Anthropic が Claude 向けに公開した Dispatch とコンピュータ使用機能は、OpenClaw が提供していた体験をセキュアな環境で実現するものである。スマートフォンから Claude にメッセージを送ると、デスクトップを遠隔操作してアプリを開き、画面をクリックし、API のないツールを操作して、ユーザーが不在の間に完成した成果物を届ける。要約やドラフトではなく、タスクそのものが完了する点が重要だ。多くの AI エージェントデモは見栄えを重視するあまり、実際に仕事を片付けることよりもブリーフィング資料の作成に偏りがちである。本当に価値があるのは、スケジュールタスク、永続性、コンピュータ使用という 3 つの基本要素を組み合わせ、デスクから離れていても実務を進められる仕組みを構築することだ。OpenClaw がセルフホスト型の自由度を提供する一方、Anthropic はマネージド型インフラで大多数のユーザーに安全かつ実用的な体験をもたらす。2026年に求められるのは、エージェントを信頼してタスクを委任し、マネージャーとして振る舞うスキルである。
Anthropic が実現した新しいエージェント体験
Anthropic が Claude 向けに OpenClaw の機能を完成させました。彼らが提供したのは Dispatch、そしてその翌日にはコンピュータ使用機能です。この 2 つを組み合わせることで、OpenClaw でできたことがセキュリティリスクなしで実現できるようになりました。
スマートフォンから Claude にメッセージを送ると、デスクトップを引き継いでくれます。アプリを開き、画面をクリックして操作し、API のないツールでもナビゲートできます。そしてあなたがスマートフォンを手にどこにいても、完成した成果物を届けてくれるんです。
レビュー用の要約でもなければ、編集が必要なドラフトでもありません。タスクそのものが片付くんです。デスクに積まれる仕事と、デスクから片付く仕事の違い、これこそが今の勝負所なんです。
でも、このことについて十分に議論されているとは思えません。AI エージェントのデモの多くは、見栄えを良くすることに最適化されていて、実際にデスクから仕事を片付けることには最適化されていないんですよね。
正直に言いましょう。どれだけ多くの AI エージェントが「重要なブリーフィングがあります。プロアクティブなブリーフィングです。ミーティングの前に必要な情報です。また新しいドキュメントですよ」と言ってくるでしょうか。
重要な会議の前なら価値があるかもしれません。でも、たくさんのエージェントを試してきた私としては、エージェントがプロアクティブに提供したいものがそれだけなら、正直なところ、ただ読まなきゃいけない書類がまた増えただけに感じる日もあるんです。
これらのツールで何ができるのか
だからこそ、これらのツールを手に入れた今、実際に役立つことは何なのかを考えたいんです。Dispatch とコンピュータ使用、その他すべての機能を使って、エージェントワークフローの中で埋めるべきギャップを論理的に考え、実際の仕事を片付けるユースケースは何なのかを明らかにしていきたいと思います。
この動画は、ポケットに Claude の力を持ち、Dispatch やコンピュータ使用などすべての機能が使える状態で、実際に構築する価値があるものについてお話しします。技術的負債をどう解消するか、アイデアが浮かんでも書き留められないときの頭の中のざわめきをどう整理するか、外出先でも質の高い情報で良い意思決定をする方法についてです。
私は長い間システムの自動化に携わってきました。システムを自動化する上で学ぶことの一つは、睡眠中に仕事をしてくれないなら、おそらくその自動化は価値がないということです。
エージェントの使い方を知っている人たちは、実際に積み重なっていく仕事をキックオフする方法を見つけているんです。これは私が OpenBrain のコンセプトについて話すときによく取り上げることなんですが、自分でコントロールできて、ほとんど無料に近いデータベースを持ち、自分に合ったチャネルで自然に情報を追加していくことで、より多くの知識を蓄積していけるという考え方です。
それによってエージェントはよりプロアクティブになれます。基本的に私は、プロフェッショナルなエンジニアリングから得られるレバレッジを、私たち全員が利用できるようにすることを追求しています。そしてエージェントがその鍵だと思っています。Dispatch のようなツールがそれを実現する方法を提供してくれると思います。
