Claude Code生みの親によるマネジメント術。

生成AIは、単なる補助ツールから「思考を委ねる相棒」へと進化しつつあります。
Claude Codeの生みの親であるBoris Cherny氏が実践しているのは、AIを高速に使い倒すことではなく、深く考えさせ、その結果を人間が評価・統合するマネジメント手法です。

本記事では、参考記事の内容をもとに、事実ベースでその運用思想を整理します。

処理速度より「深く、正しく考えるAI」を選ぶ

Cherny氏が強調しているのは、レスポンスの速さではありません。
重要なのは、前提を整理し、文脈を理解し、誤りにくい思考ができることです。

そのため彼は、多少時間がかかっても、推論精度と一貫性を重視できるモデルを選択しています。
これは、AIを即答マシンとしてではなく、検討・設計・レビューを担う存在として扱っていることを意味します。

使い方のポイント：複数AIセッションの並列活用

参考記事では、以下のような使い方が明確に語られています。

• 1つのAIセッションにすべてを任せない
• 複数のClaudeセッションを同時に立ち上げる
• それぞれに異なるタスクや観点を与える
• 後から人間が結果を比較・評価・統合する

つまり、複数のAIに並列で思考させる運用です。

ここで重要なのは、固定的な役割分担を常設しているわけではなく、
タスクごと・観点ごとにセッションを分けている点です。

AI同士で自動的に合意形成させるのではなく、
最終判断はあくまで人間が担います。

非同期でAIに仕事を任せるスタイル

Cherny氏は、AIをリアルタイムで操作し続ける使い方をしていません。

• 朝、スマートフォンから複数の指示をAIに投げる
• 日中は人間は別の業務に集中する
• 後でPCから、AIが出した結果をまとめて確認する

この非同期型の運用により、

• 人間の集中を妨げない
• 思考の割り込みを減らす
• AIをバックグラウンドで稼働させられる

といったメリットが生まれます。

AIを「会話相手」ではなく、タスクを預ける存在として扱っている点が特徴です。

AIを教育するという考え方

Cherny氏は、AIを毎回リセットされた存在として使いません。
代わりに、失敗や注意点を記録し、次に活かす運用を行っています。

AIのための失敗ノート「CLAUDE.md」

彼が用いているのが、CLAUDE.md というドキュメントです。

ここには、

• 過去にAIが誤った判断をした事例
• このプロジェクトでは避けるべき前提
• 出力の粒度やトーンに関する注意点
• 人間側の期待とズレたポイント

などが蓄積されます。

これをAIに参照させることで、

• 同じ失敗を繰り返しにくくなる
• プロジェクト固有の文脈を理解する
• 判断のブレが減る

という効果が得られます。

これは、AI向けの運用ドキュメントを整備する行為に近いものです。

このマネジメント術の本質

Cherny氏の実践から見える本質は、以下の点に集約されます。

• AIを速さで評価しない
• 思考プロセスを分散させる
• 並列で出た結果を人間がレビューする
• 失敗を記録し、次に活かす

これはツールの使い方というより、
AIを前提とした知的労働の設計手法です。

まとめ

Claude Code生みの親が実践しているのは、
AIに仕事を「させる」のではなく、
AIと共に考えるためのマネジメントでした。

• 複数のAIセッションを並列で活用する
• 深く考えるモデルを選ぶ
• 非同期でタスクを預ける
• CLAUDE.mdでAIの失敗を蓄積する

このアプローチは、エンジニアリングに限らず、
企画、戦略立案、マネジメント全般に応用可能です。

AI時代の競争力は、
誰よりも速く使うことではなく、誰よりも上手く任せることにあるのかもしれません。