楽天、Claude Fable 5 で一夜にしてエージェント構築

楽天の AI ビジネス担当ゼネラルマネージャー、梶裕介氏の役割は「変革的なイノベーションの種を見つけ、それを社全体に拡大すること」です。

その種のひとつが Claude でした。

2025 年 3 月以来、楽天は Claude を活用してソフトウェア開発を加速し、Claude Code で業務機能ごとにエージェントを構築、数百万人の顧客向け AI 機能を動かしています。梶氏によれば、楽天が Anthropic とパートナーシップを結んだのは、そのエンタープライズへの注力、リーダーシップ、そして製品への優れた感性によるものです。

ほぼ dozen のモデルローンチを経る中で、梶氏はエージェントに任せる仕事の規模が拡大していくのを目撃してきました。最初は Claude Code で本番環境のソフトウェアをリリースし、次は社内の各チーム向けにカスタムされた「Claude Managed Agents」を構築しました。新しいモデルを試すことは、彼にとって「新たな冒険に出かける」ようなものだと例えています。

「優れたリーダーが部下に挑戦的な目標を設定するように、私たちは新しい Claude に対して挑戦的なタスクを用意します」と梶氏は続けます。「もしかすると、Claude も私たちを成長へと導いているのかもしれません。」

Claude Fable 5 をテストした際、梶氏は何か違うと感じました。このモデルは以前のバージョンよりもはるかに長く自律的に動作でき、初めて、梶氏が眠っている間も自分の作業を検証し、複雑なタスクを完遂できるようになったのです。

この追加された自律性が、楽天がエージェントにより大規模で長時間のジョブを任せることを可能にし、働き方そのものを変革する鍵となっています。

AI を核とした労働力の構築

楽天は、AI を全社的な取り組みの中心に据え、顧客・ビジネスパートナー・従業員へのあらゆる活動に AI を浸透させる「AI-nization」というプロジェクトを推進しています。Claude Managed Agents の登場により、楽天はわずか 1 週間で製品開発、営業、マーケティング、財務など各部門にエージェントを展開し、Slack や Microsoft Teams、さらに社内タスク管理システムとも連携させました。

加治氏とそのチームにとって、以前はエージェント構築の制約要因が「コードを書けるか」でしたが、現在は「ビジネス課題を理解しているか」へと変化しています。

「現代の企業組織は、コミュニケーションコストを最小化するように設計されています」と加治氏は語ります。「Claude Code のようなエージェントを活用すれば、アイデアから実装までの迅速な移行など、新たなイノベーションのコストも最小化できるはずです。文脈と感性を備えたエージェントを与えられれば、潜在的な才能がその可能性を開花させ、そのスケールは 100 倍に達するでしょう」

しかし、全機能を 24 時間稼働させることで新たな制約が浮き彫りになります。それは「人間の判断力」です。楽天のエージェントはあらゆる分野で課題解決を約 10 倍の速度で行っていますが、組織が取り組むタスク数は増え続けています。エージェントを増やしても、判断力は向上しません。つまり、エージェントの処理速度が速ければ速いほど、組織の進捗は「人間が最終的なループを閉じる」ことに依存する度合いが高まるのです。

数時間、無人で稼働するエージェントを動かす

多くのビルダーにとって、長時間稼働するエージェントを構築する上で最も難しいのは、最小限の監視下で成功させるための設定です。適切なツールや文脈に接続することは重要ですが、梶氏の経験では、人間の介入なしにエージェントがどれほど長く動作できるかには常に限界がありました。

Claude Fable 5 の登場以前は、人間による監視なしに数時間単位のタスクを任せることは、まるでギャンブルのようなものでした。「最初のステップで正しい道を選べばすべてうまくいきます」と梶氏は語ります。「しかし、最初の試行で間違った方向へ進んでしまうと、エージェントはその軌道を修正するために膨大な時間を費やすか、あるいは目的地に到達できずに失敗します。」5 時間や丸一日を要するタスクにおいて、初期の誤った仮定一つが全体の稼働を無駄にしてしまう可能性があります。それを防ぐ唯一の方法は、人が定期的に確認することでした。

この失敗の根本原因は、自己検証機能の欠如にあります。どのモデルでも最初のステップで間違うことはあり得ます。問題なのは、以前のモデルたちは作業を進めながら自分の成果をチェックしていなかった点です。そのため、初期の誤った判断が見過ごされ、そのミスが積み重なって数時間後に非効率な結果を招いていました。

