システム化の壁：理想と現実のギャップ
構想自体は以前から明確だった。しかし、実際にシステム化を進めようとすると、大きな壁にぶつかった。
従来アプローチの問題点
個人アシスタント型AIの実装課題：
- AIエージェント間の連携が複雑すぎる
- 処理の流れが曖昧で、デバッグが困難
- エラー処理やリトライ機構の実装が煩雑
- システム全体の状態管理が不透明
つまり、アイデアは良いが、実装が現実的でなかったのである。
解決策：チケット駆動開発の採用
この壁を突破するために採用したのが、既存のプロジェクト管理手法をAI管理に応用するアプローチである。
チケット駆動がもたらすシステム化の利点
- 明確な処理単位：すべての処理がチケットという単位で管理される
- トレーサビリティ：何がいつ実行されたかが明確
- エラー処理の簡素化：チケットの状態管理で解決
- 段階的実装：一つずつエージェントを追加できる
- 既存ツール活用：REDMINEという実績あるツールを中心に構築
要するに、理想を現実的に実装するための手法として、チケット駆動開発を選択した。
構成の説明（実装重視版）
従来の構想は変わらないが、実装の現実性を考慮して以下のように再設計した：
-
Input（入力ソース） - 変更なし
- 日々の情報入力は従来通り
-
AI_Processing（AI処理レイヤー） - 実装手法を変更
- チケット生成エンジン: 入力をすべてチケット化
- エージェント管理システム: チケットベースでエージェントを制御
- 実装のポイント: 複雑な連携ではなく、シンプルなチケット処理
-
Ticket_Management（チケット管理） - 新規追加
- REDMINEを活用: 既存ツールで確実に動作
- 状態管理: チケットの状態でシステム全体を制御
- 実装のポイント: 枯れた技術で安定性を確保
-
Agent_Execution（エージェント実行） - 実装手法を変更
- 専門エージェント: チケット単位で起動
- 独立性: エージェント間の複雑な依存関係を排除
- 実装のポイント: 一つずつ確実に動作するエージェントを構築
この修正により、「アイデアは同じだが、実装可能性を重視してアプローチを変更した」という流れが明確になります。
シーケンス図
この修正により明確になる点：
- チケットが処理の中心：すべての処理がチケット経由
- エージェントの独立性：各エージェントがチケットを取得して独立実行
- 並行処理：タスクとコンテンツが同時進行
- 状態の可視化：REDMINEで全体の進捗が見える
- トレーサビリティ：すべての処理過程が記録される
この修正により明確になる点：
- チケットが処理の中心：すべての処理がチケット経由
- エージェントの独立性：各エージェントがチケットを取得して独立実行
- 並行処理：タスクとコンテンツが同時進行
- 状態の可視化：REDMINEで全体の進捗が見える
- トレーサビリティ：すべての処理過程が記録される
mermaidのフローチャートよりも、このシーケンス図の方がチケット駆動開発の「時系列での処理の流れ」と「エージェント間の協調」が分かりやすく表現できますね。
チケット割当・監視フェーズ：AIエージェント協働の核心
単純な振り分けから複雑な協調へ
当初は「タスクかコンテンツか」という単純な二択で考えていた。しかし、実際にシミュレーションを重ねるうちに、タスクとコンテンツは表裏一体の関係にあることが明らかになってきた。
例えば「新しいプログラミング言語を学びたい」という入力を考えてみよう。従来なら「学習計画を立てる」というタスクチケット一つで終わりだった。
しかし実際には、以下のような複合的な価値創造が可能である：
- 調査記事：「Python学習法の比較検討」
- 実行タスク：「学習環境の構築」
- 体験記事：「実際に学習してみた感想」
- 派生タスク：「記事の反響を踏まえた学習計画の修正」
表裏一体の価値創造システム
この発見により、チケット割当・監視フェーズの設計思想が根本的に変わった。
従来の単純割当モデル
入力 → 判定 → タスク OR コンテンツ → 完了
新しい協調創造モデル
入力 → 主チケット生成 → 複数側面分析 → 相互補完実行 → 統合完了
具体的な割当・監視の仕組み
Phase 1: 主チケット生成と側面分析
システムはまず入力から「主チケット」を生成し、これを複数のエージェントに分析させる。各エージェントは自分の専門領域から見た「実行可能性」と「価値創造性」を評価する。
Phase 2: 相互補完関係の特定
ここが最も重要な部分である。システムは各エージェントの分析結果を統合し、どのような順序で実行すれば最大の価値を創造できるかを判定する。
例えば：
- 調査記事 → タスク実行（調査結果が実行品質を向上）
- タスク実行 → 体験記事（実体験が記事の価値を向上）
- 体験記事 → 改善タスク（読者フィードバックが次の行動を生む）
Phase 3: 動的監視と調整
従来の「チケット完了＝終了」ではなく、一つのチケット完了が新しいチケットを生成する可能性を常に監視する。これにより、単発の作業が価値創造の連鎖に発展する。
技術的な実装アプローチ
依存関係エンジン
チケットA（調査記事）→ チケットB（タスク実行）
チケットB（タスク実行）→ チケットC（体験記事）
チケットC（体験記事）→ チケットD（改善計画）
価値評価アルゴリズム
各チケットの組み合わせに対して「価値スコア」を算出し、最適な実行順序を決定する。単体では価値の低いタスクも、組み合わせることで高価値コンテンツに化ける可能性を評価する。
リアルタイム調整機能
一つのチケットが完了した時点で、残りのチケットの優先度や内容を動的に調整する。これにより、状況の変化に応じた柔軟な価値創造が可能になる。
この方式がもたらす革新
従来のタスク管理は「やるべきことを効率的に処理する」ことが目的だった。しかし、この新しいアプローチでは**「一つの行動から複数の価値を創造する」**ことが可能になる。
つまり、AIエージェントは単なる「作業の自動化」から「価値創造の増幅器」へと進化するのである。
次のステップ
この理論を実際のシステムで検証するため、小規模なプロトタイプでのシミュレーションが必要である。特に「どの程度の複雑さまで管理可能か」「人間の介入がどの段階で必要になるか」といった実用性の検証が重要になる。
表裏一体の価値創造—これが、次世代AIエージェント協働システムの核心概念なのかもしれない。