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ChatGPTやClaude、Geminiを仕事で使っているけど、なんか毎回「うーん、そうじゃないんだよな…」みたいな回答が返ってくる。そんな経験、ありませんか。

私もフリーランスとして独立してから毎日のようにAIを使っているんですが、最初の半年くらいは正直、AIの回答に満足できないことが多かったんですよね。

で、あるとき気づいたんです。AIが悪いんじゃなくて、指示の出し方（プロンプト）に「型」があるということに。

営業・起業・人材業界を経てエンジニアに転身し、今はAIを使った制作やレクチャーを仕事にしている私が、実務で本当に使っている「プロンプトの型」を5つ紹介します。

この記事を読むと、こんなことができるようになります。

型1：ロール指定 — 「あなたは〇〇の専門家です」

まず一番基本にして一番効果があるのが、AIに「役割」を与えることです。

たとえば「提案書を書いて」とだけ言うのと、「あなたはWeb制作歴10年のディレクターです。中小企業の経営者向けに提案書を書いてください」と言うのでは、回答の具体性がまったく違います。

ざっくりいうと、AIは「誰として答えるか」が決まると、その人が使いそうな語彙・構成・視点に自動で合わせてくれるんですよね。

実務での使い方

私がよく使うのはこんな感じです。

ちなみに、2026年4月時点でこの「ロール指定」が特に効くのはClaude（Claude 4.5/4.6）とChatGPT（GPT-5.2）です。Gemini 3も対応していますが、やや効きが弱い印象があります。

型2：出力形式の指定 — 「表形式で」「箇条書きで」

これ、意外とやっていない人が多いんですが、「どんな形で答えてほしいか」を指定するだけで、使いやすさが全然変わります。

「メリットとデメリットを教えて」だけだと、長い文章でダラダラ返ってくることがありますよね。でも「メリットとデメリットを表形式で、各3つずつ」と指定すると、そのまま資料に貼れるレベルの整理された回答が返ってきます。

よく使う出力形式の指定

型3：ステップ分解 — 「まず〇〇して、次に〇〇して」

複雑なタスクをAIに頼むとき、一発で完璧な回答を求めるとだいたい失敗します。

で、私がやっているのは「思考のステップを分解して指示する」方法です。

たとえば「LPのコピーを書いて」ではなく、こう指示します。

ステップ1: まずターゲットユーザーの悩みを3つ挙げてください
ステップ2: 各悩みに対する解決策を1行で書いてください
ステップ3: ステップ1と2をもとに、ファーストビューのキャッチコピーを3案出してください

こうすると、AIが各ステップで「考えてから」次に進むので、最終的な出力の精度がかなり上がるんですよね。

私がクライアントのLP制作をするときも、いきなり全体を書かせるんじゃなくて、「ペルソナ整理→悩み抽出→構成案→各セクション」とステップを踏ませています。

型4：制約条件 — 「〇〇は使わない」「〇〇を含めて」

AIって、放っておくと「いい感じの一般論」を返しがちなんですよね。

それを防ぐのが「制約条件」です。何を入れて、何を入れないかを明確に指示します。

具体例

制約をつけるとAIの「自由度」が下がるので、かえって狙い通りの回答が返ってきやすくなる。これ、けっこう逆説的なんですが、私の実感としては一番効果が大きい型かもしれません。

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型5：フィードバックループ — 「改善点を3つ挙げて、修正版を出して」

最後の型は「AIに自分の出力を評価させる」方法です。

1回目の回答をもらったあとに、こう聞きます。

上記の回答について、以下の観点で改善点を3つ挙げてください：
1. 読者にとって分かりやすいか
2. 具体性が十分か
3. 冗長な部分はないか

その上で、改善版を出力してください。

これ、やってみると分かるんですが、2回目の出力が明らかに良くなります。AIが「自分で自分を校正する」感じですね。

私はブログ記事の下書き、クライアントへの提案文、レクチャー用の資料…だいたい全部このフィードバックループを最後にかけています。

まとめ：プロンプトの型5つ

  1. ロール指定 — AIに役割を与えて、回答の視点を固定する
  2. 出力形式の指定 — 表・箇条書き・文字数で、そのまま使える形にする
  3. ステップ分解 — 複雑なタスクは段階を踏ませて精度を上げる
  4. 制約条件 — 入れるもの・入れないものを明示して、一般論を防ぐ
  5. フィードバックループ — AIに自己評価させて、2回目で仕上げる

どれも難しいことじゃないんですが、5つ全部を意識するだけで、AIとの仕事のやり方がけっこう変わるはずです。まずは1つ、今日の仕事で試してみてください。

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「AIエージェントって最近よく聞くけど、自分で作れるの？」

