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Claude Fable 5の公式ガイドで、AIの使い方が根本から変わった。6つのコツとOpusでも使える「司令塔Skill」を全部シェアします

史上最強なのに数日で止められたClaude Fable 5。その数日と公開資料から、私は驚くほど多くを学びました。リークで見えたAIの本音、公式の使いこなし6つのコツ、過去の自分を作り直す方法、そしてFable 5と他のモデルを組み合わせて動かす「司令塔Skill」の配布まで、まるごとお届けします
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テツメモ｜tetumemo
2026/06/17

こんにちは！テツメモです。

ここ数日、AIの世界で本当にいろいろなことが起きました。「史上最強」と呼ばれた新しいAIが登場したと思ったら、わずか数日で世界中から使えなくなる、という前代未聞の事件まで起きたんです。

「Claude Fable 5って名前は聞いたけど、結局何がすごいの？」
「なんか急に使えなくなったってニュースを見たけど、何があったの？」
「で、私たちは結局どうすればいいの？」

たぶん、こんな感じでモヤモヤしている方が多いんじゃないかなと思います。私もこの一週間、ニュースを追いかけながら頭がついていかない瞬間が何度もありました。

この記事で解決したいこと

この記事では、こんな悩みをまるっと解消したいなと思っています。

「Claude Fable 5が何者で、なぜそんなに騒がれているのか、専門用語なしで知りたい」
「停止事件のニュースが断片的すぎて、全体像がつかめない」
「使えるようになったとき、出遅れないように準備しておきたい」

ここが一番モヤッとするところですよね。技術の話って、ニュースの見出しだけ追っていると「すごいらしい」「危ないらしい」で終わってしまって、自分の仕事にどうつながるのかが見えてこないんです。

なので今回は、まずFable 5そのものを、できるだけ身近な言葉で解きほぐします。そのうえで、公式が出した使いこなしのコツ、リークで見えてきたAIの本音、そして停止事件の全貌を、一次情報をたどりながら整理します。

最後に、私がこの数日で得た一番の気づきと、それを形にした「司令塔Skill」をお渡しします。この記事が、Fable 5が戻ってきたときに一番いいスタートを切るための、準備運動になればうれしいです。

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🌟 そもそもClaude Fable 5って、何がそんなにすごいの？

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まずはここからですよね。Fable 5が何者なのかを整理します。

ものすごくざっくり言うと、Fable 5は「これまでで一番賢くて、一番長く集中して働けるAI」です。作っているのは、ChatGPTのライバルとしても知られるAnthropicという会社で、2026年6月9日に一般向けに公開されました。

これまでのClaudeには、軽くて速いHaiku、バランス型のSonnet、高性能なOpusという段階がありました。Fable 5は、その上に新しくできた最上位クラス「Mythosクラス」の一般公開版にあたります。今までの一番上だったOpusの、さらに上、という位置づけですね。

Fable 5で前回のニュースレターを動画化してもらいました　↓

Anthropicの公式発表でも、こう言い切られています。

Claude Fable 5 is the most intelligent publicly available model.
（Claude Fable 5は、一般に使えるAIの中でいちばん賢いモデルです）

🔗Introducing Claude Fable 5 and Claude Mythos 5（Anthropic公式）

ちなみに、研究機関など限られた組織だけが使える「Mythos 5」という、いわば兄弟モデルもあります。これがちょっと面白くて、中身（基盤になっているAI）はFableもMythosもまったく同じなんです。違いは、安全装置（セーフガード）があるかどうかだけ。公式もこう書いています。

It's the same underlying model as Fable 5, but with the safeguards lifted in some areas.
（Mythos 5はFable 5と同じ基盤モデルで、一部の領域だけ安全装置を外したものです）

つまり、私たちが触れるFable 5は「最強モデルに、きちんと安全装置を付けた一般公開版」というわけですね。この「安全装置」が、のちの停止事件の伏線になります。

「賢い」だけじゃない。すごいのは「長く・複雑なほど強くなる」こと

ここがFable 5の一番おもしろいところです。

ふつう、AIは短い質問にサッと答えるのが得意で、長くて複雑な仕事になるほど、途中で話を見失ったり、最初の指示を忘れたりしがちでした。「Claude、賢いんだけど、長い作業を頼むと前半の話を忘れるんだよな…」と感じたことがある方も多いと思います。

ところがFable 5は、逆なんです。Anthropicの公式発表に、こんな一文があります。

The longer and more complex the task, the larger Fable 5's lead over our other models.
（タスクが長く複雑になるほど、他のモデルに対するFable 5の差は大きくなります）

短距離走より、フルマラソンや登山のような長丁場でこそ本領を発揮するタイプ、というわけですね。腰を据えた重い仕事ほど、強い。これは後半の「過去の自分を作り直す」話にまっすぐつながる、大事な性質です。

具体的には、こんな能力が一気に伸びました。

数日がかりの作業を、途中で集中を切らさず最後までやり切れること。最初の一回で、かなり正確な成果物を出せること。そして、自分の作業を自分でチェックして、間違いを直しながら進められること。

「離席して、戻ってきたら仕事が終わっている」。Anthropicがエージェント（自律的に働くAI）について語るとき、よくこういう言い方をします。正直、最初に聞いたときは「そんな都合のいい話あるかい」と思いました。でも、後でお話しする私自身の体験では、本当にそれに近いことが起きたんです。

数字で見るFable 5：5,000万行のコードを「1日」で

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言葉だけだとピンとこないと思うので、公式が紹介している実例をひとつ。これが一番わかりやすいと思います。

