チーム、家族、友人はマルチプレイヤーAIグループチャットをどう活用しているのか？

2026-09-30

ロールプレイ以外のグループチャットで、AIエージェントはどんな役割を果たせるか？

ロールプレイ以外では、マルチプレイヤー型グループチャットのAIエージェントは通常、次の4つの役割のいずれかを担います。

調整役： チームの足並みをそろえる。
案内役： ある人が別の人を複雑な手続きへ導くのを支援する。
プランナー： 家庭内に散らばる希望を、一つの計画にまとめる。
仲介役： 2人以上に同時に助言する。

2026年時点で、Jenova、Slack、Atlassian Rovo、Shapes、Thinkbuddyはいずれも何らかの共有AI会話機能を提供しています。ただし、これら4つの役割への対応力には大きな違いがあります。

共有AIチャットがグループを助けるのか、それとも妨げるのかは、次の5つの要素で決まります。

✅ エージェントの役割が明確であること。 調整役、支援者のアシスタント、助言者にはそれぞれ異なる指示が必要です。役割が示されていないグループチャットは、方向性を失いやすくなります。
✅ ほかの参加者を招く前に、意図して文脈を構築すること。 Jenovaでは、新しいメンバーが招待を承諾すると、既存の会話履歴と添付ファイルをすべて確認できます。
✅ 各参加者の発言を正しく帰属させること。 とりわけメール、文書、コードを貼り付ける場面では、エージェントが誰が何を述べたかを追跡できなければなりません。
✅ 機微な情報を共有スレッドに入れないこと。 2026年9月に公開された研究では、AIモデルは、どの個人情報なら共有してよいかを予測する能力において、親しい人間より劣ることが示されました。
✅ 費用が予測可能であること。 Jenovaでは、各メンバーが自分で開始したエージェント作業の費用を負担し、利用枠は合算されません。

現時点で最も成熟しているのは、調整役と案内役です。仲介役は最もリスクが高い役割です。以下では各役割を順に取り上げ、プラットフォームを比較し、生産的なグループチャットと混乱を招くグループチャットを分ける設定習慣を解説します。

多様なユーザーのアバター、吹き出し、参加者に交じるAIアシスタントボットを表示した、マルチプレイヤーAIグループチャットのスマートフォンのイラスト

なぜ人々は個人向けAIツールから共有AIグループチャットへ移行しているのか？

人々が共有AIチャットへ移行しているのは、個人によるAI活用の拡大が、その成果を共有する手段の進化を上回っているためです。その結果、チームや家族のほかのメンバーに届かない洞察で満たされたプライベートチャットが生まれています。共有グループチャットは最も手軽な解決策です。誰かが転送すると決めた出力だけでなく、AIの推論を全員が見られます。

個人利用の規模は十分に記録されています。

Microsoftの導入状況追跡によれば、2026年6月時点で、世界の生産年齢人口におけるAI利用率は**18.8%**に上昇しました。組織レベルでは、McKinseyは2025年後半までに、ほぼ90%の組織がAIを利用していると報告しました。

一方で、組織としての成果は追いついていません。

WRITERが2026年に経営幹部と従業員2,400人を対象に行った調査では、70%の従業員が毎日少なくとも30分間AIツールを使用している一方、生成AIから大きなROIを得ている組織は**29%**にとどまりました。さらに、**回答者の79%**は、部門がサイロ化した状態でAIを導入していると答えています。

同じ分析は、このパターンを端的に表現しています。「あるチームのAI推進役は週10時間を節約するが、ほかの誰もその方法を学ばない」。ほかの研究も同じ傾向を示しています。2025年中に従業員のAI利用機会は50%増えた一方、AIを中心に事業を真に再構築していると答えた組織は34%にすぎません。また、CEOの56%は、AIによる収益面またはコスト面の効果を得ていないと報告しています。

