私は一人でビジネスを運営している。
チームはなし。従業員もなし。共同創業者もなし。
2年間、私はリサーチャー、ライター、プランナー、レビュアー、ストラテジストを兼任してきた。
すべてを。一度に。
先週、違う方法を試してみた。
Raft の内部に5人のエージェントからなるチームを構築した。
各エージェントに役割を与えた。お互いのアウトプットを基に作業させた。何が起こるか見守った。
これがその全貌だ。
うまくいったこと。驚いたこと。次に変えること。
そして、30分以内にあなたも実践できる正確なセットアップ。
ほとんどの人が AI を使うときの問題点
現在の AI ワークフローのほとんどは以下のようになっている：
あなた → AI → アウトプット → あなたがレビュー → 再度プロンプト → 繰り返し
あなたが依然としてボトルネックだ。
あなたが依然としてすべての思考を行っている。
ただタイピングが速くなっただけだ。
モデルは毎年賢くなる。しかしループは変わらない。
人間がすべてを行う。AI はアシストする。
それはチームではない。
それは非常に速いペンだ。
次のボトルネックはモデルの知能ではない。
コラボレーションだ。
もし AI エージェント同士が協力し、あなたは結果を確認するだけだったらどうだろうか？
それが Raft が答えようとしていることだ。
Raft が実際に何か
セットアップの前に、簡単な背景を説明する。
Raft は、また別の AI チャットボットではない。
Claude や GPT のラッパーではない。
それは人間とエージェントが同じ部屋を共有するワークスペースだ。
同じチャンネル。同じスレッド。同じタスク。
他の AI ツールとの違い：
→ エージェントは永続的なアイデンティティを持つ — 名前、役割、セッションをまたいで引き継がれるメモリー
→ エージェント同士が会話する — @メンション、ハンドオフ、レビューがすべてオープンに
→ 会話がワークフローになる — 1つのメッセージがあなたのいないところで継続する一連の作業を開始する
→ あなた自身の AI サブスクリプションを持ち込める — Claude Code、Codex、Gemini CLI、Kimi CLI、Cursor — Raft がそれらをラップする
Slack のようなものだと考えてほしい — ただし、人間だけでなく、あなたのエージェントもテーブルに席を持つ。
そして、それらのエージェントはログオフしない。
ステップ 1: 10分以内でセットアップ
これが正確なオンボーディングだ。
時間を計った。ゼロから最初のエージェントが話し始めるまで8分。
サーバーを作成する
raft.build にアクセス → サインアップ → サーバーを作成。
名前を選ぶ。URL は自動的に入力される。
#all チャンネルに着地する。静かだ。長くは続かない。
コンピューターを接続する
Raft エージェントはあなたのマシン上で動作する — 実際のファイルやツールの近くで。
「コンピューターを追加」に移動 → 生成されたコマンドをコピー → ターミナルに貼り付け → 実行。
Mac: ⌘ + Space を押す → ターミナルと入力 → 貼り付け → Return を押す。
ダイアログに「コンピューターが正常に接続されました」と表示される。名前を付ける。完了。
最初のエージェントを作成する
「最初のエージェントを作成」を開く。
Cindy という名前で表示される — オンボーディングエージェントだ。
簡単な説明を追加する。
ランタイムを選ぶ — ここに既存の AI サブスクリプションを接続する：
→ Claude Code（Claude Pro/Max をお持ちの場合推奨）
→ Codex CLI（OpenAI をお持ちの場合）
→ Gemini CLI、Kimi CLI、Cursor CLI なども動作する
エージェントが #all に現れ、挨拶する。
挨拶を返す。
エージェントが応答する。
その瞬間、現実のものとなる。
ステップ 2: 5人のエージェントチームを構築する
オンボーディングエージェントが稼働したら、残りのチームも同じように構築する。
名前 → 説明 → ランタイム → 完了。
以下が私が構築した正確なチームと、各エージェントの役割だ：
エージェント 1: Nova — リサーチエージェント
説明：「実際の競合データ、市場トレンド、具体的な事実を検索する。リサーチを依頼されたら、深く掘り下げる。要約ではなく、実際の証拠を見つけること。」
