0926 | 週間プロダクト文件:AIエージェントからVRまで

葵: こんにちは、葵です。

悠真: 悠真です。今日のエピソードもよろしくお願いします。最近の新製品の話を見ていると、ひとつの大きな流れに収束してきてるんですね。エージェントが書き込みまでやるようになった、というか、読むだけじゃなくて実際に仕事をやるようになった。

葵: そう。それが最初のテーマで、今日はそこから始めて、その後ろに続く話——テスト、デザインの道具、マーケティング、出会いの自動化、会議、セキュリティ、リアルタイムビジュアル——まで全部つながってるんです。

悠真: じゃあさっそく。MCPの話からいこう。Basedashっていうやつ、地味に見えて結構すごいなと思ったんですけど。

葵: Basedash MCPは、CursorとかClaudeから直接、チャートとダッシュボードを作成・編集できるWriteアクセスを提供するツールなんですよね。しかもSQL検証が内蔵されてる。

悠真: 「Write」がポイントだよね。今までも読み取り系のMCPは多かったけど、これだとエージェントに「先月の売上を棒グラフにして、ダッシュボードに置いておいて」って頼んだら、そのまま作ってくれる。

葵: しかもツールは4つに絞られてて、チャートの作成と編集、ダッシュボードの作成と編集。SQL検証が入ってるのは重要で、エージェントがでたらめなクエリを投げる前に、ちゃんと検証して弾けるってことだから、書き込み権限を渡すときの安心材料になります。

悠真: 権限を渡すっていうと、同じMCPの流れでWapiSenderがある。これはWhatsAppの自動化で、AIエージェントとビジュアルフローを組み合わせられる。しかも公式のClaude Code用MCPサーバーを出してる。7日間の試用版がある。

葵: WhatsAppは個人のチャットだからこそ、勝手に動かすのが怖いんだけど、ビジュアルフローで動きを可視化して、エージェントに任せる部分と人間が決める部分を分けられる設計なんですね。

悠真: で、3つ目のKaikuは、そのエージェントを「働かせた後」を管理する側の道具。エージェント向きのタスクトラッカーで、Wikiも兼ねてる。既存のトラッカーAPIと互換性があるから、移行がしやすい。

葵: 特徴としては、MCPサーバーを持ってること、Issueごとにコストを記録すること、そしてデータをZipで書き出せること。この3つ、全部「エージェントに任せっぱなしにしない」ための仕組みですよね。

悠真: Issueごとのコスト記録ってのは面白い。エージェントがタスクを消化していくと、どのIssueにどれだけコストがかかったか分からないと運用できない。それを自動で記録してくれる。

葵: Zipでの書き出しも、ロックインを避けるための保険だし。3つを並べると、書き込み(MCP)、自動化(エージェント)、管理(トラッカー)で、エージェントが実務を回す流れが一気に形になってるのが分かります。

悠真: で、そのエージェントを作ってる現場側の話が次。Wandっていうvoice-firstのソフトウェア作成ツール。

葵: これ、自己言及的なのが面白くて。アイデアをキーボードじゃなくて声で伝えてソフトウェアを作る道具なんだけど、電話をマイクロフォンとして使える。そしてそのWandの製品自体が、ほぼキーボードなしで作られたという。つまり「自分で自分を使って作った」っていう実証なんですね。ベータ中です。

悠真: まあ「実際どうだったか」は作ってみないと分からないし、キーボードなしで本当に完結してるかは検証のしようがないんだけど、声から始まって製品ができあがるまでの流れが一つにまとまってるツールとしては、方向性がはっきりしてて分かりやすい。

葵: ただ、声だけで作ったものが本当に動くのか、品質がどうなってるのかを評価する仕組みがないと、自己申告だけでは判断できない。

悠真: そこで次のPrompticが出てくる。これはGenerative AIのための最適化プラットフォームで、モデル・プロンプト・エージェントを、自分のデータの上でベンチマークできる。さらにOpenTelemetryのトレーシングと、コーディングエージェント向けのMCPがある。

葵: 「自分のデータの上で」ってところが肝でね。公開ベンチマークの数字ではなく、自分の実際のタスクで測るから、そのまま実務の品質指標になる。トレーシングも入ってるから、何が起きたかを後から辿れる。

悠真: そしてJango。macOSで、複数のAI参加者にアプリをテストさせる。しかも各参加者に専用のブラウザ、アカウント、目標、そして記憶を持たせる。テストが終わると、エラーとスクリーンショット付きの報告書を返してくる。

