通信業界で10年以上働きながら、副業でブログやアプリを作っています。
「これは自分一人じゃ無理だ」と思っていたものが、この数ヶ月でいくつかできました。
きっかけは全部Claude Codeです。
何ができるようになったのか、正直に書きます。
Claude Codeってそもそも何？
Anthropicが出しているAIのツールです。
テキスト生成AIとは少し違って、「作業を渡したら完成まで動いてくれる」イメージが近いです。
ファイルを読んで編集もできるし、コードも書けるし、記事の下書きも出せる。
ChatGPTと一言で比べると、ChatGPTは「聞いたら答えてくれる」、
Claude Codeは「仕事を渡したら完成させてくれる」という感じです。
一人では絶対無理だったもの3つ
① 株価監視アプリの開発
正直、これは自分には無理だと思っていました。
高配当株を監視して、利回りが閾値を超えたらDiscordに通知するBotを作りました。
名前は「配当アラーム」。
Pythonで書いていて、GitHub Actionsで平日9〜15時に30分おきに自動実行しています。
監視銘柄は日本株・米国株合わせて25銘柄。テストも89件書いて全通過しています。
自分のプログラミングレベルは「Pythonが少し読める程度」です。
コードを書いてもらって、エラーが出たらエラー文をそのまま貼って「直して」と言う。
これを繰り返していたら動くものができた。デバッグもほぼ任せっぱなしでした。
実際にこういう通知がDiscordに届いています。
日次レポートも自動で流れてきます。
「一人でゼロから作れる」と思っていなかったので、動いたときはめっちゃ驚きました。
② AIツール比較サイトの制作
フロントエンドはほぼ触ったことがない状態で、Next.js + Tailwind CSSでサイトを作りました。
3ステップの診断ウィザード・レーダーチャートでの比較機能・10ツール分の詳細ページまで入っています。
「このコンポーネントはこういう見た目にしてほしい」と伝えるだけでコードが出てくる。
指示→確認→修正のサイクルを繰り返していたら、フロントエンドを書いたことがない状態でも動くサイトができました。
ゼロから自分で書く発想はもうないです。
③ コンテンツの量産
一人でブログ・YouTube台本・SNS投稿を同時に回すのは、時間的に無理でした。
今はジャンル・ターゲット・伝えたいことを渡すと、こういう形で記事の候補や構成が出てきます。
候補が出たら下書きを作ってもらう。出力はMarkdownのファイルとして手元に残ります。
この数ヶ月で記事10本近く・YouTube台本1本を、この流れで仕上げました。
ただ失敗もあります。最初の頃、事前調査なしで書かせたら
UQ mobileとY!mobileが比較表からごっそり抜け落ちた記事ができた。
AIは学習データで動くので、最新情報を渡さないと古い内容を普通に書いてくる。
それからは「まず最新情報を調べてから書く」ルールを自分で決めました。
指示の仕方で出力が変わる
使い込んで気づいたのが、指示の質がそのまま出力の質に直結するということです。
「読者像・目的・条件」を整理して渡すと、こういう形で構造化して返ってきます。
渡す情報が曖昧だと一般論しか返ってこない。
逆に整理して渡せば、そのまま使えるものが出てくる確率が上がります。
正直な限界
事実確認は全部自分でやる必要があります。
料金・制度・キャンペーンの話は、普通に古い情報を出してくる。
「最新情報を調べてから書く」フローを自分で設計しないと、信頼性のある記事にはならないです。
失敗談をもう一つ書くと、「複数のAIに役割を分担させてリレーさせる」仕組みも作ろうとしたんですが、
途中で詰まりました。「前のAIが答えたら終了」というプロンプトを渡しても、LLMは何かしら喋り続ける。
沈黙制御がプロンプトだけでは難しいと分かって、いったん保留にしています。
（うまくいったら別記事で書きます）
向いてる人・向いてない人
向いてると思う人：
- 構成はイメージできるが、書き出すのが遅い人
- プログラミングをゼロから学ぶ時間はないが、小さなツールを作りたい人
- 副業でコンテンツの量と質を両方上げたい人
向いてないと思う人：
- 完成品を丸投げして使いたい人（チェックは必ず必要です）
- 使うこと自体が目的になっている人
自分の中では「速くするツール」より「動ける状態を作るツール」という使い方が合っています。
詳しい使い方が気になる方がいたらまた続きの記事を書こうと思います。それでは。
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