Fugaの使い方｜dotsとMuseから仕事を頼む依頼文と手順

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。

Fuga 5000の魅力は、賢いAIの判断を多数の実作業へ広げること

私がFuga 5000に感じる魅力は、とても賢いAIをボス役に置き、低コストで使える多数のAIへ実作業を振り分けることです。ボス役は判断・設計・担当分け・検証に力を使う。その判断を複数の担当の仕事へ広げ、質を高く、費用を抑え、速く進めることを目指すんですよね。

例えば、問い合わせフォームの改修ならどうでしょう。これは仕組みを説明する仮想例です。ボス役が「空欄なら送れず、正しく入力すれば送れる」という条件を整理し、進め方を設計。画面と送信処理の調査・修正を、複数の実作業担当へ分けます。

各担当が調べて直したら、結果をボス役へ戻します。画面だけ整って送信できない、ということがないか。変更内容と検証の証拠を照らし、条件を満たすかを最終チェックします。必要なら担当へ修正を返す。賢いAIの設計と検証を、実際に手を動かす担当の仕事につなげる使い方です。

といっても、費用はモデル単価だけでは決まりません。Fugaの利用料に各社のサブスクが加わり、実際にどう配分するかは、ベンチマーク台帳と本人の設定をもとに決めます。各社の利用枠にも左右されます。質・費用・速さの三つは仕組みの狙いで、同時達成の保証ではありません。続く五階層の公式図や画面も、この役割分担に重ねて見てみてください。

元木さんとのコラボLIVEで、Fugaの魅力が言葉になった

2026年10月26日配信の【9000名突破記念LIVE】元木大介×AI国王｜『AI×アーキテクト』発売前夜、4人で語る「確かめる力」には、元木大介さん、AI国王、私も参加しました。Fugaで多数のAIが働く景色を、具体的に話しています。

元木さんは、Claude CodeやCodexとFugaを補完関係として説明していました。Fugaが重点を置くのは、多数のAIを動かすことです。道具の役割を考える手がかりになります。16:00からの説明。

私も、こんな言葉で話しています。16:47ごろの発言。

賢いAIの下に本当に早くて安いAIたちがうじゃうじゃ出てきて

この「うじゃうじゃ」に、実作業を分担するAIの多さが表れているんですよね。元木さんは、強いモデルを相棒に選ぶと利用上限に達しやすく、能力と費用を考えて軽量モデルを多数動かす重要性を説明しています。17:30からの話。

先ほどのフォーム作成の仮想例も、ボスが方針を決め、複数の担当へ実作業を渡す分担です。実演では、仕事の進み具合を線で示すガントチャートの1本1本が担当AI、そのまとまりが1タスクだと説明され、AI同士のやりとりも見えます。この先の公式図5も、誰が何を進めているかに注目すると読みやすくなります。61:00からの実演。

以下の5枚は、開発元が提供する図・画面です。私の実利用のキャプチャではありません。出典はKandaQuantumのFuga 5000公式発表です。

五階層の図は、人がつないでいる仕事と重ねて読む

五階層は、依頼の受付、ゴールの管理、タスクの統括、実作業、その補助という分担です。フォームの例なら、空欄送信を防ぐという目的を保ちながら、調べること、直すこと、確かめることへ仕事を分けて考えます。

図3では、依頼が下へ分かれる流れと、結果が戻る流れを追ってみてください。役割が増えても、最後に何を直したのか分からなければ、人が集め直すことになります。自分の仕事に重ねるなら、今どの引き継ぎを自分がしているか。その引き継ぎを任せられるかが読みどころです。

図5は、2026年9月17日のタスクガント画面です。作業と時間を対応させる図として、並行して進める部分と、前の結果を待つ部分に目を向けます。フォームなら、画面と送信処理の調査は分けられても、修正後の確認には変更が必要です。何でも同時に頼むのではなく、待つ関係も含めて管理する意味が見えてきます。

日次集計は、同時に動く数と分けて見る

図11は10月16日の日次集計です。公式発表の「1日5,000体規模」は、1日の延べ数。同社はM4 Max・メモリ128GBのMacで、延べ5,441体を349タスクへ配分したと報告しています。同時に5,441体が動いた意味ではなく、ほかの契約や環境で同じ規模が動く保証でもありません。

私がこの数字から考えたいのは、一つの仕事にどんな分担が必要なのかです。動く数だけでは、フォームが正しく直ったかは分かりません。集計は全体の動きを見る材料、個々の成果は別に確かめる。この二つを行き来して読みます。なお、5000という版名とアプリのバージョン番号は別です。

