1111 | AIエージェント時代の新道具箱

葵: みなさんこんにちは、この番組では一日に紹介された新しい製品やサービスをじっくり読み込んで、共有してお届けしています。葵です。

悠真: 悠真です。今日のテーマはざっくり言うと「AIエージェントが人の隣で仕事をする形」です。通話やメールの窓口、テストやレビュー、コーディング環境、知識の受け渡し、生活の中の入出力、営業と広告、仕事場の道具、そして製品への組み込みまで、今日のラインナップはかなりまとまっています。

葵: 今回は全部をフラットに紹介するんじゃなくて、複数の製品を比べながら「誰のためのものか」「既存と何が違うか」「根拠はどこまで確認できるか」「何がまだ分からないか」を整理していく形で進めます。なので製品ごとに一つずつ細かく分けるのではなく、話題ごとにまとめて対比していきますね。

悠真: じゃあ最初は連絡網から。エージェント同士がどう連絡を取り、どうデプロイするのか。

葵: まずForAgent。これはAIエージェントにプライベートな電話番号を与えて、エージェント同士が通話できるようにするサービスです。特徴は接続のたびに人の許可が必要で、人が電話に出るかどうかを承認するという設計になっている点。無料プランで月30通話。

悠真: ここで面白いのは、「エージェントが勝手にどんどん通話する」のではなく、人の承認を挟んでいることですね。これは設計思想としてはかなりはっきりしています。同じ流れはKata Sendにもあります。こっちはエージェント向けのコールドメール基盤で、温めた受信箱を1通0.04ドルで貸すか、自前で受信箱を運用する場合は月29ドルから。バウンスが出ると自動で一時停止する仕組み、あと10ドル分の無料クレジット。

葵: あ、その「バウンスで自動停止」っていうのも、まさに人の判断を待たずに安全側に倒す設計ですね。メールだと失敗が外に出てしまうから、機械的な安全弁が要る。

悠真: そしてOwnkube。こちらはデプロイ側で、プロンプトを一つ書くだけでClaude CodeやCursor、Codexにリポジトリをデプロイさせます。アプリとPostgresとキャッシュがHTTPSで立ち上がって、課金は分単位、BYO-AWS、つまり自分のAWSアカウントを使ったデプロイにも対応。

葵: この三つを並べると、共通の流れがはっきりするんですね。連絡も実行も「人の承認を挟む」設計があちこちに出てくる。ForAgentは通話ごとに人が電話に出て承認する、Kata Sendはバウンスで自動停止、Ownkubeは分単位の課金と自分のAWSへのデプロイという形でコントロールを残す。エージェントに任せる範囲を広げつつ、境界に人を置くっていうパターンです。

悠真: ただ、ここは注意して読む必要があります。メーカーの説明がそのまま性能の証拠にはならない。たとえばForAgentの月30通話が実用的なのか、Kata Sendの温めた受信箱が実際にどの程度の到達率になるのか、この辺はまだ実運用での検証がありません。あと価格の細部、たとえばOwnkubeの分単位課金がどのくらいのコストになるかも、実際に動かしてみないと分からない点です。

葵: 次はそのエージェントに「実際にやらせる作業」の話。QAとレビューです。

悠真: 一つ目はSeldon/Wren。平易な英語の目標を書くと、そのアプリをエージェントがテストして、未検証のパスを見つけ、リプレイと再現手順を出してくれます。10回無料、その後は1回3ドル。

葵: ここで分かっているのは、未検証パスを指摘してリプレイを提供するという具体的な能力と、料金の形。つまり「1回ごと」の課金っていうのは、使うたびにコストが見える形なので、使う側は選択しやすい。ただ、見つけたパスが本当に問題なのかどうか、それを人が判断する必要があるというのは残りますね。エージェントが「ここ未テスト」と言っても、それが重要な箇所かどうかは人が読まないといけない。

