AIエージェント、コピペで終わってない？
―"見えるE2E"という選択肢

はじめに：AIツール、本当に使いこなせていますか？

ChatGPTやClaudeの登場から数年。「AIを使っている」という人は増えました。

でも、実際の使い方を聞いてみると、こんなパターンが多いのではないでしょうか。

1. ChatGPTにコードを書いてもらう
2. 出力をコピーして、自分の環境にペースト
3. 動かない。エラーを貼り付けて再度質問
4. 修正されたコードをまたコピペ
5. 以下繰り返し…

これ、「AI活用」と言えるでしょうか？

結局、コピペと動作確認は人間がやっている。AIは「賢い検索エンジン」止まりで、本当の意味での自動化にはなっていません。

私は普段、AIエージェントを「秘書」として使っています。Slackで指示を出すと、コードを書き、ファイルを保存し、gitにコミットし、ブラウザで動作確認までやってくれる。その間、私は別の仕事をしていられます。

この記事では、AIを「コピペの相手」から「実際に作業してくれるパートナー」に変える方法をお伝えします。

E2E（エンドツーエンド）とは何か

E2Eとは「End to End」の略で、最初から最後まで一気通貫で処理することを指します。

従来のAI活用では、こんな分断が起きていました：

• 指示 → 人間がプロンプトを書く
• 生成 → AIがコードや文章を出力
• 実行 → 人間がコピペして動かす
• 確認 → 人間が目で見てチェック
• 修正 → また最初に戻る

E2Eでの活用では、これが変わります：

• 指示 → 人間が目的を伝える
• 生成〜実行〜確認〜修正 → AIが一気にやる
• 完了報告 → 人間は結果を受け取るだけ

「コードを書いて」ではなく「この機能を実装して」と言えば、AIが必要なファイルを作成し、テストし、問題があれば自分で修正する。これがE2Eです。

なぜ多くの人がE2Eできないのか

では、なぜほとんどの人がこのレベルに到達できていないのでしょうか。

理由は大きく3つあります。

1. ツールがそもそも対応していない

ChatGPTやClaudeのWeb版は、基本的に「会話」しかできません。ファイルを直接編集したり、コマンドを実行したりする機能はありません（一部のCode Interpreter機能を除く）。

2. 自動化ツールは「見えない」

Puppeteer、Playwright、Seleniumといったブラウザ自動化ツールは強力ですが、ヘッドレス（画面なし）で動くのが基本です。何が起きているのか見えないので、エラーが起きたときのデバッグが大変です。

また、ログイン情報の管理も面倒で、二要素認証があるサービスでは使いづらいという問題もあります。

3. 「暴走」が怖い

AIに実行権限を与えることへの不安もあります。「勝手に変なファイルを消されたら？」「間違った相手にメールを送られたら？」

この恐怖は正当なものです。見えないところで動くAIに、重要な操作を任せるのは確かに怖い。

"見えるE2E"という解決策

私が実践しているのは「見えるE2E」というアプローチです。

コンセプトはシンプル：

自分のブラウザを、ログインしたままAIに渡せる。画面で見ているから、おかしければ即停止できる。

具体的には、Clawdbotというツールを使っています。これはClaude（Anthropic社のAI）をベースにしたエージェントで、以下のような特徴があります。

普段使いのブラウザがそのまま使える

Chrome拡張機能を通じて、自分が普段使っているブラウザをAIが操作できます。

これの何が嬉しいかというと：

• ログイン済みのセッションがそのまま使える - いちいち認証情報を設定する必要がない
• 二要素認証済みのサービスもOK - すでにログインしているのだから当然
• ブックマークや履歴も活用できる - 「さっき見てたあのページ」と言えば通じる

操作が目の前で見える

ヘッドレスではなく、実際のブラウザが動きます。AIがどこをクリックし、何を入力しているのか、リアルタイムで見えます。

「あ、そこじゃない」と思ったら、すぐに止められる。この安心感は大きいです。

普段のチャットツールから指示できる

SlackやDiscordなどから直接指示を出せます。わざわざ別のツールを開く必要がありません。

「〇〇のページを開いて、△△を確認して」と普通に話しかければ、AIが実行してくれます。

実際のワークフロー例

私の日常的な使い方を紹介します。

例1：Webサイトの動作確認

従来のやり方：

1. ブラウザを開く
2. 対象のページにアクセス
3. 各機能を手動でテスト
4. スクリーンショットを撮って記録
5. 問題があればコードを修正

AIエージェント活用：

1. Slackで「〇〇サイトの主要機能をテストして、問題があれば報告して」と指示
2. 結果を待つ（その間、別の作業が可能）
3. 完了報告とスクリーンショットを受け取る

例2：管理画面での定型作業

従来のやり方：

1. 管理画面にログイン
2. 該当のメニューを開く
3. データを入力または更新
4. 確認して保存

AIエージェント活用：

1. 「管理画面で〇〇のデータを△△に更新して」と指示
2. AIが管理画面を操作（画面で確認可能）
3. 完了報告を受け取る

例3：コード修正からデプロイまで

従来のやり方：

1. エディタでコードを修正
2. ローカルで動作確認
3. git commit & push
4. 本番環境で確認

AIエージェント活用：

1. 「〇〇の機能を修正して、テストして、問題なければpushして」と指示
2. AIがコード修正→テスト→git操作を実行
3. 完了報告を受け取り、本番確認だけ自分でする（または確認も任せる）

ツール比較

参考までに、主要なアプローチを比較します。

どのアプローチが最適かは、用途によって異なります。単純な質問応答ならChatGPTで十分ですし、大量のデータ処理ならヘッドレス自動化が向いています。

「見えるE2E」が真価を発揮するのは、人間の判断が介在する余地を残しつつ、できるだけ自動化したいという場面です。

向いている人・向いていない人

正直に言うと、このアプローチは万人向けではありません。

向いている人

• ターミナル操作に抵抗がない - 初期設定でコマンドラインを使います
• 「見守り」ができる - 完全放置ではなく、たまに様子を見る習慣がある
• 試行錯誤を楽しめる - 新しいツールのセットアップが苦にならない
• 業務で定型作業が多い - 自動化の恩恵を受けやすい

向いていない人

• GUIで完結したい - 現時点ではある程度の技術知識が必要
• 100%の自動化を求める - 人間の監視を前提とした設計です
• 設定に時間をかけたくない - 初期セットアップに1〜2時間はかかります

経営者やマネージャーが自分で使うというより、技術チームが導入して業務効率化に活かすイメージです。

まとめ：AIは「使う」から「任せる」へ

AIの進化は、単なるツールの改善ではありません。人間とAIの役割分担そのものが変わりつつあります。

• 第1段階：検索の代わり - 調べ物をAIに聞く
• 第2段階：生成の補助 - コードや文章を書いてもらう
• 第3段階：作業の委任 - タスクを丸ごと任せる ← 今ここに来ている

「コピペで終わっている」人は、まだ第2段階にいます。

第3段階に進むためのポイントは「見える化」です。AIに作業を任せつつも、何が起きているか把握でき、いつでも介入できる。この安心感があれば、より大きなタスクを委任できるようになります。

ぜひ一度、「見えるE2E」を試してみてください。AIとの付き合い方が変わるはずです。

この記事を書いている間も、AIエージェントがバックグラウンドで別の作業を進めてくれていました。