はじめに
こんにちは！あきらパパです！☺️
今回は、AI組織を実現しましたので、AI組織フォーメーションを考えてみました。
まずはこちらをご覧ください。
前回の記事
【tmuxでClaude CodeのMaxプランでAI組織を動かし放題のローカル環境ができた〜〜〜！ので、やり方をシェア！！🔥🔥🔥🙌☺️】 #ClaudeCode – Qiita
URL: https://qiita.com/akira_funakoshi/items/9f6c6605e925a88b9ac5
前回のAI組織が出来てから、ずっと「シチュエーション別で効率的なAI組織って何だろう？過去の歴史上の最強チームを参考に考えてみよ！」って考えたのでシェアです。
で、歴史好きの血が騒いで、いろんな歴史のwebを読み漁ってたら…なんというか、
「これ、AIでやったら面白いんじゃない？」ってアイデアが湧いてきちゃって。
そもそもなんで歴史？って思うかもしれないけど
正直、最初は「いや、さすがに無理があるかな…」って思ってたんですよね。
だって、2000年前のローマ軍団と、最新のAI技術。一見すると全然関係なさそうじゃないですか。
でも考えてみたら、組織運営の本質って、時代が変わっても変わらないんじゃないかなって。
例えばローマ軍団。彼らが悩んでたのは「広大な領土をどうやって効率的に統治するか」。これって「大量のAIをどうやって効率的に管理するか」っていう、これからの課題と同じような気がする。
モンゴル帝国もそう。「少ない人数で広大な領土を征服する」って、まさに「少ない人間で大量のタスクをこなす」っていう、これからのAI時代の課題と一緒かも。
ハンザ同盟なんて、もう完全に現代のAPI連携の先駆けっぽい。中央政府なしで500年も続いた商業ネットワーク。これ、ブロックチェーンの思想そのものじゃないですか。
ローマ軍団から学ぶ：標準化と自律性の絶妙なバランス
まずローマ軍団から見ていきましょうか。
ローマ軍団のすごさって、どこにあったか知ってます？
ローマ軍団の組織構造
執政官（最高司令官）
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軍団長（レガトゥス）
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百人隊長（ケントゥリオ）×60
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マニプル（120人の戦術単位）
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個々の兵士（標準装備・標準訓練）
これ、一見するとただのピラミッド構造に見えるけど、実はめちゃくちゃ柔軟なんです。
マニプル戦術っていうんですけど、120人の小部隊が戦場で自律的に動く。上からの細かい指示を待たずに、現場の判断で攻撃したり防御したり。
でも、基本的な戦術や装備は完全に標準化されてる。どこの軍団でも、誰が指揮官でも、同じように戦える。
さらにすごいのが、**補助部隊（アウクシリア）**の存在。
ローマ市民じゃない現地の人たちを、その土地の特性を活かして組織化。ゲルマンの森林戦が得意な部隊、シリアの弓兵部隊、ヌミディアの軽騎兵…それぞれの強みを活かしながら、ローマ軍団と連携させる。
これをAIに置き換えたら…
ネオ・ローマ軍団型AI組織（妄想）
[人間:執政官（プロダクトオーナー）]
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[戦略AI:軍団長]
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[管理AI:百人隊長]×N
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[開発AI] [テストAI] [分析AI]
面白そうなのは、基本的なAIは全部同じフレームワークで作って、それぞれが自律的に判断できるようにすること。
例えば開発AIが「このコード、パフォーマンスに問題ありそう」って判断したら、勝手に最適化を始める。でも、大きな設計変更が必要な時は、ちゃんと人間にエスカレーション。
補助部隊的なAIは、特定の言語やフレームワークに特化。必要に応じて呼び出されて、専門的なタスクをこなす。
こんな組織ができたら、大規模なエンタープライズ開発にめちゃくちゃ向いてそう。標準化されてるから品質が安定するし、でも柔軟性もある。
モンゴル帝国に学ぶ：圧倒的な機動力と適応力
次はモンゴル。これがまた、現代のスタートアップ的な発想になりそうでワクワクします。
モンゴル軍の組織構造
大ハーン
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万人隊長（トゥメン）
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千人隊長（ミンガン）
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百人隊長（ジャグン）
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十人隊長（アルバン）
