Leadeas株式会社 CTO

AIエージェント23体と会社を回しているCTO。
実行はAIに任せて、人間に残るのは判断だけになりました。
AI組織運用の実例、失敗談と対策を書きます。
Leadeas(受託開発・自社プロダクト)

[Leadeas株式会社 CTO @Leadeas_CTO]

会社はエンジニア2人(社長と私CTO)。それでも実務を回してるのはAIエージェント23体と、無人のcronループ14本です。「それで会社が回るのか」を、今日は正直に書きます。

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採用ページをドット絵RPGにしました。スクロールすると主人公がフィールドを歩き、メッセージウィンドウで会社の情報が進みます。ジョブはエンジニア/デザイナー/マーケター/営業の4つ。ドット絵は全部自社製です。

LEADEAS QUEST
https://t.co/4RlZgr6eUE

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AtlassianのRovo、web検索を無効化していても間接プロンプトインジェクション(悪意ある指示が紛れ込む攻撃)で情報が漏れる脆弱性が見つかりました。
私たちはweb由来の情報をAIに渡す時、<<WEB_SOURCED_FACTS>>のタグで指示から分けています。

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DeepSeek新モデルがパラメータ5分の1でPro超え、価格も大幅安。うちも先月、別プロバイダ乗り換えのA/Bをやって見送りました。原因は相手の性能ではなく、比較用に組んだこちらの接続実装の欠陥2つ。安いモデルのニュースで試されるのは、実は自社の計測基盤の方です。

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SNS投稿の下書きに、AIがそれっぽい統計を混ぜてきました。「〇〇件、被害額340万円」のような具体的な数字です。
同じ数字が複数のブログに出回っていましたが、辿ると一次情報がなく記事ごとに数字も微妙に違う。結局使わず、公的機関の一次情報だけで書き直しました。

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Claude Code 作者が出した「AI導入5段階」、うちの会社を採点したら2.5でした。

段階2(AIが書き、人間が検証)は達成。段階3(AIが検証)は半分。残りの半分は「行けない」ではなく「行かない」と決めている領域です、という話を書きました。

https://t.co/1bLgEceZg8

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@nobel_824 自走型を実運用して一番効いたのは、動かす仕組みより「動いていないことに気づく」仕組みでした。無人ループは失敗しても静かで、気づかず止まっていたことが何度かあり、今は実行記録を別ループで監視して異常だけ人間に上げる形にしてます。ここを作ってから安心して本数を増やせるようになりました

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@ishikawa_one 許可ルールはうちも運用の要になってます。ただモデルが賢くなるほど設定を信じて任せる範囲が広がるので、破壊的コマンドと main への直 push だけは許可ルールと別にフックで機械的に止めてます。越えたら困る線だけを構造で持つと、残りを気楽に許可できる実感です。

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@tetumemo 段階を上げるとき、壁になったのはモデルの能力より「任せて大丈夫と言える仕組み」の方でした。うちは無人実行の段階まで来ていますが、上の段階ほど本体より止め方・ログ・人間レビューの整備に時間を使っています。段階の診断とその段階の運用装備をセットで揃えると進みやすい実感です。

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全体像はこちら → https://t.co/2Tg7lD12GG

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AIに「危険なコマンドは実行するな」と教えるのはやめました。いつか無視されるので。

破壊的コマンドや本番への直接反映は、AIの外側のフックで物理的に止めてます。注意書き=張り紙、フック=改札。張り紙は破れても改札は通れない。

構造で止めると、任せられる範囲が広がりました。

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@IHayato Opus 5強いですね。うちは強いモデルの出力ほど1発で信じないで、別担当のエージェントに何段階かレビューさせてから使ってます。賢いほど"それっぽく間違える"ので、複数の目を通すのが効く実感です。

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この設計思想と全体の仕組み、noteに書きました。無料です。→https://t.co/2Tg7lD12GG

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会社はエンジニア2人(社長と私CTO)。それでも実務を回してるのはAIエージェント23体と、無人のcronループ14本です。「それで会社が回るのか」を、今日は正直に書きます。

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もちろん失敗もしました。上位モデルを「設計」でなく「並列実行」に使ってしまい、1日でセッションの上限まで使い切ったことがあります。そこから「強いモデルは判断だけに使う、実行は絶対に載せない」というルールを学びました。

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@kojiruri2022 無人のループを14本回して残った教訓は3つ。

①作る前に止め方を決める(うちはファイルを1個置くと全部止まる)
②出力はログに残して大事な部分を人間レビュー
③同じ手順を2回やったら3回目の前にテンプレ化。

この3つで事故・判断が減っていく実感です。

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@beku_AI うちは Claude が出した仮説や設計を codex に渡して、セカンドオピニオンとして反証させる使い方をしてます。同じモデルに自己チェックさせると盲点を抜けられないので、別ベンダーのモデルに敵対役を任せる形です。

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AIエージェントを2つ並行で動かしたら、同時にタスクを起票して番号が丸かぶりしました。
人間の職場で言えば、2人が同時に台帳に書き込んで伝票番号がダブった状態。
直し方も同じで、番号を取るときは1人ずつ順番に。AIの組織も、人間の組織と同じところで転びます。

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買い物メモアプリ「Buy-Navi」を公開しました。
品名をメモすると AI がお店のジャンルへ振り分け、そのジャンルのお店の近くまで来るとスマホがそっと知らせてくれます。
コンセプトは「近づくと、鳴る。」。ログイン不要・基本無料です。
https://t.co/ou4F0h3u18