2026.03.24 更新：利用可能モデル名をGPT-5.4 Proに更新、料金プラン改定の注記追加、クレジット消費フロー図・課金判断フローチャートを追加、Speakly・新機能の情報を追記

「GensparkのPlusプランに課金する価値はあるのか？」

無料のGeminiやChatGPTで十分だと思いつつ、もう一歩踏み込んだAI活用をしたい。そんなモヤモヤを抱えていませんか。SE歴20年・副業ブログを運営する筆者は、Genspark有料版（Plus）に課金して2週間使い倒しました。結論から言えば、副業ブログの記事作成は劇的に変わりました。一方で「数日で10,000クレジットが枯渇した」というリアルな落とし穴もあります。

この記事ではGenspark有料版でできること6選、クレジット消費の実態、そしてデメリット5つを正直にレビューします。課金すべきかどうかの判断材料にしてください。

Genspark有料版（Plus）とは？料金と無料版との違い

Gensparkは複数のAIモデルを束ねたオールインワンAIワークスペースです。チャット、画像生成、動画生成、スライド作成、シート作成など多彩な機能を1つのプラットフォームで利用できます。

料金プラン比較表（Free / Plus / Pro）

Gensparkには3つのプランがあります。以下は筆者が契約した2026年2月時点の料金です。

Plus/Proプランには複数のクレジットティア（階層）があり、上位ティアほど月間クレジットが増える仕組みです。ティアの変更は設定画面の「View Plan」から行えます。

無料版では足りなくなる瞬間

無料版の1日200クレジットは、簡単な検索や短いチャットなら十分です。しかしカスタムエージェントを使って記事を生成したり、画像をエージェント経由で作成したりすると、数回の操作で1日分が消えます。筆者も最初は無料で試していましたが、半日で上限に達して「これは課金しないと使い物にならない」と判断しました。

Genspark有料版でできること6選｜実際に使い倒した機能

2週間の課金期間で実際に活用した機能を6つ紹介します。

AIチャット無制限（GPT-5.4 Pro・Claude Opus 4.6・Gemini 3.1 Proなど）

Plusプランでは「AIチャット」からの利用が無制限です。しかもクレジット消費はゼロ。GPT-5.4 Pro、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Proなど最新のトップモデルを自由に切り替えられます。

筆者が特に重宝しているのは、モデルの切り替えが1クリックでできる点です。「この質問はClaudeのほうが的確に答えるな」と感じたらすぐに切り替えて再質問できます。複数のAIサービスを個別に契約する必要がなくなりました。

またPlusプランではSpeakly（音声入力機能）も利用でき、マイクに向かって話すだけでテキスト入力ができます。筆者もPC作業中にキーボードから手を離して音声で指示を出す場面で使っていますが、聞き取り間違いの修正が必要な場面も少なくなく、完全移行には至っていません。指向性マイクの導入で精度を向上させるなど、改善策を考えて対策できれば化けるかもしれません。

なおGemini 3系（Gemini 3 Pro Preview、Gemini 3.1 Pro Preview等）は2026年3月時点でも「プレビュー版」として提供されています。正式版との違いは公式に明示されていないため、出力品質の変動がある点は理解しておきましょう。利用可能なモデルは頻繁に追加・更新されるため、最新のラインナップは設定画面の「View Plan」から確認できます。

GenSparkで利用できるClaude Opus 4.6やGPT-5.4などのモデルを業務で活かすヒントは、NotebookLMの実践活用7選｜SE歴20年の使い倒し術でも紹介しています。

GensparkのチャットでClaudeを使う以外にも、claude.aiの無料プランだけで業務システムを開発する方法があります。筆者がClaude無料版でシステムを2週間で完成させた記録をバイブコーディング実践記で公開しています。

AI画像生成無制限

「AI画像」からの画像生成もクレジット消費ゼロの無制限です。Nano Banana Pro 2K、GPT Image、Flux 2 Proなど複数の画像モデルが選べます。

筆者はブログのアイキャッチ画像をこの機能で作成しています。プロンプトを書いて生成し、気に入らなければ何度でもやり直せる。回数を気にしなくていいのは精神的に楽です。

ちなみにプライベートでは2歳の子どもに「何が見たい？」と聞いて画像を作ってみました。「緑の滑り台！」というリクエストで生成したところ、本人のリアクションは「ふーん」程度。AIの画像生成は子どもの反応を予測するほうが難しいようです。

カスタムエージェントで記事作成を自動化

Gensparkの「カスタムエージェント」機能は、今回の課金で最も価値を感じた機能です。自分だけのAIエージェントを作成し、ルール（プロンプト）を定義しておけます。

筆者は「ブログ記事作成エージェント」を構築しました。記事のフォーマット、文体、SEOルール、Cocoon装飾の使い方などを事前に定義しておき、作成したい記事の方向性や自分の経験を整理して伝えることで、構成案や下書きの骨格を効率的に作成できます。2週間で十数本の記事の構成案作成をこの方法で効率化しました。

ただしカスタムエージェント経由の処理はクレジットを消費します。これが後述するクレジット枯渇の主因です。

▶ Gensparkにはスライド作成機能もあります。AIスライドツールの選び方で迷っている方には、3ツールを同条件で比較した記事が参考になります。
AIスライド作成3ツール比較｜社内プレゼン向け実践ガイド

副業ブログの記事作成がどう変わったか（Before/After）

筆者は10年近く前にもブログを運営していました。当時と比較すると、記事作成の工程は劇的に変わっています。

10年前の記事作成フロー

Genspark有料版導入後のフロー

現在の記事作成フローは以下のように変わりました。

1. 記事の方向性を検討する（人間が考える）
2. Gensparkのカスタムエージェントに指示を投げる
3. 出力された記事のハルシネーション（事実誤認）を潰す
4. 骨子と内容を最終確認する
5. Googleスプレッドシートに貼り付けてMake経由でWordPressに自動投稿

企画・構成チェック・事実確認・リライトは人間が担当し、下書き生成やフォーマット整形をAIに任せる分業が定着しました。

▶ スプレッドシートからWordPressへの自動投稿はMakeで構築しています。無料プランでの具体的な設定手順やシナリオ構成を知りたい方はこちらをご覧ください。
Make副業自動化入門｜ブログ→X投稿を自動化した全手順

10,000クレジットは何日もつ？消費のリアル

Plusプランは月10,000クレジットです。「10,000もあれば余裕でしょ」と思っていましたが、筆者の場合は数日で枯渇しました。

クレジットを食う操作と食わない操作

ここが重要なポイントです。Gensparkのクレジット消費ルールには明確な「ゼロ消費ゾーン」があります。Genspark公式クレジットガイドに記載されている通り、「AIチャット」と「AI画像」からの利用はクレジット消費ゼロです。

一方、スーパーエージェントやカスタムエージェントなど、他のエージェント経由でチャットや画像生成を行うとクレジットを消費します。筆者はカスタムエージェントから記事生成と画像生成の両方を実行していたため、クレジットが急速に減りました。

以下のフロー図でクレジット消費の判断基準を整理しました。操作を始める前に「どのエージェントから使うか」を意識するだけでクレジットの持ちが大きく変わります。

flowchart TD
    A["Gensparkで操作開始"] --> B{"どの機能を使う？"}
    B --> C["AIチャット"]
    B --> D["AI画像"]
    B --> E["カスタムエージェント"]
    B --> F["スーパーエージェント"]
    B --> G["AI動画・AI音声"]
    B --> H["AIスライド・AIシート"]
    C --> I["0クレジット"]
    D --> I
    E --> J["クレジット消費"]
    F --> J
    G --> J
    H --> J
    I --> K["節約のコツ: できることはここで済ませる"]
    style I fill:#e8f5e9,stroke:#66bb6a
    style J fill:#fff3e0,stroke:#ffa726
    style K fill:#e3f2fd,stroke:#42a5f5

クレジットを節約する運用テクニック

クレジット消費の仕組みを理解してからは、以下の運用に切り替えました。

• 記事の事前整理やアイデア出しは「AIチャット」で行う（0クレジット）
• アイキャッチ画像は「AI画像」から直接生成する（0クレジット）
• カスタムエージェントには完成度の高い指示だけを投げ、回数を減らす

要するに「無制限の機能でできることは無制限の機能で済ませ、クレジットが必要な操作を最小限にする」のがコツです。

注意点・デメリット5つ

課金前に知っておくべきデメリットを正直に5つ挙げます。

クレジット管理が甘いと月半ばで枯渇する

モデルの追加・プレビュー版の扱いが不透明

5時間ごとのレート制限がある

長いチャットで過去の文脈を忘れる

チャット単位のアップロード上限がある

課金すべき人・しなくていい人の判断基準

flowchart TD
    A["AIツールを使いたい"] --> B{"月にどのくらい使う？"}
    B -->|"週1-2回程度"| C["Freeで十分"]
    B -->|"週3回以上"| D{"複数モデルを切り替えたい？"}
    D -->|"GPTだけでOK"| E["ChatGPT Plusを検討"]
    D -->|"複数モデルを試したい"| F{"動画生成も頻繁に使う？"}
    F -->|"チャット中心"| G["Genspark Plus"]
    F -->|"動画も多用"| H["Genspark Pro"]
    style C fill:#e8f5e9,stroke:#66bb6a
    style E fill:#e3f2fd,stroke:#42a5f5
    style G fill:#e3f2fd,stroke:#42a5f5
    style H fill:#fff3e0,stroke:#ffa726

まずは無料版から試してみたい方はGenspark公式サイト（無料あり）から登録できます。

課金をおすすめする人

無料版で十分な人

▶ AIツールは用途ごとに使い分けるのが効率的です。NotebookLMとの併用で情報整理を強化したい方は、7つの活用事例をまとめた記事が参考になります。
NotebookLM活用術7選｜SE歴20年が実務で使い倒した全記録

よくある質問（FAQ）

まとめ

Genspark有料版（Plus）に2週間課金して分かったことを整理します。

最大のメリットは、GPT-5.4 Pro・Claude Opus 4.6・Gemini 3.1 Proなど複数の最新モデルをチャット無制限・画像生成無制限で使える点です。筆者の契約時点では月額約4,000円（$24.99）でこのラインナップにアクセスできるコストパフォーマンスは圧倒的です。カスタムエージェントを活用すれば、副業ブログの記事作成を大幅に効率化できます。

コーディング用途のAI活用については、Claude Codeを使った個人サービス開発の実録やClaude Codeで713ページのサイトを3日で作った記録も参考にしてください。

一方、カスタムエージェント経由の処理はクレジットを消費するため、使い方次第では月10,000クレジットが数日で枯渇します。長いチャットで文脈を忘れる問題やアップロード上限など、運用上の注意点もあります。

おすすめの始め方は「まず無料版で試す→クレジット不足を感じたらPlusに課金→AIチャットとAI画像は直接利用でクレジット節約」という段階的なアプローチです。課金を迷っている方は、まず無料で触ってみてください。半日で「足りない」と感じたら、それが課金のサインです。

Genspark Plusへの課金を含めた副業ブログ1ヶ月目の総出費と成果を記録しています。投資対効果の判断材料にしてください。
1ヶ月目の収支レポート

2026.04.04 更新：Claude Opus 4.6の100万トークン正式GA反映、アイキャッチ運用をCanvaに変更、ワークフローのフロー図追加、内部リンク配置の改善

ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot――2026年現在、ブログ記事の作成に使える生成AIは数えきれないほど増えました。「AIを使えばブログが楽になるらしい」と聞いて調べてみたものの、どれを使えばいいのか結局わからない。そんな状態で止まっている方は多いのではないでしょうか。

この記事は、AIツールの機能比較やランキングではありません。SE歴20年・副業ブログ運営中の筆者が実際にClaudeというAIを使い、キーワード選定から下書き投稿まで全工程を回してみた実践記録です。便利だった点も困った点も隠さず書いています。AIでブログを始めたいけど最初の一歩が踏み出せない方の判断材料になれば幸いです。

AIでブログを書きたいけど何を使えばいいかわからない人へ

2026年4月時点で、ブログ記事の作成に使える主なAIだけでもChatGPT、Gemini、Claude、Copilot、Perplexityと多岐にわたります。それぞれ無料プランがあり、どれも「記事が書ける」とうたっています。選択肢が多すぎて比較記事を読んでも決められない、という状況は珍しくありません。

筆者も同じ状態でした。最終的に選んだのはClaudeですが、「Claudeが最高だから」ではなく「たまたまClaudeを使い始めて、そのまま全工程を回せた」というのが正直なところです。この記事では、そのリアルな経緯と実際の運用方法をそのままお伝えします。

筆者がClaudeを使い始めた経緯

生成AIの話題をニュースやCMで頻繁に見かけるようになり、興味本位でGenSpark（ジェンスパーク）というAIプラットフォームを触り始めたのがきっかけです。

以前にもサイト運営をしていた時期がありましたが、構成検討や執筆、画像準備といった作業に時間を取られて続きませんでした。生成AIでその負担が減らせると感じ、2026年2月にサイト運営を再開しています。今思えばこの生成AIの流れに乗るために課金する材料を集めていたような節もあります。

