GPT-6 Astraでまず自作の仕組みを捨てる。トークン8割減の実体験とG検定・技術士の価値

番組冒頭では、2026年10月3日に東京で開く初の単独イベント「おちつきAIラジオ 1周年祭 2026」の告知から始まります。先週の発表から1週間で申し込みが集まり、しぶちょーさんは初動がいい感じだと話しています。

イベントTシャツも、チケットの枚数と同じくらい売れているそうです。行けないけれどTシャツだけ買いたいという連絡もあったと、かねりんさんは明かしています。

1〜2歳のお子さんと一緒に来るためにチケットを2枚買い、キッズサイズのTシャツまで買った人もいました。子ども料金を書き忘れていたことから、小学4年生までは同伴で無料にする方針が示されています。

今週いちばん大きなニュースとして、OpenAIが発表した「GPT-6 Astra」が取り上げられます。しぶちょーさんによると、Astraは以前からサム・アルトマン氏が「次世代モデルを作って国に見せた」と語っていたモデルで、先週ついに発表されました。

一般ユーザーへの提供は発表から1日ほどで始まりました。提供までのあいだ毎日CodexCodex ── OpenAIのコーディング向けAIエージェント。コードの作成や修正をAIに任せられ、アプリやエディタの拡張機能から使えますの利用枠をリセットするというキャンペーンもあり、しぶちょーさんは「すごい上手」とOpenAIの見せ方に感心しています。

GPT-6 Astraの特徴は、難しい問題を考えるだけでなく、ブラウザや業務用ソフトを自分で操作しながら、複数の工程にまたがる作業を進められる点だと紹介されます。ベンチマークでも、Claude Fable 5.1を大きく上回る結果をアピールしているといいます。

では、かねりんさんのようにVSCodeでAIを使っている人は何をすればいいのか。しぶちょーさんの答えは、これまで自分なりに作ってきた仕組みをいったん捨てることでした。

しぶちょーさんの説明では、過去に作ったハーネスハーネス ── AIエージェントを動かすための周辺の仕組み。ルールを書いた指示ファイルや作業手順などを含め、モデルの振る舞いを枠にはめる役割を持ちますは、上位のモデルが来ると邪魔になるそうです。agent.mdのようなルールが律儀に機能してしまい、本来は不要な細かい指示のせいで余計な動きをしてトークンを消費します。

この考え方は、AnthropicのClaude Codeの開発者も口にしていたといいます。かねりんさんが「どうやって捨てんの？」と聞くと、しぶちょーさんは「消せばいい」と即答し、Astra自身にルールを作り直させるほうが無駄がないと続けます。

これはAstraに乗り換える人だけの話ではありません。Claude Fable 5を使っていて、下位モデルでも同じ品質が出るようにルールをガチガチに固めている人も、Fable 5で作り直したほうがいいとしぶちょーさんは言います。

しぶちょーさんはOpenAIの課金を月200ドルのプランに上げ、Claudeと合わせて「200×200の世界」に入ったと話します。CodexのMAXプランは利用枠が「真の20倍」だと評価し、Claudeは週次の利用上限が下がる予定で劣勢だという見立てです。

今後はClaudeを100ドル、OpenAIを200ドルにする形も検討しているそうです。ただし文章の良さはまだFable 5のほうが上だと感じている、とも付け加えています。

特に驚いたのは、CADによる3Dモデルの設計でした。しぶちょーさんは自分のプロダクトとして子ども向けのおもちゃを作っていて、週末の展示会ではその場で壊れた箇所をAquaVoiceで音声入力し、自宅のCodexにリアルタイムで設計を直させたといいます。

以前Fableで同じことを試したときは、意図しない変更や形を理解していないような変な形が出てきたそうです。GPT-6 Astraでは確実にいい形が返ってきて、少し作り込めばそのまま実用できる水準だったと話しています。

一方で問題はトークン消費でした。MAXの状態から最上位のUltra設定で日曜日1日指示を出したところ、帰宅時には週の利用枠が残り9%になっていたそうです。

原因として疑ったのが、しぶちょーさんが2〜3ヶ月かけてFableと一緒に作ってきたCAD設計の仕組みでした。低いモデルでも機能するよう多くの指示が書かれ、確認やNotionへの履歴記録まで含む複雑な構成になっていたといいます。

