เวิร์กโฟลว์ AI อัจฉริยะของ Tomoko Namba: การสร้าง "หอควบคุม Claude" เพื่อการทำงานแบบอัตโนมัติ

ฉันได้เข้าร่วมฟังบรรยายสดของคุณ Tomoko Namba ประธานบริษัท DeNA—การบรรยายที่ไม่ได้อยู่บน YouTube สิ่งที่น่าตกใจที่สุดคือสภาพแวดล้อมการทำงานปัจจุบันของเธอ ทุกอย่างหมุนรอบ Claude และเธอยังพูดอีกว่า "ฉันไม่มีวันกลับไปใช้ชีวิตแบบที่ต้องรวบรวมข้อมูลใน NotebookLM ด้วยตัวเองอีกแล้ว"

อีเมล แชท ตารางงาน โน้ต Drive Wiki ภายใน—ข้อมูลงานทั้งหมดเชื่อมต่อกับ AI โดยมี Claude เป็นศูนย์กลาง

ไม่ว่าจะเป็นการค้นคว้าข้อมูลคนที่จะพบเป็นครั้งแรก หรือการนึกย้อนถึงการประชุมในอดีต AI จะส่งข้อมูลให้ล่วงหน้าก่อนที่เธอจะเอ่ยปากถามด้วยซ้ำ นี่ไม่ใช่ท่าทีแบบ "ใช้เครื่องมือ" อีกต่อไป แต่มันคือรูปแบบการทำงานที่เธอมีศูนย์บัญชาการ—อีกหนึ่งตัวตนของตัวเอง

ฟังไปเรื่อยๆ ฉันรู้สึกใจไม่สงบ เพราะนี่มันใกล้เคียงกับวิธีทำงานประจำของฉันเองมากเกินไป

ดังนั้น วันนี้ นอกจากการเล่าเรื่องราวที่โดนใจจากการบรรยายแล้ว ฉันอยากแชร์วิธีออกแบบสภาพแวดล้อมการทำงานของตัวเอง คำสั่งที่ฉันใช้ และวิธีนำรูปแบบการทำงานนี้ไปปรับใช้บ้าง

ความหมายของคำว่า "ฉันกลับไปใช้ NotebookLM ไม่ได้อีกแล้ว"

เมื่อปีก่อน คุณ Namba ยังเป็น "เจ้าแม่แชท" เธอจะค้นคว้าข้อมูลคนที่เพิ่งเคยร่วมงานบน Perplexity รวบรวมใส่ NotebookLM แล้วตั้งคำถามระหว่างนั่งแท็กซี่ "เทคนิค AI สไตล์ Namba" แบบนั้นแพร่หลายไปทั่วญี่ปุ่น

ตอนนี้ เธอบอกว่ากลับไปไม่ได้แล้ว หลังจากกลับถึงบ้าน ฉันลองเช็กข้อมูลสาธารณะดูก็พบว่าเธอพูดแบบเดียวกันในการบรรยายอื่นๆ ด้วย

"ฉันคิดถึงวันเก่าๆ ที่เคยต้องคัดลอกสารพัดอย่างเข้า NotebookLM ด้วยตัวเอง"

นี่ไม่ใช่แค่คำพูดสวยหรูสำหรับเวทีบรรยาย แต่มันคือสถานะปัจจุบันอย่างเป็นทางการของเธอ แล้วอะไรที่เปลี่ยนไป? เธอสรุปเป็นประโยคเดียวในการบรรยายต่อสาธารณะ:

"AI agents เกิดการวิวัฒนาการครั้งใหญ่ (mega-evolution)"

วิวัฒนาการของ agent ได้เปลี่ยนวิธีใช้ AI ไปโดยสิ้นเชิง พูดง่ายๆ คือความต่างระหว่าง "แบบหิ้วข้อมูลไปเอง" กับ "แบบให้ AI ไปเอาข้อมูลมาให้"

*NotebookLM (Gemini Notebook) ก็เป็นเครื่องมือที่ดีเหมือนกัน

ก่อน:

คุณค้นคว้า คัดลอก ส่งให้ AI แล้วก็ได้คำตอบ AI ฉลาด แต่คุณคือคนหิ้วข้อมูล

หลัง:

AI เชื่อมต่อกับสภาพแวดล้อมการทำงานของคุณ (อีเมล ตารางงาน โน้ต Drive Wiki) และไปเอาข้อมูลที่จำเป็นมาเอง คนหิ้วข้อมูลจึงหายไป

แล้วในโลกแบบ "หลัง" เกิดอะไรขึ้นบ้าง?

