「黒い画面は怖い」
「コマンドなんて覚えられない」
そう思って避けてきた方に朗報。今、CLIを使うのに専門知識はもう必要ありません。
CLIとは、Command Line Interfaceの略称で、コンピュータに対してテキストで指示を出す操作方法のことです。
やり手社員これまでは正確なコマンド入力が必要でしたが、最新のAI搭載ツールなら、日本語であの黒い画面(ターミナル)を動かせます。
これにより、ブラウザ型AIでは不可能だったフォルダごとの解析やファイル作成の自動化など、非エンジニアの業務が一気に楽になります。
CLIとは？コマンドラインが「AI時代の主役」に変わった背景
CLIの基本的な仕組みを押さえたうえで、なぜ今このタイミングで注目が集まっているのかを整理します。
CLIの基本：テキストでコンピュータに指示を出す仕組み
CLIとは、Command Line Interfaceの略称で、コンピュータに対してテキスト（文字列）で指示を出す操作方法のことです。
普段みなさんが使っているパソコンやスマートフォンでは、画面に表示されたボタンやアイコンをクリック・タップして操作するのが一般的です。この方式はGUI（Graphical User Interface）と呼ばれています。
一方CLIでは、画面上の黒い画面（ターミナルやコマンドプロンプトと呼ばれます）に、決められたコマンドをキーボードで入力して操作します。
たとえば、GUIではフォルダを開いてファイルをドラッグ＆ドロップでコピーしますが、CLIでは「cp ファイル名 コピー先」と1行入力するだけで同じことが完了します。GUIが「指差しで注文する方法」なら、CLIは「注文書を書いて渡す方法」にたとえられるでしょう。
CLIはもともとエンジニアやシステム管理者が使う専門的なツールでした。コマンドを覚える必要があり、入力を間違えればエラーになるため、一般のユーザーにとっては縁の遠い存在だったのです。
「CLI＝古い技術」が覆った転換点
CLIの歴史は1970年代まで遡ります。パソコンにマウスもアイコンもなかった時代、すべての操作はキーボードからの文字入力で行われていました。その後、1980年代以降にGUIが普及すると、CLIは「古い技術」「エンジニアだけが使うもの」という位置づけに変わっていきます。
ところが2025年、状況が大きく変わりました。業界ではターミナルルネサンスという言葉まで生まれ、CLIへの回帰が鮮明になっています。
この転換点を生んだのが、AI×CLIの融合です。
従来のCLIは、決められたコマンドを正確に入力しなければ動きませんでした。しかし、AIが搭載されたCLI型ツールでは、日本語や英語で「こういうことをしてほしい」と指示を出すだけで、AIがコマンドの生成や実行を代行してくれます。つまり、コマンドを覚えなくてもCLIが使える時代が到来したのです。
この変化を象徴するのが、検索数です。たとえばGoogleが2025年6月にリリースした「Gemini CLI」というツールは、リリース直後から月間3万件を超える検索ボリュームを記録しています。OpenAIの「Codex CLI」やAnthropicの「Claude Code」も数千〜数万件の検索を集めており、AIとCLIを組み合わせたツールへの関心が爆発的に高まっていることがわかります。
若手社員なぜわざわざCLIなのでしょうか？
ブラウザで使えるChatGPTやClaudeがあるのに、あえてCLIを使う理由は何なのか。
次のセクションで、その決定的な違いを解説します。
CLI型AIツールとブラウザ型AIの決定的な違い
AI型CLIツールが注目される最大の理由は、既存のブラウザ型AIにはない決定的な強みがあるからです。ここでは、普段ChatGPTやClaudeをブラウザで使っている方に向けて、CLI型との根本的な違いを整理します。
ブラウザ型AIの限界：コンテキストの壁
ChatGPTやClaudeのブラウザ版を使ったことがある方なら、こんな経験があるはずです。
うっかり社員過去の資料やデータを参考にしてほしいのに、いちいちコピー＆ペーストで貼り付けなければならない。1回に貼り付けられる量に限界がある。以前のチャットで話した内容を覚えていない。不便だ
これらの不便さは、ブラウザ型AIが持つ構造的な制約に起因しています。ブラウザ型AIは、基本的にユーザーがチャット画面に入力した情報しか参照できません。パソコンのデスクトップに保存されたファイルや、クラウド上のフォルダ、プロジェクトのコード一式などに、AIが直接アクセスすることはできないのです。
つまり、どれだけ優秀なAIであっても、渡せる情報が限られていれば、出力の質も限られます。コンテキスト（文脈・背景情報）をどれだけ与えられるかがAIの出力品質を左右するというのは、AI活用における基本原則です。そしてブラウザ型AIでは、このコンテキストの量にどうしても天井があります。
