AIエージェントに「役職」を与えたら複数案件の並走が安定した話

AIエージェントを業務に投入すると、ほぼ確実に直面するのが「文脈汚染」だ。案件Aの情報が案件Bに混入し、前回の続きとして誤った前提で作業が進む。サブエージェントに丸投げすると何が起きているか追えなくなる。汎用チャットボットとして使う限り、この問題は構造的に解決しない。その打破口が、組織論だった。Claude Codeのカスタムスラッシュコマンドを使い、秘書・ディレクター・専門スタッフという3層のAIスタッフ体制を設計した。役職ごとに責務を分割し、物理的に情報の境界を作ることで、複数案件の並走が現実的になった。

設計のポイントは三つ。第一は責務の明確化だ。秘書は全案件の状況把握と優先度判断、ディレクターは1企業担当のPM的役割、専門スタッフは1タスクへの集中と成果物の出力。こう分割することで、誰が何を判断するかが明白になり、各エージェントが「今どの文脈にいるか」を見失わない。第二は成果物をファイル経由で受け渡すこと。チャットの返答ではなくMarkdownファイルにすることで、スタッフ間の引き継ぎがgit logで追え、成果物が消えない。第三は人間の承認ポイントを守ること。クライアント送付やデプロイ前の判断は、AIではなく人間が最終確認する。

これは単なるツール設定ではなく、AIを扱う組織文化の転換だ。多くの企業がAIに「自動化」を期待するが、実務ではAIこそが人間と同じく「役職と責務を与える必要がある存在」と気付く。各エージェントに明確な役割を与え、情報の流れをファイルベースで管理し、人間の判断を入れる。この運用設計ができれば、複数案件の並走は不可能ではなくなる。中小企業がAIエージェントを実務に導入するなら、導入の手引よりもまず、「我が社ではAIをどの役職として扱うか」という組織論が必要だ。