おはよう。最近、Anthropicの最新AI「Claude Fable 5」が登場し、長時間にわたるエージェント作業や高度な開発を進められるモデルとして、かなり話題になっている。
ChatGPTよりすごいのか。Claudeにしかできないことがあるのか。作曲やアプリ開発にも使えるのか。ChatGPTとClaudeの両方へ課金した方がいいのか。気になっている人も多いと思う。
ただ、最新モデルの性能を比べる前に、理解しておきたいことがある。
生成AIを使ううえで混同されやすいのは、「どのAIが一番賢いか」だけではない。
ChatGPT、Work、Codex、Claude、カスタムGPT、プロジェクト、タスク、スケジュール、アプリ、自動化。それぞれが何をするもので、どこまでがAIへの依頼で、どこからがソフトウェアによる仕組み化なのか。
ここを整理しないまま使い始めると、毎回AIへ同じ仕事を依頼し続け、利用枠や時間を想像以上に消費してしまう。
最初に結論を言えば、ChatGPTのChatは「考える場所」、Workは「その都度、複数工程の仕事を完成させる場所」、Codexは「繰り返し使えるソフトウェアや仕組みを開発する場所」だ。
カスタムGPTは、特定の目的に合わせて設定したChatGPT。プロジェクトは、関連する会話や資料をまとめる作業部屋。タスクやスケジュールは、AIへ後から、または繰り返し仕事を実行してもらう機能になる。
Webアプリ、Macアプリ、iPhoneアプリ、自動処理プログラムは、それらとは別に、コードによって作られるソフトウェアだ。
この違いが分かると、AIへ任せるべき仕事と、普通のプログラムへ任せるべき仕事が見えてくる。
※この記事は、2026年7月時点で公表されている機能、モデル、料金をもとに整理している。
最近話題のClaude Fable 5は、何がすごいのか
Claudeは、Anthropicが開発している生成AIだ。「クラウド」ではなく「クロード」、会社名のAnthropicは「アンソロピック」と読む。
Claude Fable 5は、Anthropicが広く提供しているモデルの中で、最も高い能力を持つモデルとして位置づけられている。特に、長時間動くAIエージェント、深い推論、複数日にまたがる開発や研究などを想定しており、自分で計画を立て、途中で検証しながら作業を進めることが大きな特徴だ。
現在のClaudeには、最上位のFable 5のほか、速度と知能のバランスを重視したSonnet 5、複雑なコーディングや企業業務に強いOpus 4.8などがある。
この説明だけを見ると、「ClaudeならChatGPTやCodexではできないことまで、全部できるのではないか」と感じるかもしれない。
しかし、Fable 5は一つのAIモデルである。一方、ChatGPTのChat、Work、Codexは、モデルを使って仕事を行うための異なる操作環境だ。
Claude Fable 5は高性能な頭脳。
Claude Codeなどは、その頭脳を使って開発や仕事を進めるための環境。
ChatGPTでは、GPT-5.6などのモデルを、Chat、Work、Codexという異なる環境で使い分ける。
Claude Fable 5とCodexを、そのまま一対一で比較するものではない。どの頭脳を、どの作業環境で、何のために使うかという違いになる。
「入力10ドル・出力50ドル」は月額料金ではない
Claude Fable 5の料金として、「入力10ドル／MTok、出力50ドル／MTok」という表記を見ることがある。
これを「月額10ドルなら安い」と受け取ってはいけない。
MTokとは、100万トークンのことだ。入力10ドルとは、Claudeへ読ませる文章100万トークンあたり10ドル。出力50ドルとは、Claudeが生成する回答100万トークンあたり50ドルという意味になる。
これは、自分で作ったアプリやサービスなどからClaudeを呼び出す、APIの従量課金だ。通常のClaudeアプリの月額プランや、ChatGPTの月額料金とは別物になる。
例えば、自分で作ったアプリにClaudeを組み込み、利用者が入力した文章を読ませて回答を生成すれば、その入力と出力の量に応じて料金が発生する。