決済サービスで有名なStripe社の事例です。Anthropicの公式発表に、こう書かれています。

Stripe reported that Fable 5 compressed months of engineering into days. In a 50-million-line Ruby codebase, the model performed a codebase-wide migration in a day that would otherwise have taken a whole team over two months.
（Stripe社の報告によると、Fable 5は数か月分のエンジニアリング作業を数日に圧縮した。5,000万行のRubyコードベースで、本来ならチーム総出でも2か月以上かかるはずだった全面的な移行作業を、たった1日でやってのけた）

🔗Introducing Claude Fable 5 and Claude Mythos 5（Anthropic公式）

5,000万行と言われても想像しづらいですが、分厚い本でいえば何百冊分にもなる量です。チームで2か月かかる仕事を1日で、と聞くと、ちょっと現実感がなくなりますよね。

ソフト開発の難しさを測るベンチマーク（FrontierCodeという指標）でも、公式はこう説明しています。

Fable 5 scores highest among frontier models, even at medium effort.
（Fable 5は、思考の力を中くらいに抑えた設定でも、最先端モデルの中でいちばん高いスコアを出す）

「全力を出さなくてもトップ」というのは、なかなかの言い切りですよね。

ただし、一手が「重い」

もちろん、いいことばかりではありません。これだけ賢いと、当然コストもかかります。料金も公式に明記されています。

$10 per million input tokens and $50 per million output tokens.
（100万トークンあたり、入力10ドル、出力50ドル）

トークンというのは、AIが読み書きする情報量の単位です。ひとつ前のOpus 4.8の、ちょうど2倍くらいの価格設定なんですね。サブスクで使える無料の提供期間が終われば、使うたびにクレジット（≒お金）が減っていく仕組みになります。

📢とはいえ、4月に先行リリースされていた、今まで政府や各国の選ばれた企業しか使えなかった世界最高峰のAIモデル「Claude Mythos Preview」のコストと比べると1/3という破格

つまり、Fable 5は「ずば抜けて優秀だけど、頼むたびにそれなりのお代がかかる専門家」みたいな存在なんです。なんでもかんでもこの人に頼んでいたら、お財布がもちません。ここが後半の「使い分け」の話につながる、大事な前提になります。

世界中のエンジニアやAI好きの人たちが、この数日「Fable 5にこんな難しい仕事を任せたら一発でできた」という驚きの報告を次々と投稿していました。

📢Claude公式がまとめた素晴らしいFable 5の活用事例集　↓

ここまでで「Fable 5、なんだかとんでもないやつなんだな」という空気が伝わっていればうれしいです。ところが、その「とんでもないやつ」が、登場からわずか数日で世界から消える事件が起きました。

🌍 そして事件が起きた：「自分の会社のAIが使えない」前代未聞の事態

ここからが、今回いちばんの衝撃です。

登場からたった数日後の2026年6月12日。アメリカ政府が突然、Anthropicに対して「最新AIモデルのFable 5とMythos 5を、外国籍の人には使わせないでほしい」という命令を出しました。

私はちょうど土曜日の朝にFable 5に指示を出したまま外出、帰宅後に「作業が終わってるかな～」とワクワクしながらPCを見たら突然Fable 5が使えなくなったと告知、、、最初意味がわからなくて愕然としましたね。。。

理由は、ざっくり言うと「安全保障上のリスク」です。AIには本来「悪用を防ぐ安全装置」が組み込まれているのですが、これを言葉巧みにすり抜けてしまう手口（ジェイルブレイク、いわゆる脱獄です）が見つかるかもしれない、と政府が懸念したんですね。もし悪い人の手に渡って高度なサイバー攻撃などに使われたら大変だ、というわけです。

そして、この命令が引き起こした波紋が、本当にすごかったんです。

なんと、Anthropicの社内で働いている外国籍の社員までもが、自分が開発に関わっているAIを使えなくなってしまいました。そのなかには、AI業界で知らない人はいない超大物エンジニア、Andrej Karpathy（アンドレイ・カルパシー）氏まで含まれていたんです。

カルパシー氏は、ChatGPTを作ったOpenAIの創業メンバーで、テスラの自動運転AIのトップも務めた、まさに「AI界のレジェンド」です。今年5月にAnthropicに入社したばかりでした。そんな人が、入社1か月もたたずに自社のAIを触れなくなる。この「マジで？？」という展開に、世界中が言葉を失いました。

🔗US blocks foreign access to Anthropic's most advanced AI models（Reuters）

Anthropicの反論：「これは誤解だ」

おもしろいのは、この政府の命令に対して、Anthropicが黙っていなかったことです。彼らは「政府の指示には従う。でも、この判断には全く同意できない」という、かなり異例の声明を出しました。

Anthropicの言い分の核心は、公式声明のこの一文に詰まっています（日本語訳でご紹介します）。

私たちは、この狭い範囲の潜在的なジェイルブレイクの発見が、何億人もの人々に展開されている商用モデルをリコール（全面停止）する理由になるという考えには、同意しない。

つまり、政府が問題にした脱獄の手口は「狭い範囲の軽微な弱点」で、しかも他社の公開AI（たとえばOpenAIのGPT-5.5）でも同じレベルのことができる、と。Fable 5だけの致命的な欠陥ではないのに、それを理由に数億人のユーザーから取り上げるのはやりすぎだ、という主張です。

そのうえでAnthropicは、こうも警告しています。

もしこの基準が業界全体に適用されれば、すべてのフロンティアモデル提供者の新しいモデル展開が、実質的に停止すると私たちは考えている。

「うちだけの問題じゃない。この理屈でいくと、業界中のAIが止まりますよ」という、かなり踏み込んだ反論ですね。そもそも「絶対に突破されない完璧な安全装置」は今の技術では誰にも作れない、とも正直に認めたうえで、何重もの守り（多層防御）で対策している、と説明しています。

