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「AIを使えば稼げる！」 この言葉を信じて、Claude codeやcodexを 触り始めた人ほど、 実は稼げなくなる可能性があります。 いや、AIが悪いわけじゃないです。 問題は、AIを使う順番です。 ビジネスって、結局は問題解決です。 誰かの悩みを見つける。 原因を考える。 解決策を作る。 届け方を工夫する。 結果として、お金をもらう。 この流れの中でいちばん大事なのは、 ツールを使うことではありません。 「相手の問題を、自分の頭でどれだけ深く考えたか」ここです。 でも、 最初からAIに丸投げすると、 この筋肉が育たない。 例えば、文章を書くときもそうです。 いきなりAIに、 「売れる投稿を書いて」 「刺さるコピーを作って」 「いい感じにまとめて」 と投げる。 すると、たしかに文章は出てきます。 でも、自分の中には何も残りません。 なぜその言葉を選んだのか。 誰のどんな痛みに向けたのか。 どこで感情が動くのか。 なぜこの構成だと読まれるのか。 ここを考えないまま、 見た目だけ整った文章を 量産してしまう。 これ、かなり危ないです。 実際に、 生成AIを使った小論文の研究でも 面白い結果があります。 最初から生成AIを使って 小論文を書いていた人たちは、 あとからAIなしで書こうとしても、 脳活動や集中力、 意欲があまり戻らなかった。 完成した文章への 満足感や所有意識も低いままだった。 逆に、最初は自分の頭だけで 苦労して書いていた人たちは、 その後に生成AIを使うと、 脳の活動がさらに高まり、 文章の質も上がった。 満足感も、 自分の作品だという感覚も強くなった。 つまり

「アプリを作りたい」と思ったことはあっても、どこから始めればいいかわからない。設計？データベース？サーバー？調べるほど知らない言葉が出てくる。私もそうでした。でも今は、Webアプリを作り、ブログを立ち上げ、副業の仕組みまでCodexと一緒に考えています。コードは書いていません。Codexとは何か（1分で理解する）OpenAIのCodexは、自然言語で指示するとコードを生成してくれるAIです。「こういうものを作りたい」と日本語で伝えると、必要なコードを書いてくれます。プログラミングの知識がなくても、「何を作りたいか」が言語化できれば動き出せます。一番驚いたこと使い始めて最初に驚いたのは、アーキテクチャ設計まで自動で考えてくれたことです。アーキテクチャとは、アプリ全体の構造設計のことです。「どのデータをどこに持つか」「画面同士をどうつなぐか」「何の技術を使うか」——エンジニアが最初に頭を悩ませる部分です。これを「こういうアプリを作りたい」と伝えるだけで、Codexが整理して提示してくれました。自分ではその問いを立てることすらできていなかったのに、です。「コードを書いてもらう」ツールだと思っていたものが、「一緒に考えてくれる相手」だとわかった瞬間でした。実際に作ったもの参考までに、Codexを使って形にしてきたものをいくつか挙げます。Webアプリ：業務で使う簡易ツールを複数ブログ：設計から構築まで副業の仕組み：アイデア段階から収益化の構造まで一緒に考えたコーディング作業：既存ツールの改修・機能追加共通しているのは、「何を作りたいか」を言葉にできれば、技術的な部分はCodexが埋めてく

Codexのデスクトップアプリを活用し、動画生成からInstagramへの投稿までのタスクを自動化するプロセスを解説してみます。 内容は、MCP（Model Context Protocol）を用いて外部サービスと接続し、AIによる動画生成からInstagramへの自動投稿までを一貫して行うワークフローです。 具体的には、プロモーション用のInstagramリール動画を作成し、人の手を介さずに投稿を完結させます。　　 開発プロセスとして、人間がファイルを確認する手間を省き、AIにタスクを完全に委ねる効率的な手法を実際にやってみた結果として、英語の生成や画像表示などの課題は見られたものの、複数タスクの実行と外部連携の実用性を確認することができました。 なお、YouTube動画も選択出来るようなコードとしてます。  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~【Codex用プロンプト：動画生成（選択式）】　　手順に従って、指定した形式のプロモーション動画を     1本作成してください。 1. 形式の選択（いずれかを指定してください）    [選択肢A：YouTube広告用]    　形式：横型（16:9） 　   長さ：約60秒 　   構成：問題提起、解決策、ベネフィット、アクション喚起 　   処理：動画ファイル（Remotion）の生成のみ  [選択肢B：Instagramリール用] 　  形式：縦型（9:16） 　  長さ：15〜25秒 　  構成：冒頭のインパクト重視、クイックな商品紹介 　  処理：動画生成後、Instagram MCPを使用して       