大量の処理を時間に余裕のある形でまとめて実行するバッチ処理では、Fable 5の入力料金は100万トークンあたり5ドル、出力料金は25ドルと、通常料金の半額に設定されている。
AIアプリを作ったからといって、AIを無料で使い放題になるわけではない。
Claudeなら音楽を直接聴いて解析できるのか
Claudeで作曲した。Claudeに音楽制作ツールを作らせた。そんな事例を見ることもある。
ただし、「ClaudeそのものがSunoのように楽曲を生成する」「MP3やWAVを人間のように聴き、ミックスや演奏を直接評価する」と考えると少し違う。
AnthropicのFable 5公式ページでは、文書、画像、コード、調査、知識労働などが主な能力として案内されている。MP3やWAVの音楽ファイルを直接聴き、ミックスを診断することは、標準機能として示されていない。
Claudeを音楽制作へ使う場合は、歌詞、コード進行、楽譜、制作記録、画像化したDAWの画面などを分析させる方法が中心になる。
また、コード進行を提案するツール、MIDIを処理するプログラム、ブラウザ上で動く作曲支援アプリなどを、Claude Codeに開発させることもできる。
これはCodexでも可能だ。
Claudeにしかできない魔法というより、Claude CodeやCodexのような開発エージェントへ、どのような道具を作らせるかという話になる。
ChatGPT・Work・Codexは上下関係ではない
ChatGPTよりWorkが上。WorkよりCodexが上。
このように理解している人もいるが、これは性能の順位ではない。役割が違う。
OpenAIは、Chat、Work、Codexの違いを、会話、複数工程の仕事、ソフトウェア開発という異なる用途として整理している。
例えば、ブログの記事について相談し、文章を練るならChat。
関連資料を確認し、本文、画像、SEO情報を整え、WordPressへの下書き送信まで一つの仕事としてお願いするならWork。
そのWordPress送信を、毎回AIへ頼まなくてもボタン一つで実行できるようにするなら、Codexでシステムを開発する。
Chatは考える。
Workは仕事を完了する。
Codexは仕事の仕組みを作る。
役割が違うのだ。
Workで毎回実行しても、システム化したことにはならない
ブログ制作を例に考えてみたい。
Workへ「この記事を完成させて」「画像を用意して」「WordPressへ下書きとして送って」と依頼すれば、AIは必要なファイルやツールを確認しながら作業を進める。
これは高度なAIエージェント活用だ。
しかし、システム化ではない。
Workは依頼されるたびに、現在の画面、権限、ファイル、外部サービスの状態を確認し、どの操作を行うか判断する。
昨日は成功したのに、今日は画面表示や接続状態の違いで止まることもある。毎回、人間に近い形で状況判断を行っているからだ。
Workが悪いわけではない。
調査、分析、資料作成、複数のサービスをまたぐ仕事など、毎回条件が変わる作業には非常に強い。Workは長い複数工程の仕事を進め、文書、表、プレゼンテーション、レポート、サイトなどの完成品を作るために設計されている。
ただし、同じ手順を何度も繰り返しているなら、それはソフトウェア化できる可能性がある。
本当のシステム化とは何か
本当にシステム化するなら、例えばブログ投稿用のWebアプリを作る。
画面には、記事タイトル、本文、SEOタイトル、メタディスクリプション、アイキャッチ画像などの入力欄がある。
内容を入れて「WordPressへ下書き送信」というボタンを押す。
すると、決められたプログラムがWordPressのAPIへデータを送り、画像を登録し、記事を下書きとして保存し、結果を表示する。
ここでは、毎回AIが「どうやって投稿するか」を考える必要はない。
同じ条件なら、毎回同じ処理を行う。
これがソフトウェアであり、システム化だ。
Codexで作るアプリは、iPhoneアプリだけではない
「Codexでアプリを作る」と聞くと、App Storeで販売するiPhoneアプリだけを想像しやすい。
もちろん、SwiftやSwiftUIを使ってiOSアプリを作り、App Storeで公開することもできる。
しかし、Codexで作れるものはもっと幅広い。
