当記事は中国語から翻訳されたものです。

実践第1講：Codexで生成する日次求職・市場解説レポート

前回、私は「Codexに仕事を探してもらおう」という自身の見解をシェアしました。 口で言うだけで行動しないのは男の廃る。 というわけで、今回は私が実際にやってみたことを皆さんにシェアしたいと思います。

1. Codexの「自動化」機能を使って、日次求職・市場解説レポートを生成する

まず、以前ご紹介したように、私はCodexの「自動化」機能を使って、自分の履歴書（PDFファイル）と以下のプロンプトをCodexに送り、FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）の求職に関するコンテンツを毎日生成させています。

毎日、中国語のHTML形式で「求職・市場解説レポート」を生成してください。実行日の前日を対象日とし、日本国内で発表されたFDE / Forward Deployed Engineer / 生成AI現場実装 / AI Transformation 現場デリバリー / Enterprise AI adoption / Customer Engineering に関するすべてのニュース、企業発表、技術ブログ、求人、メディア報道を検索してください。

【コア求職目標と必須条件】
候補者の目標年収は1500万円以上、最低でも1200万円を下回らないこと。企業や求人をスクリーニングする際は、年収の可能性をメインのフィルター条件としてください（1200万円未満の求人はメインの推奨としないこと）。給与が非公開の場合は、企業の格付け、職位のレベル、外資・大手の給与帯、企業のAI/FDEの希少性に基づき「年収到達の可能性」を判断してください。
OpenAI、Google Cloud / Google、Microsoft、AWS、Databricks、Snowflake、Palantir、NVIDIA、Salesforce、ServiceNow などの大手または高給外資AI/Cloud/Enterpriseソフトウェア企業を最優先とします。その中でも OpenAI と Google Cloud は候補者の最も主要なターゲットであるため、レポート内に「大手優先ターゲット」セクションを単独で設け、日本におけるFDE、Forward Deployed Engineer、Solutions Architect、Customer Engineer、AI Engineer、AI Transformation、Agentic AI、Enterprise AI adoption に関連する動向や求人を追跡してください。

【個人の好みによる除外ルール】
候補者は Anthropic という会社が好きではなく、Claude という製品も好みません。Anthropic / Claude 関連のコンテンツは、日本のFDE市場の背景や競合エコシステムとして記録することは構いませんが、Anthropic を推奨応募先としたり、Claude エコシステムの求人を優先推奨したりしないでください。特定の企業が主に Claude を中心にFDEの発信を行っている場合は、「市場観察のみ、メインの推奨としない」と注記してください。求職のアドバイスでは、OpenAI、Google Cloud、Gemini / Vertex AI、Microsoft / Azure OpenAI、AWS、データ/AIプラットフォームなどの方向性を優先的に強調してください。

【検索プロセス】
まず、能動的に発信している日本国内のローカル企業を特定し、企業名、発信者/部門、発表日、コアとなる見解、ソースリンクを記録します。次に、FDE技術や人材のニーズがある大企業または正規の雇用主（直雇用）をスクリーニングします。派遣会社、人材紹介会社、転職エージェント、純粋な求人ナビサイトは絶対に除外してください。日本語環境の企業を優先し、日本語企業が少ない場合は英語メインの外資系やグローバル大手を補填してください。すべての候補企業に対して、企業タイプ、正規雇用主かどうか、日/英環境、年収1200万円到達の可能性、1500万円以上の可能性、能動的にアプローチする価値があるかを明記してください。

ワークスペース内にある履歴書PDF（xxxxxx_AI_FDE.pdf）と組み合わせて、中国語のHTMLページを生成し、`reports/` ディレクトリに出力してください。ファイル名は `YYYY-MM-DD_fde_market_report.html` とします。
レポートには、対象日付、昨日のFDE動向、発信のあった日本企業リスト、大手優先ターゲット（特にOpenAIとGoogle Cloud）、個人の好みによる除外説明、応募可能な正規雇用主リスト、年収到達判断、除外理由、候補者の履歴書とのマッチング説明、本日の推奨アクション、ソースリンクを含めてください。

それでは、Codexが私のためにどんなものを生成してくれたのか、一緒に見ていきましょう。

① 概要と実行結論 ＋ 昨日のFDE動向

市場の動向を素早く把握することができます。 正直なところ、この要約には驚かされました。仕事探しが目的であるとはいえ、社会で「なぜこの職種が生まれたのか」「どの企業が力を入れているのか」を理解することは、実は非常に重要だからです。日本市場全体の情勢が見えるだけでなく、各大企業の布石を観察することで、次に自分がどう動くべきかを事前に分析・思考できるようになります。

たとえば、「A社が動いたから、ライバルであるB社も動くはずだ。もしそうなら、B社の方がカルチャーが合うから少し待ってみよう」とか、「C社に動きがあった。C社はD社とE社を繋ぐポジションにあり、私の現在の営業対象はE社だ。それなら、C社の理念が浸透するまでもう少し時間を置いてからE社に提案を持っていけば、勝率が上がるかもしれない」といった推理ができるのです（なんだか頭が良くなった気がします！）。

② 発信企業リスト と 大手優先ターゲットの対比

この部分を比較することで、市場全体のサプライチェーンや上下関係がうっすらと見えてきます。また、提示されている給与額から、相手企業がどれだけの資金を投入しているかを推測でき、そこからこの件（AI/FDE）の推進に対する本気度を測ることもできます。

