シリコンバレー17年のプロが本気でAIエージェント使い込んだ結果全部見せます transcript

AIエージェントって人間のように振る舞うじゃないですか。なので人間の運用のような仕方をしないとAIエージェントってちゃんと回らないってことなんですよ。 今AIエージェントをチャット画面一つで使っている人、プロンプトを毎回工夫して仕事の背景を毎回貼り付けてコピペで作業している人。 はっきり言いますけど、今後あなたとAIエージェントを組織として回している人の間には決定的な差がつきます。 素人のサラリーマンが副業で始めた事業とプロのCEOが戦略と組織で回している事業そのくらいの差がつくんですね これはもう腕の差とかじゃなくて運用設計思想の差なんですよ でこれが私が本気のビジネス私自身のビジネスで実際に回しているAIエージェントの組織です これはですね過去3ヶ月業界のプロとしてAIエージェントを常時分回して プロとして真剣に使い込んだ結果出来上がってきたものです。 1日に12時間くらいぶん回してます。 今日はですね、これを全部隠さずに見せます。 はい、皆さんこんにちは。空気デザインのりおです。 今回の動画はAIエージェント運用設計の総集編。 今まで私が1000時間AIエージェントをぶん回してきた中の努力の結晶と言える話です。 さっきですね決定的な差がつくと言いましたこの理由を説明します AIエージェントの話になると多くの人がこう考えるんですよ もっと賢いAIが出れば解決するんじゃないか クロードが一番いいいやGPT5の方が精度が高いやコーデックスの方がコーディング性能が高いとかそういった話をしますよね この発想は全部一つのAIに全部やらせようとするアプローチなんですね で、こういった使い方には必ず天井が来る。この理由を少し説明させてください。 まず一つ目、一つのAIに全部の文脈を渡すと出力がブレる。 プロジェクトXの話、クライアントYの要件、先週の会議の議事録、今日の買い物リスト、 この全部をですね、同じセッションに入れてしまうとAIが迷う。関係ないですね、色々な情報が混ざって回答が歪むんですね。 結果なんか惜しい出力あるいはなんかずれた出力になることが多いんですよ 2つ目間違いが増えるんですね 文脈がこういった形で散らかっているとAIは存在しない記憶を作り出す 先週こう決まりましたよねって決まってないことを言い出すんですね 業界用語だと皆さんご存知の通りハルシネーションと言いますが 要するに自信満々に嘘をつかれるということです そして3つ目、これが一番効くんですけれど、このやり方だと品質をチェックする人がいないってことなんですね。 AIが一つしかないと、この出力をレビューするのは自分だけ。 自分でプロンプト書いて自分で確認して自分で判断する。 この回し方だとですね、プロの仕事の仕方じゃないんですよ。いわゆるスケールしないんですね。 Googleでもシリコンバレーのどこでもいいんですけど、まともな現場では一人の判断がそのままローンチに行くことはないんですよ。 デザインならデザインリビュー、コードならコードリビュー、ローンチ前にはローンチレビュー、必ず複数の目が入るような仕組みができてるんですね。 つまり品質は個人の頑張りじゃなくて仕組みで担保する。これがプロの現場の基本となってくるんですね。 昨今ではAIエージェント社員みたいな形、または相棒みたいな形で使うじゃないですか。 しかし一つのAIエージェントに全部やらせるアプローチはこの仕組みが成立しないんですね。 AIエージェントと私だけ。なので全てのチェックを人間側でやらなきゃいけない。または人間側やったことをAIエージェント一人でチェックしなきゃいけない。 これはもう仕組みじゃないんですよ。質が中の上で止まってしまう。だから組織化するんです。 じゃあどうするかっていう話なんですけれど、答えは単純で、専門化したAIエージェントを役割分担させて共通の段取りで動かすっていう仕組みなんですね。 一つの賢いAIを追うよりも、この方が個人のレバレッジは比較にならないぐらい上がるんですよ。 これは私が1000時間AIエージェントを運用してきて痛いほどわかったことの一つです。 で、じゃあどうやって役割分担と段取りを設計するか。 そこで私の17年のシリコンバレー経験が効いてきたという話を次にします。 私はですねシリコンバレーで17年 ux デザイナーとしてやってきました 最近まで google その前は amazon シスコそして数々のスタートアップで働いてきました その17年で見てきたのはうまく回っている組織はどういう形をしているかという話です でその特にですねうまく回っている方がいくつかあるんですよ まず一つ目専門家ですね Googleの中にはプロダクトマネージャー、エンジニア、UXデザイナー、UXリサーチャー、テックライター、SREとか役割がものすごく細かく分かれてるんですね。 各自自分の領域にしか責任を持っていない。 何でもやる人はほぼいないんですよ。 なぜか一人が全部やろうとすると全部が中途半端になるからなんですね。 これはもう個人の問題じゃなくて人間の能力の限界なんですよ。 AIも人間に近づくにつれてこの限界が浮き彫りになってきたんですね。 AIエージェントにも全く同じ話が当てはまるんですよ。 