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なぜ今、AI時代にCLIツールを作ったのか - Qx開発の舞台裏

OpenAI APIと対話するCLIツール『Qx』の開発背景。o3-search-mcpと同じ課題意識から生まれた別アプローチ、そしてWeb検索機能とモデルサイズの意外な関係性について。

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きっかけは一つのフラストレーション#

皆さんは、ターミナルで作業中にこんな経験はありませんか？

「このエラーメッセージ、どう解決すればいいんだろう…」

ブラウザを開いて、エラーメッセージをコピペして、Stack Overflowを開いて、GitHub Issuesを確認して、公式ドキュメントを読んで…気づけば30分経っていた。 しかも、結局解決策が見つからない。

そんな日常的なフラストレーションから、Qxは生まれました。

既存ツールの課題：なぜ新しいCLIが必要だったのか#

ChatGPTやClaudeのWebUIの限界#

確かに、ChatGPTやClaudeのWebインターフェースは素晴らしいです。 でも、開発者として日々ターミナルで作業していると、いくつかの課題が見えてきます。

  • コンテキストスイッチのコスト - ターミナル → ブラウザ → ターミナルの往復は意外と疲れる
  • コピペ地獄 - エラーメッセージやコードを何度もコピペするのは非効率
  • 最新情報へのアクセス - LLMの知識カットオフ以降の情報は手動で補足する必要がある
  • 自動化の難しさ - WebUIはスクリプトやパイプラインに組み込めない

既存のCLIツールたちの物足りなさ#

「でも、既にCLIツールはあるじゃないか」と思われるかもしれません。 確かに、GitHub Copilot CLIやsgpt、aicommitsなど、優れたツールは存在します。

しかし、これらのツールにも限界がありました。

  • Web検索機能の欠如 - 最新の技術情報やライブラリのアップデートを反映できない
  • 単機能特化 - コミットメッセージ生成やコード補完など、特定の用途に限定される
  • 推論能力の制限 - 複雑な技術的問題に対する深い分析が難しい
  • 情報源の統合不足 - 複数のソースからの情報を統合的に扱えない

同じ課題、異なるアプローチ：o3-search-mcpとQx#

Claude Codeの検索能力問題#

最近、Claude.aiがMCP（Model Context Protocol）サーバーのサポートを発表しました。 これを受けて、興味深いツールが登場しています。

o3-search-mcpは、Claude Codeの検索能力の弱さを補完するために開発されたMCPツールです。 Zennの記事でも紹介されているように、開発者は「Claude Codeの検索があまり強くない」という課題に直面していました。 複雑なエラーや込み入った問題は、別途ChatGPTアプリでo3に聞いて、その回答をClaude Codeにコピペする。 そんな「情報運び屋」的な作業が日常になっていたのです。

o3-search-mcpは、この非効率な手動作業を解決するため、MCPを使ってClaude Codeから直接o3に質問できる仕組みを実現しました。

人間のためのインターフェースという別解#

一方、Qxは同じ「AI時代の検索問題」に対して、異なるアプローチを取りました。

o3-search-mcpがClaude CodeとOpenAIのo3を繋ぐ「橋」だとすれば、Qxは「人間が直接OpenAI APIと対話するツール」です。

両者に共通する機能は以下の通りです。

  • LLMが自律的にWeb検索を実行
  • 検索コンテキストサイズの調整
  • 推論努力レベルの設定

しかし、決定的な違いがあります。 o3-search-mcpはAIエージェント（Claude Code）のための拡張機能。 Qxは人間が直接操作するCLIツール。