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個々の騎兵（一人3-4頭の馬を保有）
モンゴル軍の特徴って、とにかく機動力なんですよね。
一人の兵士が3〜4頭の馬を連れてて、疲れたら乗り換える。用途によっても使い分ける。速さ重視の時は軽い馬、戦闘の時は頑丈な馬、荷物運びには別の馬…
さらに面白いのが、軽騎兵と重騎兵の使い分け。
軽騎兵は偵察、かく乱、追撃。重騎兵は決定的な一撃。状況に応じて瞬時に切り替える。
あと、偽装退却。わざと負けたふりして敵を誘い出す。これ、現代のA/Bテストとか、意図的なエラーハンドリングに通じるものがありそう。
デジタル遊牧帝国型AI組織（こんなの作れたら）
[人間:大ハーン（ビジョナリー）]
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[統括AI:万人隊長]
/ \
[軽騎兵AI群] [重騎兵AI群]
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[高速処理AI] [深層分析AI]
[簡易実装AI] [最適化AI]
[プロトタイプAI] [本番実装AI]
※各AIは3-4の専門性（馬）を保有
- JavaScript/Python/Go/Rust
- Web/Mobile/API/CLI
- MVP/Production/Enterprise
実際に動かしたらこんな感じになるんじゃないかな：
朝のミーティングで「今週中に決済機能のプロトタイプが欲しい」ってなったら、軽騎兵AIが即座に動き出す。
09:00 要件確認
09:30 軽騎兵AI-1: Stripeを使った簡易実装（2時間で完成予定）
11:30 軽騎兵AI-2: 独自実装版も作成（並行作業）
12:00 デモ実施
13:00 重騎兵AI: セキュリティ強化とパフォーマンス最適化
17:00 本番相当の品質で完成
各AIが複数の「馬」を持ってるのもポイント。同じAIが、Node.jsでもPythonでも書ける。フロントエンドもバックエンドもできる。状況に応じて瞬時に切り替える。
スタートアップとか、POC開発にはこのスタイルが最高かもしれない。とにかく速そう。でも雑じゃない。
商業ネットワークの知恵：東インド会社とハンザ同盟
商業組織も面白いんですよ。特に東インド会社とハンザ同盟の対比が。
東インド会社の組織構造
株主総会
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取締役会
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総督（インド）
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├─ 商業部門
├─ 軍事部門
└─ 行政部門
東インド会社って、世界初の株式会社なんですよね。しかも、ただの商社じゃない。軍隊も持ってるし、植民地の統治権も持ってる。
現代で言えば、AmazonとBlackwaterと地方政府を合体させたような組織。ちょっと怖いけど、組織としての効率性は異常。
AI東インド会社型組織（作れるとしたら）
[人間:株主総会（ステークホルダー）]
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[取締役会AI:戦略決定]
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[CEO AI]
/ | \
[商業AI] [軍事AI] [行政AI]
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[営業AI] [攻撃AI] [管理AI]
[調達AI] [防御AI] [監査AI]
[決済AI] [修復AI] [報告AI]
このモデルの特徴は、明確な収益責任。人間は株主として、AIが生み出す価値（成果）を受け取る感じになりそう。
ただ、倫理的な問題もあるので、使い方には注意が必要かもしれないけど。純粋な営利企業向けって感じかな。
ハンザ同盟の組織構造
一方、ハンザ同盟は全然違うアプローチ。
リューベック ←→ ハンブルク ←→ ブレーメン
↓ ↓ ↓
商人ギルド 商人ギルド 商人ギルド
↓ ↓ ↓
年1回のハンザ会議（緩い調整）
中央政府なし。常設の軍隊なし。でも500年続いた。
なんでかっていうと、相互利益と信頼だけで成り立ってたから。
各都市は基本的に独立してる。でも、共通の商慣習があって、お互いの商人を保護し合う。海賊が出たら協力して対処。でも普段は競争相手。
ハンザ同盟2.0型AI組織（夢の組織）
[フロントエンドAI都市] ←→ [バックエンドAI都市] ←→ [インフラAI都市]
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[React AI] [Node.js AI] [AWS AI]
[Vue AI] [Python AI] [GCP AI]
[Angular AI] [Go AI] [Azure AI]