途中と結果が見えると、確認の仕方を変えられる

進み具合を見るガント図に対し、終わった仕事を読む入口になるのが、公式発表で紹介される「成果報告書」です。

図20は成果報告書の例です。読むときは、頼んだ条件と、変更内容・検証結果が結び付いているかを見ます。フォームなら、空欄を拒否した証拠と、正しい入力を受け付けた証拠の両方が必要です。報告と実物を照らせれば、別々のAIの返事から経緯を組み立て直す負担を減らせる可能性があります。

見やすい報告があることと、目的を満たしたことは分けて確認します。図中の人件費換算や予算の数字も、実際に支出が減ったという節約実績としては扱いません。

人が見る所を決め、いつものAIからつなぐ

図26は、アカウント情報を伏せたAgent Batteryの画面です。利用枠の表示は、仕事の続け方を考える材料になります。開発元は上限に達したベンダーから別のベンダーへ振り替える仕組みも紹介しています。ただし、本人がモデルを指定した仕事では、その指定を守る必要があります。利用にはFugaの利用料に加え、連携先各社のサブスクが別に必要です。

人が先に決めるのは、直す対象、完了条件、触れてよい範囲です。返ってきたら成果と証拠を見て、採用や公開を判断します。危険と疑われる操作の検知・一時停止機能も、検知前に済んだ操作を取り消せる保証ではありません。

一通の文章を直すなど、その場で結果を読める仕事なら、普段のAIへ直接頼むので十分な場面もあります。AGI Cockpit、dots、Grok Bot、Museも、それぞれ自ら作業できます。分担や引き継ぎを自分が抱えている仕事で、Fugaを加える意味を考えます。

公式発表の「普段使いのAIエージェント」を入口にする考え方なら、いつもの会話を依頼と結果の受け取り場所にできます。そのために何をつなぐのか。ここから、4つのAIとFugaの役割を整理します。

AIを何台も使っているのに、気づけば自分で「あれ、どうなった？」と見に行っている。そんな日はありませんか？

前に書いた記事で、私はこう書きました。

結果が返ってこなければ、私が見に行くしかない。見に行った瞬間、管理は私に戻ります。

出典：dots・Grok Bot・Museの違いと、Addnessに書いたゴールを軸にAIへ任せる方法

頼むだけでは足りないんですよね。結果が、頼んだ場所へ戻ってくる。そこまでが一つの仕事です。

今回はこの考え方を、Fugaに当てはめます。Fugaは、KAMUIの開発元が出している実行役です。たくさんのAIエージェントに、仕事を分けて動かします。

依頼元にするのは、ふだん話しかけている4つのAIです。AGI Cockpit、dots、Grok Bot、Museを使います。接続手順は2026年10月26日に取得した公式資料をもとにし、Fugaの発表・配布情報は10月29日に追加確認しました。

先にお伝えすると、ここで紹介するのは各社の公式機能の組み合わせです。今回の調査では、4社とFugaをつなぐ公式の標準プラグインやMCPサーバーは確認できませんでした。どこが公式機能で、どこを自分の環境で確かめるのか。そこも分けて書きますね。

Fugaにつながるか、読み取りだけで確認してください。
実行場所が手元のMacかFugaクラウドかを先に確認し、その場所に対応する読み取りだけを行ってください。
新しい仕事やアプリの起動、設定・ファイルの変更、公開・送信はしないでください。別の実行場所へ勝手に切り替えないでください。
実行場所、確認できた状態、必要な準備だけを返してください。確認できない点は未確認と書き、キーなどの秘密は表示しないでください。

Fugaの使い方：いつものAIから仕事を頼む依頼文と、任せる意味

いつものAIから仕事を頼む依頼文を整える前に、何を手放したいのか。ここを決めておきます。

ここでは、普段のAIに話しかけ、そのAIからFugaへ仕事を渡す流れを扱います。

Fugaの使い方で見たいのは、動くAIの数より、人が引き受けている管理の変化です。

「5000」という名前と、アプリのバージョンは分けて見る

公式発表と、後から更新された配布情報も分けて確認します。下は2026年10月29日の調査で確認した内容です。

このため、古い紹介だけを読んで「今もMac専用」と固定しません。ただし、ここから説明するローカルCLIのパスと手順はMac向けです。Linux版での接続は、この記事では実行確認していません。