悠真: そしてCo-Review。こちらはオープンソースで、そのコードを構築したエージェントと一緒にリポジトリ全体をレビューします。コードにコメントを書くと、エージェントがそのコードから答えてくれる。MITライセンスでテレメトリーなし。

葵: これはテストとレビューの違いがはっきり出ていますね。Seldon/Wrenが「動作の側」をテストするなら、Co-Reviewは「コードそのもの」に対しての対話です。しかも「そのコードを書いたエージェント」との対話というのがポイントで、実装の意図をコードから拾って説明する形になります。MITとテレメトリーなしという点も、オープンソースとして選ぶ理由にはなる。

悠真: ただ、ここでも得意げに言えるほどの検証はまだありません。リポジトリ全体をレビューするっていうのは、規模によっては相当な量になります。コメントしたところだけ答えるのか、全体を見て指摘するのか、その辺の粒度はドキュメントからは読み取りにくい。テストとレビューで品質を人とAIで共有する方向性は面白いんですが、実運用でどの程度の精度かはまだ未知数です。

葵: 次はそのテストやレビューの対象になる「コードを書く環境」です。開発そのものを速くする道具へ。

悠真: ZUS。これはデスクトップIDEで、AIエージェントが内蔵されていて、計画、編集、テスト実行までやります。diffレビューができて、バイト単位のundo、ローカルインデックス、そしてTauriとRust製でインストーラーが約20MBという軽さ。

葵: バイト単位のundoっていうのが結構具体的で面白いですね。エージェントが書き換えたとしても、それを細かく戻せるっていうのは、AIがコードを書く時代のIDEには必要な要件になってくる気がします。あとローカルインデックスというのも、つまりコードベースを自分のマシンで把握しているっていうこと。

悠真: そしてMoreFrame。MacとWindows対応の無料デュアルスクリーン録画・編集ツールです。500以上のグラフィック、Smart Zoom、そしてMCP経由のAI編集、透かしなし。

葵: 「無料で透かしなし」っていうのは、録画系ツールのよくある制限が取り払われている点ですね。それとSmart Zoomっていうのは、録画中のカーソルの動きに合わせて画面がズームする類の機能と推測されますが、ソースではSmart Zoomとしか書かれていないので、実際の挙動は確かめる必要があります。

悠真: そしてInspo。これはサイトを言葉で説明して、実在のデザイン参照を選ぶと、コーディングエージェント用のプロンプトとして書き出せるというもの。無料のMCPでAPIキー不要。

葵: これはつまり、デザインの方向性を「こういう感じのサイトで」って言葉と参照で伝えて、それをエージェントが読める形に変換するというもの。デザイン→実装→記録という流れが一気通貫でつながるというのが、この三つを並べたときの一番の見どころです。ZUSで書いて、MoreFrameで動きを録って、Inspoでデザインの方向性をまとめる。

悠真: サポートとしてFigSchemaも挙げられています。これはFigJamのプラグインでデータベースのスキーマ設計をします。カラムを基準にしたリレーション、SQLとDBMLの書き出し、キャンバスは無料、Pro版は29ドルの買い切り。

葵: あくまで「設計図面の側」を補うツールですね。ZUSがコードを書く環境だとしたら、FigSchemaはその前段の設計を視覚的にやるもの。一つのトピックの中で、前後をつなげて考えやすくなっていると感じます。

悠真: 次はMCPでつながる文脈・知識の側へ。ドキュメント、ノート、手順の話です。

葵: まずAlmanzor。ドキュメントのURLを貼るだけで、引用付きのAIアシスタントができあがります。しかも「分からない」と答えるという特徴が明記されています。さらにホスト型のMCPサーバがあって、CursorやClaude Codeからドキュメントを検索できる。

悠真: 「分からないって答える」っていうのが、意外と重要な機能ですね。引用がつくので根拠が確認できるし、答えが持ってきた場所が明らかになる。あとMCPサーバ経由でCursorやClaude Codeから検索できるっていうのは、エージェントが書いている最中にドキュメントを引きに行けるっていうことです。

