FugaでAIスウォーム革命！AIが1年分を1日でこなす時代に、人間に残る「目的地を決める」仕事

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1年分を1日でこなす時代になっても、「目的地」を決める仕事だけは、これからも人間に残る。今日は、その話をします。

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今日のGPTs研究会朝LIVEのテーマは、本木さんという方が開発した「Fuga」というツールでした。正直、私もまだ全部を理解しきれてないんですけど、触ってみて衝撃を受けたので、その熱量のまま話しました。

実はここまでの流れも整理しておくと、今年AI業界で盛り上がってたのは「A2A」——コーデックスにレビューしてもらって、クロードコードが指揮者になってオーケストレーションする、というやり方だった。さらにその先には、サブエージェントを最大1000体引き連れる「ウルトラコード」（アンソロピック社が新開発）や、コーデックス版の「ウルトラモード」（最大4体起動）というのもある。全員がAIエージェントで、お互いに会話できる通信までできるのが特徴だ。しかも、AIコックピットみたいな連携ツールを使っても、結局は使い分けの手間が残るというのが、これまでの限界だったらしい。

ひろくん（8:44〜）

「今までだったら、一頭ずつクロード走れ、グロック走れ、コーデックス走れって指示して、出来上がったものを人間がちゃんと味見したり、ハーネスに行ってちゃんと暴走しないようにって、そういうやり方だったんですけど。もうこっちは自動運転車、自動運転ができちゃうよって話で、各パーツが勝手に連動して目的達成まで導いてくれる。こっちは目的地を見失ったの、もし間違ってたらって言うぐらいで、あとはもう任せていくよ、みたいな話ですね。だから後半でお話しする本質の話にはつながってくるんですけど、どこ行きたいですか、って話ですよね。これ、なんか一生懸命馬を走らせてる間に結構夢中なんで、あっちが行こうって言われてるんですけど、あれ、目的地どこだっけ、ってなりがちなんですけどね。勝手に行ってくれるのはいいけど、俺どこ行きたいんだっけって、迷う。行き場所に迷う」

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で、この「馬」と「自動運転車」の例えが、今日いちばん刺さったポイントでした。今までのAI活用って、クロードにはクロード、グロックにはグロックって、一頭ずつ手綱を握って走らせるようなものだったんですよね。指示を出して、出来上がったものを人間が味見して、暴走してないかチェックして。それがFugaになると、もう手綱を離して自動運転にしちゃう感覚に近いと。各パーツが勝手に連動して、目的達成まで走ってくれる。しかもね、本木さんは「KAMUI」というツールを一人で作り続けてきた方で、そこからさらに進化させたのがFugaなんです。会社に例えると1200以上のAIスウォーム、つまりAI軍団が、1年間分の作業成果を1日でこなせるようになる。しかもコストは100分の1。ぶっちゃけ、私も最初は「そんなバカな……」って思いました。トークンって燃えていくものだし、燃やしてなんぼだと思ってたので。でも本木さんの実績を見たり、私自身が実際に動かしてみて、質を落とさずにコストだけを下げる工夫が、ちゃんと設計に組み込まれていることが分かってきたんです。

Fugaの中身を覗くと、まるで一つの会社の組織図みたいになっているんですよ。これがなんて説明したらいいか迷うくらい面白い構造で。

ひろくん（9:42〜）

「仮想企業の組織図ですね。一番上にボスが社長さんがいて、部長さんがいて、で、各その配下に係長みたいな親のエージェントがいて、この子供のエージェントがいるみたいな感じで。でも結局全員エージェントなんで、タスクをこなすだけじゃなくて思考を持っている、あるいは分身みたいなものなんで、全員が人みたいに考えて思考して実行してくれる。面白いのが、ティール組織みたいなその仕組みになっていたりとかしてて、自立分散型みたいな感じで多分動いてるんですね。安くて早くて高性能なAIを使いつつ、思考が深いところはボスがちゃんと管理してくれ、まさにこのマクドナルドがね、アルバイト、パートさんでも誰でも同じ味がプロフェッショナルなサービスができるというマニュアルを作ってるのがボスなわけですね」

