Claudeを業務で使い始めて1年。「すごい！」という体験と同じくらい、「こりゃダメだ」という体験も積み重なってきました。今回は失敗例から学んだ「AIに頼ってはいけない領域」を5つ共有します。
失敗1：細かい数字の検算
四半期の売上集計を Claude に投げて要約させたら、計算ミスが含まれていました。Claude は文章生成は得意ですが、「桁が大きい数値の四則演算」は意外と弱い。
学び：数値計算は Claude に投げる前に Excel か Python で確定値を出しておく。Claude には「集計結果の解釈」だけ頼む。
失敗2：固有名詞の確認をサボった
営業先のメール案文で、相手企業名のスペルを間違えたまま送信しそうに。Claude は「もっともらしいが間違っている固有名詞」を作ることがあります。
学び：固有名詞・社名・人名は必ず元情報と照合。AIの出力を100%信じない。
失敗3：法務的な相談
「契約書のこの条項、リスクある？」と聞いて、それっぽい回答を得ましたが、後で弁護士に確認したら見落としがあった。
学び：法務・税務・医療など「専門資格者の判断が必要な領域」では、AI の答えはあくまで叩き台。最終判断は専門家へ。
失敗4：時事的な情報の鮮度
「先週リリースされた製品Aについて」と聞いたら、それっぽい回答が返ってきましたが、Claudeの学習データに含まれていない情報でした。
学び：直近のニュース・新製品情報はAIだけに頼らない。Web 検索や1次情報を必ず併用。
失敗5：自分の本音を引き出す対話
「自分のキャリアの悩み」を整理しようと Claude に話した時、まあまあ的確なアドバイスは返ってきましたが、最後は人と話す方が良かった。
学び：感情的な悩みや人生の選択は、人間の友人・カウンセラーが上。Claude は思考の壁打ちには使えるが、感情の受け止めには限界がある。
失敗から学んだ「Claude が向く領域」「向かない領域」
向く領域（任せていい）
- 長文の要約・整理
- 定型業務（メール・議事録・FAQ）
- 文章のたたき台
- アイデア出し（ブレスト）
- 翻訳・校正
向かない領域（任せてはダメ）
- 正確な数値計算
- 固有名詞の正確性が要る情報
- 法務・税務・医療の最終判断
- 最新ニュースの正確性
- 感情的な意思決定の代行
まとめ：AIは「下書き要員」、最終判断は人間
失敗を重ねて分かった一番の学びは、Claude を「最終判断する人」ではなく「優秀な下書き作成者」と捉えること。出力を必ず人間がチェックする運用を続ける限り、Claude は最高の同僚になります。
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