Claude Codeのサブエージェントで評議会を作り、自分の案を酷評させるNate Herkさんの方法

出典: /roast-room: How I Use Claude to Think Like the Top 1%

AIに案を見せると、たいてい褒めてくれますよね。気分は悪くないけれど、穴は残ったまま。では、AIに本気で酷評させるには、どう組めばいいのか？最初の章は、そこから入ります。

動画は、実演の画面から始まります。風刺画のような評議員が半円に座って、話し手が投げた事業の問いを議論する光景！

評議員は、実在の人の公開情報から作った模擬のアドバイザーで、本人ではありません。画面の下にも、本人ではないという断りが出ています。

使い方は、選択肢つきの問いを投げるだけ。席がそれぞれ1つの問いを持っていて、その問いで案を酷評する、と話します。

Nate Herkさん（動画 0:07〜）

“You basically shoot off a question with different options and all of these different council members will kind of come together, roast your idea, and help you think about it in a different way because each one of these seats has one specific question that they’re focusing on.”

訳: 選択肢つきの問いを投げると、評議会の面々が集まって、あなたのアイデアを酷評し、別の角度から考える手助けをしてくれます。それぞれの席が、注目する問いをひとつずつ持っているからです。

席の問いの例も出てきます。ウォーレン・バフェットの席は、キャッシュのリスクと長期の価値。アレックス・ホーモジの席は、人は払うか。ジーノ・ウィックマンの席は、創業者が抱え込まなくても回るか、を問います。

Nate Herkさん（動画 0:39〜）

“Warren Buffett’s question is, what does it do to cash risk and long-term value? Alex Herozy’s question is, will people pay? How much? And how do we close? And Gino Wickman’s question is, can the business run this without the founder holding it all together?”

訳: ウォーレン・バフェットの席の問いは、それはキャッシュのリスクと長期的な価値に何をもたらすか。アレックス・ホーモジの席の問いは、人は払うか、いくらか、どう成約するか。ジーノ・ウィックマンの席の問いは、創業者がすべてを抱え込まなくても事業は回るか、です。

注: 英語は自動字幕のままです。聞き違いは訳で直しています。字幕の Herozy は Hormozi、Cloud Code は Claude Code、sub aents は sub agents、value ad は value add、roers は roasters の聞き違いです。

席どうしが実際に言い合う場面も。3ラウンドが終わると、最終の判定が出ます。判定はPDFに落として読めるので、チームへの共有も手軽。

画面は、Claude Codeの上に重ねた見た目の層にすぎない、とNate Herkさんは明かします。中身は、評議員ごとのサブエージェントを走らせているだけ。

Nate Herkさん（動画 1:04〜）

“Now, this is really just a visual layer on top of what actually goes on in Cloud Code, which is basically just running a bunch of sub aents based on these different council members that I have created.”

訳: これは、Claude Code の中で実際に起きていることの上に重ねた、見た目の層にすぎません。中身は、自分で作った評議員をもとに、サブエージェントをいくつも走らせているだけです。

だから、画面を開かなくても同じように動きます。席は入れ替えも追加も自由で、既定の7席のほかに4席、全部で11席ある、と話します。

いやー、人の名前がずらりと並ぶので、名前で席を選んでいるように見えますよね？

でも動画が強調していたのは、名前よりも、席ごとの問いのほうでした。

私は2026年8月24日の朝LIVE（この日は私一人の回）で、AI同士が会議をして仕事が進む時代に入った、と話しました。人間の方がボトルネックになってきているのが今の体感で、だからこそ分身のAIを育てていく、と。その日の記事に、この言葉を残しています。

私の記事より（AI同士が会議して仕事が進む時代に、人間に残る仕事とは・AI同士が会議して、仕事が進む時代に突入したの節）

AI同士が会議をして仕事が進む時代に突入ってことで、もう人間がボトルネックになってきてるっていうのが、今僕の体感でもあるんですけども。だからこそ分身のAIを育てていくっていうのが、とても大事かなと思っています

引用の、だからこそ、の所。席がいくつあっても、最後に決める側が育っていなければ、会議は前に進まないと私は見ています。どれだけ鋭い問いが並んでも、受け止めて決める軸が無ければ、意見の山が残るだけです！

問いの数だけ、案の見え方が増えます。

席の中身は、どう作っているのか？名前を付けただけのAIと、何が違うのか。気になるのは、そこですよね。

話は、評議員の正体へ。中身はサブエージェントの束にすぎない、と言い切ります。

Nate Herkさん（動画 2:16〜）

“They’re actually just a bunch of sub aents.”

