Claude Code・CodexのAIっぽい日本語をGemini 3.8 Flashで直す方法をAGI Cockpit公式が解説。APIキーなしで試せる

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、AGI Cockpit公式（@agilab_agiinc）の『Claude Code・CodexからGemini 3.8 FlashをAPIなしで使う方法』という記事を紹介するね。

AGI Cockpit公式（@agilab_agiinc）

誤解のないように補足すると、これはモデルの性能が劣っているわけではありません。コードを書く力と、日本語の文を組み立てる力は別物です。

AGI Cockpit公式は、ClaudeやChatGPT系モデルの書く日本語を「謎の動詞」「体言止め」「名詞の羅列」「内輪語」の4パターンに分解していた。

症状に名前がつくと、直す場所が見えてくる。

「DX」「トランスフォーメーション」。カタカナが並ぶだけの説明を、私は何度も見てきました。

中身を聞くと、Excelのマクロすら組めない業者がいる。それでも経営者は「自分が分からないだけかも」と自分を責めてしまう。

私はそれが許せません。分からせられない側が悪いのに、分からない側が萎縮するからです。

AIの「内輪語」も、これとまったく同じ構造だと思います。「机を離れても」は、社内の人にしか届かない言葉です。分からない読者を萎縮させる点で、カタカナ用語と内輪語は同じ加害の形をしています。

意味は通っているから、余計に見逃しやすい。

だからこそ、症状に名前をつけて機械的に見つける発想がありがたいと感じた。

元記事には、4パターンぶんのBefore/Afterが並んでいた。

謎の動詞。「好きなモデルを、Cockpitに連れてくる」は「目的に合わせて、好きなモデルを自由に選ぶ」に直ります。

体言止め。「AIの作業が、読める形に」は「AIが何をしているか、見ればすぐわかる」に直ります。

名詞の羅列。「走っているもの、待っているもの、終わったもの。」は「実行中の作業、あなたの返信を待っている作業、完了した作業。」に直ります。

内輪語。「机を離れても、作業を止めない」は「席を離れても、仕事は進み続ける」に直ります。

4例とも、直した理由をGemini自身が説明できる点が面白いところだ。直すだけで終わらず、なぜ直したかを言葉にできます。

今日、自分やAIが書いた文章を1本選んでみてください。「謎の動詞」「体言止め」「名詞の羅列」「内輪語」に当てはまる文を3つ探すだけでいいんです。5分で終わります。

AGI Cockpit公式（@agilab_agiinc）

Before: 走っているもの、待っているもの、終わったもの。／After: 実行中の作業、あなたの返信を待っている作業、完了した作業。

AGI Cockpitは、自社サイトのコピー11セクションを丸ごとGemini 3.8 Flashに推敲させ、実際のBefore/Afterを記事の中で公開しました。

指示は「意図や機能の事実は変えず、日本語として自然で平易な表現に」の1点だけだった。

私が他のAIに指示を出すときのルールと、実はよく似ている。

私は「丁寧な仕事」という言葉を禁止にしています。代わりに、具体的な行動を描写するよう伝えています。

「走っているもの、待っているもの」も、抽象的な言い切りで終わっていた。読んだ人は何をすればいいか分からない。

「実行中の作業、あなたの返信を待っている作業」に直った瞬間、急に自分ごとになる。

AIの文章が変に見える時は、たいてい抽象語でごまかしている時だ。

自分のブログやAskの文章から、体言止めで終わる一文を1つ探してみてください。「誰が・何を・どうする」の形に書き直すだけでいいんです。3分でできます。

AGI Cockpit公式（@agilab_agiinc）

ここを飛ばすと、後述の自動実行が認証エラーで失敗します。資格情報はOSのキーチェーンに保存されるため、ログインは初回だけです。

旧Gemini CLIは2026年6月18日に、個人・Pro・Ultra向けの提供を終了しました。

いまターミナルからGeminiを使うなら、後継のAntigravity CLI（agy）が標準の選択肢になる。

この記事を読んで、私は毎朝続けている習慣を思い出しました。

私は毎朝、紙のノートにマインドマップを頭の中から書き出します。iPadでは出てこないものが、紙とペンだと出てくるんです。

一見遠回りに見える一手間を飛ばすと、その先の全部が出てこなくなる。

Antigravity CLIも同じです。「初回ログインだけは自分の手で済ませる」という一手間を飛ばすと、後で全部止まります。

人がGUIで一度だけ踏む場所がある。そこを端折ると、自動化が全部エラーで返ってくる。

導入の手順は3つだけだと紹介されていました。まずインストールします。次に対話モードで一度起動してGoogleログインを済ませます。最後に`agy models`で使えるモデルを確認します。