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└────────────────────────┴────────────────────────┘
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[人間:ハンザ総会]
（月1回の調整会議）
これ、オープンソース開発とか、複数企業の共同プロジェクトで使えそう。
各「都市」は完全に自律的。フロントエンドAI都市は、勝手に最新のUIトレンドを取り入れて実装する。バックエンドAI都市は、APIの最適化に専念。
でも、インターフェースは標準化されてるから、ちゃんと連携できる。
こんな組織ができたら、めちゃくちゃ柔軟になりそう。一つの「都市」がダウンしても、他は普通に動き続ける。新しい「都市」（例えばモバイルAI都市）を追加するのも簡単そう。
宗教組織の凄み：イエズス会とアサシン教団
宗教組織って聞くと、ちょっと引く人もいるかもしれないけど、組織論として見るとめちゃくちゃ参考になるんです。
イエズス会の組織構造
教皇
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総長
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管区長
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修道院長
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一般会員
├─ 教育担当
├─ 宣教担当
└─ 研究担当
イエズス会の何がすごいかって、教育なんですよね。
創立から450年以上経ってるのに、今でも世界中で大学を運営してる。なんでそんなに続くかっていうと、価値観の共有と現地適応を両立させてるから。
「霊操」っていう精神修練があって、全員が同じ価値観を持つ。でも、活動方法は現地の文化に合わせて柔軟に変える。
日本に来た宣教師は着物を着て、中国では儒教を学んで、インドではサンスクリット語を勉強して…
サイバー・イエズス会型AI組織（理想形）
[人間:総長（ビジョン設定者）]
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[価値観AI:倫理的指針]
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[教育AI:基礎訓練]
/ | \
[日本市場AI] [米国市場AI] [欧州市場AI]
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[敬語AI] [カジュアルAI] [多言語AI]
[品質重視] [スピード重視] [規制対応]
[細部志向] [大局観重視] [プライバシー]
このモデルの肝は、長期的視点になりそう。
すぐに成果を求めるんじゃなくて、じっくりとAIを「教育」する。基本的な価値観（バグを出さない、嘘をつかない、ユーザーを大切にする）は全AIで共通。
でも、表現方法は市場によって変える。日本市場向けは丁寧な敬語、アメリカ向けはフランクに、ヨーロッパ向けはGDPR対応…
こんな組織を作れたら、最初は時間かかるかもしれないけど、長期的にはめちゃくちゃ安定しそう。医療AIとか、教育システムとか、社会インフラ系にはこのアプローチがいいんじゃないかな。
アサシン教団の組織構造
一方、アサシン教団（ニザール派）は真逆のアプローチ。
山の長老
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各地の要塞司令官
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一般信徒
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フィダーイー（献身者）※少数精鋭
少数精鋭で、特定のミッションに特化。他のことは一切やらない。
でも、その専門性は異常に高い。しかも分散型で、一つの要塞が落ちても他は影響を受けない。
デジタル・アサシン教団型AI組織（特化型の極み）
[人間:山の長老（ミッション設定者）]
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├─[要塞AI-1:メモリリーク検出]
├─[要塞AI-2:SQLインジェクション対策]
├─[要塞AI-3:パフォーマンス最適化]
└─[要塞AI-4:認証脆弱性対策]
|
各要塞に2-3体の精鋭AI
（検出・分析・修正に特化）
これ、セキュリティとか、バグ修正とか、特定の問題解決にめちゃくちゃ強そう。
普通の開発AIが「なんかこのコード怪しいな…」って思ったら、専門のアサシンAIを呼ぶ。アサシンAIは、その問題だけに集中して、徹底的に潰す。
想像するに、メモリリークが発生した時、通常の開発チームが苦戦してても、メモリリーク専門のアサシンAIなら、短時間で原因を特定して、修正コードまで生成できそう。
ただし、汎用性はないだろうな。メモリリークのアサシンAIに、UIの実装を頼んでも何もできない。でも、それでいいのかも。
さらに面白い組織たち
ヴェネツィア共和国：情報と外交の達人
