Claude codeで素材がそろう仕組みを開発ーーAIは「◯◯◯」を上げていくもの、そして発信の価値は「◯◯」にある

こんにちは、Johです。

今日は平日雑談会です。
週の中日、水曜日ですね。今日もゆるく話していこうと思います。
今日は、最近stand.fmやnoteの更新頻度が急に上がった理由と、その仕組みを作ってみて分かったAIの使い方、そして「これからの発信の価値は◯◯にあるんじゃないか」という話をしていきたいと思います。

更新頻度が上がったのは、Claude Codeのおかげ

最近、更新頻度が急に上がってきたなと思われている方、いらっしゃると思うんですけど、まさにそうなんです。

実は、私が最近ずっと言っているClaude Code。もともとは動画編集ができるように、いろいろカスタマイズしていたわけですよ。その技術を応用して、stand.fmやnoteを自動で生成できないかと模索していたんです。Claude Codeに「できない？」と聞いてみたら、「できますよ」と。

まあ、そんな簡単な話ではないんですけれども、ちょこちょこ修正しながら、数日かけてシステムを組んでいたわけです。

ウミノさんのようなトップランナーの方は、しかるべきフォルダーに音声を入れたら、10分おきに監視して、受け取ったらすぐに全自動で、という話をされているんですけど、私はまだそこまでは行っていません。

iPhoneで録って、あとは「よろしく」

まず、iPhoneで音声を録ります。最近はマイクも使わずに、iPhoneにそのまましゃべっているんですよ。純正のボイスレコーダーなら文字起こしまでできるんです。

録った音声をパソコンに転送して、Claude Codeに投げる。今はまだ手動でやっていますけど、リモートコントロールなどで、たぶん直接投げられると思うんですね。

そこに、今まで培ってきた工程を読み込ませてスキル化してあるので、「あとよろしく」と言うだけ。そうすると、noteの記事と、SNSの投稿文と、カット編集した音声が、しかるべきフォルダーにできているわけです。

30分ぐらい待てば、あとは投稿の画面を開いて投稿すればOK、になってしまったんですね。

いや、すごいなと思って。今までは、投稿するまでに編集したり、文章を作ったり、なんやかんやで、そこそこ時間がかかっていたわけですよ。

AIは、いきなり完璧にはならない。近似値を上げていくもの

ただ、まだ完璧ではないんです。だから日々、出してくれたものを自分でさらに編集して、編集した差分を取って、それをまた学習させて、ということを積み重ねていくわけです。そうすると、どんどん賢くなっていく。

AIに聞くと、話しかけていくだけで、こちらの意思を完全にくみ取ってうまくやる、というのはまだなかなか難しいらしいんです。

ただ、学習データを積み重ねていくと、ログとして残っていきますよね。見る範囲が広がれば広がるほど、近似値が上がっていく。その濃さをどんどん詰めていく作業ができれば、なんとなく近いことができる、というニュアンスを私は受け取っているわけです。

たとえば、フィラー音（「あー」「えー」みたいなもの）や、口のくしゃくしゃした音、癖で言ってしまう言葉。こういうのを「全部カットしてね」と言っても、最初から0か1で完璧に、というのはなかなか難しいらしいんですね。しかも、たぶんすごくトークンを食う。Opusの一番上のモデルを使っても、急激に精度を上げるのは難しいっぽいわけです。

だから、それはやめました。日々、カットして出してくれたものを私が細かくチェックして編集し、その内容と元の版の差分を取って、どこが切れているのか、その意味を学習させる。それを積み重ねれば近似値が上がっていく、ということが分かったので、最近はそれをやっているわけです。

DaVinciのタイムラインまで、勝手に乗ってくる

私がいちばんいいなと思っているのは、動画編集アプリのDaVinci Resolveとの連携です。裏側でMCPでつながっているので、何もしなくてもタイムラインに乗せてくれるんですよ。

さっきの「フォルダーに入れて、あとよろしく」と言うと、DaVinciを開いておくところまでは自分でやらないといけないんですけど、開いておけば、取り込んで、タイムラインに乗せて、ある程度カットもして、BGMも音量もエフェクトも、全部いいところまでセッティングしてくれるわけです。

もう口元までスプーンを持ってきて「はい、どうぞ」みたいな感じになってくれる。

これはね、早いです。たぶん、こういうことなんですよ、AIの使い方って。

チャットボットで受け渡しするのは、ひとつ手前の使い方

昨日、Udemyの講座のウミノさんと熊野さんの対談があって、そこで私がお伝えした内容にも重なるところがあります。

今までみたいに、チャットボットに投げかけて、受け取って、こっちでセッティングして、また渡して、というのは、ひと昔前とは言わないまでも、ひとつ手前のAIの使い方なんですよ。

これからやったほうがいいAIの使い方は、たぶん海野さんの使い方が筋が通っていると思っていて。自動化させる、ということを頭のいちばん上に置いておかないと、そっちに向かっていかないわけです。

だから私も、なるべく人の手を使わなくてもできるところはどんどん渡してしまって、人間がやらなくてはいけないところだけやる。その切り分けですよね。

SNSを見ていると、いまだに「このAIはこれを使う」と、いろいろやっているじゃないですか。そういう話じゃないんですよ。たとえば私なら、まずClaude Codeを一択にして、Claude Codeに投げかけたら全部やってもらう、という仕組みを作る。それがループエンジニアリングという話になっていて、それをいかに自分で構築していけるかが大事になってくるわけです。

