Claude Fable 5.2を触ったAI仙人さんの所感。モデルの使い分けはAIに任せて人は目的を決める

出典: Claude Fable 5.2 の進化エグい（AI仙人）（AI仙人 【AI歴10年・ガチADHD男】）

動画は11月11日の公開です。AI仙人さんは、Claude Fable 5.2 が出たその日に触ってみた、と話します。動画の冒頭は、まだ触って間もない人の感想です。

AI仙人さんの動画は、以前にも紹介しています。AI仙人さんの動画でAIの選び方を整理した記事です。

一言で言うなら、と前置きして出てきたのが、この言葉です。

動画では（0:21〜）
言いよどみは省いています

一言で言うと、フェイブル初めて見た時の延長戦上の感動って感じやな。

新しい驚きというより、前の驚きが一段先まで伸びた感覚。

前の 5.1 は「ぬるっと」した変化で、解説もそれほど深くなかったそうです。5.2 はベンチマーク上も大きく、上がり幅が大きいと感じる、とのこと。曖昧な指示でもデバッグやコーディングが相当強く、一瞬で終わらせずに一つ一つの処理に時間をかけてくれるのがありがたい、とも言います。

使い分けは、これまでの流れを踏襲しています。計画は Fable、実装は Opus 5.5、データ集めや読み込みはサブエージェント（親のAIに呼ばれて、読み込みなどを分担するAI）で Sonnet。Opus 5.5 も Sonnet も同じ Anthropic の別のモデルで、強さと速さの段が違います。で、面白いのはここからです。Opus 5.5 も賢いので、その割り振りを細かく書かなくていい。

動画では（2:00〜）
言いよどみは省いています

簡単なとこはオーパスにで難しいところはフェーブルあなたが考えてくださいみたいな雑な指示で割とちゃんと割り振ってくれる。

これ、頼む側の肩の荷がひとつ下りる話なんです。どのモデルに何を回すかまで、細かく決めてから頼まなくていい。

「目的とゴールが合っていれば未完成も受け入れ、違和感があればやり直す。」最初の指示は雑でいいんです。割り振りまでAIに任せて、出てきた物に違和感があれば、そこで直させる。完璧な指示を書き上げてから頼むより、この順番が目安です。

磨き込んだ指示書より、雑な一言と、やり直しの一手。

「宇宙で街作って」の1回の指示。

それだけで作らせた3Dの宇宙都市を、AI仙人さんは画面に映して見せます。ズームもできる街で、Xで見かける3Dの作品より綺麗に感じたそうです。クリエイティブ系は「諸説ある」と断りながらも、だいぶ良くなった、という評価でした。

なぜそこまで作れるのか。いろいろ作らせてみた末に、AI仙人さんがたどり着いた答えは、絵の才能ではなくコードでした。

動画では（3:13〜）

テーブルは色々動画とか作らしてみたけど、やっぱりこのコードで何かを理解する能力が非常に高い。

だとしたら、絵や動画を頼む時も、コードで組ませる道を先に考えた方がいい。頼み方そのものが変わります。HTMLの生成は綺麗になって、光の角度まで計算している、とAI仙人さんは続けます。

ただし、全部が片付くわけではありません。人の目がないと分からない所は残る。たとえば、文字がダサい。そういう判断です。

動画や広告の話になると、評価は少し慎重になります。悪くはない。でも、反応の取れる広告の知見や、自社の運用ナレッジを持っている人のほうが、まだ強いそうです。こうした背景や知見がコンテキスト（AIに渡す背景や知見）で、ホームページを綺麗に作る知人は、大きくはないけれど無駄のないハーネス（AIの動きを周りで支える指示や仕組み）で作っている、という例も出ていました。

知見を持つ人がまだ強い理由を、AI仙人さんはこうまとめています。

動画では（4:48〜）

で、そういうものをちゃんと入れてやった方がまだクリエイティブ系は強いという印象がある。

モデルが賢くなっても、手元の知見の価値は下がらない。むしろ、入れた分だけ差になる話です。見た目の判断が人に残るという点は、私が以前 Opus 5.5 に動画を頼んだ時の記録とも重なります。

私の記事より（Opus 5.5に動画を一行で頼んだ時と細かく頼んだ時を試した記事・この記事の要点と、一行で頼んだ試し）

私の読みでは、AIは「かっこいい」を、派手な演出を足していくことだと受け取っています。光らせる。揺らす。弾けさせる。どれもAIが得意な表現です。頼んでいないのに、次々に入ってきました。

