OpenAI、スクリプトを翻す(10 分読了)
OpenAI の Codex が GPT-5.5 の統合により Anthropic の Claude Code を凌駕し、戦略策定や採用など多様な実務シーンでの活用事例と慎重な導入姿勢が示された。
キーポイント
Codex と Claude Code の性能逆転
GPT-5.5 の統合とアプリパフォーマンスの向上により、OpenAI の Codex が Anthropic の Claude Code を上回る地位を確立した。
戦略ドキュメント作成への活用
Austin Tedesco 氏は、多様な情報源から戦略ドキュメントを作成する際などに Codex を実用的に利用している。
採用プロセスでのキャリア軌跡分析
Dan Shipper 氏は、候補者のキャリア軌跡を分析して採用活動を行うためにこのツールを活用している。
実証済みの問題解決への注力
Marcus Moretti 氏は新技術に対して慎重で、信頼できる実績があり現実の問題を解決するツールにのみ焦点を当てている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このニュースは、生成 AI ツールの競争環境が機能面だけでなく、実務への統合度合いによって劇的に変化していることを示しています。特に GPT-5.5 のような次世代モデルの即時適用が、市場での優位性を決定づける重要な要因となっていることが明確になりました。同時に、ユーザー層の間では過剰な期待よりも実効性の高いツール選定という成熟したトレンドが見て取れます。
編集コメント
モデルのバージョンアップが即座に市場競争力を左右する状況において、実装とパフォーマンスのバランスがいかに重要かが浮き彫りになりました。技術者や経営層は、単なるスペック比較ではなく、自社の具体的な業務課題に対する解決能力を基準にツール選定を行うべきです。
AI ラスにおいて安穏としているわけにはいかない:OpenAI の Codex は、数ヶ月のうちに Anthropic の Claude Code に後れを取っていた状態から、少なくとも現時点では機能面で先行する立場へと転換した。
今日、Every CEO の Dan Shipper はなぜ OpenAI のコーディングアプリが彼の業務における日常の主力ツールとなったのかを解説し、成長担当責任者の Austin Tedesco は Claude Code から移行するための実直な助言を共有し、Spiral のゼネラルマネージャー Marcus Moretti は、一部の AI トレンドに乗り遅れることさえも許容され、むしろ良いことだと主張する。
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'AI & I': なぜ Claude Code から Codex へ移行したのか
Codex が先頭に立つ
AI の止まらぬペースの証拠をお探しなら、これがそれです:1 月、Dan は 記事で、「誰がバイブコーディング(vibe coding)を制するかによって、コンピュータ上での作業方法が決まる」と述べ、OpenAI には真剣に追いつく必要があると指摘した。
3 ヶ月後、OpenAI の 最新モデル がリリースされた今、Codex はそこにあります。そして、*AI & I* の新しいエピソードで、Dan と Austin はなぜ彼らが知識作業の多くを現在 Codex で行っているのかについて語っています。彼らは、Claude Desktop や Cowork よりも高速かつ強力なデスクトップアプリと組み合わされた GPT-5.5 の力を挙げています。
X または YouTube で視聴するか、Spotify や Apple Podcasts で聴くことができます。また、文字起こし も読むことができます。
Dan と Austin の Codex に対する現在の好きな利用事例をいくつか紹介します:
- Austin は戦略ドキュメント作成に Codex を使用しています。Austin は新しい Every の製品のための市場参入計画(go-to-market plan)を作成する必要がありましたが、他の業務によって頻繁に引き離されていました。そこで彼は Codex にチームの Notion 会議メモ、Slack スレッド、そして彼が好むテンプレートを読み込ませ、戦略について議論された箇所からコンテンツを抽出してアクションプランに変換するよう指示しました。戻ってきた結果は、80〜90% の完成度でした。
- Dan は Codex を採用活動に活用しています。Every で働く人材を募集する際、Dan は特定の職種名を探すのではなく、Every が求めるスキルをどこで学んだ可能性が高いかという観点から候補者を探し始めます。その後、Codex にそのキャリアパスに合致する人物を検索させます。例えば、Every のコースのスケールアップを支援できる人材を見つける場合、AI 分野へ転身する前に教育系スタートアップである General Assembly で働いていた経験を持つ候補者を検索しました。
エピソードを見逃した場合は、LinkedIn の共同創設者 Reid Hoffman との Dan の最近の対話、Claude Code を開発したチームの Cat Wu と Boris Cherny、Vercel の共同創設者 Guillermo Rauch、ポッドキャスター Dwarkesh Patel などとの対話で、彼らがどのように AI を用いて思考し、創造し、他者と関わり合っているかを学ぶために、見逃したエピソードをフォローアップしてください。
