AIエージェントとは何か？
皆さんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、 初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、AIエージェントでチームを作るという視点について話していきます。 はい、ということで今日は、AIエージェントでチームを作るという視点について話していきます。
先日、クロードを開発するアンソロピックという会社が、エージェントチームズという機能を発表しました。これは簡単に言うと、AIエージェントのチームを作ることができる機能です。
今日は技術的な話ではなくて、2026年現時点で最新のAIエージェントの使い方として、 AIエージェントでチームを作るということはどういったことなのか、
このことについて深掘りをしていきたいと思います。 今日話すポイントは主に3つです。
1つ目に、そもそもAIエージェントって何ですかという話からスタートします。 2つ目に、直近でアンソロピックが公開したAIエージェントのチームを作る機能について、これがどういったものなのかについて話します。
そして3点目に、実際に私がこのAIエージェントのチームを作って、 アプリケーションの作成と、あとはスライドの作成をした感想について話したいと思います。
今回のエピソードを聞くことで、AIエージェントの解像度が上がるような回にしたいと思います。 はいでは早速話していきましょう。
まずはそもそもAIエージェントって何ですかという話から軽く触れたいと思います。 AIエージェント、簡単に言うと、AIが自律的に思考をして各種ツールを使いながらタスクを遂行するものとなります。
AIエージェントという言葉自体の認知度、これは年々上がってきていると思います。 実は私たちも知らず知らずのうちにAIエージェントを使っているパターンというのはあります。
そのわかりやすい例が、ディープリサーチ。 チャットGPTやGeminiでディープリサーチという機能ありますよね。
これあの調査系のAIエージェントと呼べる機能で、AIが人間の少ない指示から調査計画を立てて、各種ツール、ここでは数十のサイトにアクセスをして調査を進めていくと。
そして最終的には人間に調査レポートを提出する。 これがディープリサーチの機能なんですけど、このディープリサーチもAIエージェントの一つと言えます。
あとはこのポッドキャストでも直近で話した、オープンAIのコーデックスアップ、 あとはアンソロピックのクロードコーワーク、これもAIエージェントの一つと言えます。
AIエージェントが動作をして、手元のパソコンのファイルを操作してくれるようなツールとなります。
AIとの仕事の進め方とAgent Teamsの登場
ちなみに余談なんですけど、クロードコーワーク、Windows版も公開されましたね。 私がポッドキャストで話した時はMac版のみの提供だったんですけど、先日Windows版も公開されました。
興味のある方はぜひ使ってみてください。 話を戻すと、AIとの仕事の進め方、
これは大きく4つに分類できると思います。 1つ目がChatGPTやGeminiのチャット画面で、AIと一対一で会話のキャッチボールをしながら仕事を進めていく方法。
例えば、この文章を要約してくださいとか、メールの下書きを作成してくださいとか。 2つ目がAIエージェントと人間が一対一で仕事を進める方法。
AIエージェントにタスクを振って、あとはAIに自律的にタスクを進めてもらうと。 人間はAIエージェントの成果物をチェックするみたいな方法です。
3つ目が複数のAIエージェントを起動して進めていく方法。 1人の人間がABCとか、例えば3体の複数のAIエージェントに指示を出して、同時並行で仕事を進めていくと。
そして4つ目が今日話す内容となります。 AIエージェントでチームを組んで、チーム単位で仕事を進めていくと。
これちょっとわかりづらいので、掘り下げて話していきたいと思います。 先週、クロードというAIを提供するアンソルピックという会社あります。
ここが、エージェントチームズという実験的な機能を公開しました。 これは、クロードコードというツールの上で動作する機能となります。
ただ冒頭でも話したように技術的な話ではなくて AIエージェントでチームを組んで仕事を進めることができるというアプローチを取れるようになった
そういった話をしていきたいと思います。 人間が複数のAIエージェントを起動して進めていく方法。
これは割と以前からそういった仕事の進め方をする人増えてきました。 この方法では人間が複数のAIエージェントを起動して進めていく
そのそれぞれのAIエージェントは独立して動作をします。 つまり、AIエージェント同士ではやり取りはせず、人間からの指示をそれぞれが単独で進めているような状況です。