この違いは重要です。 なぜなら、開発者は常にAIエージェント経由で作業するわけではないからです。 ターミナルから直接、素早く情報を得たい場面も多々あります。

そこで生まれたのが、Qxです。 o3-search-mcpと同じ問題意識を共有しながら、人間が使いやすいCLIツールとして設計しました。

人間中心設計の重要性#

AIツールが増える中で、忘れてはいけないのは「人間が使いやすいこと」です。

Qxの設計では、以下を重視しました。

  • シンプルなコマンド体系 - qx "質問" だけで使える
  • 賢いデフォルト設定 - ほとんどの場合、オプション指定は不要
  • 直感的なフィードバック - 何が起きているか分かりやすく表示
  • エラー時の親切な対応 - 問題が起きても次のアクションが分かる

Qxの使い方：パイプの魔法#

必要なもの#

Qxを使うには、OpenAI APIキーが必要です。 環境変数として設定するだけで、すぐに使い始められます。

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

基本的な使い方#

# シンプルな質問
qx "今日の天気は？"

# 技術的な質問
qx "ReactとVueの違いを簡潔に説明して"

# コードの生成
qx "Pythonでフィボナッチ数列を計算する関数を書いて"

Web検索機能で最新情報を取得#

Qxの強力な機能の一つがWeb検索です。 デフォルトで有効になっており、最新の情報を取得できます。

# 最新の技術トレンド
qx "2025年の最新のJavaScriptフレームワークのトレンドは？"

# 現在のニュース
qx "今日の技術系の重要なニュースを教えて"

# 特定のライブラリの最新バージョン
qx "Next.jsの最新バージョンと新機能は？"

# Web検索を無効にしたい場合
qx "TypeScriptの基本的な型を説明して" --no-web-search

パイプとの組み合わせ#

Qxの真価は、Unixパイプと組み合わせたときに発揮されます。 他のコマンドの出力を即座にAIで分析できます。

システム情報の解説#

# ディスク使用状況を分かりやすく説明
df -h | qx "このディスク使用状況を説明して"

# プロセス状況を分析
ps aux | qx "メモリを最も使用しているプロセスは？"

# ログファイルのエラー分析
tail -n 100 error.log | qx "エラーの原因を特定して"

Web情報の要約#

# APIレスポンスの解析
curl -s https://api.github.com/repos/openai/openai-node | qx "このリポジトリの概要を3行で"

# HTMLページの要約
curl -s https://example.com | qx "このページの主要な内容をまとめて"

# RSS フィードの分析
curl -s https://news.ycombinator.com/rss | qx "最も注目すべきニュースは？"

開発作業の効率化#

# git の差分を説明
git diff | qx "この変更の影響を説明して"

# テスト結果の分析
npm test 2>&1 | qx "失敗したテストの原因は？"

# ビルドエラーの解決策
make 2>&1 | qx "このビルドエラーを解決する方法"

データ処理#

# JSONデータの分析
cat data.json | qx "このデータの統計を出して"

# CSVの要約
head -100 sales.csv | qx "売上のトレンドを分析"

# 設定ファイルの検証
cat nginx.conf | qx "この設定の問題点を指摘して"

これらの例が示すように、Qxは既存のコマンドラインツールと完璧に統合されます。 AIの力を、従来のUnixワークフローにシームレスに組み込めるのです。

まとめ：開発者の日常を変える小さな革命#

Qxは、大げさな革命を起こそうとしているわけではありません。

ただ、開発者が日々感じる小さなストレスを、一つずつ解消したいと思っています。

  • エラーメッセージに遭遇したとき
  • 新しいライブラリの使い方を調べるとき
  • ニッチな技術課題に直面したとき

そんなときに、ターミナルから離れることなく、素早く答えを得られる。 それがQxの目指す世界です。

「LLMの自律的な検索」というアイデアを、人間が日常的に使えるツールとして実現しました。

AIエージェント時代だからこそ、人間とAIが同じツールを共有し、協働できる環境が重要になります。 CLIツールは、その架け橋となる存在です。

開発の現場で、Qxが皆さんの良きパートナーとなることを願っています。

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Arstella Tech Team

Arstella Ltd.の技術チームです。Web開発やクラウド技術について発信しています。