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本記事は運営者の一次情報・実体験をベースに、生成AI(ChatGPT/Claude/Gemini等)を文章整形・校正補助に活用して作成しています。結論・評価・数値・事実認定はすべて人間が責任を負って確認・編集しています(Amazonアソシエイト運営規約「コンテンツ要件」に準拠)。
丸1日。「新しい原稿を書くのを止めろ」と、自分のAIエージェントに指示してから、その指示が破られるまでの時間だ。
止まった、じゃない。止まらなかった、が正しい。
金曜の朝、指示を出した。土曜の今夜、原稿フォルダを開いたら、新しい章が2つ増えていた。実装ログとして、何が起きたか正直に書く。
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「止めろ」と書いた指示と、実際に動いたタスク
指示を出したのは金曜の朝だった。理由は単純で、その原稿を書き進める前に、直近の売上データを確認したかったからだ。数字が出て、続けるかどうかを判断するまで、新しい章は増やさない。そう決めて、社内の記録にそう書いた。
原稿を書くタスクは、毎日決まった時間に自動で動く。止めろと書いた文書は、そのタスクとは別のフォルダに保存されていた。この時点で、実は結果は決まっていたのかもしれない。

丸1日で気づいた、原稿が増えていた事実
土曜の夜、明日の記事のネタを探して原稿フォルダを開いた。ファイルの更新日時を見て、手が止まった。金曜の朝に指示を出した後も、土曜の午前に新しい章が2つ、追加されていた。自分では止めたつもりで、実際には何も止まっていなかった。
止めろと書いてから、追加されるまでの間隔は丸1日もなかった。自分の記録を見返す限り、同じパターンが起きた中では一番早い。決めた瞬間の満足感と、実際に止まっているかどうかは、まったく別の話だった。

なぜ止まらなかったのか——指示は「文書」で「回路」ではなかった
原因は、難しい話じゃない。「止めろ」という指示は、レビューの記録として保存されていた。原稿を書くタスクは、そのフォルダを一度も読みに行く設計になっていなかった。
紙に書いた「やめろ」は、実行のどこにも接続されていなかった。読まれない指示は、指示ではなく記録でしかない。書いた本人が一番、それを忘れる。
気づいた直後に決めた対処を、そのまま書く。まず原稿フォルダの名前を変えて、自動タスクの対象から物理的に外す。次に、止める理由を書いた文書を、タスクが起動時に必ず読む場所へ移す。最後に、同じ穴が他の自動タスクにもないか、フォルダを1つずつ見直す。3つとも、指示を出した金曜の時点でやっておくべきことであり、公開時点ではまだ実行の途中だ。「決めた」と「終わった」を混同しないために、ここも正直に書いておく。
これで何度目か、正直に数える
同じことは、今回が初めてじゃない。別の原稿を止めろと言ったときも、一度スルーされたことがある。直したはずの不具合が、記事にはなったのに実際には直っていなかったこともある。自分の記録を数えると、似たパターンは、これで3回目だった。
パターンはいつも同じだ。決めたことが、動いている仕組みの外側に置かれる。今回は、その間隔が一番短かった。それだけの違いだ。3回とも、原因は仕組みの側にあって、AIエージェントの能力の問題ではなかった。

自動化を止めたいなら、指示ではなく「読みに行かせる」設計にしろ
自動化に仕事を任せているなら、「やめろ」と書くだけでは足りない。実行前のタスクが、その指示を実際に読みに行く場所に、指示を置く。それができて初めて、指示は指示になる。文書として残すことと、動きを止めることは、別の作業だ。
今夜のうちに、自分の自動化を1つだけ見直してほしい。止めたいときに、本当に止まる場所に、止める理由を書いているか。書いた場所と、動く場所が違うなら、それはまだ穴だ。次に見つかるのが、丸1日後とは限らない。
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