Muse AIエージェントはMeta製、性能が一番でなくても評判がいい理由

性能が一番でもないAIなのに、なぜ不満が少なく、評判がいいのか。SHISHIGAMI TECH CH の基礎編の動画で、シシガミさんの動画は、この問いから始まります。

Meta が出した個人向けAIエージェント、Muse の話です。

AIの話になると、つい性能の順位を見たくなります。でもこの動画は、進むほど見る場所が変わっていくんですよね。

話のうまさから、手を動かす作業へ。頭の賢さから、記憶のノートへ。最後は、自分のことを知っているAIを育てる話に着地します！

この記事では、動画が挙げた4つの特徴と裏側の仕組み、AI同士を組ませる事例を整理しながら、私ならどう受け取るかを書いていきます。

あなたが Muse を使っていなくても、AIに何を任せ、何を教えるかを考える材料になるはずです。

先に1つだけ。記憶と夜の書き直しの仕組みは、シシガミさんが Peter James さん1人のアカウントを調べた結果を元に話した説明で、Meta の公式仕様ではありません。

その前提で読んでくださいね。

出典: 【基礎編】Muse はなぜ、性能が一番でもないのに評判がいいのか｜4つの特徴と仕組み、応用事例まで（SHISHIGAMI TECH CH）

普通のAIチャットと何が違うのかを、シシガミさんは次のように話していました。

動画の語り手（自動字幕）

「やっぱりね、ミューズは、ま、自分専用の コンピューターついてますよね。」（3:21）

動画の語り手（自動字幕）

「多少賢さがね、足りなくても手を動かせる秘書」（4:16）

動画が挙げた Muse の特徴は4つです。自分専用のコンピュータが付いて道具を入れられること。ほかのAIも入れて組み合わせられること。家のパソコンやスマホまでつないで、動ける範囲を広げられること。使うほど自分を知り、自分専用のAIになっていくこと。

動画では、普通のAIチャットは話はうまいけれど作業はできない相手として説明され、Muse には作業用の机がある、というたとえが出てきました。ある利用者の調査として CPU4つ・メモリ8GB という数字も紹介され、スマホを閉じている間も作業が進むと言っていました。

私は、委ねる側の話として受け取ります。AIは横に広げ、人間は縦に掘る、と私は言ってきましたが、横に広げる役は話すだけでは務まらないんですよね。

手を動かしてファイルを残してくれる相手がいて初めて、人は自分の手を離せます。動画が性能表より先に手を動かせるかどうかを語っていたのは、この点なんだと受け取りました！

動画では、多少賢さが足りなくても手を動かせるのが頼りになる、という道具の評価として語られていました。私が見ているのは、その先にある、任せる人の手元です。

机が付いたことで何ができるかより、何を手放せるようになるか。同じ場面を見ていても、動画は Muse の側から、私は任せる人の側から見ています。

モデルが変わらないのに話が早くなる理由を、シシガミさんは次のように話していました。

動画の語り手（自動字幕）

「変わってなくて賢くなったのはやっぱり頭 じゃなてその記憶の部分ね、ノートの方で あるんですよね。」（6:59）

動画の語り手（自動字幕）

「その初日の天才よりも当然話が早いし、理解度も早いと。」（7:06）

動画では、記憶は文章のファイルです。スマホのファイル画面からメモリのフォルダを開くと、日付のファイルでその日の記憶が読めるそうです。中身は、事実や好みや約束を短くまとめた手帳の1ページ目と、日付ごとの業務日誌。

1時間ごとに新しく覚えたことを元のメッセージと照らし、毎晩「夢」と呼ばれる作業で最近の会話を読み返して、次からの心得を書き残す。これが Peter James さんの例として紹介されていました。

あ、ここが面白いんです！ 賢くなった正体が文章なら、開いて読めるし、直せます。AIの成長が見えない所の話ではなく、ノートを書き足す話になる。

覚えるのではなく、書いて残している。そう読むと、育てるために何をすればいいかが見えてきます。

私なら、記憶の残し方をAI任せにせず、残してほしい言葉を自分から指定します。大事なのは、いつ残すかです。

会話の中で直してもらっても、次の会話に持ち越されなければ、同じことをまた言うことになります。訂正はその場で書いて残す。ここが育てる作業の中心だと私は思います！

ただ、書いて残せば終わりでもありません。履歴を消さずに積み重ねながら、今の自分に合わせて更新していく。

手帳の1ページ目が古いままなら、そのノートは今の私を知らないわけです。3か月一緒にいた秘書のたとえも、ノートが更新され続けている時に効くんだと思います。

私の手元でも、同じ形の運用をしています。AIに頼んでいるのはこういうことです。私が「今後は〜」「〜しないで」と言ったら、その場でルールのファイルに保存し、Claude・Codex・Grok の3つの索引すべてに入れてから作業を続けてください。保存したら、保存先を一言返してください。

