⚠️注意: 本稿はアニメ2期のネタバレを含みます

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安芸倫也は、自身の理想の実現のため、プロデューサーとしてゲーム制作に乗り出しました。しかし、彼が思い描くプロデューサー像は、現実のプロジェクトが突きつける課題の前ではあまりにも甘い幻想でした。倫也の失敗は、AIシステム開発に携わる私たちエンジニアに、重要な教訓を与えてくれます。

第一幕：ルールを理解させることの軽視

ゲーム制作は、天才的な才能を持つシナリオライター・詩羽の協力から始まりました。倫也は詩羽の実力に全幅の信頼を置き、その才能に任せきりにしました。しかし、彼女の描くストーリーは小説としては傑作であったものの、ゲームとしてはテンポが悪いという致命的な欠陥を抱えていました。

この失敗は、AIにタスクのルールを理解させることの重要性という、最も根本的な教訓を私たちに与えます。どんなに優れたモデルでも、タスクの要件となるルールを理解していなければ、期待した出力は得られません。倫也がすべきだったのは、詩羽のモデルが小説の執筆に特化していることを理解し、ゲーム制作の普遍的なルールをプロンプトとして具体的に提示することでした。彼はこの最も重要なステップを軽視した結果、膨大な修正作業に追われることになりました。

これは、生成AIの出力がプロンプトの設計によって大きく左右されるという事実と完全に一致します。特に、AIに特定の役割（ロール）を与える「ロールプロンプティング」を用いることで、より専門的で精度の高い回答を引き出すことが可能になります。

第二幕：創造性を引き出すハイパーパラメータ調整の必要性

次に、イラスト制作を担う絵師・英梨々の作業で問題が発生します。ライバルである波島出海の出現により、彼女はスランプに陥ってしまいました。この状況に対し、倫也は英梨々の才能を信じる言葉を投げかけます。その言葉をきっかけに奮い立った英梨々は、自らを追い込むことで壁を乗り越え、その才能を開花させました。

しかし、このエピソードは、より良い精神状態（ハイパーパラメータ）を事前に調整しておくべきだったという教訓を私たちに与えます。英梨々は地力があったにもかかわらず、スランプという不確実な壁を乗り越えなければ、期待通りの結果は得られなかったのです。この物語は、モデルの潜在能力を最大限に引き出すためには、最高のパフォーマンスを発揮できる状態を整えることが不可欠であることを示しています。

AIにおけるハイパーパラメータとは、モデルの学習前に人の手で決められるパラメータであり、その適切な調整がモデルの性能を大きく左右します。倫也の言葉は、モデル自体の追加学習ではなく、モデルが元々持っている能力を最大限に引き出す、認知科学に基づいたプロンプト手法に通じるものと言えるでしょう。

第三幕：役割の逸脱とプロジェクトの破綻

倫也の真の失敗は、単なるスケジュールの破綻だけではありませんでした。彼はプロデューサーとして、詩羽と英梨々という、それぞれ専門的な役割を持つメンバーのパフォーマンスを最大限に引き出すべきでした。しかし、彼は詩羽の担当するシナリオに自ら介入し、新たなルートを追加するという越権行為を犯してしまいました。

これは、複数のクリエイターを束ねるAI活用に言えばマルチエージェントシステムにおいて、上位の管理者が実行エージェントの役割を侵食するという致命的な教訓に相当します。

この行為が招いた結果は、以下の通りです。

役割の混乱：詩羽という専門家が定めた「ルール（＝物語の骨子）」が、倫也の個人的な判断によって上書きされてしまいました。これは、AI開発における「教師データの一貫性の喪失」や「モデルの学習プロセスの混乱」を意味します。

タスクの連鎖的破綻：倫也が追加したルートは、英梨々という別のメンバーに、従来の作風とは異なる新しい絵を描くことを強いることになりました。これにより英梨々はスランプに陥り、最終的にマスターデータ納品という最重要タスクの遅延を引き起こしました。これは、一つのエージェントへの不適切な介入が、プロジェクト全体の 「ワークフローの破綻」 につながることを示しています。

この教訓は、各AIエージェントが持つ専門的な役割と権限を尊重し、上位の管理者はあくまでもそれらを最適に連携・調整することに徹するべきである、ということを明確に示唆しています。管理者が自ら実行エージェントの領域に踏み込むことは、全体の整合性を損ない、最終的にはプロジェクトを破綻させる危険性があるのです。

エピローグ：単一巨大モデルの限界と、コンダクターの必要性

安芸倫也の失敗は、私たちに重要な教訓を与えてくれます。これらの教訓に加え、私たちは単一の巨大なLLM（大規模言語モデル）だけでは複雑な問題に対応するのは困難であるという結論にたどり着くことが出来ます。なぜなら、モデルは認知的・創造的という側面のうち、いずれか一面しか持てないという性質に加え、コンテキストの容量制限、喪失、断片化、そして汚染といった根本的な課題を抱えているからです。

これらの限界を解決するためには、それぞれの専門性を持つ複数のAIエージェントを連携させ、全体を統括するアプローチが有効です。ここでは、その役割をコンダクターと呼びたいと思います。
コンダクターは以下の3つの役割を果たす必要があります。

実行エージェントへのルール理解
ハイパーパラメータ調整
ワークフローを俯瞰し整合性を持つプロンプト設計

現代の複雑な問題に対応するには上記で述べた様に単一のLLMでは既に限界を迎えていると感ます。そして、この結論こそが、それぞれの役割を持つAIが連携して動くマルチエージェントシステムへと私たちを誘うでしょう。主要なIT企業が、異なるAIエージェント間の連携を実現するためのオープンスタンダード確立を目指す
Agent2Agentプロジェクトを設立している事実も、この未来を示唆しています。