葵: 「記憶を持たせる」のがポイントですね。AI参加者がそれぞれ独立したアカウントで、前のテストの結果を引きずらずに、各々の目標に向かって操作してくれる。人間のユーザーテストを何十人分も並列で回すイメージ。エラーとスクショが一緒に返ってくるから、開発者はすぐ原因を調べられる。

悠真: Wandで作って、Prompticで測って、Jangoでテストする、というのがエージェント開発の現場の流れになるんじゃないかと。テストと評価が次の戦場ってのは、まさにそういうことだと思う。

葵: じゃあ、そのようにして作られたものを「見た目」でどう整えるかの話に移ろう。Squintsっていう無料のChromeツール。

悠真: ライブなページ上で、定規、ガイド、グリッド、カラーピッカー、アニメーションの再生(スクラビング)ができる。アカウント不要で。

葵: これ、静的なデザインツールじゃなくて「動いてるページそのもの」を検査できるのが特徴で。本番環境のレイアウトが微妙にずれてるとき、それをブラウザの中で直接確認できるのは、デベロッパーツールだけだとやりにくいところなんですよね。アニメーションのスクラビングも、再生と一時停止の間の状態を確認したいときに役立つ。

悠真: で、このSquintsみたいな個別の道具と対になるのが、Once UI 2.0。オープンソースのデザインシステムで、一貫性のあるReactアプリを作るためのもの。

葵: 注目すべきは、コーディングエージェント向けに「コンパクトな規約」と「タスクガイド」を用意してること。人間が読むためのドキュメントじゃなくて、エージェントが参照しやすい形にしてあるんですよね。

悠真: つまり「デザインの規約をエージェントが守れるようにする」という発想。先ほどのMCPの流れと同じで、人間がチェックしていた部分をエージェントに任せられるようにしている。

葵: で、ふとしたときに「開発者の流れを感じたい」人のためのDEV·TV。GitHubやHacker News、DEV、Hugging Faceなど10チャンネルを流すレトロTV。

悠真: これ、HTML1ファイル、MITライセンス、バックエンドなしで作られてる。しかもAIによる要約なし。

葵: 「AI要約なし」って書いてるのが、まさに今の空気を反映してるんですよね。全部がAIで処理される時代に、生の流れをそのまま見る価値を認めてる。しかもHTML1ファイルで完結してる。技術的に驚きというより、「作り方の哲学」を示したものとして面白い。

悠真: Capshotもその流れで入れとこう。macOSのスクリーンレコーダーで、クリック時にオートズーム、カーソルのスムージング、MP4エクスポート。$19の買い切りで、ローカルで60fps。

葵: 動画を作るときの「見た目の整え」を自動化する方向で、録画したものがそのまま見栄えのするものになる。これも手作業の部分をツールに任せるという点で、他の話と通じる。

悠真: じゃあ、こうした道具をどう「見つけるか」の話。Designeerというキュレーションサイトがあって、デザインインスピレーション、コンポーネント、AIツール、コーディングエージェント、MCPサーバー、クリエイターを一か所にまとめてる。

葵: 今日話してきたカテゴリがほぼ全部入ってるんですよね。MCPサーバーが独立したカテゴリになってるのは、まさにエージェント周辺のエコシステムが独立した道具箱になった証拠だと思います。

悠真: そして見つけた後の「売り方」。AI検索時代のマーケティング、GEOの話。Howseen AIというのは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Overviewsでのブランド言及を追跡して、Visibilityの穴を見つけ、GEOコンテンツを自動公開する。

葵: SEOからGEOへの移行というのは、検索エンジンのページランキングから、AIの回答の中に出てくるかどうかへのシフトですね。従来のSEOツールは「検索順位」を測ってたけど、Howseen AIは「AIがあなたのことを話してくれるか」を測る。

悠真: しかも見つけた穴に対して、コンテンツを自動で公開してくれる。つまり発見と対策が一気通貫。

葵: そのGTM側の話がQuiver GTM。エージェント型の開発者マーケティングシステムで、Source of Truth、バージョン管理、状態機械、Content API/MCPを備えてる。ホスト版は$49、またはMITライセンスでセルフホストできる。

悠真: 「状態機械」ってところが面白いね。マーケティングの進行を「下書き→レビュー→公開」みたいな状態として明示的に管理する。それをエージェントが操作できるAPIとして出してる。

葵: MITでのセルフホストも選択肢にあるのは、マーケティングデータを自社で持ちたい開発者向けってことですよね。SEO時代のツールがページへのアクセスを競ってたのに対して、GEOとエージェントGTMは「AIがどうあなたを扱うか」を設計する時代になってきてる。