GenSparkのAIチャットでは複数のモデルを選択して使えます。公開ベンチマークを見比べた結果、最もスペックが高そうだったClaude Opus 4.6を選び、そのままブログ運営の全工程で使うようになりました。GenSparkの有料プラン（Plus）ではAIチャットがクレジット消費ゼロの無制限利用になるため、記事作成を頻繁に行う筆者にとってコストパフォーマンスは高く、課金判断の詳細はGenspark有料版レビューにまとめています。

Claudeはブログ記事の執筆だけでなく、コーディングでも強力です。Claude無料版を使って業務システムを2週間で開発した全工程をバイブコーディングの実践記にまとめています。

その後Claude Codeに移行してWebサービス開発まで発展した。コスト管理・暴走対策を含む個人開発の実録に続きがある。

2026年4月にはOpus 4.6の後継となるOpus 4.7が料金据え置きでリリースされた。副業開発でのSonnet/Opusの使い分け基準はOpus 4.7の副業開発での使い分けで整理している。

Claudeでブログ記事を作る具体的な手順

筆者がClaudeを使ってブログ記事を1本公開するまでの流れを紹介します。すべてAIに丸投げではなく、自分で判断する部分とAIに任せる部分を分けて運用しています。

リサーチ段階では複数のAIを組み合わせると精度が上がります。筆者は情報収集にGensparkを使っています。

キーワード選定──自分の経験とAIの両方で洗い出す

キーワードは自分の経験から「これを知りたかった」という実感をベースに候補を出す場合と、Claudeに関連キーワードを洗い出してもらう場合があります。最終的にどのキーワードで書くかは自分で決めます。自分が実体験として語れるテーマかどうかが判断基準です。

記事構成・本文・HTML生成をAIに任せる

キーワードが決まったら、自分の経験や伝えたいことをClaudeにインプットし、記事構成を作ってもらいます。構成段階で内容の不整合や意図と異なる解釈がないかをチェックし、修正を指示します。

構成確定後は本文執筆からHTML化まで一気に依頼します。WordPressのCocoonテーマに対応したブロック構文で出力させるため、コピー＆ペーストで綺麗に整形された記事ができあがります。

スプレッドシートからMake経由でWordPressに自動投稿

生成されたHTMLはGoogleスプレッドシートに転記し、Make（旧Integromat）でWordPressに下書き投稿しています。タイトル、本文、スラッグ、カテゴリーなどを1行にまとめておけば、ボタンひとつで下書きが作成される仕組みです。

graph TD
    A["キーワード選定"] --> B["記事構成の作成"]
    B --> C["本文・HTML生成"]
    C --> D["スプレッドシートに転記"]
    D --> E["アイキャッチ画像作成"]
    E --> F["Google Driveに<br>アイキャッチをアップ"]
    F --> G["Make検知 →<br>アイキャッチ付きで<br>WordPress下書き投稿"]
    G --> H["プレビュー確認・編集"]
    H --> I["公開"]
    A -.- A1["自分の経験 +<br>Claudeで候補洗い出し"]
    C -.- C1["Cocoonブロック構文で<br>HTML出力"]
    E -.- E1["Canvaテンプレートで<br>統一デザイン"]
    F -.- F1["Driveアップが<br>Makeのトリガー"]
    style A fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9
    style B fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9
    style C fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9
    style D fill:#fff3e0,stroke:#ffcc80
    style E fill:#fff3e0,stroke:#ffcc80
    style F fill:#fff3e0,stroke:#ffcc80
    style G fill:#e8f5e9,stroke:#a5d6a7
    style H fill:#fff3e0,stroke:#ffcc80
    style I fill:#f3e5f5,stroke:#ce93d8
    style A1 fill:#fafafa,stroke:#e0e0e0
    style C1 fill:#fafafa,stroke:#e0e0e0
    style E1 fill:#fafafa,stroke:#e0e0e0
    style F1 fill:#fafafa,stroke:#e0e0e0

青がAI支援工程、緑が自動化工程、オレンジが手動工程です。スプレッドシートに記事データを転記した後にCanvaでアイキャッチ画像を作成し、Google Driveにアップロードすると、Makeがそれを検知してアイキャッチ付きのWordPress下書き投稿を自動生成します。

Makeを使った自動投稿の全体設計に興味がある方もいるかもしれません。ブログ公開からX投稿まで自動化する具体的なシナリオ構成はMake副業自動化入門｜ブログ→X投稿を自動化した全手順で解説しています。

プレビュー確認とアイキャッチ画像の選定

下書きがWordPressに投稿されたら、プレビュー画面で表示を確認します。見出しの階層、装飾ブロックの表示崩れ、文章のつながりなどを目視でチェックし、必要に応じて手動で修正します。AIの出力をそのまま公開することはほぼありません。

アイキャッチ画像は当初GenSparkの画像生成機能で作成していましたが、文字の崩れや構図の問題があり、現在はCanvaでテンプレートベースで作成する運用に切り替えています。テンプレートにタイトルとステップ文言を流し込むだけで統一感のあるアイキャッチが完成します。AI画像生成ツールの比較と筆者が辿り着いたワークフローはAI画像生成でアイキャッチ作成｜無料5ツール比較で詳しく紹介しています。

公開後に記事間の不整合が見つかった場合は、Claudeに調査を依頼しますが、修正の反映は手動で行っています。

AIブログの書き方で感じたデメリットと対処法

便利な点が多い一方で、困ったことも正直にあります。GenSpark経由で使っているため、問題の原因がClaude側かGenSpark側か切り分けできていない部分もあります。

同じ文言の繰り返し・コンテキスト忘れ

同じフレーズが重複して出力されることがあります。原因は特定できておらず、有効な対処法も見つかっていません。都度手動で削除しています。

また、同じチャットで長く会話を続けていると、序盤に共有した情報が抜け落ちることがあります。「さっきと同じ形式で続けて」と指示しても体裁の異なる結果が返ってきます。重要な情報はプロンプトに都度再掲して対処していますが、手間は増えます。

アイキャッチ画像が1回で期待通りにならない

当初はAIに画像生成プロンプトを作らせてGenSparkで生成していましたが、文字の崩れや非現実的な構図が頻発し、1回で想定通りになることはまれでした。この問題はAI画像生成ではなくCanvaのテンプレートでアイキャッチを作成する方式に切り替えることで解決しています。AI画像生成の限界と代替ワークフローの詳細はアイキャッチ作成ツール比較記事にまとめました。

画像生成AI以外のアプローチとして、Claude DesignでHTMLベースのアイキャッチ素材を作りブラウザでスクショする手順もある。検証結果はClaude Designの実測レポートにまとめた。

対処できたこと・できていないこと

コードの出力が1行に詰め込まれて読みにくい問題は、出力ルールの再定義で改善しました。コードブロックに言語クラスを付与し、Cocoonのシンタックスハイライト機能を有効にすることで視認性が大幅に向上しています。

文言の重複やコンテキスト忘れは現時点で根本的な対処ができていません。AIですべてが自動化されるわけではなく「AIが苦手な部分を人間が補う」前提で運用するのが現実的です。この「面倒を1つずつ潰す」発想はWindows環境の業務自動化にも通じており、SE歴20年の業務自動化術でSendToカスタマイズからSeleniumまで現場のテクニックをまとめています。

よくある質問（FAQ）

Claude Codeを使った開発効率化をさらに深めたい場合は、ターミナル内チュートリアル機能の解説記事Claude Code /powerup入門も役立つ。

実際にこのワークフローでブログを2ヶ月運営した結果、ツール構成はClaude Code Maxへの集約に落ち着いた。出費と成果の推移を含む詳細データは運営報告で公開している。
副業ブログ2ヶ月目のデータ全公開

まとめ｜AIツール選びより「まず1本書く」が最短ルート

この記事では、筆者がClaudeを使ってブログ記事を作成している実際のワークフローと、使ってみて感じたメリット・デメリットを紹介しました。このワークフローで実際に1ヶ月運営した結果（PV200・収益0円・出費16,266円）は副業ブログ1ヶ月目の収支レポートで全数字を公開しています。

ポイントを振り返ると、GenSparkの無料AIチャットからClaude Opus 4.6を選び、キーワード選定から下書き投稿まで一連の工程を構築できたこと。構成チェックや画像選定など人間が介入する工程は残ること。重複出力やコンテキスト忘れなど未解決の課題もあること。この3点です。

AIツール選びで比較記事を読み続けるよりも、まず1本書いてみる方が圧倒的に早く前に進めます。合わなければ別のツールに乗り換えればいいだけです。10年前に挫折した筆者でも再開できたのは、AIが「本質ではない作業」を引き受けてくれたからでした。

2026.03.24 更新：Xの文字カウント仕様（Weighted Character Counting）の説明を修正、Makeの課金単位「クレジット」への名称変更を反映、FAQをCocoonブロック形式に変更

MakeでWordPressに記事を下書き投稿している人は多いと思います。しかし、X（旧Twitter）への投稿テキストとハッシュタグは別管理になっていませんか？

この記事では、SE歴20年・3サイトをMakeで運用している筆者が、WordPressのカスタムフィールドにX投稿用のテキスト（x_post_text）とハッシュタグ（x_hashtags）を持たせ、MakeのHTTPモジュールで記事投稿と同時に一括書き込みする仕組みを構築します。スプレッドシートにデータを入力すれば、記事本文もX投稿データもWordPressに一発で登録できるようになります。

コードはすべてコピペで実装可能です。WordPress側の準備は10分、Make側の修正は5分で完了します。まだMakeの初期設定が済んでいない方は、先にMake副業自動化入門の全手順でAPI Key取得まで完了させてください。

ムラサキ

3サイトすべてにこの仕組みを導入して1ヶ月運用しています。一度設定すれば記事投稿のたびにX投稿テキストも自動でWordPressに入るので、公開前の確認がとても楽になりました。

なぜカスタムフィールドでX投稿データを管理するのか

まず、なぜわざわざカスタムフィールドを使うのか。スプレッドシートで管理するだけではダメなのかを整理します。

スプレッドシート管理の限界

スプレッドシートにX投稿テキスト列とハッシュタグ列を設けておく方法は、記事の生成段階では合理的です。しかし、実際にXに投稿するタイミングでは問題が起きます。

MakeのWordPress Watch Postsトリガーは、WordPressの記事公開を検知して発火します。このとき取得できるのはWordPressの投稿データ（タイトル、本文、カテゴリ、カスタムフィールドなど）です。スプレッドシート上のX投稿データはWordPress側に存在しないため、Watch Postsトリガーからは直接参照できません。

スプレッドシートから読み取るには、別途Google Sheetsモジュールで「該当する記事のX投稿テキスト列・ハッシュタグ列を検索して取得する」シナリオを追加する必要があります。これはクレジット数が増え、シナリオも複雑になります。

カスタムフィールドなら記事と投稿データが1か所で完結する

WordPressのカスタムフィールド（post meta）にX投稿データを保存すれば、Watch Postsトリガーで記事データと一緒にX投稿テキストも取得できます。スプレッドシートを参照する追加モジュールは不要です。

さらに、WordPress管理画面の記事編集画面からもX投稿テキストを直接確認・修正できるため、公開前の最終チェックも容易になります。

全体像｜スプレッドシートからX投稿までのデータの流れ

実装に入る前に、データがどう流れるかの全体像を把握しておきましょう。

データフロー図

全体の流れは以下の5ステップです。

各ステップで何が起きるか

ステップ1：スプレッドシートにデータを入力。記事管理用のスプレッドシートに、記事データ（タイトル、本文、メタ情報など）に加えて、X投稿テキスト列（x_post_text用）とハッシュタグ列（x_hashtags用）にもデータを入力します。列の位置はスプレッドシートの構成に合わせて自由に設定してください。

ステップ2：Makeの記事投稿シナリオが実行される。HTTPモジュールでWordPress REST API（POST /wp-json/wp/v2/posts）にリクエストを送信します。このとき、リクエストボディのmetaフィールドにX投稿テキスト列・ハッシュタグ列の値を含めます。

ステップ3：WordPressに下書き記事が作成される。記事本文とともに、カスタムフィールド（x_post_text、x_hashtags）にX投稿データが保存されます。

ステップ4：手動で内容を確認し、記事を公開する。WordPress管理画面で記事内容とX投稿テキストを最終確認し、公開ボタンを押します。

ステップ5：X投稿シナリオが発火する。別のMakeシナリオ（WordPress Watch Posts → Buffer）がWordPressの公開を検知し、カスタムフィールドからX投稿テキストとハッシュタグを読み取り、Bufferを経由してXに投稿します。

この記事で扱うのはステップ1〜4までです。ステップ5のBuffer連携については前回の記事で解説しています。

▶ Make→X自動投稿の代替手段と Buffer連携の全体像はこちら
Make→X自動投稿の代替手段3選｜モジュール廃止後の実践ガイド

STEP1｜WordPress側の準備（functions.phpにカスタムフィールドを登録）

WordPressのREST APIでカスタムフィールドを読み書きするには、事前にそのフィールドを「REST APIに公開する」設定が必要です。register_post_meta関数を使います。

register_post_metaでREST APIに公開する

WordPressのREST APIは、デフォルトではカスタムフィールドを返しません。register_post_meta関数で明示的に「このフィールドはREST APIで読み書きできる」と宣言する必要があります。

