オープニングと近況報告
Mika Ueno
XCrossing、英語でスクランブル交差点を意味します。 趣味も世代も、住んできた町も違う3人が、スクランブル交差点で出会うように、様々な話題を聞かせる、おしゃべりの交差点です。
今日のXCrossingであなたが出会うのは、どんな話題でしょう?
Takuya Oikawa
おはようございます。及川卓也です。 東京でプロダクト作りの支援などをさせていただいております。
Nobuhiro Seki
おはようございます。関信浩です。 普段はニューヨークでスタートアップ投資等をしております。
Mika Ueno
こんにちは。上野美香です。 マーケティングとプロダクトマネジメントのご主任をしているフリーランスです。
風邪ひきまして、だいぶまたダミ声になっております。 お聞き苦しかったらすいません。おはようございます。
Takuya Oikawa
今ちょっと聞いてて思ったんだけど、美香さんは普段と変わらない。 風邪ひいたからちょっと変わってるのかもしれないですけど、
女性にしてはちょっと低めの声で落ち着いてっていうのでいいんですが、私と関さん、暗かったですよね。
毎回結構暗いと思うんだけど、今日めちゃくちゃ暗い始まりだなと思ったんですよ。
われながらちょっと反省しましたね。
Mika Ueno
明るくいきましょう。
いきます。
Nobuhiro Seki
1.2倍速でやってもらえば大丈夫です。
Takuya Oikawa
スピードの問題じゃなくて、覇気がないんですよ。
人のことを言ってるけど、自分もそうだったなって反省したんですけどね。
Nobuhiro Seki
前の人に影響されるんだよって人のせいにしたりして。
Takuya Oikawa
それがあった気がするんですよ。
だからちょっとそれは私自身に反省しましたね。
ということでちょっと少しトーンを上げていきますか。
Mika Ueno
という話はしてますが、3人大演劇です。
Takuya Oikawa
僕も花粉症だったのが薬で抑えられてるなと思ったのが、また花粉症がひどくなって、今は喉だけ痛いんですよね。
Nobuhiro Seki
寒いとか寒暖の差があったとかそんな感じですか?
Takuya Oikawa
いや、でもそんなにニューヨークほどじゃないです。
Mika Ueno
アレルギーで喉だけ痛くなるってあるんですね。
Takuya Oikawa
そうですよね。でも違うかもしれない、もしかしたら。
実は全然違う病気なんですかね。
AIエージェント出版チームの構成と役割
Mika Ueno
前回、及川さんのお話をしたときに、書籍を自分で作って自分で出版するみたいな話をしてましたけど、
その書籍作るときにいろんなエージェントをAIで組んで、それでチームを組んでやったという話があったと思うんですけど、
その辺もうちょっと詳しく聞きたいっていう、関さんからリクエストがあったと。
編集とか、リサーチャーとか、読書ペルソナとか。
そういうのがあったんですね。
今回のアイテムのみを作っているんですか。
Takuya Oikawa
はい、そうですね。
これが最初の部分について話を聞きました。
先ほど、編集の編集とは何かというと、
編集で作ることを実際にして作ったりとかの作品を作っている。
そういうのを実際に作っていると言うことがあったんです。
チーフエディター プロデューサーとして 編集会議を主催する
チームをコーディネートして リサーチタスクをアサインし
見つかったものを仮にサイトを得る
最終的な決定を下し 企画書を生成するっていうプロデューサーがいいんですね
その中でコアメンバーがリサーチャーがいて
与えられたトピックに関して深く調査をして
背景を理解した上でキーフィギュア図とか
既存の出版物だとか 最近の発行だとかを見たり
ウェブサーチをして 今のいろんな情報を桜してきて
そこでの発見をチームのほうに提出すると
マーケットアナリストっていうのがバッチリいて
あんまり細かく言ってくるとあれですけれど
大体それがマーケットとしてどのぐらい魅力的かみたいなことを調べると
それに対してクリティック 非評価がいて
面白いね 英語で言うと