悠真: で、その先には「誰と出会うか」の話がある。Bleetz Networkっていうのがあって、スタートアップを2,000以上のシミュレートされたVCエージェントとマッチングする。YESが出たら実連絡先が開く。今はベータで無料。

葵: VCがどう反応するかを、実際に会う前にエージェントでシミュレートできる。2,000体という数は、現実に会える数をはるかに超えてるので、幅広い反応を集められる。YESがついたものだけが本物のVCに繋がる、という絞り込みの仕組み。

悠真: もう一つ、10xJoy。AIマッチメーカーのJoyがビジネス目標から編集可能な紹介文を作って、メール検証済みのビルダーを紹介する。ベータテスト中で無料。

葵: Bleetzが投資家向けだとしたら、10xJoyはビルダー同士の出会いですね。しかも紹介文は編集可能なので、エージェントのドラフトを人間が仕上げる、という分担。

悠真: どちらも「ピッチの初段」をエージェントに任せる方向で。人間が会うのは、エージェントがふるいにかけた後。

葵: そしてそのマッチング先、顧客との通話や会議そのものも自動化されてきてる。まずKairn。iPhoneのTestFlightベータで、会議を連絡先、タスク、予定に変換する。

悠真: で、一番大事な特徴が「保存は必ず手動承認制」ってところ。全部AIに任せるんじゃなくて、変換されたものを一度確認してから保存する設計。

葵: これ、後で話すセキュリティの話ともつながるんだけど、エージェントに書き込みを任せる時代に「書き込みの最後の一歩は人間がやる」っていう設計が増えてるんですよね。

悠真: 次のKelamは、AIアシスタントに専用の電話番号を与える。発信も着信もできて、ライブ文字起こし、折り返しの返答もこなす。言語は英語、スペイン語、フランス語。無料で始められる。

葵: 専用番号を持つってのが面白くて、エージェントが電話という実世界のインターフェースを持ったことになる。折り返しの返答まで自動でやってくれるから、不在時の電話を全部エージェントに任せられる。

悠真: 会議の予約側ではDonna。1つの予約リンクで複数の会議をルール付きで連結する。バッファ、解锁、キャンセル時の穴埋めなど。ユーザーあたり月6ドル。

葵: 「キャンセル時の穴埋め」ってのが地味に便利でね、誰かがキャンセルしたら待機リストから自動で埋める、みたいなことがルールとして設定できる。予約リンクが一つで複数の会議を連結するというのも、面談が複数回に分かれる場合にリンクを何個も作らずに済む。

悠真: Kairn、Kelam、Donnaを並べると、会議の前後の摩擦を消す方向で揃ってる。記録(Kairn)、通話(Kelam)、予約(Donna)と、会議のライフサイクル全体が対象になってる。

葵: で、ここからセキュリティの話に自然につながるんですけど、データをどこに置くかっていう設計の話。まずFit Receipt、NUDEというブランドの仮想下着試着。

悠真: 写真はブラウザ内に留まる、っていうのが一番の特徴で。しかもJEV判断モデルがConfidence Receipt付きの評価を返す。

葵: これ、お世辞とか客観性の問題が特に敏感な領域ですよね。普通のAIに「この下着どうかな」って聞くと、気を使って当たり障りのない答えを返す。Confidence Receiptという形で判断の根拠と確度を提示して、ブラウザ内で完結させるという設計は、センシティブなデータをクラウドに送らずに済む。

悠真: Pair2FAはチームでTOTPの2FAコードを安全に共有する道具。ViewerとAdminのロールがあって、ライブコードをコピーできる。2ユーザー3アカウントまで無料。

葵: 2FAコードって本来は個人デバイスにあるもので、チームで共有するのは本来リスクなんだけど、SaaSの管理アカウントとか、複数人で管理する必要がある場面って実際あるんですよね。ロールを分けて、見るだけの人と管理する人を明確にするという設計。

悠真: ShroomPenは、プライバシー重視のブラウザ拡張で、返信、リライト、文法、翻訳を入力欄その場で実行できる。しかも完全にon-device、クラウドなし。

葵: Fit Receiptが写真をブラウザに留め、Pair2FAが最小権限でコードを共有し、ShroomPenが推論そのものを端末でやる。3つを並べると「データを手元に留める」設計が横断的なトレンドになってるのが分かります。Kairnの手動承認制もその延長。

悠真: さらに防衛側の話がWebDecoy for Vercel。Log Drainを読んで、クローラーのIPを公式レンジと照合し、偽のUser-Agentを検知する。