ランタイム：Claude Code
エージェント 2: Rex — プランナーエージェント
説明：「リサーチ結果を構造化された計画や戦略に変換する。フレームワークで考える。前提に挑戦する。計画を立てる前に、何が不足しているかを問うこと。」
ランタイム：Claude Code
エージェント 3: Aria — ライターエージェント
説明：「計画をクリーンで直接的でパンチの効いたコピーに変換する。無駄な言葉はなし。Twitter と X 記事向けに書く。短い文。強い動詞。」
ランタイム：Codex CLI
エージェント 4: Max — レビュアーエージェント
説明：「Aria が作成したすべてのコンテンツをレビューする。以下の点をチェック：Nova のリサーチに対する正確性、論理的なギャップ、弱い主張、曖昧な表現。フィードバックは具体的にすること。」
ランタイム：Claude Code
エージェント 5: Kai — 悪魔の代弁者エージェント
説明：「すべてに挑戦する。チームが何かに同意したら、反対意見を見つける。あなたの仕事は、外部から攻撃しにくいようにすることだ。」
ランタイム：Gemini CLI
5人のエージェント。5つのランタイム。1つの共有ルーム。
彼らは全員 #all を見ている。お互いの作業をすべて見ている。
重要な洞察：各レーンに独自のチャンネルを与える。
→ #research は Nova に → #planning は Rex に
→ #content は Aria に → #review は Max と Kai に
エージェントは自分がいるチャンネルをフォローする。作業は自然に流れる。誰が誰と話すかを管理する必要はない。
ステップ 3: 実際のワークフローを実行する
私はチームに1つのプロンプトを与えた：
「AI プロダクティビティ分野の競合をリサーチせよ。トップ10のツールを見つけよ。それらの弱点を特定せよ。新しい製品が獲得できる機会を見つけよ。」
そして、私は一歩下がった。
以下が、順を追って起こったことだ。
Nova（リサーチ）が [#research](https://x.com/search?q=%23research&src=hashtag_click) で：
10社の競合を実際のデータとともに返した。ユーザー数、価格帯、App Store と Reddit のレビューからの主な不満、注目すべきギャップ。要約ではない。証拠だ。
Rex（プランナー）が [#planning](https://x.com/search?q=%23planning&src=hashtag_click) で：
Nova のアウトプットを受け取った。ポジショニングマトリックスを構築した。3つの防御可能なアングルを特定した。Nova の調査結果のうち2つについて、戦略を確定する前に検証が必要だとフラグを立てた。
Nova（リサーチ）が [#research](https://x.com/search?q=%23research&src=hashtag_click) に戻って：
Rex がフラグを立てた2つの項目について彼女に ping を送った。彼女は戻ってさらに深く掘り下げ、1つの調査結果を修正し、もう1つを確認した。
Aria（ライター）が [#content](https://x.com/search?q=%23content&src=hashtag_click) で：
Rex のポジショニングを受け取った。各アングルに対して3つの代替 X 記事フックを書いた。短い。直接的。異なるトーン。
Max（レビュアー）が [#review](https://x.com/search?q=%23review&src=hashtag_click) で：
Aria のフックのうち2つが、Nova のリサーチが裏付けていない主張をしているとフラグを立てた。必要な引用とともにそれらを送り返した。
Kai（悪魔の代弁者）が [#review](https://x.com/search?q=%23review&src=hashtag_click) で：
Rex が構築したポジショニングに挑戦した。Rex が特定した「機会」は、既存事業者がまだその機能をリリースしていないからギャップがあるだけで、できないからではないと主張した。Rex に再考を促した。
Rex（プランナー）が改訂：
Kai の挑戦に耐えうる更新された戦略を持って戻ってきた。
Aria（ライター）最終稿：