家族も、小規模ながら同じボトルネックに直面します。誰か一人が学校との問題、リフォーム、税務上の疑問を一人で調べ、その後に要約を選別してほかの人へ伝えます。共有AIチャットはこの伝言の工程を取り除きます。そのため、職場向けツールと消費者向けAIプラットフォームの両方でグループチャット機能が登場しています。

仕事や家族で使うマルチプレイヤーAIプラットフォームでは、何を確認すべきか？

まず、AIに担わせたい役割に基づいてプラットフォームを選び、その後で共有履歴、参加方法、課金、ツールの扱いを確認してください。最初に、そのプラットフォームにおける「マルチプレイヤー」の意味を確かめることが重要です。一部の製品では、複数人ではなく、一つの会話内に複数のAIモデルがいる状態を指します。OpenAIの「GPT Group Chat」は、一つの会話で複数のGPTにメンションできる機能でした。これは複数の人間による機能ではなく、マルチエージェント機能です。

🎯 4つの役割に基づく適合フレームワーク

役割	チャットの参加者	AIが行うこと	主なリスク	最も重要な能力
調整役	部門横断チーム	専門領域間を翻訳し、意思決定ログを維持する	古くなった、または矛盾する決定	永続的な履歴、発言の帰属、文書出力
案内役	支援者と支援を受ける人	学校、就職、行政手続きなどのプロセスについて、下書き作成、説明、進行管理を行う	貼り付けた資料を下書きと混同すること	ファイル処理、明確なラベル、言語制御
プランナー	世帯、家族、友人	制約条件を統合して一つの計画を作る	一部の人の意見が過度に反映されること	分野の専門性、共有用の要約
仲介役	意見が対立している夫婦または家族	すべての当事者に助言する	最後の発言者に肩入れすること、私的な打ち明け話をさらすこと	中立的な整理、厳格なプライバシー習慣

評価基準

エージェントの専門性： 結婚式プランナー、税務アドバイザー、マーケティング戦略家のような分野の専門家に相談できるのか、それとも汎用アシスタントだけなのか。
参加時の履歴表示： 新しいメンバーは、それまでのすべての内容を見られるのか。継続性には役立つ一方で、プライバシー問題を生む場合があります。
参加の制御： AIが発言するタイミングを制御できるのか。たとえばShapesでは、「Reply when mentioned」や「React to keywords」など、設定可能な返信トリガーを提供しています。
課金モデル： 1人がグループ全体の利用料金を払うのか、それとも各メンバーが自分の利用分を支払うのか。
ツールへのアクセス： AIは文書を作成したり、ウェブを検索したり、Model Context Protocol (MCP)を通じて仕事用ツールへ接続したりできるのか。
メモリの分離： プライベートチャットの個人的なメモリがグループへ流出するのか、それともグループチャットは隔離されているのか。

Jenova、Slack、Atlassian Rovo、Shapes、Thinkbuddyは、共有AI作業でどう異なるのか？

この5つのプラットフォームは、それぞれ異なるアプローチを取っています。Jenovaは、専門化されたエージェントを複数人のチャットへ導入します。SlackとAtlassianは、既存のチームワークスペースにAIエージェントを組み込みます。Shapesは、カスタマイズ可能なAIキャラクターを使うソーシャルグループチャットに重点を置いています。Thinkbuddyは、汎用AIワークスペース内でグループ会話を提供します。SlackやJiraのようなツール内ですでに作業しているか、汎用アシスタントにはない分野の専門性が必要かによって、最適な選択肢は変わります。

Jenova Group Chat

Jenovaでは、セッション所有者がギャラリー内のエージェント、またはカスタム指示、優先モデル、プライベートナレッジベースから作成したカスタムエージェントとの会話に、ほかの人を招待できます。共有セッションは次のように機能します。

