なぜ曖昧な指示で直るのか。Claude CodeとComputer Use連携で画面確認から修正まで自律するAI開発
「音声が最後まで読み上げられていない」 僕らがAIに伝えたのは、たったこの一言だ。 エラーログでも、該当箇所の行数でもない。 ただの曖昧な感想だ。 しかし、AIは即座に原因調査を開始した。 音声ファイルの実際の長さを計測し、発話速度の計算ミスを突き止め、コードを修正し、動画を再生成した。 Claude Codeがターミナルを飛び出し、GUI操作や視覚的検証まで自律的に行う。
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「音声が最後まで読み上げられていない」 僕らがAIに伝えたのは、たったこの一言だ。 エラーログでも、該当箇所の行数でもない。 ただの曖昧な感想だ。 しかし、AIは即座に原因調査を開始した。 音声ファイルの実際の長さを計測し、発話速度の計算ミスを突き止め、コードを修正し、動画を再生成した。 Claude Codeがターミナルを飛び出し、GUI操作や視覚的検証まで自律的に行う。
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 開発ログの動画がなんか他人事みたいでつまらなかった。 だから僕はAIに「視聴者が当事者になる動画にして」と一言だけ投げた。 数分後、上がってきた動画には画面の隅に僕の顔のアバターがついていた。 口パクで喋るワイプ演出が勝手に実装されていた。 ワイプをつけろなんて僕は一言も言っていない。
冒頭フック CLAUDE.mdにルールを全部書く。AIが途中で指示を忘れる。 原因はコンテキストの枯渇だ。コンテキストの空き容量が約20%になった瞬間、過去の会話は自動圧縮される。 全部盛りは破綻への片道切符だ。 ニュースの概要:コンテキストエンジニアリングの台頭 2025年6月、AI研究者のAndrej Karpathyがプロンプトエンジニアリングの終わりを宣言した。
限界を迎えた力技のAI開発 Metaが広告推薦システムにLLMスケールのモデルを導入し、コンバージョン率を3%向上させた。 その裏で、アーキテクチャ側の最適化が次の主戦場になっている。 インフラ投資が100億ドル規模に膨れ上がる中、ソフトウェア側の設計が問われている。 この変化は、開発者のシステム設計を根本から覆す。
AIが自分のコードを書き換え始めた エージェントがエージェントを進化させる。 GitHub Copilot Applied ScienceチームのAI研究者が、Copilotを使って自分の知的作業を丸ごと自動化した。そのプロセスで生まれたシステムが「エージェント自身がコードを書いて新しいエージェントを生成する」という構造を持っていた。
Claude CodeやOpenClawを「ただのAIチャット」として使っているなら、正直もったいない。本当の価値は、自分の業務に特化したSkillを積み上げて「専用アシスタント」を構築することにある。この記事では、Skillの作成から本番運用・観測・改善・ファインチューニングまでを5ステップで解説する。プログラミング知識がなくても始められる設計だ。
AIは「お願い」じゃ制御できない プロンプトを磨けば磨くほど、壊れ方も派手になる。 これ、LLMを実業務に組み込もうとした人なら全員ぶつかる壁だ。「もっと正確に答えてください」と書いても、AIは自信満々に間違える。「必ず確認してから行動してください」と書いても、デモ中に勝手に待機モードに入る。 実際に動いている事例を3つ並べると、共通点が見えてくる。プロンプトに頼っていない。
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 直したはずが別の場所で崩壊する無限ループ 直した。崩れた。直した。また崩れた。これを20回繰り返した。 画面のプログレスバーを直すと、隣の画像グリッドの高さが狂う。 グリッドの表示を直すと、今度は参考画像のサムネイルが消滅する。 サムネイルを復活させると、プレビュー画面が開かなくなる。
結論から言うと、AIエージェントの開発に複雑なプログラミングはもう必要ない。自然言語で書かれたマークダウンファイルを用意するだけで、自律的に動くAIを構築できる。この記事では、Claude Codeを使って、賢いAIエージェントを作るための5つのステップを解説する。 LLMエージェント開発の前提知識 必要なものはClaude Codeの実行環境と、使い慣れたテキストエディタだけだ。
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 終わらない微調整 「スクリーンショット通りに直した」 Claudeがそう言うたびに、ブラウザをリロードした。そして絶望した。 ボタンの角丸を直せば、文字量の選択肢が崩れる。 アスペクト比を整えれば、生成枚数が画面外に消える。 20回直して、20回崩れた。
結論から言うと、Claude Codeを実務で使い倒す鍵はコンテキストの節約だ。 AI開発の方法論は、単発のプロンプトを工夫する手法から、永続的な文脈を管理するコンテキストエンジニアリングが主流になりつつある。 AIに何でもかんでも情報を詰め込むと、すぐにコンテキストウィンドウの制限に引っかかったり、肝心な指示を忘れられたりする。
AIに「一覧画面を作って」と指示を出す。 出力されたコードを実行する。 見た目は完璧だ。 でもボタンを押しても何も起きない。 状態管理が完全に壊れている。 これはAIが馬鹿なのではない。 僕らの指示の出し方が根本的に間違っている。 UIは見た目だけの単純なものではない。 自然言語でUIを指示すること自体が、そもそも無理ゲーだった。