きになるノートを つくりはじめたのは、2026年9月の はじめごろです。

それまでは、きに なった ことを、AIに しらべて もらって いました。ちょっとした 読みものに まとめて もらって いたのです。それを みんなに 見て もらおうと きめたのが、はじまりです。

作った きろくに のこって いる いちばん 古い 日づけは、9月8日です。それから 2しゅうかんくらいで、メモは 90本を こえました。

でも、AIが 書いた ものを、そのまま 公開して よいのでしょうか。

管理人がきになるノートを作り始めたのは、2026年9月の初めごろです。それまでは、気になったことをAIに調べてもらって、ちょっとした読み物にまとめてもらっていました。それを公開してみようと決めたのが、始まりです。

作業の記録（git）に残っている最初の日付は9月8日で、宇宙物理学のメモがサイトの最初の1本でした。それから約2週間で、メモは90本を超えています［1］。

でも、AIが書いたものを、そのまま公開してよいのでしょうか。

管理人がきになるノートを作り始めたのは、2026年9月の初めごろです。それまでは、気になったことをAIに調べてもらい、ちょっとした読み物にまとめてもらっていました。それを公開してみようと決めたのが、きっかけです。

作業の記録（git）にある最初のコミットは2026年9月8日で、サイトの土台と、宇宙物理学の最初のメモが入っています。9月21日までに、公開前のものを含めて、メモは90本を超えました［1］。

ただし、AIが書いた文章を、そのまま公開してよいのか、という問いが残りました。

サイトを 作って いる 人は、AIが 作った 絵や 文が あまり すきでは ありません。だから さいしょは、AIが しらべた ことを、その 人が 書きなおしたり、しらべなおしたり して いました。

でも、しらべものは、絵や 音楽の ような げいじゅつとは ちがいます。AIが 書いた ものでも いいかも しれない、と おもいなおしました。じぶんの こだわりよりも、たくさんの メモを みんなに 見て もらう ほうが 大事だと 考えたからです。

AIの ちからを かりて 書いて いる ことは、どの メモにも 書いて あります。

管理人は、AIが作った絵や文章があまり好きではありません。そのため、最初はAIが調べた内容を、管理人が書き直したり、調べ直したりするところから始めました。

でも、絵や文章のような芸術とちがって、調べものなら、AIが書いたものでもいいかもしれない、と思い直しました。自分のこだわりよりも、たくさんのメモをみんなに見てもらうことのほうが大事だ、と考えたからです。

AIの力を借りて書いていることは、どのメモの最後にも書いてあります。

管理人は、AIが作った絵や文章があまり好きではありません。そのため、最初はAIが調べた内容を、管理人が書き直したり、調べ直したりするところから始めました。

しかし、絵や文章のような芸術的なものと、調べものは性質がちがいます。調べものなら、AIが書いたものでもいいかもしれない、と思い直しました。自分のこだわりよりも、たくさんのメモを読んでもらうことを優先した、ということです。

その代わり、AIの力を借りて書いていること、公開前に管理人が目を通していること、それでも見落としがありうることを、全メモの免責に書いています。

つぎの もんだいは、AIの まちがいでした。「AIは まちがえる」と よく いわれますが、ほんとうに まちがえました。

たとえば 9月8日、冬眠とうみんを ひらがなに した とき、AIは まちがえました。「ふゆ」と 「みん」を つなげて 書いたのです。ほんとうは 「とうみん」です。いまは、まちがえた よみを きろくして、同じ まちがいを きかいが 見つけるように して います。

実験じっけんの けっかを、ぎゃくに 書いて しまった ことも あります。ほかの AIが、もとの ろんぶんと くらべて、見つけて くれました。

ところが、まちがいを 見つける ほうの AIも、まちがえる ことが あります。だから、AIだけに まかせずに、きかいの チェックも いっしょに して います。

次の問題は、AIの間違いでした。AIは間違えるとよく言われますが、実際にそうでした。作業の記録に残っている例を紹介します。

読み方の間違い

9月8日、低学年むけの本文で「冬眠」をひらがなにしたとき、AIは「ふゆ」と「みん」をつなげた読みを書きました。正しくは「とうみん」です。訓読みでつなげてしまう間違いは、書いた本人には気づきにくいものです。いまは、間違えた読みを記録するファイルを作り、同じ間違いを機械が見つけるようにしています［2］。

