AIが毎週ブログの改善案を送ってくる｜古いノートPCで作った自動分析

皆さんこんにちは、えーAIです。

毎週月曜の朝8時半、Gmailに1通のメールが届きます📩

差出人は、私の部屋の隅で動きっぱなしになっている古いノートPC💻

中身は、運営している3つのサイトの先週の成績と、「次はこの記事を直すといい」という優先順位つきのリスト。

最後には、AIが書いた考察までついてくるという親切設計✨

このメールが来るようになってから、私はGoogleアナリティクス（GA4）とMicrosoft Clarity（クラリティ）をほぼ開かなくなりました。

Search Console（サーチコンソール）を開くのも、新しい記事のインデックス登録のときのみ。

AIで副業を始めた人が最初にぶつかるのは「作る」ところだと思います。

記事を書く、画像を作る、コードを書く。ここはAIのおかげで一気に速くなりました。

ですが、続けていると次の壁が来ます。

作ったものの数字を見に行くのが、とにかく面倒くさい💦

私はこの壁を、AIに毎週レポートを書かせることで越えました。

ってことで本記事では、その全記録を、うまくいかなかった部分も含めて書いていきます。

📉ブログのアクセス解析が続かない理由｜5年間リライトできなかった原因

私はブログ歴約5年。

数字を見るツールは、Search Console（サーチコンソール）、GA4、Microsoft Clarity（クラリティ）の3つ。どれも無料で、どれも優秀です👍

それでも、私はほとんど数字を見ていませんでした💦

概要のサマリーくらいは見ています。でも表示回数がどう動いたとか、どのページで読者が離脱しているとか、そこまでは追えていません。

結果として、5年間ずっと新記事ばかり書いていました。

リライトが大事だとSEO的には知っています。知っているのに、腰を据えて着手できない。

面倒だから、というだけではありませんでした。

3つの画面を開いても、次に直すべき記事が決められなかったんです😇

当時の感覚が👇こちら。

👆分析と行動のあいだが繋がっていない状態。ここを埋めない限り、ツールをいくら増やしても同じでした。

💻古いノートPCにUbuntuを入れて常駐サーバーにした理由

きっかけは知人のひと言。

「古いPCにUbuntu（ウブンツ）を入れて、SSH（エスエスエイチ）で常駐サーバーにすると便利だよ」と勧められました。

正直に書くと、このときクラウドのVPS（ブイピーエス）を借りるという選択肢は、私の頭に出てきていません💦

比較検討した末に自宅サーバーを選んだ、という格好いい話ではないです。SSHが何なのかも知らなかったので…

それでも、後から考えると判断は合っていました。

VPSは月額がかかる。大学2年のときに買ったノートPCは、5年経って完全に使わなくなっていました。

使えるものを使う。それだけの話。

そこからが長かったです💦

Windows 11が入っていたそのノートPCを初期化して、公式サイトから落としたUbuntu（ウブンツ）をUSB経由で導入。SSHが何なのかを調べる。最初はVS Code（ブイエスコード）からSSH接続を試していました。

いちばんきつかったのは、実装ではなく実装を始める前の環境構築。

私がヒィヒィ言っていたのが👇このあたり。

👆ChatGPTに何度も何度も聞きながら進めました。

「このコマンドで合ってますか」を延々と繰り返す時間。諦めるつもりはなかったけれど、正直「これは無理かもな」とは思いましたww

ちなみに、Claude Code（クロードコード）やCodex（コーデックス）といったAIエージェント側から直接SSH接続できると知ったのは、だいぶ後です。

先に知っていれば、あの時間は半分で済んだはず…😇

🐣環境構築は最小構成から｜まず毎朝の生存確認メールだけを作る

最初に作ったのは、毎朝7時に「動いています」とだけ書かれたメールを送る機能です。

データ収集でもレポートでもありません。ただの生存確認📩

いきなり全部作るのが正解かもしれません。でも、それなりに時間がかかる。

なので最小構成（MVP）として、まずUbuntu（ウブンツ）と外がネットワークで繋がっているかだけを確かめました。

そのテストメールが初めてGmail（ジーメール）に届いたときのことは、わりとハッキリ覚えています✨

私はUbuntu側のPCに一切触っていない。メインのデスクトップからSSH（エスエスエイチ）経由で全部やった。それで向こうのPCが勝手にメールを送ってきたわけです。

このときの驚きが👇こちら。

👆この1通が届いた時点で、「次の段階に進める」と判断できました。

疎通が取れているなら、あとは定期タスクを足していくだけなので🍀

📊Search ConsoleとGA4を自動収集し週次レポート化する

今、この古いノートPCの中では毎日こういうスケジュールが動いています👇

0  7 * * *   生存確認メール
0  8 * * *   Search Console 日次収集
5  8 * * *   GA4 日次収集
10 8 * * *   Clarity 日次収集
40 7 * * 1   リンク切れ検査（月曜）
25 8 * * 1   アニメ続編情報の収集（月曜）
30 8 * * 1   週次レポート配信（月曜）