CLI型AIが解決すること：ファイル・環境への直接アクセス
CLI型AIツールは、このコンテキストの壁を根本から解消します。
CLI型AIは、ユーザーのパソコンやクラウド上のファイルに直接アクセスできます。たとえばClaude Codeの場合、プロジェクトフォルダ全体をAIに読み込ませることが可能です。数十、数百のファイルがあっても、AIが自動的にファイルを順番に読み込み、関連する情報を抽出し、統合したうえでアウトプットを生成します。
この違いを具体的に比べてみましょう。
ブラウザ型AIの場合、報告書の下書きを作りたければ、参考資料をコピーして貼り付け、過去の報告書のフォーマットを別途指定し、毎回背景情報を説明し直す必要があります。一方CLI型AIでは、「この報告書フォルダを参考に、このデータを使って、前回の報告書と同じ構成で下書きを作って」と指示すれば、AIがフォルダ内のファイルを自ら読み込み、構成や文体まで踏まえたアウトプットを生成します。
さらにCLI型AIには、もう一つ重要な強みがあります。それは、パソコン上でコマンドを実行できるという点です。ファイルの作成、名前の変更、フォルダの整理、さらにはプログラムの実行やテストまで、AIが自律的に行えます。ブラウザ型AIは「考えて答える」ことはできても、「実際に手を動かす」ことはできません。CLI型AIは、考えることと実行することの両方を担える存在なのです。
CLI型AIツールでできること：非エンジニアの活用シーン
CLI型AIは開発者向けのツールとして語られることが多いですが、実は非エンジニアにとっても強力な業務効率化の手段になります。ここでは、PMやマーケター、ビジネス職の方にとって身近な活用シーンを紹介します。
大量のファイルを読み込んだ高精度なアウトプット
CLI型AIの最も実感しやすいメリットは、アウトプットの質が劇的に上がることです。
たとえば、過去半年分の営業報告書が入ったフォルダをCLI型AIに読み込ませ、「この期間のトレンドと課題をまとめて、次の四半期の提案書のたたき台を作って」と指示できます。AIは報告書をすべて読み込んだうえで、データに基づいた提案書の下書きを生成します。
同様に、プロジェクトの議事録、仕様書、進捗報告などが散在するフォルダを丸ごと参照させて、「プロジェクト全体の進捗サマリーを作って」と依頼することも可能です。手動でファイルを開いて情報を拾い集める作業が不要になるため、情報整理にかかる時間を大幅に短縮できます。
繰り返し作業の自動化と仕組み化
定期的に発生する作業の自動化も、CLI型AIの得意領域です。
毎月のレポート作成、CSVデータの加工・集計、フォルダ構成の整理、ファイル名の一括変更など、手順が決まっている作業はCLI型AIに任せることで仕組み化できます。一度やり方をAIに指示すれば、翌月以降は同じ指示を繰り返すだけで完了します。
とくに大量のファイルを扱う業務では効果が顕著です。たとえば「この100件のCSVファイルから売上データだけを抽出して、月別に集計して、グラフ用のデータにまとめて」という指示を自然言語で出すだけで、AIがコマンドを生成・実行し、結果を返してくれます。GUIで同じことをやろうとすれば、ファイルを1つずつ開いて手作業で処理するか、Excelのマクロを書くかのどちらかです。CLI型AIであれば、プログラミングの知識がなくても複雑な処理を実行できます。
複数ツールの横断的な連携
CLI型AIは、パソコン上のさまざまなツールやサービスと連携できるのも大きな特徴です。
近年注目されているMCP（Model Context Protocol）という仕組みを使えば、AIがSlack、Google Drive、GitHub、データベースなどの外部サービスに接続し、情報を取得したり操作したりできるようになります。たとえば「Slackの特定チャンネルから今週の議論をまとめて、Google Docsに議事録として保存して」という一連の作業を、CLI型AIが横断的に実行することが技術的には可能になりつつあります。
ブラウザ型AIでは、各サービスの画面をそれぞれ開いて、情報を手動でコピー＆ペーストする必要がありました。CLI型AIは、ターミナルという1つの画面から、複数のサービスを横断的に操作できる点が根本的に異なります。
代表的なCLI型AIツールとその特徴
CLI型AIツールは2025年に入って急速に選択肢が増え、主要なAI企業がこぞって参入しています。ここでは代表的な5つのツールについて、それぞれの特徴と違いを整理します。自分の用途に合うのはどれかを判断する参考にしてください。
Claude Code：文脈理解と自律実行に優れるAnthropic製
Claude Codeは、Anthropic社が提供するCLI型AIコーディングエージェントです。
