00:00:00私たちは、エージェントの管理を超えて、その役割さえもAIに委ねようとしているのでしょうか？
00:00:03AIがエージェント領域に進出し、ツールを使い始めて以来、
00:00:07すべてが一変しました。今やAIは、私たちの代わりにツールを操作し、
00:00:11Claude Codeのようなエージェントシステムを使って実務をこなしてくれます。私たちの役割は、単に
00:00:15エージェントにタスクを任せ、実行を委ねることにシフトしました。しかし、私たちはすでに
00:00:20この「委譲」のさらに先へと進んでいます。Claudeの最新アップデートでは、これまでとは異なる方法でタスクを処理します。
00:00:25それは、委譲作業の大部分をAI自身が担い、製品に直接統合するという形です。
00:00:30これにより抽象化のレイヤーがもう一つ加わり、私たちの働き方が変わりました。これは、あるスタートアップの創業者が
00:00:35自身の記事で語っていることそのものです。Claudeの新しいアップデートは、一見すると
00:00:40単に新しいToDoリストが追加されただけのように聞こえるかもしれませんが、実は非常に大きな変化なのです。
00:00:44「エージェント・スウォーム（群れ）」の核心は、複数のAIエージェントが連携して複雑なタスクに取り組み、
00:00:50サブエージェントを生成して依存関係を並行して管理することにあります。つまり、ユーザーから受け取った複雑なタスクを
00:00:55AIエージェント用の複数のタスクに分解し、それぞれを独立して進めさせることができるのです。
00:01:00今やClaudeにプロジェクトマネージャーに話しかけるように大まかな指示を出すだけで、
00:01:05Claudeが自動的に分解と委譲を行ってくれます。このアップデートにより、指示したタスクは
00:01:10clearコマンドやセッションの再起動を挟んでも維持されます。その仕組みについて、詳しく説明しましょう。
00:01:14このタスクシステムが登場する前、Claudeを使っているときは頻繁に「compact（圧縮）」ボタンを押す必要がありました。
00:01:19タスクを分割したとしても、最終的には一つの「脳」が、小さな限定されたコンテキストウィンドウの中に
00:01:24複雑なプロセスをすべて詰め込もうとしていたからです。大きなタスクに取り組む際、文脈（コンテキスト）が失われることが多く、
00:01:30非常に厄介でした。そのため、文脈を維持するために構造化されたノートなどのワークフローを自作しなければなりませんでした。
00:01:34しかし、現在のClaudeでは、以前ほど頻繁に「compact」を押す必要がないことに気づくはずです。
00:01:39これまでClaude.mdやガイダンスファイルを使って手動で行っていたことが、
00:01:44製品そのものに組み込まれたのです。エージェントたちは一つのコンテキストウィンドウを共有しているわけではありません。
00:01:50実際には、各エージェントが独自のコンテキストウィンドウを持っています。先ほど述べたように、
00:01:55ユーザーは「タスクコーディネーター」としてのメインのClaudeとやり取りをします。このコーディネーターが
00:02:00タスクグラフを作成し、作業を小さなタスクに分解します。そして、それぞれのタスクが「逐次処理」なのか、
00:02:06つまり前のタスクが終わらないと次へ進めないものなのか、あるいは「非逐次処理」や「並行処理」が可能、
00:02:10つまり依存関係がなく同時に進められるものなのかを判断します。各タスクは、調査、計画、実装という
00:02:15一連のワークフローに従い、各ステージは前の段階が完了するまでブロックされます。タスクグラフが作成されると、
00:02:20エージェントを生成し、その難易度に応じて異なるモデルを各タスクに割り当てます。
00:02:26例えばフォルダの調査などは、Opus 4.5のような高度な推論は不要で、HaikuやSonnetといったモデルで処理できます。
00:02:32各エージェントには、他のプロセスから独立した、新しい200kのコンテキストウィンドウが与えられます。
00:02:38これは、一つのコンテキストウィンドウに頼り、問題を引き起こしていた以前のClaudeの仕組みとは対照的です。
00:02:43このシステムにより、各エージェントは一つのことに集中できるようになりました。お気づきかもしれませんが、
00:02:48私たちはこれらの動画で多くのものを制作しています。プロンプト、コード、テンプレートなど、
00:02:53通常なら動画を止めて画面からコピーしなければならないようなものはすべて、私たちのコミュニティにあります。
00:02:58この動画も、これまでの動画もすべてです。リンクは概要欄をご覧ください。
00:03:02さて、ここまでが新しいタスクシステムの詳細な説明でしたが、最初は従来とあまり変わらないように思えるかもしれません。
00:03:08以前は、タスクをコンテキストウィンドウに書き込んでいましたが、そこがいっぱいになると
00:03:13圧縮（compact）が必要になり、その過程でToDoが乱れてしまうことがありました。しかし現在は、タスクは
00:03:18コンテキストウィンドウ内だけに存在するわけではありません。main.claudフォルダの中に新しく「tasks」フォルダが追加され、
00:03:23セッションIDごとに個別のフォルダが作成されます。その中には、
00:03:29システム内のタスクを表す一連のJSONドキュメントが格納されています。これらのJSONファイルはIDで識別され、
