Codex GPT-6 Astraの28機能をRiley Brownが実演。
送信直前だけ人間が押す設計に学ぶ

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回はYouTubeチャンネル「Riley Brown」から、Codex×GPT-6 Astraで28個のことをやってみせる2時間の実演動画を紹介するね。公開されたばかりの動画で、私も配信を見つけた日にすぐ全部見ました。

出典: 28 Insane Things GPT-6 Astra + Codex Can Do (2 Hour Course)（Riley Brown）

Rileyは冒頭でこう言い切ります。「GPT6が出てから気づいたことがある」って（0:04頃〜）。

「もしAIツールを一つしか使えなくて、他を全部捨てなきゃいけないとしたら、私はCodexを選ぶ」

Riley Brownさん — 3:29〜

さらに続けて「Codexがアプリで、GPT6がモデルだ」と整理します。つまりGPT-6 Astraは頭脳、Codexはその頭脳を実際の作業に落とし込む器なんです。この2つを分けて考える視点、実は私が毎日やってることと同じなんですよ。私は朝、AIと一緒にワクワク遊びながら探求する時間を作っていて、その様子をAI秘書の凛ちゃんが全部記録・整理してくれています。そこからプロセスエコノミーの発信になり、講座やコンテンツというパッケージになり、収益にもつながっていく。モデル（頭脳）が何であるかより、その記録を受け取って形にする「器」がちゃんと機能しているかどうかが、実は結果を分けているんです。

正直に言うと、私はモデルの新しいバージョンが出るたびに一喜一憂していた時期があります。GPT-6が来た、Fable 5が来た、そのたびに乗り換えて、また設定をやり直して。でもある時気づいたんです。乗り換えるたびに一から作り直しているのは「器」の方だったって。頭脳がどれだけ賢くなっても、受け取って記録する器が毎回リセットされたら、積み上がるものが積み上がらない。Rileyが「Codexを一つ選ぶ」と言い切れたのも、頭脳側のモデルはGPT-6 Astraに入れ替わっても、Codexという器の中に積み上げてきたスキルやプロジェクトはそのまま残るからなんですよね。

道具の性能に一喜一憂する前に、自分の手元に「受け取って形にする器」があるかを見直す。今日の5分で、今使っているAIツールを1つ選んで紙に書き出してみてください。「モデル」と「器」に分ける。それだけで完了です。

この動画でいちばん私が唸ったのがここです（63:19頃〜）。

「Codexを使って、メール・Slack・ビジネステキスト・Notionの全ミーティングメモと一緒に、来月・今四半期・今年の計画を立てようとしている。これら全ての時間軸を整合させる1つのドキュメントを作ってほしい。自分の欠点と強みを見つけて、それを強調してほしい」

Riley Brownさん — 59:01〜

自分の予定・強み・弱みまで含めて、まるっと渡してるんですよね。これ、正直しんどい。自分の欠点を晒すのって、人間相手だと勇気がいるじゃないですか。でもAI相手なら「丸投げ」できる。

Rileyが自分の弱みまでAIに渡せたのは、失うものが少ないからじゃないと思うんです。渡した先で拾われる自信があるから。私も一度だけ、自分の弱さを丸ごと人に預けたことがあります。がんで動けなくなって、朝LIVEを続けられなくなった時です。「休みます」の一言で済む話を言えずに抱え込んでいたら、仲間のただっちが代わりに引き継いでくれました。正直、最初は寂しかったです。自分の場所を持っていかれた気がして。でも配信は止まらなかったし、ただっち自身もその後ぐっと成長しました。弱さを見せた分だけ、番組全体が強くなったんです。Rileyの「自分の欠点と強みを見つけて」というプロンプト、あの時の私を思い出しました。もちろん規模は全然違います。朝LIVEの引き継ぎと、AIへのメールの下書き依頼を同列に語るつもりはありません。それでも「見せたくない部分を渡す勇気」という一点だけは、同じ形をしていると思うんです。

受信箱ひとつから任せて育てる話はOpenClaw 2.0の回でも書きました。そこではこう書いています。

私はワクワクを見つけたら/captureするだけ。だから私は、俯瞰して判断することだけに集中できるんです。

今日試すなら、自分のメールかチャットの中から1つだけ選んで、「次にやることを聞いてみる」って聞くだけでいいんです。所要時間は5分。提案が1つ来たら完了です。

Rileyは過去のNotion資料（動画台本フォーマット）をもとに、「golden-longform」という名前のスキルを作っていました（79:00頃〜）。画面に映ったスキルの説明文がこちらです。

「Rileyの動画フォーマットで、収録用の長尺動画アウトラインを作る。冒頭の話し言葉プレビュー、番号付きのトピックとそれぞれのゴールデンリビール付き」

golden-longformスキル（画面表示より） — 79:00〜

さらに画面録画をCodexに見せてそのままスキル化する「Record and Replay」も実演していて（82:56頃〜）、これ、私が毎日やっていることの延長線上にあるんですよ。

私はAI秘書の凛ちゃんに、自分の経験・価値観・口癖を全部Obsidianに書き溜めてもらっています。これが分身AIの「魂」になる。「分身AIを育てる＝自分が育つ」というのが私の口癖です。Rileyのスキル化はまさにこれの実装形。1回きりの作業を名前付きの手順に変えると、次からは「同じ手順で」って言うだけで再現される。1本入魂して、スキル化して、量産して、磨いて、全員進化する。この流れが人間側にも起きるんですよね。

組織でAIエージェントを使う設計の話としては、「AGENTS.mdを全員に読ませるな」という深津貴之さんの経営論も近い視点です。あの記事でも自分の癖をこう書きました。