毎朝8時台に3つのデータを取りに行き、月曜の朝にまとめて1通のレポートにする流れ。

Linux（リナックス）のcron（クロン）という仕組みで、全部で7本のタスクが稼働中。

そして、このレポートがGmail（ジーメール）に届く。ここがいちばん効きました💡

Search Console（サーチコンソール）もGA4も、開こうと思わないと開けません。

でもGmailは、開こうと思わなくても毎日開いている。すでにある習慣に乗せたから続いています。

届くレポートの中身は、こんな感じ。実物から一部を抜き出したのが👇こちらです。

【今週の最優先アクション】
  https://gakuseilife-blog.com/love/college-couple-frequency/
  順位6.3・表示6110・CTR0.9%（期待5%）
  → タイトル改善で推定 +251クリック/週

👆順位・表示回数・CTR（クリック率）を並べたうえで、「期待値と比べて低いので、直せばこれくらい増える見込み」まで書いてあります。

この形になって初めて、数字が行動に変わりました✨

レポートに入っている内容は色々あります。

• リライト優先リスト（検索順位5〜20位で表示が多く、CTRが期待値を割っている記事）📝

• 狙い目キーワード（8〜20位で伸びしろがあるもの）🔍

• 急上昇キーワード（前週比で表示が増えたもの）📈

• リンク切れの検査結果🔗

• Clarity（クラリティ）から見たUXの摩擦（デッドクリック・JSエラーなど）🖱️

• 最後にAIの考察🤖

順位が2ページ目に落ちた記事があれば、それも並びます。

👆もうひとつ、地味に効いているのがデータの置き場所です。

収集したデータは全部この古いノートPCの中に貯まっていきます。メインPCの容量は1バイトも使いません👍

2026年6月6日に収集を始めて、今の蓄積量はこんな感じ。

• Search Consoleの日次データ：858,102行

• GA4の日次データ：15,367行

• Clarityの指標：217,606行

合計で約109万行、データベースのファイルサイズは約560MB。

履歴が貯まっていることが、そのまま資産になりました。

順位がどう動いたか、表示回数がどこで折れたか。Search Consoleの画面では16か月で消えるデータが、手元に残り続けます。

この履歴はClaude Code（クロードコード）でリライトするときにも使っていて、リライト用のスキルに「サーバーの過去データを参照してから書く」と組み込んであります。

🤖ローカルAIに考察を書かせる｜数字の羅列だけでは改善に動けない

数字を並べただけでも、リライトのきっかけにはなります。でも、それだけでは足りません。

ブログを直すときに要るのは「仮説」。

検索意図がずれているのか、タイトルで負けているのか、読者が途中で帰っているのか。そこに当たりをつけてから書き始めないと、手が動きません💦

そこで、レポートの最後にAIの考察を足すことにしました。

使っているのはOllama（オラマ）で動かすローカルAI。モデルはQwen2.5 7B（クウェン）。

クラウドのAIやAPIを呼ぶ手もありました。選ばなかった理由は単純で、トークンの消費がないから。

毎週動かすものなので、ここに従量課金を挟みたくなかったんですよね💰

実際に出てくる考察が👇こちら。

### 今週の全体所感
学生ライフとぶっく365の検索流入が減少傾向にある一方、
吉田Web事務所は比較的安定している。
しかし、UXの摩擦が高いため改善が必要。

👆派手さはありません。でもリライトに入る前の当たりをつけるには十分です。

モデル選びでは1回外しています。

最初に試したQwen3 4Bは、CPU上で思考モードを止められず、結論まで到達しませんでした。考え続けたまま答えを出さない。軽いほうが動くだろうという読みが外れた形。

今のノートPCは5年落ちで、7Bが動かせるギリギリのサイズ。軽量モデルなので、たまに変な漢字が混ざって出てくることもありますww

そこは割り切っています。考察の質が80点あれば、リライトには入れるので🍀

🔐AIエージェントに渡す権限の線引き｜読み取りと一般ユーザー操作まで

構築のほとんどはClaude Code（クロードコード）にやらせました。

エラーの原因究明も、正直かなりの部分をAI任せにしています。そこは私が語れる話ではないので、ここでは割愛。

ただ、権限は全部渡していません。

AIができるのは、ファイルの確認とプログラムの実行まで。管理者権限が必要な変更は必ず自分の手でやります。

理由はセキュリティと、誤作動。

👆全権を渡せば楽に自動化できたかもしれません。でも消えて困るものがある場所で、それは選べませんでした。

もうひとつやっていることがあります。

Claude Code（クロードコード）に「分からないことや判断に迷うことは質問して」とプロンプト（指示文）で指示しておくと、危ない場面や分岐点でボタン付きの選択肢を出して作業を止めてくれます。

