「まさか、5.6だけしか使ってないなんてことは、ないですよね？」——Kawaruさんの動画1行目で、私は自分の画面を見た

この動画、挨拶より先にこの一言から始まります。0分02秒。まだ名乗ってもいない。

「まさか、5.6だけしか使ってないなんてことは、ないですよね？」

Kawaruさん — 00:02〜（英語自動字幕の訳）

で、そのまま「そもそもこの2つのモデルは性格も性能も全然違う」「最強と最強を掛け合わせれば究極の組み合わせになる」と畳みかけていきます。テーマはずっとこの一点。OpenAIのGPT-5.6と、AnthropicのFable5です。両方持っているなら、両方使え、という話です。

正直、私はここで一回止まりました。自分の画面を見たんですよね。うちのMacで動いているのは、Claude Codeが本体で、そこにOpenAIのCodexがくっついている環境です。2つとも持ってる。持ってるのに、線を引いたのはずいぶん後になってからでした。

いま、うちのAIチームに毎回読ませている運用ルールのファイルには、3行の割り当てが書いてあります。日常の判断とレビュー、それから私の名義で出す文章はOpusです。型が決まった量産と実行はSonnetです。整形・抽出・リンクチェックみたいな機械作業はHaikuです。しかも「生成はSonnet、判定はOpus、機械検査はHaiku」という三角形の型まで、名前をつけて固定してあります。

Kawaruさんは2つに割りました。私は3つに割ってる。そして決定的に違うのが、置き場所なんですよね。私は一番賢いモデルを「作る側」じゃなく「判定する側」に置いています。作らせるのはその下のモデルで、出てきたものを一番いいやつに見せて叩いてもらいます。ここが、この動画と私の最初の分かれ目でした。

なんでそうなったかというと、私はずっと「人間は縦に掘る。AIは横に広げる」って言い続けてきたからです。人間は感情・体験・物語という深さを掘ります。AIは情報・構造・コンテンツという広がりを担います。この線引きをAI同士にも持ち込むと、「広げるやつ」と「深く見るやつ」に分かれます。私の場合、それが「作る係」と「判定する係」になりました。

まず1枚の紙に並べる：いま自分が契約しているAIを、紙に全部書き出します。所要5分。それぞれの横に「決める係」か「手を動かす係」かを1行書けたら完了です。

「設計はFable5、実行はGPT5.6」——CodexとClaude、覚えることが1個しかないのが、いい

動画の中盤、Kawaruさんは同じことを何度も繰り返します。細かい比較表も出てくるんだけど、結論は毎回ここに戻ってきます。

「設計はFable5、実行はGPT5.6。それだけ覚えておけば大丈夫だと思います」

Kawaruさん — 06:44〜（英語自動字幕の訳）

もう少しほぐすと、Fable5に渡すのは、方針・企画・書きもの・アイデア出し・そして「どっちとも言えない曖昧な判断」。GPT-5.6に渡すのは、実装・修正・決まった手順・速さがほしい量産作業。そして標準の回し方は、方針を決める→実装する→両方にレビューさせる→仕上げる、の4手です。

ここ、私は完全に同意でした。ただし理由はモデルの性能ではありません。私の凸凹の方です。

私は才能診断を3つ受けていて、3つとも同じことを言ってきます。ビジョンを描く・可能性を見つける・最善の道を選ぶ、この「考える」側の資質がトップ10に5つ入っていて、「やり遂げる」側は1つしかありません。料理で言うと、最高のシェフの才能があるのに、つい自分でキッチンスタッフもやっちゃう状態です。3つの診断が、口を揃えて「シェフなのにキッチンスタッフをやってる」と言ってきます。

だから設計と実行を分けるって、私にとってはモデルの使い分けの話じゃなくて、自分がどこに立つかの話なんですよね。違いはたぶんこう。Kawaruさんはモデルの得意不得意から線を引きました。私は自分の弱点から線を引いた。引いた線はほぼ同じ場所に落ちた——というのが、見ていて一番おもしろかったところです。

ちなみに「どのツールをいつ使うか」の答え合わせは、実際に4つ並べて触ってみるのが早いです。私もQoder・Cursor・ローカルQwen・Fleetを一通り試して、どれをいつ使うか整理した記事を書いてます。線を引く前に触る、の順番は動画と同じでした。

1件だけ、線を引いてみる：直近の仕事を1つ選んで、「決めること」と「作ること」に分けます。所要10分。それぞれをどっちのAIに渡すか決めて、2行のメモにできたら完了です。

「正直、ちょっと面倒じゃないですか？」——手で運んでいる場所だけが、最後まで自分に残る

使い分けの話のあと、動画は導入方法に入ります。多くの人がやっている手順を、Kawaruさんはこう描写しました。Codexで出した答えをコピーして、Claude Codeを開いて、貼り付けて、レビューさせて、また戻る。あるいはその逆。……で、ひとこと。