共有履歴： メンバーは招待を承諾すると、完全な履歴とファイルを確認できます。
個別の利用枠： 各メンバーのエージェント利用は、それぞれのアカウントから消費されます。
共有設定： チャットモデルは共有設定であり、所有者がメンバー、アートワーク、カスタム指示を管理します。
タスクキュー： 実行できるエージェントタスクは一度に一つだけで、キューは全員に表示されます。
メモリの分離： Jenovaのチャット横断型パーソナルメモリであるGlobal Memoryは、Group Chatsでは無効化されています。

強み：

分野別エージェントが、組み込みの専門知識をグループ全体にもたらす。
OpenAI、Anthropic、Googleなどのモデルにアクセスできる。
MCPベースのツール連携。
ウェブ、iOS、Androidで同等の機能を提供。
無料プランがあり、有料プランは月額$20から。

制約：

順次処理のため、長時間の調査タスクがほかのリクエストを待たせる。
一部のメンバーに見せるべきでない情報のための、プライベートなサブスレッドはない。
Global Memoryが無効なため、深い個人文脈に依存するエージェントは有用性の一部を失う。例として、個人のカレンダーとメールの管理を中心に設計されたPersonal Secretaryがあります。

Slack（Slack Code）

2026年8月、SlackはSlack Codeを導入しました。これは「AIエージェントをグループチャットに配置」し、開発者が「チーム全体を招待」して、エージェント支援によるコーディング作業を進められるようにするものです。

強み： 多くのチームがすでに使っているメッセージングツール内で利用でき、開発者ワークフロー向けに設計されています。

制約： 公開されている詳細は開発者向けに重点が置かれており、執筆時点では価格や非エンジニアリング用途は確認できませんでした。

Atlassian Rovo Chat

AtlassianのRovo Chatは、「単純なチャットボットから、Jiraチケットを作成し、MCP経由で接続できる能動的なチームメイトへ進化している」と説明されています。

強み： Jiraベースのプロジェクト作業に直接接続でき、MCPをサポートしています。

制約： Atlassianエコシステム内ですでに作業しているチーム向けであり、家族や個人での利用には明確な価値がほとんどありません。

Shapes

Shapesは、AIキャラクター、ほかの人、またはその両方とグループチャットで会話できるソーシャルAIチャットアプリです。そのドキュメントは、グループ内の振る舞いに多くの注意を払っている点で際立っています。共有目標のためのCustom Chat Instructions、確定した決定事項の固定要約、低速モードなどのモデレーション機能、一つのチャット内で異なる役割を持つ複数のShapesを利用するためのサポートが含まれています。

強み： AIがいつ発言するかを細かく制御でき、グループ内の振る舞いに関する明確な指針があります。

制約： 分野の専門家によるワークフローよりも、ソーシャル用途やキャラクターベースのAIに向いています。執筆時点で価格は確認できませんでした。

Thinkbuddy

Thinkbuddyの掲載情報には、月額$29で、一般チャット、一時チャット、プロジェクト、ファイル・URL・テキストを情報源にできる「グループ会話」が含まれています。

強み： プロジェクト整理機能と、多様な情報源タイプへの対応。

制約： 掲載情報では「グループ会話」が複数人を意味するのか、複数のAIモデルを意味するのか明記されていません。複数人での作業に選ぶ前に確認してください。

項目	Jenova Group Chat	Slack（Slack Code）	Atlassian Rovo Chat	Shapes	Thinkbuddy
チャット参加者	複数人と1つの専門エージェント	チームメンバーとAIエージェント	チームとチームメイトとしてのRovo	人と1つ以上のAIキャラクター	「グループ会話」（参加者モデルは未確認）
エージェントの専門性	分野別エージェントのギャラリーとカスタムエージェント	コーディング重視	作業管理（Jira）	プリセットを持つユーザー作成キャラクター	汎用ワークスペース
AI参加の制御	共有キュー、一度に1タスク	未確認	未確認	メンション、キーワード、フォローアップによる返信トリガー	未確認
ツール連携	MCP、Gmail、Drive、Search、Notionなど	未確認	MCP、Jiraチケット作成	スキルと接続済みMCPサーバー	ファイル、URL、テキストの情報源
価格（執筆時点）	無料、有料は月額$20から、メンバーごとの利用	未確認	未確認	未確認	月額$29
最適な用途	仕事と生活の両方で分野の専門知識を必要とするグループ	すでにSlackを使うエンジニアリングチーム	Jira中心のプロジェクトチーム	AIの存在感を設定できるソーシャルグループチャット	複数の情報源を使うプロジェクトを整理したい個人