イメージ的には、そうですね、上司がいてその下に複数の部下がいると。 上司はその複数の部下にそれぞれ仕事を割り振ってどんどんプロジェクトを進めていくわけですけど
やり取りが発生するのは上司と部下の間だけであって 部下同士での連携は発生しないわけです。
これが従来の複数のAIエージェントを起動して仕事を進めていくやり方でした。 で、これがAIエージェントのチームになるとどう変わるのかっていうと
AIエージェントチームによるアプリケーション開発とスライド作成
AIエージェント同士がお互いにやり取りをしながら仕事を進めていくと。 つまりチーム単位で仕事を進めるようなやり方が実装できます。
で、これ実際に使ってみると結構面白い動きをしていて おのおののAIエージェントが連携しながら仕事を進めることができるように
タスクの割り振りなどを行っています。 AI自身が勝手にチーム間で共有できるタスクを作成してそのタスクを基にチームで
仕事を進めていくようなイメージ。そんな感じとなります。 で、これ私全部で9体のAIエージェントのチームを作って
アプリケーションの作成をしてみました。結構面白い体験でした。 具体的にはプログラム担当、デザイン担当、あとはセキュリティ担当
こんな感じで合計9体のAIエージェントでチームを構成してアプリケーションを作ってくださいと。 で、こう指示すると9体のAIエージェントがそれぞれ連携を取りながら
タスクを共有してどんどん仕事を進めていってくれました。 約20分ぐらいですかね
問題なく動作するアプリケーションが完成しました。 AIエージェントに限らずなんですけど
AIに仕事をお願いする場合ってタスクは分割した方が仕事の精度は良くなるケースは多いです。 なので一人のAIエージェントにデザインもプログラムもセキュリティチェックも
全部お願いするのではなくてそれぞれのAIエージェントに仕事を分担して作業を進めてもらう そういったやり方の方が仕事の成果は上がると
これ人間に置き換えても直感的ですよね。 一人の人間に様々なタスクを担当してもらうよりもそれぞれの人間にタスクを割り振って
チーム単位でプロジェクトを遂行してもらうと。 こういったAIエージェントでチームを組んでタスクを遂行する
こうした選択肢も取れるようになったっていうのが私の中では大きな収穫でした。 次にプログラムではなくてスライドの作成をお願いしてみました
あるトピックをもとに分かりやすいスライドを作ってくださいと この時は4人チームの編成にしました
スライドの構成を考えるAIエージェント デザインを考えるAIエージェント
あとは情報に誤りがないかファクトチェックをするAIエージェント そして出来上がった成果物を評価するレビュー担当のAIエージェント
こちらも精度高くスライドが作成できました 1人のAIエージェントにデザインも構成もあとはファクトチェック
レビューをお願いするよりも人間の手数は少なくなるかなという印象です ただスライドからちょっと文字がはみ出したりするような場面もあったので
ここは修正の必要があるかなと思いました これもチームの編成を考えると克服できるかもしれないですね
スライドを一つの画像として捉えてその画像の中で 文字の見切りが発生していないかチェックをする専用のAIエージェントを置くとか
AIエージェントチームの可能性とコスト
こういった感じでAIエージェントのチームを組んで仕事を進めていく 実際に試してみましたけどなんかちょっと不思議な感覚でしたね
前回のポッドキャストで自分が寝ている間にAIに働いてもらうみたいな話をしました けどそういったアプローチもあのAIエージェントでチームを組むことでより取り
やすくなるかなと思ったりもしました ちなみに補足するとこのAIエージェントのチームを使った場合
結構トークンの消費は激しいです つまりコストは大きくなると
この辺はまだ実験的な機能ということもあるので最適化されてないと思うんですけど そういったコストがかかるというデメリットがある点は補足しておきます
とはいえAIエージェントをチーム単位で動かすというアプローチ あの人間というボトルネックを解消するヒントになるのかなと思ったりもします
でこれ何が言いたいのかっていうと AIエージェントを使っていると人間がタスク遂行の足枷になっているなと感じる場面があるからです
なぜならAIエージェントがタスクを処理するスピード これは我々人間が考えているよりも遥かに高速だからです
シンプルにAIエージェントの仕事のスピードに人間が追いつけないんですよね こうした人間がボトルネックになるような課題っていうのを
AIエージェントでチームを組むことで少しでも人間の負担を軽くすることができれば より早く仕事を高速で処理することができるようになるかなとそんなふうに思いました
