プロンプトエンジニアリング

Claude Code のエージェントを40体つくり、役割を分けてルールを書いて階層もつくった。1ヶ月後、ぜんぶやめた。こはく氏（@Kohaku_NFT）の実体験レポートから、AIエージェント大量運用が構造的に壊れる理由と、そこから見えた「壊れない設計」の考え方を整理する。 やったこと Claude Code の Max プラン（月$200）1アカウントで検証 リーダー、ライター、リサーチャー、コーダー、レビュアーなど40体のエージェントを構築 役割分担、ルール、階層、性格設定まで丸2日かけて設計 最初の3日間は動いた。指示を出せばちゃんと返ってくる。SNS でスクショをあげようとした矢先に崩壊が始まった。 壊れる3つの構造的理由 理由1: Context Rot（記憶の腐敗） Context Rot とは、コンテキストウィンドウに情報が溜まるほど古い情報の精度が落ちる現象のこと。Anthropic の公式ドキュメントにも「トークン数が増えるほど、精度と想起（思い出す力）が劣化する」と明記されている。 1000ページの社内マニュアルと同じ構造 — 人間が全ページを暗記できないように、AIも情報が多すぎると処理しきれなくなる 「100万トークン入る」と「安定して使える」は別物 — 公式でさえ「文脈は大きければいいわけではない」と警告している こはく氏の実測では、10万トークンを超えるとブレが目立ち始めた ルール、コード、会話履歴が積み上がるほど再現性は低下する。 理由2: Compaction 後に構成が崩れる 長時間運用すると、コンテキストウィンドウの容量を確保するために前半の会話内容が自動で要約・圧縮される仕様（compaction）がある。Claude Code の公式リリースノートにも「圧縮後に一部のエージェントが消えたり、重複して生成される不具合」が明記されている。 会話の流れの中だけで役割や引き継ぎを設定していると、圧縮が走った瞬間にその前提ごと消え去る 会社でいうと「引き継ぎなしの二重配属」 — 過去の議事録を読まずに中途配属され、すでに同じ業務をしている人がいることも知らない状態 40人体制で3時間回せば、ほぼ確実に圧縮が走る。そのたびに「今、誰が消えた？」を人間が確認するハメになる 理由3: テキストのルールは絶対命令じゃない 「自分で作業するな。指示だけ出せ」と書いても、Claude が毎回きれいに従うとは限らない。 LLM にとってルール文は、絶対命令ではなく、文脈の一部として処理される。履歴、途中のやりとり、直前の出力に引っ張られて解釈がズレる。 最近の評価研究でも、LLM は「どの指示を優先するか」の判断や長い文脈での安定した instruction following に弱さがあると報告されている。ルールが増えて競合し始めるほどズレる前提で見たほうがいい。 厳密に書けば書くほど、今度はルールが長くなって context rot が進む。この構造そのものが、人数を増やしたときの壁になる。 「育てれば良くなる」は順番の問題 「使い込むほど育つ」とよく聞くが、ここで否定しているのは育成そのものではなく順番の話。 guidelines を育てるということは、ファイルが増えるということ。ファイルが増えるということは、コンテキストが重くなるということ。つまり context rot が加速するだけ。 壊れやすい仕組みの上に知識を積んでも、崩れやすくなるだけだ。 人間の会社で考えても同じ: エスカレーションルールがない トラブル時の判断基準がない 報告のかたちもない そんな会社は人を増やすほど混乱する。AI組織もまったく同じ構造。 エージェントには視野がない ここが核心。 ...