AIにお願いした仕事が、きれいに仕上がった。
そんなときは、次も同じように任せたくなります。でも、日々の仕事に組み込むなら、もう一つ確かめたいことがあります。
同じ仕事を、もう一度お願いしても大丈夫だろうか。
今回は、この問いを扱った研究紹介と、SunnySideDesignで進めているニュース収集の記録をもとに、仕事を自動化する前の確認について整理します。
研究が問いかける「もう一度」の大切さ
2026年9月15日、IBM ResearchのチームがHugging Faceに、AIエージェントの成功が繰り返し維持されるかを扱った記事を公開しました。
記事は、平均的な成功率と、同じ課題を複数回実行してすべて成功する割合を分けて評価しています。特定の実験では、この二つに差があったと報告しています。これは、その実験条件での結果であり、あらゆるAIや仕事の成功率を表すものではありません。出典：IBM Researchによる記事
ここからは、この話を身近な作業に置き換えて考えてみます。研究で紹介された仕組みを実際に試したレビューではありません。
ニュース収集では、二回目に何が起きるかを確認した
ニュース収集は、一度実行して終わる作業ではありません。定期的に新しい記事を探したり、途中で止まった処理をやり直したりする場面では、前に取得した記事を再び読み込むことがあります。
そのたびに同じ記事が追加されると、読むべき情報が重複してしまいます。保存済みの内容が意図せず書き換われば、後から記録を確認することも難しくなります。だから、最初に保存できるかだけでなく、すでにデータがある状態でもう一度動かしたときに、何が起きるかを確かめる必要があります。
今回確認したのは、公式RSSから記事の見出しやURLなどを保存するプログラムです。2026年9月17日の初回実行では、直近7日分の21件を保存しました。同じ処理をもう一度実行したところ、新規保存は0件で、21件すべてが既存の記事として扱われました。保存済みファイルの内容も変わっていませんでした。
このときの0件は、何もできなかったという意味ではありません。今回の再実行では、保存済みの21件を重複して追加せずに済んだという結果です。ただし、確認したのはこの一回の再実行であり、今後どんな条件でも問題が起きないと保証するものではありません。
また、この収集処理には生成AIを使っていません。記事を選ぶ判断や文章の正しさが、繰り返しても安定するかは別の検証です。今回分かったことは、あくまで収集と保存の動作について、と分けて考えています。
小さな仕事にも、確認する場所を決めておく
たとえば、お店のお知らせ文をAIに下書きしてもらう場面を考えます。これは説明のための仮の例です。
一度読みやすい文章ができても、次の原稿で営業日や金額まで変わってしまうと困ります。試す段階で、文章の自然さに加えて、変えてはいけない情報が保たれているかを確認しておきたいところです。
Web制作なら、依頼したボタンの修正ができたかと合わせて、リンク先やスマートフォン表示も確認できます。
こうした確認を進めるときの案は、次の三つです。
- 最初に「何ができれば成功か」を決める。
- 公開や送信を伴わない試験用の環境で、同じ条件を複数回試す。
- 成功した結果だけでなく、違いが出た箇所や直した内容も残す。
数回うまくいけば必ず安心、という意味ではありません。入力や条件が変わったときには、別の確認が必要です。
自動化する範囲を、結果を見ながら広げる
今回のニュース収集では、保存先をサイトの外に置いています。情報を集める工程と、記事として公開する工程を分けておくためです。
この先、記事の候補選びや下書き作成を進める場合も、出典にない話が混ざっていないか、実際には試していないことを体験談にしていないかを確認する必要があります。
まとめ
一度できたことと、日々の仕事として任せられることの間には、確認する工程があります。
ニュース収集では、まず保存と重複排除を確かめました。次は、記事を選ぶ判断や下書きの内容について、それぞれ確認していく段階です。
何ができて、どこがまだ確かめられていないのか。その範囲を見えるようにしながら、自動化を進めていきたいところです。