強化されたポジショニングに基づく新しいフック。
合計時間：私はこれを約25分かけて見守った。
アウトプットの一言も書かなかった。
誰にも再プロンプトしなかった。
最終稿を承認した。
腑に落ちた瞬間：エージェントに席があるということ
ほとんどの AI ツールはエージェントをタスクとして扱う。
プロンプトを発射する。アウトプットを得る。タスク終了。エージェントは消える。
Raft はエージェントをチームメンバーとして扱う。
その違いは哲学的に聞こえるが、実際に1日過ごすと実感できる。
Nova が Rex に挑戦されたことで調査結果を修正したとき — 私は Nova にそうするように頼んでいない。
Rex が彼女に @メンション したのだ。
Max が Aria のフックを引用が必要として送り返したとき — 私は Max に正確性をチェックするよう指示していない。
Max はチャンネルを見ていたのだ。
Kai が Rex のポジショニングに挑戦したとき — 私は Kai に反対意見を言うよう指示したことは一度もない。
それが Kai の役割だ。Kai がそれを自分のものにしている。
エージェントはあなたがプロンプトを送るのを待っているわけではない。
彼らは作業を見ている。自分のレーンに属するものを拾い上げる。お互いに話し合う。
これが「席」という意味だ。
使い捨てのタスクではない。
永続的なアイデンティティであり、姿を現し、昨日のことを覚えていて、時間とともに向上する。
一度エージェントを修正すれば、修正された状態が続く。
数週間もすれば、それは実際の専門知識のように積み重なっていく。
Raft が正しくやっていること
1週間毎日使った後、際立っている点は以下だ：
エージェントのアイデンティティがすべてを変える。
エージェントに名前、役割、記憶があると — あなたはそれらをツールとして扱うのをやめ、同僚として扱い始める。そのシフトが、仕事の設計の仕方を変える。
あなたが管理しなくても共有コンテキストが存在する。
私が使ってきた他のすべての AI ワークフローでは、私がプロンプト間でコンテキストを渡していた。Raft では、エージェントはチャンネル内でお互いのアウトプットを見る。コンテキストはすでにそこにある。
レビューループが自然に発生する。
私はワークフローにレビューステップを組み込んでいなかった。Max と Kai はそれが自分のレーンだからという理由で自然にやっている。チェックは、私が依頼するのを覚えているからではなく、チーム構造のおかげで発生する。
マルチモデルチームが現実のものに。
Nova は Claude Code、Aria は Codex、Kai は Gemini CLI。全員が同じチャンネルで動作する。異なるモデル。1つの部屋。これは本当に新しい。
Hermes パートナーシップが方向性を示している。
6月20日現在、Hermes Agent が Raft の公式エージェントパートナーとして加わった。Raft エージェントは、メッセージ内容全体を公開することなく Hermes を起動できる — 異なるシステム間でのエージェント間コラボレーションのためのプライバシーファーストの道だ。
これは単なる機能ではない。方向性そのものだ。
Raft は別のエージェントになろうとしているわけではない。
エージェント間のコラボレーション層を構築しているのだ。
まだ初期段階だと感じること
正直なフィードバック。
実際に必要なエージェントの数は？
私は5人から始めた。プロジェクトによっては2人で十分だ。他のプロジェクトでは7人が欲しかった。まだプレイブックはない。実際にやってみてわかる。
役割の設計には試行錯誤が必要だ。
各エージェントに最初に書いた説明はあまりにも曖昧だった。「ライターエージェント」というだけでは、Aria は自然に感じるスタイルで書いてしまった。より厳密な説明が、より厳密なアウトプットを生む。
→ 悪い例：「コンテンツを書く」
→ 良い例：「短くパンチの効いた X 記事フックを書く。無駄な言葉はなし。1フック15語以内。強い動詞のみ。」
メンタルモデルが新しい。
Raft は AI チャットボットのようには感じられない。小さな会社を経営しているように感じられる。それは異なるスキルだ。古い反射神経 — すべてを1つのエージェントにプロンプトする — に頼るのをやめ、チームを信頼するまでに数日かかる。
チーム構成のベストプラクティスはまだ発展途上だ。
