2025年4月08日·1 分
ソロプロがAIを使ってずっと欲しかったツールを作る方法
クリエイター、コンサルタント、フリーランスが開発チームなしで、仕事のためのシンプルなカスタムツールをAIで作る方法を実践的に案内するナラティブガイド。
クリエイター、コンサルタント、フリーランスが開発チームなしで、仕事のためのシンプルなカスタムツールをAIで作る方法を実践的に案内するナラティブガイド。
「やっと集中しよう」と席につくと、すぐにジャグリングが始まる。クライアントのブリーフ用のタブ、使い回している先月の提案のタブ、途中のメモが詰まったドキュメント、納品を追うスプレッドシート、夜のうちにクライアントが投げた3つの新しい質問があるチャット。この間に、フォローアップメールを書き、納期を見積もり、散らかった情報を整える必要がある。
クリエイターならキャプション、アウトライン、チャネルごとの再利用。コンサルタントならミーティングノート、インサイト、整った納品物。フリーランスなら提案、範囲、請求書、頻出のクライアント要求――いつも「ちょっとだけ違う」けど実際は同じものが繰り返される。
ほとんどのソロプロはスキルに困っているわけではありません。再現できる仕組みが足りないのです。同じ作業が何度も現れます：
大手アプリはいろいろ解決してくれるように見えますが、多くは余計なセットアップや使わない機能、作業を散らかす別の場所を増やすだけです。
完璧なオールインワンを探す代わりに、AIで小さく個人的なツールを作れます――いつもやっている1つの仕事に合わせたシンプルな補助です。作業のやり方を再利用可能なショートカットにするイメージです。
これらはコード不要で始められます。構造化されたプロンプト、テンプレート、軽量なワークフローとして始めてもいい。目的は「ビジネスをすべて自動化する」ことではなく、毎回車輪を作り直すのをやめることです。
この記事は実践的で段階的です。ソロプロが小さなAIツールを作る方法を学べます：
終わる頃には、単なるアイデアだけでなく、最初のツールを作って日常ワークフローに組み込むための明確な道筋を持てます。
「AIでツールを作る」は必ずしもアプリをコーディングしたり製品をローンチしたりすることを意味しません。ソロプロにとってツールとは、特定の仕事をより速く、ミス少なく、精神的負担を減らして繰り返せる方法のことです。
有用なAIツールの多くは次のどれかに当てはまります：
週に2回で30分節約できれば、それは本物のツールです。
大きなオールインワンは一人で維持するのが難しい。小さなツールなら：
フォーカスしたツールは仕事に一貫性をもたらします。成果物の形式やトーンが安定しているとクライアントは気づきます。
AIは狭い役割を与えたときに最もよく機能します。一般的な「ツールの仕事」には：
あなたの仕事はルールを決めること。反復的な思考はAIが担います。
小さなAIツールから最も価値を得るのは必ずしもエンジニアではありません。繰り返し同じ思考作業をしているソロプロたちで、より速く、一貫してそれをやりたい人たちです。
クリエイターはコメント、DM、視聴時間、クリック率、購読者の質問といったシグナルの宝庫にいます。問題は散らかったオーディエンスの入力を明確な意思決定に変えることです。
クリエイターが作るツールは、生のメモ（質問、テーマ、過去投稿）を受け取ってワンページのコンテンツブリーフを出します：フック、重要ポイント、例、行動喚起――本人の声で書かれます。繰り返し出る質問をシリーズ化する候補としてフラグを立てたり、既にパフォーマンスが良い角度を提案したりもできます。
コンサルタントは迅速に診断し、明確に説明することで勝ちます。しかしディスカバリーノートは長く、不揃いで比較が難しいことが多い。
コンサルタント用ツールは通話のトランスクリプト、アンケート回答、ドキュメントを構造化された要約に変えます：目標、制約、リスク、優先順位付きの提言。価値は「ここに12の案があります」ではなく「重要な3つの動きとその理由」です。
フリーランスは仕事の端で時間を失いがちです：インテイクフォーム、あいまいな依頼、終わらない修正、不明確なスコープ。
フリーランス用ツールはクライアントの要望を締まったブリーフに翻訳し、スコープ案（良い／より良い／最高）を提示し、納品チェックリストを生成します――プロジェクトがクリーンに始まりクリーンに終わるように。
3者に共通するパターンは簡単です：反復作業がワークフローになる。AIはエンジンであり、「ツール」はあなたが既に回しているプロセスを入力・出力・ルールとして捉え直したものです。
ほとんどのソロプロは「もっと多くのAI」ではなく、週を食いつぶす一つの仕事をやめる必要があります。
最も簡単に効果が出るのは、次のようなタスクです：