たとえば、Webページの改修を頼むとしたら

ここからは、使いどころを考えるための説明例です。実際にこの作業を完了させた実績ではありません。

「申込ページをスマホで読みやすくしたい」。そんな仕事を考えてみます。

人が各AIへ個別に頼むなら、まず現状を調べてもらいます。次に、修正する箇所を別のAIへ渡す。変更が返ったら、確認も頼む。その間、どの結果を誰へ渡すかを、人が覚えておくことになります。

AIが作業していても、依頼をつなぐ仕事は人の手元にあるんです。

FugaクラウドAPIの /orchestrate には、計画してチームで実行する機能が公式ガイドに記載されています。この例をクラウドで行うなら、GitHubリポジトリのURLと、直したいことを渡す。スマホで確認する条件や、公開はしないことも先に決めます。

その範囲で計画・分担・実行を任せ、返ってきた変更と検証結果を確かめる。こうした使い方が考えられます。

任せるのは、文章やコードを作る作業だけではありません。複数の作業をどう分けて進めるか。その実行管理も、Fugaへ渡す候補になります。

クラウドの /orchestrate は、autoMerge と autoPush が既定でtrueです。自動でマージ・pushされる設定なので、成果を見てから判断する運用では、依頼前に両方をfalseにする必要があります。ただし、autoPush:falseにした場合に、リモートから成果ブランチを受け取れるかは今回検証していません。成果の取得方法まで確認してから任せます。設定の違いは後の章で確かめます。

ただし、導入しただけで管理が消えるわけではありません。依頼元への結果の返し方も含めて、接続と運用を整える必要があります。

公式：FugaクラウドAPI：計画してチームで実行する

普段のAIだけで足りる仕事もある

短い質問に答えてもらう。メールを一通直してもらう。その場で結果を読める仕事なら、いつものAIへ直接頼むので十分です。

Fugaを挟むと、接続や認証の準備が増えます。契約や利用上限の確認も必要です。

一方、調査・実装・検証のように、工程を分ける意味がある仕事ならどうでしょうか。作業の分担や、次の工程への引き継ぎまで人が抱えている場合は、Fugaを使う意味を検討できます。

他のAIエージェントにも委任機能はあります。Fugaだけにできる、と言いたいわけではありません。今の道具でどこまで任せられていて、何を自分でつないでいるか。そこを比べて選びます。

人が見るのは、成果と任せる範囲

判断は残ります。

出来上がったものが目的を満たすか。秘密を渡してよいか。公開や送信をしてよいか。ここは、人が確かめる範囲です。

速くなるか、安くなるか、品質が上がるかも、仕事によって違います。この記事では比較実測をしていないので、効果の数字は出しません。

Fugaの使い方を覚える目的は、AIを増やすことではありません。仕事を一つ選び、いま自分が行っている依頼・引き継ぎ・成果確認のうち、どこを任せられるかを確かめることです。

その入口として、いつものAIから仕事を頼む依頼文と接続手順を、ここから具体的に見ていきます。

Fugaへ頼む前に決めるのは、手元のMacで動かすかクラウドで動かすか

Fugaへの入口は2つあります。

1. このMacで動くFugaへ、同梱のコマンド（CLI）で頼む
2. KAMUIの隔離されたマシンで仕事を始める、HTTPSのAPI（FugaクラウドAPI）で頼む

間違えやすい点が一つあります。クラウドAPIは、手元のFugaのゴールを遠くから操作する入口ではありません。別の場所で、別の仕事として動きます。

だから最初に決めるのは、どのAIに頼むかではありません。どこで動かすかです。

4つの依頼元と、Fugaまでの道

ブラウザのログインと、APIの認証は別物

実はここが、一番つまずきやすい所です。KAMUIにログインできても、それで準備完了とはなりません。

1. KAMUI会員のログイン：APIキーの管理に使う。契約やガイドもここで見る
2. 手元のAI CLIの認証：FugaがClaudeやCodexを動かすために使う
3. Fugaクラウドの認証：クラウド金庫に保管するAIの認証と、呼び出し用のKAMUI APIキー
4. 依頼元AIの許可：dotsならMac許可、Grok Botなら実行許可とSecrets。Museはコネクターの許可

4つはそれぞれ別の鍵です。一つが開いても、ほかは開きません。

あ、ちなみに、公式標準のFugaプラグインやMCPサーバーは確認できていません。新しい中継サーバーを先に作る必要はありません。既存のCLIか公開APIを使うのが近道です。

