OpenAIのチャット環境に、新たに「/goose」「/qwen」「/opencode」などのコマンドが追加され、「/claude」「/codex」「/gemini」とあわせて、複数のAIエージェント（モデル）を瞬時に切り替えながら利用できるようになりました。本記事では、この変更がユーザー体験や仕事の進め方にどのような影響を与えるのかを解説します。
新コマンドで何が変わるのか
「/goose」「/qwen」「/opencode」とは何か
今回追加された「/goose」「/qwen」「/opencode」は、既存の「/claude」「/codex」「/gemini」と同様に、チャット内で呼び出せる別種のAIエージェント（モデル）を指すコマンドと考えられます。ユーザーはチャット欄でスラッシュコマンドを入力するだけで、それぞれの得意分野や特性を持つモデルに切り替えられるようになります。
たとえば、コード生成に強いモデル、長文の要約に向いたモデル、クリエイティブライティングが得意なモデルなど、用途に応じた「役割の違うAI」を同じ画面から呼び出せるイメージです。
「/claude」「/codex」「/gemini」とのあわせ技
これまでにも「/claude」「/codex」「/gemini」など、異なるモデルを使い分けるためのコマンドが存在していました。今回のアップデートでは、これらに新たな選択肢が追加された形で、ユーザーはチャットの文脈を保ったまま、複数のモデルを横断的に利用することが可能になります。
「Switch agents as fast as you switch models（モデルを切り替えるのと同じ速さでエージェントを切り替えよう）」というメッセージが示す通り、エージェント＝モデルをほぼ同義で扱いながら、状況に応じてベストなAIを瞬時に呼び出す利用スタイルが想定されています。
複数エージェントを切り替えるメリット
作業フローを止めない「即切り替え」の価値
複数のAIサービスを試す場合、本来であればタブを切り替えたり、別サイトにアクセスしたりする必要があります。今回のようにチャット内のコマンドだけでエージェントを切り替えられると、ユーザーは作業フローを中断せずに、複数の視点や回答スタイルを一気に比較できるようになります。
同じ質問を異なるモデルに投げて、回答の精度や表現の違いを素早く比べることで、「このタスクならどのエージェントが最適か」をその場で判断しやすくなります。特に、リサーチや企画立案、プログラミングなど、試行錯誤を繰り返す作業では大きな時短につながります。
ユーザーが得られる具体的な利点
実務や学習の現場で想定される利点は、次のようなものです。
- プログラミングでは、バグの原因調査を「/codex」、仕様書の要約を別のエージェントに任せるといった役割分担が可能
- ビジネス資料作成で、論理構成を得意とするモデルと、文章表現に強いモデルを併用し、効率的にブラッシュアップ
- 英語学習やレポート作成で、異なるモデルの回答を見比べることで、多角的な視点や表現パターンを吸収
- クリエイティブ分野では、複数エージェントにアイデアを出させ、最も面白い案を組み合わせて企画を強化
こうした「複数のAIに同時相談する」スタイルが、特別なツール導入なしにチャット上だけで完結するのが、今回のアップデートの大きなポイントです。
活用のヒントと注意点
エージェントごとの「得意分野」を見極める
複数のエージェントが使える環境では、それぞれの強みを理解しておくことが重要です。コード生成やデバッグを得意とするエージェント、自然な文章生成に長けたエージェント、事実ベースの回答を重視するエージェントなど、特性を把握しておくことで、毎日の作業を最適なモデルに割り振れるようになります。
最初は同じプロンプトを複数のコマンドで投げてみて、
「どのエージェントが自分の用途に合うか」
「回答の傾向やスタイルにどんな違いがあるか」
を比較検証するところから始めると、特徴がつかみやすくなります。
情報の正確性とセキュリティへの配慮
エージェントが増えるほど、「どのモデルがどのデータに基づいて回答しているのか」をユーザー側で意識する必要があります。特に、ビジネス利用や機密情報を扱う場面では、利用規約やデータの取り扱い方針を確認したうえで、入力する情報の範囲を慎重に見極めることが求められます。
また、事実確認が必要な重要な判断では、複数エージェントの回答を突き合わせたり、公的な情報源と照合したりするなど、人間側のチェックを組み合わせることが安全な活用につながります。
まとめ
「/goose」「/qwen」「/opencode」をはじめとする新コマンドの追加により、ユーザーはチャットの中で複数のAIエージェントを自在に行き来しながら活用できるようになりました。作業を中断せずに視点を切り替えられることで、生産性向上や発想の広がりが期待できます。一方で、モデルごとの特性理解や情報の正確性への配慮は、これまで以上に重要になります。今後は、単一のAIに依存するのではなく、「複数のAIを編成して使いこなす」スキルが、個人・企業の競争力を左右していきそうです。
