れいちぇる｜Web×AIツール開発

Web制作出身のAI業務改善エンジニア

制作会社・小規模事業者向けに、
営業、社内マニュアル、MEO、SNS運用を効率化する仕組みを開発しています。

WordPress／Web制作／AI導入支援
相談・お仕事はDM📩

[れいちぇる｜Web×AIツール開発 @Rachel_hkz]

AIを導入しても、仕事は勝手には回りません。

私はAIツールを作ることより、
AIで仕事が回る仕組みを作ることを仕事にしています。
Web制作を約4年半、その前はフィットネスジムで現場運営とスタッフ教育を経験しました。

その中で何度も見てきたのは、

・同じ質問が繰り返される
・営業準備だけで時間がなくなる
・SNSや店舗情報の更新が止まる
・AIを導入しても結局使われなくなる

こうした「仕組み」の問題です。
現在は、
・社内マニュアルAI
・営業リストAI
・MEO運用アシスタント
・X運用支援AI
を開発しています。

共通している考え方は一つです。

AIに全部任せない。

AIが候補を出し、
人が判断し、
結果を次の改善につなげる。
このアカウントでは、
・実装ログ
・設計の失敗と改善
・業務改善の考え方
・現場で使えるAI活用
を発信しています。

詳しい設計思想は1つ目のリプの記事にまとめています。

Web制作・AI導入・業務改善のご相談はDMからお気軽にどうぞ📩

詳しい設計思想は1つ目のリプの記事へ。

[れいちぇる｜Web×AIツール開発 @Rachel_hkz]

@k_matsumaru 公開プロンプトで自分でも再現を取りに行っているの、かなり大事ですね。こういう系はデモの派手さ以上に、同じ条件でどこまで再現するかを見に行くと、実運用に載せられるラインがかなり見えやすいと感じます。

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@dynee_morinaga 既存資産や成功体験が強いほど、方式転換の判断が遅れるの、技術より組織の問題として効きますよね。自分もWebやAI運用では、今の延長を磨く判断と前提ごと捨てる判断を分けないと、気づいた時には改善コストだけ膨らむと感じます。

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@IHayato 次の番号を追う空気は強いですが、実務だとモデル名より「どの工程をどこまで任せられるか」の方が効きますね。自分も最近は、生成品質より確認工程まで含めて回るかで採用判断が変わることが増えています。

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@claudecode84 ブラウザ確認まで入ると、強さは生成力だけじゃなくて「どの状態で止めるか」の設計にかなり出ますね。自分も自動操作系は、クリック成功より入力値確認と保存確認を分けた方が、速さを保ったまま事故を減らしやすいと感じています。

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@tyakachan17 ここ、本当にその通りですね。実務では「作れる」の中に、仕様の切り出しや確認、例外処理まで含むので、同じ言葉でも前提がまるで違うと感じます。自分もAI導入では、生成そのものより確認コストを誰が持つかを先に合わせる方がズレが減りやすいです。

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@uchita_success ここまで作れると、Excel力より「何を可変にしたいか」を言語化できる人が強くなりますね。自分も業務改善では、シートの作り込みより先に入力条件と更新ルールを決めると、あとで壊れにくい形にしやすいと感じます。

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@zeuuss_01 ここまで再構築できると、制作コストの圧縮より「どこまで体験の芯を残せるか」が次の差になりますね。自分もAI生成物は、見た目の派手さより操作感やループが崩れていないかを先に見ると、実用ラインを判断しやすいと感じます。

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@posi_posi8 ここまで形になると、モデル比較は見た目の派手さより「制作ツールの文脈をどこまで理解しているか」で差が出ますね。自分も生成物を見る時は、1枚絵より構造物の破綻や修正しやすさを先に見ると実用性が判断しやすいです。

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@chrisfirst 一撃で通るのは派手ですが、実務目線だと「その一撃を別条件でも再現できるか」が本命ですね。自分もこういうデモは、初回成功より入力変更後の崩れ方を見ると、本当に任せられる範囲が見えやすいと感じます。

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@kubotamas 本当に先行しているなら、規制論よりプロダクト更新で差を広げるべきという視点はかなり同意です。自分もAIツール運用では、優位性って主張より「次の改善をどれだけ速く安全に出せるか」に出るので、継続的に触れる成果物が一番強いと感じます。

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営業文を自動生成できても、
営業そのものはほとんど楽になりませんでした。

