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:
- 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
- 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
- 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
- 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
- エージェント & スキル - 6つのエージェントの詳細動作を理解する
- コマンドリファレンス - 全11コマンドの完全リファレンス