最大の特徴は、プロジェクト全体の文脈を深く理解する能力です。関連ファイルのリストをわざわざ指定しなくても、AIが自らプロジェクト構造を読み取り、必要なファイルを参照してくれます。非エンジニアの利用者からは、ブラウザ版Claudeと比べてアウトプットの質が段違いに上がったという声が多く聞かれます。
Git操作の自動化やPR（プルリクエスト）の作成といった開発ワークフローとの統合が深く、長時間にわたる自律的なタスク実行にも対応しています。VS Codeとの連携や、MCPを通じた外部ツールとの接続も可能です。
料金はClaude Proプラン（月額20ドル）から利用でき、より多くの利用枠が必要な場合はMaxプラン（月額100ドル〜）やAPI従量課金も選べます。
Gemini CLI：無料枠が圧倒的なGoogle製オープンソース
Gemini CLIは、Googleが2025年6月にリリースしたオープンソースのCLI型AIエージェントです。
最大の強みは、無料で利用できる枠の大きさです。個人のGoogleアカウントがあれば、Gemini 2.5 Proモデルと100万トークンのコンテキストウィンドウにアクセスできます。プレビュー期間中は1分あたり60リクエスト、1日あたり1,000リクエストという業界最大級の無料枠が提供されています。
Apache 2.0ライセンスのオープンソースとして公開されているため、カスタマイズの自由度が高い点も特徴です。MCPへの対応やGoogle検索との連携、画像生成AIとの統合など、Googleのエコシステムとの親和性が高く設計されています。
一方で、2025年時点ではプレビュー段階のため、企業向けの管理機能や無料枠超過後の商用課金体系は今後整備される予定です。まず気軽にCLI型AIを試してみたい方にとっては、コスト面で最も始めやすい選択肢といえます。
Codex CLI：OpenAI製の軽量コーディングエージェント
Codex CLIは、OpenAIが提供するCLI型コーディングツールです。ChatGPTのサブスクリプションとは別に、ターミナルからOpenAIのモデルを直接利用できます。
特徴は、軽量さとOpenAIエコシステムとの統合です。ローカルでのコード生成やQ&A、ファイル編集に最適化されたcodex-miniモデルが用意されており、低レイテンシで素早い応答が得られます。ChatGPT Plus（月額20ドル）のプランに含まれるため、すでにChatGPTの有料プランを契約している方は追加費用なしで利用可能です。
クラウド上で複数タスクを並列に実行できるCodex Cloud機能もあり、ChatGPTのWebインターフェースとCLIの両方からアクセスできます。GitHubとの連携によるコードレビューの自動化や、Slack経由での操作にも対応しています。
オープンソース（Apache 2.0ライセンス）で公開されているため、企業が自社環境に合わせて改変することも可能です。
Amazon Q Developer CLI：AWSとの連携に特化した無料ツール
Amazon Q Developer CLIは、AWSが提供するターミナル向けAIアシスタントです。
最大の差別化ポイントは、AWSサービスとの緊密な統合です。S3のバケット一覧の取得、VPC構成の確認、CDKを使ったインフラ構築など、AWS環境の操作をターミナルから自然言語で指示できます。裏ではAmazon BedrockとClaudeモデルが動作しており、ステップバイステップの推論でタスクを処理します。
AWS Builder IDがあれば無料で利用開始でき、エージェント機能も含めた基本的な機能に追加費用がかからない点は大きな魅力です。日本語にも対応しており、日本語で質問すればそのまま日本語で回答が返ってきます。
ただし、AWS環境の操作に最適化されているぶん、汎用的なコーディングやファイル操作では他のツールの方が柔軟性が高い場面もあります。普段からAWSを使っている企業や開発者にとっては、まず最初に試す価値のある選択肢です。
Aider：複数のAIモデルを切り替えて使えるOSS
Aiderは、オープンソースコミュニティで開発されているCLI型AIコーディングツールです。
他のツールとの最大の違いは、特定のAI企業に依存しない設計になっている点です。OpenAI、Anthropic、Google、ローカルLLMなど、さまざまなAIモデルを自由に切り替えて利用できます。使いたいモデルのAPIキーを設定するだけで、同じインターフェースから異なるAIの力を借りることが可能です。
Git連携が基本設計に組み込まれており、コード変更を自動的にコミットする機能があります。どのファイルを見るべきかを明確に指定する必要がある場面もありますが、その分ユーザーが処理の範囲をコントロールしやすいという見方もできます。
無料で利用でき（AI側のAPI利用料は別途必要）、Python環境があればすぐにインストールできます。特定のベンダーにロックインされたくない方や、複数のAIモデルを用途に応じて使い分けたい方に適しています。