バックアップを取ったうえでその仕組みを捨て、Astraにシンプルな形で作り直させたところ、同じ作業でのトークン消費は約8割減りました。やることは変わらないのに、載せる仕組みだけで消費量が変わったわけです。

スマホからの操作についても補足があります。Claude Codeは「/remote-control」でアプリから操作できますが、Codexはデスクトップアプリを起動していないと連携できず、一手間かかるとしぶちょーさんは説明しています。

同じ週にAnthropicが「Claude Fable 5.1」をリリースしましたが、GPT-6 Astraの発表でインパクトがかき消された形だと二人は話します。

しぶちょーさんによると、Claude Fable 5.1はeffortをMediumにしても、Fable 5のHighとほぼ同じ品質が出るそうです。つまり作業のeffortを1段階下げても、同じ品質のままトークン消費を抑えられます。

もう1つの変化はプロンプトの書き方です。Fable 5はやりすぎる傾向があるため「やってはいけないこと」を明記する必要がありましたが、Fable 5.1のプロンプトガイドは「やること」を明記する、Codex寄りの形に変わったといいます。

しぶちょーさんは、やるべきことを押さえてそれ以外は動かないほうがコントロールしやすいと評価します。ただ、実際に使ってみてその差はあまり感じなかったとも話しています。

モデルごとの向き不向きの話もありました。CodexやChatGPTはファクトチェックや情報収集に強い一方、創造的な文章では「諸説はありますが」のような注釈を入れてくる「学級委員長みたいな性格」だといいます。

そこでしぶちょーさんは、Fableに書かせた原稿をCodexにファクトチェックさせ、ツッコミを入れさせる使い方をしているそうです。今後は利用者がCodexに流れると見ていて、Anthropicがどう打ち返すかが注目点だと話しています。

Googleは9月2日に「Gemini 3.8 Flash」をリリースしました。しぶちょーさんは、GoogleがAnthropicやOpenAIの性能争いから一歩降りているように見えると話します。

性能はClaudeのOpusOpusよりちょっといいかも、という程度で、とにかく回答が速いのが特徴です。価格は据え置きで、比較表の正確さはわからないとしつつ、Opusの10分の1ほどではないかと話されています。

ただしGoogle Workspaceの利用者には降りてきておらず、しぶちょーさんの環境では3.6のままでした。3.8について聞くと「最新は3.6です」と言い切られ、指摘してようやく調べ直したといいます。

かねりんさんも、複数のAIでクロスチェックさせるとGeminiだけ的外れな内容を返し、Claudeに事実誤認だと切られる場面が多いと話します。個人向けGemini CLIも2026年6月18日に終了していて、使い放題の選択肢がないことも使いにくさにつながっているようです。

続いて取り上げられたのは、アメリカ・カリフォルニア州のシャスタ山で、Geminiの助言に頼った3人の登山者が遭難したという記事です。8時間の予定が2日間に及び、1人が負傷し、ヘリによる救助も2度失敗した末に救助されたと紹介されます。

記事によると、ルートや持ち物の情報をGeminiに大きく頼り、助言どおり持参した食料と水は必要な量を大幅に下回っていたそうです。

かねりんさんが「AstraやFableなら大丈夫だったのか」と聞くと、しぶちょーさんは他のモデルでも嘘はつかれると答えます。そもそも命に関わる判断をAIでするのが判断ミスで、AIは山を理解していないという見方です。

しぶちょーさんは、ソフトウェアも俯瞰すれば同じ構図だと話します。AIに言われるまま組んで中身をわかっていないまま出し、専門家がいなかったせいで大事故になる点は登山と変わらず、違いは命に関わるかどうかだといいます。

ただ、機械設計やフィジカルAIの分野では物理的なものが人に影響するため、プロの介在が欠かせません。しぶちょーさんは機械の専門家としてリスクアセスメントをしてきた経験から、指を挟む形や折れたときの事故はすぐ見抜けるが、AIにやらせるとそうした危険は増えると考えています。

次の話題は、World Labsが発表した世界モデル「Atlas」です。GPT-6 AstraやOpenAIのAIブラウザ「Atlas」とは別物で、しぶちょーさん自身も名前を言い間違えるほどややこしいと話しています。