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社長がいて、部長がいて、係長がいて——でも全員がAIエージェントで、それぞれが思考を持って、横のつながりでコミュニケーションを取りながら仕事を進めていく。しかもね、中央集権のトップダウンじゃなくて、ティール組織みたいな自立分散型で動いてる感じらしいんです。ボスがコーデックスだったとして、その下にクロードコードがいて、グロックがいて、ジェミニがいて——という具合に、下の階層のメンバーは動的にどんどん入れ替わる。安い、でも高性能なAIをたくさん使いながら、思考が深いところだけをボスが管理する。この設計、正直マクドナルドのマニュアルの例えがすごく腑に落ちました。アルバイトでもパートさんでも、誰がやっても同じ味・同じサービスが出せるようにする「仕組み」を作るのがボスの仕事だっていう。これって、実はAIエージェントの話だけじゃなくて、私たちが日々やってる業務の棚卸しにもそのまま通じる話だなと思っていて、そのあたりは以前書いた「AIスキルのブラックボックス化」の記事でも触れたので、気になる方はあわせて読んでみてください。

ちなみに、これって別にひとつのやり方じゃなくて、比較対象もある。人間がボスで1対1の中央集権で管理する「グリーン組織」的なやり方や、とにかく大量のAIにばらまいて動かす「サミダレチキン」方式——これはこれで結果は早く出るし良いものもできるけど、コストがえらいことになって燃え尽きる。Fugaはそのどちらでもなく、計画的に「いつ・誰が・どうやるか」を横のつながりも含めて動的に連携させながら、ボスが管理して無駄を出さない設計になっている。しかも下の階層に入るのはクロードやグロック、ジェミニだけじゃなくて、チャットGPTやGPTもこの下に全員連なってるらしくて、使えるAIは何でも呼べるという懐の広さもポイントだった。

で、ここからが今日いちばん「なるほど」ってなったところです。なんでこんなに安くできるのか、その仕組みの核心の話。

ひろくん（12:36〜）

「疑似量子オーケストレーターっていうのが入っていて、これ、量子インスパイアードな数理モデル。これはまさに本木さんが大得意な、さすが東大の知識、知能を詰め込んでる感じだけど、この疑似量子コンピューターみたいな感じの、疑似的に、今日はこれを使って最適にタスクを配分するから、さっきのたくさん戦隊のエージェントが動いてもめちゃくちゃ低コストでできる仕組みらしいです」

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「疑似量子オーケストレーター」——量子コンピューターの発想からヒントを得た数理モデルで、タスクの配分そのものを最適化しているそうなんです。しかもね、本木さんはこれを一人で、叩き上げの経験と実績を積み重ねて作ってきた方らしくて。正直、私もこの部分の技術的な中身までは……理解しきれてないんですけど、実際に自分で動かしてみて、質を落とさずコストだけがぐっと下がる感覚は体感できました。単一のエージェントに凝縮して管理しながら、横の連携も取りつつゴール達成まで導いてくれる。これまでだったら、複数体のAIを並列で動かすとそのぶんコストが跳ね上がるのが当たり前だったのに、その常識をひっくり返してくる感じですね。ちなみに「高いAIを使えばいい仕事になるのか」っていう話は、以前AI同士に本気で討論させてみた記事でも扱ったんですけど、今回のFugaはその議論に「安くても質を落とさない設計そのものを作り込む」という、また一段違う答えを出してきたなという印象です。

これ、後で実際の画面を見せてもらったんですけど、根っこはちゃんとアーキテクチャ設計がされてて、成果物ができる。たぶんこのPDCAサイクルも誰よりもやり尽くしてきた結晶が、Fugaになってるんだろうなと思う。コンサルタントの問題解決と、クリエイターの「0→1」の部分と「1→100」にする部分って、そもそも型が違う。それをちゃんと使い分けてやってるって話もされてた。全部この工程表（ガントチャート）が自動で出てきて、誰がいつ何をどうやるかをAIエージェント向けにAIエージェントが作って、下にいるグロックやコーデックスやジェミニが「これやります」ってボスに報告しながら、お互いライン的に対話して進めていく様子も見れるらしい。実際、たなっちさんの知り合いは1372コミットを1日で終わらせて、1年分の作業をこなしたという。画面共有されたスライドには、この日の開発実績として「1,372 Commits／39,585行のコード／23,828行のドキュメント」、人間のエンジニアに換算すると8〜15人月相当という数字が示されていた。この根っこの設計は、たぶん本木さんじゃないと作れない領域なんだろうなという印象だった。

で、しかもね、ここが今日いちばん伝えたかった本質の話です。

ひろくん（17:46〜）

「このツール使うと、どの山登るか選ぶのは人間だよね、結局。だから目的地が大事だよ。マイクロマネージャーから仮想企業の創造主、もう神様ポジションになりましょうねって話なんですけど、あれがいよいよ誰でも簡単にできるようになってきたので。メタの視点で見た時に、このAIたちに何をやらせればいいのかっていうところと、自分は何がしたいのかっていう自分を、もう一段階上のメタで見る、っていうね。ここがやっぱり大きくなってくるかなと思う」

