AI自動化は、大きな仕組みより小さい部品から育てた方が続きやすかった

AI活用

※この記事は、2026年6月時点の自分のAI運用メモです。

AIで作業を自動化したい。

そう考えると、つい最初から大きな仕組みを作りたくなります。

ブログのネタを拾う。

下書きを作る。

関連記事を選ぶ。

WordPressに貼れる形にする。

Instagram用の文面も作る。

Obsidianのinboxも整理する。

過去ログも拾う。

必要ならスキルにも戻す。

できれば、このあたりが全部つながったら楽です。

ただ、最近の自分の運用を見ていると、いきなり全部をつなげようとするより、小さい部品をひとつずつ安定させる方が続きやすいと感じています。

今うまく回っているのは、巨大な自動化ではありません。

むしろ、

  • inboxを短く戻す
  • 長いログをrawへ逃がす
  • 育てる候補をworkbenchへ置く
  • 今日のネタ候補を出す
  • 下書きを作る
  • UP版にする
  • WordPress貼り付け用の形にする
  • 失敗したところをスキルへ戻す

こういう小さい処理の積み重ねです。

今回は、その話を書いておきます。

最初から全部つながった自動化を作ろうとすると重くなる

AIを使っていると、ついこう考えたくなります。

「全部いい感じに自動化できないかな」

もちろん、できる部分はあります。

実際、AIは文章も作れます。

分類もできます。

要約もできます。

関連記事の候補も出せます。

HTMLの形にもできます。

メタディスクリプションやタグも作れます。

だから、理屈だけで考えると、最初から全部つながったブログ運用システムを作れそうに見えます。

ただ、実際にやろうとすると、かなり重いです。

なぜなら、途中に小さな判断がたくさんあるからです。

このログは記事にするのか。

rawに逃がすだけなのか。

workbenchで寝かせるのか。

今日出すには近すぎる過去記事がないか。

投資や仕事ノウハウに寄りすぎていないか。

外部情報の確認が必要か。

公開していい表現になっているか。

WordPressで見出しとして認識される形になっているか。

こういう判断まで全部まとめて一気に自動化しようとすると、仕組みが大きくなりすぎます。

そして大きくなった仕組みは、どこかがズレた時に直しにくい。

AIの出力が少し変わっただけで、全体が崩れる。

自分の方針が変わった時に、どこを直せばいいか分からなくなる。

一部だけ使いたいのに、全部を動かす必要が出てくる。

これはちょっとしんどいです。

実際に効いているのは、小さい処理単位だった

最近、自分が何度も使っている処理を見返すと、ひとつひとつはかなり小さいです。

たとえば、inbox整理。

これは、ただ長いログをきれいにまとめる作業ではありません。

長すぎるものはrawへ退避する。

今後使えそうな芯だけworkbenchへ救出する。

現役inboxには、次に触る候補だけを残す。

このくらいの小さい処理です。

でも、これがあるだけでかなり楽になります。

次にネタ出しをする時、AIが巨大なログに引っ張られにくくなるからです。

もうひとつは、ネタ出しです。

ここでも、最近は単に「今日のブログネタを出して」では足りないと感じています。

直近ログだけを見ると、新しい話題に寄りすぎる。

過去ログだけを見ると、今の実感が薄くなる。

既出記事を見ないと、似た話を何度も出してしまう。

だから、

  • 新しいログ
  • 過去ログの再統合
  • 既存シリーズの続き
  • 既出記事との重複

このあたりを分けて見るようにしています。

これも、全部を一発で完璧にするというより、ネタ出しという小さい部品を少しずつ育てている感覚です。

下書きも同じです。

下書きは本文だけ作れば終わりではありません。

既存記事との差分が必要です。

公開していい範囲の確認も必要です。

「2026年6月時点」のような日付文脈が必要な時もあります。

WordPressへ貼るなら、Markdownの見出しがそのまま本文に残らないようにする必要もあります。

これを全部ひとつの巨大な自動化として作るより、まずは小さい処理として安定させる方が自分には合っていました。

小さい部品にすると、失敗しても直しやすい

小さい部品に分ける一番の良さは、失敗した時に直しやすいことです。

たとえば以前、WordPressに貼った時に、Markdownの ## が見出しにならず、そのまま本文に出てしまったことがありました。

これはその時点では失敗です。

でも、原因はかなり小さい。