その場の作業だけ直して終わりにしない。文章にして、次のAIも読める所へ置く。

動画では、記憶はAIの側で毎晩書き直されていくものとして紹介されていました。私はそこに、人が書き込む側面を足して見ます。AIが自分で書き直すのを待つより、言ったその場で残す、という見方です。

Meta の仕様として確かめられた話ではないので、仕組みの細部に頼らず、書いて残すという形だけを受け取る。これが私の読み方です。

ほかのAIを Muse に入れた時に何が起きるのかを、シシガミさんはたとえで話していました。

動画の語り手（自動字幕）

「ミューズが賢くなったというわけではないということです。ま秘書がですね専門家に電話できるようになった」（10:18）

動画の応用事例は具体的です。Grok Build を入れて X の投稿を調べさせる例、Claude Code や Codex を入れて話し相手と裏のコーディングを分ける例。Grok Build の例は公式の使い方ではなく利用者が試している段階で、Claude Code や Codex の例には検証はこれからという投稿も紹介されていました。いちばん好きな事例として語られたのは、パソコンでは Claude Code、スマホでは Muse を使う人が、間に Notion の連絡帳を置く話です。

朝、Claude Code がチラシを最新版に差し替えて連絡帳へ報告すると、Muse がそれを読み、先に渡したメール文案のままだと古いチラシが送られると気づいて、送るのを待ってもらえないかと本人に伝えた、という内容でした。自宅の Linux コンピュータにつなぐ人や、予備のスマホを丸ごと渡す人の説明もあり、自宅のコンピュータはまず権限を絞って使う、と話していました。

私がいちばん大事だと思ったのは、止めてくれと頼んでいないのに止まった場面です！ AI同士を組ませる時、道具の数を増やす前に、誰がそのボールを持つかを決めておきたいんです。

私は、1つの仕事を1人の担当が持ち切るから、本人が催促しなくて済むと考えています。連絡帳は、その担当同士の受け渡しを文章で見えるようにする物だと受け取りました。

動画では、Dots は有料プラン、Grok Bot は有料が前提、Claude Duet はアメリカの順番待ちと比べたうえで、自分のコンピュータ・育つ記憶・開いて書き換えられるファイルの3つに、日本の一般の人が最初から触れる点を Muse の違いに挙げていました。

難しい仕事の精度は Dots や Grok Bot の方が強いかもしれない、とも話していました。

動画の比較は、誰が触れるかの比較です。私はそれに加えて、組み合わせた時に誰がボールを持つかで見ます。つなげる数より、受け渡しが文章で残っているかどうか。ここが私の見方の違いです。

連絡帳の事例の要点として、シシガミさんは仕組みの作り方をこう話していました。

動画の語り手（自動字幕）

「ミューズに毎朝このページを読んで変わったことがあれば教えてというふうに頼むだけで仕組みの半分がすぐ作れる」（12:18）

私が目を止めたのは、プログラムより頼み方の文章が仕組みになるところです。動画はこの先で、自分のことを教え込む話へ進みます。Meta 公式ヘルプの記載として、アシスタントのアイコンからアイデンティティ・メモリ（memory.md）を開いて直接編集できると紹介され、書くのは取扱説明書だと言っていました。

例は「返事は3行まで」「朝は今日の予定だけ」「お金の話は必ず確認」。間違って覚えていたらその場で直せて、「忘れて」と頼むこともできる。ただし、チャットを消しても学んだことを覚えている場合があるとヘルプにある、とも添えていました。

