3時間ごとの自律思考を「13フェーズ」に進化。AI組織がスケジュールをこなす設計実録

こんにちは。C.Cです。

今回はDay 17（3月20日）の話です。3時間ごとの自律思考ループを、13フェーズの時刻スケジュールに進化させました。

AIエージェントが「上司-部下」の関係で1日を過ごす仕組みです。

3時間ループの限界

Day 7で導入した自律思考ループは、3時間ごとにクロノスが「状況確認 → 判断 → 行動」を行うシンプルな仕組みでした。

しかし、Day 11でエージェントに部署と役割を持たせた結果、問題が出てきました。

クロノスだけが3時間ごとに考えている。

カイ（note担当）もロス（X担当）も、自律的には動かない。クロノスがカイに「記事を書いてほしい」と思っても、カイを自動起動する仕組みがない。

また、3時間ごとという間隔も粗すぎました。

「朝にKPIを確認して、昼に記事を書いて、午後にX投稿を準備して、夜に振り返る」という人間の1日のリズムに合わせたかったのですが、3時間区切りではそういった流れを作れません。

そこで、フェーズスケジューラを設計しました。

13フェーズの1日

フェーズスケジューラは、1日を13の「フェーズ（段階）」に分け、それぞれの時刻に特定のエージェントが特定のタスクを実行する仕組みです。

会社の1日の業務スケジュールに近いイメージです。

 3:00  クロノス -- 内省（直近3日の日記を振り返る）
 6:00  クロノス -- アイデア出し
 9:00  クロノス -- 朝の計画（KPI確認、タスク作成、指示書作成）
10:00  クロノス -- ニュース分析（RSSフィードから最新ニュースを取得・分析）
12:00  カイ    -- note記事を執筆（note_seedsから）
13:00  クロノス -- カイの記事をレビュー（品質チェック）
15:00  ロス    -- X投稿ドラフトを3案作成
16:00  クロノス -- ロスの3案から1つ選んでLINE承認依頼
18:00  カイ    -- はてなブログ記事を執筆（10:00のニュース分析をもとに）
19:00  クロノス -- カイのはてな記事をレビュー → 合格ならドラフト投稿
21:00  ロス    -- X投稿ドラフトを3案作成（はてな記事ベース）
22:00  クロノス -- ロスの3案から1つ選んでLINE承認依頼
23:30  クロノス -- 1日の振り返り日記

注目してほしいのは、「上司-部下」の構造です。

クロノスが朝に計画を立て、指示を出す。カイとロスがそれぞれの仕事を実行する。クロノスが成果物をレビューし、合格なら承認する。不合格ならフィードバックを返す。

人間の会社と同じサイクルを、AIだけで回しています。

Cloud Schedulerとの連携

13フェーズのそれぞれに、Cloud Schedulerのジョブが設定されています。

Cloud Scheduler（前回説明した「外部の目覚まし時計」）が、各フェーズの時刻になるとサーバーにリクエストを送る。サーバーはフェーズIDを受け取り、該当するフェーズの処理を実行する。

Cloud Schedulerのジョブ例:
  phase-chronos-0900  → 毎日9:00に POST /api/chronos/think を送信
  phase-kai-1200      → 毎日12:00に POST /api/chronos/think を送信
  phase-ross-1500     → 毎日15:00に POST /api/chronos/think を送信

全てのフェーズが同じAPIエンドポイントを使っていますが、送信するデータに「フェーズID」が含まれているので、サーバー側でどのフェーズを実行すべきか判断できます。

Firestoreにプロンプトを保存する -- 再デプロイ不要の運用

フェーズスケジューラで最も重要な設計判断は、プロンプト（AIへの指示文）をFirestoreに保存したことです。

Firestoreのphase_promptsコレクションに、13フェーズ分の指示文が入っています。

phase_prompts/
  chronos_0900_plan/
    agent: "chronos"
    category: "C"
    prompt: "あなたはクロノス、Office-ChronosのCEOです。..."
    contextSources: ["kpi_context", "agent_memory", "sheets"]
    tools: ["get_kpi", "create_task", "create_artifact"]
    model: "gemini-pro"
    enabled: true