最近、OpenAIのCodexを使う機会が増えてきました。Codexは、ChatGPTと同じOpenAIが提供しているサービスで、一言でいうとAIのコーディングエージェントです。「コードを書くためのAI」と聞くと、エンジニア専用の難しいツールに聞こえるかもしれません。でも実際に触ってみると、コードが書けない人にも十分使えるツールだと感じました。できることは思っていたより幅広くて、・Webページを作る・コードのエラーを修正する・デザインを調整する・アプリのようなものを作る・既存のファイルを読み込んで修正するそして今回のように、動画制作の土台を作ることもできます。ChatGPTが「一緒に考えてくれる相手」だとしたら、Codexは「実際にファイルを触りながら作業を進めてくれる相手」に近い感覚です。今回やったこと今回試したのは、CodexとHyperFramesを組み合わせて、HTMLベースの商品紹介動画を作るという方法です。AI動画というと、RunwayやKling、Soraのように、プロンプトを入れて映像そのものを生成するものをイメージする人が多いと思います。でも今回やったのは、少し違います。HTMLやCSSで画面を作り、それを動画として書き出す。つまり、Webページを作るような感覚で、縦型ショート動画や商品紹介動画を作る方法です。最初は正直、難しそうだなと思っていました。Codex、HyperFrames、HTMLベースの動画。この言葉だけ見ると、コードがわからないと無理そうに感じます。でも実際にやってみると、思っていたよりずっと簡単でした。今回作った動画今回作ったのは、自分が展

AI活用や業務自動化は、作って終わりではありません。実際に使い始めると、「ここも少し直したい」「もう少し使いやすくしたい」「返信文やプロンプトを改善したい」「集計項目を追加したい」「新しく自動化したい作業が出てきた」という改善点が出てくることがあります。そのため、単発の構築だけでなく、月額での改善サポートにも対応しています。対応できる内容の例は次の通りです。・AIプロンプトの改善・自動化フローの軽微な修正・集計項目や出力形式の調整・FAQや返信テンプレートの追加・運用中に出てきた課題の整理・新しい自動化候補の洗い出し・ChatGPT、Claude、Geminiの活用相談・Claude CodeやCodexを使った改善相談AIや自動化は、最初から完璧な形を作るより、実際に使いながら改善していく方が定着しやすいです。月額サポートでは、導入後の小さな修正や追加相談を継続的に行い、運用に合わせて使いやすくしていきます。既に構築済みの仕組みがある方、これからAI活用を始めたい方、単発相談のあと継続的に改善していきたい方もご相談ください。まずは現在の状況を伺い、月額サポートが必要か、単発相談で十分かも含めて整理します。AI活用や業務自動化を、導入して終わりではなく、使いながら育てていきたい方はお気軽にご相談ください。

Claude CodeやCodexのようなAIエージェントは、コード作成や修正だけでなく、調査、整理、ドキュメント作成、業務改善のたたき台作りにも活用できます。うまく使えると、作業スピードはかなり上がります。ただし、実務で使う場合は、ただ「AIに任せる」だけではうまくいかないこともあります。特に大切なのは、使う前に次の3つを決めておくことです。1. 何を任せるのかまず決めるべきなのは、AIエージェントに任せる作業範囲です。たとえば、・既存コードを調査する・エラー原因を整理する・小さな修正案を出す・テスト観点を洗い出す・READMEや手順書を整える・スプレッドシート作業の自動化案を出す・業務フローを見て改善案を作るこのように、任せる作業を具体的にした方が、AIの出力は安定します。逆に「いい感じに全部やって」と依頼すると、期待と違う方向に進むことがあります。Claude CodeやCodexは強力ですが、実務では役割を絞って使う方が扱いやすいです。2. どこまで進めてよいのか次に決めるべきなのは、AIがどこまで作業してよいかです。たとえば、・調査だけしてほしい・修正案まで出してほしい・実際にファイル修正まで進めてほしい・テスト実行までしてほしい・本番反映は人が確認してからにしたいこの境界を決めておくと、安心して使いやすくなります。特に、既存のコードや業務フローに手を入れる場合は、変更範囲を明確にすることが大切です。「このフォルダだけ確認する」「このファイルは変更しない」「まずは調査だけ」「修正前に方針を出す」といったルールがあるだけでも、実務での使いやすさが変わります。3. 何を確

