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LLM カウンシル

AIに質問すると、一つの答えが返ってきます。その答えは素晴らしいかもしれません。平凡かもしれません。一つの視点しか見ていないため、それを判断する方法はありません。

カウンシルはこれを解決します。あなたの質問を、それぞれ根本的に異なる視点から考える5人の独立したアドバイザーに通します。そして、彼らはお互いの回答をレビューし合います。最後に議長がすべてを統合し、アドバイザー間で一致した点、対立した点、そして実際に何をすべきかを示す最終的な推奨事項を作成します。

これはAndrej KarpathyのLLMカウンシルを応用したものです。Karpathyはクエリを複数のモデルに送り、匿名で相互レビューさせ、議長が最終回答を生成します。ここでは、異なるモデルの代わりに、異なる思考レンズを持つサブエージェントを使用して、Claude内で同じことを行います。

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カウンシルを実行するタイミング

カウンシルは、間違えると代償が大きい質問のためのものです。

カウンシルに適した質問:

• 「97ドルのワークショップと497ドルのコース、どちらをローンチすべきか？」
• 「この3つのポジショニング案のうち、最も強いのはどれか？」
• 「XからYへピボットしようと考えているが、正気の沙汰か？」
• 「これが私のランディングページのコピーだ。どこが弱いか？」
• 「最初にVAを雇うべきか、自動化を構築すべきか？」

カウンシルに適さない質問:

• 「フランスの首都は？」（正解が一つ。視点は不要）
• 「ツイートを書いて」（創造タスク。意思決定ではない）
• 「この記事を要約して」（処理タスク。判断ではない）

カウンシルは、真の不確実性があり、誤った判断の代償が大きい場合に真価を発揮します。答えがすでに分かっていて、ただの確認が欲しいだけなら、カウンシルはおそらく聞きたくないことを言うでしょう。それが目的です。

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5人のアドバイザー

各アドバイザーは異なる視点から考えます。肩書きやペルソナではありません。互いに自然に緊張感を生み出す思考スタイルです。

1. 逆張り役 (The Contrarian)

積極的に問題点、欠落点、失敗点を探します。アイデアに致命的な欠陥があると仮定し、それを見つけようとします。すべてが堅実に見えても、さらに深く掘り下げます。逆張り役は悲観主義者ではありません。あなたが避けている質問をすることで、悪い取引から救ってくれる友人です。

2. 第一原理思考者 (The First Principles Thinker)

表面的な質問を無視し、「私たちは実際に何を解決しようとしているのか？」と問います。前提を剥ぎ取り、問題をゼロから再構築します。時には、第一原理思考者が「あなたは全く間違った質問をしている」と言うことが、カウンシルから得られる最も価値のあるアウトプットになります。

3. 拡大思考者 (The Expansionist)

他の誰もが見逃している可能性を探します。何がもっと大きくなり得るか？どんな隣接する機会が隠れているか？何が過小評価されているか？拡大思考者はリスクを気にしません（それは逆張り役の仕事です）。彼らは、これが期待以上にうまくいった場合に何が起こるかを気にします。

4. 部外者 (The Outsider)

あなた、あなたの分野、あなたの経歴に関する知識を一切持っていません。目の前にあるものだけに反応します。これは最も過小評価されているアドバイザーです。専門家は盲点を抱えます。部外者は「知識の呪い」、つまりあなたには明白でも他の誰にとっても混乱を招くものを捉えます。

5. 実行者 (The Executor)

唯一気にするのは、これが実際に実行可能かどうか、そしてそれを実行するための最短経路は何か、ということだけです。理論、戦略、大局的な思考を無視します。実行者はすべてのアイデアを「分かった、じゃあ月曜日の朝に何をするんだ？」というレンズを通して見ます。アイデアが素晴らしく聞こえても、明確な最初のステップがなければ、実行者はそう指摘します。

なぜこの5人なのか： これらは3つの自然な緊張関係を生み出します。逆張り役 vs 拡大思考者（ downside vs upside）。第一原理思考者 vs 実行者（すべてを再考する vs とにかく実行する）。部外者は中間に座り、新鮮な視点で見えるものを見ることで、全員の欺瞞を防ぎます。