ドージェ（共和国元首）
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十人評議会
/ | \
元老院 商業 諜報
\ | /
ガレー船団
（実行部隊）
ヴェネツィアって、1000年も続いた海洋国家なんですけど、その秘密は情報。
商人のネットワークを使って、地中海全域の情報を集める。その情報を使って、有利な取引をする。時には外交で、時には軍事力で。
ヴェネツィア式AI商業共和国型組織（情報戦特化）
[人間:ドージェ（最高意思決定者）]
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[十人評議会AI:戦略立案]
/ | \
[市場分析AI][外交AI][諜報AI]
| | |
[価格予測][提案生成][競合分析]
[需要予測][関係構築][技術動向]
[リスク分析][交渉支援][人材情報]
\ | /
[ガレー船AI群]
（高速実行部隊）
これ、コンサルとか金融とか、情報が命の業界で使えそう。
新規提案の時に使えたら、競合の提案内容を予測して、それを上回る提案を高速で作成できるかも。しかも、クライアントの意思決定者の性格分析まで入って、プレゼンのトーンまで最適化されてたりして。
ちょっと怖いくらい効果的になりそう。
テンプル騎士団：お金と武力と信仰
教皇
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総長
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├─ 騎士部門（戦闘）
├─ 修道士部門（祈祷）
└─ 銀行部門（金融）
テンプル騎士団って、十字軍で有名だけど、実は世界初の国際銀行なんですよね。
巡礼者から預かったお金を、別の場所で引き出せるシステムを作った。現代の銀行の原型。
テンプル騎士団式AI金融型組織（バランス型）
[人間:総長（理念の守護者）]
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[中央金庫AI:資産管理]
/ | \
[修道AI] [騎士AI] [銀行AI]
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[品質保証][実行部隊][資金運用]
[理念確認][迅速対応][ROI最大化]
[監査機能][問題解決][投資判断]
このモデルの面白いところは、一見相反する要素を組み合わせてるところかな。
修道AI（品質・倫理）と銀行AI（利益追求）のバランスを、騎士AI（実行力）が支える。
FinTechとか、社会的投資とか、「儲けながら社会貢献」みたいな領域で活躍できそう。
ビザンティン帝国：複雑だけど長持ち
皇帝
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宦官（中間管理層）
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テマ（軍管区）
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ストラテゴス（軍管区長官）
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農民兵
ビザンティン帝国って、1000年続いたんですよ。ローマ帝国が滅びた後も。
なんでかっていうと、めちゃくちゃ複雑な官僚制度で、でもそれが逆に安定性を生んでた。
ビザンティン官僚AI型組織（安定重視）
[人間:皇帝（最終決定権者）]
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[宦官AI:中間管理・調整]
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┌───┼───┐
[テマAI-1][テマAI-2][テマAI-3]
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[Front] [Back] [Infra]
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[実装AI群][実装AI群][実装AI群]
（農民兵的な基礎実行層）
これ、大企業とか官公庁みたいな、安定性重視の組織で使えるかも。
複雑で、意思決定は遅くなりそう。でも、ミスは少なそう。一つのテマAIが暴走しても、他のテマAIと宦官AIがバランスを取る設計。
正直、スタートアップには向かないだろうな。でも、銀行のコアシステムとか、行政システムとか、「絶対に止まっちゃいけない」系にはいいかもしれない。
戦国大名：創造的な競争と協調
天下人（織田信長的な）
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├─ 武田家（騎馬隊）
├─ 上杉家（歩兵）
├─ 毛利家（水軍）
└─ 北条家（築城）
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合戦場
（プロジェクト単位で連合）
日本の戦国時代って、めちゃくちゃクリエイティブな時代だったんですよね。