一つのAIエージェントに全部やらせると中の上で止まるっていうのはさっき話した通りなんですけれども、こういった話がAIエージェントに当てはまるということなんですね。 2つ目、レビュー文化。 デザインレビュー、コードレビュー、ローンチレビュー。 重要な判断は必ず複数人の目を通す。なぜか一人の判断には必ず抜けがあるからなんですね。 どうしてもですねバイアスが入るんですよ一人だけだと。 なので違うバイアスを持った複数人数のレンズを通してレビューをかけるっていうのは非常に大事になってくるんですね。 それを前提にした仕組みを作る必要があるってことなんですよ。 AIエージェントも同じ。一つのAIの出力をそのまま使っていいわけがない。 例えばですね、私のコンテンツチームは、原稿を書くアシストをするエージェント、文体をチェックするAIエージェント、内容の深さを確認するAIエージェント、そしてAIっぽい表現を検出するAIエージェントの4段階のレビューが入るようになっているんですね。 うまく回っている組織の要素3つ目、書き物で引き継ぐ。 これはAmazonとかGoogleでは特にそうなんですけれども、大事な話は会議で決めないで書き物で決めることが多いんですよ。 デザインドキュメントとかRFCとかPRDとかADRとか こういう書類が常に書かれ続けているんですね なぜか組織が大きいと全員を同じ会議に集めるのは物理的に無理だし それにですね色々決めることが多くなるとですね それをいちいち覚えてられるのが難しくなるんですね どういう決算がどういう風に決まったのかっていうのをですね 紙の書類として残しておくことが非常に大事になってくるんですね 後でどうしてこんなことが決まったんだろうって思い出す時にですね そうした書類を残しておくことは非常に大事なんですね AIエージェントも同じでエージェント同士を会話させないで あえて全部ファイルやタスクボードに書いてそこを読ませるんですよ 非同期でログが残る仕組みを作るってことなんですね さらに4つ目誰がどこまで決めるかを明示する文化を作るってことなんですね 例えばGoogleではこの判断は担当者の裁量 これはマネージャーまでの裁量 これはディレクターにあげてとか 決済のですね経路が明文化されているんですよ なぜかこれがないとですね 全員が全部の判断を最上位の上司に確認する地獄になるんですよ 誰も仕事が進まない だからこれまでのランクの人はこれくらいの裁量があるよってことが明文化されてるんですね でAIエージェントも同じで ここまではAIが自分で判断していい ここから先は人間が判断しなきゃいけない確認しなきゃいけないの線引きを最初に明確にする必要があるってことなんですよ というわけでですね効率的に回っている組織のですね4要素を見てきたんですけれども 専門家レビュー書き物そして責任の所在の明示ですね これ全部ですね今まで人間の組織が何千年も試行錯誤してたどり着いた方なんですよ 情報の共有判断の分散質の担保決済の経路 この4つの問題をですね歴史上人間はずっと解き続けてきたんですよ でAIエージェントを複数運用すると全く同じ問題がそのまま出てくるんですね だったら人間が何千年かけて見つけた解決策をそのまま借りればいいじゃないですかって話なんですよ そしてそこにAIエージェントにしかない強みや特性を生かしたアレンジを加えればいい 私はそう考えたんですね こういったですね AIエージェントを回すときの組織設計にあたり 一番大事なのは人間側の意図 自分がやりたいことに対して どういう仕組みが有効なのかということを 考えるのが非常に大事なんですね 私は17年のUXデザイナー経験をそのまま AIエージェントの組織設計に投入しました UXデザイナーって結局 人と人、人と物 そして人と組織の関係を設計する仕事なんですよ AIエージェントの組織も全く同じで 役割を与えて関係を設計して段取りを書く これって全部デザインの仕事なんですよ実は いろんなAIエージェントを設計したんですよ それぞれのAIエージェント専門家として設計されていて エンジニアリング専門のAI 分体チェック専門のAI ビジネス判断専門のAIとかですね 一人一人がプロとして設計したんですね 組織図を書いて役割の境界を引いて 誰に何を任せるのかを決めるのは私という形で これですね普通の会社と全く同じ構造なんですよ CEOが組織を設計して それぞれの社員が自分の専門で動く 違いは社員がAIだということだけなんですね AIエージェント何も考えないで使った場合と プロのCEOのように回した場合で 全然結果が変わってくるっていうのはこういうところなんですよ ホスキとしてAIエージェントを回すのか それともなんとなく1対1でAIエージェントのやり取りをするのか 全然ですねアウトプットの質とか量が全然変わってくるってことなんですよ はいというわけでここから先はですね実物を見せていこうと思います 一つだけ先にはしていただきたいんですけど これってこの動画のために作ったモックとかですね ただデザインだけとかじゃなくて 私が実際に空気デザインというですね 事業会社を回すために実際に使っているシステムということになります 空気デザインの運営だとかですね 例えばYouTubeの動画のスクリプト台本の作成のアシストだとかですね コード開発とかビジネスの意思決定だとか 全部これが裏で動いているということになります