カレンダーと送信済みメールを開いてパターンを探してください。よくある原因は、クライアントへの同じ説明を何度も書き直すこと、納品のフォーマット作業、フォローアップの送信、下調べ、ハンドオフ時にツール間で情報を移動することなどです。
自分への有用な問いかけ：「脳をコピペしているように感じる作業は何か？」
不完全でも信頼を損なわない範囲で自動化できるものを選んでください。例：
価格、法務、機密データに関わるものや人事のようなセンシティブなものを最初の対象に選ばないでください。
勝利を測れないと、ツールを作る正当化や改善が難しいです。
1つの指標を選んでください：
1つのツールは1つの明確な結果を出すべきです。「私のクライアントワーク全体を管理する」ではなく「この入力をこの出力に変える」が目標です。
成果を一文で説明できれば、良い最初のビルドです。
仕事を選んだら、ツールを単純な機械のように設計します：何が入って何が出て、毎回守るべきことは何か。これが「AIとおしゃべりするだけ」から再現可能な資産に変わる部分です。
ツールがうまく動くために必要な入力を平易に書き、次にクライアントに渡すつもりで出力を定義します。
例：
出力を明確に説明できないと、ツールは逸れます。
結果を使いやすく、ブランドに合うようにするルールを決めます。よくある制約は：
プロンプトを書く前に「良い」の定義を決めます：
このチェックリストが後のテスト基準になり、ツールを信頼しやすくします。
役に立つAIツールは秘密の魔法のプロンプトではなく、誰でも同じように実行できる再現可能なプロセスです。最も簡単なのは平易な言葉でテンプレート化すること――誰でも編集できてコードに触っている感じがしないもの。
次の5要素をこの順で目指します：
この構造でプロンプトは読みやすくなり、結果がずれるときのデバッグが簡単になります。
AIに穴埋めさせると信頼を失います。重要な情報が足りないときは明確化質問をさせるルールを入れてください。さらに「止める条件」を定義できます：例）「提供されたノートから答えられない場合は、何が足りないかを言って待つ」。
最もシンプルなやり方は、必要最低限の入力（ターゲット、トーン、語数、ソースノートなど）を列挙し、欠けている項目があれば最初の出力はドラフトではなく質問にすることです。
これを出発点にしてツールごとにカスタマイズしてください：
You are: [ROLE]
Goal: [WHAT YOU WILL PRODUCE]
Context:
- Audience: [WHO IT’S FOR]
- Constraints: [TIME, LENGTH, BUDGET, POLICY]
- Source material: [PASTE NOTES / LINKS / DATA]
Process:
1) If any required info is missing, ask up to 5 clarifying questions before writing.
2) Use only the source material; don’t invent details.
3) If you make assumptions, label them clearly.
Output format:
- [HEADINGS / BULLETS / TABLE COLUMNS]
Example of a good output:
[INSERT A SHORT EXAMPLE]
一度使えるプロンプトができたら「v1」として凍結し、変更は更新扱いにしてください。即興で変えるのはやめましょう。
一度うまくいったからといってツールは「完成」ではありません。実際に見るような雑な入力に対しても一貫して有用な出力を出すようになって初めて完成です。
ドラフトプロンプトやワークフローから始め、実行して出力をエンドユーザー視点でレビューします。ルールに沿っているか、文脈を見落としていないか、詳細を捏造していないかを確認。1–2点を狙って直し、新しいバージョンとして保存します。
ループを短く保つ：
毎回の変更で再実行できる6–10のテストケースを作る：
ツールが「良い入力」でしか動かないなら、本番運用にはまだ早いです。
短いメモで十分です：
完璧を目指すのは罠です。ツールが時間を節約し、編集が軽めで済むようになったら止めてください。それがV1.0を出荷するタイミングであり、バージョン管理によって改善を続けられます。
大きなプラットフォームは不要です。最速の勝ち筋は、散らかった入力を確実に使える初稿に変える小さなツールです。判断や味付け、クライアントとの会話に時間を使えるようにします。
問題: 毎回ビデオ／ポッドキャストの前で白紙を見つめる。