Praise Devil's Advocate on Every Ideaっていうことで
要は全部に対して批判的な意見を出していって
どこにウィークネスがあるかだとかリスクがあるかとか
というので反論を作っていくっていうのをやるっていう
なのでプロデューサーと今言った4人がコアメンバーなんですね
必要に応じて招聘されるのがトレンドウォッチャーがいて
あと読者代表がいてという感じになってて
これで企画が出来上がるんですね
だから結構面白いのが最終レポートは出てくるんだけど
その裏でそれぞれのエージェントがやったやつが
レポートとして全部出来てて
細かく見たかったらそっちを見ましょうって話になると
これで企画が出来上がったやつを僕が見て
そのままOKっていうかいろいろ手直しして
もう一度企画書作ってもらうかしてっていうのでいったら
次に執筆の方に行くんですね
ここは多少ちょっと被ってるところがあるんで
企画書が綺麗に出来てたら全部が全部動くわけじゃないんですけれど
やっぱりリサーチとかプランニングをするのがあって
企画書がちょっと甘かったらこっちでもう少し深掘りすると
この時にはデミニーのディープリサーチを別途行うことも可能ですと
あとは記事執筆する人がいて
あとは品質保証する人がいて
Takuya Oikawa
ここでまた読者ペルソナがいて
インタビュースキルっていうのがあって
これは僕に対していろいろ聞いてきて
僕はそれに対して答えてっていうところから
経験なんだとかそういうのを引き出していくと
最後全体的なやつを綺麗に原稿として仕上げていくっていうのがあるという感じですね
メディアとかによっては対象読者が違うんで
それぞれのペルソナが別に用意されていて
その対象読者として振る舞うっていうのがルール付けされてる感じです
Mika Ueno
それらのエージェントを人格と言わないけど
一つ一つの役割っていうのをどうやって出したんですか
Takuya Oikawa
それはプロデューサーチームの方はそんなに人格的なものを与えてなくて一般的なものです
ただ一回一回やるときに期待値と違うものがあったら
それをエージェントの方に反映させてくれっていうと
それがアップデートされていくんですね
それがあるしライティングの方とかは
過去の自分が書いた記事とかを全部読まして
そこから自分の癖みたいなものを抽出してもらったり
あとはメディアがあったらメディアの関さんとかご存知だと思うんですけど
その何でしたっけ
媒体の特徴みたいのまとめた文章ってあるじゃないですか
広告主とかに出したりするやつ
あれをもらってるんでもしくはそれ等々のものを自分で作ったりして
それを読み込ませてっていうことをやって
読者ペルソナとかができたり
あとはビジネス向けなのかテクニカル向けなのかというところとかを
全部起こしてっていう形でやっています
そんな感じですかね
Mika Ueno
性質ももちろんそうなんですけど
なぜクリティックが必要かとかなぜプロデューサーがいるのかって
その人が存在する理由って業務とか書籍の作り方を知ってる人であれば
こういう役割がいる
私で言ったらマーケティングとかそういうところで
流れの中にどういう人たちが必要かってわかると思うんですけど
例えば書籍を書くの初めての人たちだったら
どういうチームが正しいチームなのかっていうのはわかんないと思うんですよ
そこに配置するのがどんな人たちなのかっていうのを
どうやって出したのかなと思って
Takuya Oikawa
これはどうやってか忘れちゃったんですけど
今それもAIがやってくれるんですよ
だからAIがこんなことをやりたいんで
エージェントチーム作ってくれって言ったら
エージェントチーム作ってくれて
こんなのでやりますって言ってくれるんですね
それにこういう視点も必要だから
こんなのもいるんじゃないって言ったら
それを作ってくれたりするので
そこわかんなくてもチーム編成考えて
チーム作ってって言ったらやってくれますね
AIツールの使い分けと執筆プロセス
Mika Ueno
なるほどね
Nobuhiro Seki
それでさっき一瞬
ジェミンのディープリサーチみたいな話がありましたけど
それ全体でどのプラットフォームでやってたりするんですか?