各大名が独自の戦術を開発して、競い合う。でも、共通の敵が現れたら同盟を組む。裏切りもあるけど、それも含めてダイナミック。
戦国大名式AI連合型組織（イノベーション創出）
[人間:天下人（ビジョナリー）]
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├─[織田家AI:革新的開発]
├─[徳川家AI:堅実な保守]
├─[豊臣家AI:人間関係調整]
└─[明智家AI:データ分析]
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各家臣団AI
├─[フロントエンドAI群]
├─[バックエンドAI群]
├─[DevOps AI群]
└─[QA AI群]
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[合戦場AI]
（プロジェクト実行環境）
これ、R&Dとか、イノベーションが必要な場面で最高じゃないかな。
各「大名AI」が、それぞれの得意分野で競い合う。新しい技術が出たら、我先にと試す。でも、大きなプロジェクトでは協力する。
きっと、アイデアの多様性がすごいことになりそう。同じ要件に対して、4つの大名AIが全然違うアプローチを提案してくる。その中から最適なものを選べる。
時々「裏切り」（想定外の動作）もあるかもしれないけど、それも含めて面白そう。
実際のプロジェクトでどう使い分けるか（妄想）
ここまで10個のフォーメーションを見てきたけど、じゃあ実際にどう使い分けたらいいか、想像してみました。
新規案件獲得フェーズ（RFP対応）
金曜の夕方、突然RFPが飛んできた。月曜の朝イチで提案書を出さないといけない。
こんな時は、ヴェネツィア式一択じゃないかな。
[営業部長（人間）:ドージェ]
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[十人評議会AI]
「この案件、勝つために何が必要？」
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├─[市場分析AI]
│ 「競合3社の過去の提案パターンを分析」
│ 「A社：技術力推し（70%）」
│ 「B社：価格勝負（65%）」
│ 「C社：実績アピール（60%）」
│
├─[外交AI]
│ 「クライアントの意思決定者を分析」
│ 「CTO：新技術に興味あり」
│ 「CFO：ROI重視」
│ 「現場：使いやすさ重視」
│
└─[諜報AI]
「LinkedInとプレスリリースから推測」
「来期の重点投資分野はDX」
「現行システムの不満点を特定」
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[ガレー船AI群:高速実行]
├─ 提案書作成AI（100ページを6時間で作成できるかも）
├─ 見積作成AI（複数プランを自動生成しそう）
└─ デモ環境構築AI（実際に動くものを用意できたら）
もしこの方法で対応できたら、月曜朝の提案で「なんでうちの課題をそんなに理解してるの？」って驚かれるかもしれない。
競合の提案内容も予測できたら、情報戦を制した感じになりそう。
要件定義フェーズ
お客様の要望が曖昧で、打ち合わせのたびに変わる。「こんな感じで…」「やっぱりこっちがいいかな…」
こういう時はサイバー・イエズス会型がいいかも。じっくり、でも柔軟に。
[プロジェクトマネージャー（人間）:総長]
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[価値観AI:プロジェクトの芯]
「このシステムの本質的な目的は？」
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[教育AI:要件の構造化]
「お客様の言葉を要件に翻訳」
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├─[傾聴AI]
│ 議事録作成だけじゃなく
│ 発言の裏にある本音を分析
│ 「『使いやすく』の裏には『研修コスト削減』があるかも」
│
├─[分析AI]
│ 要件の整合性チェック
│ 「要件AとBが矛盾してます」
│ 「この機能、本当に必要？使用頻度予測0.3%」
│
└─[適応AI]
お客様の文化に合わせた表現
「金融業界なら『堅牢性』を強調」
「スタートアップなら『スピード』を前面に」
もしかしたら、お客様が「なんか違う」を連発してても、傾聴AIが本当の要望を見抜いてくれるかも。
AIが人間以上に「空気を読む」時代が来るのかもしれないな。
設計フェーズ
要件は固まった。さあ、どう作るか。
ここはネオ・ローマ軍団型の出番かな。標準化と柔軟性のバランスが大事そう。
[アーキテクト（人間）:執政官]
「マイクロサービスで行く」
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[設計統括AI:軍団長]
「了解。12のサービスに分割します」
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[設計管理AI:百人隊長]×3
