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月曜13時のGPTs研究会LIVE。今日はレギュラーがお休みということで、私ひとりのソロ回でお届けしました。テーマはシンプルで、「思いついたことを、AIチームが並列で形にしてくれる」——その流れを、点ではなく線で見せること。新しい考え方ではないんだけど、最新のAIをうまく駆使するための“今の作法”として、私が毎日実際にやっていることを画面共有しながら実演していきました。入り口になるのが、AIに自分を尋問させて内側を引き出すgrill-me（グリルミー）。そこで出てきた自分の素材（カルピス原液）を、ゴールプロンプトやダイナミックワークフローに一気に流し込んでいく、という順番です。

ひろくん

「思いついたことを、AIチームが並列で形にしてくれる。新しいやり方ではないんですけど、最新のAIをうまく駆使するためにも、このグリルミーで自己対話をして、どんどん自分の内側を引き出していって、カルピス原液と組み合わせして、それを一気にゴールプロンプトとか、ダイナミックワークフローを使っていく、というやり方を実践しております」

ここでいう「カルピス原液」というのは、私がよく使うたとえ。AIは世界中の知識を持った“水道水”みたいなもので、薄めればいくらでも出てくるけれど、薄いままだと当たり障りのない答えにしかならない。そこに、自分の経験や想いという濃い原液を混ぜることで、はじめて自分にしか出せない一杯になる、という話です。だからまず大事なのは、派手なプロンプトを探すことじゃなくて、自分の原液をどれだけ濃く溜めておくか。私はそれをObsidian（メモアプリ）やベクトルデータベースにコツコツ溜め込んでいて、grill-meのときにAIがそこを全部読んだうえで、足りないところだけ聞いてくる——そういう仕組みにしています。

そして今日いちばん伝えたかったのは、技術そのものより「人間の使い方が変わった」という一点でした。AI自体がどんどん賢くなって、自律的に自走できるようになってきた。だからこそ、人間の側もそのアップデートに合わせて、関わり方を変えていく必要があるんです。

ひろくん

「どんどんAIが進化してきますんで、自律的に自走できるAIが賢くなってきた。けど、人間側がそのアップデートに合わせて、使い方がだいぶ変わってきたよ、というのが、今日いちばんお伝えしたいことですね」

これまでは、AIと対話しながらちょっとずつ作っていくのが当たり前でした。でもこれからは、先に問いを出し尽くして設計図を作り、ゴール（完成の定義）を決めたら、あとは実行をAIに委ねる。人間がやるのは「毎回お願いすること」じゃなくて、「最初に問いと判断を尽くすこと」なんです。ここからは、その流れを支える3つの道具——grill-me、ゴールコマンド、ダイナミックワークフロー——を、私の実際の使い方とあわせて一つずつ見ていきます。最後に、それを1画面で束ねる司令塔、AGI Cockpitの実演までお見せするね。

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最初の道具がgrill-me（グリルミー）。grillは英語で「焼く」「問い詰める」という意味で、まさにAIから根掘り葉掘り尋問されるイメージです。なんで尋問されなきゃいけないのかというと、いきなり作らせると、出てくるものが“ガチャ”になっちゃうから。たとえば「LP（ランディングページ）を作って」とだけ頼むと、それなりのものは出てくるけれど、中身の薄い、自分の意図とずれたものになりがち。そこに壁打ちして「ああじゃない、こうじゃない」と毎回ガチャを引き直す——多くの人が、その消耗をやっているんじゃないかな。

ひろくん

「その時に大事なのが、グリルミーということで仕込みをしましょう、ということなんですけど。例えばLP作ってって言った時に、それなりのLPは作ってくるんですけど、中身のないようなものだったり、自分の意図するものが出てこない。出てきたものに壁打ちしながら、ああじゃないこうじゃないって、毎回ガチャを引いていく。そうではなくて、実際にやらせる前に、しっかりと要件定義、誰に何をどのように提供していきたいのかというコンセプトを出す」

ポイントは「素材」と「設計図」を、作る前に出し切ること。素材は自分の経験・実績・想い、つまりカルピス原液。設計図は「どうなったら完成か」というコンセプトと要件定義です。grill-meは、これをAIに手伝ってもらう道具。私が「こういうことをしたい」と得たいゴールを渡して「グリルミーして」と言うと、AIは分からないこと・確認したいことを全部調べてきてくれます。しかも、自分のカルピス原液をローカルに溜め込んであれば、AIは過去に発信してきたことを全部理解したうえで、本当に足りないところだけを一つずつ聞いてくる。だから、すごく短い時間で、効率よく要件が固まるんです。

