AIツールの使い方・比較・最新情報

Codexで履歴は読めるのに「thread not found」で送信できないとき、会話が消えたとは限りません。保存履歴と実行用の会話の違いを図解し、制作端末で会話の再読み込み後に送信が復旧したログを紹介します。開き直し・再起動・短い応答による確認の順番と、直らない場合の調査・引継ぎを整理。公開報告の反例も示し、万能な修復方法や特定の修正版は確認できていないことを明記します。

Jevは、文章を生成する代わりに選択肢・評価値・Yes/Noの確率を返すTypeSafeのAIモデルです。Choice・Score・Noulの使い分け、confidenceの読み方、問い合わせを分類するAPIの形を解説します。型が崩れないことは判断の正しさの保証ではありません。公式が公開する計算・日付・誘導文などの弱点、料金と二重の入力制限、日本語で使う前の評価方法まで整理します。API実行による性能レビューではありません。

2026年9月16日にClaude Coworkとチャットが統合されたとき、同時に3つの作成機能がベータで入りました。Claude Docs（文書）・Claude Slides（スライド）・Claude Design（デザイン）です。この記事はそのうちClaude Docsを扱います。一言でいえば、会話の成果物がそのまま編集できる文書になる機能です。「いまの話を仕様書にして、チームに共有できる形にして」と頼むと、Claudeが目の前で書き起こし、足りないところを先に質問してきます。できた文書は見出しも表も入るリッチテキストで、1つの文書に複数のタブを持てます。自分でも直せますし、文書の中のテキストを選んでコメントを付け、@Claudeとメンションして直させることもできます。見落とされがちですが、Claude Codeのセッションを仕様書・手順書・レポートに変換することもできます。ただしベータで、無いものがはっきりしています。バージョン履歴がなく、削除は元に戻せず、モバイルでは直せず、Team・Enterpriseでは組織の外へ共有できません。この記事では、できることと同じ分量でこの「無いもの」を書き、向く使い方と向かない使い方まで整理します。

Claude Codeの「プロジェクト」が作り直されました。これまでのプロジェクトは会話と資料をまとめておくフォルダでしたが、新しいプロジェクトは1本の会話です。あなたが用件を書くと、Claudeがそれをスレッドに切り分け、スレッドはクラウドで並列に走り、終わるとプルリクエストを置いて報告してきます。パソコンを閉じても止まりません。ただし飛びつく前に確かめることが3つあります。使えるアカウントがまだ限られていること（Pro・Max限定の公開ベータで、既存プロジェクトを持たないアカウントから配布）、github.comとClaude GitHub Appが事実上の必須条件であること、そしてトークンの減り方が単発のセッションとは比べものにならないことです。この記事では、配布条件の見分け方、スレッドが最初から持っている前提（リポジトリが複数になると権限ルールとフックが効かなくなる落とし穴を含む）、既定がOpusのhighであることを含むトークン消費の内訳、そしてサブエージェント・agent view・エージェントチーム・動的ワークフローを含む5つの並列手段の使い分けまでを、公式ドキュメントと公式ブログから整理します。

新しいモデルは賢いが高い——そう考えるのがふつうです。ところが GPT-6 Astra と GPT-5.6 Sol の比較では、単価だけ見ても答えが出ません。Astra は同じ仕事をより少ないトークンで終わらせるからです。第三者機関 Artificial Analysis の実測では、Astra を最も弱い low で動かすと、Sol を high で動かしたときと1タスクあたりの費用がほぼ同じ（$0.82 対 $0.81）で、点数は上（46 対 42）、出力トークンは3分の1、返事が始まるまでの待ち時間は4分の1でした。この記事では、2026年9月18日時点の実測値をもとに、強度別の費用とトークンと速度、なぜ単価2.5倍でも総額が並ぶのかの内訳、Sol の販促価格が終わったときの試算、コーディングのエージェント作業では値段の差が縮まること、そして自分の仕事で測るための手順をまとめます。

計画を立てるところだけ賢いモデルに任せ、実装は速くて安いモデルに回したい。Claude Code の opusplan は、それを自動でやるモデルの指定です。プランモードの間は Opus、それ以外は Sonnet で動き、/model opusplan か settings.json の model で使えます。ただし /model の一覧には出てこず、プランモードに入るたび・出るたびにモデルが切り替わるので、そのたびに会話全体をキャッシュなしで読み直します。この記事では、2026年9月15日時点の公式ドキュメント、変更履歴、GitHub の issue をもとに、設定のしかた（版の固定や 1M 文脈を含む）、プランモードから承認して実装に移る流れ、v2.0.0 で選択画面から外された経緯と Anthropic の担当者の説明、切り替えで生じるキャッシュの費用の試算とその抑え方、advisor ツールやサブエージェントとの違い、向いている使い方と向いていない使い方をまとめます。