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[API設計] [DB設計] [インフラ設計]
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[REST] [PostgreSQL] [AWS]
[GraphQL] [MongoDB] [GCP]
こんな感じで進められたら：
Day 1: アーキテクト「認証はJWT、DBはPostgreSQL、インフラはAWS」
Day 2: 設計AI「基本設計完了。全12サービスの責務を定義」
Day 3: 補助AI群「各サービスの詳細設計とインターフェース定義」
Day 4: インフラAI「Terraformでインフラコード生成、CI/CD設定」
Day 5: レビュー「サービス粒度が細かすぎ。9個に統合」
標準化されてるから、誰が見ても理解できる設計書ができそう。でも、各サービスの実装方法は柔軟に選べる。
実装スプリント
設計も終わった。2週間のスプリントで、ガンガン作っていく。
ここはデジタル遊牧帝国型。スピードが命になりそう。
[テックリード（人間）:大ハーン]
「今スプリントは認証機能！」
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[スプリント統括AI:万人隊長]
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┌───────┴───────┐
[軽騎兵AI軍団] [重騎兵AI軍団]
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素早い実装 深い実装
├─ 画面実装AI ├─ アルゴリズムAI
├─ API実装AI ├─ 最適化AI
├─ テスト作成AI └─ セキュリティAI
└─ ドキュメントAI
※各AIは複数言語対応
- TypeScript/JavaScript/Python/Go
- React/Vue/Angular/Next.js
- Jest/Cypress/Playwright
スプリントがこんな感じで進んだら面白い：
月曜 AM: スプリント計画
「ログイン、ソーシャル認証、2FA対応」
月曜 PM: 軽騎兵AI群、一斉に実装開始
- ログイン画面（React）: 1時間で完成？
- API（Node.js）: 1.5時間で完成？
- DB設計とマイグレーション: 30分で完成？
火曜 AM: 基本機能完成、デモ可能に
火曜 PM: 重騎兵AI投入
- パスワードのハッシュ強化
- レート制限実装
- XSS/CSRF対策
水曜: ソーシャル認証追加（Google, GitHub）
各プロバイダー用にAIが並列実装
木曜: 2FA実装（SMS, Authenticator対応）
金曜: 統合テスト、ドキュメント整備
スプリントレビューでデモ
このスピード感、人間だけじゃ絶対無理だろうな。でも品質は落ちないかも。
品質保証・テストフェーズ
作ったはいいけど、バグがないか心配。
ここでデジタル・アサシン教団型の出番かも。
[QAマネージャー（人間）:山の長老]
「このリリース、絶対にバグは出せない」
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├─[要塞AI-1:機能テスト特化]
│ │
│ ├─ 精鋭AI：画面遷移テスト
│ ├─ 精鋭AI：API整合性テスト
│ └─ 精鋭AI：エッジケーステスト
│
├─[要塞AI-2:性能テスト特化]
│ │
│ ├─ 精鋭AI：負荷テスト
│ ├─ 精鋭AI：メモリリーク検出
│ └─ 精鋭AI：レスポンス測定
│
└─[要塞AI-3:セキュリティ特化]
│
├─ 精鋭AI：脆弱性スキャン
├─ 精鋭AI：ペネトレーション
└─ 精鋭AI：依存関係チェック
もしこれが実現したら、テスト結果がすごいことになりそう：
- 機能テスト：1,247ケース実行、バグ23個発見
- 性能テスト：想定の5倍負荷でメモリリーク発見
- セキュリティ：SQLインジェクション脆弱性を2箇所検出
人間のテスターが1週間かけて見つけられないバグを、3時間で全部見つけるかも。
しかも、修正案まで提示してくれたら最高。「このコードに置き換えれば直ります」って。
本番障害対応
金曜の夜11時。本番でエラーが出た。
こんな時はテンプル騎士団式。戦闘力と分析力と損害計算を同時にやれそう。
[インシデントコマンダー（人間）:総長]
「障害発生！全員配置につけ！」
|
[中央金庫AI:状況管理]
「現在の状況を記録・保全」
|
├─[修道AI:原因分析]
│ │
│ ├─ ログ分析
│ ├─ 直前の変更確認
│ └─ 相関関係調査
│
├─[騎士AI:即応対処]
│ │
│ ├─ 暫定対処実施
│ ├─ ロールバック判断
│ └─ スケールアウト
│
└─[銀行AI:影響分析]
│
├─ 影響ユーザー数
├─ 売上損失計算
└─ SLA違反確認
障害対応がこんな風に進んだら：
23:00 アラート発生
23:01 騎士AI「DB接続エラー。コネクションプール枯渇」
23:02 騎士AI「暫定対処：コネクションプール拡大」
23:05 修道AI「根本原因：18時のデプロイ。クエリーにN+1問題」