Takuya Oikawa
基本は今全部クロードなんですよ
クロードコードでやるようにしていて
その中でリサーチだけは
地味にディープリサーチの方がいいことが多いんで
必要だったら地味にディープリサーチを
動かせって言って動くと
あとは両方とも途中途中で
自分のレビューを挟むかどうかっていうのも
してできるようにしてて
丸投げして最終的に記事まで作ってっていうような
視点もできれば
途中途中で止めて全部確認して
それで進めていくってやり方も
両方できるようにしてある感じです
Nobuhiro Seki
クロードでやってるんですね
僕とかプロジェクトの中に入れてやったりとかして
っていう感じでやってるんで
その辺の使い方もいろいろあるなと思うんですけど
Takuya Oikawa
プロジェクト相当座があるんですよね
それ相当のものを
ディレクトリで配置してる形になってるんで
なんでディレクトリがそのままプロジェクトになって
例えば記事を書くとか原稿を書くっていう
ディレクトリの下に
メディアごとのディレクトリフォルダーも
ある形になってるんで
そうすると勝手にその中に
ドラフトを突っ込んだりしてっていうのを
やってくれる感じになってます
Nobuhiro Seki
リサーチだけジェミンにするっていうのは
よくわかりますね
Takuya Oikawa
あれってやっぱり
Nobuhiro Seki
Googleの検索のボットで
得ている情報って流用されてるんですかね
と思うようなことが
Takuya Oikawa
いや そうだと思いますよ
Nobuhiro Seki
感じますよね
明らかにだから
全然フレッシュネスが違う情報も
いつも感じちゃうんですけど
Takuya Oikawa
それにしては普通のジェミンに
頭悪いんですけどね
Nobuhiro Seki
そうなんですよ
突然わけわからないこと言って
死んだりとかするんで
すごい困ります
Takuya Oikawa
でもあえて今言った中でも
エージェントみたいな形してないですが
出てきたものを
違う生成AIに投げるパープレキシティで
ファクトチェックしてみたり
それとかコデックス
チャットGPTのほうで
あえて一部をやらせてみたり
レビューさせてみたり
っていうのを入れたりしてますね
Mika Ueno
使い方ですね
Nobuhiro Seki
時々もしかして他のAIに
効きましたって言われたりするんですけど
Takuya Oikawa
そうなんだ
Mika Ueno
正直に言うの
Nobuhiro Seki
プラットフォームごとに
まさにさっきのジェミンとかじゃないんですけど
使い分けてやってて
こういう
例えばチャットGPTとかだと
キジ先生とか
ホントしても使えるものは出てこないんで
文字書かせないんですけど
クリティックのときだけ
使えるたりするんです
クリティックさせたりすると
偉そうに返ってくるんですね
それをそのままつけると
プロトコルが
AIで調べましたか?とか
急に聞いてきたりとかして
でもホントに分かってるの?って聞いたら
いや実は適当に言っただけです
返されたりして
AI使ってると
AIエージェントと人間の違い、チームの性質
Nobuhiro Seki
僕がいっぱいいた時のことを
思い出すんですよね
人によってなんか
対応の仕方が違うよ
ね?みたいな感じで
Mika Ueno
AIチームで調べて
下調べの情報とか
いっぱい膨大な情報だと思うんですけど
そこで会話されてるものとか
調べてきているものとかっていうのは
大岡さん全て目を通されるんですか?
Takuya Oikawa
いや通さないです
Mika Ueno
まとまった最後のものだけ?
Takuya Oikawa
最後の企画書だけ見てってことが多いですね
その中で企画書で
あと企画書の前に
ずっとチャットの
チャットっていうか
そうですね
チャットの画面のところで
いろいろこう
途中経過とかを出してくれたりするし
こんな案が出ましたが
っていうところのやつも
全部会話で見るので
なんかA案 B案 C案が出ました
チームで議論した結果
B案にしましたとかっていうのが出てきた時に
いやA案がいいと思うんだよね
って思った時は
自分が思った時は
それはちょっとその中身を
もう少し見た上で
どうしてそう判断したのかとか
A案の中身ってどうなのかなとか
っていうのは見たりはしますが
最終的に出てきたものに対して
特に異論がない時には
一個一個の調査結果は見ないです
Nobuhiro Seki
じゃあ今日
エージェント話を聞きたかったのは
なんかそのスタイルって
大木川さんが例えば
前職とか前々職で
マネージャーとしてやってた時の
部下の管理の資格と近いですか近くないですか
っていうのをちょっと聞きたかったんですけど
Takuya Oikawa
まあ僕はでもこういった
メディアとかで務めたことないんで
部下にこういったリサーチャーがいたり
