この記事のまとめ
AIに「最後にボタンを出して」と頼んだのに、実際にはボタンがなく、「ご希望をお知らせください」という文章だけが返ってきた。人間には次の操作が見えず、もう一度考えて入力する仕事が生まれる。
AD&Cではこの失敗をきっかけに、押せるボタン、仕事の進め方を整理したPlaybook、実際の作業を助けるワークシートの関係を考えた。さらに、Google Driveの操作失敗やWorkの無駄な動作から、AI自身にも「同じ失敗を繰り返さず、適切な道具で最後まで進む」道案内が必要だと分かってきた。利用者にもAIの提供側にも、無駄を減らせる可能性がある。
さて、次の項からは、実際に困っている/やってみたい‼︎人向けに詳しく説明していきます‼︎
AD&Cの試行錯誤で見えてきた、人間とAIの認知のずれと「ワークシート型Playbook」
「最後にボタンを出して」。AIにこれだけ頼めば、すぐできそうに思える。ところが、実際には出てこない。手順書を整えても、文章で次の行動を説明するだけで終わることがあった。
AD&C（AI-DODAI & Continuity）で調べ始めたのは、ボタンの書き方よりも深い問題だった。AIが正しいことを説明できるのと、人間が迷わず次の操作を実行できるのは別の能力なのである。
人間は文章を読んでから「操作」を探している
例えばAIが「残るのは、作成済みの変更を本番へ反映することです」と答えたとする。内容は正しい。しかし、そのための操作が画面にない。利用者は「それをやって」ともう一度入力し、場合によっては何を承認すべきかも考え直す。
同じ問題は、Webサイトの画面調査でも起きた。文章を読んだだけでは、折りたたみの中にあるリンク、画面下部の小さなボタン、横スクロール先の操作が見落とされる。AIが「必要な情報を読んだ」と考えても、人間の見ている画面はそれだけでは表現できない。
実際に、同じブログ案内の末尾を、「最終校正」「もう一声」の実動ボタン付きと、同じ選択肢を文章で知らせるだけの2通りで並べてみた。後者では「ご希望の方をお知らせください」と書いてある。AIには次の行動が分かっている。それでも、利用者が選択肢を読み取り、入力する仕事が増える。この2枚はUIの違いを示す実例であり、クリック時間や完了率を測った実験ではない。
冒頭の2枚は同じ回答の末尾を比べた実際のスクリーンショットです。
AD&Cの設計ノートでは、ここを「文字として処理しやすい情報」と「人間が目で見て選ぶ情報」のずれとして扱っている。色、配置、強調、ボタンの形は飾りではない。次に何ができるかを、人間へ伝える手掛かりだ。
ボタンは飾りではなく「行動の契約」
当初、AD&Cの標準コミュニケーションPlaybookは、新しい承認が必要な場面にだけボタンを置く設計だった。ところが利用者から「ボタンが出ていない」と指摘された。これは、実際の利用体験についてのFAIL観測である。文書が正しく保存されたことや、設計が成立していることとは区別しなければならない。
その後の改訂では、通常対話の最後に推奨アクション0〜2件と、補助の「もう一声」1件を置く方式を採用した。ただし、入力結果を待っている専門手順や、専用の操作UIがある場合に、汎用ボタンを重ねない。
この方式の狙いは、ボタンの数を増やすことではない。「次にやるべきこと」が文章にあるなら、同じ対象を押せる操作につなぐことだ。AIがもう実行できる仕事を、わざわざ人間にボタンで許可させる必要もない。
さらに、押せることと実行が完了したことも違う。表示、クリック、送信、相手の受領、実際の作業完了は別々の事実である。例えば「指示文をコピー」というボタンを押しても、別のAIへ送信されたわけではない。ここを曖昧にすると、立派な操作画面が新しい誤解を生む。
ワークシート型Playbookは、AIのための「道具箱」
ここで役に立つのが、AD&Cで育てているワークシートという考え方だ。
Playbookは「どう判断し、どの順番で仕事を進めるか」を示す。ワークシートは、案件の状態、必要な資料、選択肢の意味、次の操作、検収方法を結び付けて、その手順を使いやすくする小さな道具である。そしてDesigner’s Noteには、なぜその配置や操作を選んだのか、失敗から得た発想を残す。