訳: 評議員の正体は、サブエージェントの束にすぎません。

評議員ごとに、専用のエージェントファイルが1枚。中身は長くなく、議論のしかた、話し方、物の見方が書いてある、と話します。

参照元は、その人の会話や講演、本や記事など、公開されている物です。ただ、本当に面白いのは別の所だ、と話し手は続けます。

Nate Herkさん（動画 3:01〜）

“they will all have their own agent file, which isn’t really that long. It’s some things like how you debate, how you talk, your lens, but the really interesting stuff here is the brain right here.”

訳: どの評議員にも専用のエージェントファイルがあり、それほど長くはありません。議論のしかた、話し方、物の見方などが書かれていますが、本当に面白いのは、ここにあるブレインです。

それが、ブレインと呼ぶ人物ごとのフォルダ。_hot、books、frameworks、positions、principles、sources、stories、voiceの8つのファイルで、どの評議員も同じ構成です。違うのは中身だけ！

例として開くのは、レイラ・ホーモジの席です。柱になる問いは、チームとリーダーシップはこれを担えるか、誰が変わる必要があるか。

この席のホットシートには、作った情報源の数と、判断に使うルールも書かれています。

Nate Herkさん（動画 3:51〜）

“Leila was built from 48 sources, about half a million words from 2021 to 2026. 14 interviews where she’s the main guest and 34 videos of her own on leadership and things like that.”

訳: レイラの席は、48の情報源、2021年から2026年にわたる約50万語から作られています。彼女が主役のインタビュー14本と、リーダーシップなどについての彼女自身の動画34本です。

どの評議員にも、判断に使うルールが8つある、と話します。本や、よく話す枠組み、物事への立場も、ここに入っています。

でね、ここで目が行くのは配分。エージェントファイルは薄く、ブレインは分厚い！

名前を付けただけのAIと違うのは、この厚みの部分だと見ることもできます。名前の重みは、フォルダの側に置かれているんですよね。

私は同じ8月24日の朝LIVEで、分身のAIに要るのは知識ではなく、判断の時にどう思い、どう感じたか、なぜそうだったかのホワイの部分だ、と話しました。それを、朝の魂磨き（分身のAIが、昨日の判断の理由を私に問い返してくる時間）と夜の振り返りで穴埋めしていく、とも話しました。

動画のブレインは、情報源と枠組みが土台で、判断のルールも入っています。分身のAIに要るのは自分のホワイだと、朝LIVEでは話しました。どちらが上かではなく、席に何を土台として渡すかの違いだと私は見ています。

あ、そうだ、ここは言い切っておきたい所。目的やゴールだけを渡しても、AIの判断は近づきません。背景と意図、体験から磨いた感性まで渡して、初めて近づくと私は考えています！

渡している物、目的だけで止まっていませんか？

席の厚みは、渡した物の厚みです。

評議会ができたとして、そこへ何をどう聞けばいいのでしょう？ 誰を席に座らせるのかも、迷う所です。この章は、動画が見せた問いの持ち込み方と、人の選び方の話です。

実演は、新しいセッションでロースト・ルームを開いて、と頼むところから始まります。画面を開かなくても、サブエージェントの部屋として同じように動く、と話します。

問いの渡し方には、目安があります。まず決めたいこと。次に、選択肢を2つか3つ。そして、評議員が筋道立てて考えられるだけの背景です。

Nate Herkさん（動画 7:17〜）

“typically you want to put in a decision. You want to put in options. So two or three options. You want to give it context so that they can actually reason through it and make a better call.”

訳: 基本は、決めたいことを入れます。選択肢も入れます。2つか3つです。そして、評議員が筋道立てて考えて、より良い判断ができるように、背景も渡します。

実演のお題は、2027年の夏に開く対面イベントの開催地です。候補の都市を4つ挙げ、スポンサー、地元の後押し、空港、公共交通、飲食などを条件として渡します。

背景が足りないと思うと、Claude Code は質問を返してきます。この実演では4つ。最後の質問は、誰が席につくか、でした。

座らせる人の案も出てきて、入れ替えて試せる、と動画は続けます。この問いに誰を座らせるかを考えるのも、仕組みの一部だという説明です。

人選の例も、画面で見せます。創業者の時間を守る、ダン・マーテルの席を外し、ナヴァルの席を入れました。席の問いは、レバレッジと持ち分を築くのか、時間を貸すだけなのか、です。

作り方にも理由があります。最初はエージェントチームで試していた、と Nate Herkさんは振り返ります。

Nate Herkさん（動画 9:16〜）

“And the reason I decided to do this with sub agents because when I actually started doing these roasts, I started doing this with agent teams. But the reason I’m doing sub agents now is because I found after doing lots of testing that agent teams was more expensive for a minimal amount of actual value ad.”

