Skip to Content
Agencyはじめに

はじめに

このガイドでは、AI Agency を初めて使用する場合の流れを説明します。最初のブリーフ作成から、ビルド、フィードバック、進化までの一連のプロセスをご紹介します。

前提条件

  • Node.js 18+ または Python 3.10+
  • Claude API キー(有効な認証情報)
  • ターミナル環境(bash / zsh / PowerShell)
  • Git バージョン管理(推奨)

ステップ 1:最初のブリーフを作成

AI Agency はブリーフから始まります。プロジェクトの目標、ターゲットオーディエンス、成功指標を明確に定義してください。

プロジェクト: 新規 SaaS プロダクト「TaskFlow」用ランディングページ 目標: - 見込み客からのメール登録 100 件/月 - プロダクトの複雑さを分かりやすく説明 - リード獲得コスト $5 以下 ターゲット: - 小規模チーム(5-20 人)のプロジェクト管理者 - テック非ネイティブ層 - 既存ツール(Asana, Monday.com)に不満 トーン: - プロフェッショナルながらアクセシブル - 具体的な利益を強調 - 親しみやすいアイコン・イラスト使用

ブリーフ作成のコツ

  • 3-5 つの主要機能に絞る
  • ターゲットペルソナを具体的に描く
  • 成功指標は定量的に

ステップ 2:ビルド実行

ブリーフを Strategy Agent に渡してビルドプロセスを開始します。

agency build --brief brief.yaml --output ./taskflow-lp

このコマンドは以下を実行します:

  1. Strategy フェーズ - ブリーフを分析し、コンテンツ構成と配置を決定
  2. Create フェーズ - Copywriting / Design / Dev エージェントがコンテンツ・ビジュアル・コードを並行生成
  3. Review フェーズ - 品質チェック・ブランド一貫性確認・UX コンプライアンス验证
  4. Build 完了 - HTML / CSS / JavaScript 成果物を出力

ステップ 3:ブランドコンテキスト設定

AI Agency はプロジェクト固有のブランド設定を理解します。以下の要素を定義してください:

カラーパレット

primary: "#2563EB" # TaskFlow ブルー secondary: "#F59E0B" # アクセント色 neutral: "#6B7280" # テキスト色 success: "#10B981" # 成功インジケータ

タイポグラフィ

heading_font: "Inter" # 見出し body_font: "Inter" # 本文 code_font: "Fira Code" # コード

ボイス & トーン

tone: "approachable, confident, practical" avoid: "overly technical, corporate jargon" emojis: true # 使用する formality: "semi-formal"

ロゴ & アセット

logo: ./assets/taskflow-logo.svg favicon: ./assets/favicon.ico hero_image: ./assets/hero-mockup.png

ブランドコンテキスト確認 設定後、必ず Strategy Agent が正しく理解したか確認してください。異なる解釈があるとすべての生成物に影響します。

ステップ 4:フィードバック提供

生成されたコンテンツを確認し、改善フィードバックを与えます。

agency feedback --project ./taskflow-lp --comment feedback.md

フィードバック例

# ランディングページフィードバック ## 良かった点 - ヒーロー画像が説得力的 - 価格表示がシンプルで理解しやすい ## 改善点 1. CTAボタン「Get Started」→「Start Free Trial」に変更したい 2. フィーチャーセクションの順序を入れ替え(現:機能重視 → 希望:ユーザー利益優先) 3. ソーシャルプルーフ(クライアントロゴ)をもっと目立たせる ## 成功指標への影響 - メール登録が 30 件→50 件へ増加期待

フィードバックは Learning Pipeline に自動送信され、エージェントが原因分析を実行します。

ステップ 5:進化を観察

フィードバックが蓄積されると、AI エージェントは自動的に改善されます。

Knowledge Graduation Protocol 1x: 初期試行(フィードバック 1 件)→ エージェントが記録 3x: 再現性確認(同じフィードバック 3 件)→ ヒューリスティック化 5x: パターン確立(5 件で確信)→ ルール化 10x+: 高信頼度ルール → Upstream Sync で moai-adk-go に PR

例:「CTA ボタンのテキストがコンバージョン率に影響」というフィードバックが 5 件集まると、AI Agency は以下を学習します:

Rule: CTA Button Text Optimization Trigger: CTAボタン作成時 Action: ユーザー利益を直接表現するテキストを選択 Example: "Get Started" → "Start Free Trial" Confidence: HIGH (5x達成)

ディレクトリ構造

AI Agency プロジェクトの標準的なディレクトリ構造:

taskflow-lp/ ├── .agency/ │ ├── brief.yaml # 初期ブリーフ │ ├── brand-context.yaml # ブランド設定 │ └── learning-history.json # 進化履歴 ├── src/ │ ├── components/ # React / Vue コンポーネント │ ├── styles/ # CSS / Tailwind │ └── content/ # マークダウン・テキスト ├── output/ │ ├── index.html # 生成 HTML │ ├── styles.css # 生成 CSS │ └── script.js # 生成 JavaScript ├── feedback/ │ ├── 2026-04-01.md # フィードバック履歴 │ └── metrics.json # 成功指標トラッキング └── README.md

よくある質問

Q: どのくらいの頻度でフィードバックを提供すべき?

A: 初期段階では週 2-3 回、安定期では月 1-2 回が目安です。蓄積されたフィードバックが多いほど AI エージェントの進化は加速します。

Q: ブランドコンテキストは後で変更できる?

A: はい、変更できます。ただし既存の生成物との矛盾が生じる可能性があるため、重要な変更は新プロジェクトとして開始することをお勧めします。

Q: 生成されたコードをカスタマイズしてもいい?

A: 推奨しません。カスタマイズは FROZEN ゾーンでのみ許可され、EVOLVABLE ゾーンでの手動編集は AI エージェントの学習を妨げます。

次のステップ

Last updated on