🚧交通整理のためのカンバンをつくった

プログラマから始まった肩書きが3度変わった。いまは「交通整理者」と自称する個人エンジニアが、ハッカソンで非常にプラクティカルなツールを作った。ChatBanという名称で、AIエージェントの増加に伴う「どのタスクをどのエージェントに流すか」という判断業務そのものをシステム化したものだ。Kanbanボードとチャット、LLMベースのルーター機能を統合し、複数エージェントの仕事を一元管理できる。AIが爆増する局面で、人間がやるべき仕事は何かをシンプルに絞ったのである。

このツールが興味深い点は、実装主義ではなく「機能を実装しない」という発想で設計されている点だ。並べ替えやフィルタリングなどUIの常識的な機能をコード化せず、LLMに自由にSQLを書かせ、ボード状態を常に把握させている。つまり、UIとして想定しなかった要求にも「その場でLLMが対応する」という柔軟性を持つ。一方、データ書き込みは厳格で、決められた関数経由のみ。読み書きの非対称設計により、既製品Notionでは実現できなかった「人間チェック層の挟み込み」も自然に成立している。6日間の実運用で1931回のAPI呼び出しに16.6Mトークン、約2400円というコストも現実的だ。

この事例は、複数のAIエージェントを並行運用する組織構造がもう身近にある現実を示唆している。既製品のタスク管理ツールでは「エージェント間のルーティング」という新しい層が見えない。AIが増えるほど、従来のプロジェクト管理より上位に「誰が何をやるのか判断する層」が必要になる。その層の設計を最初から考えておかないと、組織全体が交通渋滞する。ChatBanのような思考を、自社のAI導入計画に組み込む値打ちがある。