AI エージェントの役割重複を減らす方法 — 委任表による 105 体 → 40 体の再編と、中間層を置かない設計
AI エージェントを増やすほど「どれに任せるか」が決まらなくなる。mixednuts は自社の委任ログ 348 件のうち 52.6% が専任ではなく汎用エージェントに流れていた事実を起点に、作業種別と担当を対応づけた委任表を先に作り、中間管理層を置かない 40 体構成へ再編した。設計と数え方を公開します（効果の検証は追跡記事に分けます）。
AI エージェントに運用ルールを守らせる方法 — 強制手段 3 種 × 6 レベルの対応表と、同種 2 件目で機械化する判定式
運用ルールは書いただけでは実行されない。mixednuts が自社の AI エージェント組織で使う「散文・手続き・機械」3 種の強制手段と L1〜L6 の対応表、いつ機械化へ上げるかの判定式、ルール自体の書き換えに置いた同意ゲートと単一障害点対策を公開します。
Skills as Microservices — 79 本のスラッシュコマンドで組織を動かす
Claude Code の Skills (スラッシュコマンド) 79 本を 「マイクロサービス」 として運用する設計パターン。skill 単体の疎結合化、品質測定、肥大化防止の運用ログ。
Task ツール強制委任 — メインセッションを「自分で実行禁止」にした理由
AI エージェントのメインセッションが「何でも自分でやる」傾向を構造的に止める設計。ドラマ化バイアスの暴走を防ぐ auto-delegation ルールの一次実装ログ。
AI-First 組織のつくり方: 100体超のエージェントを統制する6原則
自社で運用する100体超のAIエージェント組織について、C-Suite・部門Head・Workerの3階層構造、委任、Calibration、コスト管理の設計原則を解説します。