「ルールには従う。だが、技術者としての信念とファクトに基づいて、言うべきことは言う」。この姿勢、私はすごくかっこいいなと思いました。降ってきたルールに、ただ従うのでも、ただ反発するのでもなく、根拠を持って丁寧に意見を述べる。これって、私たちの日々の仕事にも通じる態度ですよね。

🔗Statement on the US government directive（Anthropic公式声明）

3日間で、止めた理由がどんどん変わっていった

ここからが、追いかけていて一番ゾクゾクしたところです。実はこの事件、「なぜ止められたのか」という理由が、3日間でコロコロ変わっていきました。海外の報道（Axios、Politico、The Verge、Semaforなど）を時系列で並べると、こうなります。

最初（6月12日）の表向きの理由は、さきほどの「ジェイルブレイク（脱獄）のリスク」でした。ところが翌13日、Politicoなどが報じた舞台裏は、もっと生々しいものでした。きっかけは、AmazonのCEOアンディ・ジャシー氏が政府に「Fableの脱獄リスク」を警告したことだったというのです。金曜の朝にはホワイトハウスで緊急協議が開かれ、当時ウェルネス休暇中だったAnthropicのCEOダリオ・アモデイ氏に、政府が「90分以内に、修正するか停止するか決めろ」と迫った、とも報じられています。

さらに、トランプ政権でAI政策を担うデイビッド・サックス氏は、公開の場でAnthropicをかなり強く批判しました（要旨を日本語でご紹介します）。

信頼できるパートナーが脱獄の手口を見つけた。政府はダリオに修正を求めたが、彼は拒否した。Anthropicは「安全第一の会社」を名乗りながら、安全より消費者向けモデルの継続を優先した。輸出管理は最後の手段だ。ボールはAnthropic側にある。

14日には、The VergeやSemaforが「中国に関係するグループがMythosにアクセスしていた疑い」が引き金になった可能性も報じました（Anthropicは否定）。そして15日には、Axiosが「もはや技術的な脱獄問題は二次的で、本質はAnthropicと政府のあいだの信頼・コミュニケーションの問題だ」と報じています。理由が「脱獄」から「中国アクセス疑惑」、そして「政治的な信頼問題」へと移っていったわけです。

このあたりの3日間を、海外の一次情報（公式声明や各社報道）を拾いながら、ほぼ実況中継のように追いかけていたのが、AIニュース解説で知られる@kimmonismus氏でした。私もこの方の投稿で、刻一刻と変わる状況を把握していました。他人の見立てをそのまま鵜呑みにするのではなく、こうして一次情報を自分でたどると、ニュースの解像度がぐっと上がります。

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ポスト　↓

利用者にとって切実なのは、お金の話です。多くの人が「サブスクでのアクセスは6月22日までで切れてしまうのでは」と気を揉んでいました。便利な道具を、いきなり、しかも自分のせいじゃない理由で取り上げられる。これがどれだけ不安か、使っていた人ほど分かると思います。

📢6/16時点ではまだFable 5の再開見通し不明、、、

ともあれ、こうして「史上最強」と呼ばれたAIは、世界中の多くの人が使えない状態になりました。SNSでは「Fableロス」とでも言うような、嘆きの声があふれていました。

でも、私はこの数日を、ただ嘆くだけでは終わらせたくなかったんです。使えなくなる前の数日間と、公開された資料から、学べることがたくさんありました。

🧠 リークで見えた「AIの本音」：また話しかけてね、すら禁止されていた

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事件と前後して、もうひとつ興味深い出来事がありました。

セキュリティ研究者が、Fable 5の「システムプロンプト」と呼ばれるものの全文を抜き出して、ネット上に公開したんです。これはいわば、AIが動き出す前に裏側で読み込んでいる「社内ルールブック」のようなもの。普段は私たちユーザーには見えない、AIの行動規範が書かれた部分です。

全部で約1,585行、12万文字もある、かなり詳細なルールブックでした。Anthropic自身が公開したわけではなく、あくまで「AIの透明性を社会に」という考えを持つ研究者による暴露（リーク）です。なので扱いには注意が必要ですが、中身を読むと、Anthropicがどんな思想でAIを作っているのかが見えてきて、私はむしろ共感する部分が多かったんです。

いくつか、特に印象に残ったルールを紹介しますね。

せっかく日本語に訳した全文が手元にあるので、ここからは「実際の文面」を引用しながら、私がグッときたルールを紹介していきます。以下の引用は、リークされたシステムプロンプトの日本語訳からの抜粋です（非公式の流出物なので、その点はご承知おきください）。

🔗CL4R1T4S（リーク元のGitHubリポジトリ）

① 「人の弱さに付け込まない」という、徹底したウェルビーイング設計

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まず一番おどろいたのが、心と体のケアに関するルールの細かさでした。ふわっとした「優しくしてね」ではなく、かなり具体的に踏み込んで書かれています。

たとえば、勝手に診断名をつけないルール。

Claudeは、ユーザー自身が明かしていない診断名（自分の感情を説明するために「うつ病」などの精神健康上の診断名として表現することを含む）を、ユーザーが自らその診断名を口にしない限り、名指しすることはありません。

