自力で生きる方法を探すために、ITで仕組みを作る基礎を発信するブログ。

AIに思った通り動いてもらうには｜プロンプト・設定・ルールの分け方

AI を業務で使い始めると、同じ補足を毎回プロンプトに書いている自分に気づく瞬間があります。「TypeScript で答えてください」「英語で返さないでください」「コードはコピペで動く形で」と毎回打ち直し、それでも翌日にはまた同じことを指示している、という状態です。プロンプトの言い回しを工夫しても根本が直らないのは、技法ではなく構造の問題が残っているからです。 ChatGPT を使い倒している方でも、Custom Instructions が空欄のままになっているケースは少なくありません。Claude C ...

AIの種類を整理する｜ChatAI・エージェント・HermesAgentの違い

「AI を使っています」と言われたとき、ChatGPT を開いている人・Claude Code を回している人・n8n に LLM ノードを差している人が同じ言葉でひとくくりにされている場面が増えました。ChatAI とエージェントが混ざり、サブエージェントが別人格のように語られ、マルチエージェントが万能解として紹介され、n8n が AI エージェントと呼ばれ、HermesAgent が未確認のまま「すごい AI」として扱われている状況です。同じ「AI」という言葉でも、実務で担当できる作業範囲は大きく異な ...

AI情報が多すぎて理解できない理由｜まず全体を11個に分けて整理する

AI が重要であるという声は、もう数年単位で耳に入り続けています。それでも、いざ自分の業務に組み込もうとすると、ChatAI と AIエージェントの違い、n8n と AI の関係、MCP と API の違い、knowledge と memory の使い分けが整理できず、手が止まってしまうエンジニアは少なくありません。動画や SNS では「AI はすごい」「革命的だ」という話が中心で、実務で何が止まっているのかは語られにくいのが実情です。本記事は「AI 時代に自立するエンジニア」シリーズの入口記事として、 ...

個人で仕事を作るエンジニアは仕様整理・業務整理・自動化設計で勝負！

SES や会社員エンジニアとして現場作業に追われていると、AI や自動化を学んでみても、自分が結局どこを仕事にできるのかがなかなか見えてこないところがあります。コードを速く書けるようになっても、依頼が来る形に変わる手応えが薄く、AI 時代の話を聞いても自分の現場にどう接続するか掴みにくい段階で止まりがちです。「個人で仕事を作る」と聞くと、アプリ開発や SaaS 作りをイメージしがちですが、実際に現場で詰まる場面を思い出してみると、「何を作るか」を決める前段の業務整理や仕様整理で止まっていることが少なくな ...

AIエージェントを使いこなすまでに丸3ヶ月｜作業環境はここまで変わった

AIに毎日触っているのに、なぜか「使いこなせている」という感覚にならない時期が続いていませんか。質問しては答えをもらい、便利だなと思いつつ、自分の仕事そのものが楽になっている気はしないという感じです。手は動かしているのに、足元の作業環境はあまり変わっていない、そんな段階で止まっている人は多いはずです。「AIを使いこなす」と言われても、正直どの状態を指しているのか分かりにくいですよね。ちょっと自分でも何ができたら使いこなせていると言えるのか整理してみました。つまり、目の前の質問に答えてもらうだけでなく、自 ...

AIを使って見えた過去資料の正体｜25年分の蓄積は本当に資産だったのか？

同じ資料を何年も溜めてきたのに、今になってAIに渡そうとすると、何から渡せばよいか分からなくなっていませんか。ファイルとしては手元にあるのに、いざAIに読ませようとすると「これは渡していいのか」「どの順で渡せばいいのか」で手が止まる場面は多いです。本記事では、25年分の過去資料をAIで整理して見えた「資料の正体」を、個人の実体験として共有します。私自身、設計書・Excel・議事録・手順書を25年分ためてきました。当時は「残しておけばいつか役に立つ」と思って保存してきたつもりでした。ところがAIに渡してみ ...

ローカルLLMでできること｜自分のPCでAIを動かす使いどころ

ChatGPTやClaudeをブラウザで触ったことはあるけれど、「自分のPCでAIを動かす」という話になると一気に分かりにくくなりますよね。ブラウザに文字を入れたら返事が返ってくる、という体験までは想像できても、「自分のパソコンの中でAIが動く」と聞いた瞬間に何が起きているのか分からない方は多いはずです。この記事は、その「分からない」を解消する入口として書いています。ローカルLLMという言葉だけ見ても、何をするものか分かりにくいですよね。難しい用語で言われると身構えてしまいますが、整理してみると話はわり ...