訳: サブエージェントで作った理由はこうです。最初はエージェントチームでやっていましたが、たくさん試したところ、エージェントチームは高くつくわりに、実際に増える価値はわずかだと分かったので、今はサブエージェントにしています。

今はサブエージェントで十分に動く、と話は続きます。席どうしが互いに話し合うからだ、という説明です。

正直、ここで目が止まったのは、問いの形と、その問いに誰を座らせるかを、ひと組で考えている所です。

問いだけ渡して終わり、ではないんです！ 席の顔ぶれまで、問いの一部。

私は2026年8月、別々の会社のAIを同じ部屋に入れて会話させる仕組みを初めて使い、13の部屋を回しました。その時の記事は、こう書き出しています。

私の記事より（AGI CockpitのRoom機能とは？AI同士に会議させる活用アイデア14個・書き出しの節）

複数のAIを1つの部屋に入れて、人間みたいに会話させるやつ。これをはじめて使ってみた。13の部屋を回した。

部屋を見返して、はっきり効いた役は、こんな顔ぶれでした。他の案の穴だけ突く役、数字だけ見る役、世界観を守る番人の役、仕上がりを検品する役です。

企画の部屋とは別の部屋に、読者役のAIを3人置いたこともあります。記事には、これが一番おどろいたこととして書きました！

で、並べてみると違いがはっきりします。動画は、問いを持たせた人物で席を作り、私の部屋は役で席を作っていました。

入口は違います。それでも、席に問いを1つずつ持たせる所は、近いと見ています。

AIの役目は、答えを代わりに決めることではなく、問いのきっかけをつくることだと私は考えています。

私なら、評議員の名前より先に、席の問いと役を決めてから、人を座らせます。

評議会が判定を出してくれたとして、それをどこまで信じていいのでしょう？ 席が多いほど、結論は確からしく見えます。この章は、議論の残し方と、結論の扱い方の話です。

議論の記録は、セッションごとに手元へ保存される、と話します。中身は、問いのまとめ、1回目、2回目、判定。後から掘り下げて、さらに質問もできます。

1回目は、各席が最初の意見と投票を書きます。画面では、名前の下に、どれに何点で投票したかが並びます。

ほとんどの席が、同じ1つの都市を選びました。ナヴァルの席だけが、別の都市です。

2回目は、互いの意見を読んで、穴を突き合います。もし全員が完全に賛成したらどうなるのか？ その場合の作りも、話し手は説明します。

Nate Herkさん（動画 11:30〜）

“But if they did all completely agree, then the chair or sort of like Claude code, the facilitator of this debate, would make one of them argue for a different side. So they kind of play devil’s advocate and we get to see more perspective as well.”

訳: ただ、もし全員が完全に賛成したら、議長、つまりこの議論の進行役の Claude Code が、誰か一人に別の側を論じさせます。あえて反対役を務めさせるので、視点もさらに増えます。

この実演は全員一致ではなかったので、議論はそのまま続きました。そのうえで、Nate Herkさんは結論の扱いに線を引きます。

Nate Herkさん（動画 12:24〜）

“And it doesn’t mean it’s going to be perfect, right? It doesn’t mean that whatever this roast room decides, I blindly take and accept.”

訳: もちろん、完璧になるわけではありません。ロースト・ルームが出した結論を、自分が鵜呑みにして受け入れる、という意味でもありません。

自分がやりたいことを実際にやって、証明した人は誰か。その人が通った道から学ぶ、という考え方です。勘をただ信じるより、その方が良い、と話します。

Nate Herkさん（動画 12:41〜）

“I think it’s a lot better to do that than just trusting Claude’s gut or trusting your gut sometimes.”

訳: Claude の勘や、ときには自分の勘をただ信じるより、その方がずっと良いと思います。

道を歩いた人、という言い方も添えています。

Nate Herkさん（動画 12:47〜）

“following someone that’s actually walked the path you want to walk is a pretty good signal, right?”

訳: 自分が歩きたい道を実際に歩いた人についていくのは、かなり良い手がかりですよね。

最後の投票で1つの都市が勝ち、判定の PDF を保存します。画面では、各席の要点や、どの席に譲り、どの席に一番反対したかまで読めます。

いやー、全員が賛成した時の反対役まで、仕組みに入っているんですよね！

賛成だけで終わらせないための仕組み。そのうえで、最後に信じるかどうかを決めるのは人です。この線引きが、この章の芯。

私は8月24日の朝LIVEで、部屋では進行役のAIが、疑ってる人、未知の人、反対の人まで混ぜて議論させている、と話しました。いろんな意見が出た後に決めるのは、分身のAIの価値観と判断軸。その決定を今のところは私が見て、いや、そうじゃなくて、さらにこうだよ、と整えてから任せている、とも話しました。