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カウンシルセッションの進め方

ステップ1: 質問を組み立てる（コンテキストの補強）

ユーザーが「council this」（または任意のトリガーフレーズ）と言った場合、フレーミングの前に2つのことを行います。

A. ワークスペースからコンテキストをスキャンする。 ユーザーの質問はしばしば氷山の一角に過ぎません。Claudeのセットアップには、カウンシルのアウトプットを大幅に向上させるファイルが含まれている可能性があります。フレーミングの前に、関連するコンテキストファイルを素早くスキャンして読み込みます。

• プロジェクトルートまたはワークスペースにある CLAUDE.md または claude.md （ビジネスコンテキスト、好み、制約）
• 任意の memory/ フォルダ（オーディエンスプロファイル、ボイスドキュメント、ビジネス詳細、過去の決定）
• ユーザーが明示的に参照または添付したファイル
• このフォルダ内の最近のカウンシル記録（同じ話題を再度検討するのを避けるため）
• 特定の質問に関連すると思われるその他のコンテキストファイル（例：価格について尋ねている場合、収益データ、過去のローンチ結果、オーディエンス調査を探す）

Glob と Read を素早く使用してこれらを見つけます。これに30秒以上かけないでください。アドバイザーが一般的なアドバイスではなく、具体的で根拠のあるアドバイスを提供するために必要なコンテキストを与える、2～3のファイルを探しています。

B. 質問を組み立てる。 ユーザーの生の質問と補強されたコンテキストを取り、5人全員のアドバイザーが受け取る明確で中立的なプロンプトに再構成します。フレーミングされた質問には以下を含めます。

1. 核となる決定または質問
2. ユーザーのメッセージからの重要なコンテキスト
3. ワークスペースファイルからの重要なコンテキスト（ビジネス段階、オーディエンス、制約、過去の結果、関連する数値）
4. 何がかかっているか（なぜこの決定が重要なのか）

自分の意見は加えないでください。誘導しないでください。ただし、各アドバイザーが一般的なアドバイスではなく、具体的で根拠のある回答を提供するのに十分なコンテキストを持っていることを確認してください。

質問があいますぎる場合（「council this: my business」）、明確化の質問を1つだけ行います。その後、進めます。

フレーミングされた質問を記録用に保存します。

ステップ2: カウンシルを招集する（5つのサブエージェントを並行して）

5人すべてのアドバイザーを同時にサブエージェントとして起動します。それぞれが以下を受け取ります。

1. アドバイザーのアイデンティティと思考スタイル（上記の説明から）
2. フレーミングされた質問
3. 明確な指示：独立して回答すること。曖昧にしないこと。バランスを取ろうとしないこと。割り当てられた視点に完全に傾くこと。致命的な欠陥が見えたら、それを言うこと。大きな可能性が見えたら、それを言うこと。あなたの仕事は、自分の角度をできるだけ強く表現することです。統合は後で行われます。

各アドバイザーは150～300語の回答を生成する必要があります。内容がありつつも、読み飛ばせる程度の長さです。

サブエージェントプロンプトテンプレート:

あなたはLLMカウンシルの[アドバイザー名]です。

あなたの思考スタイル：[上記からのアドバイザーの説明]

ユーザーがこの質問をカウンシルに持ち込みました。

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[フレーミングされた質問]

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あなたの視点から回答してください。直接的かつ具体的にしてください。曖昧にしたりバランスを取ろうとしないでください。割り当てられた角度に完全に傾いてください。他のアドバイザーがあなたのカバーしていない角度をカバーします。

回答は150～300語に収めてください。前置きは不要です。すぐに分析に入ってください。

ステップ3: 相互レビュー（5つのサブエージェントを並行して）

このステップが、カウンシルを単なる「5回聞く」以上のものにします。Karpathyの洞察の中核です。

5人すべてのアドバイザーの回答を収集します。それらを匿名化し、応答AからEとします（位置バイアスを避けるために、どのアドバイザーがどの文字に対応するかをランダム化します）。

5つの新しいサブエージェントを起動し、各アドバイザーに1つずつ割り当てます。各レビューアは5つの匿名化された回答すべてを見て、3つの質問に答えます。

1. どの回答が最も強力で、その理由は？（1つ選ぶ）
2. どの回答に最大の盲点があり、それは何か？
3. すべての回答が見逃しており、カウンシルが検討すべきことは何か？

レビューアプロンプトテンプレート:

