無駄なAI社員を並べるのをやめよう

こんなこと言うと角が立つかもしれないけど、AIに「社長」とか「部長」とか肩書きを配って喜んでるのを見ると、正直ちょっと引く。

AIシステムは、人間の会社組織を真似して作るものじゃない。まず仕事の構造から設計した方がいい。

人間の会社は人が中心、AIは仕事が中心

人間の会社では、誰が仕事をするかが一番重要になる。経験も責任も専門性も、個人にべったり紐づいてるから当然そうなる。

でもAIは事情が違う。

必要になったときだけ動かせるし、同じ能力を何個も並列で走らせられる。仕事が終わったら消していいし、工程ごとにコンテキストを切り替えることもできる。

人間の会社は人を中心に仕事を設計するけど、AIは仕事を中心に実行主体を設計した方がいい。

ここを無視して人間の組織図をそのままAIへ移植するから、変な違和感が出てくるんだと思う。

実際、AIに「従業員」の肩書きを配ると逆効果になるっていうデータもある。

HBRとBCGが1,200人以上のHR・財務担当者を調べた調査だと、AIをチームメイトや従業員として扱ってるマネージャーは約3割いた。

そのグループではAIの誤りを見逃しやすくなって、責任をAIに押しつける動きも増えてた。

AIに仕事を奪われる不安も7%上がって、AIの使われ方への信頼は10%下がってる。

肩書きを配るだけで、いいことは起きてない。

工程を分けるのと、人格を分けるのは別の話

リサーチ工程、SEOチェック工程、校正工程があるとする。

だからといって、リサーチ担当AI社員、SEO部長AI、校閲担当AIを恒久的に作る必要はない。Research、Draft、Evaluation、Revisionって処理を繋げるだけでいい場合もある。

調査する機能がいるのと、リサーチャーというAI社員がいるのは、全然別の話なんだよね。

必要なのはたいてい機能であって、人格じゃない。

消しても困らないAIは組織図の飾り

一番無駄だと感じるのは、社長AIから部長AI、部長AIから担当AIへ指示が降りていくだけのパターン。

途中のAIが指示を少し言い換えて、下へ送り、結果を受け取って、また少し要約して上へ返すだけなら、そこに独立した価値はない。ただの中継点が増えてるだけ。

そういうAIを見たら、こう聞いてみるといい。

このAIを一体消したら、何ができなくなるのか。

答えられないなら、それは組織図の上の飾りでしかない。正直、ここが一番モヤっとするところだ。

これはAnthropic自身も認めてる話で、公式ブログでこう書いてる。

チームが何ヶ月もかけて複雑なマルチエージェント構成を作ったのに、結局シングルエージェントのプロンプトを改善しただけで同じ結果が出た、というケースを何度も見てきたと。分ける理由がないところでは、調整コストの方が利点を上回るとも言い切ってる。

消しても困らない中継役を増やすほど、この調整コストだけが膨らむんだと思う。

分けた方がいいのは独立評価と並列探索のとき

自分で書いた原稿を、自分でそのまま採点させたくはない。

甘い点をつけちゃうのがわかってるから、一度文脈を切って、別の実行として評価させる。欲しいのは「編集者というAI社員」じゃなくて、生成から独立した評価プロセスの方。

もうひとつ意味があるのは、複数方向を独立して調べられるリサーチの場面。

一次資料、海外資料、反証、統計データみたいに分けて探索できるなら、そこはsubagentを並列で立てる価値がある。

実際、自分のブログ制作も、キーワード選定、要件定義、リサーチ、構成、執筆、独立チェック、修正っていうワークフローで回してる。

分ける理由がある工程だけ分けて、それ以外を意味もなく担当AIに割り振ろうとは思わない。

これはAnthropic自身も同じことを言ってる。一番シンプルな解決策を探して、単純な方法で足りないとわかったときだけ複雑さを足す、というのが彼らの基本方針。

実際、Anthropic自身のリサーチ機能でも、並列探索の部分だけをマルチエージェント化してる。

リード役のエージェントが調べる範囲を決めて、複数のサブエージェントを並列で走らせて、それぞれの結果をまとめる構成。これでシングルエージェントより90.2%高い性能を出せたと報告してる。

ただしトークン消費は通常のチャットの15倍まで増えるとも書いてあって、並列化はタダじゃないことも認めてる。

長期的な役割が要るときだけ、AI社員を置く

継続的なAI社員という考え方自体を、全部否定したいわけじゃない。

自分の記事をずっと見続けて、編集方針や読者像、過去記事、禁止表現まで踏まえてレビューする編集長AIなら、意味があると思う。

長期的な記憶、継続的な役割、独自の判断基準が要る仕事なら、ひとつのAIとして独立させる理由がちゃんとある。

大事なのは順番だ。職種っぽいからAIを作るんじゃなくて、記憶や権限や判断基準が独立してる結果として、ひとつのAIになる。

肩書きは設計の本体じゃない

役割プロンプトそのものを否定したいわけじゃない。「あなたはSEOの専門家です」って指定が効く場面はちゃんとある。

でも本当に大事なのは、入力、判断基準、使えるツール、出力、合格条件、再試行の条件、次の工程の方。

肩書きに意味がないんじゃなくて、肩書きだけじゃ設計の本体にならないってこと。

階層構造を使うなら、それがどんな問題を解決してるのか説明できる必要がある。人間の会社に社長と部長がいるから、は理由にならない。

会社を作る前に、生産システムを作ろう

AIで何かを作ること自体は否定しない。

ただ、人間の会社をモデルに社長や部長やSEO担当を先に配置して、そこへ仕事を流すのはやめた方がいい。

OpenAIも公式ガイドで同じ順番を勧めてる。まずシングルエージェントで始めて、条件分岐やツールの数が増えて手に負えなくなったときだけ、複数エージェントに分割するべきだと。

https://openai.com/business/guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-ai-agents/

会社を作るより先に、製造ラインを作る感覚に近い。

製造ラインでは、この工程を誰が担当するかより先に、この工程で何を処理して何を検査するかを決める。

AIも同じでいいと思う。まず仕事を見て、分解して、処理を繋ぐ。

一つのAIで足りるなら一つでいい。独立評価が必要なら文脈を分ければいいし、並列探索が必要ならsubagentを出せばいい。

長期的な主体が本当に必要になったときだけ、初めて継続的なエージェントを置く。

偉そうに書いたけど、結局はそれだけの話。

会社組織からAIを作るんじゃなくて、仕事の構造からAIを作ろう。