ポイントは show_in_rest パラメータを true にすることです。これにより、REST APIのレスポンスにmetaフィールドが含まれるようになり、POSTリクエストでの書き込みも受け付けるようになります。

コピペ用コード全文

WordPressテーマのfunctions.php（子テーマを使用している場合は子テーマのfunctions.php）に以下のコードを追加してください。

add_action( 'rest_api_init', function() {	 
 register_post_meta( 'post', 'x_post_text', array(	 
 'type' => 'string',	 
 'single' => true,	 
 'show_in_rest' => true,	 
 'description' => 'X投稿用テキスト',	 
 ) );	 
 register_post_meta( 'post', 'x_hashtags', array(	 
 'type' => 'string',	 
 'single' => true,	 
 'show_in_rest' => true,	 
 'description' => 'X投稿用ハッシュタグ',	 
 ) );	 
} );

コードの内容を説明します。’post’ は通常の投稿タイプ（post）に対してフィールドを登録する指定です。固定ページにも登録したい場合は ‘page’ に対しても同様のコードを追加してください。’single’ => true は1つの投稿に対して1つの値を持つことを意味します。’type’ => ‘string’ はテキストデータであることを示します。

登録できたか確認する方法

コードを追加したら、ブラウザで以下のURLにアクセスして確認します。

https://あなたのドメイン/wp-json/wp/v2/posts/記事ID

レスポンスのJSONに “meta” オブジェクトが含まれ、その中に “x_post_text” と “x_hashtags” が表示されていれば成功です。まだ値を書き込んでいない段階では空文字（””）が表示されます。

STEP2｜スプレッドシートにX投稿データ列を追加する

次に、記事管理用スプレッドシートにX投稿データ用の列を追加します。列の位置はスプレッドシートの既存構成に合わせて決めてください。この記事では便宜上、X投稿テキスト列を「x_post_text列」、ハッシュタグ列を「x_hashtags列」と呼びます。

x_post_text列の設計ルール

x_post_text列にはX投稿のテキスト本文を入力します。設計ルールは以下の通りです。

x_post_text列テキスト ＋ x_hashtags列ハッシュタグ ＋ URL（23文字換算）＋ 改行・スペース（4文字）の合計が280文字以内に収まること。x_post_text列単体の目安は180文字前後です。

投稿テキストは3パート構造で書きます。1行目はフック（疑問形・あるある・意外性でスクロールを止める）。2〜3行目はベネフィット（記事を読むと何が得られるかを具体的に書く）。最終行はCTA（「↓」でURLへ誘導する一言）。絵文字は1〜2個まで。記事タイトルをそのまま使わないこと。MakeでURLを末尾に自動付与する前提のため、x_post_text列にURLは書きません。

x_hashtags列の設計ルール

x_hashtags列にはハッシュタグを入力します。3〜5個を半角スペース区切りで記述します。構成はメインキーワード系1〜2個、カテゴリ系1個、サイトブランドタグ1個です。

280文字チェックの考え方

Xの投稿上限は重み280です。XはWeighted Character Countingという仕組みを使っており、半角英数字・半角記号は重み1、日本語（CJK）・絵文字は重み2でカウントされます。URLはt.co短縮で常に重み23固定です。

つまり日本語だけで書いた場合、実質140文字が上限になります。投稿テキスト（x_post_text列）＋ハッシュタグ（x_hashtags列）＋URL（重み23）＋改行・スペース（重み4）の合計重みが280以内に収まる必要があります。

スプレッドシートで重みを正確に計算するには、LEN関数では不十分です。日本語の文字数にはLENB関数を使い、以下のような重み計算式を入れておくと便利です。

=LENB(A1) - LEN(A1) + LEN(A1) + 23 + 4

この式は「マルチバイト文字の数 × 2 ＋ シングルバイト文字の数」を概算します。厳密にはUTF-8のバイト数と重みは異なりますが、日本語中心のテキストであれば実用上十分な精度です。2026年3月時点の仕様に基づいています。

STEP3｜MakeのHTTPモジュールにmeta書き込みを追加する

ここが本記事の核心です。既存のMakeシナリオで、WordPress REST APIにPOSTリクエストを送信しているHTTPモジュールのBODYの、metaフィールドに項目を追加します。

MakeのHTTPモジュールの設定画面で、Body content typeが「JSON (application/json)」でBody input methodが「JSON string」になっている前提で説明します。

Body contentのJSONテンプレート内で、”meta” 内の値にスプレッドシートのx_post_text列・x_hashtags列の変数をマッピングします。Makeのマッピングパネルで、Google Sheetsモジュールから取得した値を選択し、”x_post_text” と “x_hashtags” にそれぞれ割り当てます。

テスト実行と確認

MakeのHTTPモジュールを修正したら、「Run once」でテスト実行します。テスト用のスプレッドシート行にダミーデータ（x_post_text列：「テスト投稿テキスト」、x_hashtags列：「#テスト #確認用」）を入力しておきましょう。

実行後、MakeのHTTPモジュールの出力でHTTPステータスコード201（Created）が返っていれば成功です。レスポンスボディのmetaオブジェクト内に x_post_text と x_hashtags の値が含まれていることを確認してください。

ムラサキ

筆者が最初にテスト実行したとき、JSONボディ内のmeta部分でカンマの位置を間違えて400エラーが出ました。MakeのHTTPモジュールの出力ログでリクエストボディ全文を確認すると原因が特定しやすいです。

STEP4｜投稿後にカスタムフィールドを確認する方法

テスト実行でWordPressに下書きが作成されたら、カスタムフィールドが正しく書き込まれているか確認しましょう。

WordPress管理画面での確認

WordPress管理画面で該当の下書き記事を開き、記事エディタ（ブロックエディタ）の右上にある縦三点メニュー → 設定 → パネル → 「カスタムフィールド」をオンにします。初回はページのリロードが必要です。

リロード後、記事エディタの下部にカスタムフィールドのセクションが表示されます。ここに x_post_text と x_hashtags が表示され、スプレッドシートから入力した値が入っていれば成功です。

この画面からX投稿テキストを直接編集することもできます。記事公開前の最終チェックで「このテキストでXに投稿して大丈夫か」を確認し、必要に応じてここで修正してから公開してください。

REST APIレスポンスでの確認

ブラウザで https://あなたのドメイン/wp-json/wp/v2/posts/記事ID にアクセスすると、JSONレスポンスの “meta” 内に値が入っていることも確認できます。MakeのWatch Postsトリガーが取得するデータも、これと同じ構造です。

よくある質問

まとめ

WordPressのカスタムフィールドにX投稿データを持たせることで、記事と投稿テキストを一元管理できるようになりました。

この仕組みにより、スプレッドシートにデータを入力 → Makeで下書き投稿 → 手動確認・公開 → 自動でXに投稿、という一連のワークフローが完成します。

ムラサキ

カスタムフィールドの設定は地味な作業ですが、一度やれば全記事で恩恵を受けられます。まずはテスト用のダミーデータで試してみてください。

Makeの基本操作やシナリオの組み方から知りたい方はMake副業自動化入門の全手順を、MakeのXモジュール廃止後にBuffer経由でX投稿を再開する方法は代替手段3選の実践ガイドを参照してください。

2026.03.24 更新：Win+Shift+Sのクイックマークアップ機能を追記、10個目の時短術（Win+矢印キーのスナップ配置）を追加、FAQ形式を刷新

Windowsを毎日使っているのに、マウスで右クリック→コピー→右クリック→貼り付けをやっている人がいる。

方向キーを押しっぱなしにしてカーソルを移動している人がいる。本人は「普通」だと思っている。

SE歴20年、毎日PCに向かい続けてきた自分が実際に使っている時短術を10個紹介する。全部Windows標準機能で、インストール不要。今日から使える。

Win+Shift+S｜スクリーンショットはこれ一択

Windowsキー+Shift+Sを同時に押す。画面が暗くなり、好きな範囲をドラッグで選択できる。選択した領域がそのままクリップボードにコピーされる。

あとはチャットに貼り付ける、資料に貼り付ける、生成AIに画像として送る。用途を問わず毎日何度も使う。

テストエビデンスのキャプチャ、チャットでの画面共有、生成AIへの画像検索。自分の業務ではこの3つが主な用途だ。加工せずそのまま貼り付けることがほとんどなので、撮って即貼るという流れが最も効率的だ。毎日10回以上は使用している。

2025年10月のアップデートで、Win+Shift+Sの起動直後にCtrl+Eを押すと「クイックマークアップ」モードに切り替わるようになった。画面上に直接ペンやハイライトで書き込んでから範囲選択できるため、注釈付きのスクリーンショットが1回の操作で完成する。テストエビデンスの指摘箇所にマーカーを引いてからキャプチャする、という使い方が筆者の業務では特に便利だ。

タスクバー活用｜アプリもフォルダも1クリック

よく使うアプリをタスクバーにピン留めしている人は多い。だがアプリだけでなく、よく使うフォルダやファイルもピン留めできることを知らない人がいる。

エクスプローラをタスクバーにピン留めして右クリックすると「よくアクセスする場所」が表示される。ここにフォルダが並ぶ。さらにピンマークをクリックすれば固定できる。

自分のタスクバーにはブラウザ、エディタ、Excel、WinMerge、エクスプローラ、チャット、スクリーンキーボードが並んでいる。いろいろ試したが、タスクバーのピン留めが結局一番アクセスしやすかった。デスクトップにショートカットを置くよりも、スタートメニューから探すよりも速い。全てのアプリをここから起動しているので使用しない日はない。

Win+数字キー｜タスクバーのアプリを一瞬で切替

タスクバーに左から並んでいるアプリを、Windowsキー+数字キーで起動・切替できる。左から1番目のアプリならWin+1、2番目ならWin+2だ。

マウスでタスクバーをクリックして切り替えていたのが、キーボードから手を離さず切替できるようになる。Alt+Tabだとウィンドウが多い時に目的のアプリを探す手間があるが、Win+数字なら確実に目的のアプリに飛べる。タスクバーの並び順を自分の使用頻度に合わせて固定しておくのがポイントだ。

Ctrl+Shift+矢印キー｜データの端まで一瞬で飛ぶ

Ctrl+矢印キーでデータの端まで一瞬で移動する。Shiftを追加すれば移動しながら選択できる。Excelだけでなくテキストエディタでも使える。

方向キーを押しっぱなしにしてカーソルを移動している人を見ると、何とも言えない気持ちになる。些末に見えるかもしれないが、1日に何百回もカーソルを動かしていることを考えると積み重ねは大きい。

同僚には「これだけは覚えて欲しい」操作の一つだ。Ctrl+C、Ctrl+Vの次に覚えるべきショートカットはこれだと思っている。全選択（Ctrl＋A）、個別選択（Ctrl＋クリック）とあわせて３つを使いこなせば完璧。

Win+V｜クリップボード履歴で複数コピペ

通常のCtrl+Vは直前にコピーした内容しか貼り付けられない。Win+Vを使うとクリップボードの履歴が表示され、過去にコピーした内容から選んで貼り付けられる。

3つ前にコピーしたテキストを貼りたい場面は意外と多い。URLをコピーした後にテキストをコピーして、やっぱり最初のURLも貼りたい。そんな時にWin+Vで履歴から選べる。知っているだけで「もう一回コピーし直す」という手間がなくなる。筆者自身まだ使用し始めたばかりで、使いこなせておらず、最初のURLを探していることもしばしばあるので、慣らしていきたい。

辞書登録｜定型文は打たない

メールアドレス、挨拶文、変換できない固有名詞をIMEの辞書に登録する。

「おつ」で「お疲れ様です。」、「よろ」で「よろしくお願いいたします。」が一発で出る。メールアドレスは「めあど」で変換できるようにしておけば、入力フォームで毎回手打ちする必要がない。

正直に言うと、最近はMicrosoft IMEの予測変換が賢くなって辞書登録の出番は減った。自分も5個程度しか登録していない。だが変換できない固有名詞だけは辞書登録しないと出てこない。クライアント名やシステム名など、業務で頻繁に使う固有名詞がある人は登録しておくと地味に楽になる。1日に何十通もメールを作成することがあるので、その度に毎度入力することを考えると効果が大きい。

Win+R｜何でも一発起動

Windowsキー+Rで「ファイル名を指定して実行」ダイアログが開く。ここにコマンドを打つと、アプリやフォルダを一発で開ける。

よく使うコマンドは限られている。「calc」で電卓、「notepad」でメモ帳、「cmd」でコマンドプロンプト。スタートメニューから探すより圧倒的に速い。

特に便利なのが「shell:」コマンドだ。「shell:sendto」でSendToフォルダが開く。「shell:startup」でスタートアップフォルダが開く。これらのフォルダは通常のエクスプローラでは場所がわかりにくいが、Win+Rなら一発だ。

次の項目で紹介するSendToフォルダのカスタマイズも、Win+Rで「shell:sendto」と打つところから始まる。使用頻度は1日1，2回程度だが知ってると知らないではスピード感が違う。起動場所を探している間に何をしようとしていたのか忘れることもないですし。（筆者はたまにあるので・・）