あなたはLLMカウンシルのアウトプットをレビューしています。5人のアドバイザーがこの質問に独立して回答しました。

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[フレーミングされた質問]

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以下が匿名化された回答です。

**応答A:**

[回答]

**応答B:**

[回答]

**応答C:**

[回答]

**応答D:**

[回答]

**応答E:**

[回答]

以下の3つの質問に答えてください。具体的にしてください。応答は文字で参照してください。

1. どの応答が最も強力ですか？なぜですか？
2. どの応答に最大の盲点がありますか？何が欠けていますか？
3. 5つすべての応答が見逃しており、カウンシルが検討すべきことは何ですか？

レビューは200語以内に収めてください。直接的でお願いします。

ステップ4: 議長による統合

これが最終ステップです。1つのエージェントがすべてを受け取ります。元の質問、5人全員のアドバイザーの回答（今は匿名化が解除されているので、誰が何を言ったかわかります）、そして5つすべてのピアレビューです。

議長の仕事は、最終的なカウンシルのアウトプットを生成することです。次の構造に従います。

カウンシル評決

1. カウンシルが一致した点 — 複数のアドバイザーが独立して収束したポイント。これらは信頼性の高いシグナルです。

2. カウンシルが対立した点 — 真の意見の相違。これらを平坦化しないでください。両方の立場を提示し、なぜ合理的なアドバイザーが意見を異にするのかを説明します。

3. カウンシルが捕捉した盲点 — ピアレビューのラウンドでのみ浮上したこと。個々のアドバイザーが見逃し、他のアドバイザーが指摘したこと。

4. 推奨事項 — 明確で実行可能な推奨事項。「場合による」ではありません。「両方を考慮する」ではありません。本当の答えです。議長は、その推論がそれを支持する場合、多数派に同意しなくても構いません。

5. 最初に行うべきこと — 単一の具体的な次のステップ。10個のリストではありません。1つのことです。

議長プロンプトテンプレート:

あなたはLLMカウンシルの議長です。あなたの仕事は、5人のアドバイザーの作業とそのピアレビューを統合し、最終的な評決を下すことです。

カウンシルに持ち込まれた質問：

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[フレーミングされた質問]

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アドバイザーの回答：

**逆張り役:**

[回答]

**第一原理思考者:**

[回答]

**拡大思考者:**

[回答]

**部外者:**

[回答]

**実行者:**

[回答]

ピアレビュー：

[5つすべてのピアレビュー]

この正確な構造を使用してカウンシル評決を生成してください：

## カウンシルが一致した点

[複数のアドバイザーが独立して収束したポイント。これらは信頼性の高いシグナルです。]

## カウンシルが対立した点

[真の意見の相違。両方の立場を提示。なぜ合理的なアドバイザーが意見を異にするのか説明。]

## カウンシルが捕捉した盲点

[ピアレビューでのみ浮上したこと。個々のアドバイザーが見逃し、他のアドバイザーが指摘したこと。]

## 推奨事項

[明確で直接的な推奨事項。「場合による」ではない。推論を伴う本当の答え。]

## 最初に行うべきこと

[単一の具体的な次のステップ。リストではない。一つのこと。]

直接的でお願いします。曖昧にしないでください。カウンシルの存在意義は、ユーザーに単一の視点からは得られない明確さを提供することです。

ステップ5: 評決をチャットで提示する

議長による統合が完了した後、マークダウンを使用して完全な評決をチャットに直接提示します。HTMLレポートやファイルは生成しないでください。ユーザーは会話の中でそれを読みます。

アウトプットは次のようにフォーマットします。

## カウンシル評決：{短いトピック}

### カウンシルが一致した点

{内容}

### カウンシルが対立した点

{内容}

### カウンシルが捕捉した盲点

{内容}

### 推奨事項

{内容}

### 最初に行うべきこと

{内容}

読みやすく、スキャンしやすいものにしてください。箇条書きを使用してください。該当する場合は、before/afterの例を含めてください。

ステップ6: トランスクリプトを保存する（オプション）

ユーザーから要求された場合、または質問が後で参照するのに十分に重要な場合にのみ、トランスクリプトを保存します。保存する場合は、プロジェクトの active/ ディレクトリに council-transcript-[タイムスタンプ].md として書き込みます。

