Fable 5が使えた3日間に試すべきだったのは、アプリ改修じゃなく人類が解いたことのない課題だった
正直に告白します。Claude Fable 5は、2026年6月9日に公開されたものの、わずか3日ほどで米政府の輸出規制により一時的に使えなくなった、いわく付きのモデルです。みやっち🧑💻がその貴重な3日間で真っ先にやったのは「前から作りたかった自分の講座のホームページを作る」ことでした。便利だし、成果も出た。でも、これは新モデルの使い方として、半分しか正解じゃなかったと今は思っています。
10年来の友達である天才エンジニアと久しぶりに話して、頭を殴られたような気づきがありました。フロンティアモデルが一段ジャンプした時に試すべきは「今の仕事を速くすること」ではなく、「これまで人間の制約で解けなかった課題に踏み込めるか」だった、という話です。
フロンティアモデルが跳ねた時にやるべきこと 新しい高性能モデルが登場した時に本当に試す価値があるのは、既存業務の効率化（1を10にする作業）ではなく、これまで解けないと思っていた課題が解けるかどうかの検証です。モデルの飛躍は「便利アプリを速く作れるか」ではなく「人間がボトルネックで踏み込めなかった問題にどこまで踏み込めるか」で価値を測るべきです。
「人類の限界を試した」というエンジニアは、実はほとんど試せていない
Fable 5が出た時、X(旧Twitter)では「人類の限界を見るためにいろいろ試した」と語るエンジニアが目立ちました。みやっち🧑💻の10年来の友達である天才エンジニアと久しぶりに会った時、「あれ、実際みんな何をやってたんだろうね?」という話になりました。
冷静に考えると、本気で限界を試せる人はかなり限られています。
- 自社プロダクトを持つ大手IT企業に勤めていても、会社のプロダクト全体に新モデルでリファクタリング(振る舞いを変えずにコードの内部構造を整理し直すこと)をかけるようなことは、権限上できない
- エンジニアが個人でやるサイドプロジェクトは規模が小さく、営業やマーケティングまで一人でこなせる人は少ないので、大きなプロダクトを持っている個人はほとんどいない
つまり「すごいことを試した」と言える環境にいる人自体が、そもそも希少なんです。
本当に面白がれたのは「研究開発に近いテーマ」を持つ人だった
その対話で出た結論は、新モデルで本当に面白い試行錯誤ができたのは、次のようなテーマを持っている人だったのではないか、ということでした。
- アプリの画面まわりではなく、通信・インフラといった深い領域でのアプローチ
- 「これまでは無理だろう」と思っていたことが、可能になるかどうかの検証
- すぐ売上に直結する実用アプリではなく、研究開発に近い領域
共通しているのは、目先のビジネスから少し離れた場所にいる、という点です。逆に言えば、目先のビジネスに近い人ほど、新モデルを「便利な道具」としてしか使えていない可能性がある。みやっち🧑💻はまさにそこに当てはまっていました。
「俗物的になりすぎていた」という反省
ここからは、みやっち🧑💻自身の反省です。
新モデルが出て真っ先に作ったのが講座のホームページだった、というのは、要するに目先の売上を上げるために何をすべきか、という発想から一歩も出ていなかったということです。実際、その制作の様子はFable 5でホームページを4時間で公開した記事に書きました。あれはあれで価値のある成果ですが、モデルの飛躍に対する答えとしては小さかった。
日々事業をやっていると、目の前にお客さんがいて、その人が喜ぶことは何かを考えて動きます。これは経営者として当然のことです。でも、その思考に最適化されすぎると、「誰も解いたことのない課題を解けるか挑戦する」という発想そのものが消えてしまう。プレイヤー型の経営者は、AIエージェントでできることが増えて「1を10にする」のは得意になっても、「0から1を生む問い」を立てなくなるんです。
みやっち🧑💻はこれを、かなり俗物的になりすぎていたと受け止めました。
モデルが跳ねた時こそ「やりたかったけどできなかったこと」を棚卸しする
では、何をすべきだったのか。その対話で見えてきたのは、次の視点です。
- 今の仕事を10倍速くする、ではなく、「実は本当にやりたかったこと」「人間がボトルネックだった部分はどこか」に取り組む
- すぐビジネスになるか分からなくても、「これができたら人類はもっと前に進むはず」という課題を、モデルに解かせてみる
- 例えば、人類がまだ聴いたことのない音楽を作らせてみる。子どもの知能を伸ばすために何が必要かの研究を進めさせてみる
ポイントは、モデルがジャンプした瞬間こそ、そもそも解けないと思っていた課題に挑む絶好のタイミングだということです。普段は「無理だろう」と頭の中で勝手に却下している問題が、新しいモデルなら越えられるかもしれない。その仮説検証を、効率化より先にやるべきでした。
そのためには、「やりたかったけれど、できなかったこと」を定期的に棚卸しする時間が必要です。これは経営者に限らず、AIを仕事に使うすべての人に当てはまる視点だと思います。AIに任せる業務を増やすのと同じくらい、自分の中で諦めていた問いを引っ張り出す作業に時間を割く価値があります。
効率化の先に、もう一段の問いを置く
念のため補足すると、効率化を否定しているわけではありません。みやっち🧑💻のホームページ制作も、Threadsの自動化も、効率化として確かに成果が出ています。AI Crewで普段お伝えしているのも、まずは身近な業務をAIに任せて手を空けましょう、という話です。
ただ、それは入口です。Claude Code・Codexで日々の作業をどんどん巻き取れるようになった先に、「空いた時間とこの性能で、本当は何を解きたかったんだっけ?」という問いを、もう一段置けるかどうか。ここで差がつくのだと、今回の対話で痛感しました。
新しいモデルが出るたびに「便利になった」で終わらせるか、「今まで無理だと思っていたあの課題、いけるんじゃないか」と試しに行くか。後者の発想を持てる人が、これからの数年で大きく前に進むのだと思います。
AI Crewでは、AIを使った業務効率化はもちろん、その先にある「本当にやりたかったこと」の実現まで、経営者・個人事業主・士業・会社員の方それぞれの状況に合わせて一緒に考えています。興味のある方は、まず無料セミナーでお会いしましょう。