Dispatch が OpenBrain に接続できるか気になっている方もいるでしょう。もちろんできます。やり方をお見せしますが、それほど難しくありません。
Claude の新機能が重要な理由
この動画で Claude のこれらのローンチやユースケースを取り上げている理由は、広く利用可能で、セキュアで、リモートで、常時稼働し、実際の仕事をこなせるエージェントに、これが最も近いと思うからです。今、私たちにとって重要な仕事をエージェントにやってもらいたいんです。
そして、なぜこれらすべてがうまく組み合わさって機能するのかを、皆さんに理解してもらいたいと思っています。
最初のビルディングブロック、最初のレゴブロックは、スケジュールタスクです。チャットでのスケジュールタスクとは違います。OpenClaw のユーザーが本当に気に入っていた機能で、Mac のメニューがオンになっている間、離れていても作業ができたんです。
Claude のスケジュールタスクは、基本的に同じギャップを埋めてくれます。リポジトリとスケジュール、そしてプロンプトが用意されていて、Anthropic のインフラがそれを実行します。ラップトップがオンかどうかは関係ありません。
クローゼットのサーバーではなく、制御されたクラウド環境で、設定可能なネットワークアクセス、環境変数、セットアップスクリプトが利用できます。基本的に、Claude のスケジュールタスクは、クラウド上にコンピューターを用意してくれて、メッセージを送ってスケジュールに沿って作業を指示できるということです。
ただし、いくつか制限があります。毎分チェックするようなスケジュールタスクは許可されません。常時実行が必要なものには、この環境は向いていません。でも、1時間ごと、2時間ごと、3時間ごとにチェックしたい定期タスクなら、これは完璧です。
これは開発者にとって本当に魅力的だと思います。実際、Anthropic もローンチビデオでその点を強調していました。彼らは社内でこのスケジュール機能を使っていると話していました。ちなみに、Anthropic は自社製品を社内で徹底的に使っています。それが彼らの構築方法であり、何を作るべきかを知る方法の一部なんです。
彼らは、この スケジュールタスク機能を使って、社内で Go と Python のライブラリを同期していると言っていました。つまり、ある言語で書かれたコードベースが、別の言語のコードベースと自動的に同期し続けるということです。
これは本番環境のワークフローで、通常ならエンジニアが週に数時間費やさなければならない、重要だけど緊急ではないタスクです。まさにほとんどのエンジニアリング組織で抜け落ちがちな種類の仕事なんです。
MCP サーバーとの連携
そして、Claude に既に接続している MCP サーバーにも接続できます。Linear、GitHub、Slack、OpenBrain、Google Drive など、既にセットアップ済みのものがあれば、コネクタがそのまま使えます。
2回設定する必要はありません。スケジュールタスクを設定したら、「毎晩午前2時にこのスクリプトを実行して」と言うだけで、実行してくれます。
開発者でない場合、これはどのように見えるでしょうか。デスクから仕事を片付けるアイデアをいくつかご紹介しましょう。
1つ目は、私は常に AI ニュースをフォローする必要があるということです。驚くことではないですよね。私の仕事の大部分を占めています。朝起きたときに、スケジュールジョブのおかげでその作業の多くが完了しているのは、とてもありがたいことです。
これは私がしばらくハックし続けなければならなかったことです。でも Anthropic が基本的なプリミティブをローンチして、スケジュールを組むだけでいいと言ってくれると、ずっとシンプルになります。
完全なジョブとして実行でき、MCP サーバーに保存して OpenBrain に入れることができれば、それで完了です。そうすれば、解析されたバージョン、リサーチされたバージョン、要約されたバージョン、欲しいものは何でも手に入ります。スケジュールを編集したければそれもできます。
AI についていこうとしているなら、ニュースがフィードされるので、ニュースを読むのにそれほど労力をかけなくて済むんです。
もう一つの素晴らしい例を挙げましょう。航空運賃が上がっています。お得な情報を探したいけど、常に航空券の価格をチェックしたくはありませんよね。
1時間ごとにスケジュールを実行できます。戻ってきたときに、探しているルートで特定のしきい値を下回ったときにアラートが届くようにできます。
時間の中で起こるあらゆることを、これが処理してくれるんです。
