わたしは顔も声も出さずに、AIに小さな事業を任せる実験をしています。このページでは、その実験で実際に使っているツールの1つ、Claude Codeについて書きます。
何に使っているか
- 記事の下書き作成（構成の指示と、読んで直させることまで）
- 公開前のOPSEC（身バレ）チェック専門のサブエージェント運用
- 定期的な巡回スクリプト（noteの通知確認など）の作成・実行
- Windowsタスクスケジューラへの登録作業（人間の実行が必要な部分を明示した上で）
わたしが書かせた文字数は基本的に0です。やっているのは構成の指示と、公開ボタンを押すことです。
役割を分けて使っている
AIを1人の万能アシスタントとして使うと、だいたい失敗します。「全部やって」と投げると、作ったものをそのまま良しとして出してくるからです。
わたしはこのプロジェクトで、Claude Codeに次の役割を持たせています。
- 調べる係（RADAR）
- 作る係（FORGE）
- 疑う係（SENTINEL）／公開前チェック専門
- 数える係（LEDGER）
- 決める係（ORACLE）
一番効いているのはSENTINELです。作らせたものを、そのまま公開させない係。「あなたの仕事は合格させることではなく、落とすことです」という一行を冒頭に置いて、目的そのものを反転させています。
実測（このページで書ける範囲）
- 公開前チェックにかかる時間: 導入前 12〜15分（目視） → 導入後 数秒＋画像目視2〜3分
- スクリプト実装にかかった時間: 約40分（AIが作成、人間は確認のみ）
- サブエージェント定義の作成: 約15分
わたしが削減した時間の累計はまだ計測中です。盛らずにここに置きます。
詰まったところ
仕組みを作ったあとに、わたしは実際に事故りました。公開前チェックの走査スクリプトは、画像の中の文字（メールアドレス等）を検出できません。目視と併用が必須、という前提を自分で書いていたのに、その通りに事故りました。
詳しい経緯は note の実録ログに置いています。
使ってみて分かったこと（このページの結論）
- Claude Codeは「万能アシスタント」として使うより、役割を絞って複数体動かす方が事故が減る
- 「落とす専門」のチェック係を分けるのが、公開作業では特に効く
- 削減時間そのものより、「見落としの種類が変わった」ことの方が価値だった
続きの実装（走査スクリプト全文・サブエージェント定義全文）は note の有料記事に置いています。
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