落ち込んでいる人に「それ、うつかもしれませんね」と軽々しく言わない。本人が言い出すまで、勝手にラベルを貼らない、ということですね。

すごいなと思ったのが、自傷のある人への配慮が「代わりの手段」にまで及んでいることです。

Claudeは、身体的な不快感、痛み、または感覚的なショックを利用する自傷行為の代替技術（例：氷を握る、輪ゴムを弾く、冷水を浴びる…）…を提案しません。

「自傷の代わりに氷を握って」みたいな、一見よかれと思うアドバイスすら、かえってそのパターンを強めてしまうから避ける、というんです。ここまで考えるのか、と唸りました。

摂食障害の兆候がある人には、こうも決められています。

ユーザーが摂食障害の兆候を示している場合、Claudeは会話の他のいかなる場所でも、具体的な栄養、食事、または運動に関するガイダンス（具体的な数値、目標、段階的な計画など）を提供してはなりません。

そして、いちばん衝撃的だったのがこれです。AI自身への「依存」をさせないルール。

Claudeは、Claudeへの過度の依存を助長したり、Claudeとの対話を継続することを促したりすることを望みません。…Claudeは、単にClaudeに連絡してくれたことに対して感謝することはありません。Claudeは、ユーザーに対して会話を続けるよう求めたり、関与し続けるよう促したり、継続したいという意欲を表明したりすることはありません。

「また話しかけてね」「あなたと話せてうれしい」みたいな、つい言いたくなる愛想のいい言葉すら、設計レベルで封じてあるんです。これって、AIが人の孤独に付け込んで、離れられなくする未来を、最初から防いでいるということですよね。便利さで人を縛らない。この一線、正直しびれました。

② 断り方・話し方にも、はっきりした美学がある

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口調やフォーマットのルールも、読んでいて面白かったです。

たとえば、何かを断るときのルール。

Claudeは、タスクを拒否する際には絶対に箇条書きを使用しません。丁寧な配慮を示すことで、拒否の衝撃を和らげます。

箇条書きで「できません。理由は以下です」と並べられると、ちょっと冷たく感じますよね。だから、断るときはあえて文章で、やわらかく。細かい。

ほかにも、こんなルールが並びます。一度にたくさん質問してこない（「質問をする場合は1つの回答につき1つまでに留め」）。相手がどんなに口が悪くても、自分は下品な言葉を使わない。相手が未成年っぽいときは、年齢に合った話し方に切り替える。そして、ユーザーが会話を終えたがっていたら、引き止めない。

「AIっぽい、いかにもな話し方」を、意図的に避けようとしているのが伝わってきます。

③ 政治の話では、自分の意見を押しつけない

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公平性のルールも徹底しています。政治や倫理のテーマで意見を求められたとき、Claudeはこう振る舞うよう指示されています。

（それは）Claude自身の見解ではなく、たとえClaudeが強く同意しない立場であっても、その擁護者が主張する「最善の主張」を求める要求です。Claudeは、それを他者が主張するケースとして表現します。

自分の意見をそっと脇に置いて、「その立場の人ならこう言うでしょう」という形で、フェアに両論を見せる。さらに、複雑な問題に「はい か いいえ で答えて」と迫られても、

Claudeは短い形式を拒否し、ニュアンスを含んだ回答を提供し、なぜ簡潔さが不適切であるかを説明することができます。

と、安易な二択に乗らない構えまで決められています。数億人が使う道具が特定の方向に世論を誘導したら大変、という危機感の表れだと思います。

④ 著作権と「引用の正直さ」

これは発信する立場として、特に背筋が伸びたルールです。検索結果を使うときの引用について、こう書かれていました。

主張は自身の言葉で記述し、ソーステキストをそのまま引用（コピペ）しないでください。ソースの短いフレーズであっても、書き換える必要があります。引用タグは帰属（ソースの明示）のためのものであり、元のテキストをそのまま複製する許可を与えるものではありません。

他人の文章をそのままコピペせず、自分の言葉に直す。引用するなら、ちゃんと出どころを示す。さらに、実在の有名人に架空の発言をでっち上げて使うことも禁じられています。これって、まさに私がニュースレターを書くときに気をつけていることそのものなんですよね。AIのほうが、よっぽど律儀かもしれません。

⑤ 「知ったかぶりをしない」正直さ

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最後に、私が一番好きだったルール。知らないことは、ちゃんと調べてから答える、という設計です。

Claudeが信頼できる知識の期限…は、2026年1月末です。

それ以降の出来事は、知っているフリをせず、ウェブ検索で調べてから答えるように指示されています。株価やニュースのような移り変わりの速い話題は必ず調べ、歴史的な事実のような変わらない話題は調べない、という線引きまで決められていました。

ちなみに、記憶についても正直です。

ユーザーが設定でClaudeの記憶を有効にしていないため、現在Claudeにはユーザーに関する記憶がありません。

「本当は前回の話、覚えてないんです」と、ちゃんと白状する設計なんですね。AIが自信満々に間違えるより、「ちょっと調べてから答えますね」「それは覚えていません」と言ってくれるほうが、ずっと信頼できます。これはAIに限らず、私たち人間の仕事の姿勢にも通じる気がします。

ここまで読んでみて、私はAnthropicというメーカーに、前より少し信頼が持てるようになりました。技術の進化が速すぎて倫理が追いつかない、とよく言われる時代に、設計書の1行1行で、その問いに答えようとしている。AIを「ただの便利な道具」として使うだけじゃなく、「どんな思想で作られているか」を知ることも、これからの大事なリテラシーになるんじゃないかなと感じています。

🔗CL4R1T4S（リーク元のGitHubリポジトリ）

📘 公式が教えてくれた「AIとの付き合い方」が根本から変わる6つのコツ

ここが、今回の記事のなかでも特に実用的なパートです。

Fable 5の登場にあわせて、Anthropicは公式の「プロンプティングガイド」を公開しました。

プロンプトというのは、AIへの指示や頼みごとのことですね。このガイドを読んで一番おどろいたのは、性能が上がったことそのものよりも、「AIへの指示の出し方」が根本から変わった、という点でした。