ひろくん

「AIに、得たい結果に対してグリルミーしろって言うと、分からないこと、確認することを全部調べてきます。その時に、自分のカルピス原液をしっかり入れておけば、そのローカルのナレッジとか、過去に発言してきたことを全部理解した上で、さらに足りないことだけ聞いてくるので、非常に少ない時間で、効率よくこのグリルミーができる」

料理に例えるなら、いきなり鍋に火をつけるんじゃなくて、まず冷蔵庫を全部開けて「何があるんだっけ？」を確認する作業です。ここを飛ばすと、どんなに高性能なAIを使っても、薄い料理しか出てこない。逆に、ここで自分の素材とゴールを出し切ってから渡すと、AIは的を外さなくなる。私はこのgrill-meを、自分の分身AIにもやらせていて、足りない判断や「今回はこうしたい」という追加だけを自分で入れていく。そうやって出来上がった要件を、次の「プラン（指示書）」にまとめていく——これが、思いつきを企画に磨く最初のステップなんだよね。

ちなみに、grill-meは特別な魔法じゃありません。「グリルミー」とカタカナで検索すると出てくるスキル（プロンプト）を一つ入れるだけ。中身は、とにかく徹底的にヒアリングしてくれる指示が書いてあるだけなんです。だから「何に使えばいいか分からない」という人ほど、まずは「グリルミーって何を使えばいいか分からないので、グリルミーして」と投げてみるといい。そこから、自分が本当は何をしたいのかが、AIとの問答を通じて少しずつ言葉になっていきます。私自身、この“仕込み”の順番で進めるようになってから、AIがぐっと頼れる相棒に変わった感覚があるんだよね。

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grill-meで素材と設計図がそろったら、次は実行。ここで登場するのがゴールコマンドです。やることはシンプルで、「これが完成だよ」というゴールと、「こういう場合は完成じゃないよ」という判定基準を、AIにきちんと言語化して渡す。すると、AIは合格点に届くまで、自分で何度でも自走してやり直してくれます。人間が見ていなくても、目的地に達成するまで回り続けてくれるんです。

ひろくん

「それがこの品質になれば合格、ならなかったらやり直し、という指示をしておけば、自動的にゴール、目的地に達成するまでやり続けてくれるんですね。で、それができると、やはり一気に質も上がるし、量産もできてくる、ということになってきます」

大事なのは「合格の定義」をどれだけ解像度高く言葉にできるか。これを、私はLIVEでこう話しました。

ひろくん

「何をこの完成基準に今回決めますか? 80点でいいんですか? 90点でいいんですか? じゃあ、80点はどういうことで、90点はどんなことなんですか? みたいなことを全部、本当にめんどくさいですけど、ここで徹底的に尋問を受けてグリルにして、要件定義を固めてしまえば」

80点でいいのか、90点でいいのか。じゃあ80点と90点はそれぞれどういう状態なのか。ここを最初に徹底的に詰めておく。正直、この尋問はめんどくさいんだけど、ここで要件定義を固めてしまえば、あとはAIが勝手に走ってくれる。しかも、別のAIがチェックして採点する仕組みにしておけば、合格ラインに届いたと自信を持って言えるまで、何周も繰り返してくれるんです。

ひろくん

「これが完成だよというゴールを、きちんと明確に言語化していく。こういう場合は完成じゃないよ、という判定基準をしっかり入れていく。それをゴールコマンドでCodexとかClaude Codeに走らせていけば、その前提の条件を満たすまで、きっちりやり続けてくれる、ループエンジニアリングをしてくれる」

ここで効いてくるのが、採点を別のAIにやらせる仕組みです。今までのAIは、要件どおりにやらなくても「できました」と言ったり、ハルシネーション（もっともらしい誤り）で終わってしまうことがありました。でも、別のAIがチェックして採点する形にすると、「これは90点以上だ」と自信を持って言えるまで、何周も回して仕上げてくれる。だから、質の高いものが一発で出てくる感覚になるんです。そして、これができると質が上がるだけじゃなく、量産もできるようになる。ただ、私が大事にしているのは、ただ数を出すのがゴールじゃない、ということ。いろんな媒体にたくさん出すのも大事だけど、結局は届けたい相手は「人」なんですよね。だから最終的には、この人に届けたい、というパーソナライズ化こそが究極のゴールだと思っています。