思考の速度で書く
脳と指の間にあるギャップがモメンタム(勢い)を阻害します。Monologue は自然な発話により、完璧なテキストを 3 倍の速さで生成でき、トーン、語彙、スタイルはそのまま維持されます。固有名詞を自動学習し、文脈内で多言語間の切り替え(コードスイッチング)も処理し、正確性のための編集も行います。開始時に無料で 1,000 単語を利用できます。
移行への不安
Claude Code から Codex へ
Codex やその他のコーディングアプリへ移行したい場合、どのように考えればよいでしょうか。あなたの環境にアプリ固有の プロジェクトフォルダ、スキル、プラグイン、または統合機能が含まれている場合、それは daunting(畏怖すべき)ことに思えるかもしれません。
Austin の Claude Code から Codex への移行は、驚くほどシンプルでした。彼は Every の仕事プロジェクトを Codex で開き、通常 Claude Code で作業していることを伝え、フォルダを検索するよう指示し、Codex でも適切に動作するように修正すべき箇所を更新するよう命じました。
Codex が何かを誤った場合、彼はその場で対応し、「これは良くないですね。直せますか?」と伝えました。そして Codex は実際に修正しました。
GPT-5.5 以前では、スタッフライターである Katie Parrott は、書くために ChatGPT を使用したのはほぼ 1 年前のことでした。
現在、彼女は執筆セッションを Claude Code と Codex の間で分割しています。彼女は、すでに自分のコンピュータに Markdown ファイルとして保存していた執筆および編集スキルを Codex に提供し、それを自身の環境に適応させるよう指示することで移行しました。
このワークフローを盗んでください
早期多数派に参加する
Spiral のゼネラルマネージャーであるマーカスは、AI に関する過剰な hype(熱狂)の多くが自分を通り過ぎることに寛容です。例えば、それぞれの Mac Mini で動作する OpenClaws の群れを管理するような事例もその一つです。彼のキャリアの初期には、新しいツールや技術トレンドの早期採用者でしたが、最近では、彼は採用曲線の「早期多数派」セクションに位置していると感じています。Every の AI 執筆製品の一人チームである彼には多くのことをこなす必要があります——もし彼のワークフローに新しい要素を追加するなら、それは高いハードルをクリアする必要があります。
マーカスは、新しい技術の採用においてやや先行する人口の 34% に属していることに安心感を持っています。(画像はローラ・エンティス提供により、エバレット・ロジャーズの「イノベーション普及理論」に基づくものです。)
ここで、何がテストに値するかを判断するためのマーカスの戦略を紹介します。
- 実際の問題から始める。有用なフィルターとして、既存の問題を解決するツールやサービスにのみ焦点を当てることです。例えば、マーカスは Spiral がモデル間で AI の利用コストを追跡するためのより良い方法を必要としていたという真の課題に対処するため、ストライプ(Stripe)のトークンベースの課金機能——ユーザーがトークンでどれほどのコストを負担するかを測定できる機能——を試すことに決めました。
- 生産性のためのパフォーマンスに騙されないように。マーカスは、同時に稼働しているマシンやエージェントの数を自慢するデモを無視します。セットアップの外見には関心はなく、重要なのはそれが自分の生活をより良くしてくれるかどうかです。
- 落ち着いて結果が出るのを待ちましょう。マーカスは通常、自分が信頼する企業が実際にその製品を生産環境で使用しているという証拠があるまで、製品の試用を待ちます。具体的には、ツールのホームページにあるロゴを確認して、どのブランドが利用しているかチェックすることもあります。さらに良いのは、Stripe や Anthropic など、すでに知っていて信頼できる企業からの製品である場合です。Stripe の使用量ベースの請求システムの例では、計算は単純でした。「私にとって現実的な問題を解決してくれる素晴らしい会社だ—試してみよう」と彼は言います。
自分で試してみましょう:
まだ試していないことに少し罪悪感を感じている AI ツールを一つ選び、「このツールを使う前は______だった。このツールを使えば______できる」という一文を書き出してください。両方の空白を埋められない場合は、自分を責める必要はありません。
アライメント
Every の COO ブランドン・ゲルが AI 世界における好奇心の育成について語る
私の息子は 8 ヶ月前に生まれました。それ以来、私は定期的に自問しています。「テクノロジー、特にその分野において、彼がいかに充実した人生を送れるよう導けばよいのか?」
私はコンピュータネイティブです。1994 年生まれ、ネットスケープが初めてリリースされた年です。私の息子は 2025 年生まれ、Claude Code が発明された年です。私が育った世界は、答えを見つけるための強靭さを備えた人々を評価するものでした。彼が育っている世界では、それがすでに最低限の条件となっています。では、もはや答えが希少でなくなった今、何が希少なのでしょうか?
