AIが“ダチ”になった。Meta「Muse」と過ごした2週間

　米MetaのAIエージェント「Muse」が突然来日した。米国で9月8日に発表されてから「しばらく日本には来なさそうだ」と思って高を括っていたが、10月23日に日本でもサービス開始すると発表。筆者としては少し寝耳に水の気分だったのだが、AI時代においては変化も速いということなのだろう。

　Museは、クラウド上の専用の仮想マシンで動作し、利用者に代わってタスクを進めるパーソナルAIエージェントだ。正直なところ、使い始めるまでは「まあ俺はClaudeを契約しているし、出番なさそうだな」と考えていた。しかし実際に使い始めたところ、そもそも性質がまったく違うAIだということに気づいた。

　Museは、クラウド上に生きる“ダチ”だったのだ。

だから、24時間起きているダチになれる

　仕組みが理解できても「じゃあそれで何がすごいの」と思われるかもしれないので、少し解説しておこう。

　たとえばChatGPTのチャットで資料の翻訳をお願いしたとしよう。続いて文章の校正をお願いしたいとする。すると、新たにチャットを立てて、そこから会話を開始する必要がある。

　なぜかというと、チャットAIは、そのチャットでのやり取りをまとめて読み込んだうえで次の返答を生成しており、1つのチャットに用件を詰め込むほど、返答の精度が落ちやすいからだ。翻訳した資料が会話に残ったまま校正を頼むと、前の資料の用語や文脈を引きずったり、どの文章を直せばいいのかを取り違えたりする。また、1つのチャットで扱える文章量(コンテキスト長)には上限があり、やり取りが長くなるほど古い内容の扱いが曖昧になっていく。用件ごとにチャットを分けるのは、ユーザー側の“作法”として半ば定着しているといっていい。

　ChatGPTやClaudeにも、チャットをまたいで情報を覚えておくメモリー機能はある。しかしあくまで補助的なもので、基本は「用件ごとにチャットを切る」使い方だ。その結果、サイドバーには「翻訳」、「校正」、「献立」、「旅行プラン」……と無数のチャットが並び、どこで何を話したのか自分でも分からなくなる。筆者のClaudeやClaude Codeの履歴も、地層のように積み重なってしまっている。

　ところがMuseでは、こうした切り替えをほとんど意識しなくていい。翻訳を頼んだあとに校正を頼んでも、夕飯の献立を相談しても、すべて「メイン」の1本の会話で済む。2週間使った範囲では、話題が変わっても今の用件にきちんと集中してくれるし、それでいて必要なときには少し前に話した内容を拾ってくれる。チャットを整理する手間がなくなり、“いつもの相手”に話しかける感覚に近い。

　そして、この“いつもの相手”感をさらに強めてくれるのが、カスタマイズの自由度だ。

　まず、名前は好きに変更できる。デフォルトの「Muse」のままでも使えるが、筆者は「ヒバナー」と名付けた。名前を変えると、「メイン」での返答や、提出する資料の中でもその名前を名乗るようになる。たかが名前だが、毎日話しかける相手となると、これが意外と効いてくる。

名前は自由に変更できる

　次にアバターだ。「アバターを変更したい」と言えばいくつか案を出してくれた。それだけでなく、驚くことにMMD(MikuMikuDance)のモデルファイルを渡してやれば、自動的にレンダリングしてアバターとして適用することもできた。しかもファイルはZIPで固めたまま渡して大丈夫で、こちらで解凍したりフォーマットを変換したりする必要はないのだから驚きだ。

　筆者は試しに「崩壊: スターレイル」の火花のモデルを渡してみたところ、最初はテクスチャのマッピングに失敗してとんでもないオバケが出てきたが、しばらくしてアバターが火花の姿に切り替わった。なお、配布されているMMDモデルには個別に利用規約があるので、使う場合は規約の範囲内にとどめてほしい(まあ、大抵は個人で楽しむためなので問題ないと思うが)。

MMDモデルをZIPのまま渡してちょっと修正指示しただけでアバターに適用できた

　そして口調だ。「この口調で話して」と頼めば、以降はずっとその口調で返してくれる。チャットAIでも口調の指定自体はできるが、チャットを切り替えるたびに指示し直すか、設定画面でカスタム指示を書いておく必要がある。Museの場合は会話が「メイン」1本なので、一度頼めばそれっきり、翌日も翌週も同じ口調で話しかけてくる。

　名前があって、顔があって、決まった口調で話せる。しかもその相手は1本の「メイン」にずっといて、こちらが寝ている間も動き続けている。ここまでとなると、もはや単なるAIツールというより相棒に近い。だからMuseは「24時間起きているダチ」だと思うのだ。

ダチに頼んでみたこと

　では、そのダチに実際どんなことを頼んだのか。2週間で試した中から、いくつか紹介しよう。

　1つ目は子どもの勉強のアシストだ。子どもが通っている塾の名前と校舎名を伝えたところ、Museはネットを検索して、その校舎で使われているカリキュラムや進度を自分で探してきた。地名と塾名を伝えただけなのに拾えたのには少し驚いた。

　そのうえで、カリキュラムに沿ったインタラクティブな解説、予習用の教材、復習用の問題をHTMLで組んでくれた。単に問題を羅列するのではなく、解答するとその場で正誤と解説が返ってくる形式になっており、子どもが自分で進められる。

　また、社会科で歴史資料なんか作らせると、画像生成AIを使って織田信長や豊臣秀吉も生成してくれる。教科書で見るものよりかなりイケメンになり、クスッと笑ってしまったのだが……。