梶氏によれば、Claude Fable 5 は、この数日単位の長期稼働における計算式を変えました。それは、作業を進めながら他のどのモデルよりも頻繁に自己検証を行うことができるからです。

「Fable をテストしましたが、自己反省と自己検証の能力に大変感銘を受けました」と加地氏は語ります。「以前のモデルと比較して、Fable 5 は私が深夜 2 時や 3 時に指摘する前にミスを認識し、修正してくれます。おかげで私はぐっすり眠れるのです」

クロード・フェイブル 5 を特徴づけるもの

加地氏のチームは、Claude Fable 5 が先行モデルと一線を画し、最先端の知能における飛躍的な進歩を示す 3 つの行動を挙げています。

• 自身の仮定を再確認する。タスクの状態が途中で変化した際、Fable 5 はそれを察知し、誤った仮定に基づいて行動に移る前に修正します。悪い道筋に突き進むことなく、数時間後に初めてその欠陥に気づくようなことは起こりません。
• 各ステップで第一原理へ立ち返る。指示を待たずに、元の意図に対して再検証を行い、加地氏が以前、タスクが誤った方向に進み始めた際に自ら行っていたコース修正を自動で行います。
• チームの感性に合致する。最小限のガイダンスしか与えなくても、曖昧な判断におけるその評価基準はチームのそれと一致します。加地氏はこれを「テイスト・アライメント」と名付けました。これは彼が独自に造語した用語です。「Fable におけるテイスト・アライメントは、貴社の過去のどのモデルや、他社で利用してきたどのモデルよりも滑らかです」

最も重要なのは、自律性の向上によって加地氏が委任できる仕事の単位が変わったことです。

「Fable の登場前は、エージェントに実行させるために作業を明確に定義された断片に細分化する必要がありました」と彼は話します。「現在は、一つのタスク丸ごと任せることができ、同時に複数のタスクを実行することも可能になりました」

Claude Fable 5 は、実行プロセスの中間部分を変革します。各ステップで自ら振り返り、初期の誤った前提を察知し、第一原理へと回帰して自らの道を見つけ出します。誰かが操縦しなくても、正しい結果へと再航路を設定できるのです。モデルが実行中に自己修正を行うため、初めて承認プロセスが可能になり、梶氏がエージェントに委ねる仕事の単位も「タスク」から「意思決定」へとシフトしました。さらに、これらのエージェントは実行間でも記憶を保持します。「記憶を持つエージェントは過去のセッションで何が失敗したかを覚えており、同じ過ちを繰り返しません」と梶氏は語ります。

その結果、処理されるタスクの絶対数は増え続けていますが、本当に人間の介入が必要なものは、集中して対応できるレベルに抑えられています。実行中に割り込んで操縦する必要がないことが、最大の生産性向上要因だと梶氏は指摘します。これによりチームは、人間だけが決定すべき事項に時間を割くことができ、AI ネイティブな組織が人間の修正作業で立ち止まることなく、加速し続けることができます。

コストと効率のバランス

最先端の能力には、それに相応しいコストがかかります。梶氏はコストが展開範囲を決定すると言います。

「大企業として、知能とコストのバランスを取ることが重要です」と彼は述べています。チームはタスク完了率とタスクあたりのコストを同時に測定し、追加の能力が結果を変える場合にのみ Fable 5 に仕事を割り当て、残りはより小さなモデルに任せています。

梶氏にとって、Fable 5 が有利に働く理由は二つあります。少ないトークン数でより多くの成果を出し、誤った方向への進路も減らすこと、そして手取り足取りのサポートが不要になることです。

次に何をするか

現在カジ氏がテストしている最先端は、個々の速度向上ではありません。それはエージェントが人々を調整する能力です。Claude Code は自身の作業と同僚の作業を加速させましたが、組織にとって最も難しいのは人間間のアライメント、つまり一人の文脈や嗜好をもう一人にどう合わせるかという点です。カジ氏は現在、「管理者のように調整・組織化する」エージェントを探求しています。チームメンバー間で失われがちなニュアンスを保持できるような存在です。

「私たちは AI エージェントを将来の同僚や競争相手とは見ていません。彼らは私たちの周囲にあるシステムなのです。」彼はまた、Anthropic 自身の提言にも厳格に従っています。「目の前のモデルではなく、3 か月後や 6 か月後に登場するモデルのために構築すべきだ」という考えです。

「社会全体としてまだ Claude Fable 5 の最適なモデルとタスクの組み合わせを見つけていないと思います」とカジ氏は語ります。「しかしすでに、このモデルは境界線を超えて私たちの世界へとやってきたことを示しています。」

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