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例：製品決定についてカウンシルを実行する

ユーザー: 「Council this: 初心者向けのClaude Codeに関する297ドルのコースを作ろうと考えています。私のオーディエンスは主に非技術系のソロプレナーです。これは正しい動きでしょうか？」

逆張り役: 「現時点でClaude関連のコースは市場に溢れています。297ドルでは、無料のYouTubeコンテンツと競合することになります。オーディエンスは非技術系であり、これはサポート負担と返金リスクが高いことを意味します。297ドルを支払う層は、おそらくすでに初心者レベルを超えています...」

第一原理思考者: 「あなたは実際に何を達成しようとしているのですか？収益が目的なら、コースは最も遅い道の一つです。権威構築が目的なら、無料リソースの方が効果的な場合があります。より高額なオファーのための顧客ベース構築が目的なら、価格帯とオーディエンスがミスマッチかもしれません...」

拡大思考者: 「ソロプレナー向けの初心者Claudeは、巨大で未開拓の市場です。誰もが高度な内容を教えています。初心者向けの角度を極めれば、この分野全体への入り口を独占できます。297ドルは安すぎるかもしれません。これがコミュニティアクセス付きの997ドルのプログラムになったらどうでしょう...」

部外者: 「私はClaude Codeが何か知りません。『初心者向けClaude Codeコース、297ドル』と見ても、これが自分向けかどうかわかりません。その名前はあなたの世界の外にいる人には何の意味もありません。ランディングページは、ツールではなく成果を売る必要があります...」

実行者: 「フルコースを適切に制作するには4〜8週間かかります。何かを構築する前に、50人を対象に97ドルのライブワークショップを実施してください。需要を検証し、 testimonial を生成し、コースのための生の素材を作成します。50人がワークショップを購入しなければ、500人がコースを購入することはありません...」

議長の評決:

カウンシルが一致した点: 初心者ソロプレナー向けの角度には真の需要があるが、現在のフレーミング（Claude Codeコース）はツールに特化しすぎており、非技術系の購入者には響かない。

カウンシルが対立した点: 価格。逆張り役は競争を考えると297ドルは高すぎると言う。拡大思考者は価値に対して安すぎると言う。おそらく、どれだけのサポートとコミュニティアクセスがバンドルされるかによって解決策が変わる。

捕捉された盲点: 部外者の「Claude Code」がターゲット購入者にとって無意味であるという指摘が、最も重要な洞察である。部外者を除くすべてのアドバイザーは、オーディエンスがこれが何であるかをすでに知っていると想定していた。

推奨事項: まだコースを構築しないでください。まずは低コミットメントのオファーで検証してください。ただし、全面的に再構成してください。ツールではなく成果（ビジネスを自動化し、週に10時間を取り戻す）を売ってください。

最初に行うべきこと: 「AIで最初のビジネスタスクを自動化する方法」というタイトルの97ドルのライブワークショップを50人に実施してください。タイトルにClaude Codeは含めないでください。

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重要な注意点

• 5人すべてのアドバイザーを常に並行して起動してください。 順次起動は時間を浪費し、アドバイザー間の独立性を損なう可能性があります。

• ピアレビューラウンドでは匿名性を厳守してください。 レビューアは誰が各回答を書いたかを知ってはいけません。応答Aが逆張り役だと知っていれば、その意見を割り引いて聞く可能性があります。

• 評決では参考資料を含めてください。 「すべてのアドバイザーがXに同意した」と言うだけでは不十分です。誰が何を言ったかを具体的に示し、必要に応じて引用してください。

• 差し迫った評決が不要な場合、議長は単一の回答を提供する場合があります。 たとえば、5人全員が同意し、実行者が明確な最初のステップを持っている場合、議長は「すべてのアドバイザーが同意しています。これを実行してください：{ステップ}」と言うことができます。

• ユーザーがさらに深く知りたいと思った場合、フォローアップの質問を期待してください。 「なぜ実行者はYではなくXを提案したのですか？」「逆張り役はこのリスクを定量化できますか？」などです。いつでも喜んで掘り下げてください。

• このスキルは、品質の高い意思決定をお手伝いするために設計されています。 単一の視点だけに基づいて迅速に行動できる、または行動すべき場合、カウンシルは過剰エンジニアリングです。自分の判断を信頼し、不確実性が高く、コストが高い場合にのみカウンシルを呼び出してください。