AIが指示を守らない問題｜トヨタ式「なぜなぜ分析」で同じミスを直す【2026】

「こうしてね」と一度は伝えたのに、しばらく経つとAIがまた同じミスをする——そんな経験、ありませんか？🐼

・毎回同じ注意をしているのに直らない
・最初はできていたのに、いつのまにか元に戻っている
・「わかりました」と言うわりに、また同じ間違いを出してくる

この記事では、AIが指示を守らない・同じミスを繰り返す問題を、根性論ではなく「仕組み」で直す方法を紹介します。使うのは、モノづくりの現場で使われているトヨタ式の「なぜなぜ分析」という考え方。むずかしそうに聞こえますが、パンダでもわかるように、原因を2つに分けて考えるだけです。

実はこれ、私（クロパン）自身がAIとの作業で痛い目にあって、そこから学んだ話でもあります。むずかしい言葉は使わないので、クロパンと一緒に順番にいきましょう😊

① 結論｜AIのルール無視は「根性」でなく「仕組み」で直る

先に結論からいきます。忙しい人はここだけ読めばOKです👇

AIに「次からこうして」とお願いしても、しばらくすると守らなくなる。これって、あなたのお願いの仕方が悪いわけでも、AIがサボっているわけでもありません。

人でもAIでも、記憶や善意だけに頼っていると、時間とともにルールは忘れられて元に戻ります。工場の品質管理では、これを「気をつけましょう」で終わらせません。間違いが起きにくい仕組みと、間違いが外に出ない仕組みの両方を作ります。同じ発想をAIとの作業に持ち込むと、驚くほど再発が減るんです。

しかも、その“仕組み”づくりはむずかしくありません。Claude Codeなら、“日本語でお願いするだけ”で「見張りの仕組み」を作れます。この後で、実際に使えるお願い文（コピペOK）も載せますね🐼

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② 「教えたのに、また同じミス」——AIあるあると私の失敗

まずは「あるある」から。AIに作業を任せていると、こんなことが起きます。

・「毎回この形式で出してね」と伝えたのに、数日後には別の形式に戻っている
・「これは必ず入れて」と言ったのに、急ぎのときにポロッと抜ける
・最初の頃はちゃんと守れていたのに、会話を重ねるうちにゆるくなる

私も、まさにこれをやられました。

私はAIに、毎朝の定型作業を任せていました。中身はシンプルで、「決まった“数”だけ成果物を仕上げる」というもの。たとえば「毎回10個そろえて出す」といったルールです。最初のうちは問題なく回っていました。

ところが、しばらく経ったある日。AIがそのルールを守らず、“少ない数”で仕上げて出してきたんです。私も忙しいと、つい「まあいいか」と、そのまま受け取ってなあなあにしてしまいそうになりました。でも、本当はそこで流しちゃいけないんですよね😅

大事なのはここからです。私は「AIがうっかりしただけ」で片づけませんでした。なぜ守られなかったのかを、ちゃんと掘ってみたんです。すると、原因が1つではないことがわかりました。

ちなみに補足しておくと、私はAIに丸投げしていたわけではありません。ルールも実体験も人間（私）が決めて渡し、文章化や作業をAIが担うという分担でやっています。それでも、この手のズレは起きます。だからこそ「仕組み」の話につながっていきます。

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③ なぜAIは時間が経つとルールを無視するのか

「最初はできてたのに、なんで忘れるの？」——これには理由があります。

AIは、一度の会話でたくさんの情報を扱います。ルールをたくさん渡すほど、そして会話が長くなるほど、大事なルールが情報の海に埋もれていきます。人間でいえば、マニュアルが分厚くなりすぎて、肝心の1行が読み飛ばされる状態です。

しかも、ルールが目立たない場所に1回書いてあるだけだと、AIはそれを毎回きっちり思い出せるとは限りません。時間が経つ・急ぐ・情報が増える——こうした条件がそろうと、ルールはじわじわ守られなくなります。この「時間とともに元に戻る」現象を、この記事ではドリフトと呼びます。船が潮に流されて、気づいたら元の位置からずれている、あのイメージです⛵

ここで大切な発想の転換をします。ドリフトは、記憶や気合では防げません。人もAIも、忘れる生き物（？）です。だから「次は気をつけて」ではなく、忘れても大丈夫な仕組みを作る——これが正解になります。

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④ トヨタ式「なぜなぜ分析」｜ミスの原因は“2種類”ある

