【2026-05-05】AIコーディングエージェント（Claude CodeやCodex）を“便利な相棒”ではなく実行権限を持った開発者として運用するための、現場ノウハウが日本コミ…

■ AI coding agent を使い続けるために、自分の開発環境の権限棚卸しをした
Claude Code や Codex CLI（OpenAI のコマンドライン版コーディングAI）を毎日使うようになった筆者が、これらは“便利なチャット”ではなく shell 実行・リポジトリ書き換え・GitHub push まで行える強い権限を持ったプロセスだと捉え直し、自分のローカル環境でAIに渡している権限を1つずつ棚卸ししたレポート。
→ AIエージェントを業務で使い始めたら、最初にやるべきは API キー・GitHub トークン・ターミナル権限の棚卸し。何も整理せずに使い続けるのは、知らない人に家の合鍵を渡し続けているのと同じ、という視点を持てる。
[https://zenn.dev/yamk/articles/ai-agent-permission-inventory]

■ Is Codex the best right now?
r/OpenAI で「いまなぜみんな Codex（OpenAIのコーディング特化AI、コマンドラインで動く）をダウンロードし始めているのか」が話題になり、158 票・67 コメントの議論に発展。Claude Code 一強だった空気が変わりつつあり、Codex を主力に切り替えるユーザーが増えていることが共有されている。
→ AIコーディングツールは「Claude Code 一択」ではなく、Codex が伸びている。ライセンス料を払う前に、両方を1日ずつ使ってみて手に馴染むほうを選ぶのが妥当。
[https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1t3pqc6/is_codex_the_best_right_now/]

■ Elon Musk threatened to make OpenAI leaders "the most hated men in America"
Ars Technica の報道。イーロン・マスクが OpenAI を訴えている裁判で、過去に Twitter 訴訟の場で示した強硬な脅し（「役員を全米で最も嫌われた男にしてやる」）が証拠として持ち出され、マスク側に不利に働いている、という記事。
→ AI業界の主要プレーヤー間の法廷闘争は、技術選定そのものには直結しないが、OpenAI の事業継続性・経営判断に影響する材料として頭の隅に入れておく価値はある。
[http://arstechnica.com/tech-policy/2026/05/musks-world-war-iii-threat-in-twitter-lawsuit-haunts-him-at-openai-trial]

■ 【初心者向け】社内PCでClaude Codeを使う前に。絶対に知っておきたいセキュリティの罠と対策
社内PCで Claude Code や Codex CLI を使い始める前に押さえておくべきリスク（社内システムのAPIキーが意図せず外部送信される、AIが本番DBを消すコマンドを勝手に実行する等）を、初心者向けに整理した記事。具体的な対策例まで含む。
→ 会社のPCにAIコーディングツールを入れる前に必読。経営者・情シス担当が現場へ展開する前にチェックすべき項目が網羅されており、ガイドラインのたたき台にできる。
[https://zenn.dev/shun0326/articles/1a144d73f0f2f0]

■ AIにUIを作らせる前に、まず動くリファレンスを作る
コーディングエージェントにいきなりUI実装を頼むと「コードは動くが体験がズレる」問題が起きる。これを避けるために、まず通常のAIチャットで動くHTMLモックを作り、それを“動く仕様書”としてエージェントに渡す、という二段階アプローチの実例（英語学習アプリの動的UI）を紹介。
→ AIにUIを作らせるなら、いきなり「実装して」ではなく、先に動くHTMLモックを作って共有するほうが手戻りが減る。デザインを言葉で伝えるより、見本を渡したほうが早い。
[https://zenn.dev/sayurl/articles/fc49ae9d33d666]

■ Reduce friction and latency for long-running jobs with Webhooks in Gemini API
Gemini API（Googleの主力AIモデル向け公式API）に Event-Driven Webhooks（処理が終わったらサーバーから自動で通知が飛んでくる仕組み）が追加された。これまで必要だったポーリング（こちらから何度も状態確認する処理）が不要になり、長時間ジョブの遅延と負荷を削減できる。
→ Gemini を業務システムに組み込むときに「結果がいつ返るか」を気にして無駄な確認ループを書く必要がなくなる。動画生成・大規模バッチ処理など待ち時間の長い処理でメリットが大きい。
[https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/event-driven-webhooks/]

■ The em dashes ( — ) | The unsaid AI SLOP Tax
ChatGPT や Claude が多用する em dash（長いダッシュ「—」）が AI 文章のサインとして広まりすぎたせいで、人間が書いた本物の文章まで「AI製」とラベルされてしまう、という嘆きの投稿。同様に絵文字（特にロケット🚀）も GitHub の README やコミットメッセージから消され始めている、と指摘。
→ ブログ・SNS・README では em dash と装飾絵文字を意識的に減らしたほうが、AI生成と誤認されにくい。人間味を出したいなら表現の選び方そのものを見直すフェーズに入っている。
[https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1t3rrfr/the_em_dashes_the_unsaid_ai_slop_tax/]

■ Llama.cpp MTP support now in beta!
ローカルLLM（手元PCで動かす言語モデル）の代表的な実装である llama.cpp に、MTP（Multi-Token Prediction、複数トークンを同時に予測して生成を高速化する技術）のベータ対応が入った。まずは Qwen3.5 MTP に対応、他のモデルも追従見込み。テンソル並列対応の成熟と合わせて、llama.cpp と vLLM の生成速度差はほぼ消える見通し。
→ ローカルでAIを動かす派には朗報。商用GPUを増やさなくても、トークン生成速度が大手推論エンジン並に追いつく余地が見えてきた。
[https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/22673]

■ The more I use it, the more I'm impressed
ローカルLLMの Qwen 3.6 27b（Alibabaの270億パラメータ級オープンモデル）が、GPT 5.5 と Claude Opus 4.7 が両方とも見逃したクリティカルなバグを発見した、という体験談。Qwen の長考プロセスが効いた一方で、GPT 5.5 はとにかく高速だが代償も大きいと指摘。
→ “最大手モデルが常に正解”ではない、という実例。重要レビューはローカルLLMでもう一度通して相互検証するワークフローが現実的になりつつある。
[https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1t3i219/the_more_i_use_it_the_more_im_impressed/]