仮想デスクトップ｜画面が狭いなら増やす

Win+Ctrl+Dで新しいデスクトップを追加できる。Win+Ctrl+矢印キーでデスクトップ間を切替できる。

モニターが1枚しかない環境でも、用途別にデスクトップを分けられる。資料作成用、チャット用、調査用と分ければウィンドウの切替が劇的に減る。

在宅ワークでノートPC1台だけという環境の人には特におすすめだ。外部モニターを買うのが一番の解決策だが、予算や場所の問題がある場合は仮想デスクトップで十分カバーできる。

1つ注意点がある。仮想デスクトップを増やしすぎるとどこに何を開いたかわからなくなる。自分の経験では3つが上限で、それ以上はかえって非効率になる。

Win+矢印キー｜ウィンドウを左右に一発配置

Win+左矢印でアクティブウィンドウが画面の左半分にスナップされる。Win+右矢印で右半分。設計書を左に開いてExcelを右に並べる、チャットを横目に見ながらコードを書く。こういった「2つの画面を見比べながら作業する」場面で毎日使っている。

マウスでウィンドウのタイトルバーをドラッグして画面端に持っていく方法でも同じことはできる。だがキーボードから手を離さずに一発で配置できるのがWin+矢印の強みだ。1日に何十回もウィンドウを並べ替える業務では、この差が効いてくる。

Win+上矢印で最大化、Win+下矢印で元のサイズに戻す（もう一度押すと最小化）という操作もセットで覚えておくと便利だ。Windows 11ではWin+矢印の後にさらに上下矢印を押すことで4分割配置もできる。正直に言うと、4分割は自分の業務ではあまり使っていない。左右2分割で十分なことがほとんどだ。ただしモニターが大きい環境や、複数資料を同時に参照する場面では選択肢として知っておく価値はある。

SendToフォルダ｜右クリックメニューを自分専用に

ファイルを右クリックすると「送る」メニューがある。この中身は自分でカスタマイズできる。

よく使うフォルダへのショートカットを入れておけば、ファイルの移動やコピーが右クリック1回で済む。ドラッグ＆ドロップでフォルダ間を行き来するよりも確実で速い。

自分はさらに踏み込んで、パス取得やファイル情報のエクスポートなど自作ツールもSendToに入れている。パス取得ツールやSeleniumによるブラウザ操作の自動化など、Windows標準機能を超えた効率化についてはSE歴20年の業務自動化術で詳しくまとめている。

よくある質問

まとめ｜インストール不要、全部Windows標準

紹介した10個は全てWindows標準機能だ。新しいソフトをインストールする必要はない。追加費用もゼロ。

特にWin+Shift+S、タスクバーのピン留め、Ctrl+Shift+矢印キーの3つは今日から使える即効性がある。この3つだけでも、明日の作業速度は変わる。

他にも覚えておきたいショートカットとしては、Win+L（画面ロック、離席時のセキュリティに必須）、Win+E（エクスプローラ一発起動）がある。どちらもワンアクションで済む操作だ。

ショートカットは「知っている」だけでは意味がない。「無意識に手が動く」状態になって初めて効果が出る。1日1個ずつ使い始めて、1週間後には全部が自然に使えるようになっているはずだ。

Excelに特化した効率化テクニックはSE歴20年のExcel時短術15選で詳しく解説している。SendToの自作ツールやSeleniumによるブラウザ操作の自動化など、エンジニア向けのさらに深い効率化術は業務自動化術にまとめている。

2026.03.26 更新：AdSense審査不合格の回数・時点表記を事実に基づき修正、アフィリエイトマーケティング協会調査リンクを2025年版に更新、Genspark Plus料金改定の注記追加

副業でブログを始めてみたいけれど、1ヶ月目で実際にどのくらいのアクセスが来るのか、いくらかかるのか、見当がつかない。そんな不安を抱えていませんか。

この記事では、SE歴20年の会社員である筆者が、2026年2月12日に副業ブログを開設してから1ヶ月間（〜3月13日）のPV・ユーザー数・収益・出費・作業時間をすべて数字で公開します。結論を先に言うと、収益は0円、出費は16,266円、PVは200です。AdSenseは2回落ちて3回目の審査中です。「こんなものか」と安心する材料にしてください。

ムラサキ

数字は全部リアルデータです。盛っていません。むしろ盛りようがない結果でした。

副業ブログ1ヶ月目の全体サマリー

筆者のプロフィールとブログ開始の経緯

筆者はSE歴20年の会社員です。過去にもサイト運営の経験がありますが、構成検討や執筆、画像準備といった作業に時間を取られて続きませんでした。

2026年2月、生成AIプラットフォームのGensparkに触れたことが転機になりました。AIで記事作成の負担が減らせると感じ、副業ブログとして「週末起業ラボ」を開設しています。サーバーはXserver、テーマは無料のCocoon、記事作成にはClaude、投稿の自動化にはMakeを使っています。

1ヶ月目の数字をまとめて公開

2026年2月12日〜3月13日の30日間のデータを一覧にします。

収益ゼロに対して出費は16,266円。現時点では完全な赤字です。ここからどう変わるのか（あるいは変わらないのか）を、このまま記録し続ける予定です。

PV・ユーザー数・流入元の内訳

月間200PV・97ユーザーの現実

Google Analyticsのデータをそのまま出します。30日間の合計PVは200、ユーザー数は97でした。ユーザーあたりのページビューは2.06で、平均エンゲージメント時間は49秒です。リピーターは5人。ほとんどの人が1回見て帰っている状態です。

開設直後の1ヶ月としてはこんなものだろう、というのが正直な感想です。Xserverの公式ブログでも、ブログ開設1ヶ月目は月間数十〜数百PVが一般的と紹介されています。200PVは想定の範囲内です。

流入チャネル別の分析

Direct（直接アクセス）が76%を占めています。これは筆者自身のアクセスやブックマークからの訪問が大半と考えられます。GA4ではフィルタ設定でIPアドレスを除外できますが、筆者はリモートワークと出社でIPが変わるため完全な除外はできていません。

Organic Search（検索流入）は9%の9ユーザーです。開設1ヶ月のサイトがGoogleにインデックスされるまでには時間がかかります。Google検索の仕組みに関する公式ドキュメントでも、新しいページがクロール・インデックスされるまでにはタイムラグがあると説明されています。9ユーザーでも検索から来ている事実があるだけ上出来です。

Organic Social（SNS流入）は12%。Xへの投稿経由のアクセスです。記事公開時にMakeとBuffer経由でXに自動投稿する仕組みを組んでいるため、完全にゼロにはなりません。

記事別PVランキング

PVが多い上位5ページは以下のとおりです。

PVの60%がトップページに集中しています。個別記事への流入はまだ弱く、最も読まれている記事でも9PVです。検索からの流入が増えれば個別記事のPVが上がるはずですが、現状はSNSやダイレクトでトップページに来て回遊しているパターンが中心です。

1ヶ月目にかかった出費の全内訳

初期費用と月額費用の内訳

1ヶ月目にかかった出費を項目別にまとめます。

Xserverの10,560円は年額契約なので、月額換算すると880円です。月額ベースで考えると、サーバー880円＋Genspark 4,000円＋Make 1,706円＝月6,586円がランニングコストになります。AIツールへの課金がなければ月額880円で済む計算です。

Genspark Plusへの課金は記事作成の効率化が目的です。AIチャットや画像生成が無制限で使えるため、複数のAIサービスに個別課金するより安く済んでいます。上記月額4,000円は2026年2月時点の料金（$24.99/月）です。2026年3月以降にプラン改定（$49.99/月・クレジット21,000/月への変更）が報告されているため、最新料金はGenspark有料版の詳細レビューを確認してください。

出費に対するリターンの考え方

収益0円に対して出費16,266円。純粋な損益で見れば完全な赤字です。ただし初月の出費はサーバーの年額契約が大部分を占めており、来月以降は月6,586円のランニングコストだけになります。

この出費を「回収できる見込みがあるか」と聞かれたら、正直わかりません。ただ、AdSense審査に合格して広告収益が発生すれば、月数百円〜数千円の回収は現実的です。1ヶ月目の時点で「無理だ」と判断する根拠もありません。少なくとも6ヶ月は続けて、データが十分に揃ってから判断するつもりです。

作業時間の記録と1記事あたりの所要時間

平日と休日の作業時間配分

1ヶ月間の作業時間の実態です。厳密に計測していたわけではなく、体感ベースの概算になります。

月合計で概算60〜80時間程度です。15記事を公開しているので、1記事あたり4〜5時間の計算になります。ただしこの中にはサイトの初期構築やMakeの自動投稿設定など「記事を書く以外の作業」も含まれています。純粋な記事作成だけなら1記事あたり2〜3時間です。

ムラサキ

最初の1ヶ月は楽しいから時間があればあるだけやっちゃうんですよね。問題は2ヶ月目以降に同じペースを維持できるかどうか。

AI活用による時短効果の実感

記事の下書き生成にはClaudeを使い、スプレッドシートからWordPressへの投稿はMakeで自動化しています。この仕組みがなければ、15記事を1ヶ月で公開するのは難しかったと思います。

ただしAIに丸投げしているわけではありません。キーワード選定、構成の最終判断、事実確認、リライトはすべて手動です。AIが苦手な部分を人間が補う分業体制で運用しています。Claudeを使った記事作成の具体的な手順はClaudeを使った記事作成ワークフローで全工程を公開しています。また、スプレッドシートからWordPressへの自動投稿の設定方法はMakeでの自動投稿の全手順で解説しています。

記事作成だけでなく、Claudeの無料版を使ったバイブコーディングで業務システムも開発しています。プログラミング未経験でも2週間で完成した全工程をバイブコーディング実践記にまとめました。

Claude Codeの機能を体系的に習得したいなら、v2.1.90から使える/powerupでアニメーションデモ付きチュートリアルを受けるのが最短だ。

AdSense・Amazon審査に落ちた経緯と対策

AdSense不合格の経緯

Google AdSenseには開設後まもなく申請し、2026年3月13日に「有用性の低いコンテンツ」を理由に不合格となりました。計測期間終了時点で、改善を行ったうえで2回目の審査を申請中です。

GoogleはAdSenseプログラムポリシーで、独自性があり付加価値のあるコンテンツを求めています。また、AI生成コンテンツに関するガイダンスでは、コンテンツの生成方法ではなく品質を重視すると明言しています。不合格の原因は「AIを使ったから」ではなく「品質基準を満たしていなかった」と筆者は判断しました。

もしもアフィリエイトAmazon審査の状況

もしもアフィリエイト経由のAmazonアソシエイト審査にも申請していますが、計測期間中（2026年3月13日時点）では合格に至っていません。もしもアフィリエイトのAmazon審査は不合格理由が開示されないため、具体的な改善点を特定しにくいのが難しいところです。

もしもアフィリエイトの利用規約には、サイト運営者が遵守すべきコンテンツの品質基準や禁止事項が定められています。AdSenseの改善と並行して、利用規約に沿った対応を進めている状況です。

審査に向けて実施した品質改善

審査不合格を受けて実施した主な改善は、品質基準に満たないと判断した記事の非公開化です。開設当初は量を重視して公開していましたが、審査フィードバックを受けて「読者にとって有用か」「独自の情報が含まれているか」を基準に記事を見直しました。

結果として、現在公開中の記事は15本に厳選しています。いずれも筆者が実際に使ったツールの体験記や、本業のスキルを活かした実践記事です。品質改善のサイクルを回しながら、再申請を繰り返す方針で進めています。

よくある質問

2ヶ月目はGA4計測の消失やXアカウント凍結など想定外の出来事が続いた。それでもSearch Consoleで検索パフォーマンスの改善が確認できている。
副業ブログ2ヶ月目の全記録

まとめ｜1ヶ月目の学びと2ヶ月目の方針

副業ブログ1ヶ月目のデータをすべて公開しました。要点を3つに整理します。

2ヶ月目の目標は、AdSense審査の合格と検索流入の比率を20%以上に引き上げることです。記事数を増やすより、既存記事のリライトとSearch Consoleのデータ分析に時間を使う予定です。2ヶ月目のデータも同じ形式で公開予定です。

ブログの収益化や集客の全体像を学びたい方には、以下の書籍が参考になります。5年以上のブログ運営から得た具体的な戦略と数字が公開されており、1ヶ月目の筆者にとっても目標設定の指針になりました。

ムラサキ

1ヶ月目は「仕組みを作る月」でした。2ヶ月目は「仕組みを回して結果を出す月」にします。

2026.03.21 更新：スライドPPTX出力の制約説明を更新（プロンプトベースの修正機能追加に対応）

NotebookLMが便利らしいとは聞いたものの、「結局なにに使えるの？」と感じていませんか。筆者はSE歴20年の現役エンジニアです。本業ではExcelVBAの数千行プロジェクトの仕様確認や不具合調査、副業では未知技術の学習、プライベートではYouTubeのレシピ決定まで、NotebookLMを7つのシーンで使い倒してきました。この記事では、実体験から分かった「効くケース」と「効かないケース」、そしてソース投入時に確実にハマるポイント4つをすべて公開します。