世界モデル世界モデル ── 現実の空間や物理法則をAIの中に再現しようとするモデル。視点を変えたときの見え方や、時間が進んだときの変化を予測できることを目指しますは、画像ではなく空間を生成するものだと説明されます。別の場所から回り込んだときの見え方や、10秒後にどうなっているかを、物理法則も加味して推定するといいます。

Xでは渋谷のスクランブル交差点の写真をドローンのように俯瞰して見る動画がバズっていました。現在は一部のパートナー向けの先行提供段階で、完成したアプリというより技術的なアピールに近いそうです。

使い道として、しぶちょーさんは映像の背景づくりや、ロボットのシミュレーション空間を挙げます。かねりんさんはビデオポッドキャストの背景を世界遺産にするような遊び方を想像していました。

「驚き屋さん」についてのやり取りもあります。しぶちょーさんによると、「すごいな」と驚くのはよく、驚き屋さんは「3Dモデラー終了です」のように人の仕事がなくなると騒ぐ人のことだそうです。

しぶちょーさんは、以前NVIDIAでジェンセン・フアン氏に会いに行った際に見た、Atlasに近い技術を紹介します。自動運転の学習データを作るための技術でした。

自動運転のAIは、車載カメラで撮った映像から飛び出しや障害物を学びます。しかし雨、砂嵐、霧の日やトラックとのすれ違いなど、欲しい状況のデータは現実では集まりにくいといいます。

そこで3D空間を補間し、晴れの映像を雨に、乗用車をトラックに、軽自動車の目線をトラックの高さに変えて映像データにする技術があるそうです。キリンやネズミの視点で同じ場面を見る映像も作れ、デモでは崩れのない仕上がりだったと話しています。

想像で埋めたデータで学習してよいのかというかねりんさんの疑問に、しぶちょーさんは「ないよりはマシ」と答えます。画像分類のCNNCNN ── 畳み込みニューラルネットワーク。画像の特徴を段階的に取り出す仕組みで、犬と猫の見分けのような画像認識に広く使われていますでも、画像を反転・白黒化・マスキングして1枚から10〜20枚に増やすのが一般的だといいます。

データ拡張の話題は、かねりんさんのG検定受験報告につなげるための流れでした。しぶちょーさんは、ニュースが順につながるよう毎回工夫していると明かします。

かねりんさんは現地で受験し、鉛筆がいると思ったらパソコンでの試験で驚いたそうです。2時間きっちり使って全問に回答しましたが、勉強時間は1時間半ほどで、教本も通しで読めていませんでした。

試験では、番組で扱ったRLHFRLHF ── 人間のフィードバックによる強化学習。人が評価した回答をもとにAIを調整する手法で、対話AIの応答を人の好みに近づけるために使われますRLHFや、画像を逆さにしたりノイズをかけたりする水増しの問題も出たそうです。

しぶちょーさんによると、データ拡張はG検定でよく出る「チャンス問題」です。数字の9やグッド・バッドのサインのように、反転すると意味が変わるものに反転をかけてはいけない、といった判断が問われるといいます。

かねりんさんは不思議といけた気がしていると話しますが、しぶちょーさんの見方は逆です。一度しっかり勉強した人ほど、何がわからなかったかが明確にわかるので自信を持てないといいます。

しぶちょーさんの知り合いは、みな「全然わかんなかった」と言いながら、大体合格しているそうです。合否は約2週間後にわかり、かねりんさんの結果は10月3日のイベントで発表することになりました。

途中では、JDLAが新たに創設したというAIガバナンスの第三者認証制度「C認証C認証」も話題に上ります。企業や自治体がAIガバナンス体制を整えていることを対外的に示す仕組みで、二人は大企業向けで自分たちには関係なさそうだと話しています。

G検定はプロフィールに書くものなのか、というかねりんさんの問いに、しぶちょーさんは書いて恥ずかしいものではないと答えます。ただし、G検定があるからAIのプロだとは言えず、E資格もエンジニアから見れば「ある程度勉強したんですね」ぐらいだといいます。

一方で、G検定合格者のコミュニティCDLECDLE ── G検定・E資格の合格者が参加できるJDLAのコミュニティ。勉強会や交流イベントが開かれていますCDLEの中では、E資格を持っているとドヤれるそうです。みなG検定を経て入ってくるため、E資格の難しさが肌感覚でわかるからだといいます。