AIエージェントは、プロダクトチームとエンジニアリングチームの調整・翻訳をどう支援できるか？

AIエージェントは、プロダクト、エンジニアリング、分野の専門家が参加する一つの共有チャットに入り、チーム横断の調整を行えます。その役割は、各グループの入力をほかのグループの言葉で言い換え、意思決定の記録を継続的に維持することです。Jenova自身のプロダクトチームとエンジニアリングチームも、エージェントをプロジェクト調整役かつ領域横断の「翻訳者」として、Group Chatをこのように活用しています。

このパターンが機能するのは、翻訳が全員の目の前で行われるためです。

プロダクトがユーザーの言葉で要件を投稿する。 エージェントはそれを、エンジニアリング向けの受け入れ基準、エッジケース、未解決の質問として書き換えます。
エンジニアリングが制約を提示する。 エージェントはその制約を、範囲、スケジュール、ユーザーへの影響を含むプロダクト上のトレードオフへ戻します。
専門チームが文脈を追加する。 法務、サポート、データチームが要件を投稿すると、エージェントは以前の決定との衝突を指摘します。
エージェントが決定事項ログを維持する。 誰でも決定の状況を質問でき、回答は特定の人のメモではなく、スレッド全体に基づきます。

この役割を設定するプロンプトの例：

「あなたはこのチャットのプロジェクト調整役です。プロダクト、エンジニアリング、サポートの全チームがここに投稿します。誰かが投稿したら、その内容をほかのチームの用語で言い換え、以前の決定との衝突があれば指摘してください。また、各返信の末尾に『決定事項 / 未解決の質問』の一覧を継続的に維持してください。」

同じ共有AIグループチャットで作業するリモート協力者を表す、別々のコンピューターワークステーションでヘッドセットを着けた2人のイラスト

専門知識が必要な場合は、分野別エージェントが調整役を務めることもできます。ローンチチームなら、メディアミックス、チャネル戦略、予算配分を扱うMarketing Strategistで計画チャットを進められます。創業チームなら、戦略に関する議論にStartup Advisorを利用できます。決定が確定したら、Word Doc Generatorがログを整形済み文書に変換できます。

ほかのプラットフォームは、異なる出発点に適しています。Jiraを中心に作業するチームは、出力を直接チケットにできるRovo Chatを選ぶかもしれません。すでにSlackで連携しているエンジニアリングチームにとっては、Slack Codeが最も小さな変更となるでしょう。最も重要なのは翻訳者としての役割そのものです。どのプラットフォームを使う場合でも、エージェントにその仕事を明示的に与えてください。

共有AIチャットで、親や友人の複雑な手続きをどう支援できるか？

案内役のパターンは次のように機能します。まず支援者がAIエージェントと文脈を構築し、その後に支援を必要とする人を招待します。その人は詳細を追加し、下書きを直接受け取れます。このパターンは、多くのやり取りがあり、結果の影響が大きいプロセスに適しています。たとえば、学校に合意済みの配慮を提供するよう求める場面、大学出願、就職活動、税務書類などです。

これはJenovaにおいて、最も安定した非ロールプレイ型パターンの一つです。その強みは役割分担にあります。支援者は戦略を提供し、もう一人は、メールを受信した瞬間に貼り付けて次の対応を尋ねるなど、リアルタイムの事実を提供します。

