す
  • 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」
  • 例: 「ここはバッチリだった」「このトーンは合ってた」
  • どのパターン（トーン/粒度/前提）に当てはまるかも分類してみる

ファシリテーションのポイント

  • 「全部書こうとしなくていい。気になった点を3つ書ければ十分」
  • 手が止まっている人には「直近3回の出力を見返して、一番モヤッとした1点を書いて」

Step 2: 品質チェックを仕組み化する（14分）

Claude Code に以下を相談する:


2週間 AIチームを動かしてみて、こういう品質基準を毎回守らせたいです。
- （現状を整理した内容を貼り付け）
CLAUDE.md にどう追記すればいいか、品質チェックの仕組みも含めて提案してください。

AIが提案してくる例:

  • CLAUDE.md への追記（「トーン: カジュアル敬語」「数字には必ず出典」等）
  • 品質チェック担当エージェント（出力前に CLAUDE.md と照合する役割）
  • チェックリスト（出力時に自己検証する項目）

受講者がやること:

  • 提案を読む
  • 「ここはこう変えて」「これは追加して」と対話
  • 採用 → CLAUDE.md 更新 → 品質チェックの仕組みを実装

Step 3: Before/After 比較する（8分）

  • Before の出力を残したまま、新しい仕組み入りで同じ指示をもう一度実行
  • 出力を比較:
  • トーンは整った？
  • 抜けが減った？
  • 構成が安定した？
  • ワークシートに Before / After で何が変わったか を1〜3行でメモ
  • 「品質が上がった」「ここはまだ甘い」を明文化する

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。仕組みは育てていくもの」
  • 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。延長しない

使用スライド

  • 35: メインワーク全体像（3 Step）
  • 36: Step1 現状を整理
  • 37: Step2 品質チェック仕組み化
  • 38: Step3 Before/After 比較

パート5: 発展編 + Q&A（15分）

目的

「1回の品質改善」から「継続的な品質向上」「分身AI」へ視野を広げる。次のレベルを見せる。

※ 講師裁量で時間配分調整可。Q&Aを厚めに取りたい場合は発展編を5分に圧縮。

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」→ Day1でやったこと
  • レベル2: 「複数の業務をAIチームで回す + 品質チェック内蔵」→ 今日のメインワーク
  • レベル3: 「AIチームが自律的に動く」→ Agent Teams 並列・hook で自動品質ガード
  • 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. 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）

3. Q&A（5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

使用スライド

  • 39: AIチーム運用の3レベル
  • 40: 分身AIの概念図
  • 41: Q&A

パート6: アンケート + クロージング（5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
Q12日間の満足度は？5段階NPS計測
Q2AIチームに委ねてみて、一番の発見は？自由記述満足度の質的データ
Q3品質チェックの仕組みを組み込んでみて、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」
  • 「品質チェックの仕組みが入ったAIチームを、明日から動かし続けてください」
  • 「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」

使用スライド

  • 42: アンケート（QR + URL）
  • 43: 2日間のまとめ
  • 44: ありがとうございました

Day2終了時に参加者ができるようになること

1. AIに任せて成果を出す3つの壁を理解している — 手抜き / コンテキスト腐敗 / 品質ばらつき

2. 「なんか違う」を具体的に味見できる — トーン / 粒度 / 前提の3パターンで分類

3. CLAUDE.md + 品質チェックの仕組みを実装している — 自分のAIチームに組み込み済み

4. Before/After で品質向上を実感している — 同じ指示で出力が変わる体験完了

5. 「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

講師側

  • [ ] Google スライド（Day2分・約18枚）
  • [ ] ワークシート（E5 Day2用）の配布準備
  • [ ] 宿題共有の代表者2-3名の確定（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

受講者側（事前案内）

  • [ ] Day1で作ったAIチーム環境を起動できる状態
  • [ ] 2週間の宿題ログ（うまくいった点・違うと感じた点のメモ）
  • [ ] Zoom + 画面共有が使える環境

ファクト出典

  • Context Rot: Anthropic Thariq氏 + [Using Claude Code: session management and 1M context (2026/4/15)](https://docs.anthropic.com)
  • Claude Code Agent Teams: [Anthropic公式 (2026/2 Opus 4.6と同時リリース)](https://code.claude.com/docs/ja/agent-teams)
  • ハーネスエンジニアリング: HashiCorp創業者 Mitchell Hashimoto提唱 (2026/2)
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