ブラウザで使うWebアプリ。Macで動く専用ツール。Androidアプリ。複数の外部サービスをつなぐAPI連携。決められたフォルダへファイルを入れるだけで動く自動処理。画面を持たず、裏側だけで働くプログラム。
これらは、すべてソフトウェアだ。
Codexは、コードを書くだけでなく、コードの確認、テストやコマンドの実行、変更内容のレビュー、リポジトリを使った開発作業までを支援するコーディングエージェントとして提供されている。
人間が一行ずつコードを書くこともできるが、今は「誰の、どのような問題を解決するのか」「どのような画面と機能が必要なのか」を日本語でCodexへ説明し、設計、実装、テスト、修正を進めてもらえる。
人間は企画者であり、最終的な責任者。
Codexは開発担当になる。
カスタムGPT、プロジェクト、タスク、スケジュールはアプリではない
ここも非常に混同されやすい。
カスタムGPT、いわゆるMy GPTは、特定の用途に合わせて、指示、知識ファイル、機能、外部APIへのアクションなどを設定したChatGPTだ。専用の相談相手として共有することはできるが、それ自体が独立したiPhoneアプリやWebアプリになるわけではない。
プロジェクトは、長く続く取り組みについて、関連する会話、ファイル、指示を一か所へまとめる作業スペースだ。ブログ制作、研究、資格学習など、繰り返し発展していく仕事に向いている。
タスクやスケジュールは、ChatGPTへ「明日の朝に知らせて」「毎週まとめて」「変化があれば確認して」と依頼する機能だ。指定時刻の実行、繰り返し実行、変化の監視には便利だが、独立したソフトウェアを作ったことにはならない。
整理すると、カスタムGPTは専用の相談相手。
プロジェクトは、資料と会話をまとめる部屋。
Workのタスクは、その都度お願いする仕事。
スケジュールは、後から実行する仕事の予約。
Codexで開発するアプリは、独立して繰り返し使える仕組みだ。
AIに任せる部分と、普通のプログラムへ任せる部分を分ける
AI活用で重要なのは、すべてをAIへ任せることではない。
WordPressへ記事を送る。決められた場所へ画像を保存する。日付順に並べる。同じ形式へ変換する。入力された情報をデータベースへ登録する。
こうした定型作業は、普通のプログラムに向いている。
一方で、この記事の検索意図は何か。タイトルをどう改善するか。読者へ伝わりにくい部分はどこか。複数の資料から何を重要と判断するか。
こうした仕事にはAIが向いている。
繰り返しが決まっている部分はソフトウェアへ。
判断が必要な部分だけAIへ。
この切り分けができると、処理は安定し、AIの利用枠やAPI料金も抑えられる。
一度作れば無料で使えるのか
これも半分は正しく、半分は違う。
AIを使わない定型処理なら、一度プログラムを作った後は、AIのクレジットを消費せず繰り返し動かせる。
ただし、Webアプリならサーバー代やドメイン代、iPhoneアプリなら開発者登録の費用、サービスを続けるための保守や更新などが必要になる場合がある。
また、アプリの中でChatGPTやClaudeなどのAIを呼び出すなら、その部分にはAPI料金がかかる。
ChatGPTやClaudeの月額プランと、自分のアプリからAI APIを利用する料金も別だ。
だからこそ、AIが必要ない処理にまでAIを使わないことが大切になる。
ChatGPTのProはCodexの最上位版ではない
ChatGPTのモデル選択にあるProと、WorkやCodexで選べるSol、Terra、Lunaなども、上下関係として比較されやすい。
現在のChatGPTでは、中程度、高い、非常に高いの推論設定にはGPT-5.6 Solが使われ、ProにはGPT-5.6 Sol Proが使われる。Sol Proは、難しい課題や長時間実行されるワークフローに向けた、最も高性能なGPT-5.6の選択肢だ。
一方、TerraとLunaは標準のChatGPT会話では選択できず、対応するWork、Codex、APIなどで利用される。Terraは能力、速度、コストのバランス型、LunaはGPT-5.6系で最も速く、低コストなモデルとして位置づけられている。
ChatGPT Proは、難しい内容を深く考えるための選択。