AIエージェントチームの将来性と利用方法
AIエージェントのチームを作って仕事を進めると こういった新しいアプローチが出てきたわけですけど
まだ2026年の2月ですからね 2026年どうなっていくのかっていうのは正直ちょっと予測がつかないですね
私自身も振り返ると数ヶ月前と比べて AIを使った仕事の進め方っていうのは変わっています
年単位で変わるっていうよりも数ヶ月単位で仕事の内容が更新されるような感じです AIエージェントでチームを作って仕事を進めていくと
この機能を発表したのはアンソロピックという会社ですけど この機能が支持されればオープンAIやグーグルも実装してくると思います
現時点では実験的な機能ではあるんですけど 情報を先取りする意味でもAIエージェントのチームを作って仕事を進めることもできるんだと
そういった選択肢もあるんだと今回のエピソードで覚えていただければ嬉しいです ちなみにこのAIエージェントのチームを作ることものすごく簡単です
ファイルに一行追加してクロードコードを起動して あとはチームを作ってタスクを実行したいとそういったことを明示的に
AIに伝えるだけで ok です これだけでAIエージェントのチームを作ってタスクを実行することができます
ちなみにシンプルな指示でも動くんですけど やっぱりAIへ渡す指示っていうのは色々工夫した方が精度は上がります
AIと会話のキャッチボールをするようなこうした使い方でも AIエージェントのチームを組んで仕事を進めるようなやり方でもこれは同じだなと感じました
このクロードコードのエージェントチームズの機能 公式サイトのリンクを概要欄に添付しておきますので興味のある方ぜひ試してみてください
はいそれでは今日のポイントをまとめます 一つ目にクロードコードで公開された新機能
番組からのお知らせ
エージェントチームズというものを今回話しました これは文字通りAIエージェントのチームを作ってタスクを遂行していくものです
二つ目にAIエージェントのチームでは各AIエージェントが他のAIエージェントと連携を取りながらタスクを進めていきます
三つ目実際にアプリケーション開発とスライド作成でこのAIエージェントチームの機能を試しました
どちらも精度高くタスクを実行してくれました ただしコストは通常の使い方に比べて大きくなる点にご注意ください
はい今日はこの辺ということで本日もお付き合いいただきありがとうございました ちょっと話変わるんですけど最後に別件でお知らせが3つあります
一つ目がポッドキャストアワードの恩礼 二つ目が最近リリースしたAIニュースアプリについてのお知らせ
そして三つ目がお便り ちょっと今日はボリュームが多めなんですけど一つ目からちょっと話していきます
リスナーからの質問と回答
まず一つ目2025年の12月にポッドキャストアワードの応募のご協力を依頼しました その結果が2月に出ましてこの耳で学ぶAIのポッドキャスト
審査通過ならずという結果に終わりました 残念な結果にはなったんですけどリスナーの皆さんにご協力をいただいたり
いろいろコメントもいただいたりして励みになりました この場を借りて改めてお礼を伝えたいと思います本当にありがとうございました
残念な結果にはなりましたけど引き続き 耳で学ぶAIのコンテンツを発信していきたいと思いますのでよろしくお願いします
で二つ目が新しく作ったAIニュースアプリについてです 先にニュースレターで告知をしていたので知っている人も多いと思うんですけど
先週AIニュースアプリを公開しました 海外のAI情報を産業の要約でキャッチアップできるアプリとなります
私自身AIの情報のキャッチアップ結構課題を感じている部分もあるのでその課題を 解決するために作りました
web 版を公開してではその後ios版これは審査待ちの状態となります 英語圏のAIの情報のみ取得するようにしているので普段とはちょっと違った
別の軸での情報収集に役立つかと思います 概要欄にリンクを貼っておきますので興味のある方はこちらもぜひチェックしてみてください
はいそして3つ目えっと3つ目は本日お便りをいただいています ありがとうございます
ちょっと読みますね矢野さんいつも楽しく番組を拝聴しています 仕事の帰り道車を運転しながらポッドキャストを聞くのが日課になっており
矢野さんの週に1回配信されるポッドキャストも毎回楽しみにしています ありがとうございます
もともとパソコンや it 分野が好きで ai についても以前から強い興味を持っていました ちょうど1年ほど前から本格的に調べ始め
仕事にも活用できたらと思い少しずつ触り始めたのがきっかけです 日々触れていくうちにその便利さと可能性にどんどん引き込まれていきました
お客様との面談内容を文字起こししたいと思い 調べていく中で無料でも活用できそうな無限文字起こしにたどり着き