って思ってる人、けっこう多いんじゃないかなと思っています。

結論からいうと、Difyというツールを使えば、プログラミングなしで自分専用のAIエージェントが作れます。しかも無料プランがあるので、まず試すだけならお金もかかりません。

私自身、エンジニアとして開発をする中で「これ、AIに任せられるな」と思う業務がどんどん増えてきて、Difyでいくつかエージェントを作って使っています。問い合わせ対応の下書き、リサーチの自動化、議事録の要約…みたいな感じですね。

この記事では、Difyを使ってAIエージェントを作る具体的な5手順を、ざっくりわかりやすく解説します。

そもそもDifyって何？

Dify（ディフィ）は、ノーコードでAIアプリやAIエージェントを構築できるプラットフォームです。2026年4月時点で、全世界で100万以上のプロジェクトが稼働しているとされています。

何がすごいかというと、ChatGPT（GPT-4o）やClaude、Geminiなど、好きなAIモデルを選んで組み合わせられるところ。しかもドラッグ&ドロップで処理の流れを設計できるので、コードを1行も書かずにAIアプリが作れるんですよね。

料金（2026年4月時点）

クラウド版の料金はこんな感じです。

まず無料のSandboxで試して、使えそうなら有料にする…という流れが一番無駄がないです。ちなみにセルフホスト版（自分のサーバーに設置）なら完全無料で使えます。

STEP 1：Difyにアカウント登録する

まずはDifyの公式サイト（dify.ai）にアクセスして、アカウントを作ります。Googleアカウントで登録できるので、1分もかかりません。

登録するとダッシュボードが表示されます。ここがエージェント作りのホームベースになります。

STEP 2：「エージェント」タイプでアプリを新規作成

ダッシュボードの「アプリを作成」ボタンを押すと、いくつかのアプリタイプが出てきます。

ここで「エージェント」を選びます。エージェントは、ただ質問に答えるだけじゃなく、Web検索やファイル読み込みなどのツールを自分で判断して使ってくれるタイプのAIです。

ざっくりいうと、チャットボットが「聞かれたことに答える」のに対して、エージェントは「自分で考えて動く」という違いがあります。

STEP 3：AIモデルとプロンプトを設定する

エージェントの設定画面では、まず使うAIモデルを選びます。

次にプロンプト（AIへの指示文）を書きます。ここがエージェントの「性格」と「能力」を決める部分なので、一番大事です。

たとえば「あなたはWeb制作の見積もりアシスタントです。ユーザーが要件を伝えたら、工数と概算費用を出してください」みたいな感じですね。

コツは「役割」「やること」「やらないこと」の3つを明確に書くこと。曖昧な指示だと、AIも曖昧な回答しか返してくれません。

STEP 4：ツールを追加して「できること」を増やす

エージェントの本領はここからです。ツールを追加することで、AIが「自分で検索する」「ファイルを読む」「APIを叩く」といったアクションを取れるようになります。

Difyで使える主なツールはこんな感じです。

私が実際に使っていて便利だなと思うのは「ナレッジベース」です。自分の過去のブログ記事やサービス資料をアップしておくと、それをもとに回答してくれるので、問い合わせ対応がめちゃくちゃ楽になります。

STEP 5：テスト→公開→運用

設定が終わったら、右側のプレビュー画面でテストします。実際に質問を投げてみて、期待通りの回答が返ってくるか確認してください。

うまくいかない場合は、だいたいプロンプトの修正で解決します。「もっと具体的に答えて」「箇条書きで回答して」みたいな追加指示を入れていくイメージですね。

テストがOKなら「公開」ボタンを押すだけ。Web埋め込み用のURLやAPIキーが発行されるので、自社サイトやSlackに組み込めます。

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まとめ

  1. Difyはノーコードで自分専用のAIエージェントが作れるプラットフォーム
  2. 無料プラン（Sandbox）があるので、まず試すのにお金はかからない
  3. 5つの手順：アカウント登録→アプリ作成→モデル&プロンプト設定→ツール追加→テスト&公開
  4. 一番大事なのはプロンプト設計。「役割・やること・やらないこと」を明確に
  5. ナレッジベースを使えば、自社の情報をもとに回答するAIが作れる

AIエージェントって聞くと難しそうに感じるかもしれないですが、Difyを使えば「とりあえず動くもの」は30分くらいで作れます。まずは無料プランで1つ作ってみると、「あ、こういうことか」って体感できると思いますよ。

