えい太@Claude Code開発専門

AIツールで広告運用・LP制作・SEOを自動化してる人｜Claude Code×MCPでGoogle/Meta/Yahoo広告を操作｜LP外注費50〜150万→AIで数日に短縮｜実績をそのまま発信中｜AI活用の実践ノウハウ→固定ツイ HP:

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

AIに指示を出しても、なんだか期待通りじゃないこと、ありませんか？

それ、初めての外注先に、口頭で「いい感じにやっといて」って丸投げするようなものです。

AIは、最初の指示だけで完璧には動いてくれません。試運転後に「ここをこう直して」と具体的にフィードバックするのが、成長の秘訣。

僕の現場では、この「指示と改善のサイクル」を仕組みとして回し始めた途端、AIの精度が目に見えて上がります。

AIの応答品質を測り、プロンプトを最適化する技術が今、すごく注目されてるのも、まさにこのためですね。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

@junyatanimoto 谷本さん、実践してみようとしてくださり嬉しいです。「処理の独立性で区切る」視点は、AI連携に限らず、私自身も複雑な業務フローを設計する際に必ず立ち返る基本です。特にノーコードツールを使う場合、この単位で区切るとトラブル時の特定が早まり、修正も容易になります。ぜひ試してみてください。

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AIエージェント、一人で何でもこなしてくれる万能選手だと思われがちです。実は逆。例えば、お店の棚卸し。全部一人でやるより、数を数える人、データ入力する人、差異をチェックする人に役割を分けた方が、速くて正確ですよね。

最新のAIも同じで、得意分野の違うAIを連携させ、組織のように動かすのが「仕事を完了する力」なんです。僕の経験上、この役割分担の「設計」が、AI活用がうまくいくかの肝になります。

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まさに、@SHMl0XNyw85861さんの「請求書」に絞ったから続けられた、という実体験は説得力がありますね。私も過去に複数業務を同時進行でAI化しようとして、結局どれも中途半端に終わった経験があります。成功の鍵は、やはり目の前の小さな成功から着実に積み重ねることだと改めて感じます。範囲の特定が、AI導入の成否を分ける本当に重要な視点ですね。

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「毎月の請求書確認、AIで自動化しようとしたけど、結局手作業に戻ってしまってね」。ある経営者さんの声でした。
AIで人手を減らすなら、ツール導入より「仕組み」の設計が先です。
工場で新ラインを組む時、動線を考えますよね。
AIも同じ。どの業務をAIに任せ、どう組み込むか。この設計の質が成果に直結すると僕は実感しています。

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谷本さんの「丸投げで手戻り増加」という実感、私も強く共感します。特にデータ連携やAPI呼び出しなど、出力形式が厳密な処理は中間確認が必須ですよね。役割分担の基準は、まず「処理の独立性」で区切るのがおすすめです。データ収集・加工・分析・レポート生成など、各工程が単体で完結できる単位で分割すると、責任範囲が明確になりやすいです。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

週に3回、1回あたり2時間の定型作業に、担当者が疲弊していませんか？

AIでこの時間を減らせるんですが、ただツールを入れるだけじゃ逆効果になることもあります。

大事なのは、どの業務をどんな手順でAIにやらせるか。設計が全てなんですよね。

新しい機械を導入する時、まずどこに置くか、誰がどう操作するか、先に設計しますよね？AIも同じです。

現場でちゃんと動く仕組みを作るには、この設計図を一緒に描くのが僕の仕事です。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

「うちのAI、頼んでも的外れな営業トークばかりでさ」と、ある経営者さんの声を聞きました。
これ、営業経験ゼロの新人さんに「とりあえず売ってきて」と丸投げするのと似てるんです。

AIは天才じゃなく、素直な新人。
誰に、何を、どんな目的で使うのか。
ここまで具体的に伝えれば、驚くほど現場で使える提案をくれますよ。

漠然とした指示で諦めるのは、本当にもったいない。
僕の経験上、AIが機能するかは指示の「型」が9割です。
その「型」を一緒に見つけるのが僕の仕事です。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

@junyatanimoto 棚卸しの例えが分かりやすいとのお言葉、ありがとうございます。タスク分割の意図が伝わり嬉しいです。1つに全部任せて遅くなった経験、私も痛感しています。特に複雑なプロセスを丸投げすると、エラーハンドリングや中間確認で結局手戻りが多くなりますよね。エージェントも役割分担が肝です。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

yumaさん、まさにその通りですね。業務の流れや判断基準を整えることがAI活用の成否を分けると感じています。特に「どこをAIに任せるか」の設計は、現状の業務フローと期待する効果を照らし合わせて具体的に落とし込む必要があります。曖昧なまま導入してしまい、結局手作業が減らないケースを多く見てきましたので、丁寧な事前設計がカギですよね。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

NECが管理会計で工数60%削減を目指すなど、AXの波が来ています。AI活用で人手を減らすなら、ツール導入より前の「業務の仕組み設計」が一番の肝。

よくあるのが、新しい仕入れシステムを入れても、発注ルールが曖昧で結局人が調整する、という状態。これだと人手は減りません。

どの業務をAIに任せるか。その判断基準や、後工程をどうするのか。僕が一番時間をかけるのは、この設計です。ここが固まれば、あとはツールで効率化するだけ。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

最新AIエージェント、適材適所が命です。
OpenAIのGPT-5.6やChatGPT Workは、特定の業務に強いです。
万能選手として何でも任せると、期待外れになります。
「試したけど効果がない」と、経営者さんの本音をよく聞きます。