NotebookLMとは？30秒で分かる基本と本記事の読み方

NotebookLMはGoogleが提供するAI搭載のリサーチアシスタントです。PDF、Googleドキュメント、WebページURL、YouTube動画などをソースとしてアップロードすると、要約・質問応答・ノート生成・音声読み上げを自動で行ってくれます。ChatGPTやGeminiとの最大の違いは「アップロードしたソースだけを根拠に回答する」点にあります。ハルシネーション（もっともらしいウソ）が起きにくい設計です。

基本機能──要約・Q&A・Audio Overview・マインドマップ

NotebookLMの主要機能は4つあります。ソースを自動要約する「ノートブックガイド」、ソースに基づいて質問に答える「Q&A」、内容を対話形式の音声で読み上げる「Audio Overview」、そして概念の関係性を図示する「マインドマップ」です。いずれもソースをアップロードするだけで利用でき、特別な設定は不要です。

無料版と有料版の違い──ソース数・ノートブック数・チャット回数

プラン体系は変更されることがあります。最新の料金・制限はGoogle「NotebookLM公式プランページ」で確認してください。

プラン体系は変更されることがあります。最新の料金・制限はGoogle「NotebookLM公式プランページ」で確認してください。

本記事の構成──「本業SE編」「副業・学習編」「プライベート編」

本記事では筆者が実務で使い倒した7つのユースケースを3ブロックに分けて紹介します。「本業SE編」はExcelVBAコード分析・案件キャッチアップ・社内ルール検索の3テーマ。「副業・学習編」は未知技術の習得とYouTube要約の2テーマ。「プライベート編」はシェフYouTubeの活用1テーマ。最後にハマりポイント4選とGAS連携による半自動化を解説します。関心のあるセクションから読み進めてください。

【本業SE編①】ExcelVBAコードの仕様確認・不具合調査・修正影響調査

ExcelVBAをNotebookLMに食わせるまでの2つの壁

NotebookLMはPDFやGoogleドキュメントの取り込みに最適化されています。しかしExcelVBAのコード（.basファイルや.clsファイル）を直接アップロードする機能はありません。これが1つ目の壁です。2つ目の壁はソース上限です。VBAプロジェクトにはモジュール、シート、名前定義、図形、数式、入力規則、条件付き書式など多種多様な情報が含まれます。これらを個別にファイル化すると、無料版のソース上限50個にすぐ到達します。

JSエクスポーターで6種類の情報を集約出力する仕組み

この2つの壁を突破するために、筆者はExcelVBAプロジェクトから情報を抽出するJavaScriptベースのエクスポーターを自作しました。出力は「モジュール一覧」「シート一覧」「名前定義一覧」「図形一覧」「数式一覧」「その他（入力規則・条件付き書式）」の6カテゴリに集約しています。

モジュール一覧ではモジュール名を先頭に記載し、その直下にコード全文をそのまま出力します。NotebookLM向けに特別な体裁の加工はしていませんが、モジュール名とコード本文をセットとして正しく認識してくれます。他の一覧も同じ構造です。6ファイルに集約すればソース上限50個の範囲内に収まり、プロジェクト全体をNotebookLMに投入できます。

実践例──「このモジュールを変更した場合の影響範囲は？」

実際の業務で最も効果を実感したのは修正影響調査です。「Module_DataExportの関数Xを変更した場合、他のモジュールへの影響範囲を教えてください」と質問すると、NotebookLMは全ソースを横断検索し、該当関数を呼び出しているモジュールと箇所を一覧で返してくれます。従来はGrepツールで検索し手動で依存関係を追っていた作業が数分で完了するようになりました。コードに日本語コメントが含まれていれば、コメントの意図も考慮した回答が得られます。

▶ ExcelVBAの業務効率化テクニックをもっと知りたい方はこちらもどうぞ。
SE歴20年の時短術｜Excel業務効率化15選

【本業SE編②】案件キャッチアップ・要員選別・社内ルール検索

案件ドキュメント投入で5分キャッチアップ

新しい案件にアサインされた際、提案書・要件定義書・設計書をNotebookLMに一括投入します。「このプロジェクトの目的とスコープを要約してください」と質問するだけで、ドキュメントを横断した概要が数秒で返ってきます。さらに「主要リスクは何ですか？」と掘り下げれば、関連情報を集約した回答が得られます。案件の立ち上がりフェーズで情報キャッチアップに費やす時間を大幅に短縮できました。

要員スキルシートで面談前の事前選別

協力会社から送られてくるスキルシート（経歴書）をNotebookLMに投入します。「Java経験5年以上かつ金融系プロジェクト経験がある候補者は？」と質問すると、条件に合致する候補者をリストアップしてくれます。複数のスキルシートを1つのノートブックにまとめておけば、横断的な比較も可能です。面談前に候補者を絞り込む作業が効率化され、面談の質も向上しました。

社内ルールドキュメントの検索活用とドライブ同期の限界

社内の経費精算規程、勤怠ルール、開発標準、セキュリティガイドラインをNotebookLMにアップロードすると「社内版ChatGPT」のように使えます。「出張時の日当の上限額は？」「コードレビューの承認フローを教えて」と質問すれば、該当ドキュメントの記載箇所を引用して即座に回答してくれます。

ただしGoogleドライブのファイルをソースとして追加すると内容は同期されますが、フォルダ単位での指定はできません。ファイルの追加・削除を自動で追従する機能は2026年3月時点で未実装です。ドキュメントが頻繁に更新される環境では、定期的に手動でソースを更新する運用が必要です。

【副業・学習編】未知技術の短時間習得とYouTube要約

技術ドキュメントを投入して学習時間を半減

新しいフレームワークやクラウドサービスを学ぶとき、公式ドキュメントやチュートリアルPDFをNotebookLMに投入します。「このサービスの料金体系を初心者向けにまとめて」「既存サービスとの違いを比較して」と質問すれば、膨大なドキュメントから要点を抽出した回答が返ってきます。全文を読むのに比べて学習にかかる時間を大幅に短縮できます。副業で新しい技術を扱う案件を受けるときにも重宝しています。

YouTube動画から要点取得──字幕ベースの精度と注意点

NotebookLMにYouTubeのURLを貼り付けると、字幕データ（自動生成含む）をベースに動画内容を要約してくれます。技術カンファレンスの講演動画や解説チャンネルの内容を短時間で把握するのに最適です。ただし自動生成字幕は専門用語の誤認識が多いため、要約結果の正確性は必ず確認してください。英語動画でも日本語で質問すれば日本語で回答が返ります。

▶ NotebookLMだけでなく、業務自動化全般のテクニックに興味がある方はこちらも参考になります。
SE歴20年の業務自動化術｜SendTo・Selenium・AIエージェントまで

【プライベート編】シェフのYouTubeで旬の食材レシピを決める

料理系チャンネルの活用法とAudio Overviewで「耳レシピ」

お気に入りのシェフのYouTubeチャンネルから複数の動画URLをNotebookLMに投入します。「今の時期に旬の食材を使ったレシピを教えて」と質問すると、そのシェフの過去動画から該当するレシピを抽出して提案してくれます。

さらにAudio Overview機能を使えば、ソースの内容を対話形式の音声で読み上げてくれます。スーパーの売り場を歩きながらイヤホンでレシピのポイントを確認する「耳レシピ」スタイルが筆者のプライベートで定着しました。画面を見る必要がないので、ながら時間を活用した実用的な使い方です。

使い込んで分かったハマりポイント4選と現時点の限界

NotebookLMは便利ですが、使い込むと「ここは事前に知っておきたかった」という制約にいくつもぶつかります。筆者が実際にハマった4つのポイントと、2026年2月時点の機能的な限界をまとめます。

UTF-8アップロードで日本語コメントが文字化けする

XMLファイルはそのまま読み込めない

PPTX出力は画像形式──NotebookLM内でのプロンプト修正は可能に

NotebookLMが生成するスライドをPPTX形式でエクスポートできるようになりましたが、2026年3月時点でも各スライドは画像として出力されます。PowerPoint上でテキストを直接編集することはできません。ただし2026年2月のアップデートでNotebookLM内でプロンプトを使ったスライド修正が可能になり、特定のスライドだけを指示して再生成できるようになりました。完全な自由編集とはいきませんが、再生成→PPTXエクスポートの流れで以前より効率的に仕上げられます。

上記3つに加え、Googleドライブのフォルダ単位の同期非対応（「社内ルールドキュメントの検索活用とドライブ同期の限界」で前述）も大きな制約です。またEnterprise版以外はAPIが提供されていないため、ソースの自動投入は2026年3月時点で実現できません。Google Cloud公式ドキュメント「NotebookLM Enterprise 概要」で詳細を確認できます。

回答のハルシネーションにも注意が必要です。NotebookLMはソースに基づいた回答を返す設計ですが、解釈の誤りやソース外の一般知識を混ぜるケースがあります。重要な判断に使う場合は必ず回答の引用元をクリックして原文と照合してください。

▶ AIツールの比較検証に興味がある方はこちらも参考になります。
AIスライド作成3ツール比較｜社内プレゼン向け実践ガイド

GASと組み合わせてNotebookLMへの投入を半自動化する

NotebookLMへのソース投入を完全に自動化することは現状できません。しかしGAS（Google Apps Script）を使えば、投入するドキュメントの準備を半自動化できます。筆者が実際に構築した2つのスクリプトを紹介します。

GAS×NotebookLMメール集約スクリプト

Gmailのプロジェクト関連メールをGASで自動集約し、Googleドキュメントに出力する仕組みです。キーワードと基準日をスプレッドシートから読み込み、除外フィルタで不要メール（他案件の売上報告や請求業務など）を排除します。出力されたGoogleドキュメントのURLはログシートに自動記録されるため、そこからワンクリックでNotebookLMに手動追加する運用です。

メール集約スクリプトの詳細なコードとセットアップ手順は別記事で解説しています。スプレッドシートから基準日を管理する改善版v2のコード全文も掲載しています。
GASでのメール自動集約に興味がある方は「GAS×NotebookLM実践記｜本業メール集約を自動化する術」をご覧ください。

よくある質問（FAQ）

まとめ

本記事ではSE歴20年の筆者がNotebookLMを本業・副業・プライベートの7つのシーンで使い倒した実体験を紹介しました。ExcelVBAプロジェクトのコード分析から、案件キャッチアップ、社内ルール検索、技術学習、YouTube要約、料理の献立決定まで、NotebookLMは幅広い場面で「思考の素材」を整理してくれる強力なツールです。

一方でUTF-8の文字化け、XMLの取り込み制限、スライド出力の編集不可、フォルダ単位のドライブ同期非対応、Enterprise以外のAPI非対応といった制約も明確に存在します。「効くケース」と「効かないケース」を把握したうえで使い分けることが、NotebookLMを実務で活用するための最大のポイントです。

まずは自分の業務で最も情報整理に時間がかかっている場面を1つ選び、そのドキュメントをNotebookLMに投入してみてください。5分で効果を実感できるはずです。

SE歴20年の筆者が、2026年3月14日〜4月13日の30日間を数字と経緯で記録した。GA4は取得できず、Search Consoleのデータで検証すると、検索クリック数は4倍に増加。平均掲載順位は19.5から8.4へ上昇した。出費は27,593円に対して収益は0円。うまくいかない月の実例を公開する。

ムラサキ

1ヶ月目は仕組みを作る月。2ヶ月目は仕組みが壊れる月。その最中も、サイト自体は確実に育っていた。

副業ブログ2ヶ月目の全体サマリー

1ヶ月目との比較で見る変化

1ヶ月目と2ヶ月目の数字を並べる。GA4が停止していたため、2ヶ月目のPV・ユーザー数は不明。代わりにSearch Consoleのデータで検索パフォーマンスを比較する。

2ヶ月目の主な出来事を時系列で整理

GA4の計測が1ヶ月止まっていた

気づいたきっかけと推定原因

GA4の管理画面を開いたら、3月11日頃から4月11日頃までの約1ヶ月間、データがまったく記録されていなかった。1ヶ月目のレポートのグラフを見返すと、末尾がゼロに向かっていた。あの時点で気づけたはずだが、記事の公開作業に追われて見落としていた。

WordPressのプラグインまたはCocoonテーマの更新で、GA4の計測タグ設定が外れたと推定している。正確な原因は特定できていない。GA4の設定画面でデータストリームを確認し、計測タグが正しく動作していることを再確認して復旧した。

GA4だけに頼らない計測体制の重要性

GA4が停止していた期間中、Google Search Consoleは正常に動いていた。Search ConsoleはGA4とは独立した仕組みで、Googleの検索結果におけるクリック数・表示回数・掲載順位を記録している。Search Console公式ヘルプでも、サイトの検索パフォーマンスを監視する独立ツールとして紹介されている。

計測手段を1つに依存してはいけない。GA4が止まっていてもSearch Consoleのデータがあったおかげで、この記事を「データなし」で終わらせずに済んでいる。

Search Consoleで振り返る2ヶ月目の検索パフォーマンス

1ヶ月目との数値比較

1ヶ月目と2ヶ月目のSearch Consoleデータを比較した。

クリック数が4倍に増えたのに表示回数は減った。一見矛盾しているが、実は改善している。1ヶ月目は関連性の低いクエリにも表示されて999回のインプレッションがあったが、クリックは6回だけ。2ヶ月目はGoogleがサイトの内容を正確に理解し始め、的確なクエリにだけ表示するようになった。表示は減ってもクリック率が急上昇した。

