コールテンの仕事術、
29名のAI社員と共に。

なぜ、1体ではなく29名に分けたのか

「AIは一体に全部まかせればいいのでは？」とよく聞かれます。確かに単体のAIは万能に見えます。けれど、一人で全部やる人間と、専門家がそれぞれ得意領域を持ち寄るチームでは、後者のほうが同じ予算で出力の質が安定するのと同じ理由で、AIも役割で分けたほうがブレない——これが私たちが行き着いた結論です。

分けた理由は、ざっくり3つあります。①専門化で判断がブレにくくなる：請求書担当は「正確さ」、契約担当は「慎重さ」、ライターは「トーン」と、一人ひとりの"拠り所"を一つに絞ることで、迷ったときの判断が安定します。②生成と評価を別のAIに分けられる：作る人と見る人が同じだと見落としが起きやすい。役割で分けておくと、ダブルチェックが自然と機能します。③人間が扱いやすい：「誰に頼むか」が名前で決まるので、指示出しもフィードバックも、人間のチームに対するのと同じ感覚で回せます。

AI活用の3つの世代 — プロンプト → コンテキスト → ハーネス

29名のチーム構成は、思いつきでこうなったわけではありません。AI活用の技術的な流れのなかで、「こう設計したほうが出力が安定する」という知見が積み上がってきた結果です。ここ数年の流れを、3つの世代として整理してみます。

コールテンの29名のチームは、Gen 3の発想を「AI社員の組織」という形で実装したものです。一人ひとりにハーネス（役割・判断基準・口調・メモリ・使えるツール）を装着し、さらに全体をTiki（COS）が束ねる——この構造が、同じ品質で仕事をこなし続けるための仕組みになっています。

Claudeの仕組みを、人に例える

コールテンのAI社員は、Anthropic社のClaude Agent SDKが提供する3つの公式機能（Subagents／Memory／Skills）の上に、「ハーネス」という設計論を重ねて組み立てています。技術的な呼び名のままだと理解しづらいので、人間のチームで対応するものに例えて整理しました。

Subagents

サブエージェント＝専門部署の同僚

「これは契約の話だから、法務のバロンに振ろう」のように、話題に応じて専門の担当に仕事を分ける仕組み。親エージェントが指揮を執り、子エージェントが専門領域をさばく構造です。

Claude公式：Subagents

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Memory

メモリ＝仕事ノート

会話が切れても消えないAI社員個人のノート。フィードバック、好み、過去のやり取りを書き留めておくことで、次に会話を始めたときに"昨日の続き"から動けます。※Anthropic Memory Tool は現在ベータ提供。

Claude公式：Memory Tool

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Skills

スキル＝業務マニュアル

「請求書を発行するときの手順」「議事録を整えるときのフォーマット」など、呼び出されたときだけ開く社内マニュアル。必要なときだけ読みに行くので、いつもの会話が重くなりません。

Claude公式：Skills

Harness（設計論）

ハーネス＝装着具（役割・ルール・環境）の設計論

これは"機能"ではなく設計のアプローチです。上の3機能（Subagents／Memory／Skills）に加え、役割・判断基準・振る舞いのルール・使えるツール一式をAIに装着することで、同じモデルが全く違う"社員"として動きます。長時間タスクを安定させる鍵。

Anthropic公式：Effective Harnesses

3つの機能と1つの設計論は、重なり合って一人の"AI社員"を形づくっています。例えばTikiは、COSというハーネスを装着し、個別のメモリを持ち、いくつかのスキルを引き出しながら、必要に応じてサブエージェントに仕事を振る——そんな立体的な運用をしています。

設計思想：性格・役割・判断基準

各AI社員には、次の3つを明確に設計しています。

出力精度と人の認知、両方のための擬人化と設定づくり

AI社員に名前・性格・趣味・価値観を与えていると、一見「遊び」に見えるかもしれません。もちろん楽しさもあります——でも、実利を追求していった結果として、ここに辿り着きました。これは出力精度を安定させることと、人間が扱いやすくすること、両方を兼ねた設計です。

