ソロプレナーがAIチームを機能させるために変えた8つのこと

Claude Codeを使いこなしていますね、と言われることが増えました。
正直、私はエンジニアではありませんし、特別なプロンプト集があるわけでも、裏技のようなコマンドを知っているわけでもありません。

強いて言うなら、変えたのは「指示」ではなく「環境」です。

最初の頃は、思いついたタスクをその都度AIに頼んでいました。それなりに便利でしたが、あるとき気づいたんです。「AIに何を、どう指示するか」を毎回自分で考えている時点で、それこそがボトルネックになっている、と。

だから、指示の工夫の前に、AIが迷わず動ける環境を先に用意することにしました。

前回のnoteでは、市場調査からピッチデック制作までを8名のAIチームで進めた話を書きました。あれは一つのプロジェクトの中の話でしたが、今回書きたいのは、その前提にある日々の業務そのものの話です。

一人で会社を立ち上げ、事業開発のほとんどをAIと二人三脚で進めています。時には右腕として、時にはメンターとして、時には壁打ち相手として、時にはチームとして——場面に応じてAIの立ち位置を変えながら使ってきました。

そこから数週間かけて、業務の土台を一つずつ組み直しました。実際に何を変えたのか、8つに分けて紹介します。

Claude Codeにプロジェクトの記憶を持たせる

以前は、新しいチャットを始めるたびに、事業の背景や過去の決定事項を毎回説明し直していました。同じ話を繰り返すのは、地味に負担が大きいものです。

そこで、プロジェクトの前提やルールをまとめたCLAUDE.mdを育てることにしました。今は、こちらが説明し直さなくても、Claude Codeがプロジェクトの文脈を踏まえて動いてくれます。

資料の整理を、自分の仕事から外す

以前は、思いついたことや受け取った資料を、とりあえず「未整理」フォルダに放り込むだけでした。そのまま溜まっていくことも珍しくありませんでした。

今は、新しい資料が入ると、内容を読んだ上で適切なフォルダへ自動的に仕分けられます。実際に、溜まっていた資料をまとめて渡してみたところ、市場調査系・プロダクト設計系ときちんと振り分けてくれました。整理そのものを、自分の仕事から外した形です。

Notion APIで、業務の基盤をひとつにつなぐ

以前は、note運用・タスク管理・SNS運用が、それぞれ別々の場所でバラバラに動いていました。横断的に見たり、まとめて操作したりはできませんでした。

そこで、これらをNotion上でつなぎ、Claude Codeから横断的に読み書きできる状態に整えました。この記事自体も、その基盤の上の1ページとして存在しています。ステータスを変えながら、Claude Codeとやり取りを重ねて仕上げました。

こうして基盤を一本化したことで、ここから紹介する運用も、一つずつ作り直せるようになりました。

GTDタスク管理を、会話だけで回す

以前は、思いついたタスクをNotionの画面を開いて自分で入力し、種類や予定日も自分で設定していました。今は、Claude Codeに話しかけるだけで運用できます。

「〇〇やらないと」と一言つぶやけばその場でタスクが登録され、「明日やる」と言えば実施予定日が設定されます。仕分けや、ステータスを進行中・完了に変える操作も、会話のまま任せられます。「今日のタスク」と聞けば、当日分に加えて期限切れの未完了タスクまで一覧にしてくれるので、朝の確認もそこで完結します。

note編集チームを構築する

このnote記事も、実はこのチームの中から生まれた一本です。体制はシンプルです。Claude Codeを編集部、自分を編集長としています。
一人でnoteを書いているつもりでしたが、気づけば仕事の進み方は編集部そのものでした。編集部の中では、工程ごとに担当を分けています。

• リサーチ担当:ネタ収集・整理

• 執筆担当:構成案・初稿の執筆

• ファクトチェック担当:事実確認

• 校閲担当:推敲・タイトル決め

ここまでの4つはすべてClaude Codeの担当です。アイキャッチ画像の生成だけはChatGPTに任せています。そして、編集部が仕上げてきた原稿をレビューし、公開してよいかを最終的に判断するのが、編集長である自分の役割です。