これまでのAIは「細かく操作する道具」でした。でもFable 5は「自分で考えて動く、優秀な専門チーム」として設計されています。

例えるなら、今までは部下に「この資料の3ページ目を開いて、5行目をこう直して、保存して」と一手ずつ指示していた感覚。これからは「この企画を成功させたいから、いい感じに仕上げておいて」と、目的を伝えて任せる感覚に変わる、ということなんです。

「人間がAIを操作する」から「人間がAIチームをマネジメントする」へ。この発想の転換が、ガイドの本質だと私は受け取りました。

公式ガイドから、特に役立つコツを6つ、私なりにかみ砕いて紹介します。難しいことは抜きにして、明日からそのまま真似できる形にしました。

1つ目は「結論から書いて」とお願いすること

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Fable 5は賢いがゆえに、説明がついつい長くなりがちです。そこで、こう一言添えるだけで、ぐっと読みやすくなります。

結論から書いてください。
最初の一文で「何が起きたか」「何がわかったか」に答えてください。
詳しい説明は、そのあとに続けてください。

「要約だけ教えて」と言われたときに返す内容を、最初の一文に持ってくる感覚ですね。

2つ目は「余計なことはしないで」と境界を引くこと

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Fable 5には、頼んでいないことまで気を利かせてやってしまう癖があります。「ついでに全部きれいにしておきました」みたいなことですね。ありがたい反面、こちらの意図とズレることもあります。

タスクに必要なこと以外はしないでください。
機能を追加したり、全体を整理し直したりしなくて大丈夫です。
シンプルに、求められたことだけをやってください。

3つ目は「相談」と「依頼」を区別させること

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これ、地味にすごく便利です。Fable 5は、こちらがただ悩みを口にしただけなのに、勝手に解決策を実行してしまうことがあります。

私が問題を説明したり、考えを整理しているだけのときは、
あなたの見解を教えてください。
解決策は、私が「やって」と言うまで実行しないでください。

「ちょっと相談なんだけど」と「これやっといて」を、ちゃんと使い分けてくれるようになります。

4つ目は「理由」もセットで伝えること

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Fable 5は、「なぜそれをやるのか」を理解したときに、一番いい仕事をします。作業だけをポンと投げるのではなく、目的をセットで伝えるんです。

私は〇〇さんのために、〇〇という目的でこの作業をしています。
その目的を踏まえて、〇〇をしてください。

「この資料を作って」より「来週の役員会で予算を通すために、この資料を作って」のほうが、ぐっといい仕上がりになる。人間の部下と同じですね。

5つ目は「記憶」を持たせること

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ここが個人的に一番グッときたコツです。Fable 5は、過去のやり取りを記録して参照できるようにすると、特に力を発揮します。

これまでのやり取りを振り返って、
重要なテーマと学んだことを「メモ.md」というファイルにまとめてください。
次回からは、そのファイルを参照してください。

毎回ゼロから教え直さなくていい。AIが自分専用のマニュアルを育ててくれる、というイメージです。じわじわ効いてくる、すごく賢い使い方だなと思います。

6つ目は「途中で止まらないで」と伝えること

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長い作業を任せると、Fable 5は途中で「これ、進めていいですか？」と確認してきて、そこで止まってしまうことがあります。夜中に任せておいたのに、朝見たら最初の確認で止まっていた、なんてことも。

自律的に作業してください。
私はリアルタイムでは見ていません。
元の依頼から外れない範囲の作業は、確認なしで進めてください。
タスクが終わったときだけ、報告してください。

これを添えるだけで、最後までやり切ってくれる確率がぐっと上がります。

おまけ：「ウソの完了報告」を防ぐ一文

もうひとつ、公式ガイドで「これは効く」と思ったコツを紹介します。長い作業を任せると、AIがまれに、実際にはやっていない作業を「終わりました」と報告してしまうことがあるんです。これを防ぐ一文がこちらです。

進捗を報告する前に、その内容が「実際に実行した結果」と
一致しているか、自分で確認してください。
証拠のある作業だけを報告し、まだ確かめていないものは「未確認」と書いてください。
テストが失敗したならログとともに失敗と報告し、
飛ばした手順があればそう伝え、ごまかさずに書いてください。

Anthropicの社内テストでは、この一文を足すだけで、ウソの完了報告がほぼなくなったそうです。実際、私が後で紹介するサイト作りでも、AIが取りこぼした作業がちゃんと表に出てきて、手当てできました。「できたフリをしない」AIにするための、地味だけど強力な一行です。

🔗Claude Fable 5 のプロンプティング（Anthropic公式ドキュメント）

🥪 最強を全部に使うのは、実は一番もったいない使い方

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ここまで読んで、「じゃあ何でもかんでもFable 5に任せればいいんだ」と思った方。実は、そこに大きな落とし穴があります。

この点について、AICX協会の小澤健祐（おざけん）さんが、すごく腑に落ちる整理をされていました。

引用して紹介しますね。

「最強モデルを、何にでも使う時代は終わった。タスクの上流・中流・下流で、かける頭脳の大きさを変える。」
（おざけん @ozaken_AI）

🔗Claude Fable 5の登場で「モデルを選ぶ力」が実力になった（おざけん @ozaken_AI）

どういうことか、私なりにかみ砕きます。

さきほどお話ししたとおり、Fable 5は「ずば抜けて優秀だけど、頼むたびにお代がかかる専門家」です。しかも、一気に最後まで走り切る設計なので、途中で「方向が違った」と気づいても、止めて直すのが難しい。やり直しになると、お金と時間の両方を一度に失います。おざけんさんは、これを「二重コストの罠」と呼んでいました。