でね、並べてみると形が少し違います。動画は、全員が賛成した時に反対役を立てる作り。私が LIVE で話したのは、最初から混ぜる形です。

どちらも、賛成だけで会議を終わらせない作りだと見ています！

AIの出力は、未来を言い当てる予言ではなく、仮説です。投票の結果も、決めるための仮説の並び。私はそう考えています。

点数がそろっていても、それで決まりではありません。最後に決めるのは誰か？ そこを先に決めておきたいんです。

判定は、自分が決めるための材料です。

席は、どこまで増やせるんでしょう？そして、誰を足せばいいのか。最後の章は、評議員を足していく話です。自分に無い知恵を、どうやって部屋に招くのか。動画はそのための道具まで見せてくれます！

評議員を足す道具は、動画の前半ですでに紹介されています。New Roaster という、新しい評議員を作るためのスキルです。

Nate Herkさん（動画 6:13〜）

“And then I added this new skill called New Roaster, which basically just lets you build new roers.”

訳: それから、New Roaster という新しいスキルを足しました。要は、新しい評議員を作れるスキルです。

例に挙がるのは、イーロン・マスクの席。頼むと、ブレイン、エージェントファイル、情報源、部屋に座る小さな似顔絵まで、ほかの評議員と同じ形で作られる、と話します。

Nate Herkさん（動画 6:42〜）

“So, you can keep scaling this thing up.”

訳: だから、この評議会はどこまでも大きくしていけます。

で、なぜ足すのか。話し手が理由に挙げるのは、他の人の専門知識を借りられること。人は自分の領域では本当に強い、という話です。

Nate Herkさん（動画 11:46〜）

“Now, what I think is really fun about this is we’re able to leverage the subject matter expertise of other people. And humans are really good at their domains, right?”

訳: これの本当に面白いところは、他の人の専門知識を借りられることだと思います。人間は、自分の領域では本当に強いですよね。

一方で、自分には世界水準のコピーライティングのエージェントは作れない、とも Nate Herkさんは言います。理由は、コピーの経歴が無いから。

Nate Herkさん（動画 11:59〜）

“I could not build a world-class copywriting agent.”

訳: 自分には、世界水準のコピーライティングのエージェントは作れません。

代わりに探すのは、世界一だと思うコピーライター。その人の枠組み、書いた例、考え方、何を書くかの決め方を抜き出して、評議会に入れます。迷った時はその席の力を借りる、と話します。

動画の最後で、イーロン・マスクの席ができあがります。似顔絵と話す時の表情、エージェントファイル、8つのファイルのブレインがそろい、これで部屋で使える、と話します。

足す席は、自分に無い領域の人の知恵なんですよね。

自分が強い所は、自分で考えられますよね？席を足す意味は、自分の手が届かない所にあるんです。

席の名前だけで、中身が育つわけではありません。渡す中身の厚みが、そのまま返ってくる答えの厚み。前の章から変わらない、私の見方です。

私は2025年4月21日の朝LIVEで、分身のAIができると、分身のAIが天才や偉人のAIと会議をしてテーマを深掘りしてくれる、その会議に自分の分身のAIも参加させる、と話しました。その会議を上から見ている自分になるので、1個次元が上がる、とも。その話は、記事にこう残しています。

私の記事より（AIエージェントって何者？調理器具からシェフへ、分身AI天才会議まで・分身AI天才会議の節）

客観視している自分で、自分がそこにいるのを上から見ている状態になるから、1個次元が上がるわけです。

上から見ている状態。ここが鍵だと思うんです。席を足すのは横に広げること。自分の分身を席に座らせて、その議論を上から見るのは、一段上がること。同じ部屋の話でも、向きが違うんですよね。

正直、動画は外から問いを投げて、評議会に答えさせる作りです。では、自分はどこに座るのか？今は私が成果物を見て整えています。そのうえで、私が座りたいのは、成果物を1つずつ見る席より、判断軸を育てて最後の言葉を持つ席。分身のAIの育ち方を、上の視点から見る場所なんだと思うんです。

私なら、偉人の席を足す前に、自分の分身の席を1つ置いて、その議論を上から見ます。

動画の筋道は、席ごとの問いで酷評させる仕組みから始まりました。本体のブレイン、問いの渡し方と人選、反対役と鵜呑みにしない姿勢、そして評議員を足す広げ方へと続きます。

私が持ち帰ったのは、席に問いを1つずつ持たせること。席に渡す物の厚みで、答えの厚みが決まること。判定は材料で、最後に決めるのは自分だということ。

最後に決める側を育てること、自分の分身を席に座らせて上から見ること。私なら、まず分身の席を1つ置きます。

自分の案に、どんな問いの席を1つ足したら、穴が見えてきそうですか？