最上位AIが従量課金になる前に、使用率100%まで使い倒した話
深夜、設定画面を開いたら、赤いバーが端まで伸びていました。
Fable、100%使用済み。
Claudeの最上位モデルが、従量課金に切り替わる。
そう聞いてから、私は毎日この画面を見ていました。
理想は、課金し続けることです。
でも、個人が払い続けるには高すぎる。
だから途中で、腹を括りました。
「使える期間に、使い切る」と。
ここで、ひとつ問いが生まれます。
上限が決まっているとき、いちばん賢いAIは、何に使うのが正解なのか。
私の答えは、プロンプトの工夫でも、便利な使い方の収集でもありませんでした。
走り出す前に、何に使うかを決め切ることです。
上限つきのリソースは、必ず思ったより早く尽きます。
目的を決めずに触り始めた時間は、そのまま消えます。
選んだのは、3つでした。
上限に当たる前に、この3つだけをやると決めました。
1. 実装計画を、大量生産する
青焼きの図面のように、あとから誰が見ても同じものが作れる状態を目指しました。
まずやったのは、アプリの仕様書を18本書くことです。
「下位モデルでも高品質に実装できる」粒度まで、詳細化する。
スキーマ、テスト表、画面に出す文言まで、全部書き切る。
学校向けのWEBアプリが10本。
GASアプリが8本ぶんです。
ここで、いちばん大きい発見がありました。
最上位AIの判断を紙に落とせば、実装は下位モデルでいい。
賢いAIに、毎回ゼロから考えさせる。
それは、いちばん贅沢な使い方かもしれません。
でも、賢いAIには「考えた結果」を残してもらうほうが、期間限定のリソースには合っていました。
判断が仕様書という形で固定されれば、そのあとの実装は、もっと安いモデルで十分な品質になります。
上位モデルの価値は、生成量ではなく、判断の質にある。
だったら判断だけを買って、残りは資産として持っておけばいい。
では、判断の質はどうすれば上がるのか。
次にやったのは、AIに渡す前提を整えることでした。
2. もう一人の自分を、実装する
自分の中にある文脈を、外に伸ばしていく作業でした。
自分の知識・文脈・判断基準を、AIが参照できる形に外部化しました。
セカンドブレイン（自分の知識と記録の置き場）
永続メモリ（セッションをまたいで残る前提情報）
専属エージェント群（用途ごとに役割を固定した相棒）
AIとの仕事でいちばん時間を食うのは、実は「毎回、自分の事情を説明し直す」ところでした。
そこをやめた瞬間、AIは汎用のアシスタントから、こちらの現場をわかっている相棒に変わります。
私は現役の理科教員で、学校のCTOもしています。
学校という現場は、外の人にはまず前提が通じない。
年度、学級、部活、行事。
どれも説明から始めないと話が進まない。
だからこそ、前提を書いて渡せる形にしておく価値が大きかった。
前提が固定できたら、次は手順です。
3. 判断力を、仕組みに変える
中身を分解して、もう一度組み立て直すような作業です。
最後は、繰り返す作業を「型」にすることです。
記事公開の手順。スライド生成。HTML資料化。
さらに、自分がAIに出した修正指示を自動で収穫して蓄積する仕組み。
画面記録から、非効率な反復作業を見つける仕組みまで作りました。
できた資産は9件です。
Skillが7本。自己改善システムが2本。
一度きりの良い出力より、明日以降も効き続ける型のほうが、期間限定のリソースの使い道としては正しかったと思っています。
とはいえ、順調だったわけではありません。
正直、困ったことも
うまくいった話だけではありません。
Fableの使用枠より、1日5時間の制限のほうが先に尽きる
睡眠と、奥さんの機嫌が、AIに吸われました
救いは、走り出す前に「何に使うか」を決め切っていたことです。
上限に当たっても、迷いに使う時間はゼロで済みました。
うまくいったかどうかは、これから検証です。笑
おわりに
先生に余白を。生徒に挑戦を。そのための道具を、いま仕込んでいます。
期間限定で最上位AIを触れる機会があるなら、私の結論はこれです。
走り出す前に「何に使うか」を決め切る
出力ではなく、判断を買う。そして紙に落とす
一度きりの成果ではなく、明日も効く仕組みを残す
作ったアプリ計画は、これから実際に動作を確認して、noteで公開していく予定です。
みなさんは、最上位のAIを何に使っておられますか。
使い方、ぜひ教えてください。