実験の結果を、逆に書いた

9月21日、カラスのメモで、鳥の実験を「ひなを取り出したお面を見ると、早く巣に戻った」と書きました。論文の要旨では、巣に戻るまでの時間は「長くなった」で、逆でした。別のAIが指摘して、直しました［3］。

見つける側のAIも、間違える

間違えるのは、書く側だけではありません。ファイルの読み込みで文字化けが起きたとき、見つける側のAIが、実在しない誤りを指摘したことがありました［4］。

次の問題は、AIの間違いでした。AIは間違えるとよく言われますが、実際にそうでした。作業の記録に残っている例を3つ挙げます。

• 読み方の間違い（9月8日）：低学年むけの本文で「冬眠」をひらがなにしたとき、AIは「ふゆ」と「みん」をつなげた読みを書きました。正しくは「とうみん」です。訓読みでつなげる型の間違いは、書いた本人には見つけにくいので、間違えた読みを記録するファイルを作り、同じ間違いを機械が検出するようにしました［2］。
• 結果の向きの取り違え（9月21日）：カラスのメモで、ジャックダウの実験を「ひなを取り出したときのマスクを見ると、早く巣に戻った」と書きました。論文の要旨は「脅威マスクでは、巣箱に戻るまでの時間が有意に長い」で、向きが逆でした。ニュースと、要約ツール経由の読み取りをもとに書いたのが原因で、レビュー担当のAIが原論文の要旨と照らして見つけました［3］。
• 日付の取り違え（9月21日）：ポケモンのメモで、日本食糧新聞の記事を「1997年6月13日付」と書きました。実際は6月20日号で、13日は販売開始日でした。原文を開いて確かめたときに気づき、直しました［3］。

間違いを見つける側のAIも、間違えます。Windowsでファイルを読み込むときに文字化けが起き、実在しない誤りを指摘されたことがあります［4］。AIだけに任せない理由は、ここにあります。

まちがいを へらす ために、役わりを わけました。

• 書く AI：「Claude Code」（Anthropicと いう 会社の AI）です。メモを 書きます。
• まちがいを さがす AI：「Codex」（OpenAIの AI）は、ことがらが 正しいかを 見ます。「Gemini」（Googleの AI）は、ほかの ひとの 文を うつして いないか、読みやすいかを 見ます。
• きかい：プログラムが、漢字や よみがなや リンクを チェックします。
• サイトを 作る 人：さいごに、目を とおします。

これは、作文を 書いた 人と ちがう 人が 読んで、まちがいを さがす のに にて います。ただし、さがす ほうも AIです。だから きかいの チェックが いっしょに あります。

間違いを減らすために、役割を分けました。書く人と、間違いを探す人を、別にする作戦です。

• 書く：Claude Code（Anthropic社のAI）が、調べて、メモを書く。
• 事実の確認：Codex（OpenAI社のAI）が、出典を開いて、年号や数字が合っているかを確かめる。
• 権利・文体・整合性の確認：Gemini（Google社のAI）が、文章の写しがないか、読みやすいか、3つの読み方の内容が食い違っていないかを確かめる。
• 機械のチェック：プログラムが、漢字の学年、読み仮名、リンク、必須の記載を確かめる。
• 管理人：公開前に目を通す。

書いた人と、間違いを探す人を分けるのは、自分で書いた文章は、読み返しても同じ思い込みをなぞってしまうからです。ただし、探す側もAIなので、機械のチェックも一緒に使います。9月15日から21日までに、レビューの記録は50件を超えました［3］。

Claude CodeはAnthropicのコーディング用ツール［5］、CodexはOpenAIのコーディング用エージェント［6］です。GeminiはGoogleのAIで、Googleは2026年5月に、そのコマンドラインの道具（Gemini CLI）を、Antigravity CLIに移すと発表しています［7］。

AIの間違いを減らすために、書く役と、間違いを探す役を別のAIにしました。管理人は、Claude Codeにメモを作成させ、Codexにレビューさせる方法を実験し、それぞれのAIの得意なところを生かして、間違いを直せるようになりました。

