購読者の皆様、私は過去数か月間、AI ネイティブ企業のリーダーにインタビューしてきました。私は今、次のように確信しています。職務が何であれ、AI エージェントのオンボーディングと管理こそが仕事なのです。この無料の詳細説明では、3 つの AI ネイティブ企業 (Linear、Ramp、Factory) がこの原則をどのように実践しているかを共有したいと思います。以下にそれぞれの言葉をいくつか引用します。 Nan Yu (製品責任者、Linear): 「人と話すのと同じようにタスクを割り当て、会話できる AI チーム メンバーがいます。」 Geoff Charles (CPO、Ramp): 「Claude Code を使用していない場合、自分の役割が何であれ、おそらくパフォーマンスが低下します。」 Eno Reyes (CTO、Factory): 「私たちは製品管理、フロントエンド UI、データ分析などを体系化しました。各 AI ネイティブ企業がどのように運営されているかについては、以下をお読みください。 Linear: AI エージェントを一流のチームメイトにする エージェントを @メンションして、問題を作成し、別のエージェントに割り当てることができます。Linear のエージェントに対するアプローチは、その製品によって形作られています。 Nan (Linear の製品責任者) は次のように考えています。エージェントは一流の従業員であるべきです。それらをプロジェクトに追加したり、問題に割り当てたり、コメントで言及したりすることはできるはずです。しかし、Nan 氏は、人間が常に結果に対して責任を持ち続けるとも信じています。 Linear があらゆる段階でエージェントを使用して製品を構築する方法を次に示します。問題を理解します。エージェントは、Intercom、Zendesk、Gong からの顧客との会話をすべて読んで要約します。問題を自動作成し、バックログとの重複を排除し、適切なチームに割り当てます。解決策を特定します。エージェントは顧客との会話にアクセスできるため、データに裏付けられた洞察を複数のチャネルから取得することで、仕様の反復作業を支援できます。計画を立てましょう。エージェントは仕様を具体的なチケットに分割し、適切なチームに自動的にルーティングできます。 Linear では現在、エージェントがチケットの大部分を作成しています。人間の仕事は、自分の作業をレビューし、時間の経過とともにコンテキストを調整することです。実行することです。バグや小さな機能は、Codex や Cursor などのエージェントに直接割り当てられます。複雑な機能の場合、エンジニアは Claude Code を起動し、Linear MCP を使用して問題のコンテキスト全体を取得します。Nan より: エージェントが処理できる範囲が四半期ごとに拡大しているように感じます。新しいモデルとハーネスは、単純な修正からますます複雑なプロジェクトへと境界を押し広げています。Linear のようなエージェントを使用して構築したいですか?今日、チームができることについて Nan が共有した 4 つの実践的なステップを次に示します。すべての開発者は、主要なエージェント コーディング ツールをデフォルトで使用する必要があります。これが最も簡単な最初のステップです。公式ツール (Cursor、Claude Code、または Codex) を提供し、使用率を確認できるように管理します。非同期クラウド コーディング エージェントで補足します。非同期バックグラウンド エージェントは、ほとんどの小さな変更やバグ修正をワンショットで行うことができます。 Cursor と Devin はここで優れた提案を行っています。デザイナーと PM がコードベースで直接作業することを主張します。クロードのようなエージェントは、PM やデザイナーがコードベースに直接変更を加えるための摩擦の少ない道を開きます。誰もがビルダーになるよう努力する必要があります。PM とマーケターはデフォルトで AI インターフェイスを使用する必要があります。これらの機能は、Claude、ChatGPT、Notion AI などのチャット インターフェイスを通じて作業の 80 ～ 100% を実行する必要があります。 Nan 氏は、人間が仕様レベルでエージェントと協力し、何を構築する必要があるのか、そしてその理由を定義し、下流ですべてを処理するようエージェントに任せる未来を見ています。