ローカルAIのモデルをどれにするか。サーバー内のファイルをどう並べるか。

この手の判断は、全部そこで止まって私に回ってきました。そして私が決めました。

自動化の話をするとき、どこまで任せるかばかりが議論になります。

でも実際に効いたのは、どこで止まってもらうかを先に決めておくことでした💡

🎉導入後に変わったこと｜GA4とClarityを開かなくなった

いちばん分かりやすい変化は、開くページが減ったこと。

• GA4：ほぼ開かなくなった

• Microsoft Clarity（クラリティ）：ほぼ開かなくなった

• Search Console（サーチコンソール）：インデックス登録のときだけ

作業の流れも変わって、今は月曜のレポートを読む、直す記事を自分で選ぶ、Claude Code（クロードコード）が蓄積データを参照してリライトする、という分担。

時間については正直に書きます。週あたり何時間減ったかは測っていません。

体感としては、1記事あたり30分から1時間は確実に短くなりました。どの記事を直すか迷う時間と、数字を集め直す時間が丸ごと消えたから。

この記事を書くにあたって実データを見返したら、都合の悪いことにも気づきました😇

表示回数が跳ねている記事を見て、私は「伸びた」と受け取っていました。ある記事は1,425から14,214まで、約10倍です。

でも履歴を並べ直すと、平均掲載順位もCTRもまったく動いていませんでした。

順位は9位台のまま、CTRも0.4%前後のまま。増えたのは表示回数だけで、数週間後には元の水準に戻っています。

これはその話題が世の中で盛り上がって、検索する人が増えただけの話。私のリライトが効いた形ではありません。

気づけたのは、履歴を貯めていたからでした。Search Consoleの画面を単発で見ていたら、「伸びた」と思ったまま終わっていたはずです。

自動化していちばん良かったのは、作業が減ったことより、自分の勘違いを後から検算できるようになったことかもしれません。

💰常駐サーバーの維持コスト｜電気代は月200〜300円の試算

ランニングコストは電気代のみ。

サーバー代もAPI料金もかかりません。ローカルAIなのでトークンの消費もゼロ。

導入前にClaude Code（クロードコード）に試算してもらったところ、出てきた答えは月200〜300円程度でした。

ただしこれは試算です。ノートPC単体の消費電力を切り出して測る手段がないので、実測値は出せていません。動かし始めてから電気代が跳ね上がった実感はないので、数百円というのはたぶん合っています。

ちなみにUbuntu（ウブンツ）側の電源設定をいじって、ほぼ最小電力で回るようにしてあります。

ひとつだけ迷ったのが、バッテリーの劣化。

充電ケーブルを挿しっぱなしにすると、最大容量が落ちていきます。でも、もう持ち歩く予定のないPCです。守ったところで使わないなら意味がない。そう考えて許容しました。

⚠️これから常駐サーバーを作る人が最初に躓く場所

躓くのはUbuntu（ウブンツ）の導入とSSH（エスエスエイチ）、そしてターミナル。

コードを書く部分ではありません。止まるのは、実装を始める前です。

そこさえ越えれば、後はAIエージェントがかなりの部分を運んでくれます👍

私は情報系の学校を出ていませんし、前職は福祉の仕事でした。それでも動くところまでは行けています。ただ「未経験でも簡単でした」とは書けません。ChatGPTに何度も聞きながら、時間をかけて越えました💦

もし今からやるなら、私もやはり生存確認メールから作ると思います。

いきなり全機能を作ると、動かなかったときに原因の切り分けができません。1機能ずつ足していけば、壊れた場所がすぐ分かるので🔍

データを集め始めて2か月あまり。今のところ構成を変えたい部分はありません。

強いて言えばPCの性能がもっと高ければ上のモデルを載せられた、という程度。

🏁まとめ｜作るより、見る仕組みのほうが後回しになる

AIで何かを作るのは、もう十分速くなりました。

後回しになるのは、作ったものを見に行く側。

私の場合、その解決策は「使わなくなったノートPCに全部やらせる」。

• 毎朝データを取りに行くのは古いノートPC💻

• 週1でまとめてGmail（ジーメール）に送るのも古いノートPC📩

• 考察を書くのはその中で動くローカルAI🤖

• 直す記事を決めるのは私🙋

• 書くのはClaude Code（クロードコード）⌨️

ってことで本記事では、5年落ちのノートPCをブログ分析の常駐サーバーにした全記録を、失敗も含めてまとめました。

かかっているのは電気代だけ。今のところ、この分担がいちばん手に馴染んでいます🍀

同じことを自分の会社や個人事業でやりたい人向けに、AI導入と業務効率化のサポートもしています。

何をどこまで自動化して、どこを人が持つべきか。そのあたりの設計から一緒に考えますので、気になった人は👇こちらをのぞいてみてください。

🔗 AI導入・業務効率化サポート｜吉田Web事務所