Fable 5で作ったもの。君は何を作る？

00:30 攻殻機動隊と52Hzのクジラたち

冒頭は『攻殻機動隊 STAND ALONE COMPLEX』の話から。タチコマたちが本を読み、議論し、少しずつ個性を持っていく過程は、AIエージェントを日常的に使うようになった今見ると以前とは違って見える。AIに個性は必要なのか、同じ情報を同期しているのに違いは生まれるのか。昔の作品が急に現在の話になる。

るぅが聴いていたのは『52ヘルツのクジラたち』。誰にも届かない周波数で鳴くクジラをモチーフに、孤独な人たちが互いの声を見つける物語です。移動中よりも、布の裁断やアイロンのように手が動いて頭が空く作業中の方が、Audibleの物語は入ってきやすいという話になりました。

06:40 AIloglog公式サイトができました

AIloglogの公式サイトができました。Spotifyの音声だけでなく、各回の概要、タイムライン、書き起こしをまとめ、気になった話題から再生できます。

AIloglogでは、Mac miniやCodex、Fableといった言葉が説明なしに飛び交います。音声の中で毎回すべてを説明するのは難しいので、サイトやnoteを補助線にする。収録後にすでに作っていた書き起こしやX用の文章が、検索できるアーカイブとして生きるようになりました。サイトはAstroで作り、情報量が増えても軽く読めることを大切にしています。

11:16 Fable復活後の制作ラッシュ

Fableが帰ってきてから、互いに何を作ったかを収録まで伏せていました。るぅは『アイドリッシュセブン』の手持ちカードからハイスコア編成を考えるツールや、『Pokémon Sleep』で残す個体を選ぶ仕組みを制作。生地在庫、欲しいものリスト、万年筆で書く短いフレーズ、SNS発信を小さなステップで進めるガイドなど、趣味と実務の間にある道具を次々に考えています。

AIに全部を代行させるのではなく、面倒で止まっていたことの最初の一歩を一緒に進めてもらう。スプレッドシートを開くのがつらい、手持ちデータの入力が大変、といった小さな摩擦を、自分向けの画面に作り替えられるのが面白いところです。

あらかわ側も、商品企画や事業計画をFableと壁打ちし、Codexで実装する流れが増えました。向いていないと思い込んでいた案でも、具体例と数字を返されると見方が変わる。大枠を考える役と、ファイルや画面を実際に作る役を分け始めています。

27:40 Fable 5 vs Codex 5.6 Sol、延長とリミット解放合戦

使える期間が限られているFableは、終了が近づくたびに延長の知らせが来る。一方のCodexはリミットが緩み、GPT-5.6系を長く動かせるようになった。どちらも強いからこそ、使えるうちに何を投げるか、どちらへ逃がすかを考える時間まで増えました。

今の感覚では、曖昧な相談から一緒に形を見つけるのはFableが得意で、決まった作業を長く実働するのはCodexが使いやすい。Fableに考えさせ、Codexに動かしてもらう役割分担です。ただしGPT-5.6側も設定を上げるとかなりできる。SNS上では「こちらが圧勝」という声が両側から流れてきますが、自分の仕事で試すと単純な勝敗にはなりません。

モデルの強さだけでなく、制限、入口、スマホからの触りやすさ、作業を戻せる場所まで含めて選ぶ。延長とリミット解放の合戦は、そのまま二人の仕事の配分を変える合戦でもありました。

33:52 可愛いAI社員とダッシュボードの夢

ここから話は「AI社員」へ。いま誰が何をしていて、止まっているのか、結果をどこへ返したのかが見えるダッシュボードを作り始めました。タスクや在庫、事業のページへつながるハブでありながら、動物のキャラクターが働いているような、毎日見たくなる画面にしたい。

見た目の可愛さは飾りではありません。状態が見えるから仕事を振れるし、動いていることが分かるから待てる。無機質なログを監視するよりも、そこに社員がいるように感じられる方が、人間側の仕事の仕方も変わります。

