伏字に番号を振り、編集するときだけ元の値に戻す改良版（v2）では、同じ編集が1回で成功し、Claude に渡った生の値は0件でした。ただし、わざと1文字ずつ表示させると v2 でもすり抜けます。最後に効いたのは、権限設定の deny 1行でした。

当研究所で、架空の請求書チェックを3通りの書き方で Claude Code に2回ずつ頼みました。580字の手順書きテンプレートと、223字の3点型は、どちらも仕込んだ誤り6件をすべて見つけました。違いは確かめ方です。3点型だけが、Python で金額を計算し直してから報告しました。35字の一行依頼は2回とも5件止まりで、修正後の合計も間違えました。

当研究所で、架空の事務所フォルダに「気づくべきこと」を6件仕込みました。それを Claude Code（Sonnet 5.5）と Codex（dots と同じ GPT-6 Astra）に読ませています。「今週やることを整理して」と頼んだだけでも、両者とも6件すべてに気づきました。ただし、用意された下書きは0件でした。dots と同じ動き方を指示に書くと、両者とも6件すべてに下書きと承認事項が付きました。

この記事で分かること：34件の原因の全体像、1つの脆弱性が広がった経緯、攻撃側のAI利用について一次資料が言っていること、同じ種類の穴をAIで探した実測。
34件すべての一覧と事案ごとの詳細は、サイト版にまとめています。

なぜ今、「1作業の費用」が話題なのか？

なぜ今、Claude Codeの動画生成が話題なのか？

なぜ今、effortの話なのか

第3回は、ソフトウェアエンジニアの業務にオントロジーを持ち込む話です。第1回と第2回で詳しく説明した、用語の軽い説明から始めます。

結論を先に置きます。コストは約26パーセント減、API応答時間は約29パーセント短縮、キャッシュ読み取りトークンは約33パーセント減でした。

この線にあたるものが、オントロジーと呼ばれる仕組みです。

文献調査、先行研究の整理、引用関係の把握。これらはすべて研究に不可欠な作業ですが、手作業でやると膨大な時間が消えていきます。ChatGPTに論文を貼り付けて要約してもらったことがある方も多いと思います。でも、1本ずつコピペして、また1本……と繰り返すうちに「これ、もっと効率化できないのか」と感じたはずです。

そう感じたことのある人は多いはずです。近年はAIコーディングツールの進化で、その壁が急速に低くなっています。

この面倒な工程が、Artifactsなら消えます。全部です。

Claude Codeに搭載された /loop コマンドは、まさにその「定期確認」を肩代わりしてくれる機能です。「30分おきにこのフォルダを確認して、新しいファイルが来たら教えて」「1時間おきに今日の締め切りタスクをチェックして」。こんな指示を一度入力しておけば、あとはClaudeが自動で動き続けます。

便利な反面、ここには新しい悩みが生まれます。数が増えすぎて、どれが自分の用途に合うのか分からないのです。アプリストアに何百万本もアプリがあっても、目的の一本にたどり着けなければ意味がありません。skillでも同じことが起きています。

この記事は、Claude Codeチームの技術スタッフである@lydiahallieがClaudeDevs（@ClaudeDevs）に投稿した「Model and effort in Claude Code: knowing more vs. trying harder」の全訳です。

ChatGPTは使っているかもしれません。でも「結局、生徒のデータを1件ずつ貼り付けて、返ってきた文章をまた手で直している」なら、まだ半分も楽になっていません。この記事では、Claude Codeという少し毛色の違うAIで、塾のバックオフィスをまるごと軽くする方法を、機能ごとに順を追って紹介します。

ChatGPTは試したかもしれません。でも、手元のCSVや請求書をそのまま渡して処理してもらうことはできず、結局コピペして自分でやり直す。そこで止まっていませんか。

Morty（@0xMortyx）が投稿した「5 Must-Try Use Cases For Fable 5 Before July 7」は、公開後わずかな期間で22万ビューを超えて広く読まれた投稿です。

同社の公式発表「Claude Fable 5 and Claude Mythos 5」によれば、Fable 5はこれまで一般提供してきたどのモデルの能力をも上回り、ソフトウェアエンジニアリング・知識労働・ビジョン・科学研究のほぼ全領域で最先端（state-of-the-art）を記録したとされています。公開直後からXでは「20分でMinecraftクローンが完成した」「1プロンプトでPhotoshop代替を作った」といった作例が次々と投稿され、大きな反響を呼びました。

スタンフォード大学が開発した研究システム「STORM」は、査読付きの評価において、次点の手法よりも25%構成の整った記事を生成したと報告されています。そして驚くべきことに、その発想そのものを、Claude上のわずか4つのプロンプトで再現できるのです。

SNSで数十万人のフォロワーを持つテックライター・Anatoli Kopadze（@AnatoliKopadze）がXに投稿した「Claude Can Do All of This. Most People Have No Idea.」は、3.7Mビューを超える大反響を呼びました。

Claude Codeには2026年初頭から3種類の自動化スタックが静かに追加されており、CLIの/loop（セッション内スケジュール）→ デスクトップのローカルスケジューラー → Anthropicクラウド上のRoutinesという構成で、あなたがボタンを押さなくても動き続けるClaudeが実現できます。本記事ではすべての詳細を公式ドキュメントと照合済みの情報で全文翻訳しました。「自動化を試したことがない」「設定が難しそう」と感じていた日本のClaude Codeユーザーこそ、まず01からチェックしてみてください。

• プロンプトを入力する。

• Claudeが作業する。

• 止まる。また入力する。

• 作業する。止まる。