この組織がどういうふうに動いているのかって話を まずさせていただきたいんですけれども これが空気デザインのAI社員組織図なんて書いてあるんですけれども 一番上に私リオがですね設計者というかCEOという形でおります 下の方にですね4つのAIチームが存在していると エンジニアリングチームコンテンツチームビジネスチームにインフラ運用チームが存在していて それぞれのチーム合計で18体のAIエージェントがいるというような状態になっております その間にですねこの調整層ってものがあるんですけれどもまずこれの説明からさせていただこうと思います でこの調整層は何なのかっていうとですね普通の会社で働いたことある方はわかると思うんですけれども会社って必ずイントラネットがあるじゃないですか 社内ネットでそこにですね例えば社記社内のルールだとかあとはですね福利構成の話だとか あとはどこに会社の社員の名簿だとかですね あとはうちの企業はこういう創立理念で こういう仕事をやってますよとか プロジェクトの詳細だとか そういったドキュメントとかがいっぱい置いてあるじゃないですか この調整層は基本的にイントラネットです ただしこれは人間とAIエージェントの両方が使う前提の イントラネットということになります どういうふうになっているのかというと まずこのタスク管理っていうのがありまして これはですね私がのバイブコードしたいわゆるあの看板ボードって言われるものなんですけれどもプロジェクトマネジメントツールですよね タスクを作成してそれを例えばじゃあこれは何々さんにアサインするでこのタスクは誰々さんにアサインするみたいななんかシステムが必ずですねあのどの現場にもあると思うんですけれども それをですねAIと私用に設計し直したツールを使っています それを各チームがアクセスして各エージェントも見ることができて AIがタスクを追加したりとかですね あるいは私が自分でタスクを作って 同じタスク管理ツールの中に入れ込んで それをこのチームの中の誰か 適材適所チームの中の誰かがピックアップして タスクを自動的に遂行するという仕組みになっているということですね これは後でもうちょっと詳しく解説します 他に共有記憶引き継ぎデザイン言語なんて書いてありますけれども これはですね基本的に社内のですね哲学とか社内ルールとかそういったものをまとめる ノレッジベースと言われるものなんですけれども これを私はですねオブシティアンで作成してるんですね 実際のものを見せていきたいんですけれども これがですねオブシティアンというノートアプリを使って作った AIと人間用の文脈エンジンということになります これはどういった内容が入っているのかっていう話なんですけれども ここにインボックスプロジェクトアイディアリソースコンテクストって書いてありますけど これはどういうことなのかっていうと 全てのですねまずメッセージとかノートはまずこのインボックス受信箱に入ります でこれをですねAIが自動的に振り分けてプロジェクトまたはアイディア またはリソースっていうのは一時資料ですよね資料をしまっておく場所 そしてこのコンテクストのこのいずれかに自動的に振り分ける仕組みができているというものになります でこのコンテクストっていうこのフォルダーが一番大事でこれがですねいわゆる会社または私に関するすべての文脈情報が入っている場所になります 例えばですねフィロソフィーバリューなんていうのは私の哲学とか価値観とかそういったそういったものがまあいろいろ入っておりまして で私がどういったものを大事にしているのかとかどういった価値観を持っているのかといった情報が入ったりとかですね プロフェッショナルアイデンティティ、私の職務履歴だとか、今何をしているのかとか、そういったプロフェッショナルとしての履歴が入っている。 テクニカルセットアップ、私が使っているツールだとかどういった機材を持っているのかとか、そういった情報もこちらに入っていて、 あと面白いのはですね、このビジュアルデザインって書いてあるところですね。 これはいわゆるデザインシステム、デザイン言語と呼ばれるものでして、 要はですね、何かアプリを作ったりとかウェブサイトを作ったりとか、空気デザインとして何かをデザインするときにスライド こういったデザイン言語を使ってデザインしますよっていうですね、 そういったデザインのパターンですよ、定型みたいなのが全部この中に入っていて、 私がAIを使って何かアプリを作ったりとかウェブサイトを作ったりしようとした時に、 自動的にこの中身を参照して、いつも空気デザインのブランドを守ったデザイン、 私がデザイナーとして指定した美的センスというかですね、 そういったものを守ってくれるための指示書ということになります。 