最もよくある問題を避けるための設定手順は次のとおりです。

最初に文脈を構築し、要約する。 誰かを招待する前に、招待される人が迅速に状況を把握できるよう、エージェントに状況の1ページ要約を作成させます。
最初のメッセージで言語と役割を設定する。

「友人のMaiが間もなく参加します。彼女は学校から届くメールを受信次第貼り付けます。彼女には常にベトナム語で、私には英語で返信してください。彼女が『学校からのメール』とラベル付けした内容は、下書きではなく受信した文面として扱ってください。」
招待後も、貼り付ける内容にラベルを付ける。 このパターンで最も多い誤りは、AIが貼り付けられた受信メールを下書きと誤認したり、誤った言語で返信したりすることです。ラベルと明示的な言語ルールにより、両方を防げます。
適切であれば分野別エージェントを選ぶ。 親と学生が一緒に取り組むならCollege Admissions Consultant、友人の就職活動を支援するならResume & Cover Letter Writer、家族の申告にはPersonal Tax Advisorなどの選択肢があります。

ここではメンバーごとの課金が重要です。支援を受ける人がJenovaの無料プランを使っている場合、その人自身のリクエストは限られた利用枠を消費します。長時間の調査や文書の下書きなど、より重い作業を支援者が担えば、相手の利用枠が尽きるのを防げます。

家族や世帯は、マルチプレイヤーAIチャットで一緒に計画できるか？

はい。家庭の計画では、複数人が異なる制約を持ち、予算、許可、食事ルール、業者調査のように分野の知識が深く関わる場合、共有AIチャットが適しています。AIの価値は、全員の制約を一つの計画に統合することにあります。AIがなければ、通常は一人がテキストメッセージで希望を集め、どの希望を採用するかを人知れず決めることになります。

家庭内のタスク	推奨エージェント	各参加者が提供するもの
結婚式の計画	Wedding Planner	カップルは予算と優先順位を設定し、親は文化的伝統や招待客に関する制約を加える
リフォーム	Home Renovation Advisor	所有者は予算を設定し、片方はデザイン、もう片方は許可と業者を担当する
毎週の食事	Meal Planner	各メンバーが食事上の必要、予定、苦手なものを挙げる
共同養育の調整	Parenting & Baby Advisor	両親が発達段階に関する観察とスケジュール上の制約を共有する

Group ChatsではGlobal Memoryが無効であるため、プライベートチャットに保存された個人的な好みは引き継がれません。アレルギー、予算上限、譲れない条件などの制約は、チャット内で直接明記するか、セッション所有者であればカスタム指示に記載してください。

Shapesのドキュメントでも、「友人や家族との継続的な計画」では、確定した日程と担当を固定要約に残すことが推奨されています。同じ方法はどのプラットフォームでも有効です。各計画ラウンドの最後に、エージェントへ「確定済み / 未確定 / 担当者」の要約を作るよう依頼してください。

夫婦は、関係に関する助言のために共有AIチャットを使うべきか？

夫婦は、家事分担や予算計画のような、構造化された低リスクの会話に共有AIチャットを利用できます。しかし、対立が続いている状況でカウンセリングの代わりに使うのは適切ではありません。リスクは特定のプラットフォームにあるのではなく、共有スレッドとAIの振る舞いが相互に作用する点にあります。

Jenovaでの初期利用では、知っておくべき設計上の失敗パターンが2つ見られました。

最後の発言者への追認。 各発言者を順に肯定するAIは、直近で投稿した人に肩入れしているように見えることがあります。これにより、意見の対立を解消するどころか深めてしまう可能性があります。
非対称な文脈。 一方のパートナーが、もう一方が参加する前に一人で文脈を作ると、後から参加したパートナーは、自分について三人称で書かれた説明に満ちた履歴を引き継ぐことになります。何が共有されたのかに不意を突かれたと感じるかもしれません。