道具の自動検査の合格は、見た目の合格ではありません。コマを切り出して目で見たうえで、作ったAIとは別の系統のAIに点検させます。

見た目をどこで決めるか、私の答えはひとつです。最終判断は機械の合格に預けず、コマを人の目で見て決める所に、これからも置いておきます。

「人間は縦に掘る。AIは横に広げる」。コードで3Dの街を組み上げるのは、横に広げる仕事です。何をかっこいいと感じ、どこでダサいと引っかかるかは、縦に掘る側に残しておく。そこはAIに渡しません。

組むのはAI、ダサいと言えるのは人。5.2 の話を聞いても、その線は動いていません。

音声で10行ほどの吹き込み。

コードを書かせる時のAI仙人さんの初手は、それだけだそうです。思いついた機能を声で伝えて、使いながら足りない所を足していく。自分用のシステムなら、最後は「終わり」と言って終わり。自分の投資の売買もAIで自動化している、と話します。パソコンも買い足しているそうです。

そこから話は、「明確にトレンドが変わった」の一言へ進みます。

動画では（7:28〜）

AIを使って時間を節約するは強いんすよ。で、正直言うと日本の99%はそこでいいんすよ。

私が引っかかったのは、99%の側をきちんと肯定している所です。燃やす側へ行けと煽る話ではありません。

そのうえで、上位1%はパソコンとトークンを燃やして、お金を無限に掘れる領域に届き始めた。これがAI仙人さんの見立てです。今は賭けだけれど、アクセルを踏むならここ。人が判断する前の大量のビジネスチャンスを、パソコンとトークンに掘らせる入口に来た、と整理していました。

じゃあ、燃やす側の使い方は特別なのか。答えは逆でした。

雑に指示して修正させる。1回やったことは自動化する。コンテキストを貯めて、資料を作るたびに昔の資料を参照させると、かかる時間が減っていく。AI仙人さんの使い方は、昔から変わっていないそうです。その揺らがない理由として出てきたのが、この言葉。

動画では（8:25〜）

1年間コアのコアは変わりませんよっていうのがもう歴史が証明してるから。

この1年続けてきた実績を根拠に、AI仙人さんは、使い方の芯は変わらないと言い切ります。

ただ、燃やす量を増やすほど、上限という壁にぶつかります。私の過去の記事にも、その日のことが書いてあります。

私の記事より（メインのAIを1つに絞らず役目で頼む、と書いた記事・この記事の冒頭）

私は軸を1つに置きません。書く・確かめる・磨くの役目と、止まる日の回し先で、頼む先を決めています。

実は2026年10月27日の日中、私のところではClaudeが週の上限に達しました。記事の本文を作る作業も、そこで止まりました。

燃やす量を増やすほど、上限で止まる日が来ます。私のところでも、記事の本文を作る作業がそこで止まりました。だから、燃やす量を増やす前に、止まった日にどこへ回すかを決めておくのが目安です。

AI仙人さんは、整理していない雑なコンテキストだけを渡して、Fable 5.2 にCMを作らせました。

出てきた映像の質は、まあまあ。驚いたのは、映像とは別の所だったそうです。

動画では（11:15〜）

そのコンテキストからそのクリエイティブを選んで抜き出したセンスがだいぶ良かったのよ。

褒めているのは、作る腕ではなく、選ぶ目。ここが面白い所です。

それなら、渡す材料をきれいに整えるより、何を残してほしいかを伝える方に手間をかけていい。画面のテロップには「コンテキスト解釈能力が異常に高い」と出ます。選び取る感覚がテキストでできている仕事に限れば、人間を超えたと言ってもいい、とまで踏み込みます。5.1 や Opus 5.5 では届かなかった水準だそうです。

では、賢さの勝負はこの先も続くのか。返ってきたのは「知能勝負の果ては見えた」でした。単純な質問では違いが分かりにくく、これからは最高の知能をどこに落とすかの勝負になる。上場前の時期に出したモデルがこの水準なら、もっと強いモデルが控えているのかもしれない、とも推し量ります。

それでも、手放しで持ち上げては終わりません。

動画では（13:48〜）

ベンチマーク上確かに最強。手触り感も最強。でもまだ人間に及ばないところが確実にあるっていう感覚はあるんですよね。

ベンチマーク（性能を比べる試験）の点数と、人の手が要る所は、別の物差し。この二つを分けて持っておくと、新しいモデルが出るたびに迷う所が一つ減ります。

聞き手が、5.5ではなく5.2にしたのは強いモデルを隠しているからでは、と振ると、返事は「絶対ある」。これは推し量りの話として聞いておくのが、ちょうどいい距離です。