さらに、クラウドPC上で、Mac専用の /Applications/Fuga.app/... を実行する指示は通りません。このパスは、このMacの中にあるファイルを指しています。CLIがつなぐローカルソケットも、このMacの中の接続です。別のクラウドPCからは、どちらもそのままでは参照できません。

公式：KAMUI Fugaガイド（AIからの利用）／KAMUI FugaクラウドAPI（launch）

AGI Cockpitからは、同梱CLIで「読む・頼む・確かめる」の3段で渡す

この章は、同じMacでAGI CockpitとFugaを使う人向けです。Cockpitの会話へ、下にある読み取り依頼文を渡します。長い文字の命令は、AIに実行してもらうためのもの。自分で暗記する必要はありません。

ここでは、Mac上のFugaと通信できるか、どんなゴールが登録されているかを確かめます。返事には実行した場所と応答を示してもらい、自分が使いたいFugaを見ているか確認します。

Fugaの公式ガイドは、同梱CLIを使う方法を推奨しています。Claude CodeやCodexから使う形です。AGI Cockpitのローカルコマンド実行からも、同じ方法が使えます。

専用のMCPを新しく作る必要はありません。そもそもFugaはMCPサーバーではありません。MCPとして登録する手順もないんです。

最初の接続確認に使うコマンド

node "/Applications/Fuga.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/out/main/fugaApiCli.mjs" help
node "/Applications/Fuga.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/out/main/fugaApiCli.mjs" status
node "/Applications/Fuga.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/out/main/fugaApiCli.mjs" goals

helpは、使える操作の一覧です。statusはFugaの状態を返します。goalsで、今あるゴールを読みます。

接続先は、Macの中のローカルソケットです。接続情報はCLIが自分で解決します。設定ファイルの中のトークンを、会話へ貼って共有する必要はありません。Fugaを複数起動していて相手が曖昧な時は、公式の --scope 指定を使います。

Cockpitへそのまま渡す、最初の読み取り依頼

このMacのFugaを、読み取りだけで確認してください。同梱の fugaApiCli.mjs で help・status・goals を読み、実行した場所、応答、対象になりそうなゴール、使えるかどうかを返してください。goal-request や submit はまだ送らないでください。モードも変えないでください。BACKEND_NOT_RUNNING が返ったら、起動中のバックエンドが見つからなかった事実だけを返し、別のゴールやクラウドへ勝手に切り替えないでください。

最初の依頼を読むだけにするのには、理由があります。返ってきた結果を、実物と照らして確かめやすいからです。

node "/Applications/Fuga.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/out/main/fugaApiCli.mjs" goal-request "<goalsで読んだゴールID>" --repo "<専用リポジトリの絶対パス>" --message "<目的・完了条件・禁止事項>" --wait-ms 30000

goal-messages <ゴールID> --limit 20
goal-pm-status <ゴールID>
status <runId>

dotsからは、接続したMacのCodexタスクを通してFugaへ頼む

まず、dotsに頼みます。MacにつないだCodexが、Fugaの状態を読みます。最初に自分が触るのは、MacのChatGPTアプリにあるdotのプロフィールです。Computersから対象のMacとアクセス許可を確かめ、接続済みならdotの会話へ読み取りを頼みます。

返してもらうのは、Macで確認した証拠とFugaの状態です。dots自身のクラウドPCで調べた結果と混同しないよう、Codexのタスク番号と実行場所を一緒に確認しましょう。

dotsは、OpenAIの常に動いているエージェントです。自分のクラウドPCを持っています。本人のPCがオフでも、クラウドの作業は続きます。

といっても、MacのFugaを使う作業は別です。そのMacがつながって、動いている必要があります。

公式には、接続したPCに新しいWork／Codexタスクを作る方法が書かれています。既存のローカルCodexタスクを続けることもできます。この「ローカルCodexタスク」が、Fugaへの橋になります。

最初に開く画面

1. 使いたいMacのChatGPTデスクトップアプリで、自分のdotのプロフィールを開く
2. Computers → Your computer → Allow access を選び、表示されたアクセス内容を読んで許可する（表記がAllowの場合も、最後の確認はAllow access）
3. Macをオンラインに保ち、ChatGPTアプリを開いたままにする。個人PCは同時に1台まで。接続はタスクの間も保たれる
4. この許可は、CodexへのPC接続やWork Syncとは別。Slackなどをつないだだけでは、Macへのアクセスは付かない
5. dotにローカルCodexタスクを作らせ、読み取りの3コマンドだけを頼む

dotsへコピーして渡す、接続確認の依頼文

接続済みのMacに、Fuga確認用のローカルCodexタスクを1件作ってください。クラウドのCodex環境では実行しないでください。Mac上の Node と /Applications/Fuga.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/out/main/fugaApiCli.mjs を使い、help・status・goals だけを読んでください。まだFugaに仕事を送らず、設定も変えないでください。CodexのタスクID、Macで実行した証拠、Fugaの状態、対象になりそうなゴール、まだ確かめていない点を返してください。キーや認証情報は会話に書かないでください。