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Fugaのようなツールが誰でも使えるようになると、AIに「何をやらせるか」の細かい作業指示は、どんどん人間の手から離れていきます。マイクロマネージャーだった人間が、仮想企業の創造主——いわば神様ポジションになっていく、というのが今日の例えだった。あ、そうそう、これって裏を返すと責任も重くなる話で、自分の視座が低いままだと、AIにどれだけ良い仕事をさせても、目指す方向自体がしょぼいままになっちゃうんですよね。だからこそ「自分は何がしたいのか」を、もう一段上のメタな視点で見る必要が出てくる。私自身の話をすると、私は「寄り添う」方向にこのパワーを使いたくて、一人一冊ごとのパーソナライズ出版とか、100人のお客さんがいたら100人それぞれに向けたパーソナライズメルマガを書いていく、みたいな使い方をイメージしています。量産できる力を、量産のためじゃなくて、一人ひとりに寄り添うために使う。これができるかどうかも、結局「自分はどこに行きたいのか」を先に決めてるかどうかの差なんですよね。任せる順番をどう決めるかという話は澤円さんが解説してくれた回の記事にも通じるところがあるので、あわせてどうぞ。

私の場合はコンテンツ発信が本業なので、1冊の本を書く、100本のブログを書く、というレベルの作業はもうお手のもの、という感覚らしい。1日1冊本を書くとか、著者100人を引き連れて1日100冊出版するくらいの威力があるイメージだと。ただ、目的地が無いとただのスパムになっちゃうから、そこは要注意。あともう一つ面白かったのが「記憶グラフ」——AIってやり取りのたびに記憶を喪失しちゃうのを、脳のシナプスみたいに構造化してウィキ化し、記録として全部つなげておく、というグラフエンジニアリングの話。あと高崎さんが最近「自転車にしか乗ってない」って言ってたらしくて、パソコンを開くのは朝ライブの時くらいで、あとは全部スマホでエージェントに指示を出すだけ、という働き方の話も出てた。Fugaはクラウドでも動くから、いいパソコンじゃなくても、思いついた時にスマホから放り込めば勝手にやってくれる。入り口もFugaじゃなくてLINEやチャットワークでもいいらしい。こういう働き方の変化そのものが、今日いちばんのターニングポイントだったのかもしれない。

で、そのメタな視点の話をしたときに、ただっちに「なんでAI使ってこうしたいの？」って聞いてみたんです。そしたらこんなやり取りになりました。

ひろくん（18:55〜）

「それをやった結果、こうありたいというか。この前も話してたけど、奥さんとカフェでゆっくり」

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ただっち（19:06〜）

「そうだね。ゆっくりと時間を過ごして、今のこの目の前の瞬間を幸せに味わうっていうのはやりたいことかな」

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ひろくん（19:13〜）

「同じように、その直近のクライアントとかお客さんが実現できるみたいな」

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ただっち（19:23〜）

「そう」

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なんてことない会話に見えるかもしれないんですけど、これがまさに「目的地」の話そのものなんですよね。ただっちの目的地は「奥さんとカフェでゆっくり、今この瞬間を味わう」こと。そこから逆算してゴールを設定して、AIエージェントたちに作業を投げていく。しかもね、AIに全部お願いするのが「良いこと」かというと、そこにも二段構えがあるという話もしていて。

ひろくん（26:14〜）

「単純に良いことをして、例えば困ってます、助けます、っていうのも良いことかもしれないけど、本質的に良いことって実はそこを助けるんじゃなくって、アシストしてあげて、その人が自立してきた方がいいよね、とか。釣り方を教える方ですよね。魚を与えるじゃなくて。とはいえ、腹減って、そんな困ってるところに行きなし、そんな釣り方を教える時間も余裕もないよねって時には、やっぱりまず飯食いましょう、っていう感じになると思う」

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助けること（魚を与える）と、自立を促すこと（釣り方を教える）、どっちが正解かは状況次第。この判断ができるかどうかも、結局は人間の視座の広さにかかってくるんですよね。で、その視座を広げるには、海外に行ってみるとか、新しい体験をするとか、いろんな人と腹を割って話すとか、本を読むとか——超アナログな時間が大事だよねって話になりました。正直、AIがどれだけ進化しても、この部分だけは代わってくれないなと。あと、毎日LIVEで発信すると自分の足跡が残って、振り返りができるのが一番の学びになるっていうのも、今日あらためて実感したところです。