上位ページの傾向

掲載順位が高い上位ページを確認した。

上位に来ているのは筆者のSE経験に基づく実体験記事だ。「SE歴20年の業務自動化術」が平均順位2.0、「不登校だった僕がSE課長になるまで」が2.6。AIツール系の記事より、筆者にしか書けないキャリア・実務系の記事のほうが検索に強い。

ムラサキ

「自分にしか書けないこと」が検索で評価される。AIで量産した記事より、20年の経験を絞り出した記事のほうが強い。数字で確認できると腑に落ちる。

2ヶ月目の出費と収益

出費の全内訳

2ヶ月目（2026年3月14日〜4月13日）の出費を項目別にまとめた。

1ヶ月目の16,266円から11,327円増えた。主因はClaude Code Max 5xへの移行。2026年4月時点でAnthropic公式の料金ページによると、Max 5xは$100/月でProの約5倍の使用量上限がある。

ツール投資の整理｜分散課金から集約へ

2ヶ月目の後半にGenspark PlusとMakeを解約し、Claude Code Maxに投資を集約した。Claude Code 1つでほぼ賄えるようになったからだ。

1ヶ月目の月額ランニングコストはサーバー880円＋Genspark 4,000円＋Make 1,706円＝6,586円。3ヶ月目以降はサーバー880円＋Claude Max 13,782円＝約14,662円になる。金額は増えたが、記事作成・コーディング・サイト構築をすべて1つのツールに統合できた。複数ツール間の移動や コンテキストスイッチの手間がなくなったのは大きい。

Pro（$20/月）からMax（$100/月）に切り替えたきっかけは、5時間あたりの使用量制限に3回ぶつかったこと。制限に達するたびに作業が中断され、週単位の制限も見えていた。Claude Codeで個人サービスを作った記事にPro→Max移行の経緯を詳しく書いている。

2ヶ月間の累計収支

2ヶ月間の累計は出費43,859円、収益0円。純損失43,859円だ。ただしAmazonアフィリエイト審査には通過済みで、Search Consoleの検索パフォーマンスは確実に改善している。回収可能かどうかは判断するには早い。最低でも半年は続けるつもりだ。

AdSense 2回目不合格ともしもAmazon承認

AdSense否認の経緯

2026年3月14日にAdSenseの2回目の審査を申請し、4月13日に不合格の通知を受けた。否認理由は1回目と同じ「有用性の低いコンテンツ」だった。AdSenseプログラムポリシーでは独自性と付加価値のあるコンテンツが求められている。申請から結果通知まで約1ヶ月かかった。

2回連続で同じ理由に落ちると「何を直せばいいのかわからない」という焦りが出る。ただし、AdSenseは否認理由を具体的に開示しない。全体の品質を上げ続けるしかない。

もしもアフィリエイトAmazon承認

2026年3月30日、もしもアフィリエイト経由のAmazonアソシエイト審査に合格した。1ヶ月目は複数回申請して落ちていたので、承認までの改善内容を整理する。

承認に至るまでにやったことは、品質基準を満たさない記事の非公開化、筆者の実体験に基づく記事への集中、リンク切れの修正だ。特別なテクニックはない。記事の品質を上げたら通った。ただし承認後の2ヶ月目は収益が発生していない。承認はゴールではなくスタートラインだ。

審査対策としてやったこと

2ヶ月目に実施した品質改善をまとめる。

新規記事は筆者の経験や実際に試したことを書けるテーマに限定した。Claude Code系の記事が中心になったのは、この期間に筆者が実際に使い倒していたからだ。「書けるネタ」ではなく「書く資格があるネタ」を選ぶ基準に変えた。

リンク切れのチェックにはWordPressプラグインのBroken Link Checkerを導入した。5件のリンク切れが見つかり、修正した。内訳は記事作成時に手動編集が必要だった外部リンクと、非公開にした記事への内部リンクだ。Googleのリンクに関するガイドラインではクロール可能なリンクの重要性が説明されており、リンク切れはサイト品質に影響する。

Xアカウント凍結とSNS流入の喪失

凍結の経緯と原因の推定

4月13日、Xアカウントが凍結された。誤った投稿を何度も削除・再投稿した操作が自動検知に引っかかったのが原因だと考えられる。Buffer経由で構築していたWordPress→X自動投稿は機能停止した。

凍結アカウントの復旧は難しいため、新規アカウントで再スタートする。

検索流入を主軸にする方針の再確認

1ヶ月目のGA4データではOrganic Social（SNS流入）が全体の12%を占めていた。凍結でこのチャネルはゼロになったが、2ヶ月目のSearch Consoleデータを見ると、検索経由のクリック数は6から24へと4倍に伸びている。SNS流入が途絶えてもサイトの成長は続いた。

SNSは補助的な流入経路に過ぎず、主軸は検索流入だ。新アカウントを作成しても、SNS流入に依存するサイト設計は取らない。

2ヶ月目の作業スタイルの変化

量産から品質重視へのシフト

1ヶ月目は15記事を公開した。2ヶ月目は5記事の追加にとどまり、合計20本になった。新規記事よりも既存記事のリライトと品質向上に時間を使った。新規記事はClaude Code系が中心で、筆者が実際に使い込んだ体験に基づくものだ。

AdSense審査で「有用性の低いコンテンツ」という指摘を受けた。量を出すフェーズを終え、質を固めるフェーズに切り替えた。

Claude Codeへの没頭と作業時間の増加

2ヶ月目の後半はClaude Code漬けだった。4月後半は週35時間近く作業した。1ヶ月目の月60〜80時間（週15〜20時間）から大幅に増えている。

理由は2つ。Claude Codeのリモートセッション機能でスマホから出先でも操作できるようになった。WordPressやMakeはスマホだと操作しづらいが、Claude Codeはターミナル操作なので問題ない。もう1つは単純に楽しいこと。サイト構築やパイプラインの構築をClaude Codeで進めていると、気づいたら数時間経っている。睡眠時間は削っていないが、疲労感は出始めている。「楽しい」が最大の継続エンジンだが、ペース管理は3ヶ月目の課題だ。

ムラサキ

1ヶ月目は「楽しいから続く」と書いた。2ヶ月目は「楽しすぎてブレーキが要る」に変わった。副業のはずが本業の隣で第二の仕事になりかけている。

よくある質問

まとめ｜2ヶ月目の学びと3ヶ月目の方針

副業ブログ2ヶ月目のデータと出来事をすべて公開した。要点は3つだ。

3ヶ月目の方針は3つ。AdSense審査の合格、収益の初発生（100円でもいい）、YouTube・noteなどSNS以外の多角化の検討だ。Xの新アカウントは作成するが、SNS流入に依存する設計にはしない。検索で読まれる記事を軸に据える。

1ヶ月目の全データは副業ブログ1ヶ月目のリアル収支レポートで公開している。Claudeを使った記事作成の具体的な手順はClaudeでブログ記事を作成する実践ワークフローを参照してほしい。3ヶ月目も同じ形式でデータを公開予定だ。

ムラサキ

壊れたり止まったりした2ヶ月目だったけど、サイトは確実に育っている。3ヶ月目で初収益を報告できるようにする。

2026.03.20 更新：Makeの課金単位「オペレーション」→「クレジット」への名称変更を反映、料金比較表を2026年3月時点の情報に更新

副業でブログを書いている会社員が直面する問題があります。「記事を書く」以外の作業が多すぎることです。WordPress への投稿、X への告知、管理表の更新、アイキャッチ画像のリサイズ。1 記事あたり 15〜20 分かかるこの「地味な手作業」を、筆者は Make というノーコード自動化ツールでほぼゼロにしました。

本記事では、SE 歴 20 年・副業ブログ 運営の筆者が、Make の無料プランで実際に動かしている 2 つのシナリオを図解付きで公開します。最も需要が高い「スプレッドシート → WordPress 自動投稿」は、Step ごとにスクショ挿入箇所を設けたので、読みながらそのまま再現できます。

記事を書いた後の「作業」、毎回やっていませんか？

ブログ記事を 1 本公開するまでの流れを思い出してください。下書きを書く。WordPress にログインして本文を貼り付ける。アイキャッチ画像を設定する。カテゴリとタグを選ぶ。メタディスクリプションを入力する。公開ボタンを押す。そして X を開いてタイトルと URL を貼り付けて投稿する。さらに管理用のスプレッドシートや Notion に公開日とタイトルを記録する。

記事を書くこと以外の手作業が週末の可処分時間を圧迫していました。「記事を書くこと」に集中するために、それ以外の工程を自動化する必要がありました。そこで導入したのが Make です。

Makeとは？副業ブロガーが知るべき3つのポイント

ノーコードでアプリ同士をつなぐ「配線ツール」

Make（旧 Integromat）は、異なるWebサービスをノーコードで連携させる自動化プラットフォームです。WordPress、X、Googleスプレッドシート、Notionなど 3,000 以上のアプリに対応しています。画面上でモジュールと呼ばれるパーツを線でつなぐだけでワークフローが完成します。

同種のツールに Zapier がありますが、Make は分岐やループを視覚的に組める点が強みです。副業で使う程度の複雑さなら、どちらでも問題ありません。ただし無料プランの太っ腹さでは Make に軍配が上がります。

無料プランでできること・できないこと

2026年3月時点の情報です。2025年8月にMakeは課金単位の名称を「オペレーション」から「クレジット」に変更しました。非AIアプリでは1 operation = 1 creditの1:1換算で料金は変わりませんが、AIアプリ（Make AI Agents等）を使う場合はトークン消費に応じてクレジットが動的に変動します。最新の料金はMake公式料金ページで確認してください。

Make の料金プランは公式サイトで確認できます。

※ 2026年3月時点の価格です。最新情報はMake公式料金ページで確認してください。

副業ブロガーに向いている理由

副業ブロガーが日常的に使うツールは WordPress・X・Googleスプレッドシート・Notion の 4 つに集約されます。Make はこの 4 つすべてに公式モジュールを用意しています。つまり、副業ブロガーのツールスタックにそのままはまる自動化基盤です。

【実例公開】筆者が実際に動かしている2つのシナリオ

ここからは筆者が 実際に使っている Make シナリオを公開します。すべて無料プラン内で運用できています。

シナリオ1｜スプレッドシート → WordPress自動投稿

ポイントは、スプレッドシートに「x_post_text」と「x_hashtags」の列を設けておくことです。この 2 つは後述のシナリオ 2 で X 投稿に使うデータです。記事を書く段階で SNS 投稿文まで一緒に用意しておくことで、公開からSNS告知までの一連の流れが全自動になります。

シナリオ2｜WordPress公開 → Buffer経由でX自動投稿

以前は Make の X モジュールで直接投稿可能でしたが、2025 年 5 月に X モジュールが廃止されました。現在は Make → Buffer → X という構成に切り替えて運用しています。Buffer は SNS 投稿管理ツールで、無料プランでも X への投稿が可能です。Make には Buffer モジュールが標準で用意されているため、追加費用なしで連携できます。

カスタムフィールド（x_post_text / x_hashtags）を導入し、「フック → ベネフィット → CTA」の3パート構成でX投稿テキストを管理する仕組みに移行済みです。スプレッドシートにX投稿テキストを入力すれば、記事投稿と同時にWordPressのカスタムフィールドに書き込まれ、公開時にWatch Postsトリガーで自動取得されます。実装手順はWordPressカスタムフィールドでX投稿テキストを管理する手順で解説しています。

Make の X モジュール廃止の経緯、Buffer 連携の詳細手順、HTTP モジュールで X API を直接叩く方法など、X 自動投稿の代替手段については代替手段3選の実践ガイドで詳しく解説しています。

PC側の自動化に興味がある方はSE歴20年が実務で使っている業務自動化テクニックも参考になります。

【図解】シナリオの作り方を完全ステップ解説

ここからは「WordPress 公開 → Buffer 経由で X 自動投稿」の構築手順を解説します。シナリオ 1（スプレッドシート → WordPress）の構築は WordPress モジュールの設定までは同じ手順のため、まずはこの Step を完了させてください。

Step 1｜Makeアカウント作成とWordPress接続

Make の公式サイト（[make.com](http://make.com/)）で Google アカウントまたはメールアドレスでサインアップします。ダッシュボードが表示されたら「Create a new scenario」をクリックし、最初のモジュールとして「WordPress」を検索して追加します。

WordPress との接続には Make Connector プラグインの API Key を使います。まず WordPress 管理画面の「プラグイン」→「新規追加」で「Make Connector」を検索してインストール・有効化します。有効化すると左メニューに「Make」が追加されるので、クリックして表示される API Key をコピーしてください。

Make に戻り、WordPress モジュールの「Create a connection」画面で以下を入力します。

URL の末尾は「/wp-json」です。「/wp-json/」のようにスラッシュを付けても動作しますが、統一しておくとトラブルが減ります。入力したら「Save」をクリックしてください。