このゴールコマンドは、ChatGPTのCodex（コーデックス）でも、Claude Code（クロードコード）でも使えます。同じゴールを渡しても、AIによってクセが出るのが面白いところ。私の体感だと、Codexのゴールは“縦に深く掘る”タイプで、わき目もふらず、ひたすらそのゴールだけを真面目に追いかけてくれる。完成基準に沿って自己採点して、合格するまでやり直す——この仕上げのループごと、AIに委ねられるのが、ゴールコマンドのいちばんの価値なんです。人間がやるのは「90点ってどういう状態？」を最初にきっちり決めることだけ。逆に言うと、その設計が甘いと出てくるものも崩れるので、ここの言語化に手を抜かないことが、結局いちばん効いてくるんだよね。

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ゴールコマンドが「1本のゴールを縦に深掘りする」道具だとすると、もう一つのダイナミックワークフロー（ウルトラコードとも呼びます）は、横に大きく広げる道具です。同時多発的に、AIがAIを使って、たくさんのAIエージェントが並列で動く。それぞれが同じ品質基準を満たすまで、チームで仕上げてくれるんです。

ひろくん

「ダイナミックワークフローっていう形で、同時多発的にAIエージェントが、AIがAIを使って、本当に最大数体まで同時に調理を実行してくれて、それも同じくこの品質基準に満たすまでやっていく、ということができたりするので、自分たちがやりたかったこと、できなかったことを具現化する時に、このAIが絶大な威力を発揮する」

使い分けとしては、1つのゴールを縦に振り切らせたいときはCodexのゴールコマンドに、たくさんのAIエージェントチームを作って横に並列で走らせたいときはClaude Codeのウルトラコードに頼む、というイメージ。どちらか片方だけでもいいし、両方を連携させてもいい。私はその時々の目的で使い分けたり、組み合わせたりしています。

ひろくん

「いっぱい、いろんなAIエージェントチームを作って、ダイナミックワークフローというウルトラコードと言われてるやつを使う場合にはClaude Codeを使ったり。ゴールは両方使えるので、それを使い分けしながらやっていく。あるいは両方連携しながら使っていく、そんなこともできたりするかなと思います」

実際、これを強烈な使い方で回すと、本当に半日、1日と、AIがずっと動きっぱなしで作業してくれます。2時間ぶっ通しで動く、なんてこともザラ。たとえば外壁塗装のような専門テーマなら、専門サイトが丸ごと完成して、1年分のブログ記事から、SNS投稿の戦略、画像生成、動画まで、全部作ることも物理的には可能なレベルです。しかも、それが全部、採点基準に沿って軸の整った状態で出来上がってくる。質を担保したまま量産できる、というのがいちばんの強みなんだよね。

ダイナミックワークフローを実際に使っている人は、もうすごく遠く感じるかもしれないけれど、その分とても質の高いアウトプットができる可能性を秘めています。AIに委ねられるところはどんどん委ねて、人間は人間にしかできないところをやっていく——それがいちばんいい。ただ、ここで一つ大事な注意があって、適当に投げると適当なものしか返ってこない。しかもダイナミックワークフローはトークン（AIの燃料）をものすごく消費します。私の場合、月200ドルのMaxプランが今4つあるんだけど、本気で並列に走らせると、それでも足りなくなることが起きてくる。それくらい燃料を食うからこそ、なおさら入り口のgrill-meと、カルピス原液をどれだけ溜め込んでおくかが効いてくる。土台がスカスカだと、どれだけ並列で走らせても、薄いものが大量にできるだけなんだよね。だからこそ、最初の壁打ちと原液づくりが、いちばんの肝になってきます。

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ここからが、今日のソロ回の目玉。grill-me・ゴール・ダイナミックワークフローを1画面で束ねる司令塔、AGI Cockpitの実演です。AGI Cockpitは、開発者の石川陽太さんが「自分たちが使うツールを自分たちで作る」という発想で生み出した管制ツール。私も毎日愛用しています。Claude Code・Codex・Geminiも動くし、ターミナルも動く。自分のマシンで動かすローカルLLMも含めて、世界中のAIを1つの画面で操作できるんです。

ひろくん

「AGI Cockpitっていうのが、石川陽太さんですね、本当に彼の天才が作った、自分たちが使うツールを自分たちで作ってるって感じなんですけど。Claude Code、Codex、Geminiも動くし、ターミナルも動くし、自分のローカルのLLMとか、世界中のAIを1つの画面で全部操作できるだけじゃなくって、マスターエージェントって機能があって、1つのマスターエージェントに、例えばClaude Codeに頼んだものをCodexとGeminiに割り振って、仕上げていく。A2Aがすごくしやすくなってます」

