MuseWork：AI と働く最も自然な方法を探る

現在、ユーザーに代わって複雑なタスクを実行しようとする AI Agent 製品が増えています。

Web の閲覧、ツールの呼び出し、ファイルの生成、ワークフローの完遂まで担えるようになり、その能力は日々向上しています。しかし、多くの製品は依然として「タスクを処理する機械」という発想にとどまっています。ユーザーがタスクを作成し、コンテキストを追加し、結果を待ち、最後に自分で確認・整理・保存するという流れです。

これは確かに単純なチャットボットを超えた一歩ですが、より根本的な質問にはまだ答えていません。

AI が本当に長期的な協力者となるとき、人間と AI が協力する最も自然な方法は何でしょうか?

これはまさに MuseWork が模索していることです。

私たちは、その答えがより複雑なタスク システムであるとは考えていません。また、ユーザーが一連の新しいエージェント操作を学習する必要があるとも考えません。コラボレーションするための最も自然な方法は、人間がリモートで作業する方法として、実際にすでに存在しています。

直接会ったことのない本物のリモート アシスタントのように感じられるはずです。

遠くにいる同僚、アシスタント、パートナーがいるとき、最初は次のように考えません。

• 新しいチャットを開始する必要がありますか?
• 新しいタスクを作成する必要がありますか?
• このコンテキストはどのプロジェクトに属しますか?
• 背景をもう一度説明する必要がありますか？
• この成果物はどこに提出すればよいですか?

まるで人間のように彼らに話しかけるだけです。

• このまま進めていきましょう。
• 前回のバージョンは正しくありませんでした。別の方向を試してみましょう。
• 関連する資料をすべて集めてもらえますか?
• これをテキストで説明するのは難しいので、電話で話しましょう。

これが MuseWork のデザインの出発点です。

過去 20 年にわたり、IM、電子メール、ビデオ通話、コラボレーション ドキュメントは、リモートで他の人と協力する方法をユーザーに教えてきました。つまり、何か思いついたときにメッセージを送信し、複雑なトピックについてやり取りし、テキストで説明できない場合は通話に飛び込みます。そうすれば、相手はコンテキストを理解し、資料を整理し、物事を前進させ続けることができます。

MuseWorkはユーザーに新しい AI ワークフローを学ぶよう求めるべきではありません。

システムの構造に合わせるためだけに、ユーザーが手動でチャット、タスク、またはプロジェクトを作成する必要があってはなりません。コンテキストの管理、タスクの分割、ファイルのアーカイブなど、アシスタントが処理すべき作業がユーザーの負担になるべきではありません。

多くの Agent 製品にある「新しいタスク」や、AI 製品にある「新しいチャット」は、本質的には管理の手間です。仕事を整理するための機能に見えても、実際にはシステムが自動で理解できない部分をユーザーに委ねていることが少なくありません。

本当に優れたアシスタントがいる場合、プロジェクトは主にユーザーによって作成されるべきではなく、アシスタントによって積極的に組織されるべきです。

どの会話、ファイル、成果物、意思決定が同じプロジェクトに属するかを認識し、実際の仕事の流れに沿ってライブラリを定期的に整理します。バージョンを残し、コンテキストを蓄積し、成果を保存し、次にユーザーがその話題を持ち出したときには、前回の続きから自動で再開します。

MuseWorkは、ユーザーが自分自身を表現する最も自然な方法が最良のインタラクション モデルであると信じています。

完璧なプロンプトを作成したり、タスク構造を設計したり、コンテキスト ウィンドウを管理したりする必要はありません。本物の人間のアシスタントと同じように、思っていることを言うだけです。

• 何かあったら言ってください。
• テキストだけでは不十分な場合は、電話に飛び乗ってください。
• 会議の後、MuseWorkはメモを書きます。
• 確認すると、MuseWork が作業を開始します。

これが MuseWork が模索している方向性です: ユーザーにエージェントへの命令方法を教えるのではなく、AI にリモート アシスタントのように共同作業する方法を教えます。

MuseWork の目標は、タスクの実行をより複雑にすることではなく、コラボレーションをより自然にすることです。

優れた仕事を、ともに。

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