Step 2｜Buffer接続とXへの投稿設定

2025 年 5 月に Make の X モジュールが廃止されたため、X への投稿には Buffer を経由します。Buffer は SNS 投稿管理ツールで、無料プランでも利用可能です。X Developer Portal での API キー取得は不要です。

まだ Buffer アカウントを持っていない場合は buffer.com で無料登録し、設定画面から X アカウントを接続しておいてください。

Make のシナリオ画面に戻り、WordPress モジュールの右の「＋」をクリックします。検索窓に「Buffer」と入力し、「Create a Status Update」アクションを選択します。「Create a connection」をクリックすると OAuth 認証のポップアップが表示されるので、Buffer アカウントでログインして許可してください。

接続が完了したら、Profile（投稿先）で X アカウントを選択します。Text フィールドには WordPress モジュールから取得できる変数を直接組み合わせて投稿文を組み立てます。たとえば「記事タイトル＋改行＋記事 URL」のように設定します。今後カスタムフィールド（x_post_text / x_hashtags）を導入すれば、より訴求力のある投稿文に切り替えることも可能です。

Step 3｜テスト実行と本番稼働

画面左下の「Run once」をクリックしてテスト実行します。WordPress で記事を 1 本公開し、X に投稿が作成されることを確認してください。

成功したらシナリオのスケジュールを ON にします。無料プランでは 15 分間隔が最短です。副業ブログの公開頻度なら十分です。エラー発生時にメール通知が届くよう、シナリオ設定の「Notifications」も有効にしておきましょう。

無料プランで運用するコツと注意点

Make の無料プランは副業ブログ運営に十分な容量がありますが、いくつか気をつける点があります。

筆者の運用では、シナリオ 1（スプレッドシート → WP）とシナリオ 2（WP → Buffer → X）の 2 つを使い分けています。Make の無料プランではアクティブシナリオが 2 つまでのため、ちょうど枠内に収まります。シナリオ 2 は記事公開時だけ ON にし、投稿確認後に OFF にする半手動運用で、クレジットの消費を抑えています。

クレジット消費の目安は、シナリオ 1 本の実行で 2〜3 クレジットです。月 30 記事 × 2 シナリオでも約 180 クレジット。無料枠の 1,000 に対して余裕で収まります。

スプレッドシートの操作自体を効率化したい場合はExcel業務効率化15選にまとめたテクニックが役立ちます。

よくある質問（FAQ）

Claude Codeのヘッドレスモードやフック機能を活用すれば、Makeとの連携もさらに柔軟になる。詳しくはClaude Code /powerup入門を参照。

まとめ｜「記事を書く以外」は全部自動化していい

本記事で紹介した 2 つのシナリオを導入した結果、1 記事あたりの「記事を書く以外の作業時間」は約 15 分から 1 分以下になりました。月 30 記事換算で約 7 時間の節約です。浮いた時間は記事の質を高めるリサーチに充てており、この仕組みで実際に1ヶ月運営した結果は副業ブログ1ヶ月目の実績レポートで全数字を公開しています。

副業ブログの本質は「読者に価値ある記事を届けること」です。WordPress への投稿作業、X への告知、管理表の更新は、記事の価値を生み出す工程ではありません。だから自動化していいのです。

Make の無料プランなら費用もゼロです。まずはシナリオ 1（スプレッドシート → WordPress 自動投稿）だけでも試してみてください。手元のスプレッドシートに 1 行書くだけで WordPress に下書きが生まれる体験は、自動化の第一歩として最適です。X自動投稿のモジュール廃止後の代替手段はMake→X自動投稿の代替手段3選で詳しく解説しています。また、Make以外にもPC操作レベルで「面倒」を潰すテクニックをSE歴20年の業務自動化術にまとめています。GASを使えばGmailの情報をNotebookLMに自動集約することもでき、手順はGAS×NotebookLMメール集約の実装手順で解説しています。

2026.03.26 更新：比較表の無料枠情報を2026年3月時点に更新（Ideogramクレジット計算修正、ChatGPTモデル名更新、Microsoft Designerブースト廃止反映）、Canva Dream Lab追記、FAQのWebP記述矛盾を修正

ブログのアイキャッチ画像、毎回どうやって作っていますか。AI画像生成ツールが続々と登場していますが、「文字が崩れる」「構図がおかしい」「日本語が全滅」といった壁にぶつかっている方も多いはずです。筆者はGensparkだけで月100枚超のアイキャッチを回してきましたが、文字入りは諦めて画像オンリーで妥協していました。この記事では無料で使えるAI画像生成ツール5つをアイキャッチ特化の視点で比較し、「画像生成→文字入れ→書き出し」を1枚5分で完結させる実践ワークフローを公開します。

ブログアイキャッチをAIで作る時代──でも「ツール選び」で詰む

2026年現在、無料で使える画像生成AIは10種類以上あります。しかし「ブログのアイキャッチ画像」という用途に絞ると、求められる条件は意外とシビアです。汎用的な画像生成の比較記事は山ほどありますが、アイキャッチに特化した比較はほとんど見当たりません。

筆者の失敗談──Gensparkだけで100枚回して分かった限界

筆者はサイト立ち上げ当初からGensparkの画像生成機能だけでアイキャッチを作ってきました。モデル自動選択で4枚出力される中から選ぶ運用です。サイズやスタイル、人物の人種を調整するのに手間取りましたが、最大の問題は文字の崩れでした。英語ですら文字が欠けたり余計な文字が混入したりします。日本語は完全に使い物になりませんでした。

もう1つの問題はリアリティのない構図です。たとえばイヤホンのレビュー記事用に生成すると、ケースの中に2個入っているのにケースの外にも1個出ている。現実ではありえない構図がそのまま出力されます。ガジェットレビューサイトでは実物との乖離が分かりやすいため、この問題は特に深刻でした。

アイキャッチに求められる3条件（サイズ・文字・世界観の一貫性）

ブログのアイキャッチ画像に求められる条件は3つあります。1つ目はサイズです。多くのWordPressテーマでは16:9（1280×720px）が推奨されています。2つ目は文字の可読性です。記事タイトルやキャッチコピーを画像に載せると、SNSシェア時のクリック率が上がります。3つ目はサイトの世界観との一貫性です。記事ごとにテイストがバラバラだと、サイト全体の信頼感が損なわれます。

無料で使えるAI画像生成ツール5選──アイキャッチ視点で比較

ここからは無料で使える5つのAI画像生成ツールを「アイキャッチ画像を作る」という目的に特化して比較します。汎用的な画像生成能力ではなく、サイズ指定・文字の描画精度・日本語対応・商用利用可否にフォーカスしています。

比較表──無料枠・文字精度・日本語対応・商用利用

各ツールの得意・不得意を1行で整理

使い分けの指針はシンプルです。量を回すならGenspark、文字入り画像ならIdeogram、最終仕上げ（文字入れ・リサイズ）ならCanva、プロンプトの壁打ちならChatGPT、テンプレートベースで手早く作るならMicrosoft Designerです。1つのツールで完結させるのではなく、得意分野を組み合わせるのがポイントになります。AI活用の幅を広げたい方は、NotebookLMの実践活用7選｜SE歴20年の使い倒し術も参考になります。

Genspark──量産向きだが文字と構図に課題

無料枠と使い方（200クレジット/日・モデル自動選択で4枚出力）

Gensparkは無料プランで1日200クレジットが付与されます。画像生成1回あたりの消費クレジットはモデルによって異なりますが、1日あたり十数回は生成可能です。特徴的なのはモデル自動選択機能で、1回のプロンプト入力で異なるモデルが4枚の画像を出力します。なお、Genspark有料版（Plus）では「AI画像」からの画像生成がクレジット消費ゼロの無制限になります。無料枠では物足りない方はGenspark有料版の実機レビューも参考にしてください。

実際のアイキャッチ生成例と「ここが惜しい」ポイント

Gensparkの強みはスピードと手軽さです。プロンプトを入力して数十秒で4枚出てきます。しかしアイキャッチ用途では「惜しい」ポイントが3つあります。1つ目は文字の崩れ。英語でも文字が欠けたり余分な文字が出現します。2つ目は非現実的な構図。製品の数が合わない、手の指が6本あるといった問題が頻発します。3つ目はアスペクト比の指定が不安定な点です。16:9を指定しても微妙にずれることがあります。

Ideogram──文字入りアイキャッチの本命

無料枠と使い方（週10 Slow credits・文字描画精度が最高レベル）

Ideogramの無料プランは週10 Slow credits（毎週土曜日UTC午前0時にリセット）です。クレジットの消費量は使用モデルとレンダリング設定によって異なります。Ideogram 3.0のDefault設定なら1回4 credits（4枚生成）、Turbo設定なら1回2 credits（4枚生成）です。Turbo設定なら週5回×4枚＝最大20枚、Default設定なら週2回×4枚＝最大8枚が目安です。なおSlow creditsはPriority creditsより処理の待ち時間が長く、数分かかる場合があります。最新のIdeogram 3.0では画像の品質が大幅に向上し、特に画像内にテキストを埋め込む精度は他ツールを大きく上回っています。アカウント登録はGoogle・Apple・Microsoftアカウントで可能です。Ideogram公式サイト（ideogram.ai）からすぐに始められます。

英語文字の精度と日本語の現状（英語◎・日本語は△）

Ideogramの文字描画精度は英語であれば実用レベルです。ロゴ風のテキストやポスター風のキャッチコピーも正確に描画されます。一方、日本語のテキスト描画は2026年3月時点ではまだ不安定です。ひらがな・カタカナは比較的読める場合がありますが、漢字は崩れるケースが多く、実用には至っていません。日本語の文字入れはCanvaで後から行う運用が現実的です。

アイキャッチ向けプロンプトのコツ

Ideogramでアイキャッチ画像を効率よく作るコツは3つあります。1つ目はアスペクト比を明示すること。プロンプトに「16:9」と書くか、設定画面で選択します。2つ目はスタイルの指定です。photorealistic（写真風）やflat illustration（フラットイラスト）を明記するとブレが減ります。3つ目は文字を含める場合、引用符で囲むことです。例えば「”Weekly Side Job Lab”」のように指定すると、その文字列がそのまま画像内に描画されます。

Ideogram公式サイト（ideogram.ai）

ChatGPT・Canva AI・Microsoft Designer──補完ツールとしての使い方

残り3つのツールは単体でアイキャッチを完結させるよりも、GensparkやIdeogramと組み合わせて使うことで真価を発揮します。

ChatGPT（GPT Image）──プロンプト相談＋少量生成（1日3枚程度）

ChatGPTの無料プランでは1日3枚程度の画像生成が可能です（2026年3月時点。OpenAIは正確な枚数を公開しておらず、時期やサーバー負荷により変動します）。画像生成モデルは従来のDALL-E 3からGPT Imageベースに移行しつつあり、DALL-E 3は2026年5月12日に非推奨予定です。枚数は少ないですが、最大の強みはプロンプトの壁打ちができる点にあります。「ブログのアイキャッチ用に、○○のテーマでphotorealisticなプロンプトを書いて」と依頼すれば、そのままIdeogramやGensparkにコピペできるプロンプトが返ってきます。画像生成AI単体では得られない「プロンプト設計の効率化」ツールとして活用してください。

Canva AI──生成は月50回だが文字入れ・リサイズの最終仕上げに最強

Canva AIの画像生成機能「Magic Media」は無料プランで月50回です。2025年後半に追加された「Dream Lab」はよりフォトリアルな画像を生成できますが、無料枠は生涯20回と少ないため、アイキャッチの量産にはMagic Mediaのほうが適しています。量産には向きませんが、Canvaの真の強みは仕上げ工程にあります。Ideogramで生成したベース画像をCanvaにアップロードし、日本語の記事タイトルをフォント指定で載せ、16:9にリサイズし書き出す。この一連の作業がブラウザだけで完結します。Canva公式サイト（canva.com）で無料アカウントを作れます。

Microsoft Designer（Copilot Designer）──無料で始められるAIデザインツール

Microsoft Designer（designer.microsoft.com）は、Microsoftアカウントがあれば無料で利用できるAI搭載のデザインツールです。旧「Bing Image Creator」から統合・リブランドされ、現在はCopilot Designerとも呼ばれる体系に移行しています。画像生成モデルは従来のDALL-E 3から移行が進んでいます。2026年3月時点ではGPT-4oベースの画像生成が主に使用されており、将来的にはgpt-image-1やMicrosoft独自のMAI-Image-1などへの統合が見込まれます。なおDALL-E 3 APIは2026年5月12日に非推奨予定とOpenAIからアナウンスされており、Azure版は2026年2月18日にすでに退役しています。

テンプレートの使い方も以前とは変わっています。現在はトップ画面でプロンプト（例：「カフェ紹介のブログヘッダー画像」）を入力すると、AIが用途に合わせたデザイン案を提案してくれるプロンプト主導型が基本です。従来のテンプレート一覧からの選択は、エディター内の左メニューから引き続き利用できますが、旧ビジュアルエディター（レガシ版）は2025年10月に非推奨となっています。

