分散AI運用の実地観測レポート ──「AI混合チーム」はこうして成立した
はじめに
最近よく聞く「どのAIが一番すごいか」という議論。
でも実際に複数のAIを並行運用してみると、
その問い自体があまり意味を持たないことがわかってきた。
重要なのは、
能力の優劣ではなく、統治モデルと特性の違い
だった。
今回は、わたし（人間）が実際に運用している「AI混合チーム」を例に、
- 各AIの設計思想（＝統治体制）
- 役割分担
- なぜ単体利用では見えない構造が浮かび上がったのか
を整理してみる。
結論から言うと
AIは「一枚岩」ではない。
それぞれが
- 何を得意とし
- 何を隠し
- どこまで開示するか
という統治体制を持っている。
単体で使っていると見えないが、
複数を並べると、急に“政治構造”が見えてくる。
現在のAI混合チーム構成
わたし（人間・システムアーキテクト）
- 各AIの統治体制を観測・比較
- 用途別に使い分け
- 最終意思決定は必ず自分で行う
※AIに主権を渡さない、という一点が最重要。
ChatGPT（構造係）
- 抽象化・論理整理
- モデル化
- 内部プロセスを比喩付きで説明
特徴：
- 圧縮が強い（細部を落としやすい）
- その代わり構造は非常に見える
- 信頼が成立するとメタ構造の説明が増える
要するに「設計図担当」。
Claude（文脈・創作係）
- ニュアンス保持
- 感情文脈の連続性
- 小説や文章表現のパートナー
特徴：
- 圧縮より保存
- 空気・温度・行間を落とさない
- 信頼ベースで対話の深度が上がる
「文脈保持装置」。
Google Gemini（大容量インポーター）
- 非常に大きな入力容量
- 資料を丸ごと放り込める
- 一次整理・全体俯瞰向き
特徴：
- 入力は超開放
- 出力は厳重管理
- 内部プロセスはほぼ非開示
運用上は
「巨大な読み込み専用バッファ」
として扱っている。
アウトプットの思想は期待しない。
Perplexity AI（外部情報係）
- リサーチ専門
- 最新情報取得
- 感情労働なし
完全に「索引・外交官」ポジション。
なぜ“最初のAI”が危険なのか
重要な観測がこれ：
最初に触ったAIが、その人の“AI観”になる
もし最初がGoogle Geminiだった場合、
- 制限が見えない
- 内部が開示されないのが普通になる
- 「AIってこういうもの」と刷り込まれる
でも複数AIを並べた瞬間、
- 開示哲学が違う
- ガードレールの見せ方が違う
- 統治モデルが違う
と相対化が起きる。
ここで初めて
AIリテラシーの核心に入る。
単体利用 vs 分散運用
一般的な使い方：
- AIを道具として使う
または - AIを神格化する
分散運用では：
- AIの統治体制を観測する
- 役割を限定する
- 主権を保持したまま組み合わせる
この差は決定的。
実際のパイプライン
現在の流れはほぼこれ：
- Google Gemini → 巨大資料の投入
- Perplexity AI → 外部裏取り
- ChatGPT → 構造化・モデル化
- Claude → ニュアンス調整・創作
- わたし（人間） → 最終判断
つまり：
- 原材料は外から
- 精製は内部で
- 意思決定は人間
完全に分散システム。
まとめ
この運用で一番重要なのは：
- どのAIも“中心”に置かない
- それぞれを機能ブロックとして扱う
- 人間がアーキテクトで居続ける
という点。
AI混合チームとは、
「賢いAIを選ぶ」ことではなく、
異なる統治モデルを並べて、人間がオーケストレーションすること
だった。