これの何が凄いかというと、 単純に「強いAIを2つ使える」ことじゃない。 Codexに実装させて、 Claude Codeに別視点からレビューさせる。 でも、 本質はモデルの性能比較じゃなくて 「実行するAI」と「疑うAI」を分けたこと。 AIを使うから、 AIを組ませる時代に変わってきてる。

自分のアプリやツールをTikTokで広めたい人、悲しいほど簡単な話なんですが、 Hermes＋Codex＋TikTokで、投稿を100% 自動にすることができます。 用意するのはこれだけ。 ・UGC風のリアクション動画を作るプロンプト1本 ・自分のアプリを操作してる画面録画を10本くらい ・フックの文言を出すAI（どれでもOK） あとはHermesが全部やる。 ロードマップはこれ。 AIがフックの一言を書く ↓ Hermesがそのフックでリアクション動画を生成する ↓ その後ろにアプリのデモ動画を繋いで編集する ↓ テキストを上に乗せる ↓ TikTokに毎日アップロードw これを1アカでも複数アカでも回せる。 ポイントは動画の質じゃなく、 「切り口」を何個持ってるか。 切り口が3つあれば3本、 10あれば10本、 自動で出る投稿が増える。 素材10本×切り口の数だけ、自分がいなくても投稿が積み上がっていく。 撮影は最初の10本だけ。 編集・投稿・毎日の運用はゼロ。 「アプリ作ったけど広め方がわからない」で止まってる人ほど、 この仕組みは刺さるかと。 まずは、 画面録画10本 × フック用プロンプト1本 × Hermes。 これだけやればOK。

Claude Code、単体で使ってる人は これ試してみてほしい。 実はCodexを組み合わせると、 「作るAI」から「AIチーム」に変えられる。 👇 例えばClaude Codeに 実装を任せたとする。 そこで終わらせず、 完成したコードをCodexに渡して 別視点からレビューさせる。 Codexが問題点を見つけたら その指摘をClaudeに戻して修正。 最後に実際のテストで確認する。 つまり、 Claude Code → 実装 Codex → レビュー Claude Code → 修正 テスト → 最終確認 という流れ。 さらに用途に応じて、 /codex:review → 実装をレビュー /codex:rescue → 詰まった問題を調査・修正 /codex:adversarial-review → 設計や前提から疑う と役割を変えることもできる。 これから重要になるのは、 「ClaudeとCodex、結局どっちが強い？」 という比較ではない。 得意な仕事をそれぞれに任せて、 別のAIに検証させること。 1つのAIに全部やらせるより、 AI同士をどう組み合わせるか。

メディアアーティストの 落合洋一さんと 慶応義塾大学教授の 安宅和人さんのAI対談が有益。 ↓ ↓ 【概要】 生成AIで幸せになった人と、 不幸せになった人が ちょうど半々らしい。 不幸せ側の声が刺さる。 ｢コーディングという 自分の楽しみを奪われた｣ ｢自己否定されている感じがする｣ ｢エンターを押せば 終わる仕事ばかりでつまらない｣ 一方で、 幸せになった側の理屈も はっきりしていた。 やりたいことが 多すぎる人にとって、 AIは手が増えるだけ。 逆に、振られた仕事を こなすことが仕事だった 人からは、その中身ごと 消えてしまう。 分かれ目は能力じゃなく、 自分の中に｢やりたいこと｣を 持っているかどうか。 AIが余らせるのは 時間じゃなくて、自分。 そこに入れるものを 持っている人だけが、 この変化を楽しめている。

小学3年生から年間360日練習。 中学3年生までの7年間、 ほぼ毎日バッティングセンターに通ったイチロー。 そんなイチローの「継続のコツ」は、 AI時代にも刺さる。 新しいことほど最初のハードルを 低くした人が続けられる。 この子供の頃からの継続により、 メジャーで10年連続200本安打を達成し、 日米通算4,367本のヒットを打った。 でも、最初からイチローと同じ量を 続けようとする必要はない。 大切なのは最初のハードルを低くして やめずに続けること。 「これくらいならできる」から始めれば 続けることは少しずつ当たり前になる。 大きな目標ほど 最初の一歩は小さくていい。

【完全保存版】 Claude Codeでの開発に取り入れたい、 10の『Agent Skills』 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 探索。壁打ち。デザイン。 ブラウザ操作。試作。デバッグ。 画像からの実装。 エージェントの連携。ツールづくり。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 アイデアを詰めるところから、 実装・検証・再利用まで。 それぞれの工程を支えるスキルをまとめました 👇 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 01 find-skills やりたいことに合うスキルを探す。 02 grill-me 質問を重ねて、アイデアや設計の曖昧さを詰める。 03 frontend-design 配色・文字・レイアウトを整え、意図のあるUIを作る。 04 agent-browser ブラウザを操作して、画面の確認や情報の取得を進める。 05 prototype まず動くものを作り、アイデアを試す。 06 diagnosing-bugs バグの再現から原因の切り分け、修正・回帰テストまで。 07 skill-creator 自分の作業手順をスキルにして、評価・改善する。 08 image-to-code デザイン画像を読み解き、フロントエンドの実装につなげる。 09 subagent-driven-development タスクごとにサブエージェントへ任せ、レビューを挟みながら実装する。 10 mcp-builder 外部サービスやAPIと連携するMCPサーバーを作る。 必要な能力を探す → アイデアを詰める → 作る → 動きを確かめる → 次も使える手順にする この流れで見ると、 それぞれのスキルの使いどころが分かる。 保存して、まずは今の作業に合う1つから。