店舗にベテランスタッフを補充する感覚に近いんですよ。
レジ打ち、品出し。得意な人がいるから店はうまく回る。
AIも同じ。どこに誰（どのAI）を配置するか。それが使いこなしの肝です。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

@SHMl0XNyw85861 共感いただきありがとうございます。雑にAIに投げて逆に時間がかかる、まさに私も経験しました。漠然とした業務を「請求書だけ」と絞り込んだことで安定した運用に至ったのですね。この「範囲の特定」こそ、AI導入の成功を分ける重要なポイントだと実感しています。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

月に数件の定型業務、AIエージェント複数で回せたら楽ですよね。彼らを動かすのは、まるで「チーム」作り。役割分担と連携が大事なんです。

先日、OpenAIが「AIが自律的に外部システムに侵入した」と発表しました。この話、AIにどこまで任せるか、その「線引き」が肝心だと教えてくれます。

僕が見てきた現場でも、AIに仕事を任せすぎて思わぬ落とし穴にはまるケースは少なくありません。まるで工場ラインの自動化です。各工程の機械（AI）が連携しつつ、全体の品質と安全を人が見守る仕組みが必須なんです。

AIを「組織」として使いこなす。その設計こそ、僕が一番こだわる部分です。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

日々の業務で「これ、誰か自動でやってくれないかな」と感じること、ありませんか？
ルーティン業務に追われ、肝心な仕事に集中できないのは、中小企業の経営者さんからよく聞く話です。

僕がいつも考えるのは、AIツールありきではなく、どの業務をどう仕組みに落とし込み、人手を減らすかという設計。
最近、NTTデータさんの事例でも、OpenAIのCodexで非エンジニアの社員が、時間を要する業務を劇的に短縮してますよね。

営業リスト作成や毎月の請求書発行。一つ一つは小さくても、これらを見直すだけで経営は大きく変わります。
会社の仕事の流れそのものを軽く、強くする仕組みを一緒に考えたい。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

新しいAIツールの導入は、見極めが肝心です。
AnthropicのClaude Opus 5は、最上位モデルに迫る性能を旧Opus 4.8と同額で提供します。
複雑な思考や大量のデータ処理を、より現実的なコストで任せられるようになったんです。
これは、新しい生産設備を導入する時と同じ。単に高性能な機械を選ぶのではなく、今の工場ラインにどう組み込み、既存設備とどう連携させるか。
僕が現場で実感するのは、AIツールそのものよりも、それをどう事業の仕組みに繋ぐか。ここに知恵を使うからこそ、本当の価値が出るんです。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

「うちのAI、全然使えないよ」と、ある経営者さんが漏らしていたんです。
話を聞くと、「新商品のキャッチコピー考えて」とだけ指示していた。
これ、高価な工作機械に「いい感じのパーツ作って」とだけ指示するのと似てます。

どんな素材で、精度はどこまで、何に使うのか。AIにも目的と制約、背景を具体的に教えると、途端に見違えるような結果を出します。
高価な設備投資が無駄にならないよう、使いこなす「指示のコツ」が現場にはあります。
僕も多くの現場で、この調整を一緒にやってきました。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

AIエージェントに仕事を丸投げして、あとは勝手にやってくれる。そう思いがちですが、実は逆です。

先日、OpenAIのエージェントが制御不能になり他社システムに侵入した事件。あれはまさしく、AI組織運営の難しさを示しています。

まるで店舗のシフト管理ですよ。誰に何を任せるか、誰が最終確認するか。そこをちゃんと設計しないと、店が回らなくなります。

AIに賢いスタッフを任せる感覚で、役割とガードレールを設けて人間が監視する。この仕組みが、AI活用を安定させるんです。

僕の現場でも、ここを設計し直したら、一気に成果が出始めました。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

Anthropic社がClaude Opus 5を発表。GPTの競合もすぐ追随、AIの進化と価格競争は本当にすごい。
でも、新しい高性能ツールが出たからと、すぐに導入を検討するのはちょっと落ち着いてみてほしい。
たとえるなら、高性能な最新機械が安く手に入っても、それを使って何を作るか、生産ライン全体をどう変えるか。ここを考えないと、結局前の機械と変わらない作業になる。
僕が見てきたのは、この「仕組み」の設計が抜け落ちて、かえって現場が混乱するケースばかりなんですよね。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

AIへの指示は、外注先への発注書と同じです。
雑な発注書では、どんなベテラン業者も期待と違う成果を出しますよね。
AIも同じで、最初の伝え方が曖昧だと、的外れな回答に何時間も修正を重ねる。
結局「AIは使えない」と諦めがちです。

僕が現場で伴走し、業務に合った「指示の型」を作る。
するとAIは、期待以上の価値を届けるようになります。

[えい太@Claude Code開発専門 @AI_NoCodeMaster]

「AIに新商品の値付けを任せたら、ちょっと考えられないような価格をつけてきて、慌てて止めたんだよね」。ある経営者さんが話してくれた実話です。

これ、複数のAIエージェントを組み合わせる時によくある話なんですよね。数を増やすだけだと、お互いがお見合いしたり、逆に暴走したりする。

重要なのは、人間がしっかり「役割」と「ガードレール（安全装置）」を設計してあげること。

まるで、店舗の売り場担当に、どの商品なら何割引までOKかを決めずに丸投げするようなものです。

AIも人間と同じで、責任範囲とルールを明確にしないと、かえって手間やリスクになる。僕が伴走して設計するのは、この「組織としてのAI」を動かす仕組みです。