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コードが書けなくても「秘書」化。Claude Codeを173日使った非エンジニアが月60万円回せた理由

Shiritomo編集部 @shiritomoAI_jp 2026年8月26日更新

「Claude Code触るだけで月100稼ぐ才能がある」。
X（旧Twitter）でそんな冗談交じりの投稿が140万インプレッションを集めています。
本来はエンジニア向けのツールのはずのClaude Codeが、なぜプログラミング未経験の人たちの間で「秘書」や「社員」として扱われ始めているのか。
マーケターやフリーランスがこのツールをどう使いこなしているのかを調べてみました。

先に結論をまとめると：
– Claude CodeやCodex（どちらもAIがファイル操作やコマンド実行までこなす「コーディングエージェント」）は、公式の導入手順に沿えば非エンジニアでも使い始められます
– 判断基準や作業手順をファイルに書いて渡しておくことで、毎回の説明を省略できる仕組みが活用の鍵になっています
– 「非エンジニアが1日1〜2時間の作業で月60万円規模の仕事を回している」という報告もありますが、これは一次情報での裏付けが取れておらず、あくまでX上の体験談として受け止める必要があります

Xで「非エンジニアの業務自動化」が話題になっている理由

冒頭で紹介したのは、こちらの投稿です。

冗談抜きでドパガキはClaude Code触るだけで月100稼ぐ才能がある https://t.co/TRcbWUX8gv
— えっぐ｜ガチAIニキ (@eggAIeguite) 2026年8月25日

Claude Codeを「触るだけ」で収益化できるという誇張混じりのネタですが、この手の言い回しがバズるのは、実際に非エンジニアの成功体験がXで頻繁にシェアされているからです。
今回取り上げるニュースの元になっているのも、マーケター（本業がクライアントワークで、プログラミングは専門外の人）がClaude Codeを173日間使い続け、ファイル整理や資料確認を自動化して月60万円規模の仕事を回しているという体験談です。

Xでは、Claude Codeを使う非エンジニアの実例そのものも多数投稿されています。
例えば、作家がClaude Codeを使ってローグライクゲーム（ダンジョンを探索するタイプのゲーム）を制作し、無料公開した投稿も話題になりました。

作家の乙一氏が制作したローグ系ゲーム『Minimal Rogue』がitch․ioで無料公開中。Claude Codeを使用し制作https://t.co/Ra6EtjR57H

「@」の主人公を操作してダンジョンを潜る、オリジナルの『ローグ』を思わせる一作。オートセーブ付きで倒された階から再開できる親切設計 pic.twitter.com/YPCzLEnaW0
— 電ファミニコゲーマー (@denfaminicogame) 2026年8月25日

この投稿に添付されたスクリーンショットを見ると、「@」の記号で表される主人公がテキストベースのダンジョンマップを進む様子が確認できます。
左上にはレベルやHPの表示があり、右上には階層情報が並ぶ、いかにもローグライクらしい画面構成です。
プログラミングを専門としない人が、AIに指示を出すだけでここまでのゲームを形にできる時代になっている、というのは一つの傍証といえるでしょう。

ただ、こうした個々の成功体験だけでは「なぜ非エンジニアでも使いこなせるのか」という仕組みの部分は見えてきません。
そこで、Claude CodeとCodexの実際の使い方を確認してみました。

Claude CodeとCodexは何が違うのか？

Claude CodeはAnthropic社、Codexは OpenAI社が提供する、いずれも「コーディングエージェント」と呼ばれるツールです。
指示を出すとAIがファイルの読み書きやコマンドの実行まで自律的に進めてくれるのが特徴で、従来のチャット型AIのように「コードの一部を提案してもらって自分でコピーする」のではなく、作業そのものを任せられる点が異なります。

公式ドキュメントによると、Claude Codeにはターミナル・デスクトップアプリ・Web・エディタ拡張など複数の入り口があり、Claude Codeのセットアップガイドに沿えばインストールから初期設定まで進められます。
Codexも同様に、npmコマンド一つでインストールでき、ChatGPTの契約があれば追加のAPIキーなしで使い始められるとされています。
プログラミングの知識がなくても、公式の手順通りに進めれば導入自体のハードルはそれほど高くないようです。

どうやって「毎回の説明」を省略しているのか？

非エンジニアがこれらのツールを業務で使い続けるうえで鍵になっているのが、判断基準や作業のルールをファイルに書き残しておく仕組みです。
Claude CodeにはCLAUDE.mdという、プロジェクトごとの指示や好みのルールを記録しておくファイルがあり、起動のたびにこの内容を読み込んで動作します。
一度「こういうときはこう判断してほしい」と書いておけば、次回以降は同じ説明を繰り返さずに済むというわけです。

さらに、特定の作業手順をパッケージ化しておける「Skills（スキル）」という機能もあります。
GoogleカレンダーやGmail、Google Driveとの連携（MCPと呼ばれる外部ツール接続の規格を通じて実現されています）も組み合わせられます。
これらを使うと、「資料をGoogle Driveから探して整理する」「メールの下書きを作る」といった作業を、指示するだけで自動化できるとされています。
ファイル整理や資料確認のような定型作業を、指示一つで済ませられる点が、非エンジニアにとっての実用的な入り口になっているようです。

コードの精度に課題があるという指摘は本当か？

一方で、Claude CodeやCodexの出力するコードの精度について、課題を指摘する声もあります。
この点は非エンジニアのユーザーの間でも意識されているようで、「ドキュメント作成やPC作業にはAIを使い、実際のコード生成が必要な場面では慎重に確認する」というように、用途によって使い分けているという報告が見られます。
AIが生成したものをそのまま鵜呑みにせず、人間が最終チェックを挟む姿勢は、非エンジニアに限らずコーディングエージェントを使ううえで共通して意識されているポイントのようです。

なお、「173日間使い続けて月60万円規模の仕事を回している」という具体的な数字については、公式発表や第三者による検証記事は見つかっておらず、X上の体験談の域を出ません。
実際にどの程度の作業がAIによって代替されているのか、金額の内訳がどうなっているのかは、この体験談だけでは判断できない点に注意が必要です。

Shiritomo編集部の考察：「ファイルに残す」文化がSNS運用にも応用できる

今回の事例で興味深いのは、AIの性能そのものよりも「判断基準をファイルに残す」という運用の工夫が効果を生んでいる点です。
これはSNS運用にも応用できる考え方ではないでしょうか。
例えば、投稿のトーン・NGワード・炎上リスクのある表現の基準などを毎回口頭で確認するのではなく、あらかじめルールファイルとして用意しておけば、AIに下書き作成を任せる際の手戻りを減らせます。
Claude CodeのCLAUDE.mdやCodexのAGENTS.mdは、いわば「AIに渡す申し送り事項」です。
属人化しがちな暗黙知を言語化してファイル化する作業自体が、非エンジニアにとってもAI活用の第一歩になりそうです。
数字の真偽はさておき、この「仕組み化」の発想は参考になる部分が多いと感じます。