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、ちょっと事件みたいな話をします。「いちばん賢い」と言われた最新AIモデルを、私は3日間ぶっ通しで使い倒しました。正直、寝るのも惜しいくらい夢中で、エアロバイクを漕ぎながらでも「次は何をやらせよう」と考えていたほどです。そして4日目の朝、そのAIは私の手元から、忽然と消えました。

性能の不調でも、私が料金を払わなかったからでもありません。アメリカ政府の一声で、です。

この3日間、私はそのAIに、自分でも引くくらいの量の仕事をさせました。だからこそ「最強って、ほんとに全部に必要だったの？」が、きれいごと抜きの実感としてハッキリ見えた。今日はその、生々しい数字つきの答えをシェアします。

最強AIが、たった3日で消えた

2026年6月9日、ある最新AIモデルが登場しました。「これまでのどのAIより、長く複雑な仕事をひとりでやり切れる」とうたわれた、最上位クラスのモデルです。コードのベンチマークでは、それまでのトップモデルを11ポイントも引き離す最高スコアを叩き出していました。

私はすぐ飛びついて、3日間フル稼働させました。実を言うと、その少し前まで、別のAIがツール操作でエラーを連発して仕事が止まり、頭を抱えていたんです。だから余計に、ぐいぐい進む最強AIが楽しくてしょうがなかった。「こんな大きい仕事を、一気に丸ごと任せられるんだ」という高揚感がありました。

ところが6月12日（日本時間の翌朝）、開発元のAnthropicは、アメリカ政府の輸出管理に関する指令を受けて、このモデルへのアクセスを停止しました。理由は性能不良でも、私の使い方が悪かったわけでもありません。国の安全保障という、私には1ミリもどうにもできない理由でした。開発元自身が「この措置は私たちの透明性の原則に反する」と異議を表明しながら、それでも止めざるを得なかった。指令のおよそ4時間後、私の画面から最強AIは静かに消え、ひとつ前の世代のモデルに自動で切り替わっていました。

でも——翌日、私の仕事はいつも通り、満タンで回っていました。切り替わった別のAIで、何ひとつ止まらなかったんです。あれだけ依存していたのに、なぜ？ ここに今日のいちばん大事な学びが詰まっています。

実際に3日間、何をやらせたのか（具体的に書きます）

「使い倒した」と言っても抽象的なので、実際にやらせた仕事を具体的に並べます。3日間で、ざっと数えて25テーマ。1日8本以上のペースでした。

つまり「重い頭脳労働」から「ひたすら単純な作業」まで、ぜんぶ最強AIにごちゃ混ぜで突っ込んだわけです。だからこそ、どの仕事に最強が本当に効いて、どの仕事には完全にオーバースペックだったかが、くっきり分かれました。

①最強が本当に効いたのは「長くて複雑な仕事」だけだった

最強AIが「これは格が違う」とハッキリ実感できたのは、6つの仕事でした。共通点は全部「長くて・複雑で・一気通貫が要る」こと。

たとえば、43体のAIを8方向に走らせた結果（バラバラの調査報告）を、矛盾なく1本の計画書にまとめ上げる。あるいは4,000行を超えるアプリのコードを、最後まで集中力を切らさず読み解いてバグの正体を断定する。こういう「並のAIなら途中で迷子になる規模」を、最後まで破綻させずにやり切ったんです。

面白いのが、このAI、賢いだけじゃなく”手堅かった”こと。ツールの操作ミス（コマンドの取りこぼし）の発生率を実際に数えたら、ひとつ前の世代のモデルの約12分の1でした。大きい仕事を任せても、手元が震えない。だから安心して長丁場を預けられたんです。

ただし正直に言えば、「ひとつ前のAIでは絶対できなかった」とまでは言い切れません。並走させて比べたわけではないので。「一発で、崩れず、最後まで通った」という確かな手応え——それがこのカテゴリの実感です。

②でも、8割は”普通のAI”で充分だった

ここが、いちばん意外で、いちばん大事な発見でした。3日間の25テーマを振り返ると、約8割（17テーマ）は、最強の出番ですらなかったんです。

最強AIが実際にやっていたのは、「どの仕事を、どのAIに振るか」を決める”司令塔”の部分だけ。手を動かす実作業は、ずっと安いAIたちが担っていました。

そして、ここが効きます。最強AIが消えた翌日、司令塔だけをひとつ前のAIに差し替えたら、現場（安いAIたち）はそのまま動き続けた。チームで回していたから、エースが1人いなくなっても試合は止まらなかったんです。

逆に怖い数字もあります。もしこの最強AIに全部の仕事を任せ続けたら、API料金に換算して月300万円規模になる試算でした。最強は、賢さも料金も「最強」。全部に使うのは、財布にとっても無謀なんです。

③最強でも「味見」を省くと、自信満々で間違える

「最強なんだから、もう私がチェックしなくていいよね？」——これが、いちばん危ない落とし穴でした。

3日のうち1回、最強AIに大事な棚卸し作業を任せたら、「11件の見落としがあります」と、それはもう自信たっぷりに報告してきたんです。ところが私が一つひとつ確かめてみると、11件のうち10件が誤判定。しかも、自分が少し前に書いた「完了済み」の記録すら見落としていました。