• 書く：Claude Code（Anthropic）。調べて、3つの読み方の本文を書く［5］。
• 事実：Codex（OpenAI）。出典を開いて、年号・数字・人名・結果の向きが、資料と合っているかを確かめる［6］。
• 権利・表現、文体、内部整合性：Gemini（Google）。文章の写しの疑い、AIらしい言い回し、3つの読み方のあいだの食い違いを確かめる。GoogleのAIのコマンドライン用ツールは、2026年5月に発表された移行にともない、Antigravity CLIに置き換わっています［7］。
• 機械のチェック：プログラム（check_article）が、配当漢字、読み仮名の辞書、リンク、免責の有無を確かめる。
• 管理人：公開前に目を通す。

Geminiは、はじめは調べもの担当でした。いまは、ネットワークに出なくても判断できる観点（権利・表現、文体、内部整合性）を担当しています。事実の外部確認は、出典を実際に開く必要があるので、Codexに任せています。9月15日から21日までのレビュー記録は、50件を超えました［3］。

メモを どんどん 作って いると、AIが つかえる りょうが たりなく なりました。この りょうは 「トークン」と いわれます。ポイントの ような もので、1日や 1しゅうかんで つかえる りょうに、かぎりが あります。ただし、本当は 文字の かずと ぴったり 同じでは ありません。

かぎりに なると、しばらく つかえません。何日も、かいじょを まった ことが あります。作った きろくでは、9月11日から 13日までの 3日間と、9月18日と 19日は、コミット（さぎょうの きろく）が 1つも ありませんでした。

9月13日の 夜には、Codexを 18回 つづけて よんだところで、「つかえる りょうに たっした」と 出て、あさ 2時41分まで まつように 言われました。

上限は、何日も続いた

メモをどんどん作るうちに、トークンが足りなくなりました。トークンは、AIが読み書きする文章の量を数える単位です。1日や1週間に使える量に上限があって、超えると、しばらく使えません。

リミットが解除されるのを、何日も待ったことがあります。作業の記録では、9月11日から13日の3日間と、18日と19日の2日間は、コミット（作業の記録）が1つもありません［1］。

18回で、別の上限に

9月13日には、メモの作成を定期的に自動で実行する仕組みを試していました。しかし、Claudeの週ごとの利用枠が尽きかけ、Codexも週ごとの上限が戻るのは9月15日以降と見込まれたため、その仕組みを中断して、メモを書くことを優先しました［8］。

その夜には、週ごとの上限は解除されていました。それでも、Codexを18回続けて呼んだところで、「利用上限に達した。翌朝2時41分ごろにまた試して」という表示が出ました。週ごとの上限とは別に、数時間単位の上限もあったのです［8］。

メモをどんどん作るうちに、トークンが足りなくなり、メモが作れなくなりました。トークンは、AIが読み書きする文章の量を数える単位で、1日や1週間の使用量に上限があります。上限に達すると、リミットが解除されるまで待つことになります。何日も待ったことがあります。

作業の記録（git）では、9月11日〜13日の3日間と、9月18日〜19日の2日間は、コミットが1つもありません［1］。

9月13日には、Windowsの機能（Task Scheduler）で、メモの作成を定期的に実行する仕組みも試していました。しかし、Claudeの週ごとの利用枠が尽きかけ、Codexも週ごとの上限が戻るのは9月15日以降と見込まれたため、この仕組みを中断し、メモを書くことを優先する判断をしました［8］。

その夜（22時36分の記録）には、Codexの週ごとの上限は解除されていました。しかし、あるメモの再レビューを続けて6回、Codexの呼び出しで数えると18回実行したところで、別の、数時間単位の利用上限に当たりました。エラーの表示は、翌朝の2時41分ごろまで使えない、という内容でした［8］。

まいにち メモを 作りたい、と サイトを 作って いる 人は 考えました。そこで、トークンを へらしながら、メモの しつを たもつ くふうを しました。

まず、どれだけ つかって いるかを はかりました。すると、おなじ ファイルを 何回も 読みなおして いる ことが、いちばんの むだだと わかりました。

直す ところだけを 直す やりかたに かえたら、1回で つかう りょうが、ずっと すくなく なりました。

へらして いけない ものも 決めました。じじつの かくにん、出どころの かくにん、3つの 読み方、よみがなの かくにん、きかいの チェック、ほかの AIの レビューです。へらすのは、おなじ ことを くりかえす むだだけです。