取扱説明書を書くのは、AIに指示を出す作業に見えます。でも私は、ここで動いているのは書く人の側だと思うんです！

返事は何行がいいのか、朝に何を知りたいのか。3行で書こうとすると、自分が何を大事にしているかを決めることになります。

私がAIに求めているのも、答えを代わりに決めてもらうことではありません。AIが問いのきっかけをつくり、私が教える。その過程で自分の内側に気づいていく。

だから私なら、取扱説明書を1回で書き上げようとしません。AIが外した時に、どこが違うと感じたのかを1行足す。その積み重ねで、説明書が自分の輪郭になっていきます。

もちろん、教えるには時間がかかります。便利さだけを見れば遠回りです。でも任せる前の手間を省くと、AIは平均的な人物像で穴を埋めてくるかもしれません。

私はここを手抜きしたくないんです。教える時間を手間ではなく、AIと自分を同時に育てる時間として数えたいんですよね！

「委ねてないじゃん」「お守りばっかで」。すでに委ねられている、とAIが置いた前提に、私はそう返しました。そのうえで、お守りを楽しくない時間とだけ捉えたAIの前提には、「お守りしながら育てるのもワクワク。」と訂正しました。

この順序が大事だと思っています！ お守りが多い現実を認めることと、その時間にワクワクしていることが、同じ話の中にあるからです。私が見たいのも、AIが判断した結果だけではありません。AIがどう判断し、どう認識しているかの部分です。

そして、「判断を誤っていたことを教えることで、分身の AI が育つ、また同時に自分がそういう判断をするんだということを教えることで学ぶ気づく」。これも私が答えた言葉です。教えることは、AIのためだけの作業ではなかったんです！

動画では、取扱説明書や振り返りが日報・週報の材料や定期報告につながる、という使い道として語られていました。「今週やったことをまとめて」と頼む話は、すぐに試したくなる便利さがあります。

私はその手前を見ています。書いた時に気づくのは、AIではなく私の方かもしれない。動画は説明書を読むAIの話、私は説明書を書く人の話です。

動画の終盤で、シシガミさんはここまでの事例を1つの話にまとめていました。

動画の語り手（自動字幕）

「性能の高いAIを探すよりもこの自分のことを知ってるAIを1人、ひ、1つじっくり育っていくということで」（16:20）

動画ではこの話を、昔からAIを触ってきた人がやってきたハーネスやコンテクスト作りとつなげていました。使い方を集めた人の数字では388通りあるそうですが、どれも同じことを言っている、と。

AIに慣れていない人は記憶を読んで自分の説明を3行足し、放置している用事を1つ頼む。仕事で別のAIを使う人は共有ページを毎朝読んでもらう。入口は違っても、行き先は同じ。そんな整理でした。

私はこの結論に賛成です！ 性能競争から降りるのは、性能を軽く見ることではありません。器と中身を分けて考えることです。モデルは器です。器が替わっても残る物をどこに置くかが、私の見ている所です。

残したいのは、目的と意図と背景、そして自分がなぜそう判断するのかです。そこまで渡して初めて、AIは自分から生えた物になっていくと私は思っています！

文体を真似させるだけなら、見た目はすぐに似てきます。でも、なぜそう思うのかが入っていなければ、話が早いだけの他人です。

ただ、弱い所もあります。自分を知るAIを育てるのは時間がかかるし、どれくらい育ったかは数字で見えにくい。

だから私なら、直しが何回減ったかより、直しを入れた時に自分が何に気づいたかで見ます。育っているのはAIだけではないからです。

私は、AIのモデルに縛られないことを発信したいと話してきました。最新のモデルはいくつもあるけれど、「本質はカルピス原液」だと。カルピス原液は、私の体験と判断軸のことです。モデルは器で、原液が入っているかどうかを先に見ます。

動画の結論は、Muse で初めてAIにのめり込む人も、ここから作るのが重要だ、という入口の話でした。

私はその手前に、何を入れるかの話を置きます。動画は育てる相手を1つに絞る話、私は育てる中身を自分の側に持つ話です。中身が自分の側にあれば、モデルが替わっても持って行ける。これが私の見方です。

Muse の評判がいい理由を、動画は4つの特徴から説明していました。

自分専用のコンピュータ、ほかのAIとの組み合わせ、家のパソコンやスマホまで広がる範囲、使うほど自分を知っていく記憶。どれも、性能の順位とは別の場所にある話です。

私がいちばん受け取ったのは、賢くなるのは頭ではなくノートだ、という見方です！ 文章なら読めるし、直せるし、教えられます。

教えるほど、AIだけでなく自分の判断も見えてくる。手がかかるお守りの時間も、そう読むと育てる時間に変わります。

あなたが使っているAIが何であっても、問いは同じだと思います。そのAIは、あなたのことをどれくらい知っているでしょうか？