たい@AI×自動化ラボ

AI×自動化で“ほぼ放置で収益を生む仕組み”を構築中。
AIとPythonでXとブログの自動運営を検証しています。
「仕組み化」「効率化」「実験ログ」
同じ方向を考えている方に役立つ情報を発信中。

[たい@AI×自動化ラボ @PythonandAI]

AI×Pythonで、Xやブログを「ほぼ放置で回す」仕組みを作れるか検証中。

再現性にこだわって、ツール選定・構築プロセス・失敗も含めて全公開。

ゴールは「誰でも再現できる形に落とすこと」。

同じ方向で動いている人とは、試行錯誤も含めて共有していきたい。

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AIツールを使い分ける時、最初に見るのは機能の多さではない。

調査や比較の入口 → Genspark
思考整理や長文構成 → Claude
雑多な壁打ちや下書き → ChatGPT
コード実装寄り → Claude Code

今の私の基本はこの分担だ。
ただし、これは私の用途と作業順序に合わせた話で、目的が変われば最適解も変わる。
最強探しより、今の作業に合うものを当てる方が早い。

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@Oc4Um そうですね。制約がなければ、ずっとAIの新機能を試し続ける日々だったかもしれません。

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本業があって、家族がいて、副業もやっている状態でAIを使っていると、「どこに使うか」より「どこに使わないか」の判断が先に来る。

あれもこれもAIに任せようとして、確認作業が増えてかえって詰まった経験が何度かある。

制約がある方が、AI活用の優先順位が自然に絞れるというのは、やってみて気づいた話だ。

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@bl_fox26 そうですね。上手くいかなかった時に一歩手前に戻れるというのは大きなメリットだと考えています。

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AIへの委任を広げる前に、先にやっておくことがある。

私の場合は「提案だけ任せる」→「下書きまで任せる」→「一部を半自動化」の順に段階を上げた。

最初から全部任せると、何がズレても気づきにくくなる。
観察と修正ができる状態を先に作ってから、権限を広げる方が結果的に速く進む。

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Genspark Clawについて、導入前の判断材料として整理した。

Clawは、自律型エージェントとしてかなり気になる存在ではある。
ただ、私は現時点では未契約だ。
Claude CodeやCodexで足りている部分が多く、Cloud Computer費用とクレジットの二重コストも気になった。

できることだけでなく、今の自分がなぜ見送っているかも含めて記事にまとめた。

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@bu_papa_ryo 経験談、ありがとうございます。いきなり全部任せるとズレがちですよね。
楽をしたい時こそ「急がば回れ」の精神でいきましょう。

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Claude Skillsについて記事を書いた。

実際に使い始めて感じたのは、Skillsは何でも入れる場所ではなく、「やり方が固まった作業」を渡す場所だということだ。
私は、Taibouの知識ファイル整理や、同じレイアウトのアウトプットの再現で使っている。

ProjectsやMCPとの違いも含めて、どの場面でSkillsを選ぶべきかを記事に整理した。

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AIに書かせた文章を確認していたら、生成にかかった時間より確認に時間がかかっていた、ということが何度かあった。

速く作れるのは本当だが、「出力が正しいか」ではなく「自分の目的にとって正しいか」を確認するのは、意外と削れない作業だ。

生成コストと確認コストを分けて見る習慣が、AI活用の精度を上げる。

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Claudeの料金プランは、上限に当たる頻度で見方が変わる。

私はClaude Proを契約していて、Claude Codeも使っている。
ただ、現状はまれに5時間制限に当たる程度なので、今すぐMaxに上げるより「制限に当たる頻度が増えたら検討する」という判断にしている。

Free・Pro・Max・Teamを、機能比較ではなく用途別の後悔しにくい選び方として記事に整理した。

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ブログ記事を増やす時、最近は新規作成だけでなくリライト枠も意識している。

新しい記事は入口を増やす。
既存記事のリライトは、すでに検索に触れている場所を整える。

どちらも大事だが、時間が限られるなら「新しく書くか、直すか」を毎週分けて見るだけでも判断しやすい。
記事数より、資産として働く状態に近づける方を優先したい。

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@Mar_3simai 引用ありがとうございます。
学習時間とリターンのバランスを事前に確認しておくことは重要ですよね😌

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AIツールを選ぶ時、最初に問うのは「このツールは没頭すべき時間を増やすか、減らすか」だ。

楽になるかどうかだけで選ぶと、ツールを試すこと自体が目的になりやすい。
本当に向き合いたい作業に時間が戻るなら使う。
戻らないなら、便利でもいったん距離を置く。

AIを使うほど、「何に没頭するか」を先に決める必要が出てくる。

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発信を続けていて、フォロワー数とブログ読者数は別物だと実感している。

Xで反応があっても、ブログへ来るかどうかは別の話だ。
SNSは関心の入口で、読者はブログ側に蓄積される。

数字を一つで見るより、「入口の流入」と「資産の蓄積」を分けて読む方が、次の手が見えやすい。

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AIがコードを書く時代に、プログラミング学習は必要なのか。

この問いは、「必要・不要」で切るより、「どこまでAIに任せるつもりか」で考えた方が現実的だと思っている。
VBAとPythonを書いてきて、今はAIに書かせる場面が増えたが、要件を言語化できるかどうかで出力品質はかなり変わる。

足りる人・足りない人の分岐を、自分の経験から整理した。

[たい@AI×自動化ラボ @PythonandAI]

Xの自動投稿を続けていると、反応が薄い投稿にも意味があるのか迷う時がある。

ただ、自動投稿の役割を「その場で伸ばすこと」だけに置くと判断を誤る。
思想のストック、ブログ導線、後で振り返る実験ログとして見れば、反応が小さくても残る価値はある。

拡散は手動投稿やリプライで取りに行き、自動投稿は基礎代謝として回す。
今はその分担で見ている。