複数のAIに足りないのは、賢さではなく共有コンテキストだった

Claude、OpenAI Codex、GitHub Copilotといった複数のAI coding agentを同時に走らせた瞬間、一人の開発者は「分散チーム」を運用する立場に転わる。各agentが勝手にbranchを切り、pull requestを積み重ねる。気づけば同じrepositoryに複数のopen PRが並ぶ。これは複数の作業者が同時にPRを出している状態と変わらない。

ここで詰まる原因は、これまで気づかなかった落とし穴だ。複数のAIが足りないのは「賢さ」ではなく「共有コンテキスト」なのだ。一つのagentは、他のagentが書いたブランチを知らない。だからコンフリクトが起きたり、同じ部分を別々に修正したり、設計の矛盾に気づかぬまま進む。つまり、AIの能力が上がるほど、人間のマネジメント負荷が上がる逆説的な現象が生まれるのだ。これは従来のCI/CDやgit workflowでは対応しきれない。複数AIの「オーケストレーション層」が業界的な急務になってきた。

中小企業が複数のAI toolを試すなら、一つの理に統一されたpromptやコンテキスト設計を事前に詰めよ。さもなくば「使ってみたら作業が増えた」という失敗に陥る。