AI自動化で失敗しやすかったパターン3つ｜あとから直したこと

AI自動化を試していて、うまくいかなかったパターンはいくつかある。どれも最初は気づきにくかったけど、あとから振り返ると「あれが止まりやすかったんだな」と思うものばかりだった。

今回は、自分が実際に失敗しやすかったパターンを3つに絞って書いておく。同じようなところで止まりやすい人もいるかもしれない。

1. 最初から大きい仕組みを作ろうとした

いちばん大きかったのはこれだった。最初から「投稿を全部自動化したい」「記事作成までまとめて回したい」みたいに、大きい単位で考えていた。

でも大きい仕組みは、どこかで止まったときに原因がわかりにくい。何がうまくいっていないのか切り分けるだけでも消耗する。未経験だと特にしんどかった。

あとから直したのは、「まず1つだけ動かす」方針に変えたことだった。文章を1本作る、保存する、確認する。そのくらいまで小さくするとかなり進みやすかった。

Claude CodeやAIに頼むとき、自分の中でやりたいことが曖昧なままだと、返ってきたものも扱いにくかった。

たとえば「いい感じに自動化したい」みたいな頼み方だと、出てきた提案が便利そうでも、自分が本当に欲しいものなのか判断しにくい。違和感があっても、どこが違うのかもうまく言えない。

あとから直したのは、「何をしたいか」より「今ここで何を見たいか」を先に言うようにしたことだった。これだけでもかなり変わった。

もうひとつ失敗しやすかったのは、「うまく回り始めたらそのまま放置できるはず」と思っていたことだった。

でも実際は、トーンが少しずつずれたり、同じようなネタが続いたり、説明っぽくなったりする。そこを最後まで見ないと、自分の発信っぽさが薄くなりやすかった。

あとから直したのは、「繰り返し部分は任せるけど、温度感の確認は残す」ようにしたことだった。全部を任せるより、その方がうまくいきやすかった。

AI自動化で失敗しやすかったのは、「大きすぎる」「曖昧すぎる」「任せすぎる」の3つだった気がする。

逆に、直したのは「小さくする」「今見たいものをはっきりさせる」「人が見るところを残す」ことだった。この3つに変えてから、かなり進みやすくなった。

もっと具体的に、AI自動化でどこにハマりやすかったかと、あとからどう直したかを見たい人向けに、noteで失敗パターンと直し方をまとめています。

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