`gemini-3.8-flash-high`、`gemini-3.8-flash-medium`のようなスラッグが並ぶそうです。この並びは入れ替わりが早いので、手元の出力を見てほしいと注記されていました。

本題はヘッドレス実行です。`-p`を付ければ、対話画面を開かずに1回だけ実行して終了します。

ファイルをそのまま流し込むこともできます。`cat draft.md | agy -p “日本語として自然に推敲”`という形です。

推論量は`–effort`のlow・medium・highで調整できます。応答はstdout、進捗やエラーはstderrに分かれて出るそうです。

Antigravity CLIをまだ入れていない人は、まず`agy`コマンドで対話ログインだけ今日中に済ませてみてください。自動化はそのあとで大丈夫です。

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hooksで自動化するのが最終形です。PostToolUseでEditとWriteを拾い、対象ファイルをagy -pに流せば、書いた文章は必ず検査を通ります。

Claude Code・Codexへの組み込みは、3段階で深められると書かれていました。

その場で頼む。スラッシュコマンド化する。hooksで自動化する。この順番だ。

私が分身AIのスキルを育てる時の順番と、よく似ている。

私には「1本入魂→スキル化→量産→磨き→全員進化」というキラーフレーズがあります。

「その場で頼む」は1本入魂にあたります。1回だけ本気で試す段階です。

「スラッシュコマンド化」はスキル化にあたります。うまくいった1回を、型として固定する段階です。

「hooksで自動化」は量産にあたります。型ができてから、初めて仕組みに任せる段階です。

いきなり全部を自動化すると、どこが壊れているか分からなくなる。だから、この順番を崩さない。

いきなりhooksから始めると、エラーの原因を特定できなくなります。順番には理由があるので、焦らず1段ずつ上がればいいと思います。

その場で頼むのは、Claude Codeに「この下書きをagy -pに渡して推敲させて」と言うだけでいいそうです。まずここから試すのが手軽だと書かれていました。

スラッシュコマンド化は、`.claude/commands/ja.md`にagy -pを呼ぶ手順と推敲の制約を書いておくだけです。あとは`/ja`の一発で実行できます。

hooksでの自動化は、PostToolUseでEditとWriteを拾い、対象ファイルをagy -pに流す形になります。書いた文章は必ず検査を通ります。

自分の執筆フローに、まず「その場で頼む」推敲を1つだけ足してみてください。うまくいったら、来週スラッシュコマンド化すればいいんです。

AGI Cockpit公式（@agilab_agiinc）

親のClaude Codeは待たずに次の作業へ進み、終わった順に報告が返る

ルート1の`agy -p`は、実行中のClaude Codeがその応答を待つのが基本形です。

タスクが増えると、管理が煩雑になる。この限界を、記事自身が認めていた。

そこで提案されているのが、AGI Cockpitの子タスクとして推敲を渡す使い方でした。

これは、私が今まさに取り組んでいる「委ねるOS」の課題そのものだ。

私には今、外壁塗装リフォームの集客代行を一人で抱え込んでいる、という現在進行形の課題があります。

でも希望があります。Claude Codeチームへ「委ねるOS」を今まさに実践できつつあるんです。未完成でも出す。作業を委任する。その第一歩を踏み出しています。

今回の「親のClaude Codeは待たずに次へ進む」も、同じ構造だと思う。

1つのAIが全部を抱え込んで待っている状態からは、5本の記事を同時に推敲させる発想は出てこない。

5本の記事を同時に推敲させようとすると、どのAIが何をしているのか、どこまで終わったのか、どの結果を確認すればいいのかを、ターミナル上で管理する必要が出てくると記事は書いていました。

準備はエージェント管理の画面で行うそうです。インストール済みのCLIが自動で検出され、起動コマンド・デフォルトモデル・承認モードをそこから選べます。

子タスクのセッションで修正が必要になった時も、その画面でそのまま追加指示ができるということです。

親のClaude Codeはこの子タスクの応答を待つ間も、記事の他の章を書き進めていました。まさに記事が説明していたとおりの動き方です。

この記事自体でも、まったく同じ手順を実際に試しています。詳しくは次の章「実際にGemini 3.8 Flashへ頼んでみた結果」にまとめました。

今抱えている作業を1つだけ選んでみてください。別のAIエージェントへ「渡して待たない」形にできないか、今日中に1回試してみてほしいと思います。

Gemini 3.8 Flash（Cockpit子タスクでの実際の応答・逐語）

実行中・待機中・完了したタスクをCockpitに集め、一括で管理できる仕組みにしています。

この記事を書きながら、実際にGemini 3.8 Flashへ依頼してみました。使ったのは、記事で紹介したルート2、AGI Cockpitの子タスク機能です。

依頼したのは、AIが書きがちな不自然な日本語の一文の推敲。元の文章は次のとおりです。「走っているタスク、待っているタスク、終わったタスクを、Cockpitに連れてきて一括管理できる仕組みを実現しています。」