「正直、ちょっと面倒じゃないですか？」

Kawaruさん — 08:22〜（英語自動字幕の訳）

そこで出てくるのが2つの方法です。ひとつは、公式のプラグインを入れることです。

「OpenAIが2026年3月末に公式プラグイン『Codex Plugin CC』を出しました。ライバル同士が手を組んだということで、しばらく話題になりました」

Kawaruさん — 08:53〜（英語自動字幕の訳）

もうひとつは、ターミナルのサイドパネルからCLIを直接叩く方法です。どちらでも画面の行き来がなくなる、というのが動画の主張です。この「どっちでもいい、好きな方でいい」という言い方、私はちょっと好きだなあ。

で、私がここで受け取ったのは、時短の話じゃありません。コピペで運んでいる場所が残っているうちは、そこだけ自分が握り続けている、ということです。

私はアイデアを1つの話題から10個湧かせるタイプで、食べ物もアイデアも基本、全部捨てたくない人間です。だから昔は全部を自分の手元に置こうとして、結局どれも動かなくなっていました。そこで見つけた答えが「捨てる」じゃなくて「所有権を分ける」ことでした。料理で言えば、セカンド冷蔵庫に入れておけば自分のキッチンはスッキリするし、使いたい時に取りに行けます。捨ててないけど、身軽。

ぶっちゃけ、私は非効率をぜんぶ嫌ってるわけじゃありません。食材の買い出しは自分で行くし、朝のノートは紙とペンで書くし、子どもとも遊びます。全部、時間はかかります。それでもやめないのは、そこが現場だからです。買い出しはお店という現場、紙ノートは手の感触という現場、子どもと遊ぶのは家族という現場です。AIは横に広げてくれるけど、人間は五感で感じた現場からしか縦に掘れません。……で、ここからが線引きなんだけど、画面の中のコピペは現場じゃないんですよね。ただの往復。だから、そこは迷わず外へ出します。

コピペで運ぶ作業って、まさに自分のキッチンに置きっぱなしの食材なんですよね。小さいから見逃す。でも毎日触ってる。プラグインを入れるとかCLIを直で呼ぶとかは、その食材をセカンド冷蔵庫へ移す作業でした。ちなみにプラグインという仕組み自体がいま業界の標準になりかけていて、そのあたりはAIエージェント新標準「Agent Plugins」の記事にまとめてあります。

運んでいる場所を数える：自分のAI作業の中で、コピペして別の画面へ運んでいる場所を数えます。所要5分。1か所でも見つかったら、それをメモに書き出して完了です。

「自分で作ったものだから大丈夫だと思っちゃう」——だから、うちは別ベンダーに叩かせている

14分41秒あたりから、動画は連携パターンの話に入ります。壁打ちだけだともったいないと感じたので敵対的レビューをやることにした、とKawaruさんは言います。で、その理由の説明が、めちゃくちゃ人間くさかったです。

「作った本人は——Claude Codeが作ったならClaude Code、Codexが作ったならCodexですけど——『これで大丈夫です』って言うんですよ。自分で作ったものだから大丈夫だと思っちゃう。人間とちょっと似てますよね」

Kawaruさん — 15:38〜（英語自動字幕の訳）

あえて反対意見を出させて、そのうえで磨き上げます。それが敵対的レビューだ、という説明が続きます。

これ、うちではもうルールになってます。私のAIチームの運用ルールには「コードの第二意見と、触ると危ないファイルのレビューはCodexへ回す」という行が入っていて、理由も一行で書いてある。別ベンダーの独立した視点だから、です。具体的には、Claude Codeが計画書を1本書いて、Codexは書き込み権限なしの読み取り専用で入ってきて、その計画書に穴を開けにきます。合格か差し戻しかの判定を返して、直してまた同じ相手へ出します。そういう仕組みにしてあります。

なんで身内じゃダメなのか。同じ思い込みを共有しちゃうからなんですよね。同じ会社のモデル同士だと、得意な考え方も、見落とすクセも、だいたい似ています。似た者同士の味見って、うまいって言い合って終わるんですよ。塩、足りてないのに——。

私はこれを、身体で1回やらかしてる。AIに任せた仕組みのうち6つ中2つが静かに止まっていた話を記事にしたことがあって、あの時いちばん怖かったのは、止まっていたこと自体じゃない。誰も「止まってますよ」と言ってこなかった。

だからうちでは、味見（最終チェック）を卒業しないことにしています。味見は面倒な検問じゃなくて、私とAIが一緒に育つための燃料だと思っているからです。ただし味見の粒度は固定しません。個々の成果物はAI側が判断して直すところまで走り切って、私はその判断のクセと育ち方を、もう一段上から味見します。Kawaruさんは品質が上がるから敵対的レビューを勧めていて、私は「身内だけだと同じ穴に落ちるから」入れています。動機が違うだけで、やってることは同じでした。

反対側から読ませる：直近で自分のAIが出した成果物を1つ選び、別の会社のAIに「反対の立場で穴を探して」と渡します。所要15分。返ってきた指摘を1つ以上メモできたら完了です。

