背景

AI ネイティブなチームとは？

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AI ネイティブなチームとは、人と AI エージェントがひとつの共有コンテキストレイヤーを基盤に活動するチームです。チームの考え方をリポジトリが所有する記録として残し、バージョン管理のもと、レビューを経て更新していきます。

コンテキストレイヤーには、チームのドメインで使う言葉、必ず満たすべき制約、システム設計の背景にある決定、チームが従う規約、エージェントが動作する際のガードレールが含まれます。人もエージェントも作業のたびにこれを読み、変更はすべて同じレビューのゲートを通ります。Leji は、そのコンテキストレイヤーのためのオープンな仕様です。

プロンプトとツール導入の先へ

AI ツールを使えば個々の作業は速くなります。しかし、プロンプトが散在し、ツールごとに指示が分かれ、知識が個人の記憶にとどまったままでは、チームの仕事の進め方までは変わりません。AI ネイティブなチームでは、ひとつのコンテキストレイヤーを共有し、バージョン管理し、統制します。

指示ではなく意図を

共有コンテキストが捉えるのは、持続する意図です。何を意味するのか、何が成立していなければならないのか、なぜそうなのかを記録します。人もエージェントも、その意図とタスクから取るべき行動を導き出します。そこに残る意味と制約は、特定のベンダーよりも長く存続します。その理由は設計の理由にあります。

階層ではなく輪

コンテキストは、人から人へ、人から AI へ、人から AI を経て人へという仕事の流れを循環します。アクセス権を持つ全員がこれを読み、誰でも変更を提案できますが、承認するのは人です。アクセス権自体はバージョン管理システムで付与します。閲覧を制限するコンテキストは、権限を分けた別のコンテキストレイヤーに配置します。

善意ではなく仕組みを

共有コンテキストは、現実の変化とともに古くなります。レビューのゲート、機械的なずれの検査、鮮度の期限を設けることで、保守を誰かの規律だけに頼らずに済みます。ガバナンスの規則により、これらを機械的に強制し、古くなったコンテキストを識別できます。

AI ネイティブな進め方

エンジニアとエージェントは、タスクに取りかかる際にコンテキストレイヤーを読み込み、同じ言葉、制約、決定を出発点とします。エージェントは必要に応じてコードとコンテキストの変更を提案し、人が両方を同じゲートでレビューします。こうしてコンテキストの保守が日々の仕事に組み込まれます。

Leji がそれを確かめられるようにする方法

AI ネイティブを名乗るのは簡単ですが、実態を確かめるのは容易ではありません。Leji は、コンテキストレイヤーを検証可能にします。leji.jsonマニフェストが適合性を宣言し、リファレンス CLI がリポジトリに導入し、公開されたスキーマに対して成果物を検証し、適合性を採点します。

4 つの適合レベル（core、indexed、governed、federated）は、コンテキストレイヤーが各要件を満たしているかどうかで決まる、段階的に積み上がる要件の集合です。成熟度を表すスコアではありません。たいていのチームはgoverned を目標とし、そこで止めるのが適切です。

federatedレベルは、それぞれ独立性を保つ価値のあるコンテキストレイヤーを、すでに複数のチームが所有している組織向けです。兄弟レイヤーは別々に所有された出典として維持され、ホスト側でピン留めしてマウントします。

CLI は機械的に確認できる項目を検証し、それ以外を報告します。残りはチームが保証するため、宣言は単なる主張ではなく、裏付けのあるものになります。

よくある質問

次は、仕様を読むか、コンテキストレイヤーを作って、適合していることを確かめる手順へ進みます。