こんにちは、マサシです😊
最近、AnthropicのFable 5という新しいAIモデルが出て、 「強いモデルが使えるうちに、今やっておくべきこと」という話題をよく見かけます。
ドキュメントを整備し直すとか、これまでの学びをルール化しておくとか。 僕も実際にやってみて、たしかに効果がありました。
そこでふと考えたんです。
「じゃあ、Fable 5でFable 6を作ってもらったらどうなるんだろう？」
もちろん、AIモデルの学習そのものを個人がやるのは無理です。 でも、この問いを真面目に考えてみたら、 個人事業主や小さなチームにこそ関係のある、実務的な答えにたどり着きました。
今回はその話を、Web制作の現場で実際にやっていることベースで書いてみます。
「モデルは作れない。でも土台は作れる」
AIの世界には「再帰的自己改善」という言葉があります。 AIがAI自身を賢くしていく、というテーマです。
僕たちがモデルの中身を触ることはできません。 でも、視点を変えるとこうなります。
次のモデルが最高のパフォーマンスを出すための「環境」は、今のモデルで作れる。
AIの仕事の質は、モデルの賢さだけでは決まりません。 「どんな資料を読ませたか」「何をルールとして伝えてあるか」で大きく変わります。
つまり、今のAIと一緒に自分の仕事のドキュメントを整備しておくことは、 ある意味「Fable 5でFable 6（が来た日の自分の環境）を作っている」ことなんです。
何もしないと、毎回ゼロから説明することになる
逆のパターンを想像してみてください。
新しいモデルが出るたびに、
- 「うちの案件はこういう進め方で…」
- 「この表現は使わないでほしくて…」
- 「前にも言ったけど、納品前はこのチェックをして…」
と、毎回口頭で説明し直す。 これ、実は人間の新入社員に何度も同じ研修をしているのと同じ状態です。
モデルがどれだけ賢くなっても、 あなたの仕事の文脈を知らなければ、初日の新人と変わりません。
一方で、学びを文章として書き溜めてある人は、 新しいモデルが出た日にそれを読み込ませるだけでスタートラインが変わります。
現場でやっている3つの資産づくり
では具体的に何を書き残しておくといいのか。 僕がWeb制作の実務でやっているのは、この3つです。
① 判断の「理由」まで書き残すドキュメント
議事録やメモは多くの人が残しています。 でも、AIに効くのは「何を決めたか」よりも**「なぜそう決めたか」**の方です。
たとえば「このサイトではWordPressではなく静的サイトを選んだ」だけでなく、
- 更新頻度が低く、運用担当がいなかったから
- 表示速度を最優先したかったから
という理由まで書いておく。 すると次のAIは、似た状況で同じ判断基準を自分で適用できるようになります。
② 決定の「境界条件」を明文化する
ルールには必ず「どこまで適用されるか」の境界があります。
- このトーンで書くのは、お客様向けの文章のとき
- 社内メモなら、この形式でなくていい
- 例外的にこうするのは、こういう場合だけ
人間同士なら空気で伝わる部分ですが、AIには明文化しないと伝わりません。 境界条件まで書いてあるルールは、モデルが変わっても壊れにくい資産になります。
③ 「将来のAIが読む前提」で社内ルールを書く
これが一番のポイントかもしれません。
これまでの社内ドキュメントは「未来の自分」や「引き継ぎ相手」に向けて書くものでした。 そこに**「次のAIも読者になる」**という前提を足すんです。
具体的には、
- 略語や社内用語には一言説明を添える
- 「例の件」「いつもの流れで」のような指示語を避ける
- ファイルの冒頭に「このドキュメントは何のためにあるか」を書く
たったこれだけで、AIの読解精度は目に見えて変わります。
今日から始めるチェックリスト
大がかりな仕組みは要りません。まずはここからで十分です。
- 今のAIに「自分の仕事のルール」を書き出してもらう 普段のやりとりの中で伝えてきたことを、AI自身に整理させると早いです
- 直近1ヶ月の「訂正した場面」を振り返る AIの出力を直した箇所は、そのままルール化の候補です
- 判断ログを1ファイル作る 「決めたこと・理由・境界条件」を1行ずつでいいので追記していく
- ドキュメントの置き場所を1つに決める 散らばっていると、読み込ませるときに漏れます
- 月に1回、AIに読ませて「わかりにくい箇所」を指摘してもらう 書いた本人には見えない曖昧さを、AIはよく見つけてくれます
ポイントは、完璧なドキュメントを目指さないこと。 薄くても「更新され続けているログ」の方が、立派だけど止まった資料より価値があります。
最後に：世代交代は「差がつく日」
AIモデルの世代交代は、これからも定期的にやってきます。
そのたびに全員のスタートラインがリセットされる——のではなく、 実際には準備してきた人だけが一気に前に出る日になると僕は考えています。
学びを書き溜めてきた人は、新しいモデルにそれを渡すだけでいい。 何も残していない人は、また最初から説明することになる。
モデルそのものは作れなくても、 次のモデルを最強にする土台は、今日から誰でも作れます。
まずは、今使っているAIとの仕事で「これは伝えてよかったな」ということを、 1つファイルに書き出すところから始めてみてください😊
※この記事は2026年7月時点の実務経験に基づいてまとめています。 AIモデルやツールの仕様は日々変わるため、最新の公式情報もあわせて確認してくださいね。