ลองนึกภาพวันทำงานทั่วไปของฉัน:

• ตอนเช้า Claude จะดูปฏิทินของฉัน แล้วเตรียมข้อมูลค้นคว้าและซ้อมตอบคำถามจำลองสำหรับการประชุมธุรกิจวันนี้ไว้ล่วงหน้า
• ในอินบ็อกซ์ ร่างคำตอบจะถูกสร้างขึ้นอัตโนมัติจากประวัติการติดต่อที่ผ่านมา ฉันแค่ตรวจทานแล้วกดส่ง
• AI จะจดบันทึกการประชุมให้อัตโนมัติ และพอประชุมจบ ร่างอีเมลขอบคุณและ To-Do สำหรับครั้งหน้าก็พร้อมแล้ว
• บันทึกเหล่านั้นจะถูกสะสมไว้ และถูกเรียกใช้เป็น "ความรู้ส่วนบุคคล" เมื่อมีโปรเจกต์คล้ายกันเกิดขึ้น
• AI จะอ้างอิง Wiki ภายใน (ในกรณีของฉันคือ Notion) และสร้างเอกสารตามกฎและรูปแบบของบริษัท

นี่คือการตั้งค่าจริงที่ฉันใช้งานอยู่

ศูนย์บัญชาการ (ฝ่ายคิด) คือ Claude และอีกตัวตน (ฝ่ายจำ) คือ Notion ฉันไม่รู้การตั้งค่าเครื่องมือของคุณ Namba แบบละเอียด แต่ขั้นตอนการทำงานที่เห็นในการบรรยายแทบจะตรงกันเป๊ะ

ประเด็นคือ ไม่มีสิ่งไหนถูก "สั่งเฉพาะหน้า" เลยสักอย่าง

เมื่อออกแบบเสร็จ มันก็รันต่อไปเรื่อยๆ ด้วยตัวเอง ฉันเชื่อว่านี่คือสิ่งที่คุณ Namba หมายถึงคำว่าศูนย์บัญชาการหรืออีกตัวตน

[วิธีสร้าง] เชื่อมต่อ จดจำ จัดตาราง

กลไกนี้ดูยิ่งใหญ่ แต่จริงๆ แล้วไม่ได้ยากขนาดนั้น

แม้แต่ฉันที่ไม่ใช่วิศวกรก็ทำได้ง่ายๆ แค่ทำ 3 อย่างนี้:

① เชื่อมต่อ (MCP)

ทำให้ AI เข้าถึงข้อมูลงานของคุณได้ด้วยตัวเอง ปฏิทิน อีเมล Drive แชท ตอนนี้ ด้วย MCP (มาตรฐานกลางสำหรับเชื่อมต่อ AI กับเครื่องมือภายนอก) เครื่องมือทำงานหลักๆ เกือบทั้งหมดเชื่อมต่อได้แล้ว เริ่มจากแค่ตัวเดียวก่อน ทุกครั้งที่คุณกำจัด "การคัดลอก-วาง" ทิ้งไปได้ แชทก็จะยิ่งขยับเข้าใกล้การเป็นศูนย์บัญชาการมากขึ้น

② ทำให้มันจำได้ (CLAUDE.md / Notion)

วาง "คู่มือการใช้งานสำหรับ AI" ที่อธิบายกฎการทำงาน ความชอบ และ "ข้อห้าม" ของคุณ ไว้ในที่ที่ AI อ่านทุกครั้ง สำหรับ Claude Code ไฟล์คำสั่ง "CLAUDE.md" คือที่ที่ว่านั้น และฉันยังใช้ Notion เป็นหน่วยความจำหลัก (หรือ "อีกตัวตน" ในภาพที่ 2) เกณฑ์ง่ายๆ คือ ถ้าต้องเขียนคำสั่งเดิมซ้ำสองครั้ง นั่นคือสัญญาณว่าควรเขียนมันลงไปในสภาพแวดล้อมได้แล้ว

③ จัดตาราง (Routines)

สุดท้าย ตั้งค่ารูทีนที่ทำงานอัตโนมัติตามเวลาที่กำหนดหรือเงื่อนไขที่กำหนด นี่คือขั้นตอนที่ทำให้ส่วน "รันโดยไม่ต้องสั่ง" สมบูรณ์

