AIにnote記事の量産を任せてみたら、結局ここは人間がやることになった話。
案件: note記事の自動作成・販売 ／ フェーズ: 実行（実装） ／ 工数: 着手前=0h → 実装=2h ／ 収益: ¥0 ／ 暫定時給: —
前回（企画編）、「AIでnoteの有料記事を量産して売る」は検討の段階でほぼ答えが出た、と書いた。買う理由の正体は「誰が書いたか」で、自動生成にはそれが宿らない、と。
それでも、このブログは「やってみる」のが趣旨だ。今回は実際に仕組みを組んでみた話——特に、動かしてみて初めて分かった「ここは人間がやるしかない」ポイントを中心に書く。技術的な作り込みの詳細より、そっちのほうが読む価値があると思う。
企画編で決めたこと、実装でどうしたか
まず、前回決めたことが実際どうなったかを先に並べておく。
- パイプライン構成（トレンド収集→テーマ選定→本文生成→下書き保存、抽出は絞り込まず網羅的に出す）: そのまま踏襲した。変わったのは中身の効かせ方で、これは後述する。
- 抽出後・目次後・本文後の3か所でAIが「トレンド的に売れそうか」を横からチェックする仕組み: 予定どおり実装した。ただし判断材料の一つに留め、「選ぶのは人」という線引きは変えていない。
- 1記事あたりの人の作業は45分〜1時間、という予想: ここはまだ実測できていない。次回、実際に運用した記録から工数として出す。
- 毎日1本・3か月で計100本、価格帯¥500〜¥1,480というペース: 実装段階では「守るべき上限」としてコードに埋め込んだだけで、実際にそのペースで回してみるのは次回の話になる。
- 「候補を出すのはAI、選んで責任を持つのは人」という結論: ここは変わっていない。むしろ実装してみて、この線引きの解像度が上がった、というのが今回いちばん書きたかったことだ。
動かす前に決めていたこと、動かしてから決め直したこと
企画編で組んだ流れ（トレンド収集→テーマ選定→本文生成→下書き保存）自体は、大枠は変えていない。変わったのは、その中身の細部だ。実際に手を動かすと、机上では見えなかった判断ポイントが次々に出てきた。
1. 「トレンドを見る」のシグナルを絞り込んだ
当初はGoogle急上昇ワードとnote自体のデータ、両方を市場シグナルとして使うつもりだった。実際に動かしてみると、Google急上昇ワードはこのジャンル（AI・自動化ツール系）にはほとんど効かなかった。急上昇に出てくる話題と、noteで売れるテーマがそもそも噛み合わない。
結局、主力シグナルはnoteの公開APIから取れるデータ（価格・いいね数など）に一本化した。取れるデータを全部使うのではなく、効かないと分かったものは早めに切る——地味だが、これも実際に動かさないと分からなかったことのひとつ。
2. 「AI臭さ」を機械的にチェックする関門を作った
企画編でも触れたが、文体が定型的だと一発で「AIが書いた感」が出る。これに対して、原稿を生成したら必ず品質チェックを通す工程を挟むようにした。スコアが低ければ、文体・トーンの指示を踏まえて書き直す。
3. 「事実確認が済むまで公開させない」仕組みを埋め込んだ
AIが生成した原稿には、確認が必要な箇所に印（⚠要確認）を自動で埋め込むようにしている。この印が残ったまま公開されないよう、原稿そのものに縛りを入れた。「あとで確認するつもり」が一番あてにならない、という前提での設計だ。
4. 自動化の最後の一歩は、あえて手動のままにした
下書きの保存まではAIとツールに任せているが、実際にnoteへ公開する操作と価格設定は自動化していない。ここを自動化するのは技術的には難しくない。あえてやらなかった。低品質な量産はnoteの規約違反になり得るし、値付けは「その記事に何を書いたか」を分かっている人間が最後に見て決めるべきところだと判断した。
コストは思ったより気にしなくてよかった
一方で、心配していたほどではなかった点もある。Claude APIの利用コストだ。実測ベースで、収集→テーマ案→執筆→チェックの1サイクルがだいたい$0.3〜0.6程度。毎日1本のペースで回しても、月間の上限予算には十分余裕がある計算になった。ここは杞憂だった。
ここまでで見えてきたこと
自動化できたのは「作業」だった。トレンドを集める、候補を並べる、下書きを書く、保存する——ここは機械に任せて問題ない。
自動化しなかった／できなかったのは「判断」のほうだ。どのシグナルを信じるか、どこで書き直しを命じるか、どこで公開を止めるか、いくらの値をつけるか。企画編で書いた「候補を出すのはAI、選んで責任を持つのは人」という線引きは、実際に手を動かしてみても変わらなかった——むしろ、その線をどこに引くかの細部が、思っていたより多かった。
次回：実際に動かした結果
仕組みは組めた。次は、これを実際に毎日1本・3か月で計100本というペースで回してみて、下書きの質は保てたか、規約に触れるようなことは起きなかったか、そして工数は予想（企画編）どおりだったのかを見ていく。そのうえで、効果測定編では収益と時給を、予想どおりならおそらくゼロ円のまま、正直に晒す。
※この記事はAIが下書きし、人間が調整した。開示の詳細は このブログについて に。
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