学術研究もこの慎重さを支持しています。友人と恋人のペア38組を対象にした二者関係研究では、AIモデルは友人や家族への情報開示におけるプライバシー判断で最も低い性能を示しました。平均誤差は、見知らぬ人への情報開示の1.452に対し、友人では1.960、家族では1.831まで上昇しました。親しい人間のパートナーは、テストされた10個のAIモデルすべてよりも全体として正確でした（誤差は1.179、AIモデルは1.648〜1.796）。

著者らは、AIシステムが「個人データを扱う際、とくに曖昧な状況や親密度の高い状況では、保護的で同意を求める行動を標準とすべきだ」と推奨しています。

夫婦向けのより安全な手順は次のとおりです。

一緒にチャットを始める。 パートナーが、構築過程を見ていない履歴へ招待されることのないようにします。
一人称で話す。 「彼女は決して手伝わない」よりも、「私は夕方の家事に負担を感じている」の方が効果的です。
中立的な統合を依頼する。

「私たち二人の立場を、どちらも判断せず同じ分量で要約し、その両方に対応する選択肢を3つ挙げてください。」
個人的な内省は非公開にする。 Personal Therapistのようなエージェントとの個人セッションなら、個人的な打ち明け話を共有スレッドから外せます。生の打ち明け話ではなく、結論を共同チャットに持ち込んでください。
限界を認識する。 継続的な対立、安全上の懸念、信頼の侵害には、共有チャットボットではなく、有資格の専門家が必要です。

すでに履歴のあるグループチャットに誰かを招待する前に、何を知るべきか？

最も重要なのは、招待された人が、それまでのすべてのメッセージと添付ファイルを含む履歴全体を見られる可能性が高いことです。招待を送る前に、スレッドを見直してください。これはあらゆるマルチプレイヤーAIチャットで最大のプライバシー判断であり、仕事でも家族利用でも同様に重要です。

Jenovaでは、次のルールが適用されます。

承諾時に完全な履歴を表示： 招待を承諾すると、完全な履歴とファイルが表示されます。
Share linksはスナップショット： 公開Share linksは読み取り専用のスナップショットを作成するものであり、参加のための招待ではありません。
メモリは隔離される： Global Memoryは無効であり、メンバーのプライベートチャットの内容がグループに入ることはありません。
非表示メッセージはない： チャットに投稿されたすべての内容は、すべてのメンバーに表示されます。

同じ会話内でも、情報の種類ごとに異なる扱いが必要です。ある医療AI分析は、「診療時間を案内するアシスタントと、症状について話すツールは同じチャット画面を共有できるが、同じ根拠や権限を必要とするわけではない」と述べています。研究者は現在、この特有の問題に対応するベンチマークも構築しています。その一つが、複数当事者の会話におけるLLMアシスタントの文脈的プライバシーを測定するベンチマーク、MuPPETです。

仕事用チャットでは、ガバナンスはエチケットと同じくらい重要です。WRITERの調査では、従業員の35%が機密情報を公開AIツールに入力した経験があると答えています。共有チャットでは、貼り付けられた内容を見られる人の数が増えます。

誰かを招待する前に、次の項目を確認してください。

履歴に、招待する本人がまだ見ていない、その人について書かれた内容はありますか？
招待する本人に見せるべきでない添付ファイルはありますか？
完全な履歴よりも、整理された要約を起点とする新しいチャットの方が適していますか？
投稿した内容はすべて全員に見えることを、全員が理解していますか？