切符とSuicaくらい違ってくる

ここの考え方を切り替えないと、前者と後者ではやっていることが全然違うので、考え方の芯を理解して行動していける人と、いけない人で、急激に差が出てくると思うんです。

いまだに現金でお金を払うのと、電子マネーを入れておいて「ピッ」で終わり、というのとでは、だいぶ違うじゃないですか。

もっと言うと、電車で毎回券売機に行って切符を買う人と、オンラインでチャージしてSuicaで「ピッ」として終わりの人とでは、手間も時間もだいぶ違うわけです。

そういう感じで、自分のフローをどんどんアップデートして、使えるようになっていく。それと、概念の理解ですよね。どこに人間が必要で、どこはAIでいいのか、という切り分けです。

今のAIは、まだ「察する」のが苦手

本当は全部任せたいんですけど、さっき言ったように、まだ近似値を追うことしかできないみたいで、AIが完全に人間っぽく動くのはなかなか難しいわけです。

ただ、今後、察する能力が向上したAIが出てくるという話がリークで出ていたのを見て、たぶんそういう方向に向いていくんだろうなと。

今のAIは、ニュアンスや雰囲気、行間がまだ読めない。真面目すぎる人みたいに、直角にしか曲がりません、という感じなんですよ。やれと言われたことは正確にやるけれど、「この人はこういうことを考えているから、こういうことを求めているんだろうな」と察する力が、まだ弱いわけです。

推論能力が上がってくれば、近似値を上げるところも、もう少し柔軟に変わってくると思うんですけど、現状はまだそこまで行っていない。だから、どんなフローにしたら精度が上がるか、どういう言い方をしたら正確にやってくれるかを考えながらやっていく必要があります。

自動化を進めていると、やっぱりつまずくところもあるわけですよ。でも、自分で行動して、自分自身で体験することが、今すごく大事なんじゃないかなと思っています。

AIでモックアップを作るのが、すごく楽になった

私はスポーツアパレルのプリントのデザインを、もう20年ぐらいやってきているんですね。

最近は、AIを使うとモックアップを作るのがすごく楽になって、精度も上がっています。たとえばロゴを作ってTシャツやパーカーにプリントするとき、実際に人が着たときの影や角度をちゃんとくみ取って付けてくれて、写真で見せてくれる。どんな見た目になるのか、どんな色にしたらロゴに合うのかが、すごく分かりやすいわけです。

これすごく便利だなと思いませんか？

みんなが聞きたいのは、機能より体験

AIの機能がアップした、バージョンが上がった、という話はまあいいとして、それより実際の使い道として、使ってみた体験の価値みたいなところを、人として見せていきたいですよね。

ガジェットレビューもそうなんですけど、メニューがここにあって、ペンシルがこういう使い方で、というのは全部、手前側の話じゃないですか。

本当にみんなが聞きたいのは、体験して、どんなものができて、どんな使い道で、どこで詰まって、どこがよかったのか、という話なんですよね。

だから、人が発信する価値も、どんどんそういうふうに変わっていく気がするんです。コモディティ化して、みんなが同じように制作できるようになったら、動画編集や動画を出すところも、みんなできるようになってしまう。だからこそ、本人がどんな体験をして、どんな価値を得たかを、フィジカルと絡めることが大事だなと思っているわけです。

3Dプリンターで、現物を作ってみたい

最近見た記事なんですけど、3Dプリンターで、今度出るiPhone Duoのモックアップを作って、どんな感じになるのか体験しました、という記事があったんです。

そのときに、Claude Code（たとえばOpus 5.5）と、Blenderという3Dのアプリケーションをつなげば、ネット上にあるデータをBlenderで読み込んで、3Dプリンターに出力する形にしてね、というところまでできてしまうわけです。今は簡単に言っていますけど、なんやかんやすれば、たぶんそのくらいでできてしまうと思うんですね。

そして、出てきたものに対してどんな体験価値を得たか、というところまで発信すると、すごく魅力的に感じるじゃないですか。

だから、AIのバージョンアップしたものを使った・使わないという話ではなくて、実際にその人がそれを使って何をしたか、のほうがすごく大事だと思うんです。

私も、3DプリンターのBambu LabのA1 miniとか、安いのがあるじゃないですか。3〜4万円ぐらいで買えるやつがあって、ちょっと欲しいなと思っていて。Blenderの使い方は分からないですけど、正直、Claude Codeを使えば使えると思うんですよ。

アプリ開発もいいんですけど、現物の、たとえば最近流行っているキーボードのキーキャップを作るとか、そういうところに踏み込んでいきたいなと、ちょっと思っていて。

アパレルのプリントを自分でして販売するとか、キーキャップを作って販売するとか、自分のオリジナルの商品を作っていくのは、なんだか楽しいなと最近思っている、というお話でした。

まとめ

みなさんも参考までに、実際のフィジカルで使えることと組み合わせて、かつ、AIにチャットボットで話しかけて自分で受け渡しするのではなく、自動化するところまで持っていく。それができると、すごく広がっていくなと感じています。

よければ参考にしてもらえたら嬉しいです。

本日はこのへんで。
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それではまた。

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それではまた。

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