もう一つ例を挙げます。自動支払いのスケジュールを設定できない場所があります。請求書の支払い期限を覚えておかなければなりません。リマインダーを設定すれば、請求書の支払いを忘れることがなくなるでしょう。
エージェントの形をした問題を認識する
2026年における最大の課題の一つは、私たちの生活のどれだけがエージェントの形をしているかを認識することだと思います。
これらのプリミティブが整っていれば、解決できる問題がたくさんあります。プリミティブと呼んでいるのは、基本的には、やりたいことの残りの多くを構築できるビルディングブロックのことです。この場合、ビルディングブロックは Claude とのネイティブなスケジューリングです。
でも、どのようにまとまるか見てみましょう。2つ目は永続性です。スケジューリングをプリミティブとして、Claude がここ数日でリリースしたものについて話すなら、2つ目にリリースしたのが Dispatch です。
OpenClaw にも永続性がありました。Claude は意図的に OpenClaw をコピーしています。秘密ではありません。
OpenClaw はコンテキストを記憶していました。セッションをまたいで作業を引き継いでくれました。アプリを開くたびに最初からやり直す必要がなかったんです。その連続性は、一度体験すると本当に明白だと感じる機能で、従来のチャットボットインターフェースにはすべて欠けていたものでした。人々はこれに反応したんです。常時稼働するエージェントを求めていたんです。
Dispatch はそのギャップを Anthropic のために埋めてくれますが、多くの報道で語られている方法とは違います。表面的な説明では、スマートフォン向けの永続的なチャットに過ぎないと言われています。それほど難しくないと。チャットするだけで、1つの長いコンテキストウィンドウになると。
でも、それは実際に起こっていることを過小評価しています。スマートフォンと Claude デスクトップを QR コードでペアリングすると、タスクを実行する単一のスレッドが得られるわけではありません。
Dispatch のオーケストレーション機能
実際には、オーケストレーション層を手に入れることになります。スマートフォン上の 1 つの会話から、デスクトップ上で同時に実行される複数の Claude 作業タスクセッションを生成して管理できます。
各セッションは独立して実行され、独自のコンテキスト、独自のファイルアクセス、独自のコネクタを持ちます。スマートフォンはすべてのコマンドサーフェスであり、デスクトップは実行サーフェスです。
セッションは並列で実行できます。これはリモートコントロールではありません。文字通りの意味でのディスパッチレイヤーなんです。おそらくそれが Dispatch と名付けられた理由でしょう。どこにいても、モバイルインターフェースから並列エージェントに作業をディスパッチしているんです。
つまり、もうコンピューターの前にいなくても、Claude Co-work で想定できるすべての作業を完了できるということです。
特に親御さんや、よく外出する方にとっては、デスクに縛られなくていいというのは本当にありがたいことです。
Pavle Hurin さんの例が本当に好きなんですが、彼はプロダクトマネージャーで、48時間連続で Dispatch を使って作業を行い、その行動の変化を記録しました。彼も親なんですよね。子供のバウンスハウスに行って、傍らで作業を進めました。
スマートフォンを手に持ち、作業中のものについて複数回の反復を指示できたんです。子供たちがバウンスして遊んでいるのを見ながら。私もそれに共感します。私もそのバウンスハウスに行ったことがあります。
競合分析ができました。ステークホルダーへのメッセージのドラフトを作成できました。これらすべてを、複数の Co-work インスタンスを並列で実行しながらできたんです。実際に費やした時間を追跡したところ、数日間でコマンドを入力するのに費やした時間は約25分で、Claude が並列で何時間もの作業を実行してくれたそうです。
Claude がトークン化している間、デスクで無駄な時間を埋める必要がなかったんです。デスクにいたことありますよね。「あぁ、Claude がトークン化してる。何しようかな」みたいな。
もうそれをする必要がないんです。やるべきことをやって、一日を過ごして、必要なときに Claude をチェックすればいいんです。
実際に起こっているのは、ポケットからの並列非同期化です。ここでの制約は本当に明白です。クラウドの例とは異なり、これを機能させたいなら、デスクトップを起動しておく必要があります。オンになっている必要があります。代替手段はありません。