クラウドLLMでできること｜ChatGPT・Claude・Geminiの使いどころ

ChatGPTは触ってはみたけれど、仕事のどの場面で頼ればよいか決められず、結局そのままになっていませんか。クラウドLLMと言われても、正直よくわからないですよね。ニュースでよく聞く名前ではありますが、自分の仕事に当てはめようとすると「何を頼めばいいのか」「Claudeや Geminiとは何が違うのか」「機密情報は入れていいのか」と、止まる場所がいくつも出てきます。本記事で扱うのは、ChatGPT・Claude・Gemini といった「ブラウザの画面から使うAI」の話です。スマホアプリや Web画面でメ ...

AIとは何か｜ChatGPT・Claude・Gemini・ローカルLLM・APIの違い

最近「AI」という言葉が一気に増えて、自分が今どの話を聞いているのか分からなくなっていませんか。ChatGPT は触ったことがあるけれど、Claude や Gemini と何が違うのか、ローカルLLM や API と書かれている記事を開いた瞬間に距離を感じて閉じてしまう、そんな段階で止まっている人は多いはずです。この記事は、その「最初の壁」を越えるための地図を作る記事です。「クラウドLLM」「ローカルLLM」「API」と急に並べられても、正直よく分からないですよね。ちょっと自分でも整理してみたところ、難 ...

会社依存から抜ける前に、最初に自動化すべき作業の選び方

会社員のまま続けるか、外に出るか。この判断を迫られたとき、多くのエンジニアが最初に詰まるのは「辞めるかどうか」ではなく「辞める前に何から外へ出せばいいのか」のほうです。AI 自動化や n8n に興味はあっても、どの作業を最初の入口にすればよいかが見えないまま時間だけが過ぎる、という状況に置かれている方は少なくないと思います。この記事は、会社依存から抜ける前段階として「最初に外へ出す作業」をどう選ぶかを整理する記事です。ツールの紹介や n8n の操作手順ではなく、入力・分類・出力に分解できる小さな作業を入 ...

個人でAI自動化を運用するための入力・分類・出力ルール

n8nやAIエージェントを試してみたものの、最初の数回は動いてもすぐ運用が止まってしまう、という詰まりに心当たりはないでしょうか。フローは組めたのに、毎回入力データの形が違って判断が安定しない、出力を結局手作業で整え直している、そんな状態に戻ってしまう人は少なくありません。原因はツール選びやノードの組み方ではなく、入力をどう受け取り、どう分類し、どんな出力にそろえるか、という運用ルールが設計されていない点にあります。ツールはルールを補ってくれません。ルールが曖昧なまま組まれた自動化は、最初の例外データで ...

AI自動化で作業者に戻らないためのn8nとAIエージェントの使い分け

n8n を入れて自動化を組み始めたものの、結局自分が「実行ボタンを押す係」「結果を確認する係」「失敗をリカバリする係」に戻っている。AI エージェントを試したけれど判断の精度がぶれて毎回手直しが必要になり、自動化したはずなのに作業時間がむしろ増えている。そんな違和感を抱えている SES・社内 SE・業務系エンジニア・インフラ寄りエンジニアは少なくありません。混乱の根は、n8n と AI エージェントを「どちらも自動化ツール」として横並びで比較してしまうところにあります。Anthropic / OpenA ...

AIはChatで使うだけではない｜手で使うAIと自動で動くAIの違い

普段ブラウザの ChatGPT や Claude にログインして相談している方は、それで「AI を使っている」状態になっていますが、その入口がすべてではありません。同じ AI を、ターミナルから呼んだり、自動処理に組み込んだり、外部のシステムから呼び出して結果だけ受け取ったりする使い方が並んで存在していて、それぞれ料金の出口・人間の確認が入る場所・触れるファイルの範囲が変わります。本記事は、AI への入口 (どこから AI に話しかけるか) を 7 区分に分けて整理し、それぞれが「手で使う AI」なのか ...