結局どれを選ぶべきか：用途別の判断基準
選択肢が5つもあると迷いますが、判断のポイントは明確です。
- 初めてCLI型AIを試す場合は、Gemini CLIが最もハードルが低い選択肢です。無料枠が大きく、Googleアカウントさえあればすぐに始められる
- すでにChatGPTの有料プランを契約しているなら、Codex CLIは追加費用なしで利用できるため、最小限のコストで試せる
- AIのアウトプット品質を最も重視するなら、Claude Codeが有力です。文脈理解の深さと自律実行能力の高さは、とくにプロジェクト単位での活用で威力を発揮
- AWSを日常的に使用している開発者やチームにとっては、Amazon Q Developer CLIが自然な選択
- 特定の企業に依存せず柔軟に運用したい場合は、Aiderのマルチモデル対応が魅力
重要なのは、「最強のツールを1つ選ぶ」ことではなく、自分の業務や目的に合ったツールから始めることです。いずれのツールも無料で試せる方法が用意されているため、まず触ってみて使用感を確かめることをおすすめします。
CLIツール導入前に知っておくべき注意点
CLI型AIツールには大きな可能性がありますが、導入する前に理解しておくべきリスクや注意点もあります。とくに非エンジニアの方がこれから始める場合に知っておきたいポイントを整理します。
非エンジニアがつまずきやすいポイント
CLI型AIツールは「コマンドを覚えなくても使える」と紹介されることが多いですが、完全にゼロ知識で使えるわけではありません。
まず、ツールのインストール自体にターミナル操作が必要です。多くのCLI型AIツールはnpm（Node.jsのパッケージマネージャー）やpip（Pythonのパッケージマネージャー）経由でインストールするため、Node.jsやPythonの環境構築が前提になります。初めてターミナルを触る方にとって、この最初のセットアップが最大のハードルになりがちです。
また、AIが提案する操作の内容を理解できないまま承認してしまうリスクもあります。CLI型AIはファイルの作成・変更・削除を実行できるため、「AIが何をしようとしているのか」をある程度把握できる状態で使うことが望ましいです。多くのツールにはAIの操作を事前に確認してから承認する仕組みが用意されていますので、最初はこの確認ステップを省略せずに使うことを推奨します。
さらに、CLI型AIツールはアップデートの頻度が非常に高いという特徴があります。数週間単位で機能が追加・変更されることも珍しくなく、ネット上の情報が既に古くなっている場合もあります。公式ドキュメントを定期的に確認する習慣をつけることが重要です。
セキュリティとコストの考え方
CLI型AIツールは、パソコン上のファイルに直接アクセスできるという強みがそのままセキュリティ上のリスクにもなります。
業務で扱う機密情報や個人データがあるフォルダをAIに読み込ませる場合、そのデータがAI側のサーバーに送信される可能性があることを理解しておく必要があります。各ツールのプライバシーポリシーやデータの取り扱い方針を事前に確認し、機密性の高いデータを扱う場合はローカルで動作するモデルの利用も検討すべきです。
コスト面では、CLI型AIツールは使い放題ではない点に注意が必要です。多くのツールは5時間ごとの利用枠や週次の上限が設定されており、ヘビーに使うとすぐに上限に達する可能性があります。とくにAPI従量課金で利用する場合は、処理するファイル量やタスクの複雑さに比例してコストが増加するため、最初は小規模なタスクから始めて利用量の感覚を掴むことが賢明です。
企業として導入する場合は、データガバナンス、アクセス権限の管理、利用コストの可視化といった運用設計が欠かせません。いきなり全社導入するのではなく、まず少人数のチームで試験的に導入し、効果とリスクを見極めてから展開する進め方が現実的です。
まとめ
CLIとは、テキストでコンピュータに指示を出す操作方法です。かつてはエンジニア専用の技術でしたが、AIの搭載により「コマンドを覚えなくても使える」時代に入りました。
ブラウザ型AIとの決定的な違いは、パソコン上のファイルに直接アクセスして読み込み・実行まで行える点にあります。Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Amazon Q Developer CLI、Aiderなど主要ツールにはそれぞれ異なる強みがあり、用途や予算に応じて選択できます。
一方で、セットアップのハードルやセキュリティ、コスト管理といった注意点もあるため、まずは無料枠を使った小さな試行から始めるのが賢明です。CLI型AIは今後のAI活用において主流となる可能性が高く、今のうちに触れておくことが将来の選択肢を広げます。
