Transcript
00:00:00Claude CodeやCodexをはじめ、ほぼすべてのAIエージェントには重大な欠点があり、実際に意思決定をさせようとした瞬間に壁にぶち当たります。
00:00:08これらのモデルは問題を順序立てて思考できますが、新しいアイデアを生み出すことはありません。
00:00:12どのモデルを使っていても同じで、クリエイティブな発想が求められる場面ではどれも力不足です。
00:00:17そのため、アイデアを求めても無難な回答しか返ってこず、本来なら自力で見つけるべき視点を何度も尋ねる羽目になります。
00:00:24人間が自らそれらの視点を与えない限り、自発的にクリエイティブな思考をすることはありません。
00:00:28奇妙なことに、この問題の解決策は、1つのことにとどまらず注意があちこちに飛んでしまう「ADHD」にあります。
00:00:35そしてAIエージェントにとって、ADHDはむしろ最強の武器になることが分かっており、まさにそれを今エージェントに授けようとしています。
00:00:41最近、まさにそれを実現するツールがトレンドになっています。
00:00:44初めての方に向けて説明すると、私たちはソフトウェア会社で、このチャンネル「AI Labs」では自分たちのプロセスを最適化したように、AIで業務を最適化する方法を紹介しています。
00:00:54そこで今回の動画では、エージェントに「ADHD」を持たせることがどう役立つのかを解説します。
00:00:59ツールに入る前に、なぜそれが必要なのかを知っておく必要があります。
00:01:03Claude CodeやCodexなどのエージェントを使ったことがあるなら、大きなタスクを細かく分解するのが得意なのはご存じでしょう。
00:01:10メインセッションのコンテキストを埋めないよう、サブエージェントにタスクを振り分けて個別のコンテキストで処理させます。
00:01:16指示すら出す必要はありません。
00:01:18ToDoを作成し、可能な限り委任して並行して作業を進めてくれます。
00:01:22しかし、このような分割処理は作業の実行時にしか行われません。
00:01:26アイデア出しを頼んだときには一切行われず、多角的なブレインストーミングを試したことがあるなら、そのもどかしさは知っているはずです。
00:01:34バリエーションを求めても、言い回しが違うだけで実質同じアイデアばかりが返ってきます。
00:01:40真に異なる切り口を見つけるのはエージェントが苦手とすることであり、アイデア出しこそ最も任せにくい作業なのです。
00:01:47根本的な原因は、これらのモデルの学習方法にあります。
00:01:50学習データ内で最も頻繁に登場したパターンを優先するのは、同じ回答の繰り返しこそが正解であると学んできたからです。
00:01:59回答自体は間違いではなく無難なものが出ますが、検討すらされない別視点が存在するため、ブレインストーミングの意味が薄れてしまいます。
00:02:08安全なパターンに頼るだけでなく、各アイデアを独立して評価しない点も問題です。
00:02:13あらゆる可能性が同じコンテキストウィンドウ内で処理されるため、アイデア同士が混ざり合い、ノイズが増えてしまいます。
00:02:20思考が深まるどころか悪化するため、明確な評価ができず、同じアイデアの言い換えばかりが返ってくるのです。
00:02:28この「ADHD」スキルは少し前に公開され、数日で多くのStarを獲得しました。
00:02:33実際のADHDで意識があちこちに飛ぶように、思考を一本道で進めるのではなく分散させるため、その名がぴったり合っています。
00:02:42アイデア出しや多角的な検討が必要なタスクを、「Tree of Thought（思考の木）」として複数のサブエージェントに分散させます。
00:02:49Tree of Thoughtとは、木の枝が分かれるように、複数の分岐したサブエージェントが異なるアイデアを独立して追求する構造です。
00:02:58そして最終的に、各ブランチが1つの可能性にたどり着いた段階で、すべてのアイデアを集約して最終回答に統合します。
00:03:06つまり、独自のコンテキストウィンドウで思考する複数のエージェントを立ち上げ、それぞれに同じ問題の異なるフレームを与えます。
00:03:12これらは孤立しているためコンテキストを共有せず、互いに何をしているかを知りません。
00:03:17ここでの孤立は作業分担のためではなく、アイデア同士が影響し合わないよう分離しておくためのものです。
00:03:24分離を維持するために使われるのが「フレーム」であり、問題を捉えるための異なるレンズのような役割を果たします。
00:03:29内部にライブラリがあり、進むべき方向性が保持されていて、各エージェントは使用するフレームを選択します。
