Slide 1

Slide 1 text

カドベヤちゃんねる 10倍加速への道 — 後編 / Part 2 T H E 1 0 × P L A Y B O O K 10倍加速への道。 週100件を週1,000件へ。その実装を、5つの「道」に分けて公開する。 マルチハーネス・オーケストレーションから、意思決定の高速化まで。 Multi-harness / Agent Team / envoy / Decision Cards / Weekly Sync 01

Slide 2

Slide 2 text

10倍加速への道 Overview · 5つの実装 T H E F I V E W A Y S 「つくる方法を、つくる」の中身。 01 01 マルチハーネス・オーケストレーション 9人の専門PdMエージェント+束ねるORC 02 02 Agent Team で「スタンド」を召喚 PdMがsub-agentを呼びバックグラウンドで作業 03 03 envoy — リサーチを外部委託 NotebookLM で高精度な調査を自動化 04 04 html形式の「意思決定カード」 読む負担を下げ、決める速さを上げる 05 05 AIとの定例会議で健康状態をチェック プロジェクト名=短期目標。毎週日曜に立ち止まる 02

Slide 3

Slide 3 text

10倍加速への道 Way 01 01 01 W A Y 0 1 — M U L T I - H A R N E S S O R C H E S T R A T I O N マルチハーネス・ オーケストレーション テーマごとにチームを分け、専門性を持ったエージェ ントと直接会話する。 03

Slide 4

Slide 4 text

10倍加速への道 01 · 長津のマルチハーネス 9 T E A M S — テ ー マ 別 の チ ー ム 編 成 Team ごとに、固有の文脈を持たせる。 KAD カドベヤの クライアントワーク MGT 会社マネジメントの AIネイティブ化 MKT マーケ/営業の AIネイティブ化 DES AI駆動デザインの 方法論の確立 TRD AI駆動の プロダクト開発実験 LLM AIネイティブな Web制作の研究開発 NOT Obsidianによる セカンドブレイン研究 IP NFTキャラの IP育成・コンテンツ NAG 長津の 個人的なタスク ORC 全てのチームのオーケストレーション — 9人のPdMを束ね、指揮系統のトップに置く 04

Slide 5

Slide 5 text

10倍加速への道 01 · なぜチームを分けるのか O N E R E P O , O N E C O N T E X T , O N E H A R N E S S リポジトリごとに、 専門エージェントが棲む。 → → → TEAM 目的別の Linear Team 9分野それぞれに専用のチームを立てる REPO 固有の GitHubリポジトリ 各チームに個別のリポを接続する HARNESS リポ固有の ハーネス設定 フォルダごとの文脈に合わせて調整 AGENT 専門PdM型 エージェント その分野の知識で会話できるClaude Code 目的別に Team を分け、個別に GitHub へ接続することで、Team別の知識を持ったエージェ ントと会話できる。 05

Slide 6

Slide 6 text

10倍加速への道 01 · オーケストレーション組織 O R C — 9 人 の P D M を 束 ね る 指揮系統のトップに、ORCを置く。 ⬡ ORC — Orchestrator KAD MGT MKT DES TRD LLM NOT IP NAG claude-peer (MCP) エージェント同士がメッセージを送り合える。横の連携も設計する。 ちなみに Claude Code を 常時10セッション回して Opus と会話し続けるのは、めちゃ くちゃ疲れます。 06

Slide 7

Slide 7 text

10倍加速への道 Way 02 02 02 W A Y 0 2 — A G E N T T E A M と し て 「 ス タ ン ド 」 を 召 喚 PdMの裏で、 もう一つの手が動く。 同時に動かせる手の数 1対10 → 1対10×N 10人のPdMと同時に会話できても、同時進行は10 issueまで。各PdMがさらに専門性 の高いsub-agentを呼び、バックグラウンドで自動作業させる。 NOT チームの例 PdM が 5人のスタンドを使役 ⬡ NOT — PdM Agent sub #1 sub #2 sub #3 sub #4 sub #5 任せられるバックログ issue を切り出してサブエージェントに依頼。意思決定の裏 で、別の手が動く。 07

