前回の記事では、ChatGPT 5.6 SolとCodexを使い始めて、
「AIにコードを書いてもらう日が本当に来た。」
という衝撃を書きました。
ところが、この1週間はその続きがもっと衝撃的でした。
あっという間に週間利用枠が消えていった
最初の2日間で、note記事から簡単な解説動画を自動生成するフローをCodexと一緒に開発しました。
その結果、
週間利用枠は残り4%。
「さすがにここまでか。」
と思ったところで、OpenAI側の利用枠調整が入り、再び開発を続けられるようになりました。
そのタイミングを逃さず、
-
ローカルWordPressのトップページ作成
-
宣伝AIの完成
まで一気に進めました。
それでも利用枠は24%残っていました。
さらに4日目。
今度は、
「note記事だけでなく、手動で用意した台本や画像からも動画を作れるモードを追加したい。」
と思い、再びCodexへ依頼。
今度は途中で週間利用枠を使い切りました。
少しは手作業で修正してみましたが、完全にお手上げ。
結局、ChatGPTと相談しながらCodexへの修正指示だけ整理して、その日は寝ることにしました。
そして翌朝。
まさかの、
週間利用枠100%回復。
「本当にいいの？」
と思いながら、またCodexを走らせています。
AIをどう動かすかを、別のAIと相談する
今回、一番驚いたのはCodexのコード生成能力ではありませんでした。
「AIをどう動かすかを、別のAIと相談する。」
そんな開発スタイルになっていたことです。
最初は普通にCodexへ指示を出していました。
ところが利用制限が近づいてきます。
「このまま終わったら、次回どこから再開すればいいんだろう？」
そこでChatGPTへ相談しました。
すると、
-
progress.mdを作ろう
-
quality_policy.mdを作ろう
-
system_map.mdも作ろう
-
次回はその3つを読めば続きを始められるようにしよう
という提案が返ってきました。
なるほど。
私はその運用ルールをCodexへ伝えました。
するとCodexは、そのルールに従って
-
progress.md
-
quality_policy.md
-
system_map.md
を整備し、
「今回はここまで完了しました。次回はprogress.mdを読んで続きを始めます。」
というレポートまで残して終了しました。
ここで気付いたんです。
AIが勝手に開発ルールを決めたわけではありません。
ルールを設計したのは私とChatGPT。
そのルール通りに実装・運用したのがCodex。
つまり、
AIへ直接仕事を頼むのではなく、「AIをどう動かすか」をChatGPTと相談し、そのルールでCodexを動かしている。
そんな開発スタイルになっていました。
CLI版Codexで正解だった
最初はVS Code版を使おうとしました。
しかし、うまくいかず結果的にCLI版Codexを使うことになりました。
今思えば、それが私には正解でした。
VS Codeは、
「AIと一緒にコードを書く」
ツール。
一方CLI版は、
「AIへ仕事を依頼する」
ツールです。
実際、私はほとんどコードを書いていません。
「この機能を追加して。」
と言うだけ。
その後Codexは、
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Git
-
Docker
-
Python
-
n8n
-
テスト
-
バックアップ
まで全部進めてくれます。
私はテレビに映した進捗画面を眺めながら、
「ゲームしててもいいじゃん。」
と笑ってしまいました。
スマホがAI開発端末になった
さらに驚いたのが、Galaxy Z Fold7です。
TermiusからSSH接続し、
Codex CLIへログイン。
スマホだけで
「この機能追加して。」
と依頼できるようになりました。
昨日までTermiusは、
「SSHでコマンドを打つアプリ」
でした。
今日からは、
「AI開発チームへ仕事を依頼する端末」
になっています。
GUIはAIには難しいと思っていた
もう一つ衝撃だったことがあります。
Codexが作業したあと、n8nを開いてみると、新しいワークフローがいくつも増えていました。
「あ、本当に作ってる。」
私はずっと、
「GUIでノードを並べるn8nはAIには難しいだろう。」
と思っていました。
ところが違いました。
n8nの本体はGUIではありません。
内部では、
-
ノード
-
接続
-
配置
-
設定
すべてJSONで保存されています。
つまりCodexからすると、
GUIをクリックしているのではなく、
JSONを書いているだけ。
生成したJSONを読み込めば、
GUIとして完成したワークフローが表示されます。
さらに、
Pythonを書き換えたら、
n8nのJSONも修正し、
Dockerも直し、
最後にテストまで行います。
人間なら、
「Pythonだけ直してn8nを忘れた。」
ということもあります。
Codexは全部まとめて整合性を取ってくれました。
ここで、
「これ、売れるやつやん。」
と思った理由が分かりました。
これから価値が出るのは、
n8nを作ることではなく、AIにどう指示すれば目的通りのワークフローを作れるか。
その考え方なのかもしれません。
Termiusが落ちて学んだこと
もちろん失敗もありました。
TermiusでCodexへ長時間作業を任せていたところ、
アプリが途中で落ちてしまいました。
しかも、それが2回。
途中まで進んでいた作業が止まり、もう一度やり直し。
せっかくの利用枠まで無駄になってしまいました。
そこで導入したのが、
tmuxです。
tmuxを使うと、SSH接続が切れてもCodexの作業はXubuntu側でそのまま継続します。
スマホから再接続すれば、その続きを確認できます。
また一つ、
AI時代の開発ノウハウを覚えました。
遠回りだった時間は無駄じゃなかった
正直、途中で少し思いました。
「ここまでXubuntuやDocker、SSH、OMV、n8n、ローカルAIの構築を頑張ってきたけど、最初からCodexがあれば全部任せられたんじゃないか？」
でも、実際に使ってみると違いました。
Codexがここまでスムーズに動いているのは、
その土台がすでにできているから。
AIへ
「ここを修正して。」
と具体的に伝えられるのも、
過去に自分で試行錯誤しながら環境を作ってきたからです。
遠回りだったように見えた時間は、
今、
「AIへ正しく仕事を依頼する力」
として返ってきている気がします。
今がボーナスタイムなのかもしれない
これは私個人の考えですが、
ちょうどこの時期は、AI各社の開発競争が一気に激しくなっています。
AnthropicはClaude Codeを強化し、
OpenAIはGPT-5.6 SolとCodexを前面に打ち出しています。
その中で私は、わずか1週間の間に2回も利用枠の調整を経験しました。
もちろん、その理由は私には分かりません。
ただ、結果としてAIホームラボの開発を止めずに続けられたのは、本当にありがたいタイミングでした。
そして気付けば、
私はコードを書く時間よりも、
「次は何をAIへ頼もう。」
と考える時間の方が長くなっています。
だから今は、このボーナスタイムを逃さず、
AIホームラボをできるだけ育てたい。
数年後に振り返ったとき、
「あの1週間が転機だった。」
そう思えるような気がしています。
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