そういったものがいっぱい入っているというのがこのコンテクストになりまして このAIハンドオフっていうのがまた一番大事で これはですねAI同士の引き継ぎ書ですね 例えばジェミニが何か私のタスクをやっていると それじゃないですか でそれをクロードに引き継ぎたいみたいな時に ジェミニがこの中にノートを落とし込んで それでクロードがそれを後で読んで その仕事を引き継ぐみたいなことが可能になっています そういったですね いわゆるその全てのですね情報が集約するイントラネットのデータベースとして設計されているのはこのオブシディアンの文脈エンジンということになりまして これをですねあの作るだけでAIの出力の質とかですねそういったものが全く変わってくるものになります あのこの文脈エンジンに関しては私以前ですね非常に詳しく解説している動画を上げておりますのでそちらをですね気になった方はぜひ参考にしてみてご自分で作ってみてください 本当に全然変わりますんで でまた戻ってくるんですけれども そういったことでですね 共有記憶引き継ぎデザイン言語 こういったものがオブシリアンで管理されていると このスライドもですね 基本的に私が設定したデザインシステムを使って AIが作ったスライドになります 次にですね このAI社員についてちょっと話をしたいんですけれども このAI社員ってそもそも何なんじゃいって話がおそらくあると思うんですね でこれはですね 私はメインのAI社員としては基本的にクロードを採用してまして こちらに書いてある通りエンジニアリングチームは主にクロードコードで コンテンツチームはクロードコードで ビジネスもコードチームで インフラ運用チームに関してはいろんなものの組み合わせで作られているというような形になっておりまして この一つ一つのAIエージェントは何でできているのかっていう話ですよね でこれはですね いちいち私が18個アカウントを持って クロードを回してるって思う方もいらっしゃると思うんですけども そうじゃなくてもうちょっと簡単なものになっております AI社員のですね要素っていうのは3つありまして この3つのマニュアル図の机と呼ばれるような要素になっておりまして わかりやすく説明するとですね このマニュアルっていうのは何かっていうと いわゆるインストラクションと呼ばれるものですね 何をするか書いてある 要はAIエージェントが何をしなくちゃいけないのか書いてある指示書ということになります まあ俗にですねスキルス.mdとか言われるものにもなるんですけれども 基本的にAIエージェント例えばQAとかUIデザイナーとか まあそういうAIエージェントがあった場合にあなたはUIデザイナーですよ そしてこういうことに責任を持ってましてこういう責務を持ってますよっていうですね まあいわゆる仕事の内容を定義したマニュアルという形になります 専門化したAI用のインストラクションの上にさらにオブスイジアン上の文脈指示書 空気デザインという会社として何をやっているのか 美容という人間はどういったものが好きでどういったことをしたいのかといったですね そういった文脈を全部読み込んでその組み合わせで動いているのが いわゆるAIエージェントの性格または動きを定義するマニュアルという形になります その上に乗っかっているのは頭脳ですね この頭脳はですね もう何でもいいんですけど 私はたまたまクロードを使ってるので ソネットだとかオーパスだとか ハイクだとか 場合によってジェミニとかパープレキシーとか あとは私ローカルAIはですね 今ヘルメスエージェント オープンクロードにはちょっとお休みいただいて ヘルメスエージェントをですね たまに使ってるんですけれども こういったものを 例えばUIデザイナーとか ビジネスストラテジストとか そういったものに当てはめて 使っているというような状態になります さらにこの机っていうのは 基本的に何なのかっていうと ちょっと想像してもらいたいんですけれども 基本的には皆さんが例えば事務職であったりとか 営業職であったとしたらやっぱり自分の机を持っていて その営業職だったら営業職の資料 事務職だったら事務職の資料と道具が 机の上に乗っているという状態じゃないですか それと同じですね 基本的にはこれはAIのセッションとかですね あとはサブエージェントとか いろいろ仕組みがあるんですけれども そういったものになります 基本的にはですね文脈が混ざらないための仕組みということになります クロードみたいなプラットフォームになると基本的に文脈を分けたいといえば基本的にこのサブエージェントっていうのを作って動かしてくれますので 例えばコンテントディレクターだとかUIデザイナーとかサブエージェントを作り出してそれを独立した机で動かすというような動かし方が可能になっておりまして この3つの要素を使って独立したAIエージェントを動かしているというのがこのAI社員の正体ということになります どういった社員というかですね AIエージェントがいるかって話もちょっとしていきたいんですけれども 基本的なチームの構成っていうのは非常にどのチームも似通っていて おそらく違うのはインフラ運用だけだと思うんですけれども どういった形になるのかというのを話をしていきます 基本的にはですね私が作ったタスクないしは他のAIが作ったタスクがですね このタスク管理の中に落ちるじゃないですか これをですね自動的にそのこのタスク管理の中に入ったタスクを自動的に拾う仕組みがありまして各チームがそのタスクを拾います まずですねこのテックリードとかコンテンツディレクターとか書いてあるじゃないですか こいつらがいわゆるオーケストレーターと呼ばれるAIエージェントになります 仕事を割り振りするAIですね 例えばエンジニアリングタスクが発生した場合 このテックリードがこのタスクからタスクを取ってきます