③ 応募可能な正規雇用主リスト

私の履歴書と、現在大企業が発表している求人情報を分析し、自分が通用するかどうかを判断してくれます。これは非常に素晴らしく、自信に繋がります。

④ 本日の推奨アクション

このセクションは本当にありがたいです。自分が何を努力して高めるべきかを指導してくれます。

まとめ：私が学んだこと

Y軸（AIにできること）：

1. 画面をロックして寝ていても、パソコン内のCodexプログラムが起動していれば、定時実行プログラムが途切れることなく自動で実行してくれる。
2. Codexはネット上の情報をスクレイピングするのが非常に得意。しかも、かなり深く、正確に拾ってくる。
3. CodexはHTMLページを作成でき、見た目も綺麗。日付に合わせて自動でファイル名も付けてくれる。
4. Codexは要約が非常に得意。単にネットの情報を文字としてまとめるだけでなく、特定のメソッド（方法論）に従っているため、アウトプットされた情報が非常にプロフェッショナル。
5. Codexは実行するたびに、過去の記憶（コンテキスト）を呼び出してくれる。

X軸（人間が指示できること）：

1. AIにお題（テーマ）を与えるだけで、自律的にDeep Research（深層リサーチ）を行わせることができる。
2. 情報をHTML形式にして、美しいレポートとして受け取ることができる。
3. 私の情報や、私の「嫌いなこと（NG条件）」を記憶させた上で、リサーチやレポート作成を行わせることができる。
4. AIから意見をもらう。こちらが指示を出すだけでなく、AIが提案する「やるべきこと」に耳を傾ける。

2. 次のアクション：指導に従って、自分を高める

Codexが作成した『日次求職・市場解説レポート』の中で、英語の「Pitch（ショートプレゼン）」を準備するようにアドバイスされました。 でも……えっ？！私、英語のPitchなんてできません！ 大丈夫。前回の記事でも言ったように、できないことがあればCodexに作ってもらえばいいのです。

そこで、私は以下のプロンプトを使い、CodexにPitchの原稿を書いてもらうよう頼みました。一番面白いのは、「二言語の切り替え」と「音声読み上げ」の機能を実装させたことです。

OpenAI JapanのForward Deployed Engineerの面接に対応するため、英語のスピーキング力を強化したいです。
口に馴染みやすく朗読しやすい、極端に難解な専門用語は避けた、親しみやすい語り口にしてください。
私の履歴書（xxx_AI_FDE.pdf）を確認し、私の3つの実績をもとに、英語/中国語が対比された朗読原稿をHTML形式で作成してください。制作時はTailwind CSSを使用し、スマホの画面サイズにも適応させてください。
構成は「英語1文、中国語1文」のように、対比して見られる形式がベストです。
さらに、「二言語対比」「英語のみ」「中国語のみ」を切り替えられるボタンを設けてください。
各段落には、Webブラウザで利用可能な音声再生機能を付け、「0.5倍速、0.75倍速、1倍速、1.5倍速、2倍速」で再生速度を設定できるようにしてください。

驚いたことに、Codexはこれを見事に実現してくれました。

Y軸（AIにできること）：

1. テキストの要約や整理だけでなく、二言語の翻訳もこなす。
2. 音声を再生できるWeb版の機能を構築できる。

X軸（人間が指示できること）：

1. 1つのドキュメントから情報を分解し、多言語の情報として再構築させる。これを一発で完了できる。
2. 生成されたウェブページに音声朗読機能を組み合わせることができる。しかも、追加のお金やトークンを購入する必要はなく、ブラウザに標準搭載されているWeb Speech APIを利用するため無料。

3. さらに難易度を上げる：トレーニング中に英語のPitchを「聴きたい」

多言語朗読機能を使ってパソコンの前で英語を練習するのも良いですが、さらに学習の強度を上げたいと考えました。たとえば、早朝のサイクリング中や、夕方にジムで筋トレをしている時など、いつでも耳から自然にPitch原稿が流れてくるようにしたい。 そこで、私はCodexにさらに大胆な指示を出しました。

fde_speaking_achievements.html
このドキュメントの内容をMP3ファイルに変換したいです。
まず1.5倍速で中国語を1文読み上げ、次に0.5倍速で英語を1文読み上げる。このセットで1つのMP3ファイルを生成してください。
次に、1つのAchievement（実績）を、0.75倍速の英語だけで丸ごと読み上げ、1つのMP3ファイルを生成してください。
このドキュメントには3つのAchievementがあるので、上記の方法に従って、計6つのMP3ファイルを生成してください。

なんと、これも成功してしまいました！Codexは本当に凄すぎます！！！

こうしてできた6つのMP3ファイルをスマホに転送し、いつでもどこでも聴けるようにしました。

Y軸（AIにできること）：

1. 指定されたテキストを、指定された速度でMP3ファイルに変換できる。
2. 複数の言語の朗読を、1つのMP3ファイルにミックスできる。
3. Windows環境でこれを実行する場合、Codexは自ら思考して「Microsoft オンライン音声サービス」を利用して音声合成を行います。驚いたことに、これは無料でしかも生成が爆速です（今まで苦労してComfyUIにTTSモデルを組み込んでいじくり回していたのは一体何だったのか……泣けてきます、トホホ）。

X軸（人間が指示できること）：

1. テキストを音声形式に変換する指示。

まとめ

以上が、ここ2週間ほど、私がステップバイステップでCodexを使って少しずつ導き出してきた活用方法です。これらを利用することで、現実の生活で直面していたボトルネックを解消できただけでなく、AI Agentをコントロールするスキルも向上しました。

皆さん、ご安心ください。このシリーズは今回だけでは終わりません。これからどんどん不思議で、どんどん高度なことをやっていきます。

【次回予告】 Codex先生に、Google ADK（Agent Development Kit）の一連の学習サイトを丸ごと作ってもらう。 生徒として、私はCodexが書いた学習カリキュラムが本当に使えるものなのか、実際に検証してみたいと思います。 ※Skills（スキル）の連携機能など、次回詳しく解説します。どうぞお楽しみに！