2 年間、誰もが AI を同じ方法で使っていた
クエリを入力し、返答を受け取り、それを読んで、次のクエリを入力する
あなたがエンジンだ。AI はあなたが動かして初めて動く
その働き方は静かに終わりを告げ、ほとんどの人はまだそれに気づいていない
先月、あるエンジニアが Claude の最新モデルに難しい問題を渡し、その場を離れた
それは単に返答しただけではなかった
丸一日かけて動き続け、元の問題を修正し、その下にあるコード内の 4 つの異なる欠陥を発見し、それらも解決し、ほぼソフトウェアアップデート全体を自力で生成した
開発者は、その場に座って 1 ステップずつプロンプトを送っていたわけではない
ただ 1 つのゴールを渡し、完成した仕事を受け取りに戻っただけだ
Fable 5 は、何時間も、時には数日も完全に自律的に動作できる
https://x.com/claudeai/status/2064394146916229443
計画を設計し、作業を実行し、ゴールに向けた自身の進捗を追跡し、あなたの次のメッセージを必要とせずに、進みながら自身のエラーを修正する
つまり、今最も重要な能力は、賢いプロンプトを作成することではない
プロジェクト全体を任せ、それが完了するのを信頼することを学ぶことだ
実際にコピーして使える具体的なセットアップ方法を説明しよう
「1 回の返信ずつ」があなたを遅くしていた理由
現在、あなたが AI とどのように連携しているかを考えてみてほしい
関数をリクエストする。エラーをコピーする。修正をリクエストする。次のエラーをコピーする。テストの追加をリクエストする
20 メッセージ後には、なんとか動作するものができあがる
これら 20 のメッセージには、すべてあなたの入力が必要だった。あなたがプロジェクトをまとめる接着剤だった。AI は賢かったが、その注意力は金魚並みだった
それはあなた側の欠点ではなかった。モデルの限界だった。初期のモデルは、長く複雑なタスクを頭に留め、それを完了へと導くことが本当にできなかった。そのため、1 つの小さなステップを処理して停止するように設計されていた
Fable 5 は、その逆の方法で設計された、初めて広く利用可能になったモデルだ。ゴールを念頭に置き、長い期間にわたってそれを追求し、本当に完了したか、本当に行き詰まった場合にのみ戻ってくる
公式のメッセージでは、タスクが長く、困難であればあるほど、初期のモデルに対する優位性は広がるとさえ主張している。この 1 つの変化が、あなたの使用方法を変える
あなたはエンジンではなくなる。あなたはマネージャーになる
たった 1 つの考え方の転換：ステップではなく、ゴールを渡す
ここに、たった 1 行で表せる秘訣がある：
完成した成果物と、それが完了したと判断する方法を説明し、その後は邪魔をしない
プロンプトは AI に次の行動を指示する
プロジェクトは AI に「完了」がどのようなものかを示し、ステップを考えさせる
弱い（従来の方法）：
1CSV ファイルを読み込む関数を書いてください
強い（新しい方法）：
1ゴール： どんな乱雑な CSV でも受け入れ、整理し、クリーンなバージョンを保存する、2小さなコマンドラインツールを作成すること。3完了の定義：4> 欠損エントリや奇妙な日付形式を処理できること5> テストを含み、すべてのテストが合格すること6> 使用方法を説明する簡単な README があること7最初から最後まで実行すること。ステップ間で私に確認を取らないこと。8すべてのテストが合格するか、本当に行き詰まった場合のみ停止すること。
違いに気づいただろうか？ 2 つ目のバージョンは、仕事全体を任せている。「完了」の意味を定義しているため、モデルは自身の出力をそれと照らし合わせて測定できる。これはまさに Fable が行うように設計されたことだ
これが考え方全体の転換点だ
以降はすべて、それが実際に実行できるように設定する方法に過ぎない
セットアップ：作業スペースを与える
AI に実際のプロジェクトを実行させるには、作業を行う場所、つまりファイルの読み取り、ファイルの書き込み、コマンドの実行、結果の検証を行う場所が必要だ。その場所はコーディングエージェントと呼ばれる。最も広く使われているのは Claude Code で、ターミナル上で動作する
プログラマーでなくても理解できる。AI に口だけでなく手を与えるワークスペースを開くイメージだ
セットアップ（マシンに Node.js がインストールされていれば、たった 1 行）：
1npm install -g @anthropic-ai/claude-code
次に、プロジェクト用の新しいフォルダに移動して起動する：
1mkdir my-first-project2cd my-first-project3claude
これだけだ。これで、AI が単に説明するだけでなく、実際にモノを構築できるスペースが手に入った
最初のプロジェクトを任せる
ここからが楽しい部分だ。チャットする代わりに、ゴールファイルを渡す。プロジェクトの概要を記したプレーンテキストファイルを作成する：