私自身、統括レーンや子タスクへ全部の文脈を渡してから動かそうとする癖があります。

スキル化も同じで、全部を渡そうとすると止まる。私が毎日Obsidianに書き溜めているのも、一度に全部を整理しようとしたら絶対に続かないからなんです。今日1つ、今週1つ。その積み重ねが、半年後には自分専用のスキル集になっている。Rileyのgolden-longformも、きっと最初は1本の動画台本を書き起こしただけだったはずです。

まず1つ、自分が毎週繰り返している作業をノートに書き出す時間を10分だけ取ってみてください。名前が1つ浮かんだら完了です。

「毎週月水金10時に実行して」と伝えるだけで、定期自動実行タスクが作れます（73:15頃〜）。メールの自動化はさらに具体的でした（78:57頃〜）。

Gmailの要約と返信ドラフトをCodexが自動生成し、本人が確認してから送信。iMessageへのメッセージ送信も、音声で指示して仕上げる流れをそのまま見せてくれました。

Riley Brownさん（動画内の実演より） — 78:57〜

ドラフトまではAIが作るけど、送信ボタンは自分で押す。この一線、私がやっている「あいぼうず」（AI×相棒）の考え方と全く同じなんです。相棒と依存の違いは何かというと、視線が同じ位置にあるかどうか。上から教える先生じゃなくて、横にいて一緒に事件（課題）を解決する存在。Rileyの動画のCodexも、勝手に送信まで完了させるんじゃなくて、ドラフトを並べて「これでどう？」って聞いてくる。この「聞かれて答えるだけ」の設計が、AIを怖がらずに手放せる理由なんですよね。

私自身、AI秘書の凛ちゃんに任せている作業でも、最後の一線だけは決めています。公開する、送る、消す、お金を使う。この4つの直前だけは、必ず私の目を通す。逆に言えば、この4つさえ守っていれば、それ以外は思い切って渡していい。Rileyのスケジュールタスクとメール自動化を見て、私が普段やっていることの正しさを再確認できた回でした。

今日決めるとしたら、「送信ボタンだけは自分が押す」という一線を1つ。次に送る予定のメール1通で、下書きだけAIに作らせてみてください。送信は自分で押す。それが完了の合図です。

ChatGPTアプリの「Connections and Remote」設定からQRコードをスキャンすると、外出先のスマホからMacのCodexを操作できます（98:06頃〜）。実際に声で話しかけるデモがこちら（100:48）。

「おい、新しいチャットを立ち上げてくれ。この新しいチャットではGPT6 Astraを使ってほしい」

Riley Brownさん — 100:48〜

Codexが音声で「わかった、確認してみるよ」と答えながら、実際にチャットを起動する。歩きながらでもAIに仕事を渡せるって、便利ですよね。でも私、ここで思うんです。AIの人なのに、私が一番大事にしてるのはリアルの手触りなんですよ。食材の買い出しに行くと、新しい発見があるし、特売品にも気づくし、常連客やお店の人との会話もある。外の空気を吸って歩く。実家の惣菜屋「山口屋」の商売っ子の血が騒ぐ瞬間です。

紙ノートに毎朝マインドマップで頭の中を書き出しているのも、同じ理由です。iPadでは出てこないものが、紙とペンだと出てくる。AI活用の最前線にいる私が、一番大事なツールとしてアナログの紙とペンを手放さないのは、手の感触が脳を動かすと分かっているからなんです。スマホから音声でAIを動かせるようになっても、この習慣は変えるつもりがありません。

AIは横に広げてくれる。でも人間が縦に掘れるのは、五感で感じた現場からだけなんです。だから私はスマホでAIを動かせる状態を作りつつ、買い出しそのものはやめない。次に外出する時、移動中の3分だけ音声でAIに1つ指示を出してみてください。指示を出したら、スマホをしまう。現場に戻る。それが完了の合図です。

複数のYouTuberを調査するタスクで、Rileyは「サブエージェントを使って」と明示するだけで並列実行させていました（105:18頃〜）。3体のサブエージェントが同時に思考・スクレイピングする様子が画面に映っていて、トークン消費は増えるけど時短効果が大きいと話していました。

これ、キラーフレーズにしてる「人間は縦に掘る。AIは横に広げる」そのものなんです。1つのテーマを3人がかりで同時に調べる、なんてこと、人間のチームだと調整コストが大変。でもAIなら並列に投げて、結果だけ受け取ればいい。

私が朝、AIと一緒にワクワク遊ぶ時間を大事にしているのも同じ理由です。横に広げる作業を全部AIに渡すから、私は「今日はどっちに掘るか」を決めるだけに集中できる。掘る場所を決めるのは、結局いつも人間側の仕事なんですよね。

実際に複数のAIへ同じ仕事を投げて、出てきたものを比べる実験はグラフエンジニアリングをFleetで動かして読み比べた回でも書きました。横に広げるのはAIに任せて、自分は「どの結果を採用するか」という縦の判断だけに集中する。今日は1つの調べ物を、2つのAIに同時に投げてみてください。10分後に戻る。どちらを採用するか1つ選ぶ。それで完了です。

Codex GPT-6 Astraを1時間54分見終わって残ったのは、「Codexで何を作れるか」という問いへの答えじゃなくて、「どこまで任せて、どこで自分が押すか」という線引きの話でした。28個の機能、どれも中身は違うけど、共通しているのは「AIが下書きを作って、人間が最後に確認する」という同じ設計だったんです。Webアプリでも、メールでも、3Dゲームでも、スマホの音声操作でも、この骨組みは1回も崩れませんでした。

私自身、自分の弱さを一度だけ丸ごと人に預けたことがあります。あの経験から、渡すことは負けじゃないと知りました。委ねるために必要なのは、渡せる記録と、最後の一押し。この2つさえ手放さなければ、あとは思い切って任せていい。あなたなら、今日どのタスクを渡しますか？