Slide 8

Slide 8 text

10倍加速への道 Way 03 03 03 W A Y 0 3 — E N V O Y / R E S E A R C H O U T S O U R C I N G リサーチを、 外部委託する。 インプット issue のかなりの割合がリサーチ業務。最優 先のスタンド能力は「リサーチ能力」だと考えた。 08

Slide 9

Slide 9 text

10倍加速への道 03 · envoy の仕事 E N V O Y — リ サ ー チ 専 門 の ス タ ン ド 「嘘をつかない」NotebookLM に委託する。 → → → → 01 issueを委託 PdMからリサーチ系issueを受け 取る 02 データ投入 nlm CLI でNotebookLMにソース 投入 03 調査プロンプト nlm CLI で調査用プロンプトを作 成 04 意味を検討 レポートを我々チームの文脈で解 釈 05 PRで提出 インフォグラフィックと共に調査 レポートをPR 与えたドキュメントからだけ答える NotebookLM を Claude Code から使い、時間のかかるリサーチ 工程を、精度を保ったまま自動化の流れに乗せた。 09

Slide 10

Slide 10 text

10倍加速への道 Way 04 04 04 W A Y 0 4 — H U M A N I N T H E L O O P 問 題 今度は、自分が ボトルネックになった。 自律的に捌く手と、自律的なリサーチの手を増やすほど、AI側のアウトプットは爆増する。すると ——成果を判断する僕自身がボトルネックになった。 くそー。こんなに早く自分がボトルネ ックになるとは思ってもみなかった… 数百行のレポートを1日に何個も読むの がつらい(白目) 10

Slide 11

Slide 11 text

10倍加速への道 04 · html形式の意思決定カード D E C I S I O N C A R D 読む負担を下げ、 決める速さを上げ る。 md の調査レポートと同時に、エグゼクティブ サマリーのhtmlを吐かせる。1枚の「意思決定 カード」に圧縮し、 「で、どうする?」にその場 で答える。 md(精緻) + html(即断) decision-card.html NotebookLM 調査 #214 — 要約 背景 · CONTEXT なぜ今この判断が必要か 図解 · DIAGRAM 関係性をひと目で 比較 · COMPARE 選択肢A / B / C の表 あえての反対意見 採用しない理由も併記 ★ 推奨 · RECOMMENDATION + 選択肢 「で、どうする?」への答えと、残された選択肢を提示 11

Slide 12

Slide 12 text

10倍加速への道 Way 05 05 05 W A Y 0 5 — W E E K L Y S Y N C W I T H A I プロジェクト名を目標にして、健康状態をチェックする。 週1,000 issueの土台づくり On track envoy リサーチ自動化 On track 意思決定カードの定着 At risk claude-peer 連携の整備 Stuck 毎週日曜 夕方 · ORCと定例 完了issueとPRの状態を ORC がまとめ、プロジェクトごとに「目標に向かっているか」 「何がスタックしているか」を議論する。加速ではなく 「立ち止まる」減速の時間。 12

Slide 13

Slide 13 text

10倍加速への道 Recap T H E L O O P 手を増やし、調べを増やし、 決断を速め、立ち止まる。 01 マルチハーネス → 02 スタンド召喚 → 03 envoy調査 → 04 意思決定カード → 05 健康チェック 速度を上げる仕組みと、立ち止まる仕組みを両方つくる。人間とAIが目標を見失わずに、 翌週また全力で加速するために。 13

Slide 14

Slide 14 text

カドベヤちゃんねる To be continued N E X T つくる方法を、 つくり続ける。 週1,000件は、まだ通過点。次回は各エージェントのハーネス設計の中身を 掘っていく。 続きが気になったら、ブックマーク代わりにいいねを。 Follow → カドベヤちゃんねる ・ note 14