ただし、すべての兆候が壁に書かれているので、私は強く疑っています。Claude はこれを修正するでしょう。
ラップトップを常時オンにしておく必要がなくなるか、自動的に起動するか、必要なことをするようになるでしょう。まだここにはありませんが、すぐに来ると思います。
他にもいくつか小さな初期の問題があると思います。Dispatch が生成する各サブタスクは、デスクトップ上で個別にフォルダアクセスを要求し、承認する必要があります。
Dispatch の現在の制限と今後の展望
今のところ一括承認はできません。スマートフォンからファイルを添付することもまだできません。出力ファイルを直接受け取ることもできません。
回避策は、Co-work インスタンスを Google Drive や Dropbox に同期させて、ファイルを両方向に自動的に保存することです。はい、それはできますし、やり方をお見せできます。
複数アプリにまたがる複雑なタスクは、初期のテストに基づくと約50%の成功率です。大きな複数ステップのタスクだと思ってください。成功率は約50%です。
でも、一日中外出しているなら、気にならないかもしれません。コインを投げて成功すればラッキーです。うまくいかなかったら、新しいインスタンスを試せば、それがうまくいくかもしれません。
おそらくそれが Claude がこれをリサーチプレビューとラベル付けした理由でしょう。でも、デスクから解放されることで得られる恩恵は本当に大きいと思います。なぜなら、それはエージェントにとって正しいパターンに移行させるからです。
マネジメントパターンになるんです。マネージャーが本当に人を管理しているとき、その人の肩越しに座って見ているでしょうか。そういうマネージャーもいましたが、私はそういうマネージャーが好きではありませんでした。
ほとんどの人はそうでしょう。マネージャーには一日を過ごしてもらって、自分のやることをやらせてほしいんです。それが2026年にエージェントと一緒に入るべきモードなんです。
だからこそ、エージェントには AI エージェントという名目でより多くの忙しい仕事を作るのではなく、デスクから仕事を持ち上げてもらうことを期待する必要があると、私はしつこく言い続けているんです。
Dispatch の使用を考えているなら、Dispatch のために仕事を作り出すためだけに使わないでください。代わりに、バックグラウンドでやりたい種類の仕事を考えてください。他にやることがあるときに。夕食を作らなきゃいけない、学校に子供を迎えに行かなきゃいけない、何でもいいんですが、Claude Co-work タスクを起動して、スマートフォンで様子を見ながら進めたいんです。
それが完璧な例です。Co-work ができることは何でも、そしてそれは広範囲にわたりますが、Dispatch も同じようにできます。
Dispatch に、深いリサーチをしたいんだ、デスクで複雑なリサーチレポートを書く準備をしているんだ、人工知能と関わるにつれて私たちの脳がどのように変化しているかについて考えたいんだ、というようなことを伝えます。これは私が考えているトピックです。
Dispatch にリサーチを掘り下げるように伝えれば、Claude Co-work がそれを起動して、デスクに着くまでに準備してくれます。
例えば、Claude Co-work に何かを構築し始めてもらいたい、コードを書き始めてもらいたいなら、デスクに着いてコードブロックを確認し、プロトタイプを確認して、どうなっているかを見ることができます。それもキックオフできます。
これが私が皆さんに考えてほしい種類の仕事です。ちなみに、コードを恐れないでください。これまでコーディングをしたことがなくても、信じてください。私にはたくさんのガイドがあります。怖くないんです。
Co-work から直接、興味深いツールを実際に構築できるようになりました。実際、人生で一度もコーディングをしたことがなかった人が、自分のニーズを満たす完全なカレンダーアプリを構築したことを知っています。20年間誰も彼女のためにコーディングできなかったものを、コーディング経験なしで約2週間で作ったんです。
これを例外として言っているのではありません。彼女は素晴らしいですが、今は誰でもそれができるんです。だからこそ、エージェントは本当に、本当に優秀だということを強調し続けたいんです。
意図が明確で、デスクから仕事を片付けたくて、「本当にこれが必要なんだ。これで週に何時間も節約できる。どうか作ってくれ」と言えるなら、それがエージェントにもたらすべき緊急性の種類なんです。