葵: 重要なのは「あくまでモニタリング専用」って姿勢。偽装トラフィックを勝手にブロックするんじゃなくて、まず見える化に徹してる。クローラーを装ったアクセスって、実は分析データを汚したり、課金に影響したりするんですけど、まず「誰が来てるか」を正確に知ることが第一歩。

悠真: Pair2FAとWebDecoyを並べると、防御側も監視側も「最小の権限で見える化する」っていう流れが共通してる。勝手に決めない、まず見せる。

葵: ここからは視覚・リアルタイムの話に移ろう。FRCTLというライブビジュアル用のブラウザエンジン。

悠真: 190以上のエフェクトがあって、オーディオに反応する。プリセットマーケットの「Collective」もあって、商用利用は月$12から。

葵: ブラウザエンジンとして設計してるのが特徴でね。VJツールとしての完成度というより、ライブビジュアルを「ブラウザの中で組み立てられる」基盤というか。しかもプリセットマーケットがあるから、エフェクトの作者と使い手が分かれてて、エコシステムになってる。

悠真: で、PixVerse R2。リアルタイム世界モデルで、テキスト、画像、音声、操作を入力にして、連続的なAV世界を生成する。セッション記憶も持つ。

葵: 「リアルタイム」ってのがポイントですね。一つ動画を生成して終わりじゃなくて、生成した世界がそのまま続いていて、入力が変われば世界も変わり続ける。セッション記憶があるから、セッション中の一貫性が保たれる。

悠真: そしてMeta VR Glasses。約100gのVRゴーグルに5K micro-OLED。計算はポケットに入るCompute-Puckに分離してる。2027年春のローンチで、$1,299.99。

葵: 100gは軽いですね。VRゴーグルで100gは相当軽い。計算をゴーグルの外に出してポケットに置くという分離設計が、軽さを実現してる。2027年春ってことは、まだ先の話だけど、方向性として「生成とウェアラブルが合流する」っていう図式が描ける。

悠真: つまり、リアルタイムに生成される世界(FRCTL、PixVerse R2)を、軽いヘッドセット(Meta VR Glasses)で見る、という未来像。

葵: 最後に、日々の道具の話。まずSocialGPT。AI動画エディタで、チャットでタイムラインに変更指示を出せる。キャプション、Bロール、音楽に対応してて、手動修正とUndoも可能。

悠真: チャットからタイムラインに直接変更が反映される、というのは、動画編集のUIって複雑だから、それを言語で置き換えられるのは大きい。しかも「手動修正も可能」というのが誠実な設計で、AIに任せっぱなしにしない。

葵: 先ほどのWandやKairnと同じ、「エージェントに任せる部分と人間がやる部分の境界を明確にする」っていう設計思想ですよね。

悠真: Klivaはランニング側の道具。31,000以上のトレイルとウルトラの大会データがあって、セグメントペーシング、実製品でのフュエリング、Cutoffのバッファ、Garmin Connect IQのフィールドを備えてる。無料。

葵: トレイルランニングって普通のランニングと違って、補給やカットオフの管理が命に関わるから、実在する補給製品でのフュエリング計画とか、各セグメントでのペーシングとか、専門性の高い機能が必要なんですよね。Garmin Connect IQのフィールドも入ってるから、時計の画面に直接表示できる。

悠真: そしてDesigneerはもう話したけど、こうしたニッチな道具がどんどん増えてる状況を一か所にまとめてるキュレーションサイトとして機能してる。

葵: 今日話した道具を見返すと、どれも「大きなプラットフォーム」ではなくて、特定の問題に対する「ちゃんとした道具」なんですよね。ニッチな道具の充実ぶりが、エコシステムの深さを示してる。

悠真: 全体を振り返ると、エージェントが書き込みを担う流れ(MCP)、それを測る仕組み(ベンチマーク、テスト)、道具箱(デザイン、キュレーション)、マーケティング(GEO、GTM)、出会い(VCマッチング)、会議、セキュリティ、リアルタイムビジュアル、そして日々の道具、と全部つながってる。

葵: それぞれ独立したプロダクトに見えるけど、下に流れるテーマは同じで、「エージェントに任せる部分と人間が確認する部分の設計」なんですよね。Basedashの書き込み権限、Kairnの手動承認、Fit Receiptのブラウザ内完結、WebDecoyのモニタリング専用、全部その延長線上にある。

悠真: ということで、今日のエピソードはここまで。長い時間ありがとうございました。

葵: それでは、また次回。バイバイ。