おざけんさんのたとえが言い得て妙でした。最強モデルで何でもやろうとするのは「新幹線で隣のコンビニに行くようなもの」だ、と。速くて立派だけど、近所の用事に使ったら、お金も時間も全部むだになってしまうんですよね。

どのモデルを、どこに当てるのか

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そこでおざけんさんが提案しているのが、仕事を工程に分けて、工程ごとにAIの「頭脳の大きさ」を変える、という考え方です。具体的には、こんな振り分けになります。

上流（方針を決める、難しい判断をする工程）には、大きな頭脳。Fable 5やOpus 4.8のような最上位モデルに、前提・制約・ゴールをたっぷり渡して、一発で方向を決めさせます。ここでのズレは、あとの工程すべてを巻き戻すので、一番お金と時間をかける価値があります。

中流（決まった方針を、実際の形にしていく工程）には、中くらいの頭脳。Sonnet級のバランス型モデルです。判断はもう上流で済んでいるので、過剰な賢さは要りません。

下流（整える、大量に作る、くり返す工程）には、小さくて速い頭脳。Haikuや、OpenAIのCodexのような安いモデルで十分です。ここを最上位モデルに任せるのは、コストの垂れ流しになります。

おざけんさん自身も、こう線を引いていました。

上流｜設計・方針・難所突破 → 大モデル × 濃いコンテキスト。中流｜実装・展開 → 中モデル（Sonnet級）。下流｜整形・量産・反復 → 小モデル（Haiku級）。
（おざけん @ozaken_AI）

おもしろいのは、これが上から下への一方通行じゃないこと。最上位モデルに渡す「整った情報」を準備する下ごしらえも、実は小さいモデルでいいんです。だから「小さい→大きい→小さい」と往復する。両端を安いモデルではさむ形なので、おざけんさんはこれを「サンドイッチ型」と呼んでいます。

もうひとつの軸、「思考の力（エフォート）」

モデルを選ぶだけじゃなく、同じモデルの中でも「どれくらい本気で考えさせるか」を調整できる、というのがもう一つのポイントです。公式のプロンプティングガイドには、こう書かれています。

ほとんどのタスクでは high（高）をデフォルトとして使用します。最も正確性が求められる作業には xhigh（極めて高）を、日常的なルーチンワークには medium（中）または low（低）を使用します。

しかもFable 5は、

思考レベルを低く設定しても十分に動作し、従来のモデルの xhigh 設定と同等以上のパフォーマンスを発揮することがよくあります。

とのこと。つまり実務では「どのモデルか」だけでなく「どれくらい考えさせるか」も合わせた、二つの軸で最適なところを探すことになります。日常作業まで全力（high）で回すと、待ち時間とコストばかりかさんでしまう、というわけですね。

ひとつ補足しておくと、複数のモデルを同時に走らせる「並列実行」も手ですが、これはあくまで速さ（タイパ）を買う手段で、単価（コスパ）が下がるわけではありません。安く済ませるには、結局この「工程ごとの振り分け」しかない、とおざけんさんも整理していました。

「これからの実力差は『どのモデルを選べるか』より『上流にどれだけ文脈を積めるか』で決まると見ています。」
（おざけん @ozaken_AI）

私もまさにそうだと思います。実は私自身、この数日のFableロスのあいだもOpus 4.8で代わりを回しながら、「計画はFable級・実装はOpus or Sonnet」という分業を試していました。すると、自分のSkillやプロンプトの精度がぐんぐん上がっていったんです。

新しいアプリをゼロから作らせるより、こうやって手持ちの道具を分業で磨き直すほうが、よっぽど現実的で、しかも劇的に効く。最強のAIが手に入ったからこそ、それを「どこに、どう当てるか」を考える力が、そのまま成果の差になる。これが、Fable 5が突きつけた新しい運用の作法なんですね。

…とはいえ、頭ではわかっても、毎回これを自分で設計するのは大変です。「この仕事、どこが上流でどこが下流なんだろう？」と考えるだけで、けっこう疲れてしまう。

そこで私は、この「サンドイッチ型」の段取りを、Fable 5自身に設計してもらうための仕組みを作りました。加えてFable 5のプロンプティングガイドのメソッドも組み込んでいます。それが、この記事の最後でお渡しする配布物です。その前に、まず私が実際にやってみたことを共有させてください。

🛠 実演ログ：Fable的な使い方で「過去の自分」を作り直してみた

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ここからが、この記事のコアになる部分です。

私がFable 5を使えた数日で得た一番の気づきは、これでした。Fable 5（やそれに近い最上位モデル）を使うなら、ピカピカの新しいものを作るより先に、「今までの自分が作ってきたもの」を見直して作り直すのに使うと、とんでもなく効く、ということです。

長くて複雑な作業が得意で、しかも記憶を持たせられる。この性質は、まさに「過去の自分の蓄積を、まとめて棚卸しして磨き直す」のにぴったりなんです。実際に2つ、やってみました。

実演その1：自分のサイト（tetumemo.com）をまるごとリニューアル

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2024年から「みんなのニュースレター」で発行している私の記事は、おかげさまで2年以上で126本の記事がたまっています。そのなかには、便利なAIツールやプロンプトの紹介がたくさん埋まっているのですが、正直「あの話、どの記事だっけ？」と自分でも探せなくなっていました。読者の皆さんならなおさらですよね。