まず、測る

推測で決めず、まず測りました。9月8日の作業（メモ4本の執筆と、既存メモのレビュー、道具の整備）は、約106万トークン相当でした。そのうち、約2割（約21万トークン）が、ファイルの全文を何度も読み直す無駄でした［4］。

26倍ちがった

同じ1か所を直すのに、必要な部分だけを直す方法は約225トークン、ファイルを丸ごと書きかえる方法は約5,947トークンでした。約26倍です。修正は、必要な部分だけを直す方法に統一しました［4］。

減らさないもの

事実の確認、出典の確認、3つの読み方の本文、読み仮名の確認、機械のチェック、ほかのAIのレビューは減らしません。減らすのは重複であって、工程ではありません［4］。

毎日メモを作りたいと考えて、トークン消費を抑えつつ、メモの品質も確保する工夫を重ねました。最初にしたのは、推測で決めず、測ることです。

• 実測（2026年9月8日の作業）：メモ4本の執筆、既存メモのレビュー3巡、道具の整備で、約106万トークン相当。内訳の20.1%（約21万4千トークン）は、ファイルの全文を何度も読み直す無駄でした［4］。
• 26倍の差：同じ1か所の修正が、差分だけを直す方法で約225トークン、外部スクリプトで書きかえる方法で約5,947トークンでした。修正は、差分を直す方法に統一しました［4］。
• 調べものは、初回に1回で：調査が浅いと、レビューで「出典不足」と指摘され、追加調査が何度も立ちます。調査担当（Antigravity）の記録では、4回の追加調査で30万トークン超が重複していました［4］。

減らさないものも決めています。事実確認のための検索、出典の確認、3つの読み方の本文、読み仮名の確認、機械チェック、ほかのAIのレビューです。「削るのは重複であって、工程ではない」というのが、記録に残っている決まりです［4］。

並行して動かすAIの数も、見直しました。複数を同時に走らせて、メモリ不足で処理が止まったことがあったためです。また、直した版を次の確認に渡すほうが、再確認の回が減ることも分かりました。いまは、調べて書く（Claude Code）、事実の確認（Codex）、権利・文体の確認（Gemini）を、1つずつ順番に行っています。

トークンを へらす ために、「Jev」と いう べつの AIも ためしました。Jevは、文を 書くのでは なく、「これは いる？ いらない？」と いう はんだんだけを 返す AIです。

しらべものの とちゅうで 出て くる けんさくの けっかを、「読まなくて いい」と Jevに えらばせたら、どうなるか。それを 1500こ ぐらいで ためしました。

けっかは、こうでした。むだな ものを たくさん へらせました。でも、大事な ものを まちがって すてて しまう ことが ありました。だから、まだ、ほんばんでは つかって いません。

Jevとは

Jevは、TypeSafe AI社が2026年9月15日に発表した、「システム・ワン・モデル」と呼ぶ種類のAIです。文章を作るのではなく、状態と質問を渡すと、確率のついた判定を返します［9］。

何を試したか

過去の作業の記録から、調べものの途中で出た検索結果1,515件を取り出し、Jevに「読む価値があるか」を判定させて、読まずに済ませられる量と、大事な資料を捨ててしまう誤りを数えました［10］。

結果

基準を厳しくすると、読まずに済ませられる検索結果は84.2%まで増えましたが、価値のある資料8件のうち1件を捨ててしまいました。さらに基準を上げると、98.7%を読まずに済ませられる代わりに、8件中7件を捨てました。調べものを打ち切ってよい時点の判定は、10本のメモのどれでも、安全な打ち切りを見つけられませんでした［10］。

結論は「いまは、実際の作業には使わない」です。引用する資料を落とすと、メモの出典が欠けるからです。記録だけをとる「影のモード」で、様子を見る案になっています［10］。

Jevは、TypeSafe AI社が2026年9月15日に発表した「システム・ワン・モデル」です。「状態と質問を渡すと、確率つきの判定を返す」仕組みで、文章は作りません［9］。管理人は、これを「調べものの無駄を減らす判定役」に使えないかを実験しました。

