AIによる仕事道具自作の時代
みなさんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けに、AIをわかりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、自分の仕事道具はAIで自作する、について話していきます。 はい、ということで今日は、AIを使って仕事道具を自作する、という点について話していきます。
直近まで耳で学ぶジェミニノートブックということで、シリーズもので、耳で学べるコンテンツを配信してきました。
その配信も一段落して、今回からは通常営業になります。 直近のAIニュースを取り上げようかなと思ったんですけど、ちょっと最近私が、
AIを使ってこんなことしてますよ、ということ、経験談を交えた話をしたいと思います。 今回のエピソードを聞くことで、AIを使っているリスナーの皆さんに、自分の仕事道具を
AIを使って作る、そういった選択肢もあるんだと、ヒントになるような配信になれば嬉しいです。 今日話すポイントは主に3つです。
1つ目に、AIを使って自分の仕事道具を作る、これはどういったことなのか。 2つ目に、仕事道具を作るために具体的にどのようなAIツールを使っていくのか。
そして3点目に、直近で私が自作したツール、これら3点を中心に話していきます。 はい、では早速話していきましょう。
AI進化と自作ツールの可能性
そもそも自分の仕事道具をAIを使って自作する、これはどういったことなのかという、この点からお話ししていきます。
これはもう言葉そのままで、仕事で使うツールを自分で作るという、そういったアプローチです。 ここでいうツールというのはいろいろなものがあります。
例えば、Chromeの拡張機能であったり、自分が普段使うiPhoneアプリ、デスクトップアプリ、そういったものになります。
なぜこういったことができるのかというと、AIはプログラミングが非常に得意なんですよね。 なので人間がこういったものを作りたいと指示するだけで、AIがある程度のものであれば作ってくれると。
このポッドキャストでも以前から、自分でそういったAIに話しかけるようにプログラムを書いてもらって、アプリを自作できるという話はしました。
具体的には、Chromeの拡張機能を作るのがオススメですよと、そういった話をしていました。
あれから結構時間が経っていると思います。 ちょっと変化があったので、その点も踏まえてどういった点が変わったのかという点を話したいと思います。
端的に言って、やっぱりAIの進化かなり凄まじいもので、以前だと作るのがちょっと難しいなと思っていたものでも結構できるようになっています。
例えば私、以前Chrome拡張機能を作るのをオススメしていました。 なぜなら、Chrome拡張機能は比較的簡単に作ることができるからです。
で、今は2026年の8月ですか、私は以前ポッドキャストで、AIを使えばプログラミングができるようになりますよと、そんな風に話していましたけど、
現在ちょっと事情が変わっていて、Chrome拡張以上のものでも結構望めるようになっていますよという話です。
つまり、より複雑なものを以前に比べて作ることができるようになっていると。 それはなぜかというと、やっぱりAIモデル自体の性能がどんどん上がってきているからです。
私が最近作ったもののお話をすると、まずコードエディターを作りました。 ここで言うコードエディターというのは、いわゆるビジュアルスタジオコードとかカーソルのようなエディターになります。
プログラミングをするときに使うようなツールです。 もともとビジュアルスタジオコードやZというエディターを使っていたんですけど、自分が使わない機能が結構多いんですよね。
多機能な点は自分はあまり必要としていないと。 それよりも素早く起動できて、なおかつクロードコードを使うことに特化したエディターが欲しかったとそういうふうに思っていました。
そういったものを自分の中で整理して、それをAIに伝えてコードエディターを自作しました。 具体的な機能としては、AIエージェントを並列で動かしているときにどのエージェントが動いているのかというのを視覚的にわかりやすくしました。
今ではこのエディター、自作したものだけを使うようになっています。 これは当然の結果だと思います。
自分が欲しいと思う機能だけを搭載したエディターなので、自分にとってはすごく使いやすいと。 まさに自分の仕事道具をAIで自作して良い方向に動いたというわけです。
他にも作ったものとしては、ポッドキャストの音声があるじゃないですか。 今、リスナーの皆さんが聞いている音声。この音声から特定のノイズを除去するようなアプリも作りました。