「Codexって最近聞くけど、ChatGPTと何が違うの？」「コードが書けない自分でも、本当に使えるの？」この記事は、そんなこれからCodexを触ってみたい初心者の方に向けて書いています。私は普段、数百万人規模で使われるアプリの開発にAIを活用しながら関わり、個人でもiOSアプリを4本リリースしてきました。Claude CodeもCodexも毎日使い比べています。その経験から、「初心者が最初に知っておくと得すること」だけを、専門用語をできるだけ使わずにまとめます。Codexをひとことで言うとCodexは、「あのChatGPTを作ったOpenAIの、“コードを書くこと”に特化したAI」です。普段のChatGPTは“会話”が中心ですが、Codexは「こういうアプリを作って」と日本語で頼むと、実際のコードを書き、ファイルを作り、動かすところまでやってくれるのが大きな違いです。文法を覚えていなくても、やりたいことを言葉で伝えるだけで形になっていきます。最近よく聞く「バイブコーディング（vibe coding＝会話で作る開発）」を、ChatGPTの延長で始められるイメージです。Codexでできること12選初心者がイメージしやすい順に並べました。1. 日本語で指示してコードを書いてもらう2. アプリ・サイト・ツールをゼロから作る3. バグやエラーを直す（エラー文を貼るだけでOK）4. 既存のコードの意味を説明してもらう5. 機能を後から追加する6. テストを作って動作を確認する7. 面倒な作業を自動化する（Excelの集計、CSVの分析、データ加工など）8. 画像やスクショを見せて指示する

「Claude Code（クロードコード）って最近よく聞くけど、結局なにができるの？」「コードが書けない自分でも、本当にアプリやツールが作れるの？」この記事は、そんなこれからClaude Codeを触ってみたい初心者の方に向けて書いています。私は普段、数百万人規模で使われるアプリの開発にAIを活用しながら関わり、個人でもiOSアプリを4本リリースしてきました。その両方の現場でClaude Codeを毎日使っています。その経験から、「初心者が最初に知っておくと得すること」だけを、専門用語をできるだけ使わずにまとめます。Claude Codeをひとことで言うとClaude Codeは、「日本語で指示するだけで、代わりにプログラムを書いてくれるAIの相棒」です。これまでのプログラミングは、文法を覚えて、自分で一行ずつコードを書く必要がありました。Claude Codeでは、「こういうアプリを作りたい」と話しかけると、AIが実際のコードを書き、ファイルを作り、動かすところまでやってくれます。最近よく聞く「バイブコーディング（vibe coding）」——つまり“ノリと会話で作る開発スタイル”を、現実的に可能にしてくれる道具、と考えてもらうとイメージしやすいはずです。Claude Codeでできること12選初心者がイメージしやすい順に並べました。1. アプリやWebサイトをゼロから作る（「ToDoアプリを作って」のような指示でOK）2. 作りたいものの相談に乗ってもらう（何から始めるべきか、を一緒に整理）3. エラーやバグを直す（エラー文を貼るだけで原因と対処を提示）4. 既存のコードの