ツール: トピック＋オーディエンス＋参考リンク2–3件を貼ると、完全な「エピソードキット」が出る：
人の判断は不可欠: 最強のフックを選ぶ、主張を検証する、言うべきでないことを決めるのは人の仕事です。
問題: クライアント面談は長いノートになるが方向性がはっきりしない。
ツール: 面談ノートとエンゲージメントのゴールを入れると出力は構造化される：
人の判断は不可欠: 政治的文脈や優先順位を解釈し、提言をクライアントの現実に合わせるのは人の仕事です。
問題: 価格提示までのやり取りが多すぎる。
ツール: クライアントインテイクフォームを入れると出力は：
人の判断は不可欠: 境界設定、価値に基づく価格設定、コミット前のレッドフラッグ検出は人が行うべきです。
共通パターン：AIは最初の60–80%を担当し、最終判断はあなたが行います。
ツールが「本物」なのはアプリのアイコンがあるからではなく、未来の自分やチームメンバーが同じ出力を毎回得られることです。
多くのソロプロは最初のバージョンを次のいずれかで出します：
これらはバージョン管理が簡単で共有しやすく、壊れにくい――検証初期に最適です。
手作業でのコピー＆ペーストは検証段階では十分です。自動化に移る判断基準：
良いルール：退屈でミスが起きやすい部分を自動化し、判断が価値を生む部分は手作業のままにする。
収集→生成→レビュー→納品のハンドオフをきれいにするために、ウェブフォーム、スプレッドシート、ノート、プロジェクトボード、ドキュメントテンプレート間で入出力を渡せます。複数サービスを無理に繋ぎたくないなら、内部用の小さなアプリとしてワークフローをパッケージする方法もあります。たとえば Koder.ai では、チャット（クラシックなコーディングなし）から「フォーム→AIドラフト→レビュー」フローを軽量なウェブツールに変換でき、スナップショットやロールバックで安全に反復できます。安定したらソースコードをエクスポートしたり、ホスティングやカスタムドメインでデプロイしたりできます――クライアントや共同作業者に共有したいときに便利です。
もっとワークフロー例が欲しい場合は /blog を参照してください。
AIツールはスーパーパワーのように感じますが、間違ったことを自信満々に出したり、機密を漏らしたり、説明できない決定をしてしまうと問題になります。クライアントワークでAIを使うときは「十分に良い」では不十分です。信頼が製品です。
機密データ：クライアント名、財務情報、健康情報、契約、内部戦略はランダムなチャットに貼るべきではありません。
信頼性リスク：幻覚（捏造）、古い情報、見た目は整っているが論理的に微妙なエラー。偏りも入る可能性があります（採用、価格、コンプライアンス関連など）。
最後に過信のリスク：ツールが「決める」ようになり、人が二重チェックしなくなると危険です。
まず匿名化を始めてください。名前を役職に替え（「クライアントA」）、識別子を外し、機密書類は要約して渡す。
検証プロセスをワークフローに組み込みます：ツールが事実を主張する場合は「出典／参照欄」を必須にし、人による最終承認を入れてからクライアントに送るようにします。
可能ならログを残してください：どの入力が使われ、どのバージョンのプロンプト／テンプレートが動き、どんな変更を加えたか。ミスは修正可能で説明できるようになります。
もしツールをアプリとしてデプロイするなら、実行場所とデータの流れも考えてください。Koder.ai のようなプラットフォームはAWS上で動き、アプリを異なる地域でデプロイしてデータ居住要件を満たせる場合があります――国境を越える作業やプライバシー制約がある場合に役立ちます。
ルール例：
納品前に次の点があれば一旦止めてください：
信頼できるAIツールとは、最速で答えるものではなく、安全に失敗し、あなたが主導権を保てるものです。
ツールが「うまくいっている」なら、作った時間を自慢するよりワークフローを測定して示せます。最も簡単なのは、ツールではなくワークフローを測ることです。
1–4個の指標を選んで1週間前後で追いかけます：
Before: 提案書を手作業で作る。1件あたり約2.5時間、通常は2回の改訂が必要で、クライアントは初回ドラフトを48時間待つ。
After: 構造化されたブリーフ（業界、目的、制約、例）を渡すと提案の初稿とスコープチェックリストが出る。初稿は45分、改訂は1回に減り、ターンアラウンドは12時間になる。
この話は具体的なので説得力があります。簡単なログ（日付、作業、分、改訂回数）をつけておくと証拠になります。
スピードと一貫性が価値なら、成果物（例：「24時間で提案パッケージ」）で価格を付けることを検討してください。