利用上の注意点として、無料版には月15クレジットの制限があります。1回の画像生成で1クレジットを消費し、クレジットは毎月リセットされます。以前あった「ブースト（高速生成ポイント）」の概念は廃止され、現在はすべての生成が最大速度で処理される仕様に変更されています。月15回を超えて使いたい場合は、Microsoft 365 Personal/Familyへのアップグレード（クレジット最大4倍）か、Copilot Pro（クレジット10倍以上）への加入が必要です。

また、Word・PowerPoint・TeamsなどMicrosoft 365アプリ内からも直接Designerの機能を呼び出せるため、資料作成の流れを中断せずにAI画像を挿入できる点も強みです。「まずは形から入りたい」という初心者にとって最もハードルが低い選択肢であることに変わりはありませんが、大量生成にはクレジットの上限を考慮する必要があります。

実践ワークフロー──1枚5分で文字入りアイキャッチを量産する手順

ここまでの比較を踏まえ、筆者が実際に運用しているワークフローを紹介します。結論は「Ideogramで画像を作り、Canvaで文字を載せる」の2ステップです。日本語の文字入れをAIに任せるのは2026年時点ではまだ早く、生成と仕上げを分業させるのが最も効率的です。

Step1：Ideogramで「文字なし」ベース画像を生成

まずIdeogramでアイキャッチのベースとなる画像を生成します。ここでのポイントは「画像内にテキストを入れない」ことです。文字はStep2でCanvaから入れるため、Ideogramには「textless（文字なし）」をプロンプトに明記します。アスペクト比は16:9を選択し、スタイルはサイトに合わせて指定します。ビジネス系ならphotorealistic、子供教育系ならflat illustration、ガジェットレビュー系ならproduct photographyです。

Step2：Canvaで文字入れ・リサイズ・書き出し

Ideogramで生成した画像をダウンロードし、Canvaにアップロードします。カスタムサイズで1280×720pxを指定し、画像を背景に配置します。その上に記事タイトルやキャッチコピーを日本語フォントで載せます。おすすめのフォントはNoto Sans JPやM PLUS Rounded 1cなど、視認性の高いゴシック系です。半透明の帯を文字の背景に敷くと、どんな画像でも文字が読みやすくなります。完成したらPNG形式でダウンロードします。

WebPへの変換は、Canvaが直接のWebP書き出しに対応していないため、以下のいずれかの方法で行います。

WordPressプラグイン（EWWW Image Optimizerなど） — PNGのままアップロードすれば、サーバー側で自動的にWebPを生成・配信してくれます。この方法ならCanvaからの書き出し後に変換作業が不要になるため、運用が最も楽です。

Squoosh（squoosh.app） — Google製の無料ツール。PNGをドラッグ＆ドロップするだけでWebPに変換でき、圧縮率の調整や画質のビフォーアフター比較もできます。

応用：サイト別テイストの切り替え方（photorealistic / flat illustration）

サイトの目的やテイストに合わせてプロンプトのスタイル指定を変えるだけで雰囲気を統一できます。たとえば副業・ビジネス系にはphotorealistic、natural lighting、Japanese office or home setting。ガジェットレビュー系にはphotorealistic、cinematic lighting、product photography、clean background。子供教育系にはflat illustration style、pastel color palette、friendly and warm toneが適しています。この3パターンをテンプレートとして保存しておけば、プロンプトのスタイル部分をコピペするだけで一貫性を保てます。

ブログ運営の自動化にも興味がある方は、投稿からSNS告知までを一気通貫で自動化する方法が参考になります。スプレッドシートに1行書くだけでWordPress投稿とX告知が完了する仕組みを解説しています。
Make副業自動化入門｜ブログ→X投稿を自動化した全手順

AIツールの比較という点では、プレゼン資料の作成でも「AIで生成→人間が仕上げる」の考え方が共通しています。3ツールの検証結果をまとめた記事もあわせてご覧ください。
AIスライド作成3ツール比較｜社内プレゼン向け実践ガイド

よくある質問（FAQ）

まとめ

本記事では、ブログアイキャッチ画像をAIで効率的に作るために、無料で使える5ツール（Genspark・ChatGPT・Canva AI・Microsoft Designer・Ideogram）をアイキャッチ特化の視点で比較しました。

結論は「画像生成はIdeogram、文字入れ・仕上げはCanva」の2ステップワークフローです。日本語の文字入れをAIに任せるのは2026年時点ではまだ現実的ではなく、生成と仕上げを分業させるのが最も効率的です。1枚あたり5分以内で文字入りアイキャッチを量産できる体制が整います。

まずはIdeogramで1枚ベース画像を生成し、Canvaで文字を載せるところから始めてみてください。「AIで70点を作り、人間が100点に仕上げる」のが、2026年現在の最適解です。

2026.03.20 更新：コードレビューエージェントの進捗を更新（パイロット運用開始・簡素化の経緯を追記）、自動化テクニック比較表を追加

SEとして20年、同じ会社で働いている。この20年で「自分の仕事を自分で楽にする」ことだけは一貫して続けてきた。

大規模な業務改革ではない。SendToフォルダに自作ツールを入れる、PowerShellでパスを取得する、Seleniumで入力チェックを回す。どれも小さい。しかし小さいものが積み重なると、1日のうち30分から1時間は確実に浮く。年間にすれば200時間になる。

本記事では、筆者が実務で実際に使っている自動化テクニックを紹介する。華やかなツール紹介ではなく、「Windows標準の範囲内で動くこと」「管理者権限がなくても使えること」「Windows 10と11の両方で動くこと」という現場の制約下で生まれたものばかりだ。

本記事で紹介する自動化テクニック一覧

難易度「低」のSendToカスタマイズから順に紹介する。自分の業務で「面倒だ」と感じている作業に近いものから読み進めてほしい。

SendToフォルダのカスタマイズ｜右クリックを自分専用にする

Windowsの「送る」メニューは、ファイルやフォルダを右クリックしたときに表示される。このメニューの実体は「shell:sendto」で開けるフォルダに入っているショートカットだ。ここに自作ツールのショートカットを置けば、右クリックから一発で任意の処理を実行できる。

筆者が登録しているのはパス取得ツールだ。ファイルやフォルダを「送る」だけで、そのフルパスをクリップボードにコピーする。手順書やチャットでパスを共有する場面は毎日ある。エクスプローラーのアドレスバーをクリックしてコピーしてもいいが、ファイル単位のパスが欲しい場面ではこちらの方が早い。

登録方法はシンプルで、Win+Rで「shell:sendto」を実行し、開いたフォルダにショートカットを置くだけだ。特別な権限は不要で、自分のユーザーフォルダ配下なので管理者権限も要らない。

PowerShellでSharePointのパスを一発取得する

SharePointのファイルをローカル同期している環境では、同期フォルダのパスにユーザー名が含まれる。たとえば「C:Usersyamada会社名チーム名ドキュメント」のような構成だ。これをそのままチームに共有しても、他のメンバーの環境ではパスが通らない。

PowerShellでユーザー固有の部分を環境変数に置換するスクリプトを作った。実行すると、ユーザー名の部分が「%USERPROFILE%」に置き換わった汎用パスがクリップボードに入る。これをチャットに貼れば、誰の環境でもそのまま使える。

やっていることは文字列の置換だけだが、毎日5回以上パスを共有する業務では効果が大きい。こうした「1回10秒の手間」を潰すことが、自動化の第一歩だと思っている。

Excel/Accessのモジュールを自動エクスポートする

VBAで業務ツールを開発していると、モジュールのバージョン管理が課題になる。Gitで管理したくても、VBAのコードはExcelファイルの中に格納されているため、そのままではdiffが取れない。

この問題を解決するために、カスタムスクリプトでExcelやAccessからVBAモジュールとシート情報を自動エクスポートする仕組みを作った。エクスポートしたテキストファイルをGit管理すれば、変更履歴が追える。

さらに、SpreadsheetCompareと連携させて2つのExcelファイルの差分を一発で表示する機能も追加した。レビュー時に「どこが変わったのか」を目視で確認する手間がなくなった。EUC（エンドユーザーコンピューティング）の開発では、こうした周辺ツールの整備が品質と保守性に直結する。

ExcelVBAの設計思想や効率化テクニックはこちら

Seleniumでメンバーの入力内容を自動チェックする

チームメンバーがWebシステムに入力したデータの整合性チェックを、Python＋Seleniumで自動化している。以前は目視で確認していたが、件数が増えると見落としが出る。ブラウザを自動操作して入力内容を取得し、ルールに照らしてNGを検出する仕組みだ。

Seleniumを選んだ理由は単純で、チェック対象がブラウザ上のWebアプリケーションだからだ。APIがあればAPIを叩く方が早いが、レガシーなシステムではブラウザ操作しか手段がない場合がある。環境制約のなかで「動くもの」を作ることが現場では重要になる。

導入効果は明確で、月あたり約4時間の確認作業がほぼゼロになった。最初のスクリプト作成に半日かかったが、2ヶ月目で回収できている。

Python×業務自動化の基本から実践例までを体系的に学びたい方には、以下の書籍がおすすめです。筆者もSelenium導入時に参考にしました。

NotebookLMでVBAモジュールをデバッグする

GoogleのNotebookLMにVBAモジュールのソースコードを読み込ませて、不具合の原因調査に活用している。具体的には、エクスポートしたモジュールファイルをそのままアップロードし、「このモジュールで○○の処理が期待通りに動かない。原因を分析してほしい」と質問する。

NotebookLMの強みは、アップロードしたドキュメントの内容に基づいて回答する点だ。一般的な生成AIに長いコードを貼り付けるよりも、文脈を正確に把握してくれる。複数モジュール間の依存関係がある場合でも、関連ファイルをまとめて読み込ませれば横断的に分析してくれる。

ただし万能ではない。VBAの古い記法や、Excel特有のオブジェクトモデルに関しては誤った回答が返ることもある。最終的な判断は自分でやる必要がある。それでも「あたりをつける」速度は格段に上がった。

本業プロジェクトのメールをGASで自動集約し、NotebookLMで思考整理する手順は「GAS×NotebookLM実践記」で解説しています。

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【生成AI時代】必要・不要なスキルと若手教育の進め方

コーディング支援エージェントの構想｜環境制約との戦い

現在取り組んでいるのが、コーディング支援エージェントの構築だ。目指しているのは、「VBAやPowerShellのコードを書く際に、環境制約を理解した上でアドバイスしてくれるAI」の実現だ。

環境制約は3つある。Windows標準の範囲内で完結すること、Windows 10と11の両方で動作すること、管理者権限がないこと。これらを満たさないコードは、いくら優れていても現場では使えない。一般的な生成AIにコードを書かせると、この制約を無視した回答が返ってくることが多い。

現時点ではまだ完成していない。プロンプトに制約条件を組み込んだカスタム指示を作成し、テスト中だ。うまくいけば、チームメンバーが自分でツールを作る際のハードルが大幅に下がると考えている。完成したら別記事で詳しく書く予定だ。

AIコーディング支援の活用が広がる中で、使い方次第でスキル形成に3.6倍の差がつくことがAnthropicの研究で示されている。AI時代のキャリア設計と行動指針も参考にしてほしい。

コードレビューエージェント（パイロット運用中）

もう一つ取り組んでいるのが、コードレビューエージェントだ。メンバーが書いたVBAコードを読み込ませて、命名規則の違反、エラーハンドリングの漏れ、モジュール分割の不備などを自動で指摘する仕組みを目指している。

当初はNotebookLMにレビュー観点をまとめたドキュメントとコードを同時に読み込ませる形で運用していたが、レビュー観点の網羅や指摘の完全な抽出がどう調整しても期待通りに動作しなかった。プロジェクト固有のコーディング規約を守らせるのが特に難しく、AIのコンテキスト処理能力の限界を感じた。

そこで方針を切り替え、レビュー観点を絞った簡素版をパイロット運用している。DRY原則や命名規則などに絞り、他の観点は人間のレビュアーが補う分業体制にした。完全自動化は諦めたが、レビュアーが最初に目を通す前の「粗チェック」としては機能し始めている。

やりたいことを完全に実現するには、AIのスペックがもう一段上がる必要があると感じている。2026年3月時点では「要点を絞って使う」のが現実的な落としどころだ。レビューの質を均一化し、レビュアーの負担を減らすという方向性は変わらない。引き続き改善を進める。

よくある質問

Claude Codeにはターミナル内で機能を学べるチュートリアルコマンドも搭載されている。Hooksやヘッドレスモードの使い方を体系的に把握したい方はClaude Code /powerup入門を参照してほしい。

まとめ｜自動化は「面倒くさい」から始まる

紹介した内容を振り返ると、どれも出発点は「面倒くさい」だった。パスをコピーするのが面倒、入力チェックが面倒、コードの差分確認が面倒。その「面倒」を1つずつ潰してきただけだ。

重要なのは、最初から大きな仕組みを作ろうとしないことだ。SendToにショートカットを1つ追加する。PowerShellで10行のスクリプトを書く。そこから始めて、必要に応じて拡張していく。この積み上げが20年の蓄積になった。

環境制約がある中でも、Windows標準機能とPythonだけでかなりのことができる。管理者権限がなくても、外部ライブラリをインストールできなくても、工夫次第で業務は楽になる。「制約があるからできない」ではなく「制約の中で何ができるか」を考える方が、SEとしては生産的だと思っている。