--- id: 01KZR6ZJABR0RWJKP5645VXNZE title: AIにはワンショットで一気にやらせる published_at: '2026-08-11T19:48:05+09:00' source: visibility: private source_id: private:records:01KZR6ZJABR0RWJKP5645VXNZE transformation: ai-edited-secondary content_sha256: 3ee2953e1e69912f6ae885af7209d78f7e4c47cf4205abf17d73d7d715b58d6b content_length_bytes: 6371 rights: license: CC BY-NC-ND 4.0 license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ terms: https://narukijima.ai/terms/ attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — usage: ai_input: allowed search: allowed quotation: allowed-with-attribution ai_training: reserved-subject-to-existing-rights commercial: requires-separate-permission redistribution: allowed-under-CC-BY-NC-ND-4.0 dataset_inclusion: reserved-subject-to-existing-rights impersonation: prohibited scope: Existing CC license grants and applicable statutory exceptions take precedence. These signals do not record assent or enforce access control. --- 最近AIについて感じているのは、まずAIのできること、できないこと、苦手なことを把握しないといけないっていうこと。できることは広いんだけど、深くないんだよね。だからそこまで深くやってしまうと、逆にAIの能力を制限してしまう。 ## 永久ループになる やりがちなのは、AIにまずプロトタイプを実装させて、そこから細かいことをどんどん微調整していくやり方。これは一見正しいと思いがちなんだけど、その細かい部分を修正していくと、どんどん新しい問題が出てくるんだよね。だから永久ループになる。 ## 一気にやらせる だから、何をやった方がいいかっていうと、ワンショットタスクなんだよね。ワンショットタスクをやらせて、そこで一気にやらせる。 仕様書だったり、やりたいことだったり、自分がどういう感じでやるかっていう大まかな仕様書、目標っていうのかな、ロードマップっていうのかな、これこれをやってくださいっていうのを一つのファイルにまとめる。あとは細かい部分は自分で決めて、それをワンショットタスクでやらせる。プランモードでね。 ワンショットタスクでやらせたら、そこが基本的にはAIができる最高到達点なんじゃないかな。ノイズがない状態でAIができる純粋な能力っていうのを感じた。 ## そこから動かさない それプラス、新しい機能をちょこちょこ追加していくのではなくて、既存のそれができたら、そこからもう一切動かさない。やることとすれば、その中の軽度のバグだったり、そういう部分だけ。新しいことはしない。軽度な部分だけ。ワンチャン、それもしなくてもいいと思うんだけどね。 フロントで、サービスとして提供している場合は、そのバグとかが問題になったりするじゃん。ユーザーが使いづらかったりとか。だからそこは仕方ないし、調整しないといけない。でも自分が使うやつに関しては、ワンショットで全部やらせて、あとは軽度なバグ調整ぐらいで終わらせる。 ## 新しいモデルが出たら で、新しいモデルが出たら、またそこから改善していく。新しいものをワンショットでやる。AIモデルのできることがどんどんアップグレードするたびに、今作っているものの限界値をどんどんアップグレードしていく。そのやり方が一番理にかなってんじゃないかなと思ってるんだよね。 ちょこちょこAIを使ってやると結構沼だから、時間が溶けるんだよね。それでやってても、正直、永遠に終わらない。時間が溶けるだけ。 そうやって全部、広く浅くやっていく感じ。自分のやりたいことを全部見つけて、それを落とし込んで、ワンショットで全部やる。それをいっぱい作っていく。新しいモデルが出てきたら、またワンショットでどんどんアップグレードしていく。そのやり方が一番効率的っていうか、理にかなっているし、時間を無駄にしない。さらにAIの能力を最大限引き出す。 ## 固定化するのが大事 そこで大事なのは、ある程度の広い知識だと思う。例えばインフラ、本番の実行基盤はどこにするのかとか。浅くてもいいんだけど、広い知識だけ持っておけば、ここはこうした方がいいよねっていうのが、だいたい自分の中で分かってくるから。分かって、それを固定化するっていうのが大事。 ## 本番はCloudflare 俺がお勧めしてるのは、基本的にはCloudflare。AIエージェントのインフラ面、本番の実行環境は全部Cloudflareでやる。開発とかは基本的にローカルで全部できるから、ローカルでやる。 Cloudflareだけだと、実行自体はめっちゃ安いし、コスパいいし、高速なんだけど、データベースとか大規模になってくるとコスパが悪くなってくるんだよね。だから大規模なデータベースだったり、データを蓄積しないといけない系に関しては、Oracleが一番コスパいい。Supabaseを使ってたんだけど、Supabaseは逆に増えれば増えるほどコスパが悪くなるから、それだったらOracleを使った方が全然いいなっていうのを感じた。 基本的にはローカル、プラスCloudflareの実行環境、プラスデータベース系はOracle。この3つだけでいいと思う。他にもいろいろツールとかサービスとかあるんだけど、それをいっぱい使っていくと、逆にまた新しい問題だったり、ボトルネックとか、いろいろ出てくるから。基本的にはこの3つで完結させた方がいい。 ## バックアップ先だけ ただ、Git管理に関してはGitHubがやっぱりいいから。GitHubのCIとかGitHub Actionsとかを使うんじゃなくて、GitHubはバックアップ先。コードをGitでクラウドにバックアップする先としては一番優秀だから、バックアップ先としてしか使ってない。 だから使うツールって言っても、これで見ても3つしかない。あとは実際のAI、OpenAIとかClaudeとかのフロンティアモデルを使えば基本的に何でもできるから、この4つだね。俺が厳選したのは。 ## 株を買うならこの4つ だからもし俺が、AI系、エージェント系、実行系の株を買うのであれば、この4つに関与している部分しか買わない。チップとかはまた別だけど、チップは俺らが使うわけじゃないじゃん。俺らが使っているサービスが使っている、上流の大元のチップとかがあるからね。NVIDIAとか。そこに関してはまたビジネスモデルが違うからあれなんだけど。AI系だと、この4つが一番強いね。この4つに絡んでるところが。 --- © 黄島成 (Naru Kijima) — CC BY-NC-ND 4.0. 利用前に利用規約（https://narukijima.ai/terms/）を確認してください。検索・AIへの入力・出典付き引用を認めます。AI学習・データセット収録には権利を留保し、追加の許諾は行いません。既存のCC BY-NC-ND 4.0による許諾と法定例外は妨げません。なりすましは禁止です。出典表記: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — 。検証: https://narukijima.ai/verify/。取得だけで同意を記録する仕組みではありません。 Review the Terms (https://narukijima.ai/terms/) before use. Search, AI input, and attributed quotation are permitted. Rights are reserved for AI training and dataset inclusion; no additional permission is granted for these purposes. Existing CC BY-NC-ND 4.0 grants and statutory exceptions remain unaffected. Impersonation is prohibited. Attribution: 黄島成 (Naru Kijima) / narukijima.ai — . Verification: https://narukijima.ai/verify/. Fetching alone does not record assent.