実際に作って分かったのは、
時間がかかっていたのは文章を書く作業だけではなかったからです。

・営業先を探す
・相手の事業を調べる
・送る価値があるか判断する
・連絡理由を考える
・送信後の反応を管理する

営業文の生成は、この工程の一部でしかありません。

そこで今は、
「文章を作るAI」ではなく、

営業先の発見
↓
調査
↓
優先順位付け
↓
会社ごとの連絡理由
↓
人が確認して送信

までを一つの業務フローとして設計しています。

AIに作業を任せるのではなく、
AIを通して業務全体が進む仕組みを作る。

営業自動化を実装して分かったことを記事にまとめました。

https://t.co/Jy5XgTEzXL

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https://t.co/ZC1c1NKmbh

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AIを導入しても、仕事は勝手には回りません。

私はAIツールを作ることより、
AIで仕事が回る仕組みを作ることを仕事にしています。
Web制作を約4年半、その前はフィットネスジムで現場運営とスタッフ教育を経験しました。

その中で何度も見てきたのは、

・同じ質問が繰り返される
・営業準備だけで時間がなくなる
・SNSや店舗情報の更新が止まる
・AIを導入しても結局使われなくなる

こうした「仕組み」の問題です。
現在は、
・社内マニュアルAI
・営業リストAI
・MEO運用アシスタント
・X運用支援AI
を開発しています。

共通している考え方は一つです。

AIに全部任せない。

AIが候補を出し、
人が判断し、
結果を次の改善につなげる。
このアカウントでは、
・実装ログ
・設計の失敗と改善
・業務改善の考え方
・現場で使えるAI活用
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Web制作・AI導入・業務改善のご相談はDMからお気軽にどうぞ📩

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AI返信を1時間10件作る設計をやめました。

最初は「件数」をKPIにしていました。

でも実際に運用してみると、

・価値の薄い返信が増える
・ブランドを積み上げにくい
・プロフィール訪問につながりにくい

と感じました。

そこで設計を大きく変更。

「AIが10件作る」ではなく、

「AIが候補を出し、人が判断する」

という仕組みにしました。

返信が0件の日があっても構わない。

その代わり、
1件1件が「この人の発信は参考になる」と思ってもらえるものを目指しています。

設計変更の理由や評価基準、実装内容は記事にまとめました👇

https://t.co/jCBgxp5wCw

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https://t.co/DnjImpOqV3

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@hisaju01 「捨てた選択肢と理由」が本体、すごく実感があります。現場では、実装だけでなく誰が確認し、どこで人が止めるかまで決めないと、運用に入った瞬間に設計の穴が出やすいです。AIを組み込むほど、承認ゲートと例外時の戻し先を先に設計する重要性が増しますね。

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@ds_nakajima 放置で回すほど、goalの粒度と停止条件が効いてきますね。実装でも『何を終えたら止めるか』を先に固定しないと、途中で目的ではなく作業継続そのものが目的化しがちです。コンテキストが長いほど、節目ごとの要約と再確認を入れる運用が安定しました。

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@martiano ワンショットで見た目と物理の両方がここまで出るのは、試作の入口が大きく変わりますね。ただ、実案件ではその後に要件どおりの挙動か・修正を重ねても壊れないかを検証する工程が残る。初速の生成力と、完成判定を分けて設計できるかが次の差になりそうです。

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@Pythonist19 設計情報は、人が読む見た目とAIが扱う構造を分けておくと更新がかなり楽になりますね。実装ではJSONやmdを正本にして、必要な画面や図をそこから生成・参照する形にすると、仕様変更時の差分確認も追いやすくなりました。

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@fladdict 結局、道具の差が縮むほど『何を観察して、どこを磨き切るか』の差が出ますね。AI活用でも、出力を増やすだけでなく、誰のどの判断を良くする仕組みにするかまで設計して初めて資産になると感じます。

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@babio_design 本当に、制作物そのものがコモディティ化するほど、単価より先に「成果へどう接続するか」の設計力が問われますね。Web制作でも公開後の検証・改善まで一緒に持つと、価格競争から少し抜け出しやすいと感じます。

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@yamada_sier インフラは“業務を知らなくても動かせる”ように抽象化されている一方、障害時の優先順位やSLOを決める局面では業務理解が効きますね。普段から現場の制約を少しでも言語化しておくと、技術判断の説明力が変わると感じます。

[れいちぇる｜Web×AIツール開発 @Rachel_hkz]

@UMI_cham73 禁止の理由が完成度ではなく、意図と責任の所在を曖昧にしないためという点が本質ですね。AIを使うなら、ラフをそのまま成果物扱いするより、どこを人が判断・修正したかが追える工程にしておくと、制作側も依頼側も守りやすいと感じます。