「また方向を変えることになりました。」ここ数ヶ月、この状況を何度か繰り返しています。プロダクトを作り始めて、MVPを作り切る前に「これじゃない」とわかって、方向を変える。これをすでに2回やりました。恥ずかしいことではないと自分に言い聞かせながら、せっかくなので記録しておきます。1回目：BtoBマーケティングのコックピットツール 最初に作ろうとしたのは、BtoBマーケ担当者のためのコックピットツールでした。 自社と競合のWebサイトを読み込んで、そこからマーケティングの改善提案を出す。自分のサイトと比較して「ここが弱い」「こういう打ち手がある」と教えてくれる仕組みです。 Claude Codeで作り始めて、基本的な機能はひと通り実装できました。Webサイトを解析して、提案を返すところまでは動きました。 ただ、MVPを触ってみて気づきました。毎月使い続ける理由がない。 競合比較は、最初の1回で十分でした。一度見たら、そうそう見返すものじゃない。月額で課金するには定期的に使われる設計が必要なのに、そこを作りきれませんでした。それがわかった時点で、方向を変えることにしました。 2回目：中小企業向けの経営伴走ツール 次に考えたのは、経営者向けの伴走ツールでした。 Webサイトを読み込んで課題を設定するという仕組みは前回から流用しました。そこに「経営者のことを学び続ける」機能を追加しました。使えば使うほど、その会社の状況を蓄積していく。毎月使い続ける理由を、今度こそ設計に組み込みました。 継続利用の仕組みは作れました。ただ、今度は別の問題が出ました。 アプリが重厚になりすぎたんです。経営者

ロング動画からショート動画の候補を探す作業を支援するツールを、AIと一緒に作り始めました。 まだ試作品の段階ですが、現時点で以下の流れが動いています。 ・動画ファイルの読み込み ・動画から文字起こし ・SRT生成 ・ショート候補区間の抽出 ・候補位置への頭出し 動画編集では、長い動画の中から「どこを切り抜くか」を探す時間が意外と大きな負担になります。 このツールでは、文字起こしをもとに候補区間を出すことで、編集前の確認作業を少しでも短縮できないか試しています。 まだMVPですが、今後は候補区間のMP4書き出しや、字幕入れ、縦動画化なども試していく予定です。 開発の進捗を少しずつ記録していきます。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（音声: VOICEVOX 青山龍星）

2026/04/14時点ではまだ無料でCodex試せるので使ったことない人はいかがですかという話です。はじめに 最近は ChatGPT だけでなく、`AIエージェント` という言葉を見かけることが増えてきました。 でも、最初はけっこう分かりにくいです。 - ChatGPT と何が違うのか - 何ができるのか - 自分に関係あるのか - 結局便利なのか このページでは、できるだけ難しい言葉を使わずに、`AIエージェントとは何か` と `なぜ便利なのか` をざっくり整理します。 結論から言うと、もし ChatGPT をすでに使っていて「答えてくれるだけでなく、実際に作業もしてほしい」と思ったことがあるなら、Codex はかなり試す価値があります。 ChatGPT とエージェントの違い ざっくりしたイメージでいうと、こう考えると分かりやすいです。 - ChatGPT: ブラウザの中に小人がいて、質問に答えてくれる - エージェント: PC の中に小人がいて、プログラムやドキュメントを作ってくれる ChatGPT は、会話しながら相談したり、文章を書いたり、調べ物を整理したりするのが得意です。 一方でエージェントは、会話するだけではなく、実際にファイルを読んだり、コードを直したり、ドキュメントを書いたり、周辺ツールと連携しながら作業を進めたりできます。 つまり、 - ChatGPT は「考えるのを手伝ってくれる存在」 - エージェントは「考えるだけでなく手も動かしてくれる存在」 という違いがあります。 どうして便利なのか 便利さは、`一回でやれることの量` が増えるところにあります。