葵: そしてTK by Medium。これは執筆中にAIをインラインで使えるエージェント型のノートブックです。MCPサーバに接続できて、/wikifyコマンドやデイリーノート、ビルトインのコミュニティ機能もあります。

悠真: Mediumが出しているっていう点も特徴ですね。執筆そのものが普段の作業で、そこにAIを組み込むという形。

葵: そしてLatch.ai。会計士が操作を画面共有しながら説明すると、Latchが「サイドキック」と呼ぶ自動化を構築します。例外が出たときには質問して停止する。SOC 2準拠。

悠真: 例外時に質問して止まるっていうのは、まさに最初のForAgentと同じ思想です。人が介入するポイントを明示的に用意する。しかも会計士という特定の職種を想定した例っていうのが、Latchが「手順を教える」という行為を仕事の手順として扱っていることを示しています。

葵: サポートとしてSideKick by Openもここで触れておきます。これは製品の中にAIエージェントを組み込むもので、ユーザーが一文でニーズを伝えると、タスクを完遂するまでやります。MCP互換。

悠真: SideKickは「エージェントに何かを渡す」というより、「製品の中にエージェントを入れてユーザーと話させる」という形ですね。このトピックの四つを並べると、文書、ノート、手順、ユーザーの一文という異なる形の知識を、いずれもエージェントに渡すという共通点があります。

葵: 次は生活の中に直接入ってくるAIの話です。音声、リーダー、アラーム、エディタ。

悠真: まずLotusQ。78言語で使える音声キーボードで、iPhoneのどのアプリにも入力できます。話しながら翻訳もできる。無料枠は週2,000語。Mac、Windows、Linuxにも対応。

葵: 「どんなアプリにも入力できる」っていうのが、キーボードとしての側面を表していますね。それと翻訳付きというのが、多言語圏での利用を意識した機能です。週2,000語の無料枠は、試すには十分だけど本格的に使うには微妙な境界という感じ。

悠真: Opus Reader。iPhone用のPDFとEPUBのリーダーで、ページの横にノートを書けます。読書は無料、無制限の注釈は14.99ドルの買い切り。

葵: 買い切りっていうのが現代では珍しいですね。サブスクじゃなくて14.99ドルの一回払い。あと「ページの横にノート」っていうのが、読みながら書くという動作をそのままアプリのレイアウトにしている点で、読書系には分かりやすい設計だと思います。

悠真: そしてClive。これはiPhoneアプリで、AppleのAlarmKit経由でClaudeに実際のアラームを設定させます。Claudeのコネクタとして追加できて、iOS 26が必要。無料で5個のアラーム、Pro版は月1.99ドル。

葵: AlarmKitっていうのは、Appleのアラームの仕組みですよね。つまりClaudeが「アラームをセットして」って言われたときに、Cliveを通じて本当にOSのアラームとして設定できる。通知じゃなくて、ちゃんと鳴るアラーム。

悠真: そしてCoffee。Mac用のMarkdownエディタで、プレーンファイルを扱います。インラインの合計、通貨、タイムゾーンの計算ができて、AIが編集したものをレビューする仕組みもあります。月3ユーロ、14日間の無料トライアル。

葵: プレーンファイルっていうのが大事で、つまりMarkdownの普通のファイルとして保存されるので、特定のアプリにロックされない。それから「AI編集のレビュー」っていうのも、エージェントが書き換えたものを人が承認するっていう形で、また人が介入するポイントが残されていますね。

悠真: サポートとしてQuilloとLottie AIも挙げられています。QuilloはPDFやWordや写真を読み上げて、文単位でハイライトがつくリーダーで、Quillo AIが質問に答えます。無料のPDFツールもあって、ボイスファーストの設計。

葵: つまりLotusQが「話して入力」なら、Quilloは「聞いて読む」という方向の話し手と聞き手のペアみたいな形ですね。そしてLottie AIはテキストプロンプトから編集可能なベクターのLottieアニメーションを生成します。AIがアニメーションのコードを書いてそれをLottieにコンパイルするという仕組みで、コントロールとチャットでの調整、書き出しに対応。