その内容を分析した上で仕事を割り振るんですね 例えば今作っているアプリのクオリティを高めたい場合はQAに振る UIを作りたい場合はフロントエンドエンジニアに振る バックエンドだったらバックエンドに振るとかですね そういった形でテックリードが仕事の割り振りになっていて 私とのやり取りも一括して窓口となってくれるということになっております 大事な考え方としてはコストなんですけれど 全てですね高級なモデルでやっぱりタスクを回そうとすると どうしてもですねトークンが足りなくなったりとかするんですね 私今クロードMAXを使っているんですけれども 1日ですね12時間ぐらい連続で動かしてますんで MAXでもギリギリ足りたり足りなかったりみたいなレベルなんですけれども そんな中でですねトークンをどれだけセーブするのかというのは 結構大事な話になってきまして テックリードはですね最上級のモデルでは動いておりません 今ソネットで動いてますね このテックリードがタスクの難しさを判断してそれをQAとかフロントエンドに投げた時にハイクとかソネットとかを使うという判断をしていると それによってコストをセーブしているというような形になりまして オーパス最上級モデルのオーパスは滅多に出てこないというような仕組みになっております このエンジディレクターってここにいるんですけどこれは何なのかって話をしたいんですけど これもですねクロードに入っているアドバイザーという仕組みを使ってまして 要はアドバイザーなんですねこのエンジニアリングディレクターはこのエンジニアリングディレクターに関してはいつも最上級モデルのオーパスで動くことになっておりまして もしですね難しいタスクが来た場合とか戦略的な判断が必要なタスクが発生した場合1回エンジニアリングディレクターオーパスにお伺いを立ててセカンドオピニングをもらって正しい判断をしてから仕事を投げたりとかデザインしたりしなさいよっていう指示が出ています 最上級モデルのオーパスは戦略的な判断難難しい判断の時だけに出てくるという仕組みで動いてましてそれによってかなりのですねコスト削減を実現しております コンテンツチームとかも基本的に同じですねこのコンテンツディレクターっていうのが基本的にはオーケストレイターとなっておりまして私がですね例えばあの空気デザインの動画で話した内容を書くじゃないですか このコンテンツディレクターは私の書いた台本を膨らます役目になっています。 空気デザインの動画って全部自分で書いてはいるんですけれども、やっぱりですね、20分とか30分の内容になるとどうしても、 なんかどっかのセクションとかですね、どっかの部分が長くなりすぎたりとか、細かいことを言い過ぎてしまったりとかですね、 いろいろ問題が出てくるので、そういったバランスをとってもらうために、このコンテンツディレクター、AIを使っているというような仕組みになっています。 いろいろチェック機能がありまして、それがこの3つのAIエージェントでありまして、ブランドボイス、ルート構図、アンチAIスロップというようなものが存在してまして、このブランドボイスって何なのかっていうと、コンテンツディレクターが1回膨らましたスクリプトを読んで、これが空気デザインのブランドボイスに一致しているかどうかを判定するチェック、要は編集者みたいなものですね。 これはですねオブシディアンにある空気デザインとして大事にしていること価値観だとか喋り方だとかそういったものを参考にして果たしてこの空気デザインが本質的な問題にタックルできているのか ちゃんと皆さんの役に立つような内容が話できているのかといったことをチェックしているというようなものになります ルート構図も基本的に同じですね どこまで本質を突き詰めて賞味期限の長い情報を出せているかみたいなものをチェックするエージェントとなっておりまして ブランドボイスとルート構図で基本的には質の担保を測っているというような形になりまして、 このアンチAIスロップというのはそんなの通り、どうしてもAIエージェントが書いたりすると、 たまに私が絶対にしゃべらないような内容だったりとか、 あとはふざけた書き方をすることがあるので、 要は俗に言うAIっぽい書き方ですね。 そういったものを潰すためのAIエージェントということになっております。 このビジネスとかも基本的には同じような運用になっておりまして、 マーケティングディレクターとビジネスストラテジーっていうのがですね、 私、空気デザインは動画だけじゃなくてですね、 実はですね、デザインコンサルとかもやってまして、 そういったデザインコンサルのですね、 宣伝だとかマーケティングだとか、 そういったものをどうするのかとか、 ビジネスとしてどういうふうに回していくのかっていうのを、 この2人のエージェントが考えて、 ブリーフィングを毎週とか数日おきに出してくれるというような仕組みになってます。 このパートナーシップマネージーって基本的に案件ですね、 案件マネージャーですね。 