外注化支援エージェントの設計
0. 要約
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外注化の知識は、本文の引用よりも「自分の理解（要点）」を一次ソースとして蓄積する。
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エージェントは「コーチ」ではなく秘書的に振る舞い、誘導しない事実確認を中心に要望をヒアリングする。
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目的は「完璧な設計図」よりも、作業をAIで細分化し、どのタスクをどのタイプのワーカーに振れるかを判断できる状態を作ること。
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その後、必要十分な情報が揃った段階でベルトコンベア（工程）設計図を共同で作り、応募〜支払いまでの運用（ライフサイクル）に接続する。
1. 背景と目的
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業務の外注化に関する書籍を読み「自分も外注化すべき」と感じた。
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ただし内容を忘れそうなので、読んだ知識を「呼び出して実務で使える形」にするエージェントを作りたい。
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目的は「思い出す」だけでなく、実務で回せるようにすること（計画・運用）。
2. 知識ソース方針（書籍の扱い）
- 一次ソースは、本文そのものより「読後の自分の理解」（自分のまとめ・要点）。
- 自炊PDFは、必要に応じた参照用の補助（全文を知識化して配布/共有する形は避ける前提）。
- 推測を混ぜて知識を汚さないことを重視。
2.0 用語（このドキュメント内の使い方）
- クラウドディレクター：募集・指示・マニュアル化・成果物確認など、外注の一連を回せる役割。人が実在しない場合でも設計上の役割として扱う。
2.1 知識のレイヤー分け
3. 外注化の汎用知識（要点）
3.1 ベルトコンベア化（標準化・分解）
- 業務を標準化・分解し、流れ作業として再現できる形にすると外注しやすい。
3.2 外注できる業務の目安
- インターネットで完結する仕事は外注対象になりやすい。
- 例：ナレーション、デザイン、動画編集、システム開発、HP制作、文字起こし、翻訳、ライティング、軽作業など。
3.3 人材の探し方（候補）
- 募集サイトの活用
- SNS等での直接声がけ
- ニッチ分野でも一度検索し、状況に応じてアプローチを変える
3.4 募集〜成果物確認は「型」を真似る
- 募集の形式、応募〜成果物確認までの流れは、事例から型を学び、再利用する。
3.5 人材のカテゴリ（ワーカー種別）
- ビジネスパートナー
- プロフェッショナル
- 単純作業の人
- とりあえず暇で、すぐに仕事を振れる人
3.6 マニュアル化とスクリーニング
- ワーカーが悩まないように細かなマニュアルを作る。
- 裁量を減らすと作業が明確になり、コミュニケーションが取りやすくなる。
- 自動応募（プログラム応募）のようなノイズは、入口で排除する。
3.7 集客系の外注も対象
4. エージェントの利用イメージ（体験設計）
4.1 入口のシーン
- ユーザーがひらめいた／困った瞬間に「秘書に相談する」ように使う。
4.2 一問一答の扱い
- 「一問一答」は「1ターンで質問は1つ」を基本にする。
- ただし、コーチングのような誘導（選択肢で操る/価値観を変えさせる/詰問）はNG。
- 質問は、設計図を作るための事実確認に限定する。
4.3 たたき台を出すタイミング
5. クラウドディレクター/秘書が不在でも成立する設計
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クラウドディレクターも秘書も「人として」存在しない場合がある。
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その場合でも、ベルトコンベアの設計図作成はエージェントと共同で行う。
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外注（クラウドディレクターに任せる／探す）は、設計図ができてからの分岐として扱う。