好奇心です。次に何を問うべきかを知ること、さらに踏み出す直感を持つこと、予期せぬ点を結びつけること、誰も注意を払っていない何かについて不思議に思うこと——それが希少なのです。
それはまた、明らかに人間らしいものです。無関係なアイデア間のつながりを作り、明白なパターンに従わない点を結ぶことを促します。私たちが探求するものに、私たちの個人的な価値観や経験が持ち込まれ、発見されるものだけでなく、なぜそれが重要なのかさえも形作ります。私たちは、それらが有用だからではなく、不思議に思わずにはいられないからこそ、魅力的な問いへと引き寄せられます。
AI はそれを複製できません。好奇心には視点と品味が必要であり、モデルに植え付けるのは困難です。仮にそれが可能だとしても、それは異なる人生によって形成された 80 億人の人間のそれぞれの視点ほど多様になることは決してありません。
息子が貪欲な好奇心を持つようになってほしいと願っています。そして、その心を彼に植え付けるためには、まず自分自身でそれを育む必要があると気づきました。つまり、筋肉のようにそれを発展させ、維持することです。それがどのようなものか、以下に示します:
レッスン1:すでに興味を持っている事柄にAIを使ってより深く取り組む
保険会社、クライド を売却した後、私は仕事以外の創造性からどれほど疎遠になっていたかに気づきました。私が会社となったアイデアを探求する原動力となっていた好奇心は、その成功に単一焦点を当てるうちに休眠状態になっていました。運転中に音楽を聴いているとき、自分がどれほど迷子になっているかを痛感しました。音楽は聞こえるのに、もうそれを*感じる*ことはできませんでした。
このドライブのすぐ後、友人のマイクが自分で作ったスピーカーを見せてくれました。音楽を本当に聞き、好奇心を取り戻すためには、自分自身でスピーカーとサブウーファー(低音再生用スピーカー)を作る必要があると気づきました。このプロジェクトは、私の建築への関心、木工の経験、そしてオーディオエンジニアリングに関する完全な無知という三つを組み合わせたものになります。
次の瞬間には、私は音波や音響設計について ChatGPT と数時間にわたる会話をしており、その仕組みを学んでいました。
レッスン2:AI を使って、本来なら作らないようなものを作ろう
過去15年間、私は断続的に明晰夢を試してきました。そこで、ビデオAIモデルを使ってあなたの夢をベッドサイドのデバイス上で映画のようなリールとして可視化するオープンソースプロジェクト「Dream Recorder GitHub リポジトリ」[https://github.com/modem-works/dream-recorder] を見たとき、自分でも一つ作りたいと直感しました。しかし問題がありました。私はこれまでハードウェアを一度も作ったことがなく、3D プリンターも持っておらず、「フロントエンド開発者」と自称するのは大げさすぎるほどでした。そこでAI を活用してオープンソースのリポジトリを適応させ、本来なら決して作れなかったものを作る手助けをもらいました。3D プリンターを購入し、元のコードを改善し、夢の記録装置を完成させるために多くの長い夜を費やしました。
今でも私はコーディングの方法は知りません。しかしそれは問題ではありません。どちらの場合も、AI を使って未知の領域を飛び越え、私の好奇心と夢を探求しました。AI は答えを出す機械ではなく、学習パートナーでした。私が知らないことを教えてくれ、それをすでに持っているスキルと組み合わせることで、新しいものを生み出すことができたのです。
これが私たち全員にとって何を意味するか
「正解」が AI プロンプト一つで得られる世界において、私たちは子供たちや学生に「正解を導き出したこと」を褒めるのをやめ、「質の高い質問をする力」「好奇心の深さ」、そして未知の領域で次の質問を投げかけるための「粘り強さ」を評価し始める必要があります。AI を足かせとして使う人とロケットとして使う人を分けるのは、まさにこの好奇心です。
常に答えが存在する世界において、次なる質問こそがあなたの指針となれ。—*Brandon Gell*
*Laura Entis** は Every の専属ライターです。彼女は LinkedIn でフォローできます。
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原文を表示
There’s no resting on your laurels in the AI race: OpenAI’s Codex went from trailing Anthropic’s Claude Code to pulling ahead in functionality, at least for now, in a matter of months. Today, Every CEO Dan Shipper explains why OpenAI’s coding app has become his daily driver for work, head of growth Austin Tedesco shares his no-nonsense advice for switching over from Claude Code, and Spiral general manager Marcus Moretti argues it’s OK—good, even—to let some AI trends pass you by.
