ChatGPTと相談し、Codexが実装する。AIチームで開発する時代が始まった

昨日、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した。

「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も作ろう。」

「system_map.mdも用意しよう。」

「次回はその3つを読めば続きから再開できるようにしよう。」

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、最後には

「今回はここまで完了しました。次回はprogress.mdを読んでこの続きから始めます。」

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人間。

実装したのはCodex。

つまり、

人がAIを直接動かすのではなく、「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。

という構図になっていました。

さらに面白かったのがCLI版Codexです。

最初はVS Code版を使おうとしました。

しかしうまく動かず、結果的にCLI版を使うことになりました。

ところが今思えば、それが正解でした。

VS Codeは

「AIと一緒にコードを書く」

ツールらしいです。

一方CLI版は

「AIへ仕事を依頼する」

ツールでした。

実際、昨日の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。」

と言っただけです。

その後Codexは

Git
Docker
Python
n8n
テスト
バックアップ

まで全部進めてくれました。

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。

そして今日、さらに驚くことがありました。

Galaxy Z Fold7のTermiusからSSH接続し、Codex CLIをスマホだけで操作できたのです。

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」

になりました。

スマホから

「RSS取得フローを改善して。」

「Whisperの固有名詞補正を追加して。」

そんな指示を送り、Codexがホームラボで作業する。

帰宅したらレビューするだけ。

そんな未来が、一気に現実味を帯びてきました。

そういえば、ChatGPT Plusを使い始めて初めて5時間の利用制限にもぶつかりました。

最初は「やっぱ制限来たか！どうしよう！」と思いましたが、意外と悪くありません。

Codexはある程度まとまった作業を進めてくれるので、その間は家事をしたり、子どもと遊んだり、ゲームをしたり。

制限が来たら「この時間はここまで」と区切りがつきます。

以前のように、自分でコードを書いていると

「あと1行だけ」

「このエラーだけ」

を繰り返して何時間も溶けていました。

でも今は、AIが仕事をしている間や制限時間は、自分は別のことをする。

なんだか、人間らしい時間の使い方に戻れた気がしています。

こんな感じなら、体験ベースで自然に読めると思います。

GUIじゃなくても作れる。n8nの正体はJSONだった

今日、さらに驚いたことがありました。

Codexが作業した後、実際に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たのです。

「あ、本当に作ってるんだ。」

最初は少し半信半疑でした。

私はずっと、

「n8nはGUIでノードを並べて作るものだから、AIには難しいだろう。」

と思っていました。

ところが実際は違いました。

n8nの本体は、見た目のGUIではありません。

内部では

ノード
ノード同士の接続
配置座標
各ノードの設定

などが、すべてJSONというデータ形式で保存されています。

つまり、Codexからすると

「GUIをクリックして作る」

のではなく、

「JSONを書けばワークフローが完成する」

という感覚なんです。

だから、Codexが生成したJSONをn8nへ読み込むと、GUI上には完成したワークフローがそのまま表示されます。

実際に、自分のn8nにCodexが作成したワークフローが並んでいるのを見たときは、

「ああ、こういうことだったのか。」

と腑に落ちました。

これで、自分の中の前提が一つ変わりました。

昨日までは、

「GUIだからAIには難しい。」

と思っていました。

でも実際には、

ChatGPTで設計
      ↓
CodexがJSON生成
      ↓
n8nへ読み込み
      ↓
GUI完成

という流れだったのです。

さらに面白いのは、CodexはJSONだけを書いているわけではありません。

例えばAPIの仕様を変更すると、

Pythonを修正
Dockerの設定を修正
n8nのJSONも修正
テストまで実行

という一連の作業をまとめて進めてくれます。

人がやると、

「Pythonだけ直して、n8n側を修正し忘れた。」

ということも起こります。

でもCodexは、それらを一つの作業として扱っていました。

今までは、

「n8nの使い方」

を一生懸命学んでいました。

でもこれからは、

「AIにどう指示すると、目的通りのn8nワークフローを作ってくれるか。」

その考え方や進め方のほうが、価値が大きくなっていくのかもしれません。

今回、自分のホームラボで実際にその流れが動いているのを見て、「AIと一緒に開発する」というイメージが一気に具体的になりました。

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、実際に使っていると違うんじゃないか、とも思うようになりました。

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ではないか。

AIに「これを追加して」と伝えられるのも、過去に自分で試行錯誤しながら環境を作ってきたから。

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。

今回一番感じたのは、

私はプログラマーになったのではありません。

AIに丸投げして、できたものチェックする係になったんだ、ということです。

ChatGPTと相談して開発ルールを決める。

Codexへ仕事を依頼する。

完成品をレビューする。

これから価値が高まるのは、「コードを書く力」だけではなく、

AIチームが力を発揮できる仕組みを設計する力

なのかもしれません。