ワークシートは、すべての案件で全欄を埋める審査票ではない。必要な場面で呼び出す「小型の知識ベース兼実行支援ツール」だ。AIが毎回、利用者の迷いそうな箇所やボタンの意味をゼロから推論しなくて済むよう、先に道具側を作り込んでおく。
例えば別チャットへ調査を引き継ぐとき、画面には件名と目的、［全文をコピー］［全文を確認］を見せる。詳しい指示文は内部に保持し、コピーと確認には同じ原文を使う。長文を画面へ全部流す必要も、実際には送っていない指示を「送信済み」と表示する必要もない。
これは、「作り込みは濃く、運用は軽く」というAD&Cの考え方そのものである。
手順書はAIの無駄も減らす――Google Driveの失敗とWorkの空回り
人間の操作を減らすだけではAIインターフェイス研究の説明として不十分だ。AIにも、同じ失敗を繰り返す、必要のない画面を開く、終わった仕事をもう一度始めるという無駄がある。AD&CでPlaybookを整えるもう一つの理由は、こうした動作を減らすことだ。
例えば、Google Driveの共有設定を変更しようとした事例がある。接続ツールで権限情報は確認できたが、目的の共有範囲を指定する機能が足りなかった。別経路としてWorkのブラウザを使うと、Google認証への移動時に502エラーが発生した。同条件のアクセスが繰り返されても設定は変わらず、原因も確定しなかった。これはGoogle Drive全体の障害を示す話ではなく、ツールの機能、権限、ブラウザの認証経路が別物だと分かった事例である。
(これは実はAIがツールの使い方/回避策を見つけられなかったケースでChatGPTの例では、ChatからGoogleDriveへファイルを直接上書きできないが、一度GoogleDrive上に置いたファイルでの上書きは可能ということがわかる、これだとWorkも不要→こういう人間のような失敗はAIにはつきものだ)
Workのオーケストレーションでも、画面操作だけを頼んだつもりが、調査・比較・長い報告書作成まで仕事を広げ、不要な画面情報の取得や再回収が増えた事例がある。利用枠を大きく消費したという観測も残った。ただし、何回の操作でどれだけ消費したかという原因別の数値は確定していない。だからこそ「暴走したから何%損した」という断定ではなく、役割境界と再試行の管理が必要だったと考える。
ワークシートが受け持つ、AI側の交通整理
- 使う道具を先に区別する。 APIやコネクタで読めること、書けること、ブラウザでログインできることは別の能力として扱う。
- 失敗の種類で次の手を変える。 権限拒否や非対応の機能を、同じ条件で何度も押し直さない。一時的な混雑やサーバーエラーなら、公式仕様に従って待機・有限再試行を選ぶ。
- 作業済みを確認してから再実行する。 タイムアウト後はまず保存先を確認し、同じファイルや送信を重複作成しない。
- 担当する仕事の範囲を絞る。 Workを「画面で送る・結果を回収する」役にしたなら、独断で研究や制作を始めない。既存の成果物と次の未完工程へつなぐ。
これはAIの行動を何でも禁止するという話ではない。失敗したら原因に応じて進路を変え、うまくいった部分は残し、必要な仕事だけ続けるという設計だ。
GoogleのDrive API公式資料も、401・403の認証／権限問題と、429・一部5xxのような再試行が適する状況を分けている。またAnthropicは、必要なツールだけを発見する方法や、ツール呼び出しの中間結果をモデルへ大量投入しない方法による効率改善を公表している。ただし、そうした外部の結果をAD&C自体の削減実績と取り違えてはいけない。
利用者にもAIベンダーにも利益がある可能性
利用者側には、待ち時間・再入力・利用枠の無駄・重複作業が減り、完成品へ早く到達できるという利点がある。提供するAIベンダー側にも、不要な推論、ツール要求、ブラウザ操作、失敗の再実行が減れば、計算資源やサービス負荷を抑えられる可能性がある。
ただし、「短い手順なら必ず安い」「チェックを減らせば必ずよい」ではない。危険な二重送信やデータ破損を防ぐ確認は、むしろ追加したほうが総コストを下げることもある。効果を確かめるなら、最終成果の達成率と一緒に、不要なツール呼び出し数、同一エラーへの再試行数、利用枠、手戻り、利用者の再指示回数を見る必要がある。
