「DMに逃げる理由は秘密保持ではない」 人とAIエージェントの“最強チーム”を作るベストプラクティス：Slackですら「会話は知識にならなかった」（1/2 ページ）

Anthropicは、人間とAIエージェントによる効果的なチームを構築するためのベストプラクティスをまとめたブログ記事を公開した。Slack社の最高製品責任者（CPO）へのインタビューに基づいている。

[＠IT]

　Anthropicは2026年8月19日（米国時間）、人間とAIエージェントによる効果的なチームを構築するためのベストプラクティスをまとめたブログ記事を公開した。Slack社で最高製品責任者（CPO）を務めるジェイミー・デランゲ氏へのインタビューに基づいている。

　この記事は、人間とAIエージェントのチームをテーマとするブログ記事シリーズの第2弾だ。第1弾ではAnthropic自身の社内での取り組みを紹介していた。今回Slack社が取り上げられたのは、同社がAIの登場するはるか以前から、人間とAIエージェントのチームについて考えてきた企業だからだ。

Slackですら「会話は知識にならなかった」　知識を抽出して仕事に活用するには

　デランゲ氏は2017年にSlack社に入社し、検索と機械学習を担当した。「職場での会話を組織の知識に変える」というミッションを担っていた。この目標を実現するには、人々がオープンな場で働き、意思決定や進行中の作業を、誰もが閲覧、検索できるチャンネルに公開しておく必要があると、同氏は当初から考えてきた。

　デランゲ氏の最近のエッセイ『The Work is the Conversation』では、この見解をAIエージェントにも広げている。仕事における会話こそが、AIエージェントが役に立ち、散在する知識を生産性に転換するために必要なコンテキスト（文脈）だというのが同氏の主張だ。

　だが、会話が組織の知識として蓄積されていくという期待は、決して現実のものとはならなかった。Slack社の研究では、会話は自動的に知識になるわけではないことが示されたという。メッセージのやりとりが蓄積される一方で、人々は同じ事柄について同じ説明を繰り返すことになった。

　それら全体を理解し、知識を抽出して仕事に活用することは、人間には不可能だが、今やAIエージェントが実現できるようになっていると、Anthropicは指摘する。

　こうしたAIエージェントの行動を後押しする方法として、以下の3つを挙げている。

• 公開チャンネルをデフォルト（既定）とする：AIエージェントは見えるものからしか学習できず、DM（ダイレクトメッセージ）や非公開スレッドでの意思決定は不可視のままとなる
• 記録だけでなく、理由をAIエージェントに尋ねる：何が決まったかではなく、なぜそう決まったのか、その後コンテキストはどう変化したのかを問うとよい
• 会議、メール、カレンダー、ドキュメントリポジトリをつなぎ、コンテキストをより多く結び付ける：これにより、チーム内での説明の繰り返しが減る

引き継ぎのサイクルを回す

　人間とAIエージェントのチームの基本リズムは、引き継ぎのサイクルにある。例えば、「Claude in Slack」（現在は「Claude Tag」というAIエージェント機能に置き換えられている）を基盤とするAIエージェントが、下書き作成、要約、監視といった作業を担い、結果を人間に渡す。人間はそれをレビューし、判断し、方向付けた上で、再びAIエージェントに作業を戻す。

　Anthropicは、このサイクルに関して以下のことを推奨している。

• AIエージェントが作成したブリーフィングで1日を始め、人間がレビューする
• 共有チャンネルに作業を集約し、人間とAIエージェントが共同で優先順位を付ける
• 軽量なシグナルをきっかけに、AIエージェントが行動を起こせるようにする。例えば、デランゲ氏のチャンネルでは、絵文字で反応すると、リストに項目が追加され、AIエージェントがそのタスクを引き取る