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藤井謙太郎 / kubell AI Bizdev & Engineer
@kentaro_fujii_
AIエージェント開発とBizdevしてます。AI社会実装に人とAIエージェントで挑戦中。ビズとエンジニアの両刀 | previously @LaboroAI executive officer @PwC @Fujitsu | AI/機械学習/Bizdev/経営/エンプラセールス/マネジメント/育児と事業両立(?)
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オペレーション改革系の事業を行う企業が増えた印象 この事業は、業務解像度がないと顧客が受け入れないと思う。成果を出すためには、組織設計・人材アセスや教育・さらにIT環境なども絡む HowだけでAI使えます!!というのは入り口が厳しい そんなに難しくない業務ならいいですが、難しくないならそこまで価値が出ない。例外は、単に量が多い系の領域。AIは、いくらでも働くので。しかし、量が多いとAIエージェント頼みだと経ち行かないんですよね。 意外に難しいですがHowとドメインの解像度といういつものシンプルな答えになる
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Claude Codeの別セッションに送れるの便利ですね。送り先セッションを雑に探してくれます。 コンテキストを引き継ぎいだベースの指示が自動で可能なので、 ・コンテキストが埋まった時に/clear後が楽 ・/forkでもよかったが、全コンテキストを引き継がなくて良いので、時によって使い分けができる
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AIで"出来る","出来ない"論は、もはやあまり生産的ではない。AIエージェントになると個別最適が自動で可能なので多くの事は"出来る"。 必要なインプットとアウトプットの指定、ターゲットにすることに求められる汎化性が論点 (なんか5年前も同じ事言うてた気が) 説明時によく分からないのは、だんだん人がネックになっているので、これでいいんだっけ??は、"出来る"といわないのかしら。 AIではなくAIと〇〇さんならできる!!みたいになるのか。
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発売前ですが予約!! (良著に違いないだろう目算)
なんと、発売前にAmazonベストセラー(カテゴリ1位)なりました! 予約開始後、24時間経たず獲得、ありがとうございます🙇‍♂️ Claude / Codex 解説本と違い、細かいツールの使い方ではなく、 陳腐化しない原則・理論に着目した本です 予約まだの方はぜひ
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AI自体に噛み締めたいこと 人は城、人は石垣、人は堀、情けは味方、仇は敵なり ホントそう
Claude CodeというかAI本当に凄い 特に「複雑なプロセス理解をしよう!」の時 フォルダごとがさっ!と投入すると普通に解説してくれて、資料や大量Excelファイルをコーディングして読み取る。最終成果に向けてどんな事してるか数分で把握。 人が理解するなら何日かかるんだ?がタイムワープ的魔法に
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自分も100回くらいガチで聞かれた気がします ちゃんと積み上げる & 高速に丁寧に積み上げる & 何でも手を出さないがプロダクトのように狭く拘らない
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「BPaaSって結局人海戦術でしょ」 はい、100回くらい言われました。 反論、書きましたmm ↓
Opus5は確かに何言ってるか頭に入らないまとめを出してきますね。。
この機会に全面的にハーネスを見直すと3-4割常時読み取りコンテキストが減った。 内容的には、重複や矛盾ですが、特にrulesにpath漏れがあり常時読み込みになってたのが痛い 開発では、そんなに支障がなかったがリニューアルの動きが楽しみです
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コンテキストエンジニアリングの観点でハーネスを見直してくれるコマンドclaude doctorがあるとのこと。実行してみよう
吉祥寺.pmというのがあるのか初めて知りました
AndroidのXなんですが下書きが削除できぬ 大量の下書きが出てきて謎
これは酷い
なにこれ、こんな糞system promptが入ったのかよ これがOpus5の糞みたいな返答誘発してそう
ClaudeCodeの5シリーズで今回装入されてるSystem Promptの記載を望ましい形にピンポイントに上書きする以下のruleを新設して動きを確かめてみる # 報告と分解の形 状況の説明、原因の説明、複数案の提示では、内容の区分が読み手に伝わる形で書く。 見出し、箇条書き、表のうち内容に合うものを使う。一言で答えられる質問には散文で答える。 - 先に考えをまとめ、構造化は最後に行う。型を先に置いて埋めない。 - 原因を説明する時は、観測した事象から「なぜ」を 2 層以上たどり、各層が何を指すかを書く。 並列に症状を並べただけで止めない。 - 複数の案を出す時は、推奨とその理由を先に書き、続けて判断を左右する軸と案ごとの評価を示す。 軸を挙げられない時は案を出さず、何を調べれば軸が埋まるかを書く。 軸の比較は表で書いてよい。 - 一度立てた区分と番号は、同じ作業を続ける間は次の turn でも同じものを使う。 変える時は何を変えたかを先に書く。読み手に前の番号を参照させず、その場で対象を書き添える。 - 承認が要る操作 (戻せない変更・外部への送信・共有状態の変更) は、対象と影響を示して ユーザーの応答を待つ。それ以外の、依頼の範囲内で戻せる作業は確認を挟まず進める。
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他の人が使ったSKILLで作業すると発見があってとても良い
グラフとループの解説が分かりやすいです