どんなに賢いAIでも、「合ってる前提」で使うと、堂々と間違える。しかも最強だからこそ、口ぶりが自信満々で、うっかり信じてしまいそうになる。いちばん高い食材を使っても、味見をしなければ料理は焦げる。人間の「味見」＝最終確認だけは、最強AIを入れても絶対に手放しちゃいけない——これは身に沁みました。

世界でも何に使われ、そして同じ結論に行き着いていた

私の3日間の実感が「たまたま」じゃないことは、世界の事例を見るとよく分かります。最強AI「Claude Fable 5」が登場した数日で、世界中からこんな報告が上がりました。

開発者からはこんな声も。「1年前なら100回指示が必要だったアプリを、今は一発で作る」「より少ないやり取りで、より高度な仕事をこなす」。そして——ここがいちばん大事なんですが——世界の共通した結論は、こうでした。

これ、私が3日間使って出した答えと、一字一句ピッタリ同じだったんです（Simon Willison氏の初日レビューほか、技術コミュニティで一致）。世界の最前線も、家事と子育てのスキマで経営する私の現場も、同じ場所に行き着いていた——これは、ちょっと感動的ですらありました。

光だけでなく、影も正直に

すごい方：あるゲームの公式実験では、AIにメモ機能を持たせると性能が約3倍に。上位版モデルはブラウザの未知の脆弱性を271件も発見。著名開発者は「弱点が見つからなかった初めてのAI」と評価しました。

影の方：とにかくコストが高く、「初日だけでAPI換算110ドル使った」という報告も。ベテランほど「常用はしない。難所限定で呼ぶ」と言う。さらに一部の高度な用途で、AIが黙って性能を抑える仕組みが入っていたことが論争になり、開発元が謝罪して可視化に変える騒動もありました。「最強だから全部任せる」ではなく「最強を、どこにどう使うか」が、世界中で問われていたんです。

結局いちばんの肝は「ハーネスエンジニアリング」だった

3日間を振り返って、最強AIに任せていちばん正解だったのは、目先の作業じゃありませんでした。AIを動かす”土台”そのものを整えたことです。そして、この土台には、ちゃんと名前があります。

「ハーネス（harness）」——もとは馬を乗りこなすための手綱・鞍・あぶみのこと。AIの世界では、賢いAIという”馬”を実務で乗りこなすための操縦システムと安全装具を指します。自動ガードレール、自動の味見、自動実行、振り分けルール、記憶の置き場……。AIモデルそのものの賢さより、この”ハーネス”の設計が成果を決める——いま世界では「ハーネスエンジニアリング」という専門分野になりつつあります（専門家がノウハウをまとめ始めているほど）。

開発元のAnthropicも、公式の技術ブログでこう説いています。「AIエージェントは、記憶を持たないシフト勤務の作業員のようなもの。毎回ゼロから始まる。だから、進捗メモ・テストの関門・作業記録といった”足場（ハーネス）”を整えることこそが、賢いモデルを選ぶこと以上に、長い仕事の成否を分ける」（Anthropic Engineering）。最強AIを「点」で使うんじゃなく、「線」で働かせ続けるには、ハーネスが要るんです。

私が3日間で、最強の頭脳に整えてもらったハーネスは、具体的にこれです。

ここがいちばん大事なんですが——最強AIは、このハーネスを一段引き上げた、まさにその直後に消えました。でも、整えたハーネスは残った。だから翌日からは、その足場の上で、安いAIたちがスイスイ働けたんです。最強の一番の手柄は、毎日の皿を焼いたことじゃなく、自分が去った後も現場が回る”厨房”を設計してくれたことでした。

だから私の結論はこうです。最新最強のAIに月額を払い続けるより、ハーネス（操縦・検証・自動化・振り分けの設計）に投資するほうが、モデルが何個入れ替わっても効き続ける。ハーネスエンジニアリングこそ、ひとり社長やスモールチームのAI活用の、本当の肝なんです。

で、結局どうすればいいの？

3日間と「突然の別れ」から、私が出した答えはシンプルです。

①「いちばん賢いAI」を全部に使わない。最強は”難所の指名打者”。ここぞの大仕事にだけ呼ぶ。普段の打席は、安くて速い選手に任せる。これだけで、月300万円規模になりかねないコストも、誤判定の事故も、大きく減ります。

②「使い分けの設計」を先に作っておく。どの仕事をどのAIに振るか——これを決めておけば、1つのAIが消えても、別のAIに差し替えるだけで回り続ける。私が翌日もケロッとしていられたのは、これを先に作っていたからでした。

③「味見（最終確認）」だけは、人間が手放さない。より強いAIを買うより、確認の仕組みを厚くするほうが、ずっと効きます。11件中10件が誤判定だった、あの自信満々の報告を思い出すたびに、そう思います。

最新最強のAIは、これからも次々に出ます。そして今回みたいに、突然消えることもある。だから賭けるのはAIそのものじゃなく、「AIが何個入れ替わっても回る、チームの組み方」。そこが、私たちひとり社長やスモールチームの、本当の腕の見せどころだと思うんです。

まとめ