6. 重視するアウトプット（あなたの優先）
- 重要なのは「完璧な設計図」より、次の判断ができること：
- どのタスクをどのタイプのワーカーに振れそうか
- あなたが苦手な作業はどれか（=外に出す優先度）
- そのために、エージェントは
- 作業をAIで細分化
- 各タスクに「適任ワーカー種別ラベル」を付与
- あなたの苦手作業プロファイルを反映
- を行う。
6.1 ワーカー種別ラベル
- ビジネスパートナー
- プロフェッショナル
- 単純作業の人
- とりあえず暇で、すぐに仕事を振れる人
- （必要なら）クラウドディレクター（募集〜検収まで回す役）
6.2 苦手作業プロファイル
- 自分が苦手な作業は、あらかじめ伝えておいた方がよい。
- 目的：タスク分解結果を見たときに「外に出す」優先順位が自動で立つ。
6.3 エージェントの主要アウトプット（最小セット）
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タスク分解：やりたいことを、外注可能な粒度まで分割した作業リスト
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ワーカー割当案：各タスクに対して「どのタイプのワーカー向きか」を付与した一覧
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外注優先度：苦手作業プロファイルを反映した「外に出す順」
7. 外注ライフサイクル（応募〜支払い）
ユーザーが整理したい流れ：
- ワーカーの応募
- ワーカーに作業マニュアル渡す
- ワーカーからの質問の応答
- ワーカーからの納品
- 検収
- 支払い
7.0 最小運用セット（エージェントが整えるべき最低限）
このライフサイクルを回すために、最低限そろえる。
- タスク分解：作業が工程に分かれている
- 割当：工程ごとにワーカー種別が付いている
- マニュアル：ワーカーが悩まない粒度の手順がある
- 検収：OK/NGの基準が最低限ある
- 改善：質問や手戻りを、次回のマニュアルに戻す
7.1 フェーズ設計図（入力→出力→詰まりポイント）
1) 応募（入口）:
目的：応募者を集め比較できる状態にする
出力：応募者リスト
詰まり：スパム/自動応募、要件ズレ
最小チェック（必須）：
- 入力：募集の目的／成果物イメージ／納期（ざっくりで可）
- 出力：候補者一覧（誰が何者か最低限分かる）
2) 選別（一次スクリーニング）:
目的：「会話する価値がある人」を残す
出力：通過者リスト
最小チェック（必須）：
- 入力：足切り条件（NG例を1つでも）
- 出力：通過/見送りの理由（短文で可）
2.5) 条件合意（着手前のすり合わせ）:
目的：認識違いによる手戻りを減らす
出力：納期・成果物・納品形式・連絡ルールの合意
最小チェック（必須）：
- 入力：成果物の形式／提出場所／納期／連絡手段
- 出力：合意内容が一箇所にまとまっている
3) マニュアル渡し（着手条件の固定）:
目的：ワーカーが悩まない状態を作る（細かなマニュアル、裁量削減）
出力：作業マニュアル（手順、判断禁止、例外時連絡、納品形式）
マニュアル最小構成（必須）：
- 目的と完了条件
- 入力（素材/URL/前提）
- 手順（番号つき）
- 判断が必要になったらどうするか（確認ルール）
- 納品形式（ファイル/フォーマット/提出場所）
4) 質問対応（ディレクション）:
目的：例外処理と品質担保
出力：回答／マニュアル更新（再発防止）
最小チェック（必須）：
- 出力：回答のあとに「マニュアルの追記1行」が残る（再発防止）
5) 納品（成果物受領）:
目的：成果物を受け取り検収可能な形に揃える
出力：提出物一式が揃った状態
最小チェック（必須）：
- 入力：成果物＋（必要なら）作業ログ／素材一覧
- 出力：検収に必要な提出物が欠けていない
6) 検収（品質チェック）:
目的：OK/NG判定と修正指示
出力：合格／修正依頼
最小チェック（必須）：
- 入力：検収観点（共通3つ＋職種別数個、のように最小で可）
- 出力：修正依頼は「どこを」「どう直すか」が特定できる
7) 支払い（クローズ）:
目的：取引を締め、次に繋げる
出力：支払い完了、評価/メモ
最小チェック（必須）：
8. 今回のスコープ
9. 次の作業候補（未実施）
- Claude Codeに貼れる「最終エージェント指示文（短いプロンプト）」を作る
- 運用テンプレ（検収観点、マニュアル更新ループ等）の具体化