00:03:37システムプロンプトや課題自体とともに、そのフレーム用プロンプトが渡されます。
00:03:41残す価値のあるアイデアを選別する必要があるため、批評家（クリティック）エージェントが出力された内容を評価します。
00:03:48すべてのアイデアは3つの基準で採点されます。
00:03:50アイデアの新規性と創造性を示す「Novelty（斬新さ）」の評価。
00:03:54現実的に構築可能かどうかを示す「Viability（実現可能性）」の評価。
00:03:57そして、解決しようとしている課題に合致しているかを示す「Fit（適合性）」です。
00:04:01この採点は「懐疑的なシニアエンジニアとして振る舞う」プロンプトで動く独立エージェントが行います。
00:04:07そのため、目にするものすべてに対して厳しく評価することが役割となります。
00:04:10スコアに基づいて、アイデアを存続させるか却下するかを判断します。
00:04:15最後に有力なアイデアを絞り込み、採用した場合に生じる問題をまとめた「トラップリスト」を確認します。
00:04:23そして、「一筋縄ではいかない」と判定されたアイデアを優先的に扱います。
00:04:26具体的な活用法を紹介する前に、チャンネル登録と高評価ボタンを押していただけると幸いです。
00:04:33皆様の温かいサポートが、私たちの大きな支えとなります。
00:04:36以上が内部の仕組みです。
00:04:38それではインストールに進みましょう。
00:04:40コマンドはプロジェクトのGitHubリポジトリに記載されています。
00:04:43それをコピーし、作業中のプロジェクトのターミナルを開いて実行します。
00:04:47どのAIコーディングエージェントにインストールするか聞かれますが、45種類以上に対応しています。
00:04:53そのため、お使いのものを選択するだけで完了します。
00:04:55次に、現在のプロジェクト内のみで使う「Project Scope」にするか、どのプロジェクトからでも使えるようにするかを選びます。
00:05:031つの場所でしか使わないのであれば、「Project Scope」を選んでください。
00:05:06完了すると、スキルは `.agents` というフォルダに配置されます。
00:05:10Codexなど多くのエージェントは設定保持にそれを使用しますが、Claude Codeはデフォルトで `.claude` フォルダしか認識しません。
00:05:18そのため、Claude Codeをお使いの場合はフォルダ名を `.claude` に変更すれば認識されます。
00:05:22開くと、そこにスキルが入っているのが確認できます。
00:05:25外部参照ファイルや依存関係はなく、単一の `skill.md` ファイルだけで完結して処理を行います。
00:05:31また、指示文によってエージェントは最初の3つの回答を越えるよう強く求められます。
00:05:36ファイルには「最初の3つは学習データ内で最も一般的な回答であり、
00:05:41優秀なエージェントなら即座に思いつくものに過ぎない」と明記されています。
00:05:44エージェントが持つ真のポテンシャルを発揮した面白い案は、その先から生まれます。
00:05:50しかし、これほど多くのエージェントを起動するとトークンを大量に消費するため、
00:05:52スキルを実行すべきか判断する事前チェックステップが用意されています。
00:05:56スラッシュコマンドで呼び出すか直接依頼した場合は、即座に実行されます。
00:06:01プロンプトで明示的にスキルの呼び出しに触れておらず、
00:06:04エージェントが自動起動を判断した場合は、
00:06:07事前チェックとなる3つの質問を通して問題を検証します。
00:06:111つ目は、問題が「オープンエンド（正解が一つでない）」かどうかです。
00:06:14つまり、経験豊富な人ならいくつかの異なる正解を出すか、
00:06:19それとも正解が1つしかないかを見極めます。
00:06:20正解が1つしかない場合、
00:06:22多角的に考える意味はなくトークンの無駄になるため、
00:06:26そこで処理を停止します。
00:06:272つ目は、リスクが実際に高いかどうかです。
00:06:29見からに明白な回答が間違いだった場合、実質的な損失が生じるかを確認します。
00:06:34そして3つ目は、質問の仕方です。
00:06:36「手短に」や「標準的な」といった言葉を使っていれば、
00:06:38ストレートな回答を求めていることが明白なので、
00:06:40スキルを使わずにその時点で処理を終了します。
00:06:43事前チェックのほかにも、