　今ではチャットAIでもある程度調べはつけてくれるのだが、「カリキュラム見つけられる？」から「それに合わせて予習や復習の問題集を作れる？」までの指示をいつでも行なえるのでスムーズだ。それだけでなく、「じゃあ以降毎週同じことを続けて」というのも丸投げできるので楽なのだ。

塾のカリキュラムに沿って予習用の問題を作成してくれた。これが毎週届くようになる

　2つ目は仕事で使う記事のネタ探しだ。毎朝指定した時刻に、PCやAI関連のニュースのネタを探してきてもらうように頼んだ。

　ポイントは、「PC Watchにすでに掲載しているネタは排除すること」と、「ピックアップするネタについて一次ソースを提示すること」。ニュースサイトの又聞きではなく、メーカーのプレスリリースや公式ブログといった元の情報に直接たどり着けるのは非常に助かる。

　朝食を食べてから「メイン」を開くと、寝ている間にまとめられたネタ一覧が届いている。チャットAIは話しかけない限り動かないので、この「こちらが何もしなくても時間になったら勝手に仕事をしている」感覚は、クラウドで24時間動いているエージェントならではだ。

　3つ目は、毎晩指定した時刻にインプレスの主要記事をまとめてPDFにしてもらうこと。その日に何が掲載されたかを、寝る前やちょっとした移動時間にざっと確認できる。しかもPDFなので、押し入れに入れて使わずじまいのソニーの「Reader」に転送して、新聞っぽく読める。自社媒体とはいえ、全部をリアルタイムで追い切れるわけではないので、これも地味に便利だ。

インプレスの主要ニュースをPDFにまとめてくれる。ちゃんと一般受けしそうなネタがトップを飾る

　ここまでは、こうしたエージェントの用途として比較的一般的なものだろう。だが筆者はClaude CodeでAIの可能性を一番感じたので、コーディングもできないのか？と考えた。

　答えは「できる」だ。実はこれがMuseを使い始めた初日の依頼だった。Androidで動く「テトリス」風のゲームを作ってとお願いしたのだが、Museは自分専用の仮想マシン(VM)を持っているので、そこにAndroid向けの開発環境を組むところから始まった。開発環境の構築、コーディング、ビルドまでをすべてMuseがVM上で行ない、最終的にAPKファイルとしてポンと渡してくれた。つまり、Claude Codeのクラウドセッション機能と一緒だ。

VM上で開発環境を構築し、APKファイルまで作成してくれた

　チャットAIでもコードは書いてくれるが、それをビルドして実行ファイルにするのは基本的にユーザー側の仕事だ。開発ツールをインストールして、ビルドエラーが出たらまたAIに聞いて……という往復が必要になる。

　また、CodexやClaude Codeを使い、所持しているPCでコーディングをすることは当然できる。しかしそのためにPCを用意するのは一般人にはハードルが高いだろうし、普段使いのPCを開発環境にするのは荷が重く、その環境も結構ツールチェーンやらなんやらで“汚される”(筆者も1TBのSSDを完全に埋め尽くされたことがあった)。Museの場合はそれをVMの中で完結させ、完成品だけを渡してくれる。こちらは途中経過を眺めているだけでいい。冒頭の表で「クラウドに自分専用のPCを1台持つAI」と書いたのは、まさにこういうことである。

　ちなみにMuseが「メイン」一発で済む理由だが、おそらく長期記憶としてさまざまな情報を溜め込んでいるのに加え、会話している「窓口」を常時開いていて、具体的なタスクはサブエージェントに丸投げしているので実現できている、と思われる。

　実際にClaude Codeなどを使っていると分かるが、基本的に作業自体はスレッド担当AIの“本人”が行なっている。途中で話しかけることもできるが、いきなり関係ない別の話題を振っても後回しにされたりすることが多い。それに対してMuseは、たとえば「資料を集めて」と頼むと、実際の作業は裏でサブAIエージェントに委託される。“本人”はやっていないので、常に別の話題に対応できるのだ。このあたりも、いかにもクラウドに住んでいる人間っぽい。

できることが多すぎて紹介しきれないが……忘れないでほしい重要な要素

　5カ月間ぐらいClaude Codeを使い続けた筆者には、AI=コーディングのイメージがすっかり植え付けられてしまっていた。しかしいざMuseに触り始め、クラウドに24時間常駐しているAIの利便性に気づいた途端、「やべぇ、そうだ、AIって本来はこうあるべきだったんだ」と、新たな使い方に気づかされることが多くなった。

　バイブコーディングは「こういうソフトができたらな～」を実現してくれた魔法なのだが、MuseのようなAIエージェントもまた「日常で出会った多くの不便を便利にし、不満を解消してくれる」魔法だったわけだ。

　しかもMuseはコーディングもぼちぼちいける、というのがミソだ。さっき述べたテトリスはさしずめ小手調べ程度なのだが、中身にはMuse Sparkが入っているのでそこそこ賢い。筆者としては、できることならVMの中ではなく、自身のPC上で直接コーディング作業をしてほしい。筆者がいちいちバイナリを取り出して検証するのが手間だからだ。ただ、実をいうとそれも「できる」。とはいえ、このへんを書き始めると長くなるので、回を改めて紹介することにしたい。

　おっと、肝心なことを言い忘れるところだった。 Museは無料 で利用できるのだ。課金すれば上位のモデルが使えたり、速かったりするようだが、無料の状態でも、 筆者のような使い方では1週間分として与えられたトークンを使い切ることはできなかった 。もしかしたら将来的に制限が厳しくなったりするかもしれないが、今はとても楽しく付き合えている。無料だからダチだ、ともいえるのだが。