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「AIエージェント」って結局、個人事業主に関係あるの？

2026年に入ってから「AIエージェント」という言葉をやたら見かけるようになったんですよね。

ざっくりいうと、AIエージェントは「ゴールだけ伝えたら、あとは自分で考えて動いてくれるAI」のことです。ChatGPTみたいに「1回質問→1回回答」じゃなくて、複数のステップを自律的にこなしてくれる。

「でもそれって大企業の話でしょ？」と思うかもしれません。私も最初はそう思っていました。でも実際にフリーランスとして使ってみたら、むしろ人を雇えない個人事業主こそ恩恵が大きいと感じています。

今回は、私が実際に業務で使っているAIエージェントの活用事例を3つ紹介します。

そもそもAIエージェントとは？（30秒で分かる説明）

従来のAI（ChatGPTなど）は「質問に答える」のが基本でした。こちらが1つ質問すると、1つ答えが返ってくる。

AIエージェントは違います。「このブログ記事のアクセス状況を分析して、次に書くべき記事のテーマを提案して」と指示すると、以下を全部自動でやってくれるんです。

  1. Google Analyticsのデータを取得する
  2. Search Consoleの検索クエリを分析する
  3. 競合サイトの状況を調べる
  4. 候補をスコアリングして提案する

つまり「ゴールを伝えたら、途中の工程を自分で考えて実行してくれるAI」です。2026年3月時点で、Claude Code、Google Gemini、OpenAI Codexなどが代表的なツールです。

活用事例1: コンテンツ分析の自動化

私が一番助かっているのがこれです。

MJ-Labではブログやnoteなど複数のプラットフォームでコンテンツを発信しているんですが、「次に何を書くか」を決めるのが意外と時間がかかるんですよね。GA4を見て、Search Consoleを見て、競合を調べて…みたいな作業を毎回やっていると、それだけで1〜2時間は飛ぶ。

これをAIエージェントに任せたら、GA4データの取得→キーワード分析→競合調査→記事候補のスコアリングまで全自動でやってくれるようになりました。私がやるのは最終的な「どの記事を書くか」の判断だけ。

プログラミングスクールでゼロから学んでエンジニアになった経験があるので、スクリプトの初期設定は自分でできましたが、実は設定さえしてしまえば技術的な知識がなくても運用できます。

活用事例2: 調査・リサーチの自動化

フリーランスの仕事って、実作業よりも「調べる時間」が長いこと、ありませんか？

たとえばクライアントから「このサービスの競合を5社調べて、それぞれの特徴をまとめてほしい」と言われたとき。人力でやると半日かかるような作業が、AIエージェントなら20〜30分で終わります。

私の場合、Web制作の見積もり前に「類似サイトの構成・デザインパターン・使用技術」を調べるのにAIエージェントを使っています。「こういうジャンルのサイトを10件調べて、共通するデザインパターンと差別化ポイントを整理して」と伝えるだけ。

活用事例3: コード生成とレビューの自動化

これはエンジニア寄りの話になりますが、Claude Codeのようなツールを使うと、コードの生成→テスト→修正のサイクルをAIエージェントが自律的に回してくれます。

営業・起業・人材業界を経てエンジニアになった私としては、「プログラミングの知識はあるけど、全部自分で書く時間はない」というフリーランスにとって、AIエージェントは最高のペアプログラマーだと感じています。

ただし、出力をそのまま使うのは危険です。必ず自分でレビューすること。AIが書いたコードにセキュリティの問題が潜んでいることもあるので、最終チェックは人間の仕事です。

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個人事業主がAIエージェントを始めるための3ステップ

ステップ1: 「毎回同じことをやっている作業」を洗い出す

メール返信のテンプレ作成、請求書の確認、SNS投稿文の作成、データの集計…。「考える必要はないけど時間がかかる」作業がAIエージェント化の最有力候補です。

ステップ2: 無料で始められるツールから試す

2026年3月時点では、ChatGPT（無料プランあり）、Google Gemini（無料）、Claude（無料プランあり）が手軽に始められます。まずは日常業務の1つを「AIに任せてみる」ところからスタートするのがおすすめです。

ステップ3: 繰り返しの作業をスクリプト化する

「毎週やっている分析」「毎月やっている集計」のように定型化できる作業は、スクリプトやワークフローとして自動化できます。ここまでくると、本当に「デジタルの同僚」が増えた感覚になります。

まとめ

  1. AIエージェントは「ゴールを伝えたら自律的に動くAI」。2026年最大のトレンド
  2. 人を雇えない個人事業主・フリーランスこそ恩恵が大きい。1人で複数人分の仕事が回せるようになる
  3. まずは「毎回同じことをやっている作業」からAIに任せてみるのがおすすめ
  4. ただしAIの出力は必ず人間がチェックすること。最終判断は自分の仕事
  5. 無料ツールで始められるので、まずは試してみて「使える感覚」を掴むのが第一歩