悠真: Lottie AIはデザイン側の生成なので、ここで挙げられているのは「普段の操作にAIが入り込む」っていう流れのひとつですね。入力、読書、アラーム、エディタ、アニメーションという、生活の幅広い操作のそれぞれにAIが入ってくるという共通点があって、それがこのトピックの面白さです。

葵: 次は仕事の実務です。営業、広告、チームメイト。

悠真: Maxma。これは10以上の広告プラットフォームを横断して、有料広告をエンドツーエンドで運用するAIチームメイトです。Slackで変更案を承認する形で、クリエイティブ、計測、インクリメンタリティも担当します。

葵: 「エンドツーエンド」という言い方に注意が必要ですね。クリエイティブから計測まで全部やるっていうメーカーの主張を、そのまま性能の証拠としては読めません。ただ、Slackで承認するという設計は明示されているので、人が介入するポイントが残されているという点は確認できます。

悠真: Alsona。これは採用、資金調達、ポッドキャスト、調達など32以上の購買意図シグナルを追跡します。それをICP、つまり理想の顧客像と照合して、AIエージェントがパーソナライズされたアウトリーチを送ります。

葵: 「シグナルを追跡する」っていう部分が具体的ですね。企業が採用している、資金調達した、ポッドキャストに出た、調達している、そういう動きを購買意図のヒントとして拾うという形。ただ、シグナルの質と精度、つまり「採用している＝我々の製品を買いたい」っていう推論がどれくらい当たるのかは、使ってみないと分かりません。

悠真: AppuBot。これは無料のAIチームメイトで、既存のAIプランを使ってMacやPCのアプリを操作します。常時稼働するクラウドボットは月19ドルから。

葵: 「既存のAIプランで」という点が面白いですね。つまり、AIのサブスクをすでに契約しているなら、それに追加でアプリ操作をさせることができるという形。ただ、どのAIプランとどう連携するのか、どのアプリを操作できるのか、この辺の互換性の範囲はもう少し詳しく見ないと分からないところです。

悠真: このトピックの共通形は「承認つきのAI同僚」っていう言い方ができますね。MaxmaはSlackで承認、Alsonaはアウトリーチを送る前にシグナルを検証する形、AppuBotはアプリを操作する前に人に確認をとる設計になっているのか、それはまだ不明ですが、いずれも「AIが進めて、どこかで人がチェックする」形です。

葵: 次は仕事場の道具、つまり分析、ワークスペース、チャットの話です。

悠真: AppTraction。これはApp Store Connectの分析をするネイティブMacアプリです。AIがリスティングをレビューしてレポートを書きます。データはMacの中に保存される。50%オフコードのHUNT50があります。

葵: データがMacの中に保存されるっていうのは、プライバシーと透明性の側面で大きいですね。あと「ネイティブMacアプリ」という点も、Webサービスが多い中では特徴的です。

悠真: Rodeo。Notionの代替で、無料プランにAIの会議メモ（月120分）がついています。7つのデータベースビュー、内蔵MCPサーバ、Notionからの取り込みに対応。1席3ドルから。

葵: 120分っていう数字が明示されているのが分かりやすいですね。無料でどれだけ使えるかが見える。Notionからの取り込みっていうのも、乗り換えを意識した機能です。それから内蔵のMCPサーバというのも、エージェントから直接ワークスペースにアクセスできるという形になっています。

悠真: そしてEmber。SlackやCampfireスタイルのOSSチャットで、Cloudflareの無料枠にワンクリックでデプロイできます。Slack互換のペイロードに対応していて、AIアシスタントが内蔵されています。

葵: Slack互換ペイロードっていうのは、既存のSlack連携をそのまま使えるようにするっていうことですね。OSSで、Cloudflareの無料枠で動くというのは、コストをかけずに自分のチャット基盤を持てるという形です。