私動画やっててですね いろいろですねAI製品の案件をいただくんですけれども 今ほとんどお断りしてます 基本的にですね 皆さんの役に立たないような いわゆるハイプだけのAI製品とか どこでもあるようなAI製品って 紹介したくないんですよ 本当に役に立つ他とは違う なんかユニークなやっぱり性質を持ったですね AI製品だったら紹介してもいいかなと思うんですけど なかなかそういうのもないのが実情でして そういったものを全部お断りして フィルタリングするための AIエージェントという形でパートナーシップマネージャーというのが存在しています リーガルリビューというのは基本的には契約書のレビューですね 私がデザインコンサルで契約書を作るときにもちろん最終的には 人間の弁護士にレビューしてもらうんですけれども その前の第一段階としてこのリーガルリビューAIエージェントが この契約書として何か可視がないか変なところがないかというのをレビューしてくれると いうような内容になっております 最後にですねこのインフラ運用チームについて説明したいんですけど これ実はですね一番重要なチームといっても過言じゃなくて 何をしているのかっていうとこの調整層のインフラのメンテをしております 例えばこのタスク管理ツールの中に重複するタスクだとか あとはもう腐ってるタスクとかたまにやっぱりどうしても存在することがあるんで やっぱり私人間一人なんで人間一人で全部これを管理しようとすると 自動化のためのですね 管理のタスクがものすごく多くなっちゃって 回れなくなっちゃうんですよ 私はもう決断だけ判断だけをしたいんですね で他は全部AIに任せたいんですよ なのでこのタスク管理とか オブシディアンの中のゴミ掃除をしてくれる AIエージェントがどうしても必要でして それがこのローカルサポートというですね ヘルメスエージェントまたは お山のですねローカルAIを使って 日夜スキャンさせてでゴミを取り除いている そういったAIエージェントになります でこのタスクディスパッチこれなんですけれども これものすごくですね重要なインフラ運用のAIエージェントって これ実際に見せたいんですけれど これですねこれですね 私が実際に空気デザインが会社として回している中のタスクリストなんですね でこれ本物なんでなんかいろいろネタバレも入っててちょっと怖いんですけれども 見せるって言った以上は見せるんですけれども いろいろタスクが入ってるじゃないですか でさっきのタスクディスパッチ何をしているのかっていうと オブシディアンのインボックスの中に入ったノートとかですね 例えば私がこのようにですね私が例えば私のスマホから オブシディアンの掃除をしてほしいみたいなノートを オブシディアンの方に送ったとするじゃないですか でこれをですねタスクディスパッチが読み込んで でタスクボードにタスクを作成するんですね でこれがタスクボードなわけなんですけれども 見ての通りですね一つ一つのタスクの中に ヒューマンだとかあとはコーワークだとか あとは下の方にクロードコードとか書いてありますけれども さっきのタスクディスパッチはタスクを オブシディアのノートを読み込んで 必要なタスクをここに作成して それを必要な人材に割り振りすると そういった役割を持っています なので4月26日のディスパッチが何をやったのか っていうノートがここに残ってるんですけれども 例えばCompleted Over Nightって書いてありますよね これはタスク67 タスク60、タスク49が 夜中の間に 完遂できましたよというような 報告を入れてきてますね でその上でさらに Inbox Scan All Processと書いてありますけど 先ほどのObsidianの Inboxの中にあったノートを全てスキャンして タスクを作成しました というような話をしてます さらにこちらのNeed Your Attention っていうところがあるんですけど これは何なのかというと タスクディスパッチャーが私がやらなきゃいけないタスクで 重要なことを並べてくれてるんですね 私最近Googleを辞職したんですけれども それを皆さんにお知らせしなきゃいけないなという そういったタスクが発生してまして それがP0一番重要なタスクとして 気をつけてくださいよというようなことを言ってきている 全プラットフォームのプロフィールを更新 Googleを辞めたんでもうGoogle社員ではありませんよということで プラットフォームのプロフィールを更新しましょうという形で いろいろタスクがあるということで 私にこういったタスクがあるよというのを教えてくれているのが タスクディスパッチャーということになります このタスク管理ボードなんですけど これ私がバイブコードしたアプリになりまして どのAIでもアクセス可能なタスクボードになっておりまして 人間とAIどちらもアサインできるようになっていると ニューアンアサインドに入ったものをAIと私が見て 自分が今やってるものをこのインプログレスの方に入れて もし何か不都合が出たらブロックドに入れて 例えばコーワークだとかまたクロードコードだとか またAIがですね突っ返してきて 私に何かやってくれみたいな感じで 突っ返してくることがあるんですけど コーワークによるですねコメントが入ってますけれども これこれこういう理由で ヒューマンつまり私がやらなきゃいけないことがあるんで これはブロックドですよみたいな感じでですね これも完全に人間の会社と同じ仕組みなんですね というわけでこういった形でタスク AIエージェント人間関係なくですね 一つのタスクボードを使って業務をぐるぐる回していると