まだ見えないのは、言語化できないものへの強さです。絵も、クリエイティブも、スライドも、人が一度見て指示を挟む形が残る。だから24時間回し続けるところまでは届かない、とAI仙人さんは見ています。

その手前にいる今が、ちょうどいいタイミングだとも言います。フェルマーの最終定理が解けるような分野では尖った成績が出る一方、AIで稼ぐ仕組みは、世界中のプレイヤーがまだ元を取れていない。自分も2割ぐらいの力をそこに張るそうです。

私の過去の記事にも、人が一度見て決める所の線を引いた一文があります。肉のハナマサでの買い物と料理の過去記事を、AIで整理して非公式の応援サイトにした時の記事です。

私の記事より（肉のハナマサの非公式応援サイトを公開した記事・この記事の要点）

作る順番は「記録を集める→読む人の行動とページを決める→データにする→ページを作る→確かめて公開する」。整理と実装はAIに任せ、見た目と公開は私が決めました

整理と実装はAIに任せても、見た目と公開は私が決めました。見た目と公開の判断は、渡した材料のどこにも書かれていないことが多いんですよね。だから、そこは人が決める所に残る、と考えておくのが目安です。

AIの力が伸びて、見た目の弱さが消える日が来ても、公開の判断は手元に残していい。何をどう見せたいかは、渡した材料のどこにも書かれていないことが多いからです。

「AIへ渡すのは目的・ゴールだけでは足りない。」動画で言うコンテキストを、私はこの一文に重ねます。目的に加えて、背景と意図まで渡す。そこまで渡しても残る判断は、人が持てばいい。

賢くなるほど、渡す材料の差が、そのまま出来上がりの差になります。

Fable 5.2 は、高級モデルなのでは？

動画の画面に、聞き手のその問いが大きく出ます。AI仙人さんは、こいつは安い、むしろ Opus 5.5 が賢いので、Fable を頭にして Opus で動かせと言い続ければ結構いける、と答えます。

その流れで、はっきり言い切った一言があります。

動画では（17:19〜）

全部フェイブを使う必要はないんです。

新しいモデルが出るたびに、全部を乗り換えなくていい。何から触ればいいかで止まっていた手が、この一言でほどけます。

割り振りの中身は、こう続きます。

動画では（17:35〜）
言いよどみは省いています

もうマジで読み込むところはソネット大量に呼び出すで実装系はオーパスで考えさせるはフェイブルっていうプロンプトを適当に売っとくと、なんとかなる。

面白いのは、割り振りの設計を、人が細かく組まなくていい所です。プロンプトに一文置いておけば、振り分けは親のAIがやってくれる。テロップでも「読み込みはSonnet 実装はOpus 考えるのはFable」とまとまっています。

さらに抑えたい時は、一番安いプランで頑張るか、言語が得意なモデル（Kimi のようなもの）を下に付ける案もあるそうです。考える所だけを上に置き、量の多い読み込みは軽いモデルへ回す。全部を最上位で動かさなくていい理由は、ここにあります。

では、割り振りを書かなかったらどうなるか。サブエージェントのモデルを書き換えた時の、私の過去の記事に、近い落とし穴の話があります。

私の記事より（Haiku 5.5の解説動画を、私の設定と並べた記事・サブエージェントのモデルを書き換えた段）

私にも、近い落とし穴がありました。4月17日、モデルを書き忘れたサブエージェントが、親と同じOpusで動いていて、Opusに固定した指定は161件あり、そのうち執筆系など21体を、Sonnetに書き換えました。

私も、全部を替えてはいません。AIに回している作業の中に、文章の形を整え直す係が何人かいます。10月8日に、そのうちの2番手だけを、claude-haiku-5-5に替えました。考える深さは、一番浅くしています。

書き忘れた所は、黙って親と同じ強さで動く。ここが落とし穴の正体です。だから割り振りはAIに任せるにしても、一度は文字にしておきたい所。下げる時も、全部ではなく係を選んで下げる。全部Fableを使う必要はない、の一言と、私が全部を替えなかった記録は、同じ考え方の上にあります。