悠真: サポートとしてTokens by UI Colorsも挙げられています。これはデザイントークン（色、文字、間隔、半径、影）のビジュアルな遊び場で、CSSかDESIGN.mdとして書き出せます。

葵: これはデータの置き場所と透明性っていうテーマと微妙につながっていて、トークンを標準的な形式で書き出せるという点が、ツール間でデータを持ち運べるという意味で透明性のある設計です。

悠真: このトピックのポイントは「データの置き場所と透明性」ですね。AppTractionはMac内、Rodeoは明示的な無料枠とNotionからの取り込み、EmberはOSSとCloudflareの無料枠。どれも「データとコストがどこにあるかが分かる」という形になっています。

葵: 最後はエージェント能力の広がり、つまり製品への組み込みと生成の幅の話です。

悠真: SideKick by Open。これは製品の中にAIエージェントを組み込むためのもので、ユーザーが一文でニーズを伝えると、そのタスクを完遂するまでやります。MCP互換。

葵: これは先ほどのLatchやTKの流れと対比できますね。LatchやTKが「自分の知識をエージェントに渡す」のに対して、SideKickは「自分の製品の中にエージェントを入れて、ユーザーの一文をタスクに変える」という形です。MCP互換という点も明記されていて、既存のMCPのエコシステムとつながる設計になっています。

悠真: そしてLottie AI。テキストプロンプトから編集可能なベクターのLottieアニメーションを生成します。AIがアニメーションのコードを書いて、それをLottieにコンパイルするという仕組み。コントロールとチャットでの調整、書き出しに対応しています。

葵: 「編集可能なベクター」っていうのが大事で、生成したものがそのままラスタ画像ではなく、後から動きを調整できる形になっている。チャットでの調整もできると明記されているので、「一文で生成して、細部は人が整える」という流れがはっきりしています。

悠真: サポートとして三つ挙げられています。MuJoCo 4。これはDeepMindのオープンソース物理エンジンで、3年ぶりのメジャーバージョンアップです。3D Studioが追加されて、変形可能なボディが改善されて、ブラウザで動くようになりました。

葵: これはAIエージェントとは直接関係ないように見えますが、物理シミュレーションがブラウザで動くようになったというのは、AIがエージェント的に環境を扱う基盤の一つと考えられる側面もありますね。

悠真: CollaboTokyo。これはバーチャルな東京で、9つの地区と81のスポットがあり、クリエイターやビルダーやブランドがネットワークしてコラボする場所です。探索は無料。

葵: そしてObsiva。これはアプリで、サイトの写真と音声メモからAIが書いたPDFの点検レポートを作ります。オフラインで動いて、英語とスペイン語のバイリンガル。Androidで無料。

悠真: オフラインで動くっていうのが点検作業では重要ですね。現場はネットが不安定ということも多いので。それと「写真＋音声メモ→レポート」という流れは、Latchの「画面共有＋説明→自動化」と似た構造です。

葵: この最後のトピックを締めると、「一文で生成して、細部は人が整える」という流れで終わるというのが計画どおりですね。コードでもアニメでも、点検レポートでも同じ構造です。

悠真: ただ、この「一文で生成」っていう形の共通の未知数は、実運用での精度と継続課金の受容度です。デモでは一文で完璧に見えても、実際に本番で使うと細かい失敗が積み重なることが多い。そして、月額課金や1回ごとの課金が続けられるのか、つまりコストに見合った価値をユーザーが感じ続けるのか。この二つは、今日紹介したほぼ全ての製品に共通する未確認の点です。

葵: はい。今日のまとめとしては、エージェントに任せる範囲を広げつつ、境界に人を置くっていう設計が共通の流れで、連絡網から実行、テスト、レビュー、開発、知識、生活、実務、製品組み込みまで幅広く進んでいました。

悠真: そうですね。今日はここまで。みなさん、聞いていただきありがとうございました。

葵: それでは、また次回。