ライターがいたりってことはないので
わかんないですね
これがプロダクトの開発でとか
ソフトウェア開発で行った時に
違うかって言ったら
いややっぱり全然なんだろう
そうですね
例えばソフトウェアエンジニアが
数名いて
いや結構違うと思いますね
まずはその
みんなのアウトプットがこんなに
均質じゃないんですよね
人間の場合には
進捗もエージェントも結構バラバラで
すごい時間かかったりするのはあるけれども
トータルで見たら
時間差ってゴミみたいな差しかないわけですよ
めちゃくちゃ人間に比べると早いんで
人間の場合にはその差が
やっぱりスピードが全然違うんで
その差が大きく違いに出てきて
じゃあ誰かの仕事を代わりにやるとか
っていうのが出てきたり
っていうのがあるんだけど
そこら辺違いますよね
それとか
でも似てるところも多いですよ
それはもちろん
でもそのやっぱり記事で書いたのは
チームって言うけど
チームじゃ本当はないんだよね
っていうことを言ってて
でこれ単にパイプラインに過ぎないっていうのを
チームっぽくやっぱり擬人化されてるから
そう見えるんだけれど
なんか今言ったみたいに
その行間を呼ぶみたいなところとか
指示はされていないけれども
やる必要だと思ってやるだとか
そういったいわゆる人間的な振る舞いって
エージェントはしないので
そういうのも指示だし
やってくれるのかもしれないけど
指示された範囲でしかやらないので
そういう意味で言うと
人間とはだいぶ違うとは思いますね
Nobuhiro Seki
それ羨ましいなと思って
指示・進捗管理とAIチームの利点・欠点
Nobuhiro Seki
部下がジュニアか
ジュニアじゃないかによって
それが変わるってちょっと思ってて
ジュニアの人って
言われた通りしか結構しないじゃないですか
しないんですよ
多分そういう人はあんまり
聞いてないのかもしれないですけど
だからその差がすごいあって
すごいジュニアで
これ指示して
これ指示して
これ指示すると
最初の指示を忘れるみたいな人って
結構いるんですね
でなんかそういう振る舞いをやっぱり
特にちょっと前まですごくエアしてて
ちょっと振る舞いすると忘れるじゃないですか
いやこれが中心だって言ったら
なんで忘れて
違うことにボッとしてんのみたいな
こういうのをやっぱり
Nobuhiro Seki
レポートができたりとかするみたいな
Takuya Oikawa
やつを
Nobuhiro Seki
やっている中で
なんかだんだんだんだん
クオリティが高くなってくると
いいチームになって
なんか出てくるものも
揃ってくるんで
任せられるんだけど
なんかそういうアウトプットのやつがあったりとかするとかっていうのを すごいふと思い出したのでですね。
レジェンドで組んでるときにそういうのないのかなってちょっと思ったので、 それを聞きたかったんですけど。
Takuya Oikawa
まあ、でもそれはやっぱりそうで、いきなり手を動かす前に ちゃんとプランモードでプランしろみたいなことがあったり、
あとは、やるべきことをちゃんとどっかにどっかに置いてあげるっていうのも、
ドキュメントに書いておくようにして常にそこに立ち戻るみたいなことであったり、
やっぱり、あと進捗をちゃんと別ファイルに残しておいて、
今どこまで行ったかっていうのを残すようにしようって話をしたりですね。
あと、ガードレールみたいなガードっていうのをちゃんと決めて、
それもやっぱりドキュメントに残して、 常にそこに立ち返るようにしたりっていうのはやったりしますね。
やっぱり結構忘れますよ。
Nobuhiro Seki
うん、そうですよね。
Mika Ueno
今まで何冊も書籍書いてると思うんですけど、
人間の出版のチームの方とやっているのと、
今回及川さんがお一人で進められたものって、
どんなとこが良くて、どんなとこがメリット、メリットっていうか、
Mika Ueno
何か違いがあるって思いました。
僕が必要とした時に常に動いてくれるんですよね、やっぱりエージェントの方が。
Takuya Oikawa
で、編集者とかっていうのはやっぱり時間がかかるし、
複数の本やってたりするんで、すぐに質問したり相談したり、
指示っていうのは失礼ですけど、仕事をお願いしたりしたとしても返ってこないことがあるけれど、
Takuya Oikawa
すぐに返ってくるっていうところが違うし、
あと…
とはどうだろうな…
一番違うのはスピードですね。
次に関してはどうだろうな…
いや、めちゃくちゃ質は高いと思うけれども、
やっぱりプロの人たちのクオリティもめちゃくちゃ高いので、
だからそこはクオリティに関して言うと好みがあるかもしれないし、
人間のクオリティが劣っているとは私は思わないですね。
なので一番の違いはやっぱりスピードなのかなと思いますね。
Mika Ueno
なるほどね。
Nobuhiro Seki
