Critic Agentとは
読み: クリティックエージェント
Critic Agentとは
かんたんに言うと
提出された企画書に対し、上司や専門家が赤ペンを入れてフィードバックを返すような役割をAIに担わせる仕組みである。
Critic Agentの仕組み
メインとなるAIが作成した回答やコードを、別のAIが第三者の視点でチェックする。文法的な誤りや論理の矛盾だけでなく、指定された要件を満たしているかも確認する。この評価結果を元のAIにフィードバックし、内容を再生成させることで最終的な品質を高める。
実務での活用場面
複雑な文章作成やプログラミングの補助において特に効果を発揮する。例えばマーケティングのコピーライティングでは、ターゲットの感情に響く表現になっているかを別のAIに検証させるケースがある。単純なミスを減らすだけでなく、出力の方向性を微調整する際に役立つ。
導入時の注意点
Critic Agentを導入する際は、評価基準を明確に定める必要がある。曖昧な指示では適切な修正案が得られず、かえって出力が不自然になることもある。また、AI同士のやり取りが増えるため、処理時間やコストの増加も見越した設計が求められる。
運用のポイント
単に評価させるだけでなく、どのような観点でチェックすべきかというプロンプトを洗練させることが重要となる。評価と修正のサイクルを何回繰り返すかという回数制限を設けることで、効率的な運用が可能になる。最終的には人間が判断を行うための補助ツールとして位置づけるのが現実的である。
当社の見解
Claude Code、Antigravity、Codexの3つのAIエージェントを並行運用し、タスクの性質に応じた最適な使い分けを実践している。単なる自動化を超え、開発プロセスの各フェーズでエージェントが自律的に機能することで、開発効率と品質の最大化を実現する体制を構築した。同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。