マルチエージェントでソフトをゼロから公開まで作る方法 ── Karuzipの開発記録

圧縮解凍ソフト「Karuzip」の開発は、複数のAIエージェントが役割分担で進められた。デザインはClaude Design、企画・運営はClaude Fable 5/5.1、実装はGPT-5.6とGLM-5.3。一見すると「AIが全部やった」に見えるかもしれないが、実際は異なる。各エージェントに「まとめ役」「作る役」「確認する役」が分かれており、人間が常に「完了条件は何か」を決めていた。

複数のAIを使う場合の落とし穴は、人間がそれぞれの間を行ったり来たりするだけになることだ。Karuzipの開発では、最初に相談する相手を決め、決まったことを仕事として渡し、結果を元の目的に戻して確認する。この流れが明確でないと、AIが「自分なりに補った答え」がそのまま製品に入ってしまう。例えば「使いやすい圧縮ソフト」という指示は方向は伝わっても、上書きするか選ぶかのような細部をAIが勝手に決めてしまう。

AIの鬼が気付くのは、複数のAIを使うこと自体より、「何を誰に任せるか」という人間の設計が大事だという点だ。要件整理の段階では、抽象的な指示ではなく「誰が使うのか」「何に困っているのか」「最初の版では何ができればよいか」を言葉にする。画面が出たら、それを見ながら「次に何をすればよいか」を追う。このプロセスを回すことで、AIの補足を防ぐ。

中小企業がAI導入を進める際も、プロジェクト管理ツールやエージェント複数を使う前に、この骨組みを持つことが重要だ。要件を数行で言い直せるか。完了条件が「十分に対応する」ではなく「失敗理由が分かる」と具体的か。画面や動作を見ながら「本当にこれか」と確認したか。この習慣さえあれば、AIチームの運用がぐっと安定する。