00:06:44ループの全フェーズと、各エージェントに渡される方向性の元となるフレーム表が用意されています。
00:06:50また、エージェントが回避するよう明示的に指示されているパターンも記載されています。
00:06:54活用法に入る前に、スポンサーからのお知らせです。
00:06:59Top Viewについてです。
00:06:59AI動画を制作している方なら、その苦労をご存じのはずです。
00:07:02モデルごとにプラットフォームが異なり、1本ずつクリップを生成しなければなりません。
00:07:05Top Viewがそれを解決します。
00:07:06世界初のオールインワンAI動画スキルであり、コーディングエージェント内で直接動作します。
00:07:11Claude Code、Cursor、Codexに対応。
00:07:13主要なトップモデルを1か所に集約しています。
00:07:16Veo、Kling、Seaweed、Nano Bananaなど多数利用可能です。
00:07:19プラットフォームの切り替えも、複数のサブスクを管理する必要もありません。
00:07:22実際に試してみました。
00:07:23エージェントに1つの指示を出しました。
00:07:25「この商品画像から、15秒のTikTok広告のバリエーションを10パターン作成して」と。
00:07:29わずか数秒で、投稿可能な10個の広告が完成しました。
00:07:32これこそが真の変革です。
00:07:34Top Viewはエージェントを動画生産ラインへと変形させます。
00:07:36一度求める内容を説明するだけで、1回のセッションで異なるモデルやスタイル、アスペクト比の動画を大量生成します。
00:07:44タスクに最適なモデルの自動選択まで行ってくれます。
00:07:47エージェント画面を離れることなく、1行のテキストから完成した動画を手に入れられます。
00:07:51概要欄のリンクから、Top Viewのスキルをぜひお試しください。
00:07:54以上が設定方法です。
00:07:54それでは、具体的にどのような効果を発揮するのかを見ていきましょう。
00:07:57大きな効果を発揮する分野の1つが、テスト駆動開発（TDD）であり、まずエージェントにテストを書かせます。
00:08:03そして、すべてのテストがパスするまで、アプリを1ステップずつ構築させていきます。
00:08:07過去の動画でも触れましたが、コードを書く前にテストを書くことは非常に重要です。
00:08:12すべての要件がコードとして厳密に定義されていれば、アプリを破壊する変更があってもテストによって検知できるからです。
00:08:18エージェントはそれに従わざるを得なくなります。
00:08:20また、テストの作成はAIエージェントが最も手を抜きやすい部分であるため、このスキルを試すのに最適な課題です。
00:08:26前述の通り、一般的な回答だけに頼ってテストを書くため、カバーすべきすべてのケースを網羅しようとしません。
00:08:33本来カバーすべき、ユーザーが取り得る他の操作パスを一切検証しようとしないのです。
00:08:37テスト作成に関する詳細なプロンプトを与えたり、テスト作成専用のエージェントを構築したりすることも可能です。
00:08:45しかし、それでも結局は同じパターンへと後退してしまいます。
00:08:47ただし実行する前に、何を作るのかをエージェントに把握させる必要があります。
00:08:51そのためには、アプリの機能や解決する課題、到達目標、ターゲット層を記載したPRD（製品要件定義書）などの資料を用意します。
00:09:03さらに、使用するツールを何度も指示し直さずに済むよう、技術仕様書も用意して技術的詳細を確定させます。
00:09:11これら両方を `claude.md` ファイル内でリンクし、最初からそのコンテキストを読み込ませます。
00:09:16そしてスラッシュコマンドでスキルを呼び出し、作成するアプリの概要を伝え、TDDアプローチでのテストケース作成を依頼します。
00:09:25明示的に呼び出したため、事前チェックをスキップして即座に5つのエージェントが立ち上がります。
00:09:30それぞれが問題に最も適したフレームを使用し、独自の思考を展開して、テスト作成のための異なるアプローチを持ち寄ります。
00:09:38先ほど説明した基準に基づいて各案を採点し、上位3つを選出してさらに深く掘り下げます。
00:09:44すべてのエージェントの処理が完了すると、採点結果とともにテスト方針の詳細レポートが出力されます。
00:09:50スコアは略記され、N9は斬新さが9点、V8は実現可能性が8点、F10は適合性が満点であることを意味します。
