副業始めたてのヤタリです。
意気揚々と副業ブログを始めてみたものの、最初の記事に一週間かかってしまいました。
意気揚々と副業ブログを始めてみたものの、最初の記事に一週間かかってしまいました。残業から帰って21時半にPCを開いても、気づけば23時半で文章はほとんど進んでいない。
「このペースで本当に稼げるのか」という焦りが出てきました。
そこで、Claude Codeを使ったブログ自動化を試したところ、4時間で仕組みを作ることができました。ただ実際に読んでみると、いくつもの問題が明らかになりました。
この記事では、仕組みの全体像と、そこで直面した3つの問題への対処を、実体験をもとにまとめました。
記事1本に6〜7時間かかっていた私がClaude Codeに出会うまで
副業ブログを始めたのは2026年3月のことです。エックスサーバーでWordPressブログを立ち上げ、アフィリエイトサービスのA8.netに登録し、最初のアフィリエイト記事を書き始めました。
ところが、いざ記事を書いてみると1記事に6〜7時間かかっていました。
平日は残業後の夜だけ、休日も家族との時間を考えると3〜4時間が限度です。しかも初心者が書いた記事のクオリティは当然微妙……。
そんなとき、noteでClaude Codeを使ったブログ自動化の記事を読み、試してみることにしました。
Claude Codeは、ターミナル上でAIと対話できるツールです。こんな感じで対話できます。
ChatGPTのようなチャットAIと違い、ファイルの読み書きやコマンド実行をAIが直接行えます。これを使えば、記事作成の工程を自動化できるのではないかと考えました。
そこで実際にClaude Codeを導入し、キーワード分析から本文生成までを自動で処理するパイプラインを構築しました。
かかった時間は約4時間。コーディングの専門知識がない私でも、Claude Codeとの対話だけで仕組みを作り上げることができました。
私が作った「記事自動作成パイプライン」の全体像
4時間で作り上げたパイプラインには、はじめ多くの問題がありました。試行錯誤を重ねた結果、いまは「①キーワード調査→②分析レポート作成→③構成案生成→④本文執筆」の4ステップに落ち着いています。
パイプラインという言葉は難しく聞こえますが、要は「工場の流れ作業」と同じです。材料を入れると、各工程を順番に通って完成品が出てきます。
パイプラインの流れ
くわしくは、以下の4ステップで動きます。
① キーワード調査（人間の作業）
- ラッコキーワードでサジェストを取得し、Googleで競合サイトを確認する
- 「このキーワードで記事を書けるか」を自分で判断し、調査結果をチェックリストにまとめる
② キーワード分析（analyze_keywords.py）
- チェックリストの結果をスクリプトに渡す
- 検索意図や読者の人物像を分析したレポートが出力される
③ 構成生成（generate_outline.py）
- 分析レポートをもとに、記事の見出し構成を自動で作成する
- 各見出しでカバーする論点もセットで出力される
④本文執筆（generate_body.py）
- 構成案に沿って、見出しごとに本文を生成する
- 体験記録を基に体験した内容を書く
(パイプラインのくわしい仕組みは、これから解説予定です)
この4ステップに落ち着くまでに、主に3つの問題がありました。
問題① キーワードと想定読者のズレ
最初に作ったパイプラインでは、キーワードを入力するだけで②の分析までAIに任せていました。しかし、実際に生成してみると、検索キーワードと想定読者がかみ合わない問題が生じました。
AIはキーワードを受け取っても、そのキーワードで検索する人がどんな状況で、何を知りたいのかという文脈を持ちません。
そこで、競合を自分で確認して書けるキーワードかどうかを先に判断する工程を①として独立させました。AIに渡すのは選んだキーワードと調査結果のみで、この設計に変えてから分析レポートの精度が上がりました。
問題② 体験談の捏造（ハルシネーション）
AIが事実に基づかない情報をもっともらしく生成してしまう現象を、「ハルシネーション」と呼びます。記事の自動化を進める中で、私もこの問題に直面しました。
ハルシネーションに気づいたきっかけ
最初に生成したClaude Code導入体験の下書きを読み返していたとき、「ChatGPTで記事の下書きを作っていたが限界を感じ……」という一文が目に入りました。
「やってみた」と書いているのに実際はやっていませんでした。これは読者への嘘になります。しかも文章は自然で、うっかり読み流すところでした。
体験ログで嘘を防ぐ
原因を考えたところ、そもそもパイプラインに私の実体験情報を渡せていませんでした。AIは情報に空白があると、もっともらしい内容を自動的に補完しようとします。
そこで対策として、体験ログ（experience_log.md）というファイルを作りました。
- 自分が実際に体験したこと・感じたことを箇条書きで記録する
- 記事生成時にこのファイルをAIに読み込ませる
- プロンプトに「体験ログにない内容は書かない」というルールを追加する
これにより、AIが作話するケースは大幅に減りました。ただ、完全にゼロにはなりません。
「自動化で時短する」と「読者に嘘をつかない」を両立するには、人間のレビューは省略できないようです。
問題③ 生成記事の品質が低い
問題①、②を改善し、ようやく生成された下書きをわくわくしながら読み始めたものの、だんだんと気持ちが冷めていきました。
- 言い回しはどこかAIっぽい
- 段落の区切りが少なく読みづらい
- 情報が多すぎてついていけない
原因はプロンプトの指示がおおざっぱすぎることでした。文体・読者レベル・情報量まで言語化して渡さないと、AIはデフォルトの平均的な文章を出力します。
そこで、「指示を変えれば品質も変わるはず」と仮説を立て、書籍で学んだ記事の型をプロンプトに組み込みました。こうしたプロンプトの見直しにより、初期の問題が目に見えて改善されました。
現時点の成果
- 手動での記事作成 ：1記事6〜7時間、低クオリティ
- パイプライン導入後：下書き生成自体は数分で完了（人間のレビュー・修正は別途必要）
下書きがある状態からレビュー・修正に入れるので、ゼロから書くよりはるかに効率的です。ただし、生成された下書きは必ず自分で読み返す必要があります。
この記事も、実際にパイプラインを使って作成しました。レビュー作業にはまだ慣れていませんが、合計3時間で文章を仕上げられました。記事の品質もよくなってきたと感じます。
ただ、「どこかAIっぽい」という感触だけはまだ消えません。
まとめ
この記事では、Claude Codeを使ったブログ記事の自動生成について、私の体験を紹介しました。
- パイプラインで、下書きを数分で生成できる
- キーワード選定は人間が判断する。AIに任せると読者がズレる
- AIは体験を捏造する。体験ログで対策できる
- プロンプトが品質を左右する。下書きは必ず読み返す
プロンプトの見直し、体験ログの蓄積など、品質・スピードを上げるための改善作業はこれからも続きます。ただ今は、その作業自体を楽しんでいる自分もいます。
もし試してみたい方は、こちらの手順を参考にClaude Codeを導入してみてください。
WordPressブログをまだ開設していない方は、先に環境を用意する必要があります。私が使っているエックスサーバーへの申し込み手順はこちらでまとめています。
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