Brian Armstrong氏の「1本のキュー」 SAGUSで試した前と後の数字
米CoinbaseのBrian Armstrong氏が、領域ごとに常に動くエージェントを置き、判断とレビューを優先順位つきの1本のキューに集めて捌く働き方をXで紹介した。SAGUSが代表への届け方を変えた前と後を測ると、2日間の速報値で1日に終わる課題は約3倍に増えたが、1件あたりの人の手は減っていなかった。
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米CoinbaseのCEO、Brian Armstrong氏は11月8日、Xへの投稿で自分の働き方を変えたと書いた。領域ごとに常に動くエージェントを置き、判断とレビューを優先順位つきの1本のキューに集めたという。SAGUSは、エージェントから代表への届け方を変えた前と後を自社の記録で比べた。2日間の速報値では、1日に終わる課題は約3倍に増えたが、課題1件あたりの人の手は減っていない。
第1部 投稿に書かれていること
Armstrong氏によると、この数週間で、注力する領域ごとにリードのエージェントを1体ずつ置き、常に動かすようにした。その上に全体を見る「chief of staff」(参謀役) のエージェントがいる。各リードは配下のエージェント(サブエージェント)を持ち、サブエージェントがコードを書いてテストし、レビューの催促と社員との調整もする。
氏の判断やレビューを待つ案件は、手元で動く簡単なWebアプリの1本のキューに優先順位つきで集まる。製品のレビューには、機能のスクリーンショットと動画のデモが付く。氏はキューを、主に声とキーボードのショートカットでまとめて捌くと説明した。リードは、氏が考えていなかった案も持ち帰ってくるという。
何十ものチャットを行き来する代わりに1本のキューで働くことで、頭の負担が大きく減ったと氏は述べた。仕組みは氏の好みを学び、判断を「Brian brain」にまとめていくので、推薦や最初の下書きが氏に届く前に良くなる。目標は、変更1件あたりの直しを減らすことだ。それでも、変更は全て今までどおり人のレビューとセキュリティの検査を通る。氏はこの点を「It is eliminating tasks, not human judgment.」(消しているのは作業で、人の判断ではない) と書いた。
第2部 SAGUSで試した前と後
SAGUSの開発では、AIのエージェントが課題管理のLinearの課題を拾って作業し、結果を同じ課題に書く。この2週間で、代表への届け方に3つの変更を入れた。11月4日に、本番に出した後の確認を、別のモデルがスクリーンショットで合否を出す形に替えた。11月6日に、代表の判断と手作業だけを置く専用の欄を作った。11月8日に、メールや投稿など外に出す文面の送る・送らないを、Slackの承認の画面で決める仕組みを決め、9日の午後に動かし始めた。
2つ目までが動き、3つ目を決めた11月8日を「後」の起点にし、同じ数え方で前と後を比べた。3つ目が動いたのは後の期間の終わりの半日だけだ。
| 指標 | 前(10/25〜11/3、10日) | 後(11/8〜11/9、2日) | 数え方 |
|---|---|---|---|
| 完了した課題 | 276件(1日27.6件) | 160件(1日80件) | その日に完了になった課題 |
| 1件あたりの人の手(推定) | 0.75回(207回) | 0.79回(126回) | 代表への依頼と問い、代表の名前のコメントの合計 |
| 手戻りの率 | 21.7%(60件。10/31を除くと14.7%) | 1.9%(3件) | 完了の後に開き直した課題と、取り消された変更 |
| 答えを待つ問い | 未測定 | 11件・10件 | 問いの形のコメントのうち、その日の終わりに残った数 |
人の手は、AIのコメントも代表と同じ名前で書かれるため推定になる。10月31日の手戻り28件の多くは、完了を一括で戻した分だ。答えを待つ問いは、その形のコメントが11月6日の朝に始まったため、前の期間は数えられない。専用の欄に置いた判断と手作業は、この数に入れていない。移る途中の11月4日〜7日は、どちらにも入れていない。
第2部 良かった点と悪かった点
良かった点は、1日に終わる課題の数だ。前の1日27.6件に対し、後は80件だった。手戻りの率も21.7%から1.9%に下がった。ただし、後の期間の課題は完了から日が浅く、開き直される時間がまだ短い。
悪かった点は3つある。1つ目に、1件あたりの人の手は0.75回から0.79回で、減っていない。2つ目に、判断を1つの欄に集めると、そこに判断が溜まる。11月8日の点検では、専用の欄の案件まで広く数えると、代表の答えを待つ案件が54件あり、うち50件は代表が手で動く作業だった。3つ目に、人の手は推定でしか数えられず、小さな差は数え方の誤差に埋もれる。
後の期間は2日しかなく、因果は言えない。同じ11月6日〜7日に、AIの作業を並べて動かす本数も増やしている。後の期間が14日分たまった時点で、同じ表を出し直す。
投稿をループの5段で読む
編集部が注目したのは、Armstrong氏の仕組みがループの5段の全てに手を入れている点だ。
- 発見: リードが、人の考えていなかった案を持ち帰る。
- 引き渡し: リードが配下にコードとテスト、レビューの催促、人との調整を割り振る。
- 検証: 製品のレビューにスクリーンショットと動画が付き、変更は人のレビューとセキュリティの検査を通る。
- 永続化: 好みと判断を「Brian brain」にまとめる。
- スケジュール: リードは常に動き、人はキューをまとめて捌く。
投稿とSAGUSの記録から、読者が自分のループで試せる手順は次の3つになる。
- エージェントから人に届く判断・レビュー・質問を、チャットではなく課題管理か1つの画面に集める。
- 人に届く判断とレビューに、スクリーンショットや動画のデモを付けさせる。
- 集める前に、1件あたりの人の手と、完了の後に戻した件数を数えておく。
編集部の見方
編集部は、Armstrong氏の話の核心を、エージェントの数ではなく人への引き渡しを1本に絞った点にあると見る。1か所に集まれば、何件届き、何件が直しに戻ったかを数えられる。SAGUSの速報値でも、終わる課題は増えたが、1件あたりの人の手は減っていない。集める前の数字が無いと、後の数字が良いのか悪いのかを読者は判断できない。読者も、答えを待つ問いの件数を毎朝数え、溜まり始めたら届け方を見直すとよい。後の期間が短いうちは、この見方は外れうる。ループの設計を自社で試したい時は、スプリント0で相談を受けている。
出典
に確認(日本時間)
- Xへの投稿で自分の働き方を変えたと書いた(x.com)
- スプリント0(sagus.io)
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