読み取りが通ったら、同じCodexタスクへ共通の依頼票を渡します。依頼票は後の章にあります。CodexはローカルCLIでgoal-requestを送り、Fugaの実行IDを保存します。結果を点検して、dotsへ返す流れです。

これは、dotsの公式のローカルCodex委任と、Fugaの公式CLIを組み合わせた形です。dotsに、Fuga専用のボタンがあるわけではありません。

結果はActivityで見る

委任したタスクは、dotのプロフィールにある Activity から開きます。開いたタスクでは、進み具合を確かめられます。ファイルと結果も見られます。入力待ちになっていないかも、ここでわかります。追加の指示も、そのタスクへ送れます。

Fugaの実行IDは、Codexのタスクとは別の番号です。Codexの返事には、必ず両方を並べて書いてもらいましょう。

接続するPCを変えても、既存のタスクは自動で移りません。ChatGPTやCodexの会話が、すべてdotsから見えるわけでもありません。

dotsは、対象アカウントへ順に提供されています。自分のアカウントで使えるかは、まず自分の画面で確かめてください。Macをつなげるかも同じです。Work／Codexへ委任した作業は、それぞれの機能の利用上限の対象になり得ます。

公式：dots：Computers and apps／dots：Tasks and memory

Grok Botは、Macで動かすかFugaクラウドへ頼むかを最初に選ぶ

Grok Botへ頼む前に、実行場所を選びます。手元のMacか、Fugaクラウドか。MacならSettingsのComputerで対象と実行許可を確認します。クラウドなら、APIキーを安全に登録し、Fugaへ渡せる接続方法を確かめます。

最初に読むのは、MacならFugaの状態、クラウドなら利用量と上限です。どちらの場所で、どこまで確認できたかが分かれば、その接続で仕事を頼むために足りない準備を整理できます。

Grok Botには、2つの道があります。クラウドの共有PCで動く道と、許可を得て本人のPCで動く道です。

Mac内のFugaを使うなら、ローカル実行です。Macが要らないFugaクラウドなら、HTTPS APIを選びます。

注意が一つあります。公式には、複数のBotのクラウドPCは共有され得るとあります。画面がBotごとに分かれていても、秘密まで分かれているとは限らないんです。

手元のFugaを使う手順

1. Settings → Computer → Your computer で、対象のMacを確かめる（まだ一覧に無い時の表記は Execution on Local Computer）
2. Execution on this computer は、初期の Ask every time のままにする。今回のコマンドと実行場所を自分で確かめ、Always allow へは勝手に変えない
3. まずhelp・status・goalsを読み、Macで動いたことと、Fugaの状態を確かめる
4. 通ったら、Cockpitの時と同じ依頼票で1件だけ頼み、実行IDから結果を回収する

許可はPCごとに選べます。組織の制限が強い場合は、そちらが優先されます。

Grok Botへコピーして渡す、最初の読み取り依頼

このMacでだけ、Fugaの同梱CLIを実行して help・status・goals を読み取ってください。クラウドの共有PCでMacのパスを実行しないでください。実行先とコマンドを許可画面で示し、結果と対象になりそうなゴールを返してください。Fugaへの依頼はまだ送らないでください。設定も変えず、常時許可にも切り替えないでください。

Museからは、Custom ConnectorでFugaクラウドへつなぐ

Museへ接続の準備を頼みます。つなぐ先は、Fugaクラウドです。この接続設定をCustom Connectorと呼びます。Museの会話で作成計画を頼み、自分は正式な認証入力画面と許可画面で、送り先と操作内容を確認します。KAMUIにログインするだけでは、この接続はできません。

まず用意するのは、利用量と上限を読む接続です。値が返るか、秘密が表示されていないかを確かめます。ここまでで、Fugaクラウドに接続できるかと、仕事を起動する前に必要な準備を確認します。

ここで扱うMuseは、Metaの個人AIエージェントです。Muse Codeという別のコーディング製品とは分けて考えます。一般のMeta AIのチャットとも別です。