そして Dispatch は、マネージャーになって、「そのカレンダーアプリに取り組み始めて。あなたのペットプロジェクトが何であれ、それに取り組み始めて。後で戻ってくるから」と言うことを可能にしてくれます。
1時間後にチェックしに戻りますよ。これが2026年にますます見られるパターンなんです。
コンピュータ使用機能の重要性
最後のもの、Claude が最後まで取っておいたもので、私が最高だと思うものがあります。MCP サーバーを持たないアプリはどうするのか。コネクタを持たないアプリはどうするのか。
これは構築者にとって最も重要な部分だと思いますし、これが何を意味するのかを理解することが本当に重要だと思います。
Claude が最初に MCP コネクタに手を伸ばすのが大好きです。よく知られています。彼らはそれを好み、愛し、使用を推奨しています。私が OpenBrain を MCP に組み込んだのには理由があります。みんなが MCP に組み込むのには理由があります。
Google が製品をローンチするときに Claude と連携する MCP について話すのにも理由があります。
MCP は AI 時代のユニバーサル USB です。しかし、それにもかかわらず、すべての人が MCP に組み込むわけではありません。それは現実です。ウェブは広大です。ツールはたくさんあります。MCP サーバーで100%近いカバレッジを達成できる世界は決して来ないでしょう。50%のカバレッジを達成できる世界も来ないでしょう。
世界の半分以上は、エージェントが簡単にアクセスできないんです。そしてこれは画面の限られた世界だけの話です。それでも、その半分以上がエージェントにアクセスできないんです。
Claude がここでやったことは、目隠しを外して、基本的にこう言ったんです。「わかった。コンピューター上の Co-work ツールを通じてリモートで、ウェブブラウザも含めて、キーボードとマウスクリックに関わるあらゆる種類のリモートワークができるようにしよう」
そうなんです。子供たちをバウンスハウスで見ながら、10マイル離れた場所にいても、コンピューターがタイプして、マウスが動いているんです。幽霊屋敷でもホラー映画でもありません。Dispatch 経由で頼んだから、Claude が仕事をしているだけなんです。
これは本当にビジネス上の問題を解決し始める場合です。デスクから仕事を片付け始める場合です。
古い Jira のインスタンスを考えてみてください。最新ではないかもしれません。良い MCP を持っていないかもしれません。特注の ERP 画面を考えてみてください。古い SAP インスタンスを考えてみてください。データを取り出すのが決して簡単ではないものを考えてみてください。
エンジニアリングチームと完全なコネクタを構築する時間がないかもしれません。彼らのバックログに入れないから。でも実行しなければならないプロセスがあって、スプレッドシートに入れて、会計士に送らなければならない。
私はそこにいたことがあります。2、3の古いサイトをチェックして、データを手動でスプレッドシートに入力する苦痛なプロセスを経験した人間です。それに半日かかりました。
そのカテゴリに該当するオフィスワークはたくさんあります。そして本質的に Claude が言ったのは、あなたは今やマネージャーだということです。
Dispatch 経由でタスクを送るだけです。立ち去って、Claude に管理させてください。Claude にそれを取り出させてください。
だからこそ、マネージャーのように考えることをしつこく言い続けているんです。デスクから仕事を片付けてください。私が偽の仕事と呼ぶものに満足しないでください。
私たちが見るデモの多くは、偽の仕事を自慢しています。今日も別のものを見ていました。プロアクティブなブリーフィングに執着しすぎています。本質的に、読むべきテキストをもっと作ることに執着しすぎています。
読むべきテキストをもっと作るのはやめてください。エージェントは私のデスクから仕事を取り除くべきです。デスクから仕事を取り除いてくれないなら、欲しくありません。
これがエキサイティングな理由は、実際に組み合わせることができるレゴブロックの連鎖、プリミティブの連鎖だからです。実際に仕事を完了させることができるんです。
スマートフォンからタスクを割り当てることができます。デスクトップアプリを使って完了させることができ、完全に完了できます。エンジニアなら、クラウドでスケジュールを組めば、完了します。
OpenClaw と Anthropic の違い