ネタ収集
以前は、企画会議で出たネタのうち選ばれなかったものが、そのまま忘れられて消えていました。今は、リサーチ担当が毎朝7時に自動でネタ集めを行っています。ネタになりそうな情報を調べ、「ネタ素材」というデータベースに溜めていきます。X投稿の反応や人との会話で気づいたことなど、自動では拾えない情報は、自分が思いついたタイミングで書き加えます。

金曜夜:ネタブレスト会議
その週に集まった素材を、リサーチ担当が一覧でレビューします。重複や似たテーマ、鮮度や優先度を整理し、過去記事と被っていないかを確認した上で、記事ネタに上げられるものを選別します。選ばれた候補は、「ネタ一覧」という別のデータベースに、まだ選定されていない状態で並びます。

土曜:企画会議
選ばれたネタ一覧と、まだ評価していない素材を、Claude Codeと一つずつレビューしながら、記事にするか見送るかを判断していきます。見送られたネタも消しません。「何回検討されたか」を記録として残しているので、次の会議で優先度を判断する材料になります。

執筆〜公開
企画が決まったあとは、執筆担当が構成案と初稿を書き、ファクトチェック担当が元の資料と照らし合わせて事実確認をし、校閲担当が文章を整えてタイトルや見出しを決めます。原稿が上がってきたものを、自分が最終レビューした上で、公開の判断を行います。

SNS運用チームを一元化する

以前は、投稿の反応分析や次に書くネタの管理が、手元のファイルに散らばっていました。どれが最新の状態か、自分でも分からなくなることがありました。

今は、週に一度、Claude CodeがXのアナリティクスを取得し、Notion上の「週次分析ログ」に記録しています。ただ、ここでAIに任せているのは分析と整理までです。判断は自分で行います。

投稿は「日常・体調」「時事・共感」「ビジネス・ノウハウ」「事業関連」などのカテゴリに分け、カテゴリごとの平均インプレッションやエンゲージメント率を見ます。単週の数字だけでは判断しません。3〜4週分のデータが溜まってから、傾向として評価するようにしています。

中でも事業関連の投稿は例外です。反応率が短期的に低くても比重は下げず、最低週1本は継続する、というルールを別に設けています。数字だけに経営判断を渡さない、という考え方です。

投稿ネタの管理も変わりました。市場調査やプロダクト戦略の資料を根拠に、Claude Codeが投稿ネタの候補を「投稿ネタ一覧」というデータベースに整理してくれています。ただし、ここにあるのはあくまで叩き台です。実際に投稿する前には、数値や未公開情報が混ざっていないかを都度確認しています。

メールとカレンダーを、『対応する仕事』から『確認する仕事』に変える

以前は、メールの確認も予定調整も、すべて手動でした。今は、毎朝7時にClaude Codeがメールを確認・分類し、返信の下書きを作成してくれます。予定調整が必要なものは、カレンダーへの登録まで進めてくれます。

自分がやっているのは、その下書きや登録内容を確認することです。ゼロから対応していた頃と比べると、確認すべき範囲がぐっと絞られました。

Garmin Connectと連携し、コーチをつける

以前は、Garminで記録したワークアウトデータを、ChatGPTに手動でインポートして分析させていました。今は、データの取得から分析までをClaude Codeに任せています。

ランコーチとして、客観的なデータをもとに評価と今後の改善点を提案してくれます。自分がやるのは、そのアドバイスを踏まえて、実際に何を練習に取り入れるかを決めることです。

AI活用の本質は、組織設計

ここまで並べてみて、あらためて感じるのは、自分がやったのはAIに仕事を「頼む」ことではなく、AIが「動ける場所」を作ることだった、ということです。

優秀な人がチームに加わっても、役割や情報、判断基準が渡されなければ、力を発揮できません。これは、AIでも同じだと思います。毎回、細かく指示を出し続けている状態は、実は自分がAIのオペレーターになっているだけなのかもしれません。AIに何を任せるかだけでなく、どんな環境・役割・権限を与えるかのほうが、実は重要でした。

少なくとも今の自分にとって、AI活用はツール選びよりも、組織を設計することに近づいています。これが、8つの取り組みを通して見えてきた、今のところの結論です。

正直、まだ試行錯誤の途中です。今回書いた運用も、これからまた作り直すことになると思います。うまくいかなかったことも含めて、また今後のnoteに残していくつもりです。