AIをツールではなく、「一人雇う」と考える

Gemini APIとローカルLLMを両方触るようになってから、AIの見え方が少し変わりました。

最初はどちらも「便利なチャット」として使っていました。質問して、答えが返ってくる。それだけの関係です。

ところが、軽い作業をローカルLLMに、重い判断が絡む作業をAPIに任せるようになってから、気づいたら「役割で人を配置する」ときの感覚に近くなっていました。

人に仕事を頼むとき、相手の得意・不得意や、任せて安全な範囲を考えて仕事を分解します。今なら普通にやっていることですが、AIに対してこれをやったことは、それまであまりありませんでした。「賢いから何でも聞ける」という前提でしか使っていなかったからだと思います。

一人雇うつもりで考え始めると、見え方が変わります。この作業はネットワークもAPIキーも不要な範囲でできるから、ローカルの軽いモデルに任せていい。この判断は文脈を広く読む必要があるから、上位のモデルに任せる。性能を比較して「どちらが優秀か」を決めるのではなく、「この仕事はどちらに向いているか」で振り分けていく。

さらに一歩進めて、MCPやAPI経由で複数のAIに役割を持たせ、ある程度自律的に動く仕組みまで作れないか、というところまで考えるようになりました。ここはまだ構想の域を出ていません。

AI活用というと、どうしても「どのモデルが賢いか」という比較に話が寄りがちです。でも実際に効いていたのは、性能そのものより、仕事をどう切り分けて誰に渡すか、という設計の方でした。

人を雇うときと同じように考えると、AIとの付き合い方は、思っていたよりシンプルになります。