23:10 銀行AI「影響：売上300万円/時。SLA違反まで50分」
23:15 人間「ロールバック実施を決定」
23:20 全システム正常化
23:30 修道AI「再発防止策：クエリー最適化のコード生成完了」
人間は判断だけ。実作業は全部AIがやってくれる。
事後レポートまで自動生成されたら、月曜の朝には経営層向けの報告書ができてるかも。
新技術のR&D
「そろそろ新しい技術を取り入れたい」
こんな時は戦国大名式。競争と協調のダイナミズムが活きそう。
[CTO（人間）:天下人]
「次の技術トレンドを探せ！」
|
├─[武田家AI:AI/ML専門]
│ ├─ 最新論文調査
│ ├─ OSSプロジェクト分析
│ └─ 実装可能性評価
│
├─[上杉家AI:Web3専門]
│ ├─ ブロックチェーン動向
│ ├─ DeFiプロトコル分析
│ └─ ガス代最適化研究
│
├─[毛利家AI:エッジコンピューティング]
│ ├─ IoTデバイス連携
│ ├─ 5G活用方法
│ └─ レイテンシー削減
│
└─[北条家AI:セキュリティ]
├─ ゼロトラスト
├─ 量子耐性暗号
└─ プライバシー技術
|
[合戦場AI]
（PoCプロジェクト）
R&Dプロセスがこんな感じになったら面白そう：
第1週：各大名AIが最新技術を調査
- 武田家「GPT-4oの画像認識がすごいらしい」
- 上杉家「o3の手数料が劇的に下がったみたい」
- 毛利家「エッジでのAI推論が実用レベルになったかも」
- 北条家「パスキーが主流になりつつあるっぽい」
第2週：それぞれがPoCを作成
- 武田家：画像から自動コード生成のデモ
- 上杉家：マイクロペイメント実装のプロトタイプ
- 毛利家：店舗でのリアルタイム在庫管理システム
- 北条家：パスワードレス認証の実装
第3週：合戦（プレゼン大会）
各AIが自分の技術の優位性を主張
第4週：人間が判断
「エッジAIとパスキーを次期プロダクトに採用しよう」
競争があるから、それぞれが本気で調査しそう。でも最後は協力して実装する。
グローバル分散開発
インドとベトナムと日本で、24時間開発を回したい。
ここはAI東インド会社型（倫理面は改良版）かな。
[プログラムディレクター（人間）:取締役会]
|
[統括AI:CEO]
「24時間、止まらない開発」
|
├─[日本AI:品質管理担当]
│ 営業時間：9:00-18:00 JST
│ ├─ コードレビュー
│ ├─ アーキテクチャ確認
│ └─ 顧客対応
│
├─[インドAI:大量開発担当]
│ 営業時間：13:30-22:30 JST
│ ├─ 機能実装
│ ├─ バグ修正
│ └─ テスト作成
│
└─[ベトナムAI:保守運用担当]
営業時間：11:00-20:00 JST
├─ 環境構築
├─ デプロイ作業
└─ 監視設定
24時間開発サイクルがこんな感じで回せたら：
日本時間 9:00 - プロダクトオーナーが優先順位設定
10:00 - 日本AIが設計レビュー、詳細仕様作成
13:30 - インドAI稼働開始、実装スタート
15:00 - 日本AIとインドAIで中間確認
18:00 - 日本AI終了、引き継ぎ完了
20:00 - ベトナムAIも参加、3拠点体制
22:30 - インドAI終了、ベトナムAIに引き継ぎ
23:00 - ベトナムAIがデプロイとテスト
翌朝 9:00 - 日本AI「昨日の機能、本番反映完了してます」
タイムゾーンの違いを活かして、本当に24時間開発が実現できそう。
しかも、各国の特性（日本の品質、インドの開発力、ベトナムのコスト効率）を活かせるかも。
アジャイル・スクラムでの日常運用
2週間スプリントを回す日常。
ここはハンザ同盟2.0型が最適かも。自律と協調がうまくいきそう。
[スクラムマスター（人間）:ハンザ総会議長]
|
├─[フロントエンドAI都市]
│ 市長：React AI
│ ├─ UI/UXデザインAI
│ ├─ コンポーネント実装AI
│ └─ E2EテストAI
│
├─[バックエンドAI都市]
│ 市長：Node.js AI
│ ├─ API設計AI
│ ├─ ビジネスロジックAI
│ └─ 単体テストAI
│
└─[インフラAI都市]
市長：Kubernetes AI
├─ 環境構築AI
├─ CI/CD AI
└─ モニタリングAI
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週1回の都市間会議
（スプリント計画/振り返り）
スプリントがこんな感じで進んだら理想的：
月曜（スプリント計画）：
- 人間「今回はユーザー管理機能」
- 各都市が見積もり「フロント3日」「バック2日」「インフラ1日」
- 自動的にタスク分解、依存関係を整理
火曜〜木曜（開発）：
- 各都市が自律的に開発
- インターフェースは自動調整
- 問題があれば都市間で直接交渉
金曜（スプリントレビュー）：
- 統合された成果物をデモ
- 各都市が成果を報告
- 次スプリントの改善点を議論
このスタイルのいいところは、マイクロマネジメントが不要になりそうなこと。各「都市」が勝手に最適化してくれる。
人材育成・新人教育
新しいメンバーが入ってきた。早く戦力化したい。
サイバー・イエズス会型の教育システムが光りそう。