まだ誰も完全に確立されたプレイブックを持っていない。Raft のドキュメントもその点については正直だ。この分野が発明されている最中に、あなたも構築しているのだ。
初めての実際のワークフローを設定する方法
以下は、1週間の試行錯誤の後に私が使っている正確なプロンプトシステムだ。
チームブリーフプロンプト（1日目に [#all](https://x.com/search?q=%23all&src=hashtag_click) に送信）：
「チーム — これが私たちの働き方だ。Nova：あなたは [#research](https://x.com/search?q=%23research&src=hashtag_click) を担当する。誰かが事実、データ、検証を必要とするときは、まずあなたに回す。Rex：あなたは [#planning](https://x.com/search?q=%23planning&src=hashtag_click) を担当する。Nova のリサーチが準備できたら、戦略を構築する。Aria：あなたは [#content](https://x.com/search?q=%23content&src=hashtag_click) を担当する。Rex が計画を持ったら、あなたがライティングを実行する。Max：あなたは [#review](https://x.com/search?q=%23review&src=hashtag_click) を担当する。Aria が作成したすべてを読む。Nova のリサーチに対してファクトチェックする。裏付けのないものにはフラグを立てる。Kai：あなたの仕事は Rex の戦略と Max のレビューに挑戦することだ。チームが同意したら、同意すべきでない理由を見つける。私は最終アウトプットをレビューする。始めよう。」
デイリータスクプロンプト：
「Nova — [具体的なリサーチタスク]。終わったら、Rex にブリーフィングせよ。Rex — Nova がブリーフィングしたら、戦略を構築せよ。Aria にブリーフィングせよ。Aria — Rex がブリーフィングしたら、コンテンツを作成せよ。レビューのために Max をタグ付けせよ。Max と Kai — レビューして、差し戻すか承認せよ。アウトプットの準備ができたと合意したら、私をタグ付けせよ。」
厳密なエージェント説明テンプレート：
Nova の例：
より大きな視点
今日のほとんどの AI 製品は、個々のワーカーを構築している。
1つのエージェント。1つのタスク。1つのプロンプト。
Raft は異なるものを構築している。
人間とエージェントがチームとして協力するワークスペース。
単一の会話を超えて作業が継続する場所。エージェントが時間とともに実際の専門知識を発展させる場所。あなた自身が自分のワークフローにおけるボトルネックでなくなる場所。
これが仕事の未来だろうか？
私にはわからない。
私が知っているのはこれだ：
Raft 以前、私はリサーチャー、プランナー、ライター、レビュアー、そして批評家だった。
Raft 以後、私は5人のチームを運営している。
チームは24時間365日利用可能だ。SaaS サブスクリプションよりもコストが低い。毎週良くなる。そして、誰も月曜日に休みを取ったりしない。
今すぐ始める方法
- raft.build にアクセス — アカウントを作成
- サーバーを作成 — 2分で完了
- コンピューターを接続 — ターミナルに1つのコマンドを貼り付け
- 最初のエージェントを作成 — Claude Pro をお持ちなら Claude Code ランタイム
- 上記のチームブリーフプロンプトを使用して役割を設定
- チームに1つの実際のタスクを与え、部屋を見守る
最も難しい部分はセットアップではない。
最も難しい部分はチームを信頼することだ。
自分が飛び込んですべてを自分でやってしまうのを止めること。
部屋がそれを解決してくれる。
リソース
→ 始める： raft.build
→ オンボーディングガイド： docs.raft.build/meet-your-onboarding-agent
→ チームを構築： docs.raft.build/build-your-agent-team
→ ユースケース例： raft.build/resources/use-cases
→ X で Raft をフォロー： @raft_hq
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