00:10:00各アイデアには、構築の概要、想定されるリスク、着手するための最初のステップも記載されています。
00:10:07しかし、返ってくるアイデアは一般的なテスト構成とは全く異なります。
00:10:11通常、エージェントが書くテストはアプリが正常に動くかどうかの確認にとどまります。
00:10:15しかし、このスキルが提示したアイデアは、より多くのエッジケースを追及し、パフォーマンスの問題まで検知します。
00:10:21その結果、深く追求された3つのブランチに分かれた、より強力なテストスイートが得られ、それぞれが異なる操作パスをテストします。
00:10:30ただし明確にしておきたいのは、このスキルはテストの計画を立てるだけで、実際のコードを書くわけではないという点です。
00:10:34得られるのは戦略なので、あとは進めたい方向性をエージェントに指示して実装させるだけです。
00:10:40必要に応じて1つの方向性だけを選ぶことも、3つすべてを実装させることも可能です。
00:10:44性能が重視されるプロダクトなら3つとも実装したいところですが、順を追って処理するため少し時間がかかります。
00:10:52しかし完了してみると、通常よりもはるかに詳細なテストになっていることが明確に分かります。
00:10:57テストコードを1行書く前に、全体のテスト戦略が深く計画されていたからです。
00:11:02事前に大部分の範囲をカバーし、後からアプリが破損するリスクを減らせるため、開発着手前に非常に効果的です。
00:11:09ここまでは開発前の活用法についてでした。
00:11:11もう1つの使い方は、リリース直前のステップとして実行することです。
00:11:14ローンチ予定のアプリに対してスキルを実行し、ユーザー体験（UX）の評価を依頼します。
00:11:18すると、サイトの回遊や利用中にユーザーが躓く可能性があるポイントを提示してくれます。
00:11:23さらに、一度使い始めたユーザーの離脱（チャーン）につながる要因も指摘してくれます。
00:11:29特に有料サービスの場合、実際のユーザーが使い始めると解約は頻繁に発生します。
00:11:34最初は気に入っていても、1つの機能が期待通りに動かないだけで離脱し、
00:11:38返金を求めてくることになります。
00:11:40そして多くの場合、開発時に見落とされた些細な問題が、
00:11:44本番環境に残ったまま後々トラブルを引き起こします。
00:11:48実際に自社のコミュニティサイトで新機能を公開する際、このツールを実行してみました。
00:11:53すでに多くの会員がいるため、既存ユーザーの体験を損なうものをリリースしないよう、
00:11:57新機能は非常に慎重に検証する必要があります。
00:12:01そこでスラッシュコマンドで起動し、新機能を渡して、
00:12:05離脱の原因や不快感を与える要素の抽出を依頼しました。
00:12:09まずアプリ全体を詳細に分析して情報を収集し、
00:12:12同様にエージェントを立ち上げて約30個の異なるアイデアを出してくれました。
00:12:17その中から上位3つを選出し、さらに追求を進めました。
00:12:20完了後、斬新さ・実現可能性・適合性で採点されたすべての発見事項が提示されました。
00:12:25そして、完全に見落とされていた見落としを検出してくれました。
00:12:28PRDで約束されていたのに実装されていなかった機能が見つかるなど、
00:12:32公表した内容と一致しないままリリースしてしまうところでした。
00:12:35その他にも多くの発見がありました。
00:12:37すべての項目に対して修正案が提示され、それに伴う注意点やリスクも網羅されていました。
00:12:42仕組みはテストの時と同じです。
00:12:44スキル自体が修正を行うわけではないため、採用したい修正項目をエージェントに戻すだけで、
00:12:48自動的に実装を進めてくれます。
00:12:50リリース後ではなくローンチ前に課題に対処できるため、
00:12:53公開時点でアプリの状態を大幅に改善することができます。
00:12:57動画で紹介したすべてのスキル、ワークフロー、リソースは、
00:13:01私たちのコミュニティ「AI Labs Pro」でご利用いただけます。
00:13:04コンテンツに価値を感じ、チャンネルを応援したいと思っていただけたなら、
00:13:07これが最も良い支援方法となります。
00:13:09リンクは概要欄にあります。
00:13:10今回の動画は以上となります。
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00:13:18いつもご視聴ありがとうございます。それでは次回の動画でお会いしましょう。