外から安全に見るためにTailscaleを使い、スマホから指示と確認をできるようにする。画面を動かす本体としてM4のMacを選んだのも、ローカルモデルを回す性能だけでなく、この可愛いオフィスを常時動かす場所が欲しかったからです。M1やM2 Proとの価格・性能を比べながら、AI社員の「会社」をどこに置くか考えました。

54:47 AI時代に残る、言語化と人の声

サイトごとに人格を持つライターチームを作り、媒体に合わせて文章を出し分ける。それでも、元になる人間の中に言いたいことがなければ、語尾だけ整えても中身は生まれません。

AIへ指示するために必要なのは、何をしたいのかを言葉にする力。お金が欲しいと思っていたものが、壁打ちすると実は安心が欲しかったのだと分かる。旅行に興味がないつもりでも、友達と遊ぶためなら行ってみたいと気づく。AIは答えを作るだけでなく、自分の曖昧な感覚を見つける相手にもなります。

文章からAIらしさを消す以前に、自分の声を材料として渡すこと。上手な文章でなくても、まず喋る。AIloglogのような会話のログも、人の考えをAIへ渡す大きな入力になります。

62:43 スレッドで振る仕事から、社長として任せる仕事へ

これまでは、仕事の雰囲気に合わせて自分でスレッドを選び、新しいスレッドを作り、一件ずつ様子を見に行っていました。AIを使っていても、自分はずっとプレイングマネージャーのままです。

次にやりたいのは、社長が部長へ「これをやっておいて」と頼むような渡し方。誰に任せるか、途中でどんな作業へ分けるか、どの道具を使うかまでAI側に采配してもらい、最後に結果を受け取る。AI社員の見た目を作るだけでなく、仕事の入口そのものを変えたいという話です。

ExcelやPDFの事務処理、イベント出展の発注、オンラインショップの受注、クリックポスト、納品書。在庫や品番、バーコードのようにルールが見える仕事は、スタッフが毎回手でつないでいる部分をAIへ渡せる可能性が高い。人間が物を作り、接客し、判断する時間を戻すためのAI社員を考えています。

72:47 画像認識と小さな業務ツール

スマホで商品を映しながら個数を数える、バーコードを読んで品番や価格へつなぐ、家系図の和暦を西暦へ直す。大きな業務システムでなくても、目の前の面倒を自分向けの小さな道具にできます。

画像認識が強くなると、画面のスクリーンショットだけでなく、現実の物を入力にできる。手書きの戸籍のように難しいものは残りますが、テキストデータへ直した後の整理はAIが得意です。モデルごとの性格や文章の違いも話しながら、Fableが終わっても、GPT-5.6や次のモデルで作り続けられるだろうという感触に戻っていきます。

81:49 極小マウスとAIエージェントの入口

後半は、指でつまめるほど小さいサンワサプライのマウスを触りながら、モバイル作業環境の話。使いやすさではトラックボールに負けるけれど、短いカフェ時間にすぐ出せることの方が大事な場合もあります。タブレットも、ParsecでMacへつなぐための板だと思えば、最新性能を追わなくてよくなる。

AIエージェントを試したい人の入口として出た案は、中古のM1 Mac miniを一台用意し、Tailscaleでつなぎ、まずCodexを触ってみること。いきなりすべてを整えず、ChatGPTのスマホアプリから慣れてもいい。月額課金も一度試し、合わなければやめる。自分の用途に合う入口を小さく作ることが大切です。

90:49 旅行手配のハルシネーションと仕事の出口

AIにロサンゼルス行きの航空券とポイントの使い方を調べてもらい、サーチャージは1万円ほどだろうと言われた。しかし実際にログインして進むと13万円。通常の航空券よりは安くなったものの、見えない料金をAIが推測した結果を信じすぎると危ないという実例です。

一方で、ホテルや新幹線の予約情報をGmailから拾い、Notionへまとめるような使い方は便利です。外部スタッフへ頼む仕事はTrelloへ出し、看板のスクリーンショットだけでも状況を共有できる。AIが調べる入口だけでなく、人間や既存サービスへ渡す出口まで設計すると、実際の仕事につながります。

Fableの期間が終わり、GPT-5.6も静かになった次の2週間に何が残るのか。何を作り、AIloglogのサイトがどう育つのかを、また次回話すことになりました。