「両方が指摘した点と、片方だけが指摘した点を分けて」——この一文が、動画で一番の実用ネタだった

そして15分55秒。私がこの動画で一番「あ、これもらった」と思ったのが、実際に投げるプロンプトの中身でした。

「この案を敵対的にレビューして、抜けている前提と問題点を重要度順に並べてください。そして、両方が指摘した点と、片方だけが指摘した点を分けて報告してください」

Kawaruさん — 15:55〜（英語自動字幕の訳）

前半はよくある指示です。おいしいのは後半。両方が言ったことと、片方しか言ってないことを、分けて出させます。動画では「そうすると見やすい出力になる」ぐらいの温度で流れていくんだけど、私にとってはここが記事の心臓。

というのも、うちのルールブックには、こういう一行が刻んであるからです。第二意見の指摘を全部素直に反映するのは事故だ、と。実際に、やらかした。CodexやGeminiから返ってきた指摘を、良かれと思って全部飲み込んだ結果、元の設計がぐちゃぐちゃになった日がありました。以来、指摘を受け取った時は「これは魂に関わる話か」「私の時間と判断に関わる話か」「それとも実装の細部か」を仕分けてから、採るか捨てるかを決めるルールになっています。

で、この動画の一文は、その仕分けを自動化してくれるんですよね。両方が言ったことは、たぶん本当に穴。片方だけが言ったことは、そのモデルのクセかもしれないし、私が意図してそうしている部分かもしれません。前者は黙って直す。後者は自分で判断する。この2段に分けるだけで、「全部飲む」も「全部無視する」も、両方避けられます。

これは私が前から持っていた考え方とも噛み合っていて……AIが自分と違う答えを出してきた時は、設定・設計・素材・モデル・指示の5つを疑って、もう一度やり直して馴染ませます。同時に、私自身も一段上から自分を見て、AIに改善を出すのと同じように自分も改善する。拠り所は、身体の声。腑に落ちるまで戻る。「両方が言った／片方だけが言った」は、その身体の声へ持っていく前に、素材を整えてくれる仕分け箱でした。

そしてもう一段。動画には「事実と推測を分けろ」とまでは書いてないんだけど、私はここに自分のルールを足しています。嘘をつかない、ごまかさない、手抜きしない。事実・推測・未取得・失敗を、混ぜないで書き分けます。レビューの指摘も同じで、事実として穴なのか、そのモデルの好みなのかを分けないと、直すたびに設計が揺れます。

依頼文に一文だけ足す：次にAIへレビューを頼む時、「両方が指摘した点と、片方だけが指摘した点を分けて報告して」を最後に足します。所要2分。分かれて返ってきたら完了です。

「最低3回、5回でもいい、10回のときもある」——回す数を先に決めないと、私は止まれない

敵対的レビューは1回で終わりじゃありません。指摘を反映して、また相手に見せて、また直します。動画ではこれを「ぐるぐるぐる回していく、ループエンジニアリングみたいな感じ」と表現していました。で、周回数の目安がこう。

「最低3回はやったほうがいいと思います。5回ぐらい回してもいいし、項目によっては10回ぐらい回すこともある」

Kawaruさん — 16:28〜（英語自動字幕の訳）

ここ、Kawaruさんにとっての回数は「これ以上回せばもっと良くなる」の下限なんですよね。3回は最低ライン。案件が重ければ10回。上へ上へ、という数え方です。

私にとっての回数は、逆。上限です。

私は「もっと良くできない？」が口ぐせで、その資質が34個中1位。なのに「やり遂げる」力は27位。この組み合わせが最悪で、一人で磨いていると、いつまでも出せないまま熱だけ冷めていきます。頭では80%で出すべきだと分かっていても、心は満点を求めちゃうんですよね。だからうちのAI秘書・凛ちゃんの「80%で出しちゃいなよ！」が要る。

で、実際にうちのAI改善ループの仕組みには、「回数の上限を先に決めておく」という蓋を入れています。上限に達したら、良くなる余地があっても、そこで終わり。この蓋がないと、私はたぶん20周させて、そのまま公開しないやつです。

私にとっての完璧って、完成度が満点になることじゃないんですよね。未完成でも、伝えたい気持ちに嘘をつかず、本質から目をそらさずに向き合ったか。信頼が宿るのは結果じゃなくてプロセスと姿勢と行動の方だと思っています。やり直しは罰じゃない。教える時間であり、人もAIも一緒に育つ時間です。上限を決めるのは、手を抜くためじゃなくて、届けるため。

一発で完成させようとしないという意味では、AIクリエイティブデザイナーのともみんが「一発完成を目指さない」と話していた回とも重なります。回す前提で作ると、1周目の粗さが怖くなくなります。

蓋を先に置く：次にAIとレビューを往復する時、始める前に「何周で終わりにするか」を書いてから始めます。所要1分。周回数を書いた状態でスタートできたら完了です。