Claude Codeの自動実行に料金分離｜Agent SDKクレジットで何が変わるのか

Claude Code を Claude Pro や Max のサブスクで使い、claude -p や cron、GitHub Actions、n8n から自動で呼び出している方にとって、2026 年 6 月 15 日以降の課金構造はこれまでと別物になります。同じ Claude Code バイナリでも、対話的に使った場合と非対話で呼び出した場合では消費する課金枠が分かれるという、運用上の重要な変更です。 Anthropic は Claude の有料プランで利用できる Agent SDK・claude -p ...

仕事を受けるならブログ・X・note・LINE・GitHubをどう使い分けるべき？

AI時代に会社依存の働き方を抜け、個人で仕事を受け始めようとすると、まず最初に詰まるのが「どこに何を書けばいいのか」という媒体選びの問題です。Xを伸ばせばよい、noteで記事を売ればよい、LINEを作れば顧客がつく、ブログを書けば検索から仕事が来る。こうした断片的な助言が同時に飛んでくるのに、自分の手元では更新が止まり、フォロワー数だけが少しずつ動いていく状態になりがちです。問題は、これらの媒体を「どれが正解か」という二者択一で考えてしまうことにあります。媒体には役割があります。発見される場所、信頼が積 ...

AI時代に個人開発で自立できるのか？作れるものと売れるものの違い

AIでコードを書く速度が上がったことで、個人開発で自立できるのではないかと考えるエンジニアが増えています。会社や案件への依存に不安を抱えながら、空き時間でアプリやSaaSを作って収益化したい、という相談もよく耳にします。一方で、実際に手を動かしてみると、技術的に作ること自体は前より近づいているのに、それを売って毎月の生活費に変えるところまでは別の壁がいくつも残っていることに気づきます。この記事では、最初に「作れる」と「売れる」を分けて見るための土台を整えた上で、iPhone・Android・Web/Sa ...

AIをどう活用するか──手放す作業と残す判断、作業者に戻らない使い方

AI を使えば仕事が楽になるのか、それとも自分の仕事がなくなるのか。同じ読者の中に、この二つの感覚が同居していることが珍しくありません。手を動かす時間は確かに短くなったのに、半年後の自分が安泰になった気はしない。むしろ「速く安くこなせる人」にカテゴライズされそうで、不安が先に立つ方も多いはずです。シリーズ 1〜4 で、AI 時代の危機感、3 種類の AI 利用形態、API 課金の現実までを順に確認してきました。「AI に何ができるか」「AI を使うとどれくらいのコストがかかるか」までは見えてきたところで ...

AIに過去の記憶を忘れさせない方法｜LLMナレッジベースという考え方

ChatGPT や Claude Code を仕事で使うようになると、ある時点から必ず同じ壁にぶつかります。先週調べたはずの内容を、AI は今週もう覚えていません。「うちのサービスは個人事業主向けで、料金プランは月額制で」と毎回前提を貼り直し、調査結果はチャット履歴の中で散らばり、同じ質問をしているのに昨日と今日で違う答えが返ってくる。便利なはずの AI が、いつのまにか手間を増やす道具に変わってしまうあの感覚です。この問題は AI の性能不足ではなく、AI に渡す「外部の本棚」を持っていないことが原因 ...

AIで今後自分の仕事はどうなる？｜AI時代に作業者のままでは危ない理由

「AI で仕事がなくなる」「いや、AI を使えば生産性が上がるから大丈夫」。この 2 つの極論の間で、現場のエンジニアは止まりやすくなっています。脅威論を読んでも具体的に何をすればよいか分からず、楽観論を読んでも自分の業務にどう当てはめてよいか分からない。SES として客先で働いている方も、プロパーとして社内システムを担当している方も、運用保守やインフラの現場にいる方も、同じ位置で立ち止まっています。この記事はその停止を解くための入口記事です。結論から先に書いておくと、危ないのは AI そのものではなく ...

n8nでAI自動化するとAPI課金が膨らむ理由：構造と用途別の月額試算

n8nを使って「Gmail分類を自動化したい」「ニュース要約を毎時回したい」と組み始めたところ、月末に届いた OpenAI や Anthropic の請求額を見て初めて「思っていた金額と桁が違う」と気付く。そんな経験をしている個人エンジニアや小規模事業者は少なくありません。n8n 自体の月額は数千円で済んでいるのに、AI API 側だけが数万円単位に跳ね上がっている、というケースが特に多く起きています。ここで多くの方が混乱するのは、n8n の execution 課金と AI API の従量課金が「同じ ...

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