Fable 5.2 の公式ガイドの話は、Claude Fable 5.2が指示を文字通り守る点を整理した記事に書いています。

話は、AI各社の競争へ移ります。Anthropic で勝負は決まったのか、と聞き手が尋ねた時の返事がこれです。

動画では（18:38〜）

いや、これは全然わからんし。

AI仙人さんの見立てでは、OpenAI は物理世界（フィジカル）に向けて動きを強め、Anthropic は研究開発やバイオのように物理世界に出ない領域を取りに行っています。Google は「ワールド」の使命を抱えていてまだ読めず、Meta は聞き手が挙げたAI「Muse」の話から、広告や個人のデータをまとめたおすすめに張ってきた、と整理します。

どこが勝つかより、自分の仕事のどこを、どのモデルへ渡すか。明日の手元に効くのは、そちらです。

「未完成でも出す。作業を委任する。」割り振りの表を完璧に作ってから頼まなくていい。最初の一文で任せて、動かしながら直すのが目安です。

勝負の行方より、手元の割り振り。

自動化するフェーズから、自動化した先に出ていけるフェーズへ。AI仙人さんは、今をそう見ています。

勉強は10倍速、作業は100倍速。AI歴0年でも、AI歴10年の自分と同じことができるところまで来た、と話します。そのうえで、自分の強みはコードが書けることではなく、お客さんの課題を考えて解いてきた積み上げだ、と続けます。

例に挙げたのは、パソコンも触ったことがなかった教え子の話です。最初は Claude Code と Claude の違いも分からなかった人が、AIエージェントを使えるようになり、案件を取れた。差になったのは、最短のやり方を知っているかどうか。

では、AIがうまくなる人と、ならない人は何が違うのか。聞き手との話は、ここへ進みます。

動画では（24:16〜）
言いよどみは省いています

AIを使うのがうまくなる人とうまくならへん人の違いはやっぱり、自分がしたいことを持ってるか持ってないかは結構大きな要因としてあった気がするのよ。

モデルの割り振りや市場の話を重ねてきた動画の終わりで、問いが見る側に返ってくる。この流れが、動画の中で一番面白い所です。

AI仙人さんは、知能が飽和した世界では、感性もビジネスも性格も、まとめれば「自分が何をしたいのか」に行き着くと見ています。AIが好きか、何か目的があるか。どちらかがあればいい、とも付け加えます。AIだけで回らない領域もあるから、AIと融合してどこに張るかが大事になる。

人間の側に残る役割は、AI時代に人間に残る仕事を整理した記事でも書いています。

AIの外にあるワクワクの話は、私も魂磨き（AIに問われて、自分の考えを言葉にしていく問答）で答えたことがあります。何が残ったのかと聞かれて、私が返した答えです。

私の記事より（AIの外のワクワクにAI共創を重ねると魂磨きで答えた記事・AI共創の価値は、AIの外のワクワクから生まれる）

自分がワクワク夢中に遊び探求して消化できて腑に落ちてるところにAI共創するから価値も意味もある

AIと関係ないワクワク夢中にフローに入ってるかどうか

だから目安は、AIを開く前に、AIの外で夢中になっている所があるかどうか。そこが先です。

夢中な物がAIの外にあるから、そこへ重ねたAIに意味が出る。賢さが上がっても、この順番は入れ替わりません。

「凸凹のまま、夢中に生きる。だから噛み合い、満たしあえる。」知能が同じ高さにそろうほど、残る差は、何に夢中かの違いになります。その凸凹は、ならして消す物ではありません。先に決めておけば、賢いAIはそれを横に広げる側に回ります。

AI仙人さん自身の話も、短く出てきます。カウンセリングに通い、何もできない人間だと思ったことが何回もある。だから、そういう人にも届くものを作りたい。スキル・ハーネス・コンテキストの考え方さえつかめば、パソコンに不慣れな人でも、ある程度は自分を表現できる世界が来ると見ています。昔の発達障害支援で出会った人たちが輝けるAIの使い方も、2割ぐらいの力で掘り始めたそうです。

結びは、久しぶりにFableらしさが戻った、Anthropic のこの路線だ、の振り返りから始まります。

動画では（26:01〜）

3日ぐらいかな。多分またどうせナフされるんで。

ナーフ（提供後にモデルの性能が下げられること）の前にコンテキストとトークンを燃やし尽くす、と動画は締めますが、燃やした先に何を置くか、決めていますか？

この動画からの、私の持ち帰りの3点です。

① 最初の指示は雑でいい。割り振りまで任せて、違和感があればやり直す。
② 全部を最上位のモデルで動かさず、考える所だけ最上位に置く。
③ 賢さと速さの先に、自分が何をしたいかを先に決める。

AI仙人さんは最後に、「日本みんなで強くなっていけたら」と動画を結んでいます。

次に新しいモデルが出た日、最初に何を決めますか？