「これを自動化したら楽になるはず」と思って動き始めたのに、気づいたら自動化の仕組みを作ることに時間を使い切っていた。非エンジニアがAI自動化に手を出して学んだことを正直に書く。
やりたかったことと実際にやっていたことがずれていた
「作業を減らしたい」と思ってツールを調べ始めた。調べると色々出てくる。どれがいいかで迷って、設定方法を調べて、エラーが出て修正して……ということをやっていたら、ふつうに手作業でやった方が早かった、という結末になった。
本来の目的は「作業を減らすこと」だったのに、自動化の仕組みを作ることが目的になっていた。そのすれ違いに気づくのに、しばらく時間がかかった。
大きい仕組みから入ると沼りやすい理由
最初に「投稿を全部自動化する」「記事の下書きまで自動で生成する」という大きめの仕組みを作ろうとしていた。
大きい仕組みは、作れたとしても設定コストが高い。どこかでエラーが出ると何が原因かわかりにくいし、メンテナンスも必要になる。動かすところまでたどり着けずに放置、という結末になりやすかった。
「毎日やってる小さい作業」から始めた方がうまくいった
今は日報の整形、メール文の叩き台、調べ物の要約といった小さい作業にAIを使っている。自動化という感覚より「AIに投げる」という感覚に近い。
これくらいの規模だと、試してうまくいかなくてもすぐやり直せる。使わない日と比べるとじわじわ楽になってくるのが体感できる。Threadsの自動投稿も最初は小さいところから試して、少しずつ仕組みにしていった。
失敗して気づいたこと
自動化で時間を溶かした経験は、無駄ではなかったと思っている。「何を自動化すべきか」の感覚は、失敗してはじめてわかった。
正解から入ろうとすると、試す前にコストの計算ばかりして動けなくなる。小さく失敗しながら感覚をつかんでいく方が、結果的に早い。非エンジニアにとってのAI自動化は、そういうものだと今は思っている。
もっと具体的に、Claude Codeで最初に何を頼めばいいかや進め方を見たい人向けに、noteで手順をまとめています。
先にブログ記事で流れを見たい場合は、Threadsの自動投稿を仕組みにするまでの話から読むとつながりやすいです。
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