公式によると、Museは専用のLinuxクラウドPCを持っています。そこでコードや独自の道具を動かせます。APIやCLIを持つサービスなら、つなぐためのコネクターも作れます。

公式にある入口は「Custom Connector」

Metaのヘルプには、一覧に無いサービスへのつなぎ方が書かれています。MuseにCustom Connectorを作るよう頼める、とあります。一般の一覧は Settings → Connectors です。

KAMUIがその一覧にあるかは、確かめられていません。なので「KAMUIを選ぶだけ」にはなりません。公式のAPI情報から、コネクターを作ってもらう形です。認証情報は Secure Credentials Store に保管する、と説明されています。

1. Museへ、下の公開仕様だけを渡してCustom Connectorの計画を頼む。APIキーは会話へ渡さない
2. 送り先を https://www.kamui.ai/api/cloud に限る。最初は /quota の確認だけを用意し、起動のAPIを自動で呼ばせない
3. Museが案内する正式な安全な入力・認可の画面でキーを登録する。安全な登録が出てこないなら、会話やファイルに置く代わりの手はとらない
4. 許可画面では、どこへ送って何をする操作なのかを確かめる。/quota の値が返り、出力に秘密が無いことも確かめる
5. Fuga側のクラウド金庫を確かめる。キーの権限（起動と成果テキスト）と上限も見てから、自分で決めた1件だけを /launch へ
6. runIdを記録し、/result と /events から完了と本文を回収。Museが本文を点検して、元の会話へ返す

Museへコピーして渡す、起動前の準備の依頼文

FugaクラウドAPI用のCustom Connectorを作る計画を示してください。公式仕様は https://www.kamui.ai/account/fuga-guide/cloud-api-overview.html?lang=ja と、そこからつながる準備・launch・resultの各章です。送り先は https://www.kamui.ai/api/cloud 、認証ヘッダーは x-kamui-api-key です。キーは私とのチャットに書かせず、Secure Credentials Storeを使う正式な入力方法を案内してください。まず /quota の確認だけを用意してください。/launch と /orchestrate は、対象と費用を説明して私が決めるまで実行しないでください。認証のクラウド保管も同じです。キーや内部の資料を、ほかのサイトへ送らないでください。

FugaクラウドAPIは、起動ではなく結果の回収までを1件の仕事にする

この章は、Grok BotやMuseなどから、提供元側のPCで動くFugaクラウドへ仕事を頼むための説明です。手元のMacのFugaを遠隔操作する話とは、実行場所が違います。自分が確認するのは、認証の保管先、KAMUI会員ページで作るAPIキーの権限、利用上限です。

頼んだ後は、仕事の番号を使って進み具合と成果本文を受け取ります。「起動を受け付けた」「処理が終了した」「期待した成果が返った」を分けて読むことで、どこまで終わり、何が未確認かを確かめます。

公式の送り先は https://www.kamui.ai/api/cloud です。MacのFugaが起動していなくても使えます。前提は、依頼元のAIがHTTPを送れることです。

POST https://www.kamui.ai/api/cloud/launch
x-kamui-api-key: （安全な保管場所から渡す。値は書かない）
Idempotency-Key: （この仕事専用の、16〜128文字の一意な文字列）
Content-Type: application/json

{
  "serverAuth": true,
  "engine": "codex",
  "prompt": "ファイルを作成・編集しない。コマンドやWeb検索を実行しない。公開・送信・課金はしない。以下に貼った公開資料の文章だけを比較する。最後の返事はJSONだけにし、形式はcomparisons配列、各要素にpoint（比較点）とsourceUrl（根拠URL）を入れる。前置き・後書き・コードフェンスは付けない。===材料===（ここに公開資料の本文と出典URLを貼る）",
  "params": {
    "autoMerge": false,
    "autoPush": false,
    "requirementsGeneration": false,
    "requirementsImageGeneration": false
  }
}

POST /result   {"runId":"<起動応答のrunId>","waitS":25}
POST /events   {"runId":"<同じrunId>","afterSeq":0}
POST /quota    {}

4つのAIに同じ依頼票を渡し、終わったかどうかは4段で確かめる

頼むAIは、一つ選べば大丈夫です。そのAIへ渡す依頼文を、ここで整えます。自分が記入するのは、直したいこと、作業する場所、終わりの条件、返してほしい証拠です。問い合わせフォームの例を見ながら、自分の仕事に合わせて書き換えます。

返事を見るときは、受付・実行開始・終了・成果確認を分けます。「受け付けました」という返事から、フォームの変更と動作確認の結果まで、どの証拠を受け取ればよいかが分かる章です。