Ramp: AI 熟練度を 4 つのレベルで測定Ramp は従業員を 4 つのレベルで AI ネイティブに急速に推進しています。Linear がエージェントをチームの一流の一員にする方法を示すのであれば、Ramp は会社全体にエージェントを採用させる方法を示します。2025 年に Ramp は出荷されました。 500 を超える機能を備え、収益は 10 億ドルに達し、25 人の PM ですべてを実現しました。彼らは、すべての単一部門 (エンジニア、製品、デザイン、販売、マーケティング、法務、財務) をオンボーディングしてエージェントと協力することを要求することでこれを実現しました。Geoff (CPO Ramp) は、すべての従業員の AI 熟練度を評価するためのフレームワークを共有しました。これは非常に実用的だと思います。L0: ChatGPT を時々使用します。これらの人々はおそらく会社に長期的には勤務しないでしょう。あなたが AI ツールに対する成長志向の自発的でない場合、優れた能力を発揮できるように訓練するのは非常に難しいだろうとジェフ氏は言います。L1: GPT、プロジェクト、および内部 AI ツールを使用および調整します。これらの人々は AI を実験していますが、実際の作業はまだ自動化していません。L2: 作業の一部を自動化するアプリを構築します。仕事。これらの人々は、AI ツールを使用してコードをコミットしたり、他の人の作業に対して有意義なフィードバックを与えることができます。L3: システム ビルダー。これらの人々は、チームの他の全員を加速させる AI インフラストラクチャとスキルを構築しています。会社の目標は、全員を昇進させることです。 L0 は自己選択アウトされます。 L1 は L2 になります。 L2 は L3 になります。そして、L3 は組織の他の部分に影響を与えます。 Geoff 氏はまた、あらゆる企業が AI ネイティブになるために実行できる 5 つのステップ「すべての摩擦を取り除く」についても共有しました。トークンや予算の制約なしで人気の AI ツールにアクセスできるようにし、誰でも活用できる AI スキルの内部リポジトリを作成します。設定が難しい場合、ほとんどの人は導入しません。導入を可視化します。作成したものを人々が共有できるパブリック Slack チャネルを作成します。全員参加で、財務システムの構築やマーケティングの Web サイト作成の自動化など、エンジニア以外の人々が印象的な取り組みを行っている様子を紹介します。実践的なサポートを提供します。 AI スキルとワークフローを構築するために誰でも参加できるオフィス アワーを開催します。 AI の専門家を任命し、人々に情報を伝え、準備を整え、「なるほど」と思う瞬間に到達できるよう支援することを任務とします。使用状況を追跡し、介入します。 Ramp は従業員ごとの AI ツール全体のトークン消費量を追跡します。リーダーシップはこのデータを共有して、自然な説明責任を生み出し、誰かの使用率が低い場合に介入します。これを採用要件にします。 PM のインタビューには、実際に動作する製品を構築し、それを構築した理由とそれがどのように機能するかを説明する専用のセッションが含まれるようになりました。 Geoff 氏は、Ramp でのすべての役割に対するリーダーシップの哲学を 1 行で要約しました。「あなたの仕事は、仕事を自動化することです。Geoff 氏から: 「CTA をスクロールせずに見える範囲にある必要があるとチームに 10 回言ったとしても、修正は 11 回目ではありません。そのフィードバックを自動化された設計クリティカル プロセスまたは AI スキルにエンコードして、そのようなことが二度と起こらないようにしています。」Factory: 初日から AI ネイティブ Linear と Ramp が企業が AI エージェントを採用する方法を示すなら、Factory は何が起こるかを示します。初日からそれらを中心に構築すると。 Factory は、従業員 55 名で評価額 3 億ドルの AI ソフトウェア開発会社であり、ゼロから AI を中心に構築されています。両者の違いは次のとおりです。プロダクト エンジニアを雇用するFactory は、PM とエンジニアを別々に雇用しません。代わりに、AI エージェントを管理し、AI エージェントと連携するプロダクト エンジニアを雇用します。典型的な 1 日は次のようになります。 