00:03:34名前、説明、ステータスを含んでいます。特に注目すべきは “blocks” と “blocked by” という2つのキーです。
00:03:41“blocks” キーは現在のタスクによってブロックされているタスクをリストし、”blocked by” は
00:03:46現在のタスクを妨げているタスクを含んでいます。これらが実行された後に、ようやく現在のタスクが進められます。
00:03:51この設定により、どのタスクが他に依存し、どれがブロックされているかを示す依存関係グラフが作成され、正しい順序が保証されます。
00:03:56基本的に、これはClaudeのガイドとなり、必要なタスクが完了するまで次を飛ばすことはありません。
00:04:01このグラフ機能がなければ、clearコマンドを使うたびにClaudeに状況を説明し直さなければなりませんでしたが、
00:04:06その必要はもうありません。このロジックはファイル構造として外部化されているため、
00:04:11セッションが終了しても、後から何度戻ってきても、システムはその状態を保持することができます。
00:04:16そのため、Claudeはどのタスクをやり直すべきか考える必要がありません。グラフが忘れたり、やるべきことから逸れたりもしません。
00:04:20現在、フォルダ名はランダムなセッションIDになっていますが、環境変数でカスタム名を設定すれば、
00:04:26その名前でセッションを識別できるようになります。これにより、ターミナルを閉じてもタスクが失われることはなく、
00:04:31Claudeはシームレスにセッションを継続できます。このアップデートにより、Anthropicはついに
00:04:36Ralphループを廃止しました。これはもともとタスクシステムを再固定するためのものでしたが、
00:04:41今やClaudeが自動でそれらを処理してくれます。また、もし私たちのコンテンツを楽しんでいただけているなら、
00:04:45ぜひ「ハイプ」ボタンを押してください。より多くのコンテンツを作成し、多くの人に届ける励みになります。
00:04:50さて、このアプローチが重要な理由は、並行ステップと逐次ステップを効果的に管理することで、
00:04:55Claudeに並行処理の自由度を与えられるからです。Claudeは並行して実行できるものと
00:05:01できないものを識別し、それに基づいてタスク完了までの時間を短縮します。例えば、
00:05:06タスク1とタスク2に依存関係がないと判断すれば、両方を同時に開始します。次のレイヤーでは、
00:05:11タスク3とタスク4がタスク1によってブロックされていることを認識し、タスク1が完了するのを待ってから
00:05:16次のタスクを開始します。このようにして、最後のタスクはわずか3サイクルで完了します。
00:05:22以前なら、これら5つのステップは、それぞれ前の完了を待つために5つのウェーブ（段階）を要していました。
00:05:27しかし、この手法により、タスクを同時に実行することで実行時間を短縮できます。
00:05:32これは時間の節約だけでなく、コスト削減にもつながります。モデルがタスクに合わせて労力を最適化し、
00:05:38小さなタスクに余計なトークンを浪費しなくなるからです。実際に動作を見る前に、スポンサーの
00:05:42Lovartからのお知らせです。これらのデザインを見ると、プロの制作会社が作ったように思うかもしれませんが、
00:05:47これは真のクリエイティブな直感を備えた、初のAIデザインエージェントによるものです。Lovartを使えばデザインはより簡単になります。
00:05:52あらゆるコンセプトを瞬時に視覚化できるからです。複雑なパッケージやインテリアのレイアウトから、ユニークなジュエリーの
00:05:57コレクションまで、プロレベルのクリエイティブな成果物を提供し、仕事を完遂させるデザインエージェントです。
00:06:02その真価は、独自の編集機能にあります。通常、AIが生成するテキストは乱れがちですが、
00:06:07TextEditを使えば、入力するだけで見出しを完璧に書き換えることができます。Lovart AIを使えば、
00:06:12仕事用の素晴らしいポスターを生成し、Edit Elementsで個別のレイヤーを移動、調整、入れ替えたり、
00:06:17Touch Editでスタイルを崩さずにオブジェクトを正確に変更したりできます。これにより、
00:06:22余計な手間をかけずに、より多くの高品質な投稿を作成できます。さらに、完成した静止画を
00:06:27ワンクリックで動画に変換することも可能です。固定コメントのリンクから、無料でデザインを始めてみてください。
00:06:32私たちのチームは、Claude CodeとCo-Workの両方で、このスウォームを複数のシナリオでテストしました。
00:06:38ご存じない方のために説明すると、Co-Workは基本的にはClaude Codeですが、非開発者向けに作られています。
00:06:42もともとClaude Codeを開発した際、開発者専用を想定していましたが、
00:06:47それ以外のあらゆる用途にも役立つことに気づいたのです。Co-WorkにはClaude Codeよりも多くのガードレールがあります。
00:06:52開発者向けではないため、エージェントが誤って何かを削除したり、いじってはいけない場所を混乱させたりするのを防ぎ、
00:06:57非技術ユーザーにとって非常に使いやすくなっています。私たちのチームも、開発以外のタスク、例えば