Codexのモデルは、開発作業をどの性能とコストで進めるかの選択。
同じ物差しで比べるものではない。
また、Proプランであっても、すべてが完全な無制限になるわけではない。一部のモデルには個別の使用枠があり、上限へ達すると、リセットされるまで一時的に利用できなくなる場合がある。
GPT-5.6の公式案内にあるように、日常的な短い質問や軽い修正まで、すべてProで行う必要はない。重要な判断、設計、長文分析など、深く考える価値がある場面で使う方が効率的だ。
Claudeを追加契約しなければできないことは多くない
Claude Fable 5をはじめ、Claudeの最新モデルは非常に高い能力を持っている。
長期間のエージェント作業、大量の資料分析、複雑なコーディングなどで、Claudeが適している場面はある。Fable 5は、複数日にわたるプロジェクト、長時間の自律的な開発、深い研究などを想定して設計されている。
一方で、ブログ制作、壁打ち、資料整理、ファイル処理、WordPress連携、アプリ開発といった用途では、ChatGPT、Work、Codexの組み合わせでも多くを実現できる。
Claudeでなければできない明確な仕事が見つかったときに、期間を区切って試すという判断でも遅くない。
新しいAIが登場するたびに課金し、比較することは楽しい。
しかし、本当に大切なのはAIを比較した数ではない。
AIを使って、何を完成させたかだ。
AIを育てるとは、知識と判断基準を育てること
「AIを育てる」という言葉も誤解されやすい。
Codexでアプリを作ることだけが、AIを育てることではない。
AIを自分に合った存在へ近づけるには、自分の価値観、判断基準、好み、仕事のルール、過去の学びなどを、AIが参照できる形へ整理していく必要がある。
ChatGPTのメモリやプロジェクトへ任せる方法もある。
一方で、長く使う大切な知識は、特定のAIサービスだけに閉じず、自分でも確認、修正、移動できる文書として管理しておく方法もある。
どの会社のAIが将来主流になるかは分からない。
しかし、自分の知識や判断基準を自分で持っていれば、新しく登場したAIへも渡せる。
AIモデルは、思考する頭脳。
自分が管理する知識は、記憶や人格を補う層。
Codexで作るシステムやアプリは、その頭脳と知識が働くための身体や道具。
この三つは同じものではない。
しかし、組み合わさったとき、初めて本当に自分に合ったAI環境へ近づいていく。
AIにお願いする人から、AIが働く環境を作る人へ
AIへ仕事をお願いするだけでも、十分に大きな変化である。
文章を書いてもらう。資料を整理してもらう。調査してもらう。投稿まで進めてもらう。
しかし、同じお願いを何度も繰り返しているなら、次は仕組みにできないかを考える段階に入る。
ChatGPTで考える。
Workで、条件の変わる複数工程の仕事を完成させる。
Codexで、繰り返し使えるソフトウェアや仕組みを作る。
必要なときだけ、ClaudeやほかのAIの力も借りる。
そして、自分自身の知識や判断基準は、特定のAIへ依存しない資産として育てていく。
最初に作るシステムは、大規模なアプリでなくてもいい。
例えば、ChatGPTで完成させたブログ記事を受け取り、画像やSEO項目を確認し、WordPressへ下書き送信する小さなWebアプリ。
毎日使うものだから、問題点に気づく。使うたびに改善される。改善されたものは、自分の資産になる。
さらに、同じ悩みを持つ人がいるなら、外部へ提供できるサービスへ発展する可能性もある。
AIを何個契約しているかではない。
AIによって、自分や誰かの時間をどれだけ取り戻せるか。
誰かの困りごとを解決する仕組みを、どれだけ形にできるか。
これから本当に大切になるのは、そこだと思う。
未来の技術にワクワクしながら、まずは自分が毎日困っていることを、一つだけ仕組みにしてみたい。
それが自分だけでなく、いつか誰かの役に立ち、対価をいただけるサービスへ育ったら、こんなにうれしいことはない。
今日も愛と感謝を胸に。
AIに仕事をお願いするだけで終わらず、AIと一緒に、誰かの役に立つ仕組みを作っていこう。
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