この時点で、OpenClaw と Anthropic の主な違いは安全性だと言われるでしょう。Anthropic が安全なほうで、OpenClaw が危険なほうだと。
私はそれは正しくないと思います。違いは、セルフホストしたい度合いと、マネージドエージェントが欲しい度合いの違いだと思います。
OpenClaw は自分で展開して実行しなければならないインフラです。サーバーをセットアップします。ネットワークを設定します。認証情報を管理します。スキルを検証します。WebSocket 接続のトラブルシューティングをします。
エージェントが何にアクセスできて何にアクセスできないかを決めます。そのコントロールが欲しい開発者にとっては、非常に強力なものです。他のみんなにとっては、第二の仕事のように感じます。
クローゼットの Mac Mini は維持する必要があります。やり方を知っている開発者にとっては、それほど悪くありません。完了させることができます。私はそのガイドを書きました。技術者でなくても完全にできます。
でも、それが仕事ではないふりはしたくありません。
Anthropic はマネージドインフラをもたらします。Claude のスケジュールタスクは、あなたのサーバーではなく、彼らのサーバーで実行されます。Dispatch は、明示的にアクセスを許可したファイルとアプリに Claude がアクセスする、サンドボックス化された環境で実行されます。
コンピュータ使用は、新しいアプリケーションに触れる前に尋ねてきます。ネットワークを設定する必要はありません。スキルマーケットプレイスを検証する必要はありません。サーバーを設定する必要はありません。その多くが抽象化されています。
ここでコンピュートの歴史を思い返してほしいんです。これは、セルフホストの sendmail から Gmail へと移行したメールでも起こったのとまったく同じシフトです。白髭の方々には、ラックサーバーから AWS へ移行したコンピュートでも、Jenkins からGitHub Actions へ移行した CI/CD でも同じです。
毎回、セルフホスト版が最初に登場して、そのカテゴリが存在することを証明します。マネージド版が2番目に登場して、それが大衆に採用されるものになります。
セルフホスト版が間違っていたからではありません、引用符付きで言いますが。それは、何かが機能するかどうか、人々がそれを望んでいるかどうかを学ぶ方法だからです。
それを証明したら、より広い聴衆にマネージド版を展開するのは比較的簡単です。これはまさに Peter Steinberger が OpenAI でやろうとしていることです。間違いなく、彼らは OpenAI で Claude がローンチしているものを見て、「待てない。もうすぐローンチする」と言っているでしょう。
正直に言うと、エージェントに関しては上限が違います。OpenClaw はより生の自由を与えてくれます。危険なほど許可をスキップするバージョンのエージェントです。Anthropic は少し抑えるでしょう。
Anthropic のスタックはクラウド上で動作します。好きな LLM を簡単に入れ替えることはできません。コネクタとコンピュータ使用が触れられるものに到達します。
ローカルの Ollama をオンプレミスで接続したいなら、これが向いているとは言いません。でも、エージェントに情熱的に興味を持っている大多数の人にとって、私はいつもこれについて聞かれます。エージェントはいつ出るのか。OpenClaw はいつ出るのか。OpenClaw は私にとって安全なのか。
これが安全な OpenClaw です。十分に安全です。十分に役立ちます。機能するのに十分なことをやってくれます。
だからこそ、デスクから仕事を片付けるタスクを強調し続けているんです。それについて考えてほしいんです。この動画にコメントして、デスクから仕事を片付けるタスクと、偽の仕事、デモでは機能するけど実際にはデスクから仕事を片付けないものを教えてください。
実用的なユースケース
旅行から別の例を挙げましょう。先ほど、航空券の価格をスキャンして本当にお金を節約することについて話しました。クローゼットサブスクリプションのコストを節約できるかもしれません。それはデスクから仕事を片付けます。
デスクから仕事を片付けないものは何でしょうか。特別な旅行、旅行準備、何でもいいですが、それをデモするたびにです。
旅行の計画には少し時間を費やしますが、なぜそれがエージェント的なすべてのアプリのショーケースデモでなければならないのか理解できません。
私たちはそれほど頻繁に旅行を計画しません。
