AI未経験でもClaude Code・Codexをたった1週間で使えるようになる完全マニュアル

Claude CodeやCodexを初めて開いたとき、たぶん一番困るのは「操作方法」ではありません。

何を頼めばいいのか分からないことです。

普通のチャットAIなら、

「この文章を要約して」 「アイデアを10個出して」 「このメールを直して」

と入力すれば、とりあえず使えます。

ところがClaude CodeやCodexは、それだけではありません。

プロジェクトの中身を調べる。 複数のファイルを読む。 必要なファイルを書き換える。 コマンドを実行する。 テストする。 変更内容を確認する。

Claude Codeはコードベースの理解やファイル編集、テスト・Git操作などを扱えるエージェント型ツールです。Codexも、コードベースを理解し、実装・テスト・レビューまで一連の作業を進めることを想定しています。

つまり、

「質問に答えてくれるAI」から、「作業そのものを進めるAI」に変わる。

ここで、AI未経験者ほど戸惑います。

「変なところまで書き換えられたらどうしよう」

「ターミナルとかGitとか言われても分からない」

「完成しましたと言われても、本当に完成しているのか判断できない」

こうなると、次にやりたくなるのが「最強プロンプト探し」です。

ですが、最初の1週間で覚えるべきことはそこではありません。

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Claude Code・Codexを使える人になる近道は、 AIへの命令文を極めることではなく、 「仕事の渡し方」を覚えることです。

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この記事では、そのための練習を7日間に分けます。

目標は、1週間ですべての機能やコマンドを覚えることではありません。

7日後、

「まず何を読ませるか」 「どこまで任せるか」 「何を完成とするか」 「最後に何を確認するか」

を自分で決められる。

ここまで行けば、Claude Code・Codexを使って実際の仕事を進める土台はできています。

最初に変えるのは、AIではなく「仕事の渡し方」

たとえば、あなたがAIにこう頼んだとします。

「この資料を分かりやすく整理して」

人間同士なら、ある程度は空気を読んで進められるかもしれません。

でも、AIから見ると決まっていないことが大量にあります。

〜〜〜

• どのファイルを読めばいい？

• 誰向けに整理する？

• 元ファイルを書き換えていい？

• 新しいファイルを作る？

• 情報が矛盾していたらどちらを使う？

• 資料にない内容を補足していい？

• どの状態になったら完成？

〜〜〜

⤴︎ この空白を残したまま実行させると、AI側の判断が増えます。

ここで覚えておきたいのが、

「AIが勝手にやった」の中には、「人間が決めなかったからAIが決めた」も含まれる

ということです。

だから1週間の練習では、いきなり高度な自動化を目指しません。

まず、

調べる ↓ 計画する ↓ 作る ↓ 確認する

この4段階を、自分でコントロールできるようにします。

Day1：まず「作らせない」で使ってみる

初日からアプリを作る必要はありません。

むしろ最初は、ファイルを変更させない練習をおすすめします。

Claude Codeには、分析はできてもファイル変更やコマンド実行を行わないplanの権限モードがあります。権限を制御しながら使えるため、「まず調べるだけ」という使い方ができます。

練習用のフォルダを1つ作ってください。

中身は難しいコードでなくても構いません。

たとえば、

practice/ ├── README.md ├── client_request.md ├── meeting_note.md └── service_info.md

こんな状態で十分です。

架空の商品情報や、自分で作ったメモを入れておきます。

そしてClaude CodeまたはCodexに、こう頼んでみます。

【Day1 練習プロンプト】

このプロジェクトの中身を調査してください。

まだファイルの作成・編集・削除はしないでください。

以下を整理してください。

1. どんなファイルがあるか
2. 各ファイルには何が書かれているか
3. このプロジェクトの目的は何だと読み取れるか
4. 確認できる事実
5. 不足している情報
6. 矛盾している情報
7. 次に行うとよさそうな作業