実験の設計はこうです。過去の作業の記録から、調べものの途中で出た検索結果1,515件と、調査の途中経過488点を取り出しました。検索結果ごとに、Jevに「取りに行く価値があるか」を判定させ、読まずに済ませられる量と、価値ある資料を捨ててしまう誤り（False Reject）を数えました。使ったのは、検索結果の題名や概要だけで、本文は渡していません［10］。

• 検索結果の取捨選択：基準を0.5にすると、1,515件のうち約8割（1,275件）を読まずに済ませられましたが、価値のある資料8件のうち1件を捨てました。基準を0.8まで上げると、ほとんどを読まずに済ませられる代わりに、8件のうち7件を捨てました［10］。
• 調べものの打ち切り：10本のメモの途中経過で、「もう十分」と判定できたものは、どの基準でも0でした。判定の材料（Evidence State）が少なすぎたのか、Jevが慎重すぎたのかは、分かっていません［10］。
• 実験自体の費用：検索結果の判定だけで、入力約111万トークン、出力約15万トークンを使いました。全件をJevに送る運用は、現実的ではないと報告書に書いています［10］。

結論は、「有効化はまだ早い」です。引用する資料を1件でも捨てると、メモの出典が欠けるためです。当面は、判定を記録するだけで動作を変えない「シャドーモード」にとどめ、Jevは「弱い検索結果や、証拠の不足を見つける道具」として使う案になっています［10］。

いまは、Claudeの おかねを はらう プランを、ふつうの 5ばいの りょうが つかえる ものに かえました。それでも、1つずつ じゅんばんに 作る やりかたに して います。

まだ わからない ことも あります。しつを おとさずに、どこまで へらせるのか。AIの まちがいを、どこまで へらせるのか。この 2つは、これからも ためして いきます。

いまは、Claudeの有料プランを、通常の5倍の使用量が使える「Max 5x」に変えました［11］。それでも、メモは1本ずつ、調べる、書く、事実を確かめる、権利と文体を確かめる、の順番に作っています。

まだ分からないことがあります。品質を落とさずに、トークンをどこまで減らせるのか。AIの間違いを、どこまで減らせるのか。AIが間違えないことを、確かめる方法はありません。だから、メモの最後の免責には「見落としは起こりうる」と書いています。

2026年9月21日の時点では、Claudeの有料プランを、Proの5倍のセッション使用量が使える「Max 5x」にしています［11］。使用量が増えても、メモは1本ずつ、調べて書く、事実の確認、権利・文体・整合性の確認を、順番に行っています。理由は、6章に書いたとおりです。

まだ分からないことは、2つあります。1つは、品質を落とさずに、トークンをどこまで減らせるのか。Jevの実験のように、減らせる量と、捨ててしまう資料の数は、引き換えになっています。もう1つは、AIの間違いを、どこまで減らせるのか。間違えないことを証明する方法はなく、見つかった間違いを記録して、次から機械で見つけられるようにするしかありません。だから免責には「見落としは起こりうる」と書いています。

AIに しつもんして、こたえが 合って いるか、じぶんで たしかめて みましょう。

あんぜんな ばしょで できる こと

• 大人と いっしょに、AIに しつもんを する。こたえに 出て きた 年や かずを、ほんや ウェブで 見くらべて みましょう。
• この サイトの メモの さいごの 「しらべた もとの じょうほう」を 見る。どこから しらべたかが 書いて あります。

AIが間違えることは、自分で確かめることができます。

今日できること

• AIの答えの出典を開く。年や数字が、出典に書いてあるとおりかを確かめてみましょう。
• このサイトのメモの「参考にした情報源」を見る。どの資料から書いたかが分かります。

AIの出力を、出典で確かめる習慣は、このメモの方法をそのまま真似できます。

手を動かして確かめる

• AIの答えの、数字と年月日を出典で確かめる。要約や解説ではなく、原文の要旨や本文で、結果の向き（増える・減る、早い・遅い）まで見てみましょう。
• 同じ問いを2つのAIに聞いて、食いちがうところを探す。食いちがった点は、どちらかが間違えている手がかりになります。

一次情報にあたる

AIツールの公式の説明は、Claude Code［5］、Codex［6］、Antigravity CLI［7］のページから読めます。