ポッドキャストの音声からノイズを除去するアプリ、いろいろあるんですけど、一般向けに作られているんですよね。
つまり、様々な人の音声を学習させて、それの中からノイズを除去するようにしています。 なので、ある程度ノイズを除去することはできます。
ただ、私の声だけで学習させているわけではないので、結構そのノイズの除去漏れ、そういったものがあったりします。
既存のツールでは。そこで自分の声だけで学習させてノイズを除去するような、そういったアプリを作ってみたんですけど、これが結構うまく機能して、今ではポッドキャストのノイズ除去にそのアプリを使うようになっています。
あとはそれ以外で言うと、文字起こし系のアプリも作りました。 音声をテキストに変換する、こういったシチュエーションもAAが活躍する場面なんですけど、こういったアプリも自分で実装することができるようになっています。
こんな感じで、以前私Chrome拡張をお勧めしていたんですけど、今はそこからさらに発展して、スマホアプリやデスクトップアプリ、こういったものも自作することができるようになっています。
それこそ直近の回でGeminiノートブックについてたくさん取り上げました。 Geminiノートブック、非常に便利なんですけど、使い込んでいくとちょっとここ物足りないなと感じる場面もあると思います。
例えばAPIを公開していないのでGeminiノートブックを自動化のワークフローに組み込みにくいとか、一応APIを公開しているんですけど、確かエンタープライズ版でないとAPIは使えないんですよね。
あとはGeminiノートブック、AIエージェントのような動きをあまりしてくれないとか、こうした既存のツールではちょっと物足りない部分、それを自分で実装することも決して夢物語ではないわけです。
これをちょっと今日は伝えたくてお話しようと思いました。 もしこれが自分だけではなくて不特定多数の人が使うことを想定したアプリ、それを開発するとします。
そうなってくると運用方法とかマーケティングとかランニングコスト、いろいろ考える必要が出てくるんですけど、自分だけ、自分の会社のチームだけ、そういった用途に限定すれば開発のハードルはかなり下がります。
自分がまさに欲しいと思う機能だけを搭載したアプリを作ることができるので、市販で流通しているアプリよりもより自分の課題に寄り添ったアプリを作りやすくなります。
まさに自分の仕事道具を自分で作ることで、一般的に普及しているアプリよりもより課題を解決しやすくなると。
そしてこうしたアプローチを2026年現在取りやすくなっていますよと、そういった話です。 じゃあこうした自分の仕事道具をAIを使って自作する。
自作におすすめのAIツールと実装戦略
どのように進めていくのかというと、それをちょっと今から話していきたいと思います。 おすすめのツールは3つあります。
一つ目はクロードコード。これはアンソロピックが公開しているプログラミングに特化した AI エージェントのようなツールです。
2つ目がコーデックス。これはオープンAIが公開しているクロードコードに似たようなツールです。 そして3つ目がカーソル。
これはもともと別の会社が開発していたツールなんですけど、 最近はSpaceXが買収したことで話題になりました。
Elon Muskが手掛ける会社です。 これいくらでしたかね?えっと600億ドルで買収をしたので日本円で言うと9.6兆円。
かなりすごい買収額です。確かカーソルってもともとコードエディターの出発じゃなくて、
EmailをAIで処理するみたいなプロダクトだったんですけど、そこからコードエディターにピボットして、
たくさんユーザー使われて、最終的にはSpaceXに9.6兆円で買収されたと。
クロードコード、コーデックス、カーソル、このどれかを使って実装していくのがやりやすいかなと思います。
クロードコードもコーデックスも、本体のChatGPTとかクロードの有料プランに加入している人は、より制限枠が多く使えるようになっています。
なので私はChatGPTの有料プランに入っているよとか、私はクロードの有料プランに入っているよ、
そういった人はぜひクロードコードもしくはコーデックスを使ってみることをお勧めします。 もちろんカーソルもお勧めです。
以前もこういったクロードコードやコーデックスを使ってプログラミングをする流れを説明しましたけど、ちょっと改めて復習がてらお話しします。
戦略はいたってシンプルです。AIと相談してそれを仕様書に落とし込む。 そしてその仕様書をもとにAIエージェントに実装してもらうと。