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関連記事: Difyで自分専用AIエージェントを作る5手順

Claude Codeって名前は聞くけど、実際どう使うの？

「Claude Code、なんかすごいらしいけど、実際に仕事で使ってる人ってどう活用してるの？」

って思ってる方、けっこう多いんじゃないですか。

私はフリーランスでWeb制作やAIレクチャーをやっているんですが、正直に言うと、Claude Codeなしの仕事にはもう戻れないです。それくらい日常業務に入り込んでいます。

QiitaやZennにはエンジニア向けの技術解説がたくさんあるんですけど、「フリーランスがビジネスの現場でどう使っているか」という視点の記事って、意外と少ないんですよね。

この記事では、私が実際に4つのWebメディアを運営しながらClaude Codeをどう使い倒しているかを、具体的に5つ紹介します。

Claude Codeとは（ざっくり）

Claude Codeは、Anthropic社が提供するターミナルベースのAIコーディングアシスタントです。

ChatGPTやClaudeの通常版と何が違うかというと、あなたのパソコンのファイルを直接読み書きできるという点です。チャットで「このファイルを修正して」と言えば、実際にファイルを開いて、コードを書き換えて、保存までやってくれます。

2026年3月時点では、こんな機能が使えます。

ただ、機能がすごいこと自体はあんまり重要じゃなくて。大事なのは「自分の仕事にどうフィットさせるか」なんですよね。

フリーランスの実務でどう使っているか（5つ）

1. ブログ記事の生成・WordPress投稿まで全自動

私は4つのWebメディアを運営していて、コンスタントに記事を追加する必要があります。

Claude Codeを導入する前は、記事1本に3〜4時間かかっていました。キーワード調査、構成作成、本文執筆、WordPress投稿、アイキャッチ作成、meta description設定……。

今は、これを1つのコマンドで回しています。

具体的には、Claude Codeに「このキーワードで記事を書いて、WordPressに投稿して」と指示すると、こんな流れで進みます。

  1. 既存記事の重複チェック（WP-CLIで自動取得）
  2. 競合調査（WebSearchで上位記事を分析）
  3. 記事構成の作成
  4. 本文HTML生成
  5. WordPress投稿（カテゴリ・タグ・meta descriptionまで）
  6. アイキャッチ画像の自動生成・アップロード
  7. SNS投稿文の作成

人間がやるのは「最終チェック」と「SNS投稿のコピペ」だけです。

2. WordPressサイトの保守・メンテナンス

4つのWordPressサイトを1人で管理するのって、地味に大変なんですよね。

プラグインの更新確認、不要な画像の整理、リダイレクト設定、SEOプラグインの設定変更……。こういう「やらなきゃいけないけど時間がかかる」作業をClaude Codeに任せています。

たとえば、1,000枚以上ある未使用画像を安全に削除する作業。記事本文・固定ページ・アイキャッチ・テーマ設定すべてをチェックしてから削除対象を特定する必要があるんですが、Claude CodeならSSH経由でWP-CLIを叩いて、全部自動で判定してくれます。

手動でやったら半日以上かかる作業が、10分で終わります。

3. SEO分析・キーワード調査

記事を書く前のキーワード調査も、Claude Codeでやっています。

Google Analytics 4とSearch Consoleのデータを自動取得するスクリプトを組んであって、「今月のパフォーマンスを分析して」と言えば、4サイト分のデータをまとめて取得・分析してくれます。

特に役立っているのが、「個人ブログが勝てるキーワードの見極め」です。

検索上位に個人ブログやYahoo知恵袋が入っているキーワード＝大手が手薄な穴場。逆に、大手メディアが独占しているキーワードは、いくら良い記事を書いても検索流入は見込めません。

この判断をClaude Codeに組み込んであるので、「このKWは狙える」「このKWは避けた方がいい」を自動で教えてくれます。

4. コード生成・デバッグ

Web制作の案件では、Claude Codeがペアプログラマーみたいな存在になっています。

私はプログラミングスクールでゼロから学んでエンジニアになった人間なので、ゴリゴリのコンピューターサイエンス出身ではないんですよね。だからこそ、Claude Codeの「コードを読んで、修正案を出して、実際にファイルを書き換えてくれる」機能がめちゃくちゃ助かっています。

WordPressテーマのSCSS修正、Pythonスクリプトの作成、シェルスクリプトの自動化……。「こういう処理をしたい」と日本語で伝えれば、動くコードが出てきます。