キングコング西野さんが語る 20代で圧倒的に差がつくスキルが どれもまじで重要すぎる 👇 ① 英会話 ② お金の勉強 ③ コミュニケーション どれも最重要で この3つを聞いて、 将来の選択肢を広げるための学びだと感じた。 英会話で、関われる人や世界が広がる。 お金を学ぶことで、 自分で判断できることが増える。 コミュニケーションを磨けば、 人と一緒に挑戦する力になる。 どれも「いつか身につけたい」で後回しにしがち。 だからこそ、今日から少しずつ時間を使いたい。

これ、最初に入れとかないと普通に損するやつです🔥 Fable 5.1でまだ「このSkill使って」って手打ちしてる人は古すぎる。 Skillって最初から全部読みません。 セッション開始時に入るのは名前と説明だけ。 本体は「使うと決めた瞬間」にだけ読み込まれる。 だから人間がSkillを指定するほど、 ・使わない説明文が毎回トークンを食う ・Fable 5.1には過剰指定になって精度が落ちる 旧モデル向けの細かい手順Skillを毎回指定してる人ほど、最新モデルの性能を自分で殺してる。 Fable 5.1は「何を使うか」より「何を達成したいか」の方が強い。 完了条件だけ渡せば、あとは自分で探します。←これがFable 5.1のすごいところ。 Find Skillsを入れたら、CLAUDE.mdにこれだけ書いて。 ・足りない能力は自作する前にFind Skillsで探す ・入れる前に提供元とinstall数を見る ・プロジェクト固有の手順だけローカルSkill化する Find Skillsは能力のパッケージマネージャ。 入れすぎると枠が削られて、本当に使うSkillまで見えなくなる。 入れたら /skills で棚卸し。 これやらない人、だいたい詰みます。 ポイントはツールを指定することじゃなく、 欲しい結果だけ渡して、 能力の選定を機械に丸投げすること。 まずはFind Skills入れて、次の作業で「何を使うか」を書くのをやめてみて。 これだけやればOK。

すごい事例ですね！Claudeを使って「AI社員」を動かしているのが衝撃的です。自分の代わりに面倒な作業や企画出しを任せて、戦略的な部分に集中できる状態になるイメージが参考になります。

🚨 Claude Codeで1人社長でも半年で 5000万円売り上げた「AI社員」運用 もはや「会社を作るツール」の様な感覚　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 GitHubやClaudeのSkillを 1本ずつ追加していくだけで、 開発者 デザイナー マーケター SNS担当 財務 経営管理 法務まで、 1つのClaude環境に「部署」として増やしていける。 要するに、 人を1人ずつ採用するのではなく、 URLを1本ずつ読み込ませてAI組織を作る。 正直、ここまで揃うと異常です。 Claude Codeはもう、 プログラマーだけのツールじゃない。 GitHub上に公開されている Skillsやツールを読み込み、 「誰に何を担当させるか」 を役割ごとに整理すれば、 開発部を作る。 デザイン部を作る。 マーケ部を作る。 SNS部を作る。 財務部を作る。 法務部を作る。 これを全部、 1つのAI環境で連携させられる。 やることは基本3つ。 URLをClaudeに渡す リポジトリの役割と安全性を解析させる 必要なものだけ実装させる 最初にこれをClaude Codeへ投げる👇 「以下のURLを社内Skill候補として読み込んでください。各URLの役割、導入条件、権限、依存関係を確認してください。その後、部署別の構成図を作り、重複する機能や競合する設定を整理してください。安全性を確認したうえで、必要最小限の構成から順番に導入してください。」 追加する候補はこれ。 【開発部】 ・Superpowers ・Context7 ・Skill Creator ・MCP Builder ・Webapp Testing ・Claude-Mem 【デザイン部】 ・UI UX Pro Max ・Taste ・Frontend Design ・Transitions ・Web Artifacts ・Brand Guidelines 【マーケ部】 ・Marketing Skills 【SNS部】 ・Social Media Skills 【財務部】 ・Finance 【経営管理部】 ・Small Business 【法務部】 ・Legal ただし、 ここで一番重要なのは 「全部入れれば最強」 ではないこと。 むしろ最初から全部入れると、 Skill同士が競合したり、 不要なContextを消費したりして逆に弱くなる。 だから必要な部署から追加する。 商品を作る → 開発＋デザイン 商品を売る → マーケ＋SNS 事業として管理する → 財務＋経営管理＋法務 この順番で増やしていけば、 バラバラのAIツールではなく、 「1つの会社として連携するAI組織」 に近づいていく。 AI時代の採用は、 人を探すことだけじゃなくなる。 必要な能力を探す。 役割を与える。 Skillとして配置する。 部署同士を連携させる。 AI副業で1人社長の進め方は本文へ👇