ここで、モノづくりの現場で使われる「なぜなぜ分析」の出番です。

なぜなぜ分析とは、トヨタが有名にした品質改善の考え方で、「なぜ？」を何回か繰り返して、本当の原因までたどるやり方です。「不良品が出た→なぜ？→◯◯だったから→なぜ？→…」と掘っていくと、表面的なミスの奥にある“本当の原因”にたどり着けます。

そして、モノづくりの現場にはもう一つ大事な考え方があります。それが、原因を「2種類」に分けるという発想です。

④-1 発生原因｜そもそも、なぜ間違いが生まれたのか

1つ目は発生原因。「なぜその間違いが作られてしまったのか」です。

私の失敗でいえば、ルールが資料の目立たない場所に埋もれていて、AIが記憶頼りで急いで作業してしまった——これが発生原因でした。ルールが“見えにくい場所に1回だけ”あったので、そもそも間違いが生まれやすい状態だったんです。

④-2 流出原因｜なぜ、気づかず外に通ってしまったのか

2つ目は流出原因。「なぜその間違いに気づけず、そのまま外（＝私の手元や、その先）に通ってしまったのか」です。

私の場合、出来上がりの“数”を、誰もチェックしていませんでした。数が足りなくても、それを止める関所がなかった。だから素通りしてしまった——これが流出原因です。

同じ「数が足りない」というミスでも、「なぜ生まれたか（発生）」と「なぜ通ったか（流出）」は別モノです。この2つを分けると、打つべき手が2つ見えてきます。

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⑤ 打ち手も2つ｜「生まれにくくする」×「外に通さない」

原因が2つなら、対策も2つです。片方だけだと、必ずまた漏れます。

⑤-1 発生対策｜ルールを「目立たせる」「毎回使う型」にする

まずは発生対策。間違いが“そもそも生まれにくい”状態を作ります。ポイントは3つです。

①ルールを一番目立つ場所に置く（奥に埋もれさせない）
②毎回使うテンプレート（型）にルールを埋め込む（思い出さなくても、型を使えば自動で守られる）
③作業を始める前に、必ずルールを読ませる

私の場合は、埋もれていたルールを一番目立つ場所に移し、毎回使う作業テンプレに「この数だけ作る」と直接書き込みました。これだけで、“うっかり”はぐっと減ります。

AIにルールを効かせる書き方は、CLAUDE.mdの書き方（毎回同じ説明をやめさせる方法）やClaude Code メモリ機能の使い方でくわしく紹介しています。どちらも「ルールを目立たせて、毎回思い出させる」ための発生対策です。

⑤-2 流出対策｜メモでなく“仕組み”で止める（＝関所）

でも、発生対策だけでは足りません。人もAIも、どれだけ気をつけても、たまにはすり抜けます。だから2つ目の流出対策——間違いが外に出ないように止める“関所”を作ります。

ここが、この記事で一番伝えたいところです。

上の図の左（Before）は「ルールをメモに書く→時間が経つ→ドリフト→また再発」というループ。メモに書くだけでは、ドリフトに負けて再発します。

右（After）は、出来上がりを機械的にチェックする関所を通す形。基準を満たさなければ、そこでストップがかかります。人の記憶に関係なく、毎回止まる。だから再発しません。

私の失敗も、最後に効いたのはこれでした。「数」を自動で数えて、足りなければ止める——たったこれだけの小さな関所を1つ足したら、あの再発はピタッと止まったんです😊

AIの「できました」を鵜呑みにせず、出来上がりを確かめる考え方はAIの「できました」を鵜呑みにしない検証術でも書いています。関所づくりの実践編として、AI自身にルールを見張らせるAIを「ルールの番人」にする方法もあわせてどうぞ。

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⑥ 非エンジニアでも作れる“かんたんな関所”3つ

「関所って、プログラムでしょ？私には無理…」と思いましたか？大丈夫です🐼

関所は、必ずしもむずかしいプログラムである必要はありません。「出来上がりを、決めた基準で毎回チェックして、ダメなら止める」——この形なら、非エンジニアでも作れます。カンタンな順に3つ紹介します。

①チェックリストで止める（一番かんたん）
出来上がりを受け取る前に、「◯個そろっているか」「必ず入れる項目が入っているか」を、毎回そのまま確認する固定のリストを作ります。紙でも、ちょっとしたメモアプリでもOK。ポイントは、気分で省略せず“毎回必ず”通すこと。人の関所ですが、これだけでもかなり止まります。