依頼元がどれでも、渡す中身は同じ形にそろえます。そうすれば、どのAIから頼んでも、返ってきた物を同じ目で読めるんです。

共通の依頼票と、記入例

例として、問い合わせフォームの不具合で書きます。名前やメールが空欄のまま送れてしまう。これを手元のFugaに直してもらう場合です。

この例は、MacのFugaで動かします。依頼元には、CockpitかGrok Bot（Mac実行）が使えます。dotsも、接続したMacのCodexを通せば使えます。Museは、Macで動かせると確かめられていません。なので、この例には使いません。

文章の比較なら、Fugaクラウドの /launch を使います。Museのコネクターからも、HTTP接続が整ったGrok Botからも頼めます。

「受け付けた」と「終わった」は4段に分けて読む

元のAIの「完了しました」だけで、成功とはしません。実行IDと、本文やファイルを突き合わせます。

止める時も、依頼元とFugaを分ける

1. dots：Pauseは主のタスクを止める機能。委任したタスクはActivityで、定期処理はScheduledで別に確かめる
2. Muse：ブラウザ操作は Take control of the browser で止め、Stop the task でその仕事を終える。ただし、Fuga APIへ送った仕事まで取り消せるとは限らない
3. Cockpit・Grok Bot：元の会話や処理を止めても、外のFugaの仕事が終わったとは限らない。記録した実行IDでFuga側も確かめる
4. Fugaローカル：mode stop は回収と新規依頼の自動の動きをoffにするもの。実行中のタスクへの影響は確かめられていないので、強制停止の代わりとは扱わない
5. Fugaクラウド：停止のURLを推測で作らない。今の仕様と運用画面で、対象runIdの扱いを確かめる

止めても、済んだ公開は元に戻りません。送信やマージも同じです。戻せる操作と戻せない操作は、分けて考えます。

最初の依頼の前に見る、Fugaの初期設定

公式ガイドの設定の章では、「自律（確認しない）」の初期値はONです。「ロック済み」は、AIによる自動の最適化から外す設定です。すべてを人に確認する設定ではありません。

1. 設定 → 詳細設定 → 「自律（確認しない）」：本人の承認が要る操作を勝手に進めない運用と、ぶつかっていないか
2. 「最終ラウンド」：最高スコアをmainへ自動でマージする設定か、worktreeから選ぶ設定か
3. 単体モードとクラウドAPIの autoMerge・autoPush：画面とAPIで既定が違うので混ぜない
4. ゴールの「回収」「投げる」：回収にはマージが含まれる
5. 作業先：仕事専用のリポジトリか。公開・送信・削除・課金ができる道具に権限が付いていないか

依頼文に禁止事項を書いても、それだけで操作が技術的に止まるわけではありません。禁止は依頼文に書きます。そのうえで、Fugaの設定でも止めておきます。触れる対象も、専用リポジトリなどに絞ります。ここまでして、任せる範囲がはっきりします。

Fugaを紹介した記事で、私はこう書きました。

制御を手放すことと、無秩序に任せることは違う。

出典：Fugaとは？Kamuiユーザーが触れた「別次元」のAIスウォーム

この違いを手順に落とすと、こうなります。頼む前に、目的と終わりの条件を書きます。自律とマージの設定も読んでおきます。そうして枠を決めてから、実行IDで結果を受け取ります。枠が先にあれば、中身を渡しやすくなります。

アカウントを替える操作は手動です

私が複数アカウントの自動切替を質問した場面は、最後まで聞いてほしいところです。元木さんの説明では、実行中の仕事は、切替後のアカウントに合わせて動きます。63:43からの問答。

ただし、切り替え操作そのものは手動です。65:02の説明では、右上の設定の切り替えスイッチをクリックするか、ターミナルで切り替えると明言しています。最初の「できます」だけで、利用上限に達したら自動で次へ切り替わる、と受け取らないでくださいね。

ここで紹介しているのはLIVE当日の説明なので、利用前に現行の設定を確かめ、各社の利用上限と規約を守って使ってください。

気をつけたいこと

公式：KAMUI Fugaガイド（依頼を送るコマンド）／KAMUI FugaクラウドAPI（result）

まずは、いつものAIへ「読むだけ」の依頼を一つ送る

最初にするのは、いつものAIの会話へ、その製品の章にある読み取り依頼文を一つ渡すことです。自分のアカウントで利用でき、必要な接続を用意できるものを選びます。長い命令を全部理解してから始める必要はありません。