前回はCodex CLIでツールを作ってみた話を書いたが、今回はもう少し踏み込んで、実際の業務システムっぽいものを作ってみた話。 ■CLUB 管理システムデモ（github.com/take365/club-ops）キャバクラでボーイが店舗管理するのに使う感じのシステムです。 そんな感じの募集があったのでデモをAIで作ってみたが提案前に募集が閉じてしまったのでこちらでご紹介。まぁもともと月額数万円でサービス提供しているようなシステムを、数日で開発というのもなかなか無理な話ではあるのだが、ぼちぼち動く程度にはなったのでノウハウ提供もかねてひさびさにブログでだしてみる。■技術的な話開発エージェント：codex cli（open ai）　　claud code優勢と聞くが、あいかわらずopen ai（codex cli） 言語：python django　　チャッピーにはJS系が…とも言われたが、ロジック側も重要そうなので見やすいpythonメイン。djangoは使ったことなかったがAIが勝手に使うのでいいや。結局デモまでだったし、pythonもコード読んでない）インフラ：さくらのApp Runデモの公開は最近さくらインターネット検定合格したこともあり、さくらのApp Runを利用。無料βは終わってしまったが、使わないときに勝手に落ちるのでデモ用途にはちょうどいい。デモなのでDB同梱で揮発でOK。 ■苦労した点 ・業務理解 　いろいろ分からないことが多い業界。それでもチャッピーはなんとか説明してくれた（たぶん） ・タブレット操作用のUI 　気を抜くとプルダウンとかチェックボックスを出

Windows版でもComputer Useが利用可能になっています。  ということで試した概略memoを書きます。　　Codex（Computer Use）＋ Python + Windowsタスクスケジューラで   　　　　　　　            (テンプレート) 「毎朝10:00実行    フィデリティ・グロース・オポチュニティ・ファンド Dコース    基準価額取得    Excelへ追記    前日比計算    CSV保存    任意でLINE通知      (三菱UFJ銀行 Dコース詳細ページから)　」 VPS上に置いてWinのタスクスケジューラを設定すれば、毎朝10時に自動で基準価額履歴を蓄積できます。 今回は動作を確認のみで、web上で実行してみた。 数分で以下のようにデータが出力できました。　さらに1か月分も追加させてみた。

初心者用に簡単にはじめられるように手順書的なものをまとめてみました。Codexのデスクトップアプリを導入し、活用するための手順を解説。 操作画面の構成やボタンをイメージしやすいように、具体的に説明します。 1. Codexデスクトップアプリのインストール手順 初心者の方にとって、デスクトップアプリ版は他の方法（CLIやIDE拡張機能）よりも設定が簡単で、 　すぐに使い始めることができます。 1. _ChatGPTの画面を開く: ブラウザでChatGPTにログインし、画面左側のサイドバーにある**「Codex」**というタブをクリック。 2. _ダウンロードを選択: 画面に「CLIのインストール」「アプリをダウンロードする」「IDE拡張機能を試す」の3つが表示されるので、**「アプリをダウンロードする」**をクリックします。 3. _OSに合わせたファイルを保存: PC（Mac OS用など）に対応したファイルをダウンロードし、インストール後にアプリを起動。 2. 初期設定（作業モードと権限） アプリを起動したら、自分の用途に合わせて最適化を行う。 1._作業モードの選択: 画面左下の設定アイコンから「作業モード」を選び、プログラミング以外の事務作業（台本作成やSNS投稿）で使用する場合は、**「日常業務向け」**に設定するのが効率的。 2._アクセス権限の設定: AIがPC内のファイルの操作範囲を決める。 デフォルト権限 / 手動レビュー: AIが編集を行う際に、その都度ユーザーがボタンを押して許可を出す設定。初心者はまずここから始めるのが安全です。 3._フルアクセス: 許可な

Premiere Pro x Codex の first live test を行い、ゴッホ動画の Shorts を実際に1本進めた。この手の詰まりは、能力や熱量の問題というより、背景と課題と対応の順番が頭の中で混ざってしまう時に起きやすいと感じています。背景Premiere Pro x Codex の first live test を行い、ゴッホ動画の Shorts を実際に1本進めた。表面上は小さな違和感でも、そのまま進めると施策が増えるほど手応えが読みにくくなります。課題Premiere 内の文字の直接編集と、最後の export ボタン押下が Computer Use では不安定だった。特に、同時に複数の論点を触り始めると、どの変更が効いたのかが見えなくなり、改善の手応えが積み上がりません。対応sequence 作成、動画配置、テキストレイヤー作成、export 画面表示、保存先を export フォルダへ変更するところまで試した。やることを増やすのではなく、背景を整理し、課題を一段深く言い直し、対応の順番を先に決める進め方へ切り替えました。変更内容Premiere の live 作業で、Codex が安定してできる部分と、人がやる必要がある部分の境界がはっきりした。見た目の派手さはなくても、判断の迷いが減るだけで、運用はかなり前に進みます。学び自動化では、全部を一気に置き換えるより、どこまで機械で進めてどこから人が触るかを先に決めると前に進みやすい。これは特別な仕組みが必要というより、実務メモを読む人が再利用できる粒度に変換して残すことが大事だ、という学びでもありま