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‘AI & I’: Why we switched from Claude Code to Codex
Codex takes the lead
If you’re looking for evidence of AI’s unrelenting pace, here it is: In January, Dan wrote that whoever wins vibe coding wins how you work on your computer—and that OpenAI had some serious catching up to do.
Three months and the release of OpenAI’s latest model later, Codex is there, and in a new episode of* AI & I*, Dan and Austin get into why they do much of their knowledge work in Codex now. They cite the power of GPT-5.5, paired with a desktop app that is faster and more powerful than Claude Desktop or Cowork.
Watch on X or YouTube, or listen on Spotify or Apple Podcasts. You can also read the transcript.
Here are a couple of Dan and Austin’s favorite current use cases for Codex:
- Austin uses Codex for strategy docs. Austin needed to write a go-to-market plan for a new Every product but kept getting pulled away by other work. So he pointed Codex at the team’s Notion meeting notes, Slack threads, and his preferred template and told it to pull together content where they’d discussed strategy and transform it into an action plan. What came back was 80 to 90 percent of the way there.
- Dan uses Codex for recruiting. When he is recruiting people to work at Every, Dan starts with a sense of where strong candidates might have learned the skills Every needs, instead of looking for a specific job title. He then asks Codex to find people who match that career arc—for example, to find someone to help scale Every’s courses, he looked for candidates who had worked at education startup General Assembly before transitioning into AI.
Miss an episode? Catch up on Dan’s recent conversations with LinkedIn cofounder Reid Hoffman; the team that built Claude Code, Cat Wu and Boris Cherny; Vercel cofounder Guillermo Rauch; podcaster Dwarkesh Patel; and others, and learn how they use AI to think, create, and relate.
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Migration anxiety
Claude Code-to-Codex
If you want to switch to Codex or any other coding app, how should you think about migrating? When your setup includes app-specific project folders, skills, plugins, or integrations, it can be daunting.
Austin’s migration from Claude Code to Codex was disarmingly simple: He opened his Every work project in Codex, told it he typically worked in Claude Code, asked it to inspect the folder, and told it to update anything that should work differently in Codex.
When Codex got something wrong, he handled it in the moment and told it, “This doesn’t look great. Can you fix it?” And it did.
Before GPT-5.5, staff writer Katie Parrott hadn’t used ChatGPT for writing in almost a year.
Now, she splits her writing sessions between Claude Code and Codex. She moved over by giving Codex the writing and editing skills she had already saved as Markdown files on her computer and asking it to adapt them for its own environment.
Steal this workflow
Join the early majority
Spiral general manager Marcus is OK with letting most AI hype—managing a swarm of OpenClaws each running on its own Mac Mini, for example—pass him by. Earlier in his career, he was an early adopter of new tools and technology trends, but these days, he finds himself closer to the early majority section of the adoption curve. As the one-man team behind Every’s AI writing product, he has a lot to do—if he’s going to add something new to his workflow, it has to clear a high bar.
Marcus is comfortable being among the 34 percent of the population who are slightly early to adopting a new technology. (Image, which is based on Everett Rogers’ Diffusion of Innovations framework, courtesy of Laura Entis.)
Here’s Marcus’s strategy for determining what’s worth testing.