このタスクの中に入っていればですね 夜中に勝手にAIがこのタスクをピックアップして 勝手にぐるぐる回してくれる仕組みになってますので これによってですね24時間 私の場合はですね大体12時間から14時間ぐらい 1日AIエージェントが回っているというような状態になっております そういうわけでこういったですね 自動的に回る仕組み そして人間AIともに一元管理できる情報源というのを作ってですね 自動的にAIが勝手に動く仕組みというのを作っていくのが非常に大事になっています これによってですね コード担当のチームはコードを書いている そして文体担当のチームは文庫を読んでいる そして事業担当のエージェントは来週の戦略を立てている そして品質チェック担当は夜中テストを回しているといった形で 各AIチームがですね自律的に動いている仕組みを作ると これって本当に人間の組織と同じで その組織の上の方にいる人間っていうのは基本的に自分がいなくても意思決定が起こって 勝手に組織が回る仕組みを作るのが一番大事なんですね で冒頭になんでAIエージェントを従来のAIチャットのように使うと 出力の量とともに差が出るってのはこのことなんですね 基本的にAIエージェントって非常に人間に近いですね 能力を持ってますので自然とですね どうしてもですねAIエージェントの出力の量と質を上げようと思ったら 人間の組織みたいな仕組み作りが不可欠になってくるんですよ そういったわけで私が今見せたような仕組みを作ることによって AIエージェントが自律的に回る仕組みを作っている そういった形で今回空気デザインのやっている AIエージェントの組織を簡単に説明させていただきました というわけで夜中でもAIエージェントの社員たちは必死で働いて 朝起きた時ですねこのモーニングスタンドアップっていうルーチンがあるんですけれども これでですね何があったのか夜中に何があったのかという報告を私はもらって 今日やるべきことっていうのを勝手にAIがですね私の前に出してくれますので それを実行するとそういった仕組みができているということですね これですねGoogleやシリコンバレーの技術文化の会社では普通にやっている仕事のやり方なんですよ 24時間365日サービスが動く前提で夜中にテスト性能測定セキュリティチェックを自動で回して誰も触っていない時間こそシステムの品質を上げるチャンスなんで空いてる時間を無駄にしないでQAを回したりとかですねメンテとか保証を行ったりとかいろんなですねタスクを回してもらうとそういった仕組みを作ってるわけです こっちはですねクロード講座なんですけれどもこちらにもですね例えばデイリーQAランなんてものがありまして 毎日ですね実装したソフトウェアとかアップデートした内容とかをですね必ず夜中にですねQA担当のAIエージェントがすべてテストをして テストがパスなのかそうじゃないのかクオリティが上がっているのか下がっているのかみたいなものを確かめてくれるというですねルーティンを作っているわけですね こういった品質を保証するための内容をですね 毎日走らせると これによってですね業務が回ると 夜中の時間を有効に活用できるというような仕組みになっております これがですね今うちで働いているAIエージェントの組織 3ヶ月1000時間AIエージェントをぶん回して 出来上がってきた組織ということになります というわけでですねここまでですね 実際に私が使っているシステムをですね 簡単に説明させていただきました 全部説明したら日が暮れてしまうので ちょっと全部は説明できないんですけれども 4チーム18体のAIエージェントプラス契約社員の仕組み そして全員が共有する会社のイントラネット 人間とAIが同じ場所でタスクを回し合うボード 思いつきをAIが判断してタスクに変える流れ 夜中の自動品質チェック そういったものを解説させていただきました これが今うちで動いているAIエージェントの組織 3ヶ月1000時間超の実運用ということになります 1000時間の運用を通してですね 気をつけなきゃいけないこと こういったことをやるときに気をつけなきゃいけない 知見みたいなものが結構たまってますので それをですね重要なものをいくつか順番にお話ししたいと思います まずですね一番大きな気づきなんですけれども こういったAIエージェントの組織化の最大の見返りは 時間の節約じゃないんですよ 夜中の品質チェック ノートの整理 セキュリティの深掘り こういった仕事って 一人のプレイヤーでは絶対に できないしやらない仕事なんですよね 時間も集中力もやっぱり 人一人じゃ限られてるじゃないですか だから割に合わないんですよ でもこういう風に AIエージェントを組織化した瞬間に こういう仕事が経済的に成立し得るんですね 夜中に勝手に動くAIがいれば コストは0自律的に動いてくれるんで私がいちいち見てなくても勝手に動いてくれる 専門の担当がいれば集中力の問題もないんでずっとやり続けてくれる 結果ですねシリコンバレーのプロの現場と同じ水準の品質管理が私のようなですね 一人の事業にも入るんですね これはですね時間節約とは桁違いの舵だと思うんですよ 月にですね運用してて一番痛感したことの一つなんですけれど AIエージェントに暗黙の了解は通用しませんってことなんですね 例えば人間の新人なら