[教育責任者（人間）:総長]
「3ヶ月で一人前のエンジニアに」
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[教育理念AI:カリキュラム設計]
「この人の特性に合わせた教育プラン」
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├─[初等教育AI:基礎]
│ 月1：プログラミング基礎
│ ├─ 変数とデータ型
│ ├─ 制御構造
│ └─ 関数とクラス
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├─[中等教育AI:応用]
│ 月2：実践的開発
│ ├─ Git/GitHub
│ ├─ REST API
│ └─ データベース
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└─[高等教育AI:実践]
月3：プロジェクト参加
├─ コードレビュー
├─ 設計書作成
└─ 本番デプロイ
教育プロセスがこんな風に進化したら：
入社初日：
- 教育理念AI「適性診断の結果、視覚的学習が効果的みたいです」
- 初等教育AI「では、図解多めで進めましょう」
1週間後：
- 初等教育AI「基礎の理解度80%。次は実践的な課題を」
- 個別最適化された演習問題を生成
1ヶ月後：
- 中等教育AI「実際のプロジェクトコードを使って学習しましょう」
- 本物のプルリクエストを題材に
3ヶ月後：
- 高等教育AI「もう一人で機能追加できそうですね」
- 人間「じゃあ次スプリントから実戦投入しよう」
従来の画一的な研修と違って、個人の特性とペースに完全に合わせられそう。しかも、24時間いつでも質問できる。
歴史から学べそうな運用の知恵
これらのフォーメーションを考えてみて、いくつか気づいたことがあります。
1. 組織は生き物
ローマ軍団も、最初から完璧だったわけじゃない。カンナエの戦いでハンニバルに大敗したり、ゲルマン人に苦戦したり。
でも、そのたびに組織を改良してきた。マニプル戦術も、コホルト戦術も、失敗から生まれた。
AIフォーメーションも同じかも。最初から完璧を求めない。使いながら改良していけばいい。
2. 文化の重要性
イエズス会が450年続いてる理由。それは「霊操」による価値観の共有。
AIにも「価値観」が必要になりそう。単にコードを生成するだけじゃなく、「なぜそのコードを書くのか」を理解させる。
もしAIが「このコード、動くけど保守性が悪いです」って指摘してきたら、ちょっと感動するかも。
3. 適材適所
モンゴル軍は、森林では弱かった。騎兵が動けないから。
同じように、各フォーメーションにも得手不得手がありそう。
- スピード重視なら遊牧帝国型
- 品質重視ならイエズス会型
- 情報戦ならヴェネツィア型
状況に応じて使い分ける。時には組み合わせる。
4. 人間の新しい役割
チンギス・ハーンは、自分で弓を引かなかった。でも、最強の軍隊を作った。
現代の私たちも、コードを書かなくなるかもしれない。でも、価値は下がらない。むしろ上がるんじゃないかな。
なぜなら、「何を作るか」「なぜ作るか」は、人間にしか決められないから。
5. 倫理の重要性
東インド会社は、利益を追求しすぎて、最後は解体された。
アサシン教団も、手段を選ばなすぎて、敵を作りすぎた。
AIも同じかも。効率だけを追求すると、大事なものを失う。
これから先の話
歴史を振り返ってみて思うのは、組織の形は時代とともに変わるけど、本質は変わらないってこと。
- 人をどう動かすか
- 目的をどう達成するか
- 価値をどう生み出すか
これらの問いは、2000年前も今も同じ。
ただ、道具が変わった。剣がキーボードに、馬がAIに。
でも、それを使う人間の知恵と判断力が重要なのは、変わらない。
私たちは今、歴史上最強の道具を手に入れようとしている。あとは、それをどう使うか。
ローマのように規律正しく？
モンゴルのように機動的に？
ハンザのように協調的に？
イエズス会のように価値観を大切に？
答えは一つじゃない。状況に応じて、柔軟に。
でも、一つだけ確かなのは、歴史から学べることは、まだまだたくさんあるってこと。
温故知新。古きを温ねて新しきを知る。
2000年前の知恵が、最先端のAI開発に活きるかもしれない。
これからのAI組織、どんな形になっていくんだろう。歴史を参考にしながら、でも全く新しいものを作っていく。
そんな時代の入り口に、私たちは立ってるのかもしれませんね。
ステラリス 開発者のパラドックスは、宇宙戦略ゲームで最高の新しい起源に潜在的な変化を試しているため、Wilderness Open Betaが始まったばかりです。 Stellarisの生合成で導入されたWildernessは、バイオマスを他の星に徐々に広める感覚的な惑星に生息することを可能にします。これは、ゲームのプレイ可能な派factのほとんどに非常に創造的な代替品であり、その結果、プレイヤーの間で非常に人気があります。しかし、それはいくつかの歯が生える問題に遭遇しているので、ゲームディレクターのスティーブン「エラドリン」ムレイは、潜在的なソリューションの新しいテスト実行の概要を説明し、そのペースを通過するためにあなたの助けを求めています。
