お知らせ: 近々メール配信サービスを Beehiiv から Bottondown に変更します。これは Bottondown のAPI が使いやすいことがわかったためです。配信は自動的に移行しますので、読者の皆様が作業することはありません。いつもありがとうございます。

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セッション、そしてプロジェクト。これらを操作することもAIをうまく使う方法であると書いてきました。確かに、このテクニックでセッションの精度が上がってきました。しかし、何を与えるべきかを判断し、作業する必要があることは変わりません。

そこでこう考えました。判断を毎回記録し、パターンを抽出し、AI たちがそれを知識として使えれば、判断そのものが減るのではないか。やってはいけないことを明確にしておけば、そのルール内で AI が自走できるのではないか。

具体的にはこうです。作業を実行したら「なぜその処理をしたのか」を記録する。記録が溜まったら作業のパターンを抽出する。パターンからルールを作り、大原則に違反していないかをチェックする。ルールは上から下に、作業実績は下から上に流れる。開発の知見を他のプロジェクトに共有し、他のプロジェクトは活用できるものを採用する。

まるで社会の仕組みです。国の憲法や法律があり、それに違反しない限り自由でいられる。社会のルールのほかに、家族や友人間での約束事がある。それぞれの発見や気づき、仕事の成果は、メディアを通じて社会に還元されていく。

AI で何でもできると思いながら、結局たどり着いたのは組織づくりでした。AI の処理能力を目の当たりにすると、ひとつの AI に全てを任せたくなりますが、文脈が混ざると精度が落ちることもわかってきました。なので役割を分け、それぞれの仕事をこなしてもらいながら、共有すべき成果物は共有できる仕組みが必要でした。

AI の処理速度には到底追いつけません。そして、その記録を読みこなすことも不可能です。しかし AI にとっては自然なようで、開発が進んでいないことを大停滞と記述したり、勝手なフォルダ構造の変更を違法行為として検挙し始めています。

アルファテストのつもりで Alpha という名前にしましたが、思いの外うまく稼働しているので、そのまま使っています。AI 開発の始まりという意味でもぴったりな感じです。なぜひとつの AI に全てを任せられないのか、そしてこの Alpha で AI エージェントたちがどう働いているのかは、来週以降で詳しくお伝えします。

- Tora

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