Garry Tan：現在、私はAIにプロンプトをほとんど出していません！YCの執行長が「複利化できるAIワークフロー」を分析

Garry Tan は近日、長文《Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work》を公開し、自身が AI agent 駆動の「セカンド・ブレイン・システム」をどのように構築したのかを詳しく明かした。彼は、過去5か月間に AI によって自分が再び builder に戻り、さらには Y Combinator のエグゼクティブ・ディレクターとしての日常の仕事のやり方まで徹底的に変わったと述べている。

YC エグゼクティブ：未来は compound AI systems を作る人のものだ

Garry Tan は、多くの人が依然として AI をチャット画面として使っている一方で、真のチャンスは AI を「作業用OS（operating system）」として捉えることにあると考えている。それは、継続的に記憶し、蓄積し、更新し、個人の知識、会議、読書、ワークフローをつなぎ合わせることができるシステムだ。彼はさらに次のように断言している。「未来は、大企業の集中型 AI ツールをただ使う人ではなく、compound AI systems を構築する人のものになる。」

（YC パートナーが、AI でゼロから会社を作る方法を共有。スタートアップは AI をツールではなく作業用OSとして扱うべき）

これは私たちが先に報じた内容とも一致している。Y Combinator Summer 2026 Requests for Startups（RFS）でも、Startup School で語った YC パートナーの Diana でも、AI 起業は「個人の仕事効率を高める」から「組織と産業のプロセスを作り直す」方向へ進んでいると触れている。AI は、会社がときどき使う効率化ツールにとどまるべきではなく、初日から、会社全体の作業用OSとして設計されるべきだ。

（YC が Summer 2026 に投資したい 15 の新規スタートアップ方向性を公開：AI 起業は Chatbot をプロダクトに押し込むことではない）

AI が彼の仏教書を「人生の鏡」に変えた

Garry Tan は、自身が最近仏教作家 Pema Chödrön の《When Things Fall Apart》を読んだとき、初めて personal AI の力を本当に実感したと語る。彼は、自分の AI システムに「book mirror（人生の鏡）」のプロセスを実行させる。まず全書の 22 章を分解し、次に複数の sub-agent が同時に2つのことを行う。すなわち、著者の見解を要約し、各見解を Garry Tan 自身の人生にマッピングする。

しかも、ただのふわふわした精神論ではなく、直接次の内容と結びつけている：

家庭背景

創業の歴史

YC の仕事

深夜ノート

読書記録

therapist が話し合った内容

起業家との対話

最終的に、3万語に及ぶ「brain page（ブレイン・ページ）」を出力する。

たとえば、書中で groundlessness（無根性）について触れると、システムは彼の前週に founder と交わした特定の会話へ結びつき、fear（恐れ）になると therapist が指摘した行動パターンを引用し、letting go（手放す）では彼が深夜に書き留めた創作の自由感へとつなぐ。

Garry Tan は、この一連のプロセスにかかるのは約40分だけだと述べている。彼は、時給 300 ドルの心理療法士であっても、40時間以内に同様の分析はできないと考えている。なぜなら人間は、すべての作業の文脈、読書の履歴、会議記録、人間関係の地図を同時に読み込むことができないからだ。しかし AI ならできる。

本当の鍵はモデルではなく「スキル・システム」

とはいえ Garry Tan は、AI agent において本当に重要なのは単一のモデルではなく「skills（スキル）」だと考えている。彼の現在のシステムには、AI skills が100以上、そして約10万ページの知識ベースが含まれている。

彼はこの構成を次のように呼んでいる：

Fat skills. Fat code. Thin harness.

つまり：

Harness（runtime/router）は薄くあるべきだ

Skills は太くあるべきだ

真の価値は知識、ワークフロー、データにある

彼は現在、精度には Anthropic Claude Opus 4.7、recall と抽出には GPT-5.5、creative work には DeepSeek V4-Pro、高速推論には Groq + Llama を使い、OpenClaw と Hermes Agent は routing を担当している。

Garry Tan は次のように考えている。「モデルはただのエンジンで、他の部分こそが車だ。」AI agent はもはや prompt だけではなく、複利で増えていく workflow になっているのだと彼は強調し、自分はいまほとんど prompt を AI に投げなくなったとも言う。本当に重要なのは skill system だ。

たとえば：

meeting-ingestion

media-ingest

enrich

perplexity-research

investor-update-ingest

email-triage

calendar-check

それぞれの skill は、繰り返し可能で、テスト可能で、組み合わせ可能な仕事のワークフローモジュールだ。そして最も重要なのは、彼が「Skillify」という名の meta-skill も作ったことだ。あるワークフローが繰り返し出てくることに気づいたら、入力するだけでよい：skillify this

するとシステムは、先ほどの操作を分析し、再利用可能なパターンを抽出し、skill file を作り、resolver routing system を組み込み、そして将来すべての workflow に蓄積していく。

10万ページの知識ベース：AI はファイルキャビネットではなく神経システムのようになる

Garry Tan は、現在およそ10万ページの構造化された knowledge base を維持していると述べる。人物、会社、会議、本、Podcast、記事、アイデアなど、すべてに専用ページを作る。そして毎回の meeting が終わるたびに、AI が自動で transcript を生成し、要約を作り、人物ページを更新し、会社ページを更新し、timeline を更新し、open threads を更新し、relationship context を更新する。

これは、AI が単にデータを保存するだけではなく、「神経システム」のようになり始めていることを意味している。彼は、ファイルキャビネットはただ物を保存するだけだが、神経システムはつなぎ、思い出させ、更新し、推論につなげるのだとたとえている。

AI 時代で最も重要なのは個人の compound system

Garry Tan は最後に、核心となる見解を非常に明確に示した。未来で最強の人が、必ずしも最強のモデルを使う人とは限らない。代わりに、次を作れる人だ：

自分の knowledge graph

自分の workflows

自分の skill system

自分の personal AI OS

なぜなら、本を読むたびに、会議をするたびに、スキルが改善されるたびに、データが更新されるたびに、その蓄積がすべて続いていくと、AI システム全体に compound effect（複利効果）が現れ始めるからだ。彼はさらに、いま毎日午前2時でもコーディングしているのは、仕事が多すぎるからではなく、「AI が builder の楽しさを自分に返してくれた」からだとも述べている。

この記事 Garry Tan：私は今、AI にプロンプトを出すことがほとんどない！YC エグゼクティブが「複利で増えていく AI ワークフロー」を解説。最初に 鏈新聞 ABMedia に掲載されました。