どうも、Kazuです。
最近のサイクル、楽すぎて笑ってしまう。
朝、エージェントチームに「次の打ち手は？」と聞く。
レポートが返ってくる。
ClaudeやCodexに読み込ませて、タスク化する。
1つずつ実行する。
気づいたら、複数のタスクが同時に進んでいる。
AIサイクルは、たった4ステップ
具体的に、僕がやっていることはシンプル。
Step 1：エージェントチームに依頼
朝、エージェントチームに依頼する。
戦略・市場調査・コピー・データ分析・SNS・PM……
12体のAIメンバーが、それぞれの専門領域でレポートを返す。
Step 2：別のAIで読み込んでタスク化
納品されたレポートを、Claude CodeやCodexに読み込ませる。
「この内容をもとに、タスク化して、ひとつずつ実行して」
これだけで、AIが自動でタスク化し、優先順位を決め、実行までしてくれる。
Step 3：作業ログ・日報に残す
毎日やったこと、結果、気づきを、作業ログや日報に残していく。
これも、AIに自動で書かせている。
人間がやるのは「承認」だけ。
Step 4:2〜4週間後、再分析
2〜4週間後、もう一度エージェントチームを立ち上げる。
作業ログ・日報・現状のデータを渡して、分析させる。
すると、改善案・アップデート・追加タスクが降ってくる。
それを、また Step 2 → Step 3 へ流す。
このサイクルを、ひたすら回すだけ。
このサイクルの、何が良いか
このやり方を始めてから、3つの変化があった。
1.「やるべきこと」に迷わなくなる
朝起きて「今日、何をすべきか」と悩む時間がなくなった。
エージェントチームが渡してくれたレポートに、答えが書かれている。
あとは、それを順番に実行するだけ。
2.複数タスクが、同時に進む
マーケ施策の改善、新商品のリサーチ、SNSの投稿、メルマガの執筆。
全部を、同時に走らせている。
1人の頭ではあり得ない並列処理が、AIなら可能になる。
3.続けるだけで、できることが増える
2〜4週間後の再分析で、必ず「次はこれもやれそう」が出てくる。
それをまた実装する。
できる業務が、雪だるま式に増えていく。
最初は、難しい
正直に言うと、最初の1週間は混乱する。
Codex。Claude Code。Obsidian。
名前を聞くだけで、頭が痛くなる人もいるかもしれない。
でも、毎日触っていると、確実に慣れる。
1週間後、「あ、これはこういうものね」と感覚がつかめてくる。
1ヶ月後、AIと会話するだけで、ほとんどのタスクが終わるようになる。
作業の自動化も、ブラウザ操作も、いつのまにか当たり前のようにできる。
数週間が、数時間で終わる時代
これまで数週間〜数ヶ月かけていた仕事が、AIサイクルでは数時間で終わる。
- 市場調査レポート → 30分
- LP原稿の初稿 → 15分
- 競合分析 → 20分
- 商品企画書 → 1時間
- SNS投稿7本 → 10分
すべて、エージェントチームから納品される。
「わからない」と言って投げ出す人。
「とりあえず触ってみる」人。
3ヶ月後、この差はもう取り返しがつかなくなる。
「情報デブ」になるな
もうひとつ、伝えておきたいこと。
AIの情報は、調べすぎると動けなくなる。
YouTubeで解説動画を見る。
ブログで使い方を読む。
セミナーに参加する。
本を5冊買う。
気づいたら、知識だけは増えている。
でも、何も動かしていない。
これが「情報デブ」だ。
AIは、調べる対象じゃない。
会話する相手だ。
調べるよりも、会話する。
読むよりも、試す。
結局、どんなことも、やってみないと身につかない。
受け取ってほしいものがある
このサイクルを動かすには、12体のエージェントチームが必要だ。
でも、12体それぞれの役割を、ゼロから自分で設計するのは難しい。
プロンプト、役割分担、連携の設計。
組み上げるだけで、何ヶ月もかかってしまう。
だから、すぐ動かせるキットを配っています。
「AIチーム立ち上げ完全キット」
- AIエージェント12体のプロンプト集
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動き出した瞬間から、あなたのサイクルも回り始めます。