資料から判断できないことは推測せず、 「不明」としてください。

ここでは、回答の質だけを見る必要はありません。

注目してほしいのは、

AIが自分のフォルダを読んで、状況を整理してくれる感覚

です。

いきなり書き換えさせなければ、かなり気楽に触れます。

最初のゴールは「AIにすごいものを作らせた」ではありません。

自分の作業環境をAIに調べさせられた。

まずはここで十分です。

Day2：チャット欄ではなく「フォルダ」に仕事を置く

2日目は、AIへの情報の渡し方を変えます。

AIを使い始めると、何でもチャット欄へ貼りたくなります。

依頼文を貼る。

その下にメールを貼る。

さらに会議メモを貼る。

参考資料も貼る。

最初はいいのですが、仕事が大きくなるとすぐ苦しくなります。

そこで、

情報を「会話」ではなく「作業場」に置く

という考え方を覚えます。

たとえば、

project/ ├── README.md ├── inbox/ ├── knowledge/ ├── outputs/ └── logs/

のように分けます。

役割はシンプルです。

〜〜〜

README.md → 今回の仕事の目的を書く

inbox/ → 受け取った元資料を置く

knowledge/ → 商品情報やルールなど、繰り返し参照する情報を置く

outputs/ → AIが作った完成物を置く

logs/ → 必要なら確認結果や作業記録を置く

〜〜〜

フォルダ名はこれでなくても構いません。

大切なのは、

元資料とAIの生成物を混ぜないこと。

たとえば取引先から届いたclient_request.mdを直接AIに書き換えさせるより、

inbox/client_request.md

はそのまま残し、

outputs/proposal.md

を作らせる。

この方が、あとから

「元々なんて書いてあった？」

を確認できます。

AIを使うほど、整理整頓は重要になります。

Day3〜4：「お願い」から「仕事の仕様」へ変える

ここから、AIへの指示を少しだけ本格化させます。

たとえば、

悪い例

この資料をいい感じの営業資料にしてください。

AIは動けます。

ただし、「いい感じ」をAIが決めることになります。

では、どう変えるのか。

難しいプロンプト術はいりません。

次の項目を決めます。

〜〜〜

1. 目的：何のためにやる？

2. 対象者：誰が見る？

3. 入力：何を根拠にする？

4. 成果物：何を作る？

5. 変更範囲：どこを触っていい？

6. 禁止事項：何をしてはいけない？

7. 進め方：どんな順番で進める？

8. 完了条件：どうなったら完成？

9. 不明点の扱い：分からない情報はどうする？

〜〜〜

⤴︎ 全部を毎回長文で書く必要はありません。ただ、AIが迷いそうな項目は人間側で決めます。

たとえば、

目的： 初回商談後に社内で検討してもらうための提案資料を作る

対象者： 担当者とその上司

入力： inbox/meeting_note.md knowledge/service_info.md

成果物： outputs/proposal_outline.md

禁止事項： 資料に存在しない料金・実績・導入企業を作らない inbox/のファイルは変更しない

進め方： 最初に資料を確認し、不明点を整理してから構成案を作る

完了条件： 顧客の課題、提案内容、導入の流れ、検討事項が分かる状態

ここまで書けば、

「いい感じにして」

とは、AIの動き方がかなり変わります。

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良い指示とは、長い指示ではありません。 AIが勝手に決めなければならないことが少ない指示です。

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Day4：毎回同じ説明をするのをやめる

3日目のやり方を続けていると、ある問題が出てきます。

毎回、

「元資料を変更しないで」

「存在しない数字を作らないで」

「作業後に確認して」

と書くのが面倒になります。

そこで4日目は、

「今回だけの依頼」と「毎回守るルール」を分離します。

Claude Codeではプロジェクトに継続的な指示を与える仕組みがあり、CodexでもAGENTS.mdを使って、リポジトリ内で守ってほしい規約やテスト方法、プロジェクト固有の文脈などを渡せます。OpenAIもAGENTS.mdを継続的な文脈を与える方法として案内しています。

たとえば、毎回守らせたいものは、

• inbox/内の元資料は変更しない
• 数字は元資料で確認できるものだけ使用する
• 不明な情報を推測で補完しない
• outputs/へ成果物を保存する
• 作業終了時に変更したファイルを報告する

のようにまとめます。

ただし、ここで100個のルールを書き始めないでください。

ルールが多いほど使いやすくなるとは限りません。Codexについても、OpenAIは近年、指示やAGENTS.mdを必要以上に膨らませず、現在のモデル能力に合わせて見直す考え方を案内しています。

判断基準はこれです。

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仕事ごとに変わること → 今回の依頼に書く

何度やっても変わらないこと → プロジェクト側に残す

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これだけ覚えておけば大丈夫です。

Day5：「作らせる技術」より先に「戻せる技術」を覚える

5日目から、実際にファイル変更を任せます。

ここで初心者が怖いのは、

「AIが変な変更をしたらどうするの？」

という問題です。

そこで覚えるのがGitです。

Gitと聞くと急にエンジニアっぽくなりますが、最初から全部覚える必要はありません。

まずは、

ゲームのセーブポイント

くらいに考えてください。

AIが触る前の状態を保存しておけば、変更内容を比較しやすくなります。

最低限、最初はこの流れを知れば十分です。

git init git add . git commit -m "before ai work"

AIに作業してもらったあと、

git diff

で変更を見る。

最初は差分の読み方が完全に分からなくても構いません。

AI自身に、

今回のgit diffを確認して、 何が変更されたのか初心者向けに説明してください。

意図していない変更があれば指摘してください。

と聞いてもいいわけです。

Claude Code自体もGit操作を扱えますし、Codexも変更内容やテスト結果などをユーザーが確認できるよう設計されています。OpenAIも、エージェントが生成したコードは統合・実行前に人間がレビュー・検証することを推奨しています。