つまり、ワークシート型Playbookは、人間の認知負担とAIの実行負担を同時に減らすための設計でもある。
「もう一声」は、やり直しではなく視点を変えるスイッチ
もう一つ面白かったのは、補助ボタンの役割だ。
AIは一つの筋道で結論を出す。だが、人間は結論を受け取ってから「もう少し違う考え方も見たい」と思うことがある。そこで用意したのが「もう一声」。押したときだけ、確定した目的や事実は保持し、直前の候補の順位や考え方から離れて、別の前提・技術・反例を試す。
これは同じチャットの履歴を消去する機能ではない。人間がAIの推論方向を切り替えるための、明示的な入力である。
動画・サムネイル制作でも、似た問題が現れた。規則や検討履歴を創作工程まで大量に持ち込むと、説明図のような作品になったり、不要な文字が混ざったりすることがあった。そこで、決定済みの目的や素材は残し、創作には不要な試行錯誤を渡さない「選択的コンテクスト・リセット」が研究候補になった。
ただし、ここで証明されたのは「短い指示ほど創造的」という法則ではない。論理性を守る部分と、創造の自由度を渡す部分を工程に合わせて分けることが、次の実験課題なのである。
人間の認知を、AIの作業手順へ翻訳するAIインターフェイス研究報告まとめ
この発想は、既存のユーザーインターフェース研究とも接点がある。Nielsen Norman Groupは、ユーザーにコマンドを思い出させるより、操作の選択肢を見せる「再認を優先する」設計や、必要な詳細だけ後から見せる「段階的開示」を説明している。不要な読解・記憶・入力の負担を減らすことにも価値がある。
とはいえ、それらの研究がAD&Cのボタン方式の効果を証明したわけではない。AD&C側で検証すべきなのは、ボタンが表示されたかだけでなく、迷い、再入力、操作ミス、途中放置が減り、実際の成果物が届いたかである。
目指しているのは、AIに追加ルールを無数に覚えさせることでも、人間に毎回の操作を考えさせることでもない。
AIには無駄なく実行できる構造を。人間には迷わず操作できる入口を。その間の判断・分岐・受渡しを、Playbookとワークシートが引き受ける。
AD&Cの合言葉は「玄人の『当たり前』を、次の人たちの進歩の土台に。」。ボタンひとつの見落としも、AIが誰かの仕事を途中で止めないための重要な設計課題なのだと思う。
参考資料
AD&Cの全体像を一枚で見る
図：AD&Cとは？（2026年10月制作の公開用資料）。
補足：組織の標準を迷わず参照する「標準KB」
図：標準KBにフォーカス（2026年10月制作の公開用資料）。これは組織で何を参照するかを定める知識基盤の構想であり、AIの行動を決めるワークシートそのものではない。
- AD&C共有KB README：理念と役割分離
- AD&C標準コミュニケーションPlaybook（現行版を参照）
- AD&Cリーダーワークシート／Designer’s Note
- Nielsen Norman Group：10 Usability Heuristics
- Nielsen Norman Group：Progressive Disclosure
- Nielsen Norman Group：Minimize Cognitive Load
- W3C：WCAG 2.2
- Google Drive API：エラー別の対応
- Google Drive API：利用制限・指数バックオフ
- Anthropic：Advanced Tool Use（ツール発見と文脈節約）
- Anthropic：Programmatic Tool Calling（適用条件別の効率評価）
- AD&C：WorkとGoogle認証の接続失敗事例（共有KB）
注：AD&Cのボタン表示FAILは利用者からの実地報告。新Playbookの本文・保存状態と、異なるクライアントでの動作確認・効果測定は別段階。Work利用枠の消費原因、Playbookによるコスト削減、創造工程の文脈分離の効果も、確立された因果関係ではない。
図版の公開先
- AD&C図解資料：全体像と標準KB（公開版）
- 画像2枚はcampsite7.jpに公開保存済み。元のPowerPoint・読み上げノート・音声は非公開のまま。
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