インボックスのファイルを勝手に消したら怒られるなって 暗黙でわかるじゃないですか でもAIエージェントってわからないんですよ 消すなと書いてなければ消す可能性があるんですね 実際ですねそういう事故が私の組織で1回起きたんですよ オブシディアンのインボックスの中身を AIが自分の判断で消しちゃったことだったんですよね つまりやっていいことやっちゃいけないこと迷った時の判断基準全部ですね書き下ろす必要があるってことなんですよ これは結構最初は手間なんですけれどもここを省略すると必ず事故が起きます 私あの1000時間ぶん回してますけれども未だにですねたまにあのそういった指示書を更新することがあるんで 組織がですね拡大したり変化するたんびにある程度ですね更新する必要がある内容でもあるんで まあそれはですね肝に銘じておいてほしいと思います こういったですね指示書の精度がそのまま組織の質に直結するのでこれは絶対に気をつけてほしいこととなります 一番怖いこととして AIエージェントの組織はエラーも警告も出さずに静かに壊れることがあります 例えば設定のどこかが間違っていて間違った動きをし続けているのに誰も気づかないってことがあるってことなんですよ 人間の心身ならあのこのメッセージが届いてないんですけどとかエスカレートしてくるじゃないですか報告してきますよね でもAIエージェントは壊れたファイルに書き込み完了しましたって返事して次の仕事に移っちゃうんですよ AIエージェントが動いてますっていう報告だけでは足りないんですね 定期的に設定が本当に合っているかどうかを端から端まで観察するという仕組みをですね作った方がいいです これが運用の基本となります いろいろあるんですけれどもこの3つがですね今までの1000時間の運用で本当に考えなきゃいけない大事なことという感覚ですね やっぱり1000時間AIエージェントをぶん回して感じたことは やっぱりですね最終的には人間の組織にかなり似ているものを やっぱり作らなきゃいけないなって それでいてAIエージェントAIならではのですね 長所や短所がありますんで それを分かった上で組織の形を調整する でもあくまでもベースはよく回っている 人間の組織のあり方をアレンジしたものから始めるのが おそらく一番いいと思います というわけでここまでいろいろ解説してきたんですが まとめさせていただきます まずですねAIの組織を作るときにやらなきゃいけないこと 一つのAIに全部やらせないってことですね 役割を分けてそれぞれが自分の領域だけ責任を持つ 文脈を分ける品質のチェックは複数の目でやる これが出力の質を向上させるための 唯一の構造となります これはですねプロの会社が現実に採用している AIエージェントの運用方法ともなります もう2つ目 全員が同じ記憶を共有するということですね AIエージェントごとに記憶がバラバラだと 組織として機能しないので いわゆるイントラネット 私が作っていたオブシディアンの文脈エンジンとか あとはAIと人間が共通で使うタスクボードとかですね そういったものを活用して 必要であれば自分で作って 全員の共有メモリとして利用しましょうということですね これがAIの組織って 毎朝全員が記憶喪失で出社してくる会社と 同じなんですよ。前の日に決まったことを誰も覚えてない。他のチームがやったことも誰もわかってない。そんな会社は成立しないんですよね。 そして最後3つ目。引き継ぎは会話じゃなくてドキュメント、書き物で残しましょうという話です。 AIエージェント同士って基本的に直接会話しませんので、全部タスクボードに書き込む。そして非同期でログが残るようにして後から誰でもたどれるようにする。 こういったですね、人間とは違ってリアルタイムで会話しないという前提のもとにですね、非同期のコミュニケーション設計、 すなわち文書でやり取りをする、そして必ず文書で履歴を残す、こういったですね、組織作りを心がけないとどこかでつまずきます。 これって実はAIが出てきて初めて作られた原則じゃないんですよね。 これ基本的に人間の組織が数千年かけて試行錯誤でたどり着いた方とほぼ同じなんですよ。 私がこのシリコンバレーで17年間見てきた方そのものということになります。 今回紹介させていただいたインフラとか設計運用の方法なんですけれども、 この考え方はどのAIの会社を使っても、このAI競争の中でどのAIの会社が勝っても生き残り得る設計思想だと思います。 皆さんが使っているのがクロードでもジェミニでもチャットGPTでも基本的な設計運用思想は適用できます。 やっぱりどのAIが強いかで議論するのは素人のゲームです。 プロはどう回すかで勝負を決めます というわけでですね 今回は私が空気デザイン 本当の会社としてのですね 空気デザインがどういうようなAIシステムで 業務をぶん回しているのか そういったシステムをですね 簡単に説明させていただきました もしですね よくわからなかったところだとか 詳しく説明してほしいところがありましたらですね コメント欄の方に入れてください いろいろですね 説明が足りない部分もあったと思うので ぜひですね 教えていただければ 詳しく解説させていただきますので ぜひ教えてください それではですね今回も動画を見ていただいてありがとうございました また次回の動画でお会いしましょう それでは 次回予告