00:07:02リサーチやプランニング、さらにはNotionと連携させてチャンネルのアイデア出しプロセスの管理にも使っています。
00:07:07AnthropicはそれをよりシンプルにしてCo-Workをリリースしました。これは本質的にClaude Codeができることをすべて行い、
00:07:13ファイルシステムと対話し、必要に応じて変更を加えます。Co-Workは、フォルダを整理したり、
00:07:18中身を変更したりしたい場合に非常にうまく機能します。私たちはこの目的でCo-Workを多用してきました。
00:07:23テスト目的で作成したプロジェクトが大量に入ったフォルダがあり、以前のプロジェクトで使った特定のスキルを
00:07:28見つけるのに苦労していました。そこで、各プロジェクトに何が含まれているかを詳述したドキュメントを作成するよう依頼しました。
00:07:32また、Claude.mdや私たちが作成した再利用可能なコマンドを確認し、それに基づいて分類するようにも指示しました。
00:07:37それは接続されたフォルダの探索から始まり、ToDoを作成しました。その後、Claude Codeで話したのと同じ
00:07:42エージェント・スウォームの手法が使われました。複数のエージェントを生成してファイルをバッチ読み込みし、
00:07:47各プロジェクトの内容をまとめたドキュメントを作成したのです。最終的に、すべてのプロジェクトに
00:07:52概要ファイルが作成され、必要なものを非常に簡単に見つけられるようになりました。
00:07:58また、開発中のアプリの実現可能性と市場調査にCo-Workを使用しましたが、調査結果を含む適切なドキュメントを作成してくれました。
00:08:03Claude Codeと同様に、いくつかの質問を投げかけ、その回答に基づいて包括的なレポートを作成しました。
00:08:08レポートはCo-Workを接続していたフォルダに保存されました。Claudeのチャットでも似たようなことはできますが、
00:08:13フォルダ内のドキュメントに直接アクセスできるようになったことで、より効果的にリサーチを導くことができます。
00:08:18Co-Workにはドキュメント作成に特化したスキルが備わっているため、生成されたレポートの書式も以前より整っていました。
00:08:23Co-WorkでリサーチとPRD（製品要求仕様書）のドキュメント作成が完了した後、実際の「実装」パートのためにClaude Codeに移りました。
00:08:27私たちはClaude Codeに対し、Co-Workでリサーチしたプロジェクト案のガイドとして使われたフォルダ内のドキュメントを確認し、
00:08:32PRDの一つの側面に焦点を当てて、異なるコンポーネントに分解するよう依頼しました。
00:08:37すると、PRDに複数のセクションがあることを分析し、それらが互いに依存していないため、並行して処理できると判断しました。
00:08:42そして、複数のエージェントを生成して同時に書き進めさせ、各エージェントが独立して作業を行いました。
00:08:48並行処理がなければ16の逐次ステップが必要でしたが、並行化によってそれが実質1ステップに短縮され、
00:08:53プロセスが劇的にスピードアップしました。現在、Claudeは複雑なタスクを自動的に分解しますが、
00:08:57リクエストが十分に複雑でないと判断された場合は分解されないこともあります。もし分解されない場合は、
00:09:03「これを依存関係のあるタスクに分解して」のようにプロンプトを出せば、依存関係グラフを作成し、ワークフローを管理してくれます。
00:09:08Ctrl+Tを押せば、ToDoを確認することもできます。これは長期プロジェクトだったため、CLIフラグを
00:09:13プロジェクト名に設定し、後で戻ってこられるようにしました。これで今回の動画は終わりです。
00:09:18チャンネルを支援し、このような動画作りを応援していただける方は、AI Labs Proへの加入をご検討ください。
00:09:23いつものように、ご視聴ありがとうございました。それでは、次回の動画でお会いしましょう。
00:09:28for breakdown. If it doesn't, you can prompt it with something like "break this down into tasks with
00:09:34dependencies". It will then create the dependency graph and use it to manage the workflow. You can
00:09:38even see the todos by hitting Ctrl+T. Since this was a long-term project, we set the CLI flag to
00:09:44the project's name so we could return to it later. That brings us to the end of this video. If you'd
00:09:49like to support the channel and help us keep making videos like this, you can do so by joining
00:09:53AI Labs Pro. As always, thank you for watching, and I'll see you in the next one.