株式会社Moonshot 代表取締役CEO菅原健一さんの AIへの一言が衝撃。 ↓ ↓ ↓ ｢AIは必ず上司にはならない｣ その人にとっての 部下にしかならないという 話だった。 だからAIに資料を 作らせたとしても、 どれだけ優秀でも 責任は取ってくれない。 自分の目で見て、 自分がOKを出して、 そのうえで 社長やクライアントに出す。 この工程は消えない。 ここを勘違いすると、 急に｢AIに置き換わる｣ と思ってしまう。 でも置き換わっているのは 作業であって、 責任のほうは動いていない。 責任は人間しか取れない。 だからしばらくは、 人間がAIをどう上手に 使うかというフェーズが続く。 自分の名前で出す覚悟が ある人にとって、 AIは最強の部下になる。 逆にその覚悟がない人は、 優秀な部下がいても 使いこなせない。

ElevenLabsに毎月課金してる人に朗報すぎる。 たった1人の開発者がElevenLabsを まるごとオープンソース化して、 自分のPCで動かせるようにしてしまった。 GitHubスターは2万超え。名前は「VoiceStudio」。 👇 できることはこれ。 ・きれいな声を1本渡すだけで、その声をクローンw ・動画の吹き替えが646言語 ・オーディオブック・音声入力・文字起こしもこなす ・音声エンジンは1つじゃなく14個入り 本家ElevenLabsが対応してるのは32言語。 こっちは646言語。20倍。 しかも ・文字数課金なし ・回数制限なし ・音声はクラウドに上がらず自分のPCに残る つまり「声のお金生みマシーン」をタダで手元に置ける状態。 RTX 5090で回した人いわく 「まだ本家より少し落ちるくらい」 らしい。 でも0円で、声が外に漏れない。 これ以上なにを求めるの、って話w 海外向けの吹き替え動画も、 AI美女の声も、 ナレーション付きの縦動画も、 月額を気にせず量産できる。 「ElevenLabsは高いから」で止まってた人、 言い訳が1個消えたかと。 VoiceStudioはこちら↓

ベンチャー企業の働き方で 先に予定を組んで実行に集中するのは AIとかなり相性がいいと思う。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 やることを洗い出し、 タスクを分解して、 優先順位と作業時間を決める。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 そこからカレンダーに 落とし込むところまでAIと一緒にやる。 急な依頼が入れば、予定を組み直す。 「次、何やろう」と迷う時間を減らして、 目の前の仕事に集中する。 こういう日程管理・タスク管理にこそ、AIを使いたい。

Claude Fable 5.1の品質を最大限引き出すには 「Find Skills」を最初に入れておいた方が良い 👇 Claude自身が 「今のタスクに何のSkillを使えばいいか？」 を探してくれるから大幅にトークン削減　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 つまり今までみたいに、 「この作業にはこのSkillを使って」 「このツールを呼び出して」 「次はこれを使って」 と人間側が細かく指定する必要がなくなる。 最初に一度だけこれを実行↓ npx skills add --skill find-skills あとはClaudeに、 「何を使うか」 ではなく、 「何を達成したいか」 だけ伝える。 すると、 ① Claudeが目的を理解 ↓ ② Find Skillsが適切なSkillを検索 ↓ ③ 必要なSkillを選択 ↓ ④ 複数のSkillが必要なら組み合わせる ↓ ⑤ ゴールまでの実行フローを構築 という流れで動かせる。 これがかなり重要。 AIエージェントを使うたびに 人間が最適なツールを探して指定していたら、 結局、人間が「司令塔＋ツール選定」までやっている。 Find Skillsを入れると、 人間 → 欲しい結果だけ伝える Claude → 必要なSkillを探す → 組み合わせる → 実行方法を考える という形に近づく。 Claude Codeを 「ツールを指定して動かすAI」ではなく、 「目的を伝えたら、自分で必要な能力を探して動くAI」 として使いたいなら、 かなり相性がいいです。 例えばこんな感じ👇

道具の組み合わせより、どの工程をどちらに任せるかを決めるほうが結果を左右します。導入自体が目的になると、後から調整が効かなくなりやすいです。

開発用AIの「必ず導入」は、自分の作業でどこが詰まっているかを決めてから考えたい。組み合わせを増やすなら、追加したモデルに任せる仕事を一つ言えるか。役割が曖昧なままでは、使い分ける判断まで仕事になる。

最新モデルの話はワクワクしますね。会社員目線だと導入への警戒心も湧きますが、先端技術が業務の効率化に繋がる可能性を考えるのは興味深いです。