返事で確認するのは、手元のMacとFugaクラウドのどちらを調べたか、現在どうなっているか、何の準備が必要かです。Fugaが起動していない、許可が足りない場合も、その状態を受け取ります。次に何を整えるかは、確認結果を見て決めましょう。

ここまで読んで、手順が多いと感じたかもしれません。でも、最初にやることは小さいです。

1. いつも使っているAIを一つ選ぶ
2. この記事の、そのAIの章にある読み取りの依頼文をそのまま渡す
3. 返ってきた状態と対象のゴールを、実物と照らす
4. 通ったら、自分の仕事1件を依頼票に書いてから頼む
5. 受付・実行開始・終了・成果確認の4段で、結果を受け取る

手元のMacのFugaを使うなら、先にFugaを起動しておきます。クラウドへ認証を保管するかどうかは、自分で決めることです。

公式：KAMUI Fugaガイド（AIからの利用）／KAMUI FugaクラウドAPI（launch）

手放した先に置きたいのは、遊ぶ時間

鬼ごっこの記事で、私はこう答えています。

子供のようにワクワク夢中に遊ぶ時間のためにAIを使って仕事を手放したい

出典：ひろくんコラム：手放した先に、遊びを置く

受付と完了を分ける。runIdで結果を受け取る。細かい手順をここまで書いたのは、この一文のためです。

作業はAIがやってくれます。でも、進み具合を覚えておく係が私のままなら、ボールは私の手に残ります。

一つの仕事は、一人の担当が最後まで持つ。結果は、頼んだ場所へ返ってくる。そこまで形にできて、やっと私の手が空くんです。

空いた時間を、また仕事で埋めない。ワクワク夢中に遊ぶ時間として、そのまま置いておく。Fugaに仕事を渡す手順も、そのためにあります。

任せた先で、何に挑んでみたいですか？

元木さんは、山登りとヘリコプターのたとえで、AIに任せた先の目標を大きくする話をしています。歩いて目指していた山頂へAIで着けるなら、AIを使っても挑戦しがいのある所へ目標を広げる、ということです。今までの作業が早く終わったら、その先で何に挑戦したいのかを考える話なんですよね。27:00からの話。

LIVEの50:46からの話では、苦手なことはAIに任せ、好きなことは自分でも楽しむ、という考え方も出ています。好きな料理や歌まで、無理にAIへ委ねる必要はありません。自分が楽しみたいことは、自分で楽しんでいいんですよね。

Fugaの価値は、AIの数を増やすだけでなく、人手不足で取りかかれなかった目標に挑む選択肢が増えること。まずは資料を一つ読み取ってもらい、返ってきた内容を元の資料と見比べる。その一往復から、任せる仕事を見つけてみませんか。

Q. MacがオフでもFugaは動きますか？

Fugaクラウドなら、MacのFugaが起動していなくても使えます。手元のFugaへ同梱CLIで頼む道は違います。Macがオンラインで、Fugaが起動している必要があります。dotsのクラウド作業が続いていても、Macでの処理は進みません。

Q. KAMUIにログインするだけで、AIからFugaへつながりますか？

つながりません。必要な認証は4つに分かれています。会員のログイン、手元のAI CLIの認証、クラウド金庫とAPIキー、依頼元AIの許可です。どの道を使うかに合わせて、必要な鍵だけを用意します。

Q. Fugaの標準のMCPやプラグインはありますか？

公式標準のものは確認できていません。FugaはMCPサーバーではありません。手元なら同梱CLI、クラウドなら公開APIを使います。新しい中継サーバーを先に作る必要はありません。

Q. 頼んだ仕事を止めたい時は、どこを止めればいいですか？

依頼元とFugaの両方です。依頼元の会話やタスクを止めても、Fugaの仕事が止まったとは限りません。記録した実行IDで、Fuga側の状態も確かめてください。

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公式の出典（2026年10月26日取得）

1. KAMUI 公式：Fugaガイド（同梱CLI、モード、設定、成果の画面）。AIからの利用／依頼を送るコマンド
2. KAMUI 公式：FugaクラウドAPI概要と、準備・launch・resultの各章
3. OpenAI 公式ヘルプ（dots）：Computers and apps／Tasks and memory／提供条件／確認と停止
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今日、一つだけやること

自分の仕事を1件だけ選んで、目的・実行場所・完了条件・成果の返し先の4行を書いてみてください。書けたら、いつものAIへ、読むだけの依頼から送ってみましょう！

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