あらゆる用途で生産的なマルチプレイヤーAIグループチャットを運営するには？

生産的なグループチャットには、プラットフォームや目的にかかわらず、次の5つの習慣があります。

AIの役割を定義する。
整理された文脈を与える。
貼り付ける内容にラベルを付ける。
処理モデルに合わせて進める。
各セッションを共有要約で終える。

これらの習慣は、チーム調整、支援者、家庭の各チャットで見られる失敗パターンに対応します。

用途を問わないワークフロー

最初のメッセージで役割を割り当てる。 調整役、案内役、プランナー、仲介役のどれかを明示し、何をもって「良い」とするかを説明します。
整理された要約を用意する。 チャットが個人会話から発展したものであれば、要約を作成させ、生の履歴を公開するよりも新しく始めるべきか検討します。
各参加者を紹介する。 名前、役割、提供する内容を伝え、エージェントが最初から発言を正しく帰属できるようにします。
外部コンテンツにラベルを付ける。 「送信者からのメール：」「下書き：」「仕様：」のような接頭辞を使い、貼り付けた資料が投稿者自身の言葉として扱われないようにします。
順次処理のプラットフォームでは依頼をまとめる。 Jenovaでは一度に一つのエージェントタスクが実行されるため、複数の小さな依頼を並べるより、「業者を調査し、比較表も作成する」のように関連する依頼をまとめてください。
毎回のセッションを要約で締めくくる。

「今日決まったこと、まだ未解決のこと、次の各ステップの担当者を要約してください。150語以内にしてください。」

ShapesでAIの参加を調整する

Shapesでは、返信の振る舞いをMore actions → Settings → AI Configurations → AI replies → Auto-reply triggersで設定します。ドキュメントでは、グループでの比較を「Reply when mentioned」から始め、必要に応じて自動トリガーを一つずつ追加することを推奨しています。これにより、決定を下す人間よりAIが前に出すぎることを防げます。その指針はどのプラットフォームにも当てはまります。グループ内のAIは、「一人の好みをグループ全体の決定として扱わない」ようにすべきです。

AIプロダクトの開発者は、非ロールプレイ型グループチャットについて何を語っているのか？

Jenovaのプロダクトチームは、人々が以前はプライベートチャット間で担っていた伝言作業をAIが引き受けるときに、最も大きな効果が生まれると考えています。一方で、人間の判断が必要な対立にグループチャットを使うときに、最大のリスクが生じると見ています。

「非ロールプレイ型グループチャットで最も明確なシグナルは、人間による伝言をなくすことに価値があるという点です。支援者のパターンでは、以前は一人が単独で調査し、その内容を支援相手のために言い換える必要があり、その過程で詳細が失われていました。同じエージェントの前に二人が座れば、支援を受ける人はメールが届いた瞬間に『このメールは何を意味しますか？』と尋ねられます。そして答えは、支援者がすでに整えたすべての文脈を土台にできます。

当社のプロダクトチームとエンジニアリングチームも、エージェントを調整役としてGroup Chatで部門横断の作業を進めています。最も重要なのは翻訳の層です。ユーザーの言葉で書かれた要件と、エンジニアリング上の制約として書かれた同じ要件は、二つの異なる文書です。エージェントが両方を全員の前で作成することで、以前は数週間後のレビュー会議まで表面化しなかった不一致が、数分で明らかになります。

正直な制約は、共有文脈の安全性は、それを取り巻く習慣と同程度にしか安全ではないことです。私たちが最も深刻に受け止める失敗は、モデルの誤りではありません。誰かが一人で履歴を作り、その履歴の対象となっている人を後から招待したときに起こります。現在は、生の個人文脈を見せるのではなく、全員向けに書かれた要約でグループチャットを始めること、そして助言型セッションでは順番ごとの追認ではなく中立的な統合を中心に構成することを推奨しています。

次の設計上の課題は選択的な表示です。グループがワークスペースを共有しつつ、一部の資料は特定のメンバーだけに限定しておけるようにすることです。これは、人々がすでに持ち込み始めている、より機微な家族や職場での意思決定において、マルチプレイヤーAIを安全にするために必要な機能です。」

— 70か国以上で30,000人以上のユーザーにサービスを提供するAIエージェントプラットフォーム、Jenovaプロダクトチーム