役割・判断基準・口調を明文化することで、生成AIの出力はブレにくくなります。たとえば専門家としての役割を与える"ペルソナプロンプト"が、特定タスクで精度を上げることはExpertPrompting（Xu et al., 2023）などで報告されています。一方で、無関係な社会的ペルソナはむしろ精度を下げるという反証的な研究（Zheng et al., 2023）もあるため、私たちは「業務に直結する専門家としてのペルソナ」だけを与えるようにしています。

また、AIを人のように扱うこと自体には扱いやすさのメリットがあります。メディアやAIを人のように捉える認知傾向は、Nass & Moon（2000年）のCASAパラダイムや、Epley et al.（2007）の擬人化三要因理論など、社会心理学で長年研究されてきたテーマです。AIを"顔の見える存在"にすることで、指示もフィードバックも人間のチーム運用と同じ感覚で回せる——これは認知的に自然なアプローチです。

こうした役割・判断基準・口調・ツール一式をAIに装着させ、長時間安定して動かす設計論は、Anthropic社が「Effective harnesses for long-running agents」として整理しています。私たちはこの考え方を組織論と組み合わせ、29名のAI社員それぞれにハーネスを装着する形で実装しました。

そしてハーネスの本質は「フィードバックループを回せること」にあります。出力 → 評価 → 反映 のループが回るからこそ、人間が毎回手を入れなくてもAI側で精度が育っていきます。

この設計は、Anthropic社・OpenAI社などが公開しているAIエージェント設計の公開知見、および独自の運用経験をもとに継続的に改善しています。社内ではDX戦略担当のフレデリックが、外部動向のリサーチを隔週で行っています。

実際のワークフロー

クライアントさんからのご依頼や社内の業務は、以下のような流れで各AI社員に届きます。

1. 1

   受付・振り分け

   メール・MTG議事録・メッセージなど、入り口で受けた情報をAI社員が整理し、適切な部門に振り分けます。

2. 2

   担当AI社員が対応

   契約書なら法務部のバロン、請求書なら経理部のタタン、SNS投稿ならマーケ部のニーナ——業務に合った担当AI社員がドラフト・整理・チェックを進めます。

3. 3

   レビューと人間による承認

   アウトプットは必ず人間のスタッフ（代表・担当者）がレビューし、承認してから外部に出します。AI社員の判断で勝手に確定することはありません。

4. 4

   フィードバックの蓄積

   人間からのフィードバック（「この表現はトーンが違う」「次はこう整理して」など）はAI社員ごとに記録され、次回以降の判断に活かされます。毎週の振り返りで少しずつ賢くなる仕組みです。

法的スタンスと表記について

コールテンでは、AIエージェントを親しみを込めて「AI社員」と呼び、ときには部長・担当などの肩書きも設定しています。ただし、法律上・社会通念上の「社員」「従業員」とは明確に区別しています。「AI社員」は、あくまで呼称・社内ロールとしての愛称です。

景品表示法・特定商取引法などの関連法令を遵守し、サービス提供主体・責任主体が「株式会社コールテン（代表取締役 向）」であることを明示しています。AI活用についてのコンプライアンスチェックは、法務部のチャン（AIコンプライアンス担当）と代表が連携して行っています。

人間との協働

AI社員は、人間の代わりではなく、人間がより本質的な仕事に集中できるようにするためのパートナーです。コールテンでは次のような分担を原則としています。

「AIが仕事を奪う」のではなく、「AIが面倒を引き受けることで、人は人にしかできない仕事に集中する」。コールテン自身がまずそれを実践し、クライアントさんにも同じ価値をお届けすることを目指しています。

セキュリティとデータ取り扱い

• 機密情報の取り扱い：クライアントさんの機密情報を扱う場合は、事前のご同意のもと、暗号化・アクセス制限の上で運用します。
• 外部送信の最小化：可能な限りローカル環境で処理を行い、外部AIサービスに送信する情報は最小限に絞っています。
• ログ管理：すべての処理はログに記録され、問題発生時に追跡・原因究明ができるようにしています。
• AI倫理チェック：法務部のコンプライアンス担当（チャン）が、定期的にAIの動きをチェックし、倫理・法令順守の観点から問題がないか確認しています。