ตัวอย่างที่ฉันรันจริง:

• ตอนเช้าวันทำงาน: ดูตารางธุรกิจวันนี้จากปฏิทิน ค้นคว้าข้อมูลคู่เจรจา และสร้างสไลด์สมมติฐาน
• เมื่อมีอีเมลเข้า: ตรวจจับข้อความที่ยังไม่ได้ตอบ และเตรียมร่างคำตอบจากประวัติการติดต่อที่ผ่านมา
• เย็นวันศุกร์: สรุปบทเรียนจากบันทึกการขาย/การประชุมประจำสัปดาห์เป็น 3 บรรทัด แล้วบันทึกลงในเอกสารรายงาน

การมีบรีฟ "พร้อมใช้" ตั้งแต่เช้าตรู่ไม่ใช่เวทมนตร์อะไร แค่ตั้งค่าตารางเวลาเท่านั้นเอง

(ฉันกำหนดขอบเขตความปลอดภัยไว้ก่อน เช่น "ห้ามส่งข้อความออกไปภายนอก" เป็นต้น)

ส่วนพรอมป์ที่ใช้สร้างกลไกนี้...

จริงๆ แล้ว วิธีการทำงานแบบนี้แทบไม่ต้องใช้ "พรอมป์สุดล้ำ" เลย เพราะมันคือระบบที่คุณไม่ต้องเขียนคำสั่งใหม่ทุกครั้ง แค่สร้างสกิล (ชุดขั้นตอนที่ใช้บ่อย) และรูทีนด้วยภาษาธรรมดา ไม่ยากเลย สิ่งที่ฉันเก็บไว้ตลอดคือ "คู่มือการใช้งานสำหรับ AI" และเพราะมันยาวเกินไป ฉันเลยเอาเวอร์ชันมินิมาแปะไว้ตรงนี้เป็นตัวอย่าง

1คู่มือการใช้งาน AI (ตัวอย่างมินิ)
2
3## เกี่ยวกับฉัน
4- บทบาท: นักขาย IT (ลูกค้าหลักคือองค์กรขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมการผลิต)
5- ค่านิยม: คุณภาพและความเร็ว ตอบกลับภายในวันเดียวกัน
6
7## รูปแบบการเขียน
8- อีเมล = สั้น ได้ใจความ ขึ้นต้นด้วยบทสรุป ไม่ใช้อีโมจิ ใช้ "!" ได้
9- แชทภายใน = เป็นกันเอง ใช้ bullet points
10- เอกสาร = หนึ่งข้อความต่อหนึ่งสไลด์
11
12## งานประจำ (รูทีนอัตโนมัติ)
13- บรีฟก่อนประชุม: 1. ข่าวคู่เจรจา 2. สรุปการติดต่อที่ผ่านมา 3. สไลด์สมมติฐาน
14- หลังประชุม: 1. จัดรูปแบบบันทึก 2. ร่างอีเมลขอบคุณ 3. ดึง To-Do ออกมา
15- รีวิวรายสัปดาห์: สรุปบทเรียนเป็น 3 บรรทัดสำหรับรายงานประจำสัปดาห์
16
17## เมื่อไม่แน่ใจ
18- หากข้อมูลไม่ครบ ให้รวมคำถามทั้งหมดถามพร้อมกันก่อนเริ่มงาน
19- ห้ามสร้างตัวเลขขึ้นเอง ให้ทำเครื่องหมายส่วนที่ไม่ทราบว่า "*ต้องยืนยัน"
20
21## ข้อห้าม
22- ห้ามส่งชื่อลูกค้าหรือจำนวนเงินออกไปยังเครื่องมือภายนอก
23- ห้ามทำการส่งอีเมล

⚠️ นี่เป็นแค่ตัวอย่างมินิเวอร์ชันเพื่อให้เห็นภาพ

ถ้าอยากลองทำจริง ฉันรวมเวอร์ชันเต็ม (วิธีออกแบบสำหรับ 5 สถานการณ์ วิธีตั้งค่ารูทีน และข้อความคำสั่ง) ไว้ใน Note แล้ว ลองไปดูได้เลย

มีลิงก์ไปยัง Note อยู่ท้ายบทความ

เอกสารวางแผนกำลังจะหายไป: "Show me the Claude"

