どうも、Kazuです。
3週間かけて作った画像生成システムを捨てた話。
「Claudeで自社専用の画像生成システムを作りたい」
そう思って、AIに会話しながら進めてきました。
- 要件を伝える
- コードを書いてもらう
- 動かない
- 修正を依頼する
- 別の場所が壊れる
これを、何度繰り返しただろう。
3週間後。
できあがったコードは、バグだらけ。
仕様書は、何度も書き直してブレている。
「これは捨てよう」と決断するしかなかった。
「AIに会話しながら作る」というやり方、
根本的に間違っていた。
「会話」じゃなく「役割分担」だった
気づいたのは、ある日の作業中。
「AIに会話で指示するから、ブレるんだ」
1人の脳と話している限り、コンテキストが揺れる。
作業を頼んだそばから、別の指示で文脈が変わる。
3週間積み上げてきたものが、1つの修正で全部崩れる。
そこで、やり方を根本から変えました。
AIに「相談相手」をやらせるのをやめて、
AIに「チーム」を組ませた。
1人に話しかけるのではなく、12人にそれぞれの役割を渡す。
戦略コンサル、市場調査、コピーライター、編集者、データ分析、PM……
12体のエージェントが、それぞれの専門領域だけに集中する。
これだけで、システム構築の難易度が変わった。
この問題、エージェントチームで変えられます。
画像生成システム × エージェントチームで何が変わるか
具体的に見せます。
- 戦略コンサル：全体設計・収益モデル
- 市場調査:競合サービス・既存ツール分析
- リサーチャー：API選定・最新トレンド
- 編集者：仕様書・要件定義書
- マーケ担当：ターゲット・訴求設計
- コピーライター：UI文言・サービスコピー
- データ分析:コスト・処理速度・利益率の試算
- カスタマー対応:想定FAQ・問い合わせ設計
- SNS担当：ローンチ告知・運用設計
- 広報：プレスリリース・メディア露出
- PM：実装スケジュール・進行管理
- そして、これらをまとめる「現場リーダー」がもうひとり
ひとりで全部やっていた業務が、12人で並列に動き出す。
最終判断は、あなた自身。それ以外の前処理を、エージェントチームが全部担います。
たとえば、朝ひとことだけ伝えます
「自社のサービスに合わせた画像生成システムを作りたい」
数時間後、手元に揃っている。
- システム要件定義書
- 競合サービス分析(DALL·E、MidJourney、Imagen等)
- API選定レポート(コスト・性能・日本語対応)
- ブランディングと整合する画像仕様
- UI/UXワイヤーフレーム
- ロードマップ(Q1〜Q4)
- 収支シミュレーション
- ローンチ告知用のSNS投稿案
3週間かけて自分でやろうとしていた仕事が、午前中で終わる。
これが、エージェントチームを持った起業家の日常です。
3階建てサイクルで、回し続ける
具体的な仕組みは、3階建てになっています。
1階:エージェントチームに依頼
12体のAIエージェントに、それぞれの役割で仕事を振る。
各エージェントから納品物が上がってくる。
設計書、コード提案、市場分析、収支シミュレーション、ロードマップ。
これらが、自分の手元にまとめて揃う。
2階:納品物を別のAIで読み込み、タスク化&実行
納品されたデータを、別のAIに読み込ませる。
こう伝える。
「この設計書をもとに、タスク化して、ひとつずつ実行して」
これだけで、AIが自動で:
- 納品物を解析する
- 実装タスクをリスト化する
- 優先順位を決める
- 1タスクずつコードを書き、テストし、次へ進む
1階の「設計の知性」と、2階の「実行の手数」が、別の役割で動く。
3階:自動で記録 → 2〜4週間後に再依頼
毎日の進捗、結果、気づきを、メモアプリに自動で記録していく。
AIが書いてくれるので、自分は何もしない。
2〜4週間経ったら、その記録を持ってもう一度1階に戻る。
「現状はこうなっています。次はどう進めるべきか、再分析してください」
エージェントチームが、現状を踏まえた次の打ち手を出す。
それを、また2階のAIでタスク化して実行する。
1階 → 2階 → 3階 → 1階。
このサイクルを、回し続けるだけ。
実例:画像生成システムが立ち上がるまで
Day 0:エージェントチームに丸投げ
「自社のサービスに合わせた画像生成システムを作りたい」
この1行を、エージェントチームに投げました。
3時間後、納品物が並んでいた。
3週間かけて自分でやろうとしてた仕事が、午前中で終わった。
Day 1〜3:別のAIで実装
納品されたデータを別のAIに読み込ませて、タスク化。
「この設計通りに、ひとつずつ実装して」
AIが自動でタスクを管理して、コードを書いて、実装していく。
僕は、出てきたコードを確認して、動作確認するだけ。
3日後、画像生成システムが動いた。
Day 14:再分析
2週間運用したデータを、エージェントチームに渡す。
「ここまでの利用データを踏まえて、次の改善を提案してください」
エージェントチームから、次の改善案が出てくる。
- API利用コストの最適化提案
- ユーザーからの要望の整理
- 機能追加の優先順位
- マーケティングの次の一手
また、AIで実装する。
これが、3階建てサイクルの「再分析」フェーズです。
何が変わるか
システム構築期間が、3週間から3日に圧縮される。
修正回数が、50回以上から5回以下に減る。
自分の作業時間が、80時間から8時間に削減される。
でも、本当の変化はそこじゃない。
「AIに会話して、何度も修正する」
という消耗の連鎖が、消える。
朝ひとこと伝えて、夜には納品物を確認するだけ。
自分は、最終判断と承認に集中できる。
「ひとり社長の天井」が、消える。
このサイクルが「楽すぎる」理由
なぜ、このやり方だと楽なのか。
3つの違いがあります。
1.「会話の連続」じゃなく「成果物の連続」
AIに会話していると、文脈が揺れる。
でも、納品物が揃うと、判断する材料がブレない。
2.「単発の指示」じゃなく「役割分担」
1人のAIに全部頼むと、専門性が薄まる。
12体のエージェントに分けると、それぞれの仕事が深くなる。
3.「ひとり脳」じゃなく「チームの脳」
個人事業の限界は、自分の脳の上限。
でも、エージェントチームを持てば、12人分の脳が並列で動く。
事業のキャパが、桁違いに広がる。
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今回紹介したリサーチ自動化は、
Claude単体での運用をベースにした事例です。
ここからさらに進化させたい方には、
役割を持ったAIエージェントチームを組成するのが次のステップです。
戦略コンサル、市場調査、コピーライター、データ分析、PMなど、
12の役割を担うAIメンバーを1セットで持てる時代になりました。
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― Kazu