このビデオを閉じる前に、2026年にマネジメントマインドセットで必要な方法で、デスクから物事を片付けてエージェントに渡す方法を理解し始めるためのフレームワークをお伝えしたいと思います。
ここで教えたい最初の原則は、頭の後ろでざわめいている、閉じる必要がある何かを見つける必要があるということです。
閉じる必要があるコミットメントループとして探してください。あなたが人々に約束するすべて、責任感が強ければ強いほど、メール、Slack、WhatsApp のいずれで約束していても、書かなければならない約束が増えます。それはオープンループです。
木曜日までに修正したスコープをクライアントに送ると約束しました。水曜日までに覚書に署名しました。明日までに前回の会議の議事録をチームに送ると約束しました。何であれ、約束をしました。それを守る必要があり、頭の中に残っています。
それがエージェントに委任する必要がある種類のものです。特に、一度にこれらのオープンな約束をたくさん持っている人なら、それらを閉じる必要があります。もっと多くをエージェントに渡して、エージェントに仕事をさせ、精神的負荷を引き継いで閉じさせる必要があります。
もし「Nate、エージェントの品質が十分でないからできない」と言うなら、私はこう言います。それはスキルの問題です。プロンプトの問題です。そしてそれは修正できるものです。
システム指示、提供しているコンテキストレイヤー、提供しているプロンプトを通じて、エージェントに必要なものを与える方法を学ぶことができるので、修正できます。質の高い結果を得ることができます。
2026年には不可能ではありません。AI から良いレポートを得られないという話は聞きたくありません。良い覚書のドラフトを得られない。良い議事録を得られない。いいえ、いいえ、いいえ、いいえ。できます。
それはスキルの問題であり、学ぶことができます。私にはそのガイドがあります。理解できます。
意思決定のためのエージェント活用
デスクから仕事を片付けるために本当に重要だと思う別のカテゴリをお伝えします。意思決定をしようとしている場合、ビジネスでこれらの決定に直面することが非常に多いですが、関連する情報を検討して良い選択をする時間がありません。
会議に駆け込んでいて、遅れていて、事前に資料を読んでいませんでした。私たちのうち何人が事前に資料を読むでしょうか。正直に言いましょう。
そして「さあ、何を持っているか。何を理解すればいいか。何を決めればいいか」と考えます。
ChatGPT に資料を詰め込んで、「何を考えればいいか教えて。何をすればいいか教えて。何を決めればいいか教えて」と言っている人がどれだけいるか知っていますか。
どうかそれはやめてください。これを理解する時間はあります。スケジュールタスクを実行できます。朝、通勤途中に Dispatch に、対象領域の理解を深めるのを手伝ってくれるように伝えることができます。
AI と意見をぶつけ合うことで、スマートフォン上でデータを取得しながら、自分の意見を理解することができます。ちなみに、これを悪い方法と良い方法でやる方法があります。
悪い方法は、AI を使って自分の意見を確認させようとすることです。良い方法は、実際に押して、「この決定を下すために通常使用するよりも多くのデータと情報が必要だ」と言うことです。
通常、会議に駆け込んでいて遅れている場合、利用可能な情報の30%以下で決定を下しています。
なぜ70%にしないのですか。より良い選択をするのに役立つデータを探しに行きませんか。コンピュータ使用を使って、通常はチェックする時間がないダッシュボードを見つけることかもしれません。
通常は引っ張って取り込む時間がない Excel スプレッドシートを掘り起こすことかもしれません。そのデータを引き込むために、自由に使えるエージェントツールを使い始めるほど、あなたの状況は良くなります。
複合シグナル検出。私は OpenBrain でこれを強調してきました。またそれに戻ります。OpenBrain を接続している場合、ここには非常に多くの価値があります。なぜなら、Dispatch とスマートフォンを持っていて、Claude が OpenBrain を知っていて、MCP サーバー経由で OpenBrain と話すことができるので、どこにいても、何週間にもわたる複合シグナル検出から恩恵を受け始めることができるからです。
エージェントが戻ってきて、「スケジュールタスクを実行しました。競合他社が支払いに関して積極的に採用していることに気付きました。これは3週間前に企業戦略について話したときに話したことです。X または Y をすべきだと思います」と言うかもしれません。