ที่ DeNA แนวคิดเรื่องเอกสารวางแผนกำลังเปลี่ยนไป และมีคนพูดกันว่า "Show me the Claude"

"เอกสารวางแผนแบบกระดาษมักทำให้ภาพในหัวของแต่ละคนไม่ตรงกัน แต่การมีต้นแบบ (prototype) นั้นต่างกันโดยสิ้นเชิง เพราะแชร์ภาพเดียวกันได้ในทันที"

จากยุคที่โน้มน้าวด้วยคำพูด สู่ยุคที่โชว์สิ่งที่ขยับได้จริง นี่คือสิ่งที่แต่ละคนสามารถเลียนแบบได้ตั้งแต่วันนี้ สำหรับการนำเสนอหรือการให้คำปรึกษา ก่อนคิดถึง PowerPoint ต้องมีต้นแบบที่ขยับได้ก่อน

เวลาฉันนำข้อเสนอใหม่ไปหาลูกค้า ฉันจะสร้างต้นแบบเองแล้วไปโชว์ ปฏิกิริยาที่ได้ต่างกันชัดเจน

กับดักของเวลาว่าง... "เดินหน้าอย่างเด็ดขาด"

อีกเรื่องที่โดนใจคือการพูดถึงเรื่องเวลา

พอ AI ช่วยให้ทำงานมีประสิทธิภาพขึ้นจนมีเวลาว่าง คนเรามักทำอะไร?

คุณ Namba กล่าวว่า ยิ่งคนจริงจังกับงานมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งใช้เวลาว่างนั้นไปกับ "งานที่ก่อนหน้านี้ไม่มีโอกาสทำ (ซึ่งในแง่หนึ่งก็คืองานที่ไม่ได้จำเป็นต้องทำ)" มากขึ้นเท่านั้น

นั่นคือเหตุผลที่พวกเขาถึงยุ่งกันอยู่แบบนั้นตลอดไป ในการบรรยาย เธอพูดว่า:

"คนญี่ปุ่นจริงจังเกินไป... อุ๊ย ไม่ควรพูดแบบนั้น ฮ่าๆ"

พร้อมกับเรียกเสียงหัวเราะจากผู้ฟัง เธอเล่าถึงการขอให้พนักงาน "อย่าทำสิ่งที่ไม่จำเป็นต้องทำ" ส่วนในการบรรยายต่อสาธารณะ เธอพูดเรื่องเดียวกันด้วยถ้อยคำที่แรงกว่าเดิม:

"ไม่มีใครพูดเองหรอกว่า 'ตอนนี้คนว่างมากขึ้นแล้ว' ฉะนั้น ก็แค่ผลักดันพวกเขาไปข้างหน้าอย่างเด็ดขาด"

อย่าใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปกับงานแบบเดิมๆ ซ้ำๆ จงขยับไปทำงานใหม่ก่อน สำหรับปัจเจกบุคคล การปฏิบัติได้จริงคือการกันเวลาที่ AI ช่วยประหยัดไว้ล่วงหน้าให้กับ "สิ่งใหม่ๆ ที่อยากทำมานาน" ตั้งแต่แรก

บทสรุป

ขอบคุณที่อ่านจนจบ

รูปแบบการทำงานของคุณ Namba: เชื่อมต่อ จดจำ จัดตาราง

นี่คือสิ่งที่แต่ละคนสามารถสร้างได้ตั้งแต่วันนี้ (แน่นอน บางส่วนก็ยังเป็นเพียงจินตนาการ)

《 สำหรับคนที่อยากสร้างกลไกนี้ขึ้นมาจริงๆ 》

ฉันสรุปภาพรวมของสภาพแวดล้อมการทำงานของฉันและขั้นตอนการออกแบบเพื่อนำไปจำลองใช้—รวมถึงขั้นตอนละเอียดสำหรับ 5 สถานการณ์ วิธีตั้งค่ารูทีน และพรอมป์เริ่มต้น—ไว้ใน Note 👇

https://note.com/uchita_success/n/n5bc96a63047e

(ถ้ากด "Like" ให้ Note ด้วยจะดีใจมาก!)

ฉันจะแชร์เทคนิคการใช้ AI agents, AI x การสร้างเอกสาร และระบบอัตโนมัติสำหรับงานขายและงานหลังบ้าน (back-office) ด้วย Claude Code ต่อไปเรื่อยๆ ขอบคุณมาก