WordPress貼り付け用のHTMLでは、Markdown見出しをそのまま残さず、<h2> の形にする必要があった。

つまり、直す場所は「記事作成全部」ではありません。

WordPress貼り付け用の部品だけです。

関連記事も同じです。

最初は、関連記事のタイトルだけ並べていました。

でも、貼る側からすると、リンク付きで出てきた方が楽です。

これも、記事全体の問題ではありません。

関連記事を出す部品の改善です。

タグもそうです。

WordPressでは、タグの末尾に半角カンマを付けると認識しやすい。

それなら、UP版のパッケージではタグを最初から半角カンマ付きで出す。

これも小さい修正です。

こういう小さい修正を積むと、次から少し楽になります。

逆に、最初から全部を巨大な仕組みにしていると、こういう修正がどこに効いているのか分かりにくくなります。

スキル化する前に、まず部品として何度か使う

最近は、うまくいった作業をすぐスキルに戻すこともあります。

ただ、何でもすぐスキル化すればいいわけではないとも感じています。

一回だけ使った処理。

まだ判断が揺れている処理。

その日の気分や材料にかなり左右される処理。

こういうものをすぐ固定すると、あとから苦しくなります。

だから、まずは小さい部品として何度か使う。

たとえば、

  • inbox整理
  • ネタ出し
  • 既出記事チェック
  • 下書き
  • UP版
  • WordPress HTML化
  • 関連記事選定

このあたりを何度か使ってみる。

その中で、毎回同じ指示をしている部分や、毎回同じミスが出る部分だけをスキルに戻す。

この流れの方が自然でした。

いきなり完璧なスキルを作るというより、実際に使った小さい部品を、あとから固めていく感覚です。

AIに任せる単位と、自動化する単位は少し違う

以前、やりたいことが散らかる時ほど、AIに任せる単位を決める必要がある、という話を書きました。

今回の話は、それとかなり近いです。

ただ、少しだけ違います。

AIに任せる単位は、「今この作業をAIにどう渡すか」の話です。

一方で、自動化する単位は、「今後も繰り返し使う処理として、どこを安定させるか」の話です。

たとえば、今日だけなら、

「このログからブログネタを出して」

でも何とかなります。

でも、それを毎日やるなら、もう少し分けた方がいい。

直近ログを見る。

過去ログを見る。

既出記事を見る。

公開リスクを見る。

本日のおすすめを決める。

こう分けると、どこでズレたのかが分かります。

今回のように、外部テンプレートに寄りすぎて見え方が危うい候補が出た時も、候補そのものを保留にして、過去ログから別候補を拾い直せます。

全部がひとつの自動化になっていたら、こういう方向転換はやりにくかったと思います。

大きな自動化より、壊れても直せる流れがほしい

自分が欲しいのは、たぶん「完全自動化」ではありません。

少なくとも今の段階では、ボタンひとつで全部が公開まで進む仕組みより、途中で確認しながら進められる流れの方が安心です。

AIはかなり助けてくれます。

でも、公開していいか。

今日出すべきか。

過去記事と近すぎないか。

外部の情報をそのまま使っているように見えないか。

自分の実感がちゃんと入っているか。

このあたりは、まだ自分で見たい部分です。

だから、自動化の理想も少し変わってきました。

全部を勝手にやってくれる仕組みではなく、必要な部品を順番に呼び出せる状態。

「inbox整理をお願い」

「今日のネタ出しをお願い」

「下書きをお願い」

「UP版をお願い」

このくらいの単位で動く方が、自分には合っています。

それぞれの部品が小さければ、途中で止められます。

やり直しもできます。

方針変更もできます。

失敗したところだけスキルへ戻せます。

AI自動化というと、どうしても派手なものを想像しがちです。

でも、自分にとって本当に効いているのは、かなり地味な部品でした。

まとめ

AI自動化は、大きな仕組みを一気に作るより、小さい部品から育てた方が続きやすいと感じています。

inboxを整理する。

rawへ逃がす。

workbenchへ救出する。

ネタを出す。

下書きを作る。

UP版にする。

WordPress用に整える。

失敗したところをスキルへ戻す。

ひとつひとつは小さいです。

でも、この小さい処理が安定すると、全体の流れがかなり楽になります。

AIに全部任せる前に、まず壊れても直せる小さい処理単位を増やす。

今の自分には、その方が現実的でした。

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