かねりんさんがE資格を目指すかについては、頑張ればできるけれど、その時間を別のことに使ったほうがいいのでは、というのがしぶちょーさんの考えです。

G検定を受け直す頻度について、しぶちょーさんは毎年受けてもよいとしつつ、内容は大きく変わらないと話します。それよりも、AIを使ったプロダクトを作るなどアウトプットに動くほうがいいという考えです。

しぶちょーさんがすすめる学び方は、体系的な知識を得て、実践し、足りないところをまた学ぶループです。具体的な実践だけから入ると、知識が虫食い状態になってしまうといいます。

ただし、かねりんさんが「受けたからもう地図は手に入った」と言うと、しぶちょーさんは「合格してからの話」と即座に訂正していました。試験後のほうが勉強したくなったというかねりんさんの感想には、いい傾向だと返しています。

AI分野で次に目指す資格はないのかと聞かれ、しぶちょーさんは統計検定を挙げます。G検定やE資格は「ふーん」という反応でも、統計検定はレベルが違い、転職などで効いてくるといいます。

しぶちょーさんが持つ技術士（機械部門）にも、AIやソフトウェア開発の人が受ける情報工学部門があります。技術士の二次試験は午前2時間・午後3時間半、合計5時間半の論述で、しぶちょーさんは「二度と受けたくない」と振り返ります。

しぶちょーさんが技術士を受けたのは、機械の仕事からAI・ソフト分野へ移ったころでした。仕事に必要だったわけでも手当が出るわけでもなく、機械設計者としてのプロの証明が欲しかったといいます。

本の執筆にも効いたうえ、週末のメーカーフェアでは技術士の肩書きに驚く人が2人いたそうです。40代で何度も落ちてようやく合格するイメージの資格なので「その若さで」と言われたといいます。

技術士の価値は部門によって違うとも説明されます。

しぶちょーさんは、機械で技術士を取っておいたことを踏まえ、AI時代はより専門性が生きてくると話します。かねりんさんにも、元刑事という肩書きを活かせるとすすめていました。

かねりんさんは資格自体にはあまり興味がなく、やりたいことが別にあるタイプだと話します。対してしぶちょーさんは、資格を取るのは何者かになるためではないと言います。

勉強するなら目標があったほうがいい、というのが資格試験を受ける理由だそうです。かねりんさんは資格ではなく、自分が言う「対談芸術」が本当に芸術と言えるのかを確かめるため、芸術を学びに行く予定だと明かしています。

かねりんさんは、しぶちょーさんが本や自己啓発を掘ったうえで、雰囲気ではなく咀嚼した意見を言う点に刺激を受けているといいます。しぶちょーさんは、ポッドキャストだから情報だけでなく意見を言うことが大事だと応じています。

下ネタを自重するよう言われた話から、しぶちょーさんはこのあと収録する深掘り回のテーマが「AIとアダルト」だとうっかり明かします。下ネタではない体で、子どもも聞ける内容で話すそうです。

エンディングでは、Appleのレビューが100件を超え、Spotifyも150件ほど、評価は4.8前後だと報告されます。お便りも届いていますが、今回は読む時間がなかったといいます。

10月3日のイベントは土曜の昼過ぎから、子ども連れでも来られるよう準備中です。期間限定のTシャツに加え、前回の物販の反省から缶バッジやアクリルキーホルダーも用意しているそうです。

まとめ

今回の速報回では、GPT-6 Astraの登場を機に、古いモデル向けに積み上げた仕組みが「負の遺産」になりうることが、トークン消費8割減という実体験で示されました。後半は、G検定や技術士を例に、資格を体系的な地図として使い、AI時代こそ専門性を掛け合わせる考え方が語られています。

• GPT-6 Astraを使うなら、下位モデル向けに固めた仕組みを捨て、Astra自身に作り直させるとトークン消費が大きく減ることがある
• Claude Fable 5.1は1段階低いeffortで同等品質を出せるようになり、指示は「やること」を明記する形に変わった
• Geminiの助言による遭難事件から、命や物理的な安全に関わる領域ではAI任せにせず専門家が介在すべきだと語られた
• 世界モデルAtlasや視点変換の技術は、映像制作だけでなく自動運転などの学習データを増やす用途にも使える
• 資格はプロの証明そのものではなく、全体の地図を得て実践と学び直しを回すための足場として位置づけられた