Everyコンサルティング責任者のCodex実践ノート：技術者ではない彼女が自分専用の複数システムを構築・運用する
- Everyのコンサルティング事業責任者Natalia Quinteroは非技術者だが、ここ1、2ヶ月でClaude CodeからOpenAI Codexに乗り換え、自分専用の複数の作業システムを構築・運用している。
- 彼女が一番気に入っている操作：Codexに目標（CRM内の数百件の顧客記録を通話とメールの内容に基づいて正確に更新する）を与えて寝てしまい、6時間後に起きたらタスクはすでに完了していた。
- 彼女はCodex上で3つのカスタムアプリを作った：学習資料を通勤中に読める漫画に自動変換するツール、自分のメールボックス用に7つのアクションボタンと彼女の口調を模倣した返信生成機能を持つ仕分けツール、81歳の父親の多方面介護のために13時間で構築した調整用アプリ。
- 自分でCRMを構築する能力があるにもかかわらず、彼女はAIで組み上げた自作システムを自ら手放し、Attioを購入した：ソフトウェアは骨格、AIモデルは脳と靭帯であり、データ品質の維持そのものがCRM会社の全事業だから。
- Every社内のAI社員Claudiaが稼働1年を迎えた今も、チームは継続的な人的監督と方向づけが必要だと気づき、人間の運用担当者を追加で1名採用した。
Claude CodeからCodexに乗り換えて、彼女に増えたもの
Everyコンサルティング事業責任者Natalia Quinteroは最近、AI & Iポッドキャストでここ1、2ヶ月完全にOpenAI Codexで構築・運用してきた自分専用の複数の作業システムをライブデモした。
彼女はもともとClaude Codeのヘビーユーザーで、自分で組んだフォルダ構造の中で使いこなしていた。Dan Shipperが何週間も彼女を説得してCodexを入れさせ、導入後の彼女の感想は：ツールが変わったら、生活も変わった、というものだった。
コードを書かない人にとって、直接的な変化は2つある。一つはCodexがターミナルとブラウザターミナルはコマンドを打って機械に作業させる黒い画面、ブラウザはWebページ画面のこと。どちらも同じチャット画面に組み込まれているを直接チャット画面に組み込み、しかも本気で働く強力なモデル（5.5）が加わることで、計算力が難題にぶつかっていく感覚がある。もう一つは負担が軽くなったこと：以前Claude Codeを使っていた頃は、まず自分でフォルダ構造を計画し、Finderを開いてどこに何が保存されているか見張っていないと、AIはその構造の中で作業できなかった。Codexに乗り換えてからは、構造はAIが作業しながら組み立ててくれるので、先に頭の中で土台を組む必要がなくなった。
全編を貫くのは、彼女とDanが繰り返し触れているメンタルモデルの転換だ。知的労働は「彫刻」から「園芸」へと移行している。
彫刻は、起きるすべてのことを自分の手で刻み出すこと。園芸は、土壌や日光、水といった条件を整えて作物が自然に育つようにすることで、一株一株を自分の手で世話するわけではない。仕事に当てはめると：彼女の仕事はもう一通一通メールを書き、一件一件記録を更新することではなく、こうした結果を自動的に生み出すシステムを組み立て、いくつかの重要なポイントでだけ手を出すことになる。
目標を与えて一晩寝れば、タスクは終わっている
彼女が今一番気に入っている操作は、Attio（CRM、顧客関係管理ソフト）を設定していたときに起きた。彼女を手伝う人は、通話とメールで起きたことに基づいて、各顧客の記録を埋めて正確にする必要があった。
彼女は一件ずつ埋めていったわけではない。Codexに一つの目標を与えた：CRMを、彼女の会話と受信箱で起きたことを正確に反映するように設定すること、数百件の顧客・見込み客をカバーすること、その裏にしっかりしたプロンプトと方向性の説明を添えて。目標を与え終えると、彼女は寝た。6時間後、本来なら数週間かけて人力でやるはずだった作業が、すべて終わっていた。
これがみんなが口にするのに、きちんと説明されることの少ない「Loop」だ。その構造は人間サンドイッチだ：人が最初にこのことをやる価値があるかを判断し、途中でこの種のタスク全体をシステムを組んで走らせるAIに任せ、最後に人が仕上げを精査・洗練し、そこで得た経験をシステムに戻して次のサイクルをより正確にする。
人がループの両端で監督し、真ん中はすべてAIに実行させる： 1. 最初（人）：やる価値があるか、つまりこれが取り組む価値のある目標かどうかを判断する 2. 途中（AI）：単一のタスクを一件ずつ処理するのではなく、この種のタスク全体を一括処理できるシステムを組んで実行する 3. 最後（人）：AIが出した結果をレビューし、精錬する 4. フィードバック：このサイクルで学んだことをシステムに戻し、次のサイクルをより正確にする