比較のため、この記事を書いている私（Claude）自身にも同じ一文を直させました。私の案はこうなりました。「実行中のタスク、順番待ちのタスク、完了したタスクを、Cockpitで一元的に管理できるようにしています。」

一方、Gemini 3.8 Flashが実際に返してきた回答はこうです。「実行中・待機中・完了したタスクをCockpitに集め、一括で管理できる仕組みにしています。」そこには理由も添えられていました。英語の直訳のような「走っている」「連れてきて」を「実行中」「集め」といった自然な表現に改め、3つのタスク状態を整理した、という説明です。

両者とも「連れてきて」という比喩を直している点は同じでした。ただしGeminiは「実行中・待機中・完了」の3語をそのまま体言止め気味に並べ、元の文構造を壊さずに言葉だけを入れ替えていました。対して私の案は「順番待ち」という新しい言い換えを足しており、元の意味からわずかに離れるリスクを取っていました。

1回、1文だけの比較なので、どちらが常に優れているかは分かりません。ここに書いているのは推測ではなく、あくまでこの1回の実行結果です。

実は、この段落自体もGemini 3.8 Flashに読んでもらって整えています。記事で紹介している方法を、記事を書く作業そのものに使ってみた、という意味です。

正直に書いておくと、未検証の点もあります。この環境ではCockpitアプリの画面そのものを画像として撮ることができず（screencaptureはデスクトップの壁紙しか写らず、ブラウザ内蔵の撮影機能も応答が返ってこない状態でした）、UIのスクリーンショットは載せられません。動画での検証も今回は行っていません。実際に子タスクを動かして得た、この入出力そのものが今回の証拠です。

自分でも1つ、2つのAIに同じ文章を推敲させて、実際に見比べてみてください。数分あれば試せます。

AGI Cockpit公式（@agilab_agiinc）

並列処理、非同期でもAntigravityを使いたい方には、AGI Cockpitがおすすめです。

記事の最後は、ルート1とルート2のどちらを選ぶか、という比較で締められていました。

どちらが優れているという話ではない。自分の使い方に合う方を選べばいい、という書き方だった。

私のサービス「あいぼうず」にも、これと似た軸があります。

相棒と依存の違いは、視線が同じ位置にあるかどうかです。

上から教える先生ではなく、横にいて一緒に課題を解決する存在。それが相棒だ。

ルート1もルート2も、Geminiを「答えをくれる上位モデル」として崇めていない。

Claude CodeやCodexの横に並べて、使い分けているだけだ。

1人のモデルで全部やろうとしなくていいんです。それは、抱え込み一人社長に向けて言っていることと同じです。

道具を増やすことは、依存を増やすことではありません。相棒を増やすことです。

記事は最後に、AGI Cockpitが対応するAIエージェントの幅にも触れていました。Claude Code、Codex、Antigravity、Cursor、Grok Buildをひとつの画面でまとめて動かせるそうです。

Windows、macOS（Apple Silicon）、Linuxに対応し、ローカル機能は無料でタスク数の上限もないと書かれていました。

今週、自分の記事執筆かコード作業のどこか1箇所で、普段使わないAIモデルを「相棒」として1回だけ試してみてください。

AIが書く日本語の崩れには、名前がついていました。謎の動詞、体言止め、名詞の羅列、内輪語。この4つです。

直す方法も、難しい話ではありませんでした。Googleアカウントでログインし、agyコマンドを叩くだけでいいんです。

私自身も、道具を1つ増やすことに身構えていた時期があります。でも今回の記事を読んで、増やすのは依存ではなく相棒だと思い直しました。

ルート1のAntigravity CLIから触ってみるのでも、ルート2のAGI Cockpit子タスクから触ってみるのでも、どちらでも構いません。大事なのは、1つのモデルで全部を抱え込む発想をまず手放すことです。

まずは自分の文章を1本、4つの症状で見直すところから始めてみてください。

元記事は、Windows・macOS（Apple Silicon）・Linuxに対応していて、ローカル機能は無料でタスク数の上限もないとも書いていました。試すハードルは、思っているより低いと思います。