しかもプロジェクトのファイル構成を理解した上でコードを書いてくれるので、既存のコードベースとの整合性も取れています。

5. ドキュメント管理・ナレッジ整理

4サイトの運用情報を1人で管理するのは、記憶力だけでは無理です。

各サイトのWordPressログイン情報、カテゴリ構成、アフィリエイト設定、タグ体系、投稿ルール……。これらをすべてマークダウンファイルで管理していて、Claude Codeが毎回のセッション開始時に自動で読み込んでくれます。

作業が終わったら「関連ドキュメントを更新して」と言えば、変更内容に合わせて複数のファイルを一括更新してくれます。情報の整合性を保つのが、劇的に楽になりました。

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CLAUDE.mdの設計が9割

ここまで読んで「Claude Codeすごいな」と思った方もいるかもしれませんが、正直に言うと、Claude Code自体がすごいんじゃなくて、CLAUDE.mdの設計がすべてなんですよね。

CLAUDE.mdというのは、プロジェクトのルート（一番上のフォルダ）に置く設定ファイルです。Claude Codeが起動するたびに自動で読み込んでくれます。

ここに何を書くかで、Claude Codeの動きがまるで変わります。

私のCLAUDE.mdに書いていること

要するに、「新しいチームメンバーへの引き継ぎ書」だと思ってください。

よくある失敗が、CLAUDE.mdに情報を詰め込みすぎること。長くなりすぎると、Claude Codeが重要な指示を見落とすことがあります。私の場合、CLAUDE.md本体はコンパクトに保って、詳細は別ファイル（docs/配下）に分離しています。

設計のコツ

  1. 最初から完璧を目指さない: 使いながら「これも書いておけばよかった」を追加していく
  2. 禁止事項を明確に書く: 「やってほしいこと」より「やってはいけないこと」の方が効果が高い
  3. 具体例を添える: 「丁寧に書いて」より「〜なんですよねという語尾を使う」の方が伝わる
  4. 階層構造を活かす: グローバル設定（~/.claude/）、プロジェクト設定（CLAUDE.md）、メモリファイルの3層で管理する

始め方（具体的な手順）

Claude Codeを始めるのは、実はかなり簡単です。

ステップ1: インストール

ターミナルを開いて、以下のコマンドを実行するだけです。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Node.js 18以上が必要です。入っていない方は先にNode.jsをインストールしてください。

ステップ2: 起動

作業したいプロジェクトのフォルダに移動して、claudeと打つだけ。

cd your-project
claude

初回はAnthropicアカウントとの認証が求められます。画面の指示に従えばOKです。

ステップ3: CLAUDE.mdを作る

起動したら、/initコマンドでCLAUDE.mdの雛形を自動生成できます。最初はシンプルでいいです。使いながら育てていくものなので。

ステップ4: まずは小さく使ってみる

いきなり大きなタスクを任せるのではなく、まずは小さなことから始めるのがおすすめです。

Claude Codeの動き方を理解してから、徐々に大きなタスクを任せていくと失敗しにくいです。

料金について

Claude Codeの利用には、Claude Pro（月額20ドル）またはClaude Max（月額100ドル/200ドル）のサブスクリプションが必要です。API利用の場合は従量課金です。

私はMaxプランを使っています。月200ドルは安くないですが、削減できる作業時間を考えると十分元が取れています。1日あたりに換算すると約900円。その分の時間で1つでも案件を多く回せれば、簡単に回収できる金額です。

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まとめ

フリーランスがClaude Codeを実務で使い倒してわかったことをまとめます。

  1. ブログ記事の生成から投稿まで全自動化できる: キーワード調査からWordPress投稿、アイキャッチ生成まで一気通貫
  2. WordPress保守が劇的に楽になる: SSH + WP-CLIで複数サイトを効率管理
  3. SEO分析の精度と速度が上がる: GA4・Search Consoleのデータを自動取得・分析
  4. コーディングのペアプログラマーになる: プロジェクト全体を理解した上でコードを書いてくれる
  5. CLAUDE.mdの設計が成果の9割を決める: AIの性能より「指示書の質」が重要

Claude Codeは、使い方次第でフリーランスの生産性を大きく変えるツールです。ただし、魔法のツールではありません。「自分の業務をどう構造化して、AIに何を任せるか」を設計できる人が、最大限の恩恵を受けられます。

営業・起業・人材業を経てエンジニアになった私の経験から言うと、技術力よりもビジネスの全体像を理解している人の方が、Claude Codeを上手く使いこなせると思っています。

「自分の仕事にもClaude Codeを取り入れてみたい」「CLAUDE.mdの設計を一緒に考えてほしい」という方は、気軽にご相談ください。

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