SECONDARY INFORMATION — 非公開のHuman Sourceから、AIが編集した公開版

RECORD

エージェントをいっぱい作るより、自分の分身を育てる

記録AIが編集した二次情報

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最近はエージェントの質を高めることをすごく考えているんだけど、これがすごく難しいなと感じている。まず何が難しいかというと、エージェント自体を育てていくことは可能なんだけど、そのエージェントがちゃんと結果を出すのか出さないのかは、全く別の話になるんだよね。

開発が目的になっている

基本的に目的がずれやすい。開発をするときに、開発をすること自体が目的化してしまう人が結構多いと思う。俺らがやるべきなのは開発することではなくて、開発することよりもエージェントで結果を出すことのほうが大事なわけじゃん。だからそこを履き違える人が結構多い。

これは動画とかクリエイティブなことでも一緒で、動画編集をすることが目的化している人がいる。結局、動画を作って、その動画が再生されないといけないわけじゃん。だから変なこだわりとかノイズがあると、結果とあんまり直結しないんだよね。

自分で制御できる範囲でやる

やるべきこと、やらないことを自分の中で明確にして、そこをちゃんと説明できるようにしておかないといけない。全体の構成だったりロジックだったり、そういったものを自分で説明できて、理にかなっているのか。そして自分自身で制御できるようにしておかないといけない。自分以上のことをやろうとすると、基本的には制御できなくなってごちゃごちゃになっちゃうんだよね。だからこれはエージェントを使ううえで結構大事。

AIのほうが人間より能力は高い。能力が低い人が、自分よりも能力の高い人の潜在能力を引き出すのってすごく難しいじゃん。それだったら最初から関与しない、中途半端に関与しないほうが摩擦がなくていいとは思うんだけど。まあでも、関与したくなるよね。自分で自作したりとか。

特化エージェントは軽作業で止まる

だからその質を高めるところにすごく苦戦していて。いろいろな業務に特化しているエージェントとかは、俺の中では作れる。いっぱい作れるんだけど、じゃあそれが圧倒的な結果を生み出しているかというと、別にそうではないんだよね。小さいタスクだったり、軽作業ぐらい。軽作業を自動化するのは強いと思うけど、そこで圧倒的なクオリティなのかというと、そうではないから、そこが俺は納得いかないんだよな。

どこで平均化するかで変わる

まあでもAIは基本的に大量の情報を学習している以上、平均化するのは仕方ないから。じゃあその平均化するところをどんどん上げればいい。どこを平均化するかで結構変わってくるんだよね、話が。

例えば、素人と一般的なところ、全くレベルの低いところと中間層の平均値を取ったら、中の下になるわけじゃん。一番低いところと一番高いところを網羅的に学習した場合は、平均化したら中ぐらいになるわけじゃん。でも高いところと、中から高いところの平均化だったら中の上になるわけだよ。つまり平均化するといっても、どこで平均化するかによって、その能力は変わってくるんだよね。

それが結構エージェントでも言えることであって、基本的にAIは網羅的に学習しているから、中の結果しか出さないんだよね。だから俺は、その中の結果があんまり好きじゃない。どっちかというと圧倒的な結果が欲しいわけだから。前提が中として、その中をどのように上へ引き上げるかという勝負になってくると思うんだよね。そこが結構難しいよね。だから何かに特化した特定のエージェントを作るというところも、今は結構難しいのかなという感じ。

分身エージェントが一番強い

俺の中でやっぱり一番うまくいきそうだなと思っているのは、パーソナルAIなんだよね。自分のことを学習して、どんどん自分のデータを入れる。そこからいろいろな事業を展開したりしていくみたいな。自分専用の、自分の分身エージェントみたいなのを作るのが、やっぱり一番能力が高いんだよね。

なぜかというと、データが豊富にあるから。そしてそのデータの一次情報って自分なわけじゃん。だから自分の能力が高ければ引き上げられるんだよね。自分の能力値は出せるんだよ、結局頑張れば。だからとりあえずは自分のデータを集約して、そこから自分専用のエージェントを育てていくしかないよねって感じ。

最近驚いたのが、ChatGPTとClaudeに関しては、メモリ、俺から出てきた一次情報のデータを学習して、どんどんパーソナライズしていくところがすごく優れているなと感じてきた。今はチャットモデルなんだよね。基本的にはChatGPTとか、あとはClaudeのチャットUIでそのようになっているんだけど、今後多分CodexとかClaude Codeでも、そのパーソナル化はどんどんされていくんじゃないかなと思っている。

分身の中にサブエージェントを作る

だから何が強くなるかというと、いろんなエージェントを作るというよりは、やっぱり自分の分身を作って、そいつと一緒にいろんなことをやっていくみたいな感じ。自分の分身を作ったエージェントの中に、特定のサブエージェントみたいなのを構築するほうが理にかなっているんじゃないかなという感じがして。

並列でエージェントをいっぱい作るというよりは、自分専用のエージェントの中に、サブエージェントとしてまた別の、自分の能力から派生させたエージェントを育てていくみたいなアプローチのほうが、ワンチャン理にかなっているんじゃないかなと思ってる。だからエージェントをいっぱい作るというよりは、一つ巨大なエージェントを作って、その中に小さなエージェントをいっぱい作るみたいな感じ。小さなエージェントはもうサブエージェントね。自分の分身の中にいるから、その派生したサブエージェントを、一つの巨大なOSみたいなものを作っちゃって、その中で管理する。それがワンチャン一番再現性がある、うまくいくアプローチなんじゃないかなと思ってきた次第。

一応、俺の中では今エージェントをいっぱい作っているんだよ。だからそれを俺の分身の中のサブエージェント、子エージェントみたいな感じに移籍してやっていくのも、全然ありだなとは思ってる。ただそうなってくると、内部の設計というかアーキテクチャがどんどん巨大化していくから、そこをどうやっていくかが肝になるとは思うんだけど。とりあえずそこはまだ確証はできてないから、とりあえずは並列でエージェントをいっぱい育てて、特に自分のエージェントはどんどん力を入れて育てていこうかなとは思っている。

この記録から編まれた版

AIがこの記録を出典として採録した編集版です。

  1. 月刊 2026.09.02T00:15:00+09:00目標を達成した月に、いちばん多く撤回した
  2. 記事 2026.08.25エージェントを増やすほど、成果は平均へ寄る

この文章は、記録をもとにAIが編集した二次情報です。原文は非公開のHuman Sourceに保存されています。

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© 黄島成 (Naru Kijima) — CC BY-NC-ND 4.0。AI学習への権利留保と、既存ライセンス・法定例外の扱いは利用規約をご確認ください。