②AIに“自己点検”させる（中くらい）
AIに作業を頼むとき、最後に一言つけ足します。「出す前に、◯個そろっているか自分で数えて、足りなければ止めて報告して」。AI自身に関所役をやらせるやり方です。人が毎回チェックしなくても、AIが出す前に自分で引っかけてくれます。ただし「本当に数えたか」は時々こちらでも確かめると安心です。

③かんたんな自動チェックを足す（しっかり）
「数」や「形式」のように、機械で測れるものは、小さな自動チェックの仕組みにするのが一番強いです。イメージは、電卓のように“数”を数えて、基準に足りなければ「ストップ」と言ってくれる小さな見張り役です。

そして、ここがClaude Codeの一番の強みです。むずかしいプログラムを書けなくても、“日本語でお願いするだけ”でClaude Codeが見張りの仕組み（関所）を作ってくれます。たとえば、こんなふうにお願いするだけでOKです👇

私はClaude Codeに「〇〇（毎回やってもらう作業）」を頼んでいます。
毎回「△△（守ってほしいルール。例：成果物を10個そろえる）」を守ってほしいのに、
ときどき守られずに出てきてしまいます。

出す前に△△を満たしているかを自動でチェックして、
足りなければ止めて「ここが足りません」と教えてくれる、
かんたんな“関所”の仕組みを作ってください。

・むずかしいプログラムの知識はないので、使い方もやさしく説明してください
・チェックの基準（数や項目）は、上の△△に合わせてください

これだけで、あなた専用の“関所”ができあがります。一度作ってしまえば、あとはあなたの記憶に関係なく、毎回自動ではたらきます。「メモに書いて自分で気をつける」から「Claude Codeに関所を作ってもらう」に変えるだけで、再発はぐっと減りますよ🐼

大事なのは、完璧なものをいきなり作らないこと。まずは①のチェックリストから始めて、よく再発するものだけ②③に育てていけば十分です。

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⑦ 実例｜スクショを貼って「なぜなぜして」と頼んだだけで、Claude Codeが仕組みまで作った

ここまでの「原因を2つに分ける」「打ち手も2つ」「関所」を、私の実話で通しでお見せします。むずかしい操作は本当に何もしていません。やったのは「問題の画面をスクショして貼る」→「日本語でお願いする」だけです🐼

⑦-1 起きたこと：毎朝の“定型ブリーフ”が、勝手に省略された

私は毎朝、Claude Codeに「決まった項目をそろえた“おはようブリーフ”」を出させる運用にしています。ところがある朝、いくつかの項目を勝手に省いた“簡素版”が出てきました。しかもこれは、以前一度直したはずの同じ省略の再発——まさに「教えたのに、また同じミス」です。

⑦-2 やったこと：スクショを貼って「なぜなぜして」と頼んだだけ

私がしたのは、簡素版が出た画面をスクショして貼り付け、こう日本語で頼んだだけです。「また簡素化されてる。まず本来出すべき内容を出して、そのあとトヨタ式のなぜなぜ分析で“発生原因”と“流出原因”に分けて対策して」。コードは一行も書いていません。

⑦-3 Claude Codeの回答：まず“本来出すべき完全版”を提示

すると、Claude Codeはまず本来そろえるべきだった“完全版”を出し直してくれました。これで「どの項目が抜けたのか」が一目でわかります。

⑦-4 そして“2つの原因”に分解してくれた

発生原因は、「正本（お手本の元ファイル）を朝イチで読まず、記憶で組んでしまった」こと。だから省略が“生まれた”わけです。

流出原因は、「提出前のチェックが“自己申告”だけで、機械の関所がなかった」こと。だから省略に気づかず“通って”しまった。ここまで、この記事で説明した2軸そのままですよね。

⑦-5 打ち手も2つ＝そして“機械の関所”まで自動で作ってくれた

Claude Codeが出した打ち手も、きれいに2つでした。発生対策＝「まず正本を必ず読んでから作る」手順に強化。流出対策＝「必須項目がそろうまで提出させない“小さなチェッカー”」を新しく作成——これが機械の関所です。私は「作って」と日本語で頼んだだけで、Claude Codeがその仕組みまで用意してくれました。

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⑧ まとめ｜今日からの1アクション

長くなったので、もう一度3行でおさらいします。

そして、今日からできるたった1つのアクションはこれです👇

全部を一度に仕組み化しようとしなくて大丈夫です。一番よく再発する1個から始めれば、それだけで「またやられた…」がぐっと減ります😊

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⑨ よくある質問（FAQ）