Codexラボ ｜ラボとみ｜AI時代の新しいIT教育を研究

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Claude CodeやCodexに
「では、Playwright（プレイライト）で操作しますね」と言われて
「は？」ってなったことありませんか？

ク「それとも、CDP（シーディーピー）を使いましょうか？どちらにしますか？」
「はい？」

AIが「ブラウザを動かす」仕組みの裏側を
「HTML → DOM → Playwright 命令」の順で
全部図解しました。

「座標」ではなく「部品名」でユニークに指定することで、Webサービス操作の精度があがるということが腑に落ちると思います。

APIが無い世界だったら、こう対処する！

連載第4回👇

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早速ClaudeのFable5に
最近のMCPの変化について質問をしてみたら

回答は、ものすごくきちっとした解説が返ってきた。

内容がどこまで正確かは検証してないけど、
きちんと説明しようという意欲は感じる

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ついに、Fable5が出たか

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we’ve made safe for general use.

Its capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available.

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ゴクリ…

[Alex Heath @alexeheath]

Sources: Anthropic is planning to release a public version of Mythos tomorrow
- Will have substantial guardrails and not be as cyber permissive as what Project Glasswing partners can access
- Will be dramatically better at long-horizon, multi-turn tasks https://t.co/cqq3Y5CVb0

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いよいよ、Mythosのリリースが来そうやね

その日は近い🤖

[Chubby♨️ @kimmonismus]

Holy, release is so close. It will be named „Claude Mythos 5“, a tier above Opus.

I got the feeling coming week will be so huge

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＞企業はしばしばエージェントが作業するために必要な重要なコンテキストの一部をキャプチャー・デジタル化していません。意思決定、プロセス、ワークフローはしばしば人々の頭の中やトライバルナレッジに存在し、エージェント用の非構造化データに変換する必要があります。

その通りで、

今年のうちに企業は
まず会議を全てオンライン収録して、強制トランスクリプト化（または、要約化）して

そのアクセス権が適切に関係者に自動付与される体制を整えるのが目標。

ただ、そのためにはアクセス権の付与について一度学ばないと怖くてできないだろう

[Aaron Levie @levie]

This is effectively the #1 problem for AI agents in the enterprise.

As we go from agentic coding (where a large amount of context is in the code base, and users are technical enough to get the rest to the agent easily) to a world of knowledge work agents, the context problem becomes much more acute.

We see this every day with customers at Box. For existing digital knowledge, it’s often fragmented across legacy systems or environments that don’t play nice with agents, and have access controls that don’t map to the real work that needs to be done, which become a huge hurdle for getting agents the context they need. This has to all get moved to modern, secure cloud environments.

But also, companies often haven’t captured and digitized some of the critical context that agents need to work with. Decisions, processes, and workflows often live in people’s heads and tribal knowledge that need to get turned into unstructured data for agents.

This is actually one of the biggest points of leverage for applied AI companies, because they can work to specialize in getting agents exactly the information and domain expertise they need. But it’s also one of the reasons why FDEs and new system integrator plays will also work so well right now.

The companies that figure this out will be able to get the most out of AI going forward.

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Microsoft側の技術に関する記述や説明が
恐ろしいほど不親切且つ論理的に非常にフワッとしているせいで

AIがそれを学習しても
AI自身もフワッときた間違った理解をすることが多いため

Microsoft製品に関してのAIの回答は、よほど深掘りしないと正解をとらえてくれない

これは、先々、致命的な問題に繋がるだろう

まさに、Microsoftのヘルプや解説自体が
様々なバージョンや様々な仕様がスパゲッティになっていて、
全然　AI Readyでは無かった
ということ。

全然、構造的じゃない。

それを学習データに使ったAIは、よほど気をつけないと正しい推論を行えなくなっている。

また、Copilotなども無限に種類があるため
学習者にとっては入り口がそもそも300個ぐらいある感じがして
その入り口の選定でまず強烈な認知負荷がかかるので、
どれにしようかな、で疲弊してしまう

