スケジュールタスクから制作を外して、指示だけ残した
僕はAIでループを作るとき、基本的にスケジュールタスクにしている。9月8日に変えたのは、そのスケジュールタスクの中でコンテンツまで作らせるのをやめた、という一点だ。
やめた理由は質だ。スケジュールタスクは反復するたびに同じ履歴が溜まっていく。過去の出力やノイズが混ざれば、出てくるものは平均へ寄る。似たようなコンテンツを作り続けることはできる。ただ、回した分だけ良くなるということが起きない。
だから制作は、履歴を持たない新しいセッションへ出すことにした。スケジュールタスクに残したのは、そのセッションへ渡す指示を作る仕事だけ。
履歴が出力を平均へ寄せる
最初に人間が絡んで、ワンショットで生成したコンテンツは結構うまくいく。受け手の反応もいい。AIの出力を最大限高めるならワンショットで全部終わらせないといけない、というのは僕がずっと言ってきたことで、これ自体は新しい発見ではない。
9月8日に変わったのは、その感覚を自分の運用へ当てはめ直したところだ。ループというのは履歴を溜める装置で、僕はその中に制作を置いていた。同じレベルの成果物を出し続けても、日々品質が上がるわけではない。むしろ過去にAIが出したものの平均に引っ張られる。ずっと言ってきたことと、実際に組んでいたものが逆を向いていた。
これはAIの性質上の問題だと見ている。ただ、そこを測ってはいない。
スケジュールに残すもの
スケジュールタスク自体をやめるわけではない。そこで作らせるものを、コンテンツからプロンプトへ入れ替えた。必要なデータと、そのデータがどこにあるかを書き込んで、新しいセッションへ渡す。
指示文の形は決めておく。日々変わるのはデータと配置場所だけなので、そこだけを明記する。履歴や過去のセッション、蓄積したデータの分析は、むしろスケジュールタスクへ寄せる。クリエイティブな制作プロセスを、その履歴の中に入れない。
渡された側は、真っさらな状態からほぼワンショットで作り切る。コンテンツができなければ配信できないので、そのセッションは完成するまで終わらせない。配信はそこから切り離す。質を考える工程ではなく、同じ作業を繰り返す機械的な工程だからだ。
ただ、配信側も一発目で失敗することが多い。特に画像アップロードやブラウザ操作は、スクリプトだけでは通らないことがある。失敗したら報告して終わり、では止まったままになる。だからブラウザ操作へ切り替えるといったフォールバックまで、指示や内部ロジックに書いておく。コードは補助的なツールで、そこを主体にすると必ずミスが出る。エラーが起きないプログラムは基本的にないので、大事なのはエラーが起きたときにどうするかを先に書いてあるかどうか。
置き場所でも線を引いた
同じ日の午後、2時間ほど後にもう一つ動かしている。調査を全部ChatGPTのクラウドタスクへ寄せた。
きっかけは容量だった。ChatGPTはデスクトップアプリのワーカーとCodexで容量がすぐなくなる。一方でClaudeはOpusをゴリゴリ回してもトークンの使用量が全然減らない。感覚としては2倍くらい違う。精度で言えばGPTモデルを使った方が高いのに、容量の壁で仕事にならない。
差が出る理由として今のところ置いているのは、ClaudeがチャットもワーカーもエージェントもClaude Codeも全部一緒にしているから多く見える、という説明だ。オープンAI側はCodexとワーカーが同じ容量で、チャットはまた別。2つに分かれているから少なく見える。
リサーチは容量を使うし、ある程度の精度も要る。そこを丸ごとChatGPT側のスケジュールへ投げた。見ているのはSEOとSNSとAIO。キーワードを主軸にすれば世の中の需要は掴めるという前提で、毎日の日次タスクにしてある。クラウドタスクなので成果物はローカルにそのまま残らない。だから全部Googleドライブにぶち込む。ローカルで制作やコーディングエージェントが必要になったときは、ドライブから引っ張ってきてRAGのように使う。
この形に気づいたのはメールからだ。毎日のデイリーレポートを、パーソナライズしたニュースとして自分のメールアドレス宛てに送らせている。それを見て、メールでやらせればいいのかと思った。ただメールでやると溜まるだけで効率が悪い。そこでGoogleドライブがあることを思い出した。ワークスペースで契約しているので容量も1テラ以上ある。
固有のデータや大事なデータは別扱いにしている。今はCloudflareのストレージで、容量が増えすぎるとコスパが落ちるから、その段階が来たらOracleへ切り替えるつもりでいる。クラウドタスクの成果物はドライブ、一次情報はデータベース。この2軸。
別々の話として録ったものだけれど、並べてみると同じ線を引いている。溜めた方が効く工程と、毎回まっさらから始めた方が効く工程を、置き場所ごと分けた。
同じ日に、逆側にも振っている
その日の未明に録ったのは、向きが逆の判断だった。インスタグラムは完全AIコンテンツだけの実験場にする、という話だ。
今のインスタグラムは、ほぼ確実にオリジナルコンテンツしか伸びない。既存のフォロワーには届くけれど、スケールしない。そしてAI生成は、その構造上オリジナルコンテンツになる。非属人的なアカウントで運営している以上、ブーストが効くのはそこだけということになる。だからここでは編集をする必要すらない。YouTubeやTikTokでバズったものを持っていっても評価基準が違うので、上げなくていい。写真投稿がバズったのも、おそらく僕のAIコンテンツだった。
サイト側の制作からは履歴を外して人間の一発目を残し、インスタグラムからは人間の工程そのものを外す。ここは完全に実験だと割り切っている。ただ、伸び方の話は僕の仮説で、正しいと思っているという段階にある。
まだ測っていない
ここまでは9月8日に決めたことで、決めた結果どうなったかはまだ書けない。
ワンショットの方が精度が高いという判断は、出てきたものと受け手の反応から来ている。スケジュールタスクの中で作らせたものと、新しいセッションで作らせたものを並べて比べた数字は持っていない。平均に寄るという現象も、そう見えているという段階だ。
切り分けの形そのものも、今のところこれが一番理にかなっているんじゃないか、という置き方で止めてある。