ここで、かなり重要な認識転換があります。

AI初心者は、

どうすれば一発で正解を作らせられるか

を考えがちです。

でも実務では、

間違えても発見できるか。 問題があれば戻せるか。

の方が重要です。

AIの能力が上がれば、一度に変更できる量も増えます。

だから人間側は「生成する方法」だけでなく、「確認する方法」を覚える必要があります。

Day6：Claude CodeとCodexを2人の担当者として使う

Claude CodeとCodexの両方を触ると、おそらく一度は考えます。

「結局どっちを使えばいいの？」

でも、最初の1週間では勝者を決める必要はありません。

製品もモデルも更新されます。

それより面白い使い方があります。

作るAIと、確認するAIを分けることです。

たとえば、

Claude Code ↓ 資料を調査 ↓ 成果物を作成

Codex ↓ 元資料と成果物を比較 ↓ 問題点を検出

もちろん逆でも構いません。

重要なのは製品名ではなく、

作成と検収を別工程にすること。

Codexにはコードレビューの仕組みもあり、OpenAIもCodexを人間のレビューを置き換えるものではなく、追加のレビュアーとして位置づけています。

たとえば、2つ目のAIにはこう頼めます。

【検収プロンプト】

あなたは成果物の作成者ではなく、検収担当です。

元資料、作業指示、完成物を比較してください。

以下を確認してください。

• 元資料にない事実が追加されていないか
• 指示内容に漏れがないか
• 数字や固有名詞に間違いがないか
• 推測が事実として書かれていないか
• 変更禁止のファイルが変更されていないか
• 完了条件を満たしているか

問題がある場合は、

重大： 中程度： 軽微：

に分け、根拠となる箇所を示してください。

この段階ではファイルを修正しないでください。 問題の検出だけ行ってください。

ここでポイントになるのが、

いきなり直させないこと。

検収AIが、

発見する ↓ そのまま修正する ↓ 別の場所も変更する

まで一気に進むと、何が問題だったのか追いにくくなります。

まず問題を出す。

人間が見る。

必要なものだけ直す。

この一手間を入れます。

Day7：全部つなげて、1つの仕事を最後までやる

最終日は、新しい機能を覚えません。

ここまでやったことをつなげます。

何か1つ、最初から最後までAIに仕事を渡してみてください。

流れはこうです。

① 元資料をフォルダへ置く ↓ ② AIに資料を調査させる ↓ ③ 不足・矛盾・不明点を確認する ↓ ④ 目的と完成条件を決める ↓ ⑤ 変更計画を作らせる ↓ ⑥ 必要な範囲だけ作業させる ↓ ⑦ 差分・テスト結果を確認する ↓ ⑧ 必要なら別AIで検収する ↓ ⑨ 人間が最終判断する

この1周ができれば、かなり景色が変わります。

1日目には、

「何を入力すればいいんだろう……」

だった状態が、

「まず資料を読ませよう」

に変わります。

さらに、

「いきなり変更させず、最初に計画を出してもらおう」

「このフォルダは触らせないようにしよう」

「完成したら差分を見よう」

「数字だけ別AIにも確認してもらおう」

と考えられるようになります。

これが、最初の1週間で作りたい状態です。

1週間後も、まだ覚えなくていいこと

Claude CodeやCodexを調べていると、次々と新しい言葉が出てきます。

MCP。

Skills。

サブエージェント。

並列実行。

Automations。

長時間タスク。

Codexも現在はSkillsや複数エージェント、バックグラウンドでの作業など、単純なコード生成を超えた機能へ広がっています。

気になると思います。

でも、最初の1週間ですべて触る必要はありません。

それらを覚える前に、

〜〜〜

AIへ渡す前

• 何を目的にする？

• 何を根拠にする？

• どこまで触っていい？

• 何をしてはいけない？

• 何ができたら完成？

AIが動いた後

• 何を変更した？

• 元資料と矛盾していない？

• テストや検証は通った？

• 未確認情報を作っていない？

• 本当に完成条件を満たした？

〜〜〜

⤴︎ この前後を人間が管理できる方が先です。

ここまでできれば、あとから新しい機能を覚えても振り回されにくくなります。

「使える人」の基準は、プロンプトの長さではない

Claude CodeやCodexを使い始めると、

もっと良いプロンプトが必要なのでは？

もっとコマンドを覚えないとダメなのでは？

もっと高度な設定をしないと使いこなせないのでは？

と思うかもしれません。

もちろん、慣れてきたら覚えればいい。

でも最初に必要なのは、そこではありません。

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AI未経験者が最初に目指すべきなのは、 AIに何でもやらせられる人ではありません。

調査 → 計画 → 実行 → 検証

この順番で、仕事を安全に渡せる人です。

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AIに「完成しました」と言われても、そのまま信じない。

かといって、怖がって全部自分でやるわけでもない。

任せるところは任せる。

人間が決めるところは決める。

最後は結果を見る。

Claude CodeやCodexを使ううえで、人間の役割はここにあります。

だから、1週間後にコマンドを忘れていても問題ありません。

知らない仕事が来たとき、

「最初に何を読ませればいい？」

「AIに決めさせてはいけないことは何？」

「どの状態なら完成？」

「作業後に何を確認する？」

この4つを考えられるなら、もうスタート地点は越えています。

AIに質問するだけだった状態から、

AIに仕事を渡し、その仕事を自分で管理できる状態へ。

Claude Code・Codexの便利さを本当に感じ始めるのは、そこからです。

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