Claude Code の本体は Opus 5 のまま、翻訳や大量の確認のような仕事だけを Sonnet や Haiku のサブエージェントに任せられるのか。結論はできます。サブエージェントのモデルは、呼び出すときの指定、定義ファイルの model、環境変数 CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL、本体のモデルの順に決まり、工数（effort）もサブエージェントごとに指定できます。この記事では、2026年9月15日時点の公式ドキュメントから、順番の版ごとの違い、全部を1つのモデルに固定する CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE、接続先で変わるエイリアスの行き先、組み込みの Explore が v2.1.198 から本体のモデルを引き継ぐようになった点を整理します。そのうえで、実際に別のモデルで起動して会話ログで確かめた結果を載せます。指定どおりのモデルで動いたこと、起動するだけで数万トークンを読み込み、サブスクリプションでもサブエージェントのキャッシュは5分で切れること、そして同じ翻訳を Opus 5・Sonnet 5・Haiku 4.5 に2回ずつ任せたときの時間・料金・訳の出来の違いです。最後に、料金と使用量への効き方と、どの仕事を下げるかの判断材料をまとめます。

複数のセッションを並行して走らせていると、どれが週の上限を食っているのかが気になります。ところが Claude Code の /usage が出すのは、今のセッションの数字と、プラン全体の消費をスキル・サブエージェント・プラグイン・MCPサーバー別に分けた割合までで、「どのセッションが何割使ったか」は、デスクトップアプリの使用量リングにも claude.ai の設定画面にも出ません（2026年9月時点）。答えは手元に残っている会話ログ（~/.claude/projects の JSONL）にありますが、そのまま足すと数え間違えます。1回の応答が中身のかたまりごとに複数行へ書かれ、サブエージェントの記録は別のファイルにあるからです。筆者の環境で実測すると、素朴な合計は正しい値の約2倍になり、しかも誤差の倍率がセッションごとに違うため順位まで入れ替わりました。この記事では、公式の画面で見られるもの・見られないものの整理、ログの正しい数え方と約50行の集計スクリプト、1つのセッションが3割を占めていた実測結果、数字の読み方の限界、そして継続的に見たい場合の OpenTelemetry の設定までをまとめます。

Gemini で送信した直後に「エラーが発生しました（13）」「Something went wrong(13)」と表示されて止まる——このエラーの原因を Google は公式ヘルプで説明していません。ただし2026年5月の公式の障害報告には、この表示が約4日間出続けた記録があり、原因はデータベースのリソース不足とアプリの不具合、回避策は「なし」でした。この記事では、その公式記録と、番号「13」が gRPC の内部エラー（INTERNAL）と一致すること（Google は同じ意味だと明言していない）を踏まえ、公式コミュニティに多い4つの場面——一斉に出る、長いチャットだけ、画像を付けたときだけ、特定のアカウントだけ——を整理します。そのうえで、障害情報の確認から新しいチャットへの引き継ぎ、別アカウントでの確認、フィードバックでの報告まで、手間の少ない順に試す7つの切り分けを示します。

毎回「結論から書いて」「日本語で答えて」と頼まなくても、すべての会話に自動で効く指示欄に一度書いておけば済みます。ChatGPT の「カスタム指示」、Claude の「Claudeの指示」、Gemini の「Gemini へのカスタム指示」がそれにあたりますが、画面での名前も置き場所も、書ける文字数も違います。ChatGPT は Free と Go が1,500字、Plus 以上が5,000字（2026年7月に引き上げ）、Claude と Gemini は上限を公表していません。この記事では3社の公式ヘルプで場所と上限を確かめ、Anthropic の公式プロンプトガイドをもとに効く書き方と例文を示します。さらに、プロジェクトの中・Gem の中・一時チャット・会社のアカウントなど、公式ヘルプが明記している「指示が効かない場面」をチェックリストにまとめました。

日本語で頼んだのに、Claude が英語で返してくる——公式リポジトリには同じ報告が繰り返し上がっており、研究でも、依頼と返答で言語をまたぐ条件では最も強いモデルでも指定した言語で一貫して返せないことがわかっています。ただし原因は1つではありません。コードやツール出力を読むうちにじわじわ英語へ流れる型、会話を要約するコンパクトの直後に言語を忘れる型、英語ではなく別の言語に化ける型の3つに分かれ、効く対策もそれぞれ違います。この記事では、各型の見分け方と、システムプロンプトに指示を固定する Claude Code の language 設定がなぜコンパクト後も効き続けるのか、そして2026年9月に報告が出始めた「長いセッションで出力そのものが崩れる」問題を、確かな情報と未確認の情報を分けて整理します。

「スキルを入れすぎるとコンテキストを圧迫する」——半分は正しく、半分は間違いです。Claude Code の公式ドキュメントによれば、スキル一覧が使うのはモデルの文脈窓の1%という決まった予算で、いくらスキルを増やしてもそこで頭打ちになります。膨らまないかわりに起きるのは「呼ばれなくなる」こと——予算からあふれると、Claude Code は呼び出し回数の少ないスキルから説明文を落とし、名前だけを残します。説明を失ったスキルは依頼と結び付かなくなりますが、エラーは出ず、遅くもなりません。この記事では、3つの計測手段（/context・/usage・/skill-doctor）の役割の違い、キャッシュミスが「5%かつ2,000トークン」で定義されること、キャッシュの寿命が契約形態で1時間から5分へ変わること、MCPのツール定義が既定で遅延読み込みになった今もCLIのほうが軽い理由、CLAUDE.mdを200行以下に保つ根拠、そして測ったあとに何から削るかを、すべて公式ドキュメントで確認できた範囲だけで整理します。