Zenn (AI)Japan
役割ごとに、強さも変えるべきだった ― 複数のClaude Codeサブエージェントに、医療機器リスク判断の3軸でeffortを割り振る
以前、「どのAIに、どの強さで頼むか」を仕組みにするという記事で、医療機器管理の現場で学んだ「機微性×後戻りコスト×探索の広さ」という3軸を使い、AIタスクにどの強さ（effortレベル）を割り当てるかを決める基準を書きました。 そのとき前提にしていたのは、1つのタスクを1つのエージェントに頼むという場面でした。
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