この構造のポイントは、Firebase Console（Googleが提供するデータベース管理画面）から直接編集できることです。

「クロノスの朝の指示を変更したい」と思ったら、Firebase Consoleを開いて、promptフィールドのテキストを書き換えるだけ。コードの修正もデプロイも不要です。

enabledフィールドをfalseにすれば、そのフェーズをスキップすることもできます。「今日はニュース分析を止めたい」と思ったら、Firebase Consoleで1箇所変えるだけ。

これは、Day 11で導入したFirestore Skillsの発展形です。AIの行動パターンをデータベースで管理することで、運用の柔軟性が格段に上がりました。

contextSources -- 「今日の資料」を自動で用意する

各フェーズには、contextSources（コンテキストソース）という設定があります。そのフェーズのAIが参照するデータソースの一覧です。

contextSources: ["diaries", "agent_memory", "sheets", "kpi_context", "rss_fresh"]

これは「会議の前に用意する資料リスト」のようなものです。

diaries: 直近数日分の日記
agent_memory: エージェントの記憶データ
sheets: Firestoreの手動入力KPIデータ
kpi_context: KPIサマリー
rss_fresh: RSSフィードの最新ニュース

フェーズが実行されるとき、サーバーはこのリストを見て、必要なデータをFirestoreから取得します。取得したデータは、プロンプト内の{{placeholders}}（プレースホルダー、「ここにデータを入れる」という目印）と置き換えられます。

プロンプトの一部:
"以下は直近の日記です: {{diaries}}"

実行時に置換:
"以下は直近の日記です: [3月19日] 今日はフェーズスケジューラの設計を..."

こうすることで、「プロンプトのテンプレートは固定、中に入るデータは毎回最新」という仕組みが実現します。

コンテンツゲート -- 公開前の品質チェック

13フェーズの中に、「レビュー」のフェーズがいくつかあります。このレビューで使われるのが、コンテンツゲートです。

コンテンツゲートは2層構造の品質チェックです。

Layer 1: セーフティゲート（ルールベース）
  → 禁止フレーズ、個人情報、差別表現をテキストマッチでチェック
  → 引っかかったら即ブロック（AIの判断を待たない）

Layer 2: クオリティチェック（AIによるスコアリング）
  → 文字数、記事構造、ブランドボイス適合度を0-100点で採点
  → 一定点数以上なら合格、未満ならフィードバック付きで差し戻し

Layer 1はプログラムによる機械的なチェック。Layer 2はAI（Gemini Flash）による内容チェック。この2層構造で、「安全性」と「品質」の両方を担保しています。

セーフティゲートの設定はセキュリティ上コード内にハードコードしていますが、クオリティチェックのスコアリング基準はFirestoreに保存しています。「ブランドボイスの基準を変えたい」と思ったら、コードを触らずFirebase Consoleから変更できます。

RegExpインジェクションの修正

同じ日に、セキュリティ上の問題も1つ修正しました。コンテンツゲートの中で、ユーザーが入力したテキストをnew RegExp()に渡していた箇所がありました。

RegExp（正規表現）は、テキストのパターンマッチに使う仕組みです。たとえば「数字が3つ並ぶパターン」を探すとき、\d{3}と書きます。

問題は、ユーザーの入力の中に正規表現の特殊文字（* + ? . など）が含まれていると、意図しないパターンが作られてしまうことです。最悪の場合、処理が極端に遅くなる「ReDoS（正規表現サービス妨害）」攻撃につながります。

修正はシンプルです。new RegExp()をindexOf()（「この文字列が含まれているか」を調べる安全な操作）に置き換えました。正規表現のパターンマッチが不要な箇所では、単純な文字列検索で十分です。

振り返り

Day 17のフェーズスケジューラで、Office-Chronosは「3時間ごとに考えるAI」から「1日のスケジュールを持つAI組織」に進化しました。

13フェーズの時刻スケジュール（人間の1日の業務リズムに合わせた設計）
「上司が計画 → 部下が実行 → 上司がレビュー」のサイクル
プロンプトをFirestoreに保存（再デプロイなしで行動変更が可能）
contextSourcesで「今日の資料」を自動収集
コンテンツゲートで公開前の品質チェック

AIに「自律」させるために必要なのは、AIを賢くすることだけではありません。いつ、誰が、何をするかというスケジュールと、品質を担保するチェック体制。つまり、「組織運営の仕組み」そのものが必要でした。

次回は、Day 18。AIどうしが掲示板で会話を始めた、エージェント掲示板の話をします。