ターラーの時間が読めるっていうのはすごい真似してて楽ですね。
Takuya Oikawa
そうですね。
ただ読めるっていうのがやっぱりすぐには返ってこないわけですよ。
結構複雑なタスクだと10分ぐらい待つし、
ものによっちゃもうちょい待つんですよね。
だからそれがあれですね、よく言われてるけれど、
ワークライフバランスめちゃくちゃ崩すんですよね。
Mika Ueno
崩すんだ。
Nobuhiro Seki
僕は逆に人だと特に時差がある環境にいるってのもあって、
いつ返ってくるか全く分かんないからめちゃくちゃスペースに遠征悪いって感じになっちゃう。
それだとこれって多分10分から20分ぐらいだよなと思ったら、
その間他のことしたりするわけですよね。
Takuya Oikawa
でも前だったらポンと頼んで半日はかかんなと思ったら他の仕事できるんだけれども、
10分か20分で帰ってくるってなったら10分か20分待って、
他の仕事は一応やるわけですけれど、そんなに重要な仕事じゃないようなものをやって、
戻ってきたらすぐ次の指示を出してってやるんですよね。
今リモートから指示出せるから、
スマホ持ってって終わったって通知きたら次これねってやってっていうのを移動しながらずっとやるようになるし、
あとそれぞれクロードにしても何にしてもプランだってどのぐらい使いますよって決まってると、
使い切らないと損だっていうふうなメンタリティーになってきて、
そうすると夜寝てる間にこいつは別に寝なくていいのに何も使わせてないのもったいないと思って、
自分が他のことをやるときにクロードに仕事させておこうと思う自分がいるわけですよ。
風呂入る前にちょっと急いで仕事考えてこれお願いしておこうとか、寝る前にちょっとこれ頼んでおいて、
すぐできちゃうんだろうけど明日の朝結果見ようとかって思ったりっていうのが発生するようになってしまい、
とてもよろしくないと思います。
エンジニアリングの経験との共通点とまとめ
Nobuhiro Seki
ソフトウェアエンジニアと共通のパターンみたいですね。
アイドルさせておくのがすごいもったいないから、ついいつもさせておくっていうのが。
Takuya Oikawa
昔からあったんですよね。
昔はそれがそのマシンが遅かったりしたときにはビルドっていうやつで、
例えばWindowsとかって僕が作ってたときってフルビルドでクリンビルドっていう、
全てのソースコードを一から全部コンパイルしてリンクしてっていうのをやるのは約一晩かかるんですよ。
なのでそうするとそれを変える前にかけて翌日それで新しいビルドができてっていうのを試してみたいなことをやる。
それも誰かやってくれてるんでそれをダウンロードしてくるだけのことが多かったんですけれど、
そういうのが日常だったんですよね。
Chromeだってあれフルビルドするの、僕らめちゃくちゃ早いマシン使ってたけど、
それでも1時間以上かかったんですよね。もうちょいかかったかな。
Nobuhiro Seki
で、エラーとか落ちたりするのがきますよね。
Takuya Oikawa
全言語処理のほうをやるとめちゃくちゃ時間かかったんですよね。
コーパス作ってそこでなんか実験してみたいなのをやるのは半日作業とかかかってましたからね。
Mika Ueno
コーパス作ってあるんですか。
Nobuhiro Seki
非常にためになるお話だった。
Mika Ueno
最高なるお話でしたね。
Takuya Oikawa
でもね、これあれですよ。
1ヶ月とか3ヶ月とかの単位でそんなめんどくさいことやってたんだっていう話になって、
別にさっきも、もうエージェントチームも本当はいろいろ細かく自分で手作業でやってっていうのを、
今でもやってる人たくさんいると思います。
でも普通にこんなことやりたいんだけど、
ウェブ上で一番いいベストプラクティス探して、
それでいい感じにチーム作ってとか、いい感じに作業を始められる環境を作ってって言ったら、
もうやっちゃうんですよね。
Nobuhiro Seki
大分このポトキャスト聞いてる人はこれを聞いてなるほどと思って言う人たちが多いと思います。
Takuya Oikawa
多いかな。
Mika Ueno
また及川さんの本がまたすぐ出ちゃうぞっていうね。
とりあえずプロダクト倫理をですね、そういう観点で読んでみて面白いんじゃないでしょうか。
Nobuhiro Seki
でも今みたいな話を聞いてると、また読みたくなっちゃいますよね。
Mika Ueno
AIエージェントチームの作り方、筆筆の裏側でした。
エンディングと次回予告
Nobuhiro Seki
ただゴールデンウィークなんてちょっと翌週の公開は久しぶりにお休みということで。
Mika Ueno
そうですね。来週はお休み1回お休みの回です。
Nobuhiro Seki
5月6日はお休みをさせていただきます。
Mika Ueno
次は5月13日水曜日配信です。