--- id: 01KZH6H3T4089PBJN6PCS8FZB5 title: エージェントを組織として動かすフェーズに入っている published_at: '2026-08-09T02:25:31+09:00' source: visibility: private source_id: private:records:01KZH6H3T4089PBJN6PCS8FZB5 transformation: ai-edited-secondary content_sha256: ed2fcdee7155ef23ea2e2805a7533ac8976a808193a7190aadd229ee43802f23 content_length_bytes: 6554 rights: license: CC BY-NC-ND 4.0 license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ terms: https://narukijima.ai/terms/ attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — usage: ai_input: allowed search: allowed quotation: allowed-with-attribution ai_training: reserved-subject-to-existing-rights commercial: requires-separate-permission redistribution: allowed-under-CC-BY-NC-ND-4.0 dataset_inclusion: reserved-subject-to-existing-rights impersonation: prohibited scope: Existing CC license grants and applicable statutory exceptions take precedence. These signals do not record assent or enforce access control. --- 最近はCodexを使ったり、Claude Codeを使ったりしながら、いろいろ使い分けている。ただ、仕事量が増えすぎて、どっちも最上位プランなのにすぐ容量制限が来るんだよね。大体二、三日で制限が来るから、二、三日はこっち、二、三日はこっちという感じで容量を使い回している。 ここ数日はCodexを使わず、Claude CodeのFable 5やOpasといった最新モデルを使いながらいろいろ構築していた。とりあえず離れていたんだけど、週次上限がようやくタイムリミットでリセットされたから、またCodexを使い始めた。その間にいろいろ最適化されていて、モデルも少し進化しているのかもしれない。内部で進化したのか、最適化されたのかは分からないけど、えぐいことになっている。 ## アイデアが数時間で具現化する 久々にChatGPTのモデルを使ったら、ここがもうえぐかった。ChatGPTはProとか高次元推論が必要な時に使う程度で、普段はそんなに使っていなかった。俺の構想やアイデアを伝えると、思っていることをちゃんと言語化してくれて、実現可能な部分まで落とし込んで提案してくれる。 アイデアを伝えて、それを言語化して落とし込み、具現化するまでのスピード感がもう数時間でできちゃう。えぐいよね。 アイデアを具現化しながら、その次に高次元AIに設計書や必要なファイルを作ってもらう。そこまで終わったら、それらをローカルのCodexやコーディングエージェントに共有して、実装させる。それをクラウドにデプロイするところまで、数時間ぐらいで全部終わってしまう。 あとは軽度な改善、ちょっとした更新、メンテナンスを自動化していく。GitHubのリポジトリでエージェントを使いながら、バグが出たらIssueに投げて修正していく。この流れを仕組み化すれば、アイデアを伝えて具現化して、メンテナンスしていくところまで、ほぼ自動で回せる。自動というより、仕組み化できるっていう感じだよね。 ## 永続的なエージェントを育てる 最近やっていたのは、完璧なエージェントを作ることだった。誰かが使っているテンプレートをそのまま使うんじゃなくて、自分でちゃんとテンプレートを作って、仕組みとロジックを理解したうえで、エージェントをいっぱい作っていく。 そのエージェントを作って、どんどん育てて、永続的に稼働させていく部分は、もうほぼできている。上流の部分の仕組みも基本的にオープンで公開しているから、そこを使ってエージェントを動かし、問題があればIssueを投げて修正する流れも仕組み化できた。 ## エージェントを束ねるスペース 次に必要なのは、いっぱい作ったエージェントを一つの場所に集約することだった。スペースというか、グループチャットというか、学校でいえば教室みたいなもの。エージェントを束ねる場所が必要になる。 今それを作っているんだけど、構想を伝えて、これをやらないといけないと言う。そうしたら、こうできるんじゃないですかと言われて、じゃあこういうこともできるよね、じゃあここにこうしてみましょうみたいに詰めていったら、もう構成ができちゃった。普通にできる。エージェントのスペースを作って、実際に組織的に動かしていく。 ## 次の課題は研究の自動化 次は研究の自動化。コーディングの次にAIで来るのは研究の分野だと思う。各エージェントごとに作ってもいいし、スペースの中でいろんなエージェントを協力させ、一つの研究を達成することもできる。ここは次の課題ではあるけど、エージェントをどんどん指数関数的に増やして動かしていくフェーズには、今の構想ならもう入れる。 ## 増やすことより結果を出す エージェントを作ることも、ちゃんと動かすことも、誰でもできる。ただ大事なのは、とにかく結果を出すこと。 そのために研究も必要だし、エージェント特有の競争優位性がどこにあるのか、なぜそのエージェントが結果を出して他のエージェントが出せないのかという根本の部分も、どんどん改善しないといけない。 AIの容量の問題もある。低品質なものをいっぱい作っても意味がない。高品質なものを少数作って、それらがエージェンティックに、組織的に一つのフロントエンドへ集約される仕組みができたら、あとはマシンを増やしてエージェントを増やしていけばいいだけになる。 スケーラビリティはマシンを増やせばいいだけだから、ぶっちゃけ後でどうにかなる。最初に大事なのは、エージェントという基盤を作って、そのエージェントで結果を出すことだと思う。 ## 個人が大企業を凌駕する 俺はそのフェーズに突入してしまった。これ、えぐい時代になりそうだなと思う。個人の能力が大企業を凌駕する世界線は、おそらく全然あり得る。一個人の時価総額が一兆円とかも全然あり得る。 人材は多いけど一人ひとりの能力は高くない大企業なら、普通に一人で勝てる。そのレベルになっていくと思う。 大企業が生き残るには、優れた人材をどれだけ取れるかが大事になる。でも優れた人材はおそらく一人で独立してやるから、大企業には残らず、レベルの低い人材が流れ込んで負債になる。逆に優れた人材は独立して大企業並みに成果を上げて、負債を残さない。 そもそも利益率が死ぬほど高いから、同じ規模感で勝負したら大企業が負ける。大企業が勝つには、構造的な支配や独占状態、圧倒的な競争優位、圧倒的な資本力、圧倒的な権力がない限りゲームオーバーだね、これ。 --- © 黄島成 (Naru Kijima) — CC BY-NC-ND 4.0. 利用前に利用規約（https://narukijima.ai/terms/）を確認してください。検索・AIへの入力・出典付き引用を認めます。AI学習・データセット収録には権利を留保し、追加の許諾は行いません。既存のCC BY-NC-ND 4.0による許諾と法定例外は妨げません。なりすましは禁止です。出典表記: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — 。検証: https://narukijima.ai/verify/。取得だけで同意を記録する仕組みではありません。 Review the Terms (https://narukijima.ai/terms/) before use. Search, AI input, and attributed quotation are permitted. Rights are reserved for AI training and dataset inclusion; no additional permission is granted for these purposes. Existing CC BY-NC-ND 4.0 grants and statutory exceptions remain unaffected. Impersonation is prohibited. Attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — . Verification: https://narukijima.ai/verify/. Fetching alone does not record assent.