エージェントの実行からのトレースを調べて、システムが誤った決定を行った箇所を確認します。修正をコードとしてではなくガバナンスとして作成します (スキルの更新、新しい lint ルール、洗練された自動化など) エージェントが高リスクとしてフラグを立てた PR のみをレビューします (残りはエージェントが処理します)。新しいアイデアを提案し、同僚や AI と優先順位について議論します。この作業は簡単ではなく、より深い専門知識が必要ですが、その効果は絶大です。コードベースをエージェント対応にするエージェントが効果を発揮するには、実際に作業できるコードベースが必要です。 Factory は 5 つの成熟度レベルにわたってコードベースをスコアリングしており、ほとんどのチームが最初に目指す必要があるのはレベル 3 (「標準化」) です。Factory のエージェント対応フレームワーク専門知識を再利用可能なスキルにエンコードするコードベースがエージェント対応になったら、次のステップはスキル (基本的にテキスト マークダウン ファイルのみ) を通じて適切な意思決定を行うための知識をエージェントに提供することです。 Factory はスキルを使用して、専門家や企業の知識を、エージェントや従業員が使用できるものにエンコードします。以下は、Factory が内部で使用するスキルのリストと、コピーして変更できるマークダウン ファイルへのリンクです: 製品管理スキル。製品原則、11 つ星のエクスペリエンス フレームワーク (Airbnb の Brian Chesky から借用)、PRD テンプレート、スコアリング ルーブリック、および言語ガイダンスがすべて 1 つのマークダウン ファイルにまとめられています。フロントエンド UI 統合スキル。 Factory の設計システム、ルーティング規則、テスト標準を使用して機能を構築する方法を Droid に指示します。AI データ アナリストのスキル。完全な Python エコシステム内部ツール スキルを使用して、探索的分析を実行し、視覚化を構築し、統計レポートを生成します。適切なアクセス制御と監査ログが組み込まれた管理パネル、サポート コンソール、運用ダッシュボードを構築します。Vibe コーディング スキル。最新のフレームワークを使用して、新しい Web アプリのプロトタイプを最初から迅速に作成します。優秀な人材が知っていることをスキルにエンコードできれば、すべての機能にスペシャリストを雇う必要はありません。これをすべて実践するための 6 つのステップ要約: エージェントのオンボーディングと管理は、すべての機能の中核的な仕事になりつつあります。今すぐ実践できる 6 つのことを次に示します。Linear: すべての開発者は、Cursor、Claude Code、Codex などのエージェント コーディング ツールをデフォルトで使用します。 PM とデザイナーをコードベースに参加させます。 PR を送信し、エージェントを使用してコードを出荷できるようにします。あらゆる小さな変更をエンジニアにルーティングするのはやめましょう。Ramp より: チーム全体の AI 熟練度を測定します。 Ramp の 4 レベルのフレームワークは、人々がどこにいるのか、どこに行く必要があるのかについての共通の語彙を提供します。 AI の使用状況を追跡し、パフォーマンスの期待値の一部に組み込みます。測定しないものを改善することはできず、インセンティブが重要です。 From Factory: エージェントの準備状況についてコードベースをスコアリングします。 Factory のエージェント準備レベルを使用して、コードベースの準備が整っているかどうかを理解します。チームの専門知識を再利用可能なスキルに体系化します。優秀な人材が知っていることをスキル ファイルにエンコードし、人間とエージェントの両方がそれらを簡単に使用できるようにします。何よりも、人間をオンボードするのと同じようにエージェントをオンボードします。それらにコンテキストを与え、運用スタックに接続し、その結果に対して人間が責任を負います。コメントでご意見をお聞かせください。
あなたの新しい仕事は AI エージェントのオンボーディングです: AI ネイティブ企業の実際の運営方法
By Creator Economy
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