無限に製品を抱えていることが
体験や理解の複雑度を天文学的に上げている

これを「簡単な製品」のように宣伝することは、さすがに通らないと思います

ものすごく高度な技術が入っているけど、
複数のアプリが絡まりすぎて、複雑で落とし穴のある製品。

そう解釈した方が良い

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【ダブルチェックの復権】

例えば、新人1日目だったら
新人が書いた顧客への返信メールは、
上長や先輩が送信前に必ずチェックします

（この新人、お客様に変なこと書いてないよな…）

つまり、新人の仕事は
本人と別の人がダブルチェックする。

でも3年目の社員が、
送るメールを毎回、送信前に上司にダブルチェックされたら鬱陶しすぎる。

本来、自律した仕事というのは
このように
「ダブルチェックなんて要らない」という価値観になるものなんだけど

AIに作業させる時は
「この作業の最後に、手順通りに作業が行われたかを、サブエージェントに監査させてね」
とやることで、

手順から逸脱してないかのダブルチェックを出来て、有効です。

人の場合はダブルチェックされるの鬱陶しいんだけど、
AIがやった作業を、別のサブエージェントがチェックするのはやった方がいい

なぜなら、メインのエージェントが
手続きを飛ばしたり、違うやり方やツールを使ってやってることが8割ぐらいあるから。

チェック専門のサブエージェントは、
手順通りかをチェックするだけの単純作業だからこそ、確実に違反を見つけてくれる。

つまり、
『AI時代はダブルチェックが復権する』
わけです。

人間同士なら、ダブルチェック嫌がりますけど、
AIは、積極的にAI同士でダブルチェックさせましょう。

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個人的には、
マイク🎙️とマイクアームを各デスクに設置して

それに各自のPCをUSBで接続して
話し掛けるようにデスク側を配備するというのが
気持ちが良い環境かなと思います。

イヤホンだと、常に耳を付けてるのが
自分なら鬱陶しい気がするからです。

また、特に複数人で働くオフィスで、
みんなが永遠にイヤホンしてたら
なんか話しかけづらくて空気悪いから

やっぱりイヤホン作戦はあんまり筋は良くないかなと思います

永遠にイヤホンつけてる人、
話し掛けるとめんどくさそうにするし。

マイクだけ設置作戦が
私の感覚ではオススメ。

キーボードよりマイクを使うようになるのが
AI化オフィスの第一歩

マイクの無いオフィスなんて
考えられない

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Q.「会社のみんながAIを使いこなす上で1番最初に取り組む大事なことは何ですか？」

と言う質問に対し、

私の答えは

「とにかく、AIに対しては音声入力を社内で徹底する」
「音声入力が普通だよねという文化を社内に浸透させる」
「パソコンは、話し掛けるものという感覚を普通にする」こと

です。
プロンプトが短すぎては全く意図が伝わらないので、ニュアンスの違い含め、精密にAIのレスポンスと自分の質問の本意を合わせる必要があります。

その際にキーボードで打つのでは、
詳細を伝えるのがだいぶ時間がかかる。

とにかくAIに対しては音声入力。
英会話と同じで、多くの人は発話で専門用語が出てきませんが、
そこをトレーニングするのが2026年のうちにまずは完成させたいスキルです。

英会話ならぬAI会話。

と言う感じで、
AI関連の専門用語がたくさん入ると、
発話力が弱すぎる人（つまり、なんて指示したらいいか、どう伝えたらいいかが全く言葉として出てこない）が90%ぐらいに思えます。

これは、時間をかけて醸成する必要がある必須スキルとなります。

発話する力を、早く養い始めましょう。

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@kaneko_less キーボードを取り上げましょう🤖

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@browsemode24 たまに、何回同じ注意をAIにしても
毎回同じ失敗をすることがあって

Claude Codeに説教してますけどね私は🥹

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体感では、AIを使っている時間の7割は

「AIの設定と闘ってる」
「AIの手順を調整してる」
「AIがやった失敗を指摘してAIに改善させるように仕組みを作ってる」
「AIが言ってきたことが本当か検証してる」

という感覚。

つまり何か月も

「ずっとセッティングを頑張ってる」

という感じなんです。
言いたいことは、その期間が必ず必要、ということ。

あまり触ったことがない人は

「AIの使い方を学べば、次の日から、作業が全て自動化される！」

と勘違いしてしまいますが、

それは
「そういう事例のみに絞って、意図的に見せられてるだけ」です。

例えば、「AIで綺麗なスライドが一瞬でできる！」というのがその典型です

いつも疑問なんですが、
みなさん、朝から晩までパワポのみを見てスライドを作る仕事じゃないですよね？
システムとかメールとかチャットとかExcelとかのデータがないとプレゼン資料作れないですよね。

パワポは、作業の流れのほんの一部です。

もしスライド作るにしても、
システムのデータ確認したり、顧客のメール確認したりして、さらに自分が言いそうな内容、自分が言いたい内容が織り込まれて、かつ、変な蛇足が無い資料を作ること、を「込み」でスライド作成と呼ぶ。

