AIエージェントの成功ワークフローを共有する研究OSS「Fairy Tale」を公開しました

ボンギンカン株式会社は、AIエージェント研究OSS（オープンソースソフトウェア）「Fairy Tale」を公開しました。

Fairy Taleは、公開されているAIエージェントの成功事例やユーザー報告を分析し、その背後にあるワークフローを、再利用可能なスキルやプラグインとして整理する研究プロジェクトです。

Fairy Taleとは

近年、AIエージェントの性能向上が注目されています。

しかし、優れた成果が本当にモデル性能だけによるものなのか、それともワークフローや検証プロセスによるものなのかは、外部からは分かりにくい場合があります。

Fairy Taleでは、

• なぜ成果が出たのか
• どの手順が効果的だったのか
• 他の環境でも再現できるのか

を分析し、スキルやプラグインとして再利用できる形に整理します。

目指しているのは、「優秀なAIエージェントの仕事の進め方」を共有可能な知識として蓄積することです。

Fairy Taleの考え方

Fairy Taleの基本的な考え方は、

「モデルを変えずに、ワークフローで成果を変える」

というものです。

同じAIモデルを利用していても、

• 前提確認
• 情報収集
• 仮説立案
• 検証
• 自己レビュー
• フィードバック

といったプロセスによって結果は大きく変わります。

Fairy Taleでは、こうした手順をスキルとして整理し、他の環境でも利用できるようにしています。

自己フィードバック機構

Fairy Taleでは、タスク実行後の失敗を分析し、改善ルールへ変換する自己フィードバック機構を採用しています。

具体的には、

1. タスク実行
2. 失敗パターン分析
3. 改善ルール生成
4. 再評価
5. 効果のないルールの削除

というサイクルを繰り返します。

単にルールを増やすのではなく、不要なルールを整理しながら改善を続ける仕組みです。

公開されている検証結果

研究段階のローカル検証では、以下の改善が報告されています。

• BioMysteryBench-preview：60.0% → 80.0%（+20.0pp）
• Harvey LAB互換 法務ベンチマーク：2.1% → 11.0%（+8.9pp）

また、法務ベンチマークでは統計的有意差（p ≒ 9×10⁻⁶）も報告されています。

※これらは研究段階のローカル検証結果であり、すべての環境で同様の改善を保証するものではありません。

Claude Codeへの導入方法

Marketplaceから導入する場合

Claude Codeで以下を実行します。

/plugin marketplace add bonginkan/fairy_tale
/plugin install fairy-tale@fairy-tale-marketplace

スキルのみ導入する場合

mkdir -p "$HOME/.claude/skills"

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/bonginkan/fairy_tale/main/install.sh | sh -s -- --agent claude

導入後はClaude Codeを再起動してください。

活用例

Fairy Taleは以下のような用途で利用できます。

• AIニュース分析
• 競合調査
• 技術調査
• プレスリリース作成支援
• 記事構成作成
• 社内共有資料作成
• AIエージェントのワークフロー研究

特に、情報の確度整理や根拠の明示が重要な業務との相性が良いと考えています。

GitHub

GitHubリポジトリはこちらです。

https://github.com/bonginkan/fairy_tale

改善提案やIssue、Pull Requestも歓迎しています。

興味を持っていただけた方は、ぜひGitHubで⭐Starをお願いします。

Let's fable the model.