1# エージェントが読み取るファイルにプロジェクト概要を入れる2cat > GOAL.md << 'EOF'3# プロジェクト：CSV クリーナー4乱雑な CSV ファイルを整理するコマンドラインツールを構築する。5## 完了の定義6- 欠損エントリや混在した日付形式があっても、あらゆる CSV を読み取れること7- 元のファイルの隣に整理されたコピーを書き出すこと8- 自動テストを含み、すべて合格すること9- 1 つの使用例を含む簡単な README があること10## 動作方法11- 構築する前に計画を立てること。12- 各パーツの後、自分でテストを実行し、失敗したものを修正すること。13- ステップ間で私に質問するために一時停止しないこと。14- すべてのテストが合格した場合のみ停止し、達成したことを要約すること。15EOF
そして、エージェント内でその概要を指示し、自由に動かす：
1GOAL.md を読み、全体を構築してください。完了するまで作業を続けてください。
そして、あなたはその場を離れる。コーヒーを淹れる
初めての時は奇妙に感じる瞬間だ。なぜなら、あなたを必要とするものが何もないからだ
モデルは概要を読み、計画を立て、コードを書き、テストを実行し、3 つが失敗するのを確認し、それらを修正し、再実行し、そして続ける
この自己検証ループこそ、初期のモデルが維持できなかったものだ。Fable はゴールをずっと念頭に置き続ける
これを本当に機能させる 3 つのルール
プロジェクトを任せることはスキルだ
「すべてを構築した」と「迷走して混乱を引き起こした」を分ける 3 つの要素を紹介する
> 「完了」を機械が検証できるものにする
「良くする」はゴールではない。「良い」状態は決して本当に訪れないため、停止もしない
「すべてのテストが合格する」は実際のゴールだ。真か偽か、議論の余地はない
モデルが自分自身を測定できるベンチマークを与えれば、いつ停止すべきかを認識する
これが、あなたの概要の中で最も重要な一文だ
> 最初から完全な全体像を渡す
Fable は現在、テキスト以上のものを処理できる。スクリーンショット、図、密度の高い表、PDF を理解する
そのため、画面を再現する場合はスクリーンショットを渡す。ルールが PDF に保存されている場合は、その PDF を渡す
あなたが入力した言葉だけでなく、視覚情報に基づいて推論する
最初に提供するコンテキストが多ければ多いほど、推測する必要が減る
> 実行させるが、制限を設ける
何時間も動作するモデルは、何時間もお金を消費する。Fable は安くない。初期のモデルよりもコストがかかり、使用量も多くなる
そのため、その場を離れる前に、上限を設定する
実行時間や量に制限を設け、明確な停止条件を設定することで、軌道から外れたプロジェクトが一晩中実行され続けるのを防ぐ
動作の自由は素晴らしい。オフスイッチのない自由は請求書だ
コストに見合う価値はあるのか？ 率直な答え
率直に言おう。私はここで正直なレビューを提供するためにいるからだ
Fable 5 は遅くて高価だ
「このエラーは何か」「このメールを言い換えて」といった素早い質問には過剰であり、より安くて速いモデルの方が賢い選択だ
小さなタスクに Fable を使うのは、絵を掛けるためにクレーンを雇うようなものだ
そのコストを正当化するのは、通常なら午後を費やすような、長くて退屈で複数ステップからなる仕事だ
小さなツール全体。散らかったフォルダの完全な整理。15 の情報源を必要とする調査タスク。価値が巧妙な一文ではなく、あなたが付き合う必要のなかった完成品であるような種類の仕事
それらを与えれば、コストは節約した時間で償還される
1 行のタスクを与えれば、単にお金を燃やしているだけだ
「1 時間かけて完了させる」ことが「3 秒で返答する」よりも価値があるタスクを選べ
これがすべてのルールだ
これが本当に意味すること
2 年間、AI の限界はその知能ではなかった
それは、あなたがすべてのステップに関与する必要があったことだ
あなたがボトルネックだった
そのボトルネックがちょうど崩れた
新しいスキルはプロンプト作成ではない。委任することだ
明確な概要を作成し、「完了」の意味を定義し、コンテキストを提供し、妥当な制限を設定し、それが実行されるのを信頼すること
チャットボットと会話するというよりは、非常に速く、非常に文字通りの、決して疲れない新人社員を監督するようなものだ
ここでの勝者は、最も賢いプロンプトを持つ人々ではない
プロジェクト全体を任せて、その場を離れることに慣れた人々だろう
今後の展開
ここでは考え方と基本的なセットアップを説明した
しかし、さらに先へ進むことができる。それがパート 2 の内容だ
すでに草稿を書いている。それは高度なプレイブックだ：
- 初回から正しく動作する概要の作成方法（再利用可能な実際のテンプレート付き）
- 互いに干渉させることなく、複数のプロジェクトを並行して実行する方法
- スクリーンショットや PDF を提供して、デザインやルールを正確に把握させる方法
- 長時間の実行で驚きの請求が来ないようにするために私が使用している正確な制限と上限
- 現在完全に任せていて、決して自分で触らない 3 つのプロジェクト
この記事が AI との連携方法についての考え方を変えたなら、パート 2 を見逃さないようにフォローしてほしい
実際のセットアップ全体をそれに盛り込むつもりだ
質問を入力するのをやめよう
プロジェクトを任せ始めよう。それが今のすべてのゲームだ
GIF