AIエージェントにこの仕様書を参考にして実装してくださいと指示をしておけば、 あとは勝手に実装を進めてくれます。
例えば食事前にAIエージェントに指示を出しておいて、 食事の後にパソコンの画面を見ると実装が完了しているとか、
そのような作業の進め方ができます。 あとは人間の方で問題なく動作するかをチェックしていくと。
この仕様書を作る時にポイントが2つありまして、ちょっとそれを今から話していきます。 1つ目はAIに振り返りを行ってもらうというものです。
これ何かというと、一度AIに仕様書を作らせておいて次のように質問します。 今あなたに作ってもらった仕様書をもう一度確認してくださいと。
実装に関して漏れはないですかと。 こういった手順を挟むとかなり高い確率で、ヤノさんすいませんとここが漏れてましたと
AIが言ってきます。 じゃあその漏れを埋める形で仕様書を再作成してくださいと伝えると、より精度が高いものが出来上がってきます。
ここでのポイントは、AIの指示の中にもし漏れがなければそれはそれでOKですと。 このように一言添えることをお勧めします。
というのが仮に漏れがなかった場合でも、AIが漏れを探すために誤作動をしてしまうケースというのがあります。
これ結構他のタスクでも言えることで、例えばAIに書類の誤字脱字のチェックをしてもらうとします。
もし誤りがなければそれはそれでなかったと報告してくださいと。 こんな感じでAIに逃げ道を作っておきます。
これをしないとAIが誤字脱字を探すこと、それ自体が目的になってしまって、 重箱の隅をつついたような挙動をしてしまうケースがあります。
なのでそういったことが起こらないように、仕様書の漏れの検知、これをAIに依頼するときは逃げ道も作っておくと。
仕様書に漏れがなければ、それはそれでOKですと。 こういったアプローチがお勧めです。
あともう一つ、この仕様書を作るときのポイント、最終的な仕様書のチェックを行うときは最上位モデルを使うことをお勧めします。
例えばクロードコードなら最上位モデルがフェイブルというモデルになります。 こういった最上位モデル、もちろんチャットGPTにも存在するんですけど、
このような最上位モデルを使って仕様に漏れがないか、全体的な最終チェックを行ってもらうと。
人によっては別の会社のモデルを使ってチェックをする、そういったアプローチを採用する人もいます。
クロードコードに作成してもらった仕様書の最終チェックをチャットGPTの最上位モデルにお願いしたり、
チャットGPTで作成した仕様書をクロードの最上位モデルにお願いしたり、こういった感じです。
この時に人間による仕様書のチェックを挟むと、より良い成果物を作ることができます。
こんな感じでクロードコードやコーデックスを使うことで、自分の仕事道具をAIを使って作ることができます。
AI自作ツールの限界と現実
じゃあこうしたツールを使うことで何でもできるのかというと、それはちょっと違うので、そこも経験談を交えてお話したいと思います。
例えば私、少し前にタスク管理アプリの自作に挑戦してみました。
iPhoneアプリに関しては問題なくできました。しかも自分が使いたい機能だけを搭載したので、我ながら使いやすいアプリができたなと思っていました。
そこから手元のiPhoneで更新したタスクをMacのパソコン、こちらでも確認したかったので、iPhoneとMacで同期するような機能を追加しました。
同期の機能、これ実際に自分で実装してみて感じたんですけど、かなり沼なんですよね。
タスクやメモを同期させるアプローチ、いろいろあります。それを実験してあれこれ作ってみたんですけど、結果的には10回中1回ぐらい同期がうまくいかないものが出来上がりました。
で、巷のタスク管理アプリってほぼ100%同期がうまくいくので、そういった点で考えると、やっぱり10回中1回同期がうまくいかないのはかなり使いにくいなと感じるようになりました。
なので既存のタスク管理アプリがあるじゃないですか。TudoistとかGoogle Taskとか、改めてすごいなって感じて今はTudoistを使うようにしています。
タスク管理に関しては。こんな感じでAIを使えばいろいろなものが作れるようになるんですけど、どんなものでも作れるかというと、まあそうではないと。
そういった点は補足しておきます。ただ一つだけ言えるのは、以前に比べて作成できるもののレベルはどんどん上がっていると感じています。
それこそ複数のデバイスで完璧に同期するタスク管理アプリ。私はちょっと断念したんですけど、先でもしかすると自作できるようになるかなと思っています。