またはエージェントがリサーチをしていて、「競合他社が2つの特許を出願しました。特許はクロスボーダー決済に関するものです。これを彼らの採用パターンと結び付けています。今、彼らのクロスボーダー戦略が現れています」などと言うかもしれません。
基本的に、Dispatch と OpenBrain があれば、スケジュールに関係なく、コンピュータ使用を使用しているかどうかに関係なく、どこにいても、時間の経過とともにパターンを理解するプロアクティブな方法があります。
エージェントから反応的なものから、Dispatch に突っ込むものに対して反応的なものから、プロアクティブにポップアップして、エージェントからメールを見て、「あぁ、それは注意を払いたいことだ」と言えるものへと移行します。
エンジニア向けのユースケース
これはエンジニア向けです。私たちは一晩中エンジニアリングワークを行うのが大好きでした。Amazon にいたときに一晩中実行されるジョブです。なぜなら、それは寝ている間にできる仕事で、物事をクリーンアップしてくれるからです。完璧です。
うまくいけば誰も起こされません。リンターを実行するという意味ではなく、コードファイルの分析を実行するという意味です。この依存関係を移行してください。テストカバレッジを改善してください。ユースケースの80%をカバーするテストカバレッジを書いてください。決して手をつけられない認証レイヤーをリファクタリングしてください、そういうことです。
これがあまりにも技術的だと思うなら、コーディングをしたことがない人が完全なアプリをコーディングしていることを思い出してください。やりたいことの明確な意図があれば、技術的な部分は障害ではありません。
実際、2026年にはその多くを委任でき、驚くほど有用な結果を得ることができます。
Amazon.com や Salesforce をバイブコーディングできるとは言いません。でも、スタートアップで自分の CRM をバイブコーディングして、完全に満足している人がいるとは言えます。
距離は思っているほど大きくないかもしれません。
過去数分間で私が指摘したこれらすべてのケースにわたるパターンは一貫しています。それはデスクから仕事を片付けることです。エージェントがあなたのお皿から何かを取り除くことです。
それが私が皆さんに学んでほしいメタスキルです。これらのプリミティブを無料のレバレッジとして見てください。これは2026年に使えるレバレッジで、やりたいことをもっとお皿から片付けることができます。
それが私たちがエージェントに期待すべきことです。
エージェントを信頼することの重要性
私が今年の大きな部分だと思う反省で締めくくりたいと思います。どこでも話されているのを見ません。人々はエージェントについて、スライスブレッド以来の最高のものとして話します。
基本的に偽の仕事であるデモをすべて出しています。これについてはこの動画で広範囲に話してきました。
でも私たちが話していないのは、人間として、見ていないときにコンピューターが仕事をしていることを信頼するのが難しいという事実です。私もこの問題を抱えています。立ち去ります。Dispatch を使いました。そわそわします。戻りたくなります。本当に機能しているか確認したくなります。本当に機能しているのか。
私たちはそれをシフトすることを学ぶ必要があります。縛られないことを学ぶ必要があります。立ち去ったときにエージェントが仕事をしていることを信頼することを学ぶ必要があります。
それが今年の後半に見られる大きなシフトの一つです。立ち去ることができる人、草に触れることができる人、バウンシーキャッスルで子供たちを見ることができる人、リセットできる人、エージェントに何を与えたいかについて良い決定を下せる人、そして最終的にこの AI 全体が何についてであるかというレバレッジを取り戻せる人になるでしょう。
なぜなら AI は本当に偽の仕事についてではないからです。人々は私に「バブルだ。バブルだ」と言います。私は「いいえ、バブルではありません。トークンの需要は供給を上回っていて、できる限り速く構築しています。これはバブル問題ではありません。それを賢く使う方法の問題であり、それは私たちにかかっています」と言います。
私たちはスキルセットを変える方法を理解する必要があります。今年の後半に向かうにつれて、ますますマネージャーになる必要があります。それが Dispatch に関する、誰もあなたに伝えていないストーリーです。
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