- Start with a real problem. A useful filter is to focus only on tools or services that solve an existing issue. For example, Marcus decided to test out Stripe’s token-based billing feature—which allows you to measure how much users cost you in tokens—because of a genuine challenge he was facing: Spiral needed a better way to track AI usage costs across models.
- Don’t fall for productivity theater. Marcus ignores demos that brag about how many machines or agents someone is running simultaneously. He doesn’t care about what the setup looks like; what matters is whether it will make his life better.
- Sit back and see what pans out. Marcus generally waits to try a product until there’s evidence that companies he respects are using it in production, even by checking for logos on a tool’s homepage showing which brands are using it. Even better if the product is from a company he already knows and trusts, like Stripe or Anthropic. With the Stripe use-based billing example, the calculus was simple: “Great company solving a real problem I have—I’ll try it,” he says.
Test it out for yourself:
Pick one AI tool you feel vaguely guilty for not trying and write one sentence: “Before this tool, I _____. After this tool, I can _____.” If you cannot fill in both blanks, let yourself off the hook.
Alignment
Every’s COO Brandon Gell on cultivating curiosity in an AI world
My son was born eight months ago. Since then, I’ve asked myself regularly: How can I teach him to lead a fulfilling life, especially when it comes to technology?
I’m a computer native, born in 1994, the year Netscape was first released. My son was born in 2025, the year Claude Code was invented. The world I grew up in rewarded people with the fortitude to find answers. The world he’s growing up in has made that table stakes. So if the answers aren’t scarce anymore, what is?
Curiosity. Knowing what to ask next—having the instinct to push further, to connect unexpected dots, to wonder about something nobody else paid attention to—is what’s scarce.
It’s also distinctly human. It causes us to make connections between unrelated ideas and connect dots that don’t follow obvious patterns. It brings our personal values and lived experiences into what we explore, shaping not only what we discover but why it matters. It pulls us toward questions we find fascinating—not because they’re useful, but because we can’t stop wondering.
AI can’t replicate that. Curiosity requires perspective and taste, things that are difficult to instill in a model. And even if you could, it would never be as diverse as the perspectives of 8 billion humans, each one shaped by a different life.
I want my son to be insatiably curious, and I’ve realized that to instill that in him, I need to cultivate it in myself. Which means developing it and maintaining it, like a muscle. Here’s what that looks like:
Lesson 1: Use AI to go deeper on something you already care about
After I sold my insurance company, Clyde, I realized how disconnected I had become from my creativity outside of work. The same curiosity that drove me to explore the idea that had become my company had gone dormant as I focused singularly on its success. I realized just how lost I was while driving and listening to music. I could hear the music, but I could no longer *feel* it.
Not long after this drive, my friend Mike showed me some speakers he had built. I realized in order to truly hear the music, to find my curiosity, I had to build a pair of speakers and a subwoofer. The project would combine my interest in architecture, experience with woodworking, and total lack of knowledge in audio engineering.
Next thing I knew, I was hours deep into a ChatGPT conversation about sound waves and acoustic design, learning how.
Lesson 2: Use AI to build something you wouldn’t otherwise make
For the past 15 years, I’ve on and off tried lucid dreaming. So when I saw the Dream Recorder GitHub repository, an open-source project that uses video AI models to visualize your dreams as cinematic reels on a bedside device, I knew I wanted to make one for myself. The problem? I’d never built any hardware, didn’t have a 3D printer, and calling myself a front-end developer would be generous. So I used AI to help me adapt the open-source repository and build something I’d never otherwise be able to make. I bought a 3D printer, improved the original code, and spent many long nights perfecting my dream recorder.
I still don’t know how to code. But that doesn’t matter. In both situations, I used AI to leapfrog the unknown and explore my curiosity and my dreams. AI was a learning partner, not an answering machine. It taught me the things I don’t know, and I combined that with the skills I already had to build something new.
What this means for all of us
In a world where the “right” answer is one AI prompt away, we need to stop rewarding our kids and our students for getting the answer right and start rewarding them for the quality of their questions, the depth of their curiosity, and their resilience to ask the next question when in uncharted territory. Curiosity is what separates the people who use AI as a crutch from the people who use it as a rocket.
In a world where there’s always an answer, let the next question be your guide.—*Brandon Gell*
*Laura Entis** is a staff writer at Every. You can follow her on LinkedIn. *
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