で、そういったことを考えると、会社で使うツールを自作するといろいろ制約あると思うんですけど、自分の仕事道具をAIを使って自作するっていうのは業務効率に貢献してくれますし、
何より結構面白い作業なので、興味のある方にはぜひお勧めしたいAIの活用方法です。
まとめとリスナーからの質問
はい、それでは今日のポイントをまとめます。一つ目に、自分の仕事道具をAIで自作するアプローチ。
こちらは以前に比べて格段にレベルが上がっています。より複雑なものが作れるようになっています。二つ目、クロードコード、コーデックス、カーソル、いずれかのツールがお勧めです。
AIと会話をするように、エンジニアでない人でもツールを作ることができます。 最後3点目、ただしAIを使えば何でもできるというわけではありません。
AIを使えばできることが多くなった反面、人間自身の経験や学習、スキル、こういったものもやはり大切だなと改めて感じました。
はい、今日はこのへんということで本日もお付き合いいただきありがとうございました。 今週はお便りをいただいています。ありがとうございます。読んでいきます。
矢野さん、いつも役立つ配信ありがとうございます。 さて、地味にノートブックの情報も増えてきたところで質問が浮かびました。
私の知人がポッドキャストを配信しています。それをマルチに活用したいと言っています。 ショート動画の台本を書いたり、記事化したりなどかと思います。
やりたいことは文字起こしができて、手軽にmp3のファイルを蓄積できて、文字起こしから記事を作れる。
そしてできれば、記事化する時に情報の裏取りをしてほしい。 ナレッジベースとしてのジェミニノートブックの有用性は感じつつも、どうしても外部へのアクセスなど
他のAIに比べると進化の遅さが目についてしまいます。 最近はノーションで貯めた方がいいのかな、ノーションAIを使った方がいいのかなと思います。
矢野さんがポッドキャストをデータとして貯めて、その後様々な活用しようと思った時、 ジェミニノートブックに限らずどういう立て付けを考えますか。
よかったらヒントをいただけると嬉しいです。 ちなみに知人はWindowsユーザーなのでObsidianは使えません。
ここでいうObsidianというのはマークダウンのエディターのアプリとなります。 はいお便りありがとうございます。
ここまでジェミニノートブックを配信してきたので、その延長でお手入れをいただいたかと思います。
ポッドキャスト配信でデータをいろんな形に活用できないかと、 ジェミニノートブックだとちょっと物足りなさを感じている場面があるようです。
そうですね、ポッドキャストをいろいろな形に変換するツール、 海外で結構あるんですよね。
例えば音声から消音動画を作成したり、文字起こしをしてSNSの投稿を作成したりとか、
いろいろあって、私も以前いくつか試したことあるんですけど、 あまりしっくりくるようなものはその時遭遇しなかった記憶があります。
というのが海外のツールなので日本向けに最適化されていないケースが多かったです。 これは別にそのプロダクトが悪いというわけではなくて、
たまたま日本語に最適化されていなかったというだけなんですけど、 そういった話を踏まえてお勧めしたいのが、やっぱりクロードコードかコーデックスカーソルかなと思います。
これどういうことかというと、例えば文字起こしもクロードコードを使えば簡単に実装できますし、 文字起こしからの記事作成、これもクロードコードで実装できます。
記事化するときに裏取りをしてほしい。この裏取りっていうのはファクトチェックを指していると思うんですけど、 これもクロードコードでAIエージェントの重ね掛けをすれば実装できます。
でちょっと話を広げると、ポッドキャストの音声から衝動動画を作成したいと、 これもクロードコードにhtmlを書かせることで実現可能です。
これはもう私も実践済みです。ナレッジベースを構築する、 これもクロードコードで実装できると思います。
具体的には埋め込み、エンベディングを使ってローカルで動作をするラグを構築していくと。 今回のお便りを読む限り、やりたいことは全部クロードコードかコーデックスを使えば全て自作できるかなと感じました。
それこそ今回の話じゃないですけど、自分の仕事道具はAIで作るという、 そういった視点でまずはAIと壁打ちをして作ってみるのも面白いと思います。
はい、こんな感じでいかがでしょうか。 あの参考になれば嬉しいです。お便りありがとうございました。
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