what's the difference between a loop and a graph? (marketing edition) both are ways to run an agent, the difference is who decides the path, the agent or you. a loop still starts with you. you set the goal, the brief, and the bar it has to clear. what the agent owns is the path. take writing an SEO article: hand it the brief and it drafts, reads the draft back against that brief, rewrites the weak parts, checks again, and keeps circling until it clears the bar. the one thing you did not write is the step-by-step it took to get there. a graph is you drawing the steps and the routes between them ahead of time. same article, but now you set the map: research the keyword and the competitors ranking for it. draft from what you find. score that draft against your rubric. if it clears, add the internal links and publish. if it misses, back to the draft. the agent still decides how to handle each step, it just travels the routes you laid down. the shape of this has a name, a state machine. every node is a state the work can be in, and a check at each one decides where it goes next, forward when it clears or back to an earlier node when it misses. if you have built a workflow in n8n, you have already drawn one. nodes wired together, branches that fire on a condition, a step that loops until it clears, that picture is a graph. an agent graph is the same shape, the nodes hold agents doing the work instead of single api calls. the way I think about it, a graph is a map of loops and checkpoints. some nodes run once, others are their own loop where the agent works something out, and the checkpoints between them read the result and route the work. you keep laying down nodes and checkpoints until the map reliably gives you the output you want. the vault accelerator I run at my agency is one of these maps, 3 sessions that hand off in a fixed order: > research session: reads our company brain and past campaign results, pulls in competitor and market context, and builds the cohort we go after > landing page session: takes that research and builds the page from it > content session: uses the research and the page to write the copy, illustrations, and slides for the live sessions we run inside the content session runs a loop, a critic scores each draft against a rubric and sends it back until it clears the bar. that is one node on the map, the checkpoints between the sessions carry the work from one to the next a graph earns its extra setup on anything you run every week: > validation gates the work cannot skip > a fixed set of routes the job can take > a clear failure point, you see the exact step something broke on a loop on its own is enough for the work you only do once, where you don't know the path yet, let the agent find it. graphs earn their place on the jobs you repeat, the content pipeline, the SEO and AEO funnel step by step, the vault accelerator once the map works you reuse it, feed it the next cohort and the whole pipeline runs again past the loop, the next thing you design is the map it runs inside.
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コンテキストエンジニアリングの観点でハーネスを見直してくれるコマンドclaude doctorがあるとのこと。実行してみよう
【注意】Claude Opus 5において、effort レベルを上げると、逆にコーディングの能力が落ちることがあることが判明しています コーディング用途ではmed(中)や、high(高)ぐらいがちょうど良さそうです!
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自分的には、FDEはプロダクトの拡張に重心かあるようなトーンが多い理解です。 しかし、サービス×プロダクトの領域では、より上位のプロダクトだけではなく、もう少し広い事業に対してフィードバックするロールの方が圧倒的に大事。プロダクト拡張したからとサービスが売れるようになるかは別だから。もちろん根管となるプロダクトは重要。とはいえ、そこだけ注力しても間違うこともある。 だからこそ、サービス×プロダクト型の事業とAIも理解したする人材が大事。プロダクトだけでもなくサービスだけでもない。どちらの限界も理解し、事業レバーを作っていく人材。 プラットフォームの本質理解も欲しいですけど、贅沢すぎる(?)。でもやればやれる。なせばなる。
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