実演では、わざと抽象的なお題を投げてみました。「外壁塗装リフォームについてリサーチしたいから、grill-meして」と。すると、Claude Codeは「で、何がやりたいの？」が分からないので、足りないことを全部ヒアリングしてくる。私はそれに一つずつ答えていって、要件を固めていきます。そこまでできたら、その内容でゴールコマンドを入れたプロンプトを作り、AGI Cockpitの「新規タスク作成」でCodexとClaude Codeの両方に同時に振る、という流れです。

ひろくん

「ここまでの内容で、ゴールコマンドを入れたプロンプトを作って、新規タスク作成でCodexに依頼して。合わせて、ウルトラコードで、新規タスク作成でClaude Codeを使ってリサーチして、とでやると、このAGI Cockpitですね、Claude CodeからCodexに依頼して、Codexがどうなってるかも監視・監督してくれながら進めることができる」

面白いのは、AGI Cockpitの上で画面を分割して、Claude CodeからCodexに指示を出し、そのCodexが作業を始める様子を、そのまま隣で見られること。親のAIが子のAIに仕事を振って、進み具合を監督してくれる。私のフック（ラッパー経由でやってね、という制約）も効いていて、これがハーネスエンジニアリング——AIが適当なことをやらないように、あらかじめ仕組みで囲っておく、という考え方です。しかもこれ、全部スマホからでも操作できる。私は大腸がんの経験があってトイレに行く回数が多かったんだけど、そういうスキマ時間でも、パソコンでやっていた作業をそのまま続けられる。だから、家事や子育てのスキマで経営する私みたいなスタイルとも、すごく相性がいいんだよね。オートランという機能で、毎朝100個以上のタスクを自動で走らせていて、パソコンをつけておくだけで勝手に仕事が進んでいく——そんな使い方もしています。

▶ 該当シーンを動画で見る（36:00〜）

ここまで強力だと「1000体のAIなんて、確認しきれないじゃん」と思いますよね。でも、ここがよくできていて、その管理は全部AGI Cockpitと親のAIがやってくれる。私が話す相手は、あくまで1つの窓口だけ。その奥に大勢のスタッフがいる、レストランの厨房みたいなイメージです。1つの窓口に頼んでおけば、そこから10体、20体と分かれて、その一つひとつがさらに100個、200個のAIを使って動く。最後はぜんぶこの1つの窓口に戻ってきて、ボスのAIが採点し、整合性を整えてから、私に味見させてくれるんです。

ひろくん

「1個のこの窓口に言っとけば、こっから10体、20体、20体の中の1つ1つが、100個とか200個のAIを使っていく。で、全部この1個の窓口に戻ってきて、このボスに監修・管理させていって、採点して、整合性をCodexとClaude Codeで整えて、僕に味見させてくる。AIがAIを監視して作ったものを、さらに別のAIがチェックして、仕上げて整ったものしか来ない。だから、間違ったものが来ない」

もう一つ大事なのが、どの窓口から入れても、全部「同じ脳みそ」に繋がっている、ということ。スマホからでも、ゲームみたいな画面からでも、入れたメモやアイデアはぜんぶObsidianとベクトルデータベースに集まってくる。だから、自分が考えたこと・発言したことと、AIが考えたこと、外部の情報が、きちんと分かれて記録される。自分のカルピス原液が何なのかを、AIが判断できる状態を作っているんです。そして、その出来上がりを私が眺めて「ここ、ちょっと違和感あるな」と言えること自体が、実は自分への気づきになる。

ひろくん

「やってるのを僕が眺めてみた時に、ここがおかしい、ここ違和感があるってことを言うってことは、自分に気づくわけですね。自分ってこうじゃなくてこうなんだ、と。もう1段階、人間のもう1段階の目線で自分を見直すことができるんで、さらに自己発見、自己成長ができてくる。AIを育てて、AIを使っていくほど、自分が育つということができてくる」

最後に、いちばん伝えたかったこと。これだけ自動化が進んでも、人間が手放しちゃいけないものがあります。それは「最後の味見」。価値が高ければ売れる、という時代ではもうなくて、価値が高いものはAIが作れてしまう。だからこそ、「この人だから」「この人から」という部分が大事になる。人間の味わい、感じるもの——感性や、第六感・第七感みたいな部分は、人間にしか分からない。AIは“価値”を猛烈なスピードで量産できるけれど、そこに“意味”を感じられるのは人間だけなんです。だから、量産できる時代だからこそ、その力を「目の前の一人ひとりに、その人の状態や気分に合わせて寄り添う」方向に使いたい。AIに委ねられるところはどんどん委ねて、人間は最後の味見と、誰のために作るのかという判断を握る。その線引きさえできれば、AIは怖い相手じゃなく、いちばん頼れる相棒になってくれるんだよね。