LLM / AI AGENT / MIRUEL

AI活用の本質は、
効率化だけではありません。

LLMはAIの「大脳」です。AIエージェントはその大脳に「手足」を与え、外部ツールを操作して仕事を実行します。 一方、ミルエルはLLMに「感覚器官」を与えます。AIが動く前に、何が起きているかを感じ、チームの文脈を理解し、人と共に考えるための仕組みです。

まず、LLMとは何か

LLM、大規模言語モデルは、膨大な文章や知識を学習し、人間のように言葉を理解し、生成するAIです。 人間にたとえるなら、LLMは「大脳」に近い存在です。

考える

推論する

与えられた文章や条件から、要約、比較、説明、提案、文章生成を行います。

話す

言葉にする

自然な文章で回答し、会話の流れに沿って説明します。

弱点

外の世界を直接知らない

今の予定、チケット状態、社内の作法、プロジェクトの未決事項は、与えられなければ分かりません。

AIエージェントは、LLMに「手足」を与える

AIエージェントは、LLMの頭脳を使いながら、検索、メール、カレンダー、業務アプリ、APIなどを操作し、仕事を実行する仕組みです。 人間にたとえるなら、LLMという大脳に「手足」を付ける発想です。

AI Agent

仕事を完結させる

AIエージェントは、目標を受け取り、計画を立て、外部ツールを使ってタスクを進めます。 例えば、情報を検索し、資料を作り、メールを送り、チケットを更新するような処理です。

Risk

動けるが、状況を十分に感じているとは限らない

手足を持つAIは強力ですが、企業固有の作法、過去判断、未決事項、現場の空気、期限の意味を知らないまま実行すると、 もっともらしいがズレた行動になる可能性があります。

ミルエルは、LLMに「感覚器官」を与える

ミルエルはAIエージェントのように手足を増やす仕組みではありません。 LLMが知らない現実の状況、チームの文脈、期限、作法、未決事項、タイムラインの変化を外部から届けます。 人間で言えば、目、耳、皮膚、内臓感覚のように、状況を感じ取る器官です。

Calendar

予定を感じる

会議予定、空き時間、締切前の予定密度を見て、作業時間不足や判断遅れを知らせます。

Ticket

タスク状態を感じる

Jiraなどの期限、ステータス、優先度、レビュー滞留を意味状態へ変換します。

Context

チーム文脈を感じる

作法、判断履歴、未決事項、Project TimelineをLLMの対話に戻します。

「手足」と「感覚器官」は、目的が違う

比較軸 AIエージェント ミルエル
身体のたとえ 手足 感覚器官
主な目的 仕事を実行する 状況を感じ取らせる
LLMへの働き 外部ツールを操作できるようにする 外部状況とチーム文脈を届ける
典型的な出力 メール送信、資料作成、検索、チケット更新 問い、注意点、差分、期限警告、判断確認
企業価値 効率化、自動化、作業削減 判断品質、文脈共有、組織学習
リスク 文脈不足のまま実行すること 刺激が多すぎるとノイズになること
重要:ミルエルはAIエージェントの反対ではありません。 AIが実行する前に、何を感じ、何を確認し、どの文脈で考えるべきかを整える仕組みです。

キクエルは「チームの共有記憶」を育てる

ミルエルが感覚器官なら、キクエルはその感覚器官が参照する「チームの共有記憶」です。 プロジェクトメンバーが個々にLLMと会話した内容を、質問+回答のペアとして共有し、ピン、リアクション、コメントによってチーム知識へ育てます。

Project

プロジェクト文脈

目的、成果物、関係者、現在フェーズ、未決事項を保持します。

Team Style

チーム作法

レビュー方針、議事録ルール、仕様変更ルールなど、そのチームらしい進め方を保持します。

Shared Session

共有AIセッション

一人のAIとの対話を、チームの議論と集合知へ変えます。

AI活用の本質は、効率化の先にある

AIエージェントは仕事を速くします。 しかし、仕事が速くなるだけでは、企業が成長するとは限りません。 企業が成長するには、判断理由が残り、チームの知識が育ち、作法が見直され、次の判断に活かされる必要があります。

Efficiency

効率化

作業時間を減らす。資料作成、調査、要約、入力作業を速くする。

Quality

判断品質

過去判断、期限、未決事項、作法と照合し、判断の抜け漏れを減らす。

Learning

組織学習

AIとの対話をチームの知識に変え、次のプロジェクトや人材育成に活かす。

AIは仕事を速くします。
しかし、企業を成長させるのは、学習する仕組みです。

シルエルは、AIに手足を与えるだけでなく、感覚と記憶を与えることで、AIを組織の成長に接続します。

シルエルの全体構図

ミルエル&キクエルと、Rhizel:AIエージェントワークフローとAIエージェントとの連携による業務イメージです。

シルエルの全体構図

Rhizel:AIエージェントワークフローよる業務ワークフローエンジンのイメージです。

Rhizelの構図

シルエルの考え方: AI活用は「仕事をAIにやらせる」だけではありません。 AIがチームの文脈を理解し、現実の変化を感じ、人と共に判断を深めることで、企業の学習能力を高めることです。

CodexとClaude Codeとミルエル連携

HOOKS連携

HOOKS連携: ソフトウェア開発やチャットで普段使っているChatGPT+CodexやClaude Codeをミルエルと共に使うことができます。

Claude Code や Codex における「Hooks(フック)」とは、AIエージェントの処理サイクルにおいて、特定のイベントが発生した際にシェルコマンドや外部APIなどを自動で割り込ませる仕組みです。

なぜ Hooks が重要なのか?

通常の指示ファイル(CLAUDE.md や ルール設定など)はAIにとって確率的な指示であるため、フォーマットの適用などを忘れることがあります。一方、Hooks は AIの判断を介さず機械的に(決定論的に)処理を実行できるのが最大の特徴です。

主な用途とイベントの種類

開発現場では以下のようなタイミング(イベント)でフックを設定し、自動化や安全対策を行います。

設定方法と動作仕様

設定ファイル(例:.claude/settings.json や ~/.claude/settings.json)に、トリガーとなるイベント名と実行したいアクションを定義します。

※Claude CodeとCodexは似た概念を持っていますが、設定ファイルの形式やイベントのイベント名(発火タイミング)が一部異なります。両ツールを併用する場合は設定の共有方法などに少し注意が必要です。

このページで伝えたい一言

言葉 意味
LLMは大脳 考え、話し、推論する。ただし、外の世界やチーム固有の事情は与えられなければ分からない。
AIエージェントは手足 ツールを操作し、仕事を実行する。効率化と自動化に強い。
ミルエルは感覚器官 予定、タスク、作法、未決事項、タイムラインの変化をLLMへ届ける。
キクエルは共有記憶 チームのAI対話、判断履歴、プロジェクト文脈を育てる。
人は意思決定者 AIの出力に流されず、違和感を持ち、責任ある判断を行う。
CodexとClaude Codeとミルエル連携 普段使っている生成AIを組織単位にレベルアップします。
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AIと人間はまだ成長途中。

AIエージェントは、仕事を実行します。
ミルエルは、AIに感覚を与えます。
キクエルは、チームの記憶を育てます。

シルエルは、AIを単なる効率化の道具ではなく、企業が学び続けるための力へ変えていきます。