チームはどれだけAIを使うべきか？マネージャーのためのフレームワーク
本記事では、AIの過剰使用と完全回避の両極端を避け、チームのワークフローにおける適切なAI活用のタイミングを決めるための「AIボウタイ」フレームワークを紹介する。5つのフェーズ（調査、統合、思考（AIなし）、計画、実行）から成る。
2026年、多くの知識ワーカーのチームは2つの失敗モードに陥っている。一つは「スロップキャノン」と呼ばれるAIの濫用、もう一つはAIを完全に拒否する手工芸派だ。どちらも間違っている。重要なのは「どの程度AIを使うか」ではなく、「どこでいつ使うか」である。
AIは確かにスピードをもたらす。Googleでは新コードの75%がLLM生成後にエンジニアレビューされている。ICIJは機械学習で大量の文書から数千のパスポートを発見した。ケニアでは妊婦からの健康相談が毎日1万件、SMSでAI対応されている。しかし、AIはプロダクションデータベースを削除したり、架空の本や法的判例を作り出す愚かさも持つ。
「AIボウタイ」フレームワークはこの問題を解決する。5つのフェーズからなる：
- 調査・ブレインストーミング・発見：AIを最大限活用し、論文の要約、競合案の生成、ペルソナのロールプレイなど、入力の漏斗を拡大する。AIはどの選択肢が重要かを判断できないが、豊富な原材料を提供する。
- 統合・優先順位付け・抽出：AI使用を抑制。人間が主導し、AIは論理のチェックや反論の列挙に使う。最終選択は人間。単一の答えに近づくほど、人間自身のものでなければならない。
- 思考（AI禁止）：これが仕事の核心。戦略やアーキテクチャは人間の頭で考える。AIに任せれば、それは単なる平均的な答えになり、防御も拡張もできない。
- 計画・準備・設計：AIを再び使うが、制御下で。人間が計画を書き、AIに批判的レビューをさせる。AIは速い同僚であり、自動販売機ではない。
- 実行・実装・展開：AIをフル活用。文書作成、テスト、ローカライゼーションなどに時間を投入し、品質を高める。核心を人間が保持することで、このフェーズで贅沢に時間を使う権利を得る。
要するに、AIで探索し、頭で核心を定義し、AIで出荷する。私のチームはAltiumで「エージェント型要求工学」を追求しており、このフレームワークは思考の鋭さを保ちながら作業を加速するためのものだ。