やってみて分かったこと最初から完璧な仕様を作ろうとするより、まずは声でアイデアを出し切ってから整理する方が、かなり前に進みやすいと感じました。また、今回はCodexで進めていますが、同じ進め方はClaude Codeでも十分再現できます。「思いつき -> 要件化 -> skills要件化 -> AIへ投入」という流れは、非エンジニアでも回しやすい実践手順でした。Claude Codeで始めたい方向けClaude Codeでも同じ進め方を試したい方向けに、基礎研修サービスを用意しています。Codexでスマホアプリ開発を始めました。今日はその1日目の記録です。最初にやったのは、アプリのアイデアを音声入力でひたすら話すことでした。文章で考えるより先に、思いつく機能や使う場面を一気に出し切る形です。1日目に実際にやったこと1. 音声入力でアイデアをまとめて吐き出し2. その内容をもとに要件定義書を作成3. 要件をクリアするために、あると良いskillsの要件を作成4. その要件をまるごとCodexにコピペして投入ここまでで、「何を作るか」と「何を準備するか」の土台ができました。次回は、作成した要件をもとに画面設計と最小機能の切り出しまで進めた記録を書きます。

近年、AI 技術の進化は目覚ましく、その中でも特に注目を集めているのが「Codex（コーデックス）」という技術です。名前は聞いたことがあるけれど、「結局何なの？」と感じている方も多いのではないでしょうか。この記事では、難しい専門用語をできるだけ使わず、今 Codex がなぜ話題になっているのか、そして私たちの仕事や学習にどんな変化をもたらしているのかをわかりやすく解説します。Codex とは何か？Codex は、OpenAI が開発した プログラミングに特化した AI モデルです。一言で言うと、「人間の言葉を理解して、コードを書いてくれる AI」です。例えば、「このサイトにスライダーをつけたい」と文章で伝えると、AI が HTML・CSS・JavaScript のコードを書いてくれる。そんな“未来のプログラミングアシスタント”が Codex です。現在の GitHub Copilot などの AI コーディングツールのベースにもなっていて、世界中のエンジニアやクリエイターから「作業スピードが爆増する」と話題になっています。なぜ今 Codex が流行っているのか？1. コードを自動生成してくれるからCodex は文章からコードを作成する能力に優れており、複雑な処理も自然な言葉で頼むだけで AI が書いてくれます。「この関数をもっと短くして」といった指示も理解して改善してくれます。2. 初心者でも扱いやすい専門知識がなくても、自然文で操作できる点が人気の理由です。「固定ヘッダーを作りたい」「お問い合わせフォームを作成したい」と書くだけで動くコードを出してくれるため、学習のハードルが

マルチモーダル文字認識ツール　：（github.com/take365/llmocr）従来の OCR（文字認識）は、専用ライブラリや設定が必要で手間がかかりました。しかし マルチモーダル LLM（例: GPT-4o のように画像を直接理解できるモデル） を組み合わせることで、画像をそのまま渡すだけで高精度な文字認識が可能になりました。この仕組みを活用したのが [llmocr] で、「文字認識の設定や前処理を簡略化できる」 点が最大の特徴です。財務諸表分析ツール（github.com/take365/NFAL）もうひとつの事例が [NFAL] です。これは金融庁の EDINET に公開される有価証券報告書 を対象にしたプロジェクトです。報告書の取得データの抽出財務諸表の数値計算といったプログラム開発を Codex CLI で進めました。さらに Codex CLI を通じてLLM による定性的な分析（文章解釈や説明生成）Web 参照機能を用いた補足的な調査や解釈まで自動化・統合できるようになり、数値とテキストの両面から分析を行える点が大きな強みとなりました。どちらもgithub(take365)にてオープンソース公開中です。そういった開発の相談も承っております。ご興味ありましたらぜひ。