それを、全部AIがやってくれる流れ（＝パイプライン）を作るには、

Claude CodeやCodexへの、相当な指示、作り込みが必要です。
1日とかでは絶対に無理です。

だから、今日学んで明日から『自動化パイプライン』ができて、すぐにラクできるという感覚ではないです。

「正解のわからない中での試行錯誤」を相当しないと使えるものにならない。

ここに相当な時間を使わないなら、
思うような成果物はできあがりませんし、
AIに仕事を引き継ぐこともできません。

AIは、「使い方」を学ぶというよりも
とにかく「設定、調整、仕組み作りの試行錯誤に時間をかける」ということが必須です。

別の言い方で言うと
『AIは育てるもの』です。

『共に試行錯誤する仲間』
と言っても良い。

その意識無しに、

「AI導入したのに、どうしてすぐ成果が出ないんだ！？売上は何%上がった！作業時間は何%削れたんだ！？うちの社員はなんなんだ！」

と、業務効率化部長のようなことを言って
詰めたり揉めたりするのは間違いです。

すぐ成果は出ません。
だから、みんなこんなに必死に勉強したり
より良い工夫とかやり方を模索してるわけです。

「使い方」＜＜＜「育て・試行錯誤」

です。

これから、AIを誰もが使うので

試行錯誤を無駄と思わず
大切な学びの時間ととらえて

自信を持って試行錯誤していただきたいです。

1日で成果が出る！
というのは、AIでは難しいです。

「1日でそれっぽく動いた後、
何か月も調整を繰り返してるけど、まだ調整の余地あり！完全自動化の道は険しい！」

これが正しい感覚。
それが正解のルートにいるということです。

大切なのは

さわりつづけること、
模索し続けること、

正解がすぐに見えなくても諦めずに
AIと共に良いやり方を考え続けることです。

AIの道は１日にして成らず。

毎日さわって毎日勉強し続けましょう。

みなさんは、1人ではありません。
共に伴走してくれる天才のCodexとClaude Codeがいます。

業務をAIに完全に引き継げるまで、二人三脚でAIと知恵を出し合い、苦楽を共にする気持ちが、1番大切です。

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「AIの使い方が上手くなる方法」

というテーマの前に

「AIが微妙にズレた返答をしてきた時に
その微妙なズレを指摘して、
AIに正しい回答をさせれるか」

という能力が1番大事になる

「使い方」というより
「微妙に誤った内容に気づいて正す力」の方が大事

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「AIに仕事を奪われる」ということではなく

「AIが台頭することで、AIと比較した時に自分がそれを上回る価値のある仕事を提供するためには、今までの10倍とか20倍の専門性の広さと深さを持たなければならなくなる」

ということが、AIをさわってる人の焦りの本体だと思います

つまり、
今までの『成長速度』を数十倍上回る成長速度を出してください（AIを使えば当然できるでしょ？）

とずっと言われている感じのキツさが
襲いかかっているというのが今ですね🤖

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Codexと、Claude Codeでどちらから始めるか悩んだら、

「Codexデスクトップアプリ」から始めましょう

ChatGPTの月20ドルプラン（ChatGPT Plus）で良いと思います

間違えて、ブラウザ版を触らないように

デスクトップ版かCLI版が正解です

慣れない人はデスクトップ版で始めるのが良いです

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AIに習熟するには
AIで「遊ぶ」時間を取ることが必要です

会社では
その「遊び」時間が確保できないため

会社だけで触ってる人が
AIに習熟することは時間的に難しい

私は、無理だと思います

「時間を無駄にしちゃいけない」
という空気の業務内でのみAIを使ったら
ひたすら苦しいはずです

まず遊びましょう

ご自宅のパソコンで
Codexデスクトップアプリをインストールして、日常的にさわることが1番大事です

まず「遊び」が必要
遊びは、朝から晩までさわって３か月ぐらいは最低必要ですから

だから、皆さんも遊び始めてください
とにかくさわって遊ぶ

無駄なことをしよう、と言うことです

その無駄なことをしていても
ホントに「わからないことが山ほど出てくる」のがAIの怖さです

でもとりあえず遊び続ける

それが大前提に無いと仕事で使えるようにならないですよ

今使えてる人は

周りが何も言わなくても
深夜まで、家で勝手にAIで遊んでるタイプなだけです

仕事だけでさわってるわけじゃない

AIはこの先、永遠にさわる

だから、とにかく早く遊びはじめて
なんでも慣れてください

「学ぶ」という意味では学ぶんですが
遊びが先に無いと、根本的な触る時間が短すぎて
先に進めません

遊びが先。

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「AIが画面を自由に操作できるなら、APIっていらないのでは？」と思うかもしれません。

結論、全然違います。

Computer Useのような GUI操作 は、AIが画面を見て、ボタンを探して、クリックする方法ですがとにかく座標ズレが多い。

うまくいく時もありますが、APIほど安定しません。

また、Codex と Claude Code でも現状、差がついています。

Mac版 Codex は「画面もマウスも奪わない」「画面外まで認知できる」Computer Useを実現。
Claude Code は「画面もマウスも奪う」ので、作業中に画面やマウスを奪取されてしまう。

両者の差はかなり大きい。

API 第3回の記事を書きました。

連載「APIとは何か？」第3回。

APIなしの場合のGUI操作とComputer Useを徹底解説🔽

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