その後は有料プランに切り替えて現在も活用しています この無限文字起こしっていうのはこのポッドキャストで以前インタビューをさせていただいたアプリ
となります 人間が話した内容を無料で無限に文字起こしをしてくれるというそういったコンセプトの
アプリとなります でこのアプリの有料プランの費用については個人で負担されているそうです
続けますね 職場にもAIに前向きな職員が比較的多く文字起こしツールやチャット gpt
ジェミニ等を取り入れることで業務が円滑に進む場面が増えてきました 便利さを実感する中でドイツ法人内の職員にも紹介するようになり
AIを使う人も少しずつ増えてきています ただここに来て事業所の上司からそもそもAI活用に関するマニュアルが整備されていないこと
個人情報を扱う業務で現在使用しているツールのセキュリティは問題ないのか といった指摘を受けました
もっともな内容でありマニュアル整備が曖昧なまま先行して活用を進めてしまったことに 危機感を覚え
正直かなり落ち込んでしまいました これまでAIを活用することで業務が円滑に進んでいた分
急に利用しづらさも感じてしまい仕事として使うことの難しさを痛感しています もちろんセキュリティの高いサービスを使えば安心感は高まりますがその分コストもかかります
できることなら安価もしくは無料の範囲で有効活用できれば理想だとも思ってしまいます そこで疑問に思ったのが大手の企業が提供しているAIサービスは比較的安心と考えて良いのでしょうか
一方で無料または安価で提供されているツールは大手でない場合 どのように安全性を判断すればいいのでしょうか
100%安全なセキュリティは存在しないとは思いつつも 世の中に数多くあるAIの文字起こしや要約アプリ
チャット系ツールなど 私たちはどのような距離感向き合い方でAIと付き合っていくのが望ましいのでしょうか
また大手かどうかという線引きは判断材料としてどの程度意味を持つものなのでしょうか 今後のAIとの向き合い方について
矢野さんのご意見を伺えたら嬉しいです これからも放送を楽しみにしています
ポッドキャストネーム えっとテクマさんからのお便りでしたありがとうございます そうですねあのご質問にあった大手企業が提供しているAIサービスは比較的安心と考えて
良いのでしょうかという点に関しては 大手かどうかというのは一つの指標にはなると思います
例えば第三者機関による認証を受けているとか でもこれは大手じゃないツールはダメなのかというとあのそういったわけではありません
大手であることは一つの指標にはなるんですけどそれだけでは十分ではなくて 例えばプライバシーポリシーとか利用規約
運営元の透明性そういった総合的な部分も見る必要があると思います ただプライバシーポリシーとか利用規約なかなかこう文書も多くて
言葉も難解の部分があるんですけどそのページをAIに渡してこの内容からユーザー にとって不利益な項目はありますかみたいなご質問をして
AIにチェックしてもらうというアプローチもおすすめです ここでAIの言うことを100%信じるわけではないんですけど結構このプライバシーポリシー
とか利用規約に不備があればそこをAIが指摘してくれます お便りに話を戻すと職場にもAIに前向きな職員が比較的多くと
あったので外掘りを埋めるじゃないですけどまずは小さくAIを導入してみるところ これを目標にスタートしてみてはいかがでしょうか
例えば個人情報に関わらないバックオフィスの業務でAI自動化で業務を効率化したり 会社全体でAIを導入するってなるとかなり大変な作業になってくるので
まずは特定の部署チームだけで検証を進めるとか AIって世の中に活用方法いっぱいありますけどその活用方法が必ずしも自社の業務と
フィットするかっていうのは別問題なんですよね ですでにテクマさんは自社の業務とフィットする
AIの活用方法を見つけているのでこれはアドバンテージだと思います それこそオープンAIとかグーグルとかマイクロソフト
法人向けのAIプランがあるのでそういったところからちょっと感触を探っていくような形で進めていくと
こういった会社の法人プラン セキュリティの面に力を入れているので上司の方も説得しやすいかなと思います
テクマさんがおっしゃるように会社の業務とAIがこううまくカチッとはまるともうAIなしで 仕事を進めるなんて考えられないみたいな状況になるのすごくわかります
難しいかもしれないですけど同僚や上司の方に AIを使った業務の進め方これを普及させて同僚や上司の方も
もうAIなしで仕事を進めるなんてちょっと考えられないよねみたいな そういった状況になるのが理想ですよね
ちょっとこの件あの私も気になるので良ければまたお便りください お便りありがとうございました
エンディング
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