ただし前提をはっきりさせること：ワークフロー、入力の質、ツールを同じやり方で使う規律によって結果は変わります。
大きな「AI戦略」は不要です。1つの小さな信頼できるツールを作れば、毎週数時間を節約し、仕事が軽く感じられます。
Day 1: 1つの仕事を選ぶ（完了の定義をする）。 週に少なくとも1回やるタスクを選ぶ：会議要約、提案作成、アイデア→アウトライン、クライアントメールの書き換えなど。完了ラインを一文で書く（例：「標準フォーマットでクライアント向け提案を作る」）。
Day 2: 事例を集める。 過去の「良い」出力3–5件と「汚い」入力3–5件を集める。重視する点（トーン、セクション、長さ、必須項目、よくあるミス）にハイライトを付ける。
Day 3: 最初のプロンプトを作る。 単純に始める：役割＋目的＋入力＋ルール＋出力形式。毎回ツールが守る短いチェックリストを入れる。
Day 4: ガードレールを追加する。 情報が足りないときにツールが何を尋ねるか、絶対に創作してはいけないこと、不確かなときに何をするか（例：「最大3つの明確化質問をする」）を決める。
Day 5: 実際の汚いデータでテストする。 10バリエーションを実行。失敗を記録する：トーン違い、セクションの欠落、過信、長すぎ、具体性不足。
Day 6: バージョン化して名前を付ける。 v1.1を作ってルールと例を1–2箇所改善する。テンプレートやスニペット、カスタムGPTなど再利用しやすい場所に保存する。
Day 7: ワークフローに導入する。 プロジェクトテンプレートのチェックリストステップ、保存したプロンプト、または自動化に入れる。プランを選ぶなら /pricing を参照。
ツールが週に使うようになったら、小さなアプリにパッケージして入力・出力・バージョンを一貫させることを検討してください。Koder.ai のようなプラットフォームは、チャットから簡単なウェブツールを作り、スナップショットでバージョン管理できるので、ゼロから全部作り直す必要がありません。
最近の実行5件を見直し、例を1つ更新し、再作業を招いたルールを直し、次月にテストするエッジケースをメモします。
小さく始めてください。信頼できるツールを1つ作り、それから2つ目を追加しましょう。数ヶ月で配信方法を静かにアップグレードする個人用ツールキットができます。
もし作ったものを公開するなら、テンプレート、小さなアプリ、ワークフローとして繰り返し使える資産にすることを検討してください。（Koder.ai にはプラットフォームについてのコンテンツ作成者向けのクレジット付与制度や紹介プログラムもあります。実験が次の月のツール費用を賄うのに役立つかもしれません。）
AIの「ツール」は、保存したプロンプト＋テンプレートのような、1つの入力を1つの出力に確実に変換する仕組みでも成り立ちます（例：散らかったメモ → クライアント向けの要約）。もし毎回同じ手順で実行できて意味のある時間を節約できるなら、それはツールです。
良い最初のフォーマット例：
「頻繁で、退屈で、予測可能」な作業から始めてください。レビューする前提で不完全な出力でもリスクが低いものが良い最初の対象です。
うまくいく例：
最初のツールに価格や法務、センシティブな人事判断を任せるのは避けてください。
小さな機械を設計するように書き出します。
出力を一文で説明できないなら、ツールの範囲を絞ってください。
繰り返し使えるプロンプト構造にします。
可能なら良い出力の例を一つ入れてください。例は推測を減らします。
安全な動作を強制する「ガードレール」を追加します。
これで自信満々に見える補完的な誤情報を防げます。
再利用できる6～10件のテストケースを用意して試してください：
少しずつ改善を加えていく：一度に一つの指示を変える → 新しいバージョンとして保存（v0.2、v0.3）。何が改善したか、何が壊れたかを小さなチェンジログに残すと良いです。
実際に使う場所から始めるのが一番です：
手動コピー＆ペーストは検証段階では問題ありません。週に数回実行するようになったら自動化を検討してください。
実用的な“安全デフォルト”を採用してください：
必要なら「入力・テンプレートのバージョン・変更履歴」をログに残すと、ミスの追跡と説明が容易になります。
ツールの成果を主に測ってください。比較できる指標を2–4個選び、実施前後で追いかけます：
簡単なログ（日付、タスク、分数、改訂回数）を付けておくと、具体的なビフォー/アフターが示せます。
速度と一貫性が価値なら、成果物ベースの価格設定を検討できます（例：「24時間で提案パッケージ」）。
ただし自分を守るために：
速く出せるようになったからといって自動的に価格を下げる必要はありません。クライアントが買っているのはリスク低減と改訂の少なさです。