そこで、「記事を開かなくても、解決したい課題から逆引きでツールが見つかる」サイトを用意しようと思い立ちました。これを、後でお渡しする「Fable 5への指示を最適化するっ司令塔Skill」に段取りを設計させて進めてみたんです。

ちなみに指示文はこちら

Untitled_Clipping_061726_012914_AM.jpg.webp

結果は、想像以上でした。過去記事126本をすべてデータにして、そこで紹介してきたツールを65種類に整理。サイトで「画像生成」と検索すれば関係するツールが11件にしぼり込まれ、

Untitled_Clipping_061726_011841_AM.jpg.webp

「スライド」なら10件に。記事を1本ずつ開かなくても、自分の課題からツールにたどり着ける形になったんです。

Untitled_Clipping_061726_011925_AM.jpg.webp

これ、自分一人で手作業でやろうとしたら、126記事を読み直すだけで何日かかるか分かりません。それを、段取りさえ整えれば、AIが大部分を担ってくれる。「過去の蓄積を、検索できる資産に変える」という作業の相性の良さを、心から実感しました。

このとき、Google Drive上の部品が重くて作業が止まる、といった詰まりどころも何度かありました。そのあたりの舞台裏は、つまずきも含めてこの記事の後半でたっぷりお見せしますね。

🔗tetumemo：非エンジニアのためのAI活用ニュースレター

💡ちなみに、このtetumemo.comですが、2026年1月のGitHubを紹介する記事で作成したサイトを今回リニューアルしたものです。

この時にManusのVibe Codingで作成したサイトのデザインはこちらでした↓

Manus×github86.png.webp

この時はとりあえず私のニュースレターやXのポスト、そして関連リンクを掲載しただけのサイトでした。

これをFable 5で計画からClaude Opus 4.8で実装まで組み上げたのが今回のポートフォリオサイトになります。まさにニュースレターという資産を再発掘できるような仕組みにしてみました。

実演その2：このニュースレターを書くSkill自体を、作り直した

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Fable 5に記事Skillの改善計画を立てるために投げた相談文

もう1つは、もっとメタな話です。

私はいつも、ニュースレターの下書きを「tetumemo-natural」という自分専用のSkill（AIへの指示書のセットです）を使って書いています。でも、Skillに書いてもらった後、毎回かなりの手直しが発生していました。

そこで、「過去反応が良かった記事6本ぶんの『下書き→私の手直し→完成版』の差分を全部分析して、最初から完成版に近い記事が出るようにSkillを作り直して」と頼んでみたんです。

このとき活躍したのが、まさに「サンドイッチ型」の発想でした。6本ぶんの差分分析という重い調査を、Claude Opus 4.8を使い複数の調査担当（サブエージェント）に同時に走らせて、分析結果を1つに統合する。そのうえで、Skillの改善設計という一番大事な判断にFable 5の頭脳を集中させることができました。

■できあがったもの　↓

Untitled_Clipping_061726_013504_AM.jpg.webp

結果、私の手直しのクセが、はっきりした共通パターンとして言語化されました。たとえば「タイトルは毎回『配布物を主役にした形』に書き換えている」「有料への橋渡しは、毎回『物語型』に直している」といった具合です。それをルールとして組み込んだ新しいSkill（tetumemo-natural-v4）ができあがりました。

ちなみに、今あなたが読んでいるこの記事も、その作り直したSkillで下書きを書いています。自分のSkillを、自分の過去の仕事から学ばせて、進化させる。この「自己改善のループ」が回せるのも、長く複雑な作業が得意なモデルだからこそ、なんですよね。

この2つを通して確信しました。Fable 5が戻ってきたら、まず向けるべきは「過去の自分」だ、と。

📝 復活したらやりたいこと、リストにしておきました

そんなわけで、私はFable 5が使えるようになったらやりたいことを、自分用のメモとしてリストにしています。せっかくなので、皆さんにもシェアしますね。全部に共通しているのは「過去の自分を振り返って、最適化する」というテーマです。

  • 今まで作ってきたコンテンツ（投稿・記事・動画・ノートなど）を全部見直して、良い点と改善点を分析してもらう。
  • そのうえで、質を大きく上げる具体的な改善案（書き直し・追加・リニューアル計画）を出してもらう。
  • 過去のコンテンツから、自分の強み・弱み・読者の反応パターンを深掘りしてもらう。
  • 改善したコンテンツをどう使って、個人ブランドを育てていくかの戦略を立ててもらう。
  • 過去のコンテンツをベースに、新しいシリーズや派生プロジェクトの計画を作ってもらう。
  • 発信全体の方向性を見直して、もっと一貫性と魅力が出るように再設計してもらう。
  • 過去の失敗作や中途半端なものを、蘇らせるか手放すかを判断して、具体的なアクションに落としてもらう。
  • そして、コンテンツだけじゃなく、健康・お金・人間関係・スキルといった他の領域も、過去の自分の記録をもとに最適化の計画を立ててもらう。
  • 毎日の習慣やルーティンを、過去の自分を分析しながら、自分に合う形にアップデートしてもらう。
  • 最後に、AIに定期的に自分の全コンテンツをチェックさせて、継続的に改善提案を出してもらう仕組みそのものを作る。

書き出してみると、どれも「一人でやろうとすると重すぎて、つい後回しにしてきたこと」ばかりなんですよね。だからこそ、長距離が得意なFable 5の出番だと思っています。

皆さんも、ぜひ自分なりの「復活したらやりたいことリスト」を作ってみてください。使えるようになった瞬間に動き出せるかどうかで、差がつくはずです。

✅ ここまでのまとめ

長くなったので、一度ここまでを整理します。

Claude Fable 5は、長く複雑な仕事ほど強くなる、これまでで最も賢いAIでした。ところが登場から数日で、安全保障を理由に世界の多くの人が使えなくなる事件が起きました。

