CTOがAIエージェントで製品を完成させる：プロトタイピングこそリーダーシップ

CTO が AI エージェントで製品を完成させる：プロトタイピングこそが新しいリーダーシップの形だ

The Browser Company の CTO、ハーシュ・アガワール氏は、管理職としての多忙なスケジュールの中でも、AI エージェントを活用して毎日コードを出力し、製品を完成させることを可能にしました。これは単なる効率化の話ではなく、3 ヶ月ごとに能力が変化する最先端モデルの実態を体感し、エンジニアに具体的なビジョンを示すための不可欠なリーダーシップの形です。

管理職の「ビルド」は、もはや必須のスキルだ

組織が大きくなり管理職になると、コードを書く時間は奪われがちです。アガワール氏自身も週に 15 回以上の会議と 7 人の直接部下を抱える立場ですが、最近では週に 2〜10 のプルリクエスト（PR）を提出するようになりました。

これは AI エージェントの登場によって初めて可能になったことです。かつてリーダーが組織に影響を与える手段は、ロードマップやドキュメント、会議を通じた「コミュニケーション」に限られていました。しかし、コーディングエージェントが自律的に長期的なタスクを処理できるようになった今、管理職のスケジュールこそが「ビルドタイム」として機能するようになりました。

なぜ今、リーダー自らコードを書く必要があるのでしょうか？

「新モデルの特性やビジネスへの適合性を直感的に理解し、エンジニアを導く根拠を得るためです。」

技術の世界は急速に変化しており、製品の中核となる最先端モデルは 3 ヶ月ごとに能力が変化します。各モデルの「何ができて、何ができないか」という輪郭は、Twitter や社内の意見翻弄するノイズに埋もれてしまい、外部の情報だけでは判断できません。

アガワール氏はこう指摘します。

「新しいモデルが何に適しているかを正確に見極めるには、自分が一日中手を動かして使ってみる以外に方法はありません。」

実際にコードを書き、プロトタイプを作ることで、そのモデルの限界や可能性を体感できます。これにより、「この技術をどう製品に落とし込むか」「戦略をどう変えるべきか」という判断が、単なる推測ではなく、確かな直感に基づいて行えるようになります。

また、リーダーが自ら作ったプロトタイプは、エンジニアへの説得力を劇的に高めます。「新しい技術で素晴らしいことが可能だ」と口頭で説明するよりも、「実際にこれを作ってみた。これが製品に組み込める」と実物を見せる方が、数ヶ月ごとにモデルが変わる時代において圧倒的に効率的です。

夕方に指示し、朝には完成品：「オーバーナイト・ループ」の仕組み

アガワール氏が実践しているのは、朝のレビューと夜間の自動実行を組み合わせたワークフローです。これを「オーバーナイト・ループ」と呼びます。

1. 夕方（5 時頃）: 翌日の作業のための文脈収集と指示出し。Slack、Jira、Notion などの情報を AI エージェントに読み込ませ、必要なコンテキストを整理した上で、具体的なタスクを指示します。
2. 夜間: コーディングエージェント（Claude Code など）が自律的にコード作成、テスト実行、エラー修正を行います。4〜8 時間にわたって作業が行われます。
3. 朝: エージェントは完成品と詳細なレポートを残して待機しています。レビューを行い、問題がなければそのままリリース可能です。

この仕組みにより、数週間分の開発工数を一夜で完了させることも可能になりました。アガワール氏は、夜間に指示を出す際のコツとして、エージェントに「20 分間のリサーチ」を命じ、Slack やドキュメントから必要な文脈（過去の試行錯誤、ビジネスの背景、トレードオフなど）を集めさせた上で、それをコーディングエージェントに渡す方法を推奨しています。

また、品質保証のためには以下の手順が重要です。

• テスト先行: コード作成前にテストを書かせ、要件を明確化させる。
• エンドツーエンド検証: 実際の UI を操作してフローが正しく動くか確認させる。
• 自動コードレビュー: エージェント自身に AI コードレビュースキルを実行させ、指摘された点を修正させる。

「モデルは実行力は高いですが、判断力はまだ完璧ではありません。リーダーがそのギャップを埋め、方向性を示すことが重要です。」

リーダーが取り組むべき 4 つの構築カテゴリ

では、管理職が AI エージェントに任せるべきタスクは何でしょうか？アガワール氏は、Julie Zhuo氏の提言を踏まえ、以下の 4 つのカテゴリに焦点を当てるべきだと提案しています。

1. 内部ツールの改善

コードベースや製品の周りを整備する「ガーデニング」です。チームの生産性向上や品質生活の改善につながるツールを開発します。

1. チームへの祝賀（アーティファクト作成）

チームメンバーを称えるための成果物を作成します。これにより、組織文化の醸成に貢献できます。

1. ビジョンの実証

最も重要なカテゴリです。新しいモデルの可能性を実際に試して理解し、それを製品やビジネスにどう組み込むかを示すプロトタイプを作ります。これがリーダーの直感を形にし、エンジニアを動かす原動力となります。

1. 生産性の向上

上記の要素を含みつつ、全体的な開発フローやワークフローの効率化を図ることです。

「クリティカルパス（最重要工程）に依存させるのは避けるべきです。リーダーは突発的な対応や採用面接などで忙しくなるため、重要な機能の実装を完全に任せるリスクがあります。」

したがって、これら 4 つの領域の中から、リスクが低く、かつ組織へのインパクトが大きいものを選ぶことが最適解となります。

結論：リーダーは「実践的なプロトタイパー」へ

AI エージェントの進化は、技術リーダーの役割を「単なる管理者」から「実践的なプロトタイパー」へと変容させつつあります。自ら手を動かしてモデルの特性を理解し、具体的な成果物でビジョンを示すことが、現代における真のリーダーシップです。

一方で、このアプローチには注意も必要です。AI エージェントへの過度な依存や、コード品質管理における人間の最終責任は軽視できません。しかし、朝に「小さなプレゼント」のように完成品が待っている感覚は、開発スピードと技術的直感を劇的に向上させる可能性を秘めています。