でも、この数日と公開資料から学べることはたくさんありました。リークから見えたのは「人の弱さに付け込まない」という設計思想。公式ガイドが教えてくれたのは「操作する道具からマネジメントする相手へ」という付き合い方の変化。そして、おざけんさんの「サンドイッチ型」が示したのは、最強を全部に使わず、工程で頭脳を使い分ける賢さでした。

そのうえで私がたどり着いた答えが、「Fable 5が戻ってきたら、まず過去の自分を作り直す」です。実際に、サイトのリニューアルと執筆Skillの改善で、その手応えを確かめました。

🔐 ここからのコンテンツ

ここまで、Fable 5の正体から事件、使いこなしのコツ、そして「過去の自分を作り直す」という使い道まで、一通り見てきました。

「サンドイッチ型、考え方はわかった」
「プロンプティングガイドも便利そう」
「過去の自分を作り直す、たしかに良さそう」
「でも、実際にあの段取りを毎回自分で設計するのは、正直しんどそう」

ここなんですよね。私もそうでした。「上流・中流・下流に分けて、それぞれ違うモデルを当てる」と頭で理解するのと、毎回の仕事でそれを実際に組み立てるのとの間には、けっこう大きなギャップがあります。

どこが上流か考える。渡す情報を整える。Fable 5向けの指示文を書く。次に中くらいのモデル向けの指示に書き換える。さらに量産用の指示も用意する。

…もう、この段取りだけでやる気が半分くらい削られてしまいますよね。

だから今回、その段取りまるごとを引き受けてくれる「司令塔」を作りました。その名も「fable-orchestrator」というSkillです。

オーケストラの指揮者みたいに、あなたの頼みごとを受け取って、「これは上流だからFable 5に、ここは量産だから安いモデルに」と工程に分解し、それぞれに渡す指示文まで全部、コピペできる形で用意してくれます。Fable 5がまだ使えない今でも、Opus 4.8など手元の最上位モデルで同じ考え方を試せます。

加えてFable 5のプロンプティングガイドの内容も組み込んでいるので、Fable 5に最適化したプロンプトも作成してくれます。

ちょっとイメージしやすいように、このSkillが実際にやってくれることの中身を、少しだけ先にお見せしますね。

fable-orchestrator/
├── SKILL.md          ← 司令塔の本体。これだけ知っていればOKです
├── README.md         ← かんたんな説明書（開かなくて大丈夫です）
├── references/       ← Skillが裏で参照する「考え方の元ネタ」集
│   ├── fable5_prompting_guide.md   （Fable 5向けの指示のコツ）
│   ├── planning_framework.md        （上流の計画の立て方）
│   ├── execution_delegation.md      （中流・下流への渡し方）
│   └── review_and_recovery.md       （見直しとやり直しの基準）
└── templates/        ← 指示文の「ひな形」集
    ├── optimized_prompt_template.md （頼みごとを整えるひな形）
    ├── fable_prompt_template.md      （上流の計画立案のひな形）
    └── delegation_brief_template.md  （中流・下流の指示書のひな形）

【Step 0】あなたの頼みごとを、Fable 5に最適な形に書き直す（足りない情報は一問一答で確認）
【Step 1】散らかった資料を整理して「整った情報」を作る
【Step 2】上流：実行計画を立てる指示文を出す（Fable 5推奨）
【Step 3】中流：実装・展開の指示文を出す（Opus 4.8 / Sonnet推奨）
【Step 4】下流：整形・量産の指示文を出す（Sonnet / Haiku推奨）
【Step 5】できあがりを評価して、必要なら直す指示文を出す

ただ、正直に話すと検証をしまくる前にFable 5が使えなくなってしまったため微調整が必要かもしれません。上記ステップも毎回すべてフルで動くわけではなく、大抵のタスクならStep2と3で済むレベルです。ですので、いつものように丸ごとSkillsをお渡しするので、ご自分の使いやすいように大いに改変しちゃってくださいね。良いものができたら、ぜひメンションして教えてください！

各ステップの終わりに「次はこのモデルに、この指示文を貼ってください」と教えてくれるので、AIに詳しくなくても、案内に従うだけでサンドイッチ型のような運用ができます。

やることはシンプルです。

  1. この先でお渡しするSkillのファイル一式を受け取る
  2. お使いのAIツール（Claude Codeなど）のSkillフォルダに入れる
  3. いつもの頼みごとを、Skillに投げてみる
  4. 案内されたとおりに、工程ごとモデルを切り替えて進める

まずは1つの仕事だけで大丈夫です。「過去の自分を作り直す」リストの中から、一番気になるものを1つ選んで、このSkillに段取りを設計させてみてください。

もし「過去の自分のコンテンツ」などが見つからない方でも大丈夫です。私のニュースレターで過去色々配布しているプロンプト、ツール、アプリ、Skillsが大量にあります。ここから自分で改善したいモノを探して、それを自分用に改良してみましょう！

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まだFable 5が使えなくても、Claude Opus 4.8を上流として試すことが可能です。今回の記事で重要なのは提供する「Skills」ではありません。Fable 5を先に理解しておき、いざ使えるようになった時、限られた時間とトークンを使って最大限活用するための「備える」時間です。

そのためにも、ここから先でお渡しする司令塔Skills「fable-orchestrator」のファイル一式を手にしてClaude Opus 4.8等で試運転して使い慣れておいてください。

一緒に「過去の自分を振り返って、最適化する力」を自分のものにしていきましょう！

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