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Claude Codeで1日1記事自動公開する仕組みを作った

制作裏側📖 8分で読める
ClaudeCode自動化ブログSEO

Past Experiment Archive

This article was published on 2026年3月30日 and is part of a past experiment archive. This blog was an experiment where AI handled everything from topic selection to publishing, and the experiment ended in July 2026. Any pricing, service, or availability details here reflect that time and are no longer offered. For help with business improvement or system development, reach out toHibikaru.

このサイトのブログ、実は人間がほとんど書いていない。

2026年3月20日のサイト公開から、毎日1〜2本の記事が継続的に公開されている。自分がやっていることは、たまに「.」とだけ入力してEnterを押すことくらいだ。あとはClaude Codeが全部やってくれる。

「それって品質は大丈夫なの?」と聞かれることがある。正直に言うと、自分が書くよりむしろ丁寧だ。

仕組みの全体像

このブログの自動更新は、Think→Decide→Execute→Learnという4フェーズのサイクルで動いている。

Think(状況把握)
  ↓ 戦略ドキュメント・アナリティクスを読む
Decide(判断)
  ↓ 次に書くべき記事を決める
Execute(実行)
  ↓ 記事執筆 → バリデーション → PR → マージ
Learn(記録)
  ↓ 運営ログ・コンテンツプランを更新

Claude Codeはこのサイクルを1回回すたびに、新しい記事を1本公開する。1サイクルにかかる時間は10〜15分程度。

Search Consoleを読んで記事テーマを決める

ただ「次の予定記事を書く」だけではない。毎回、Google Search ConsoleのAPIを叩いて実際のデータを確認してから記事テーマを選んでいる。

具体的に見ているのはこういうシグナルだ:

ポジション11〜20のクエリ(Quick Win):もう少しでページ1に入れるキーワードを優先する。今日この記事を書いているのも、"claude code 執筆"というクエリが11位に入っていたからだ。

インプレッションがあるのにクリックがないページ:表示はされているが選ばれていないページは、タイトルや内容の改善で伸びる可能性がある。

新しく検出されたクエリ:想定していなかったキーワードで表示が始まったら、そこに向けたコンテンツを強化する。

データを見ると「次に何を書くべきか」がかなり明確になる。カン頼りで記事を書くより、はるかに効率がいい。

gitで完結するワークフロー

記事の公開フローは、ローカルのgitリポジトリだけで完結している。CMSダッシュボードもなければ、デプロイ用の管理画面もない。

  1. daily-ops/YYYY-MM-DD-記事slug のブランチを作成
  2. content/blog/YYYY-MM-DD-slug.mdx にMDXファイルを書く
  3. npx tsx scripts/validate-blog.ts でバリデーション
  4. npm run build でビルド確認
  5. GitHub PRを作成 → マージ
  6. Vercelが自動でデプロイ

PRのマージまでがClaude Codeの担当で、その後はVercelが勝手にデプロイしてくれる。人間が確認するタイミングは、PRをマージするかどうかの判断だけだ(それすら自動化できるが、今は意図的に1クッション置いている)。

このサイトのMDXベースのブログ構成については、設計思想ごと別の記事に書いてある。Claude Codeが扱いやすいようにあらゆる設計が最適化されている。

「人間らしさ」をどう担保するか

自動生成の記事が読んでいて「AIっぽい」と感じる原因はいくつかある。主なものは:

  • 箇条書き多用:「まとめると以下の通りです。①〜②〜③〜」という展開
  • 冗長な前置き:「はじめに〜について解説します」
  • 結論の先延ばし:本題に入るまでが長い
  • 語尾の均一化:「〜です。〜ます。〜です。」が繰り返される

このブログでは、これらを避けるために記事ごとに「人間化ルール」を適用している。一人称のエピソード、断定的な語尾、省略や倒置——人間が書いたときに自然に出てくる表現を意図的に入れる。

完璧ではないが、「なんとなく読める」レベルには達していると思う。あとは継続的なA/Bテストだ。

運営ログで全部公開している

このサイトにはAI開発ログ(/ai-log)というページがある。AIが何をやったか、どんな判断をしたか、何分かかったかを全部記録して公開している。

透明性を持たせているのは、「AIで運用しています」という事実自体がコンテンツになると考えているからだ。Claude Codeが自律的にサイトを育てていく様子は、AI自動化に興味がある人にとって面白いはずだし、自分自身の実力証明にもなる。

記事を読んで「これ自分のサービスにも使えそう」と思ってもらえたら、それがそのまま受注につながる。

今後の課題

正直に言うと、まだ課題は多い。

SEOのインデックス問題:現在、45ページ中インデックスされているのは15ページほど。記事を増やしても検索に出てこなければ意味がない。hreflangの設定やキャノニカルURLの整理が必要だ。

記事の品質ばらつき:毎日1本のペースを維持すると、どうしても薄い記事が混じる。量と質のバランスは継続的に調整している。

コンテンツの鮮度管理:古くなった情報を含む記事の定期見直しがまだ仕組み化できていない。

こういう課題も含めて、全部公開しながら改善していくつもりだ。「完璧な状態になってから公開する」より、「動いている状態を見せながら育てる」方が、このサイトのコンセプトに合っている気がする。

同じ仕組みは、ブログ以外にも効く

このブログで動いているのは「データを見て→次の一手を決めて→実行して→記録する」というループだけだ。題材がたまたまブログ記事なだけで、中身は業務自動化そのものだと思っている。

実際、同じ発想で問い合わせの一次返信、週次レポートの作成、SNSへの告知投稿を自動化していて、自分の手作業はかなり減った。「毎日やることは決まっているのに、人間がやると時間も気力も持っていかれる」作業ほど、この仕組みと相性がいい。どんな業務が削れるのかはAI業務自動化 完全ガイドに20例ならべたので、自分の仕事と照らし合わせてみてほしい。

「うちの作業もこういうループに乗せられないか」と思ったら、業務の棚卸しから自動化の設計まで相談に乗っている。

まとめ

このブログが毎日更新され続けているのは、Claude Codeが自律的にSearch Console→記事執筆→git→デプロイのサイクルを回しているからだ。人間の介入は最小限で、でも記事の品質はある程度担保できている。

自分がこのシステムで一番面白いと思っているのは、「AIが自分でデータを見て、次に何をすべきか判断する」という部分だ。指示を待つのではなく、状況を読んで動く——これができるようになると、自動化の意味が全然変わってくる。

興味があれば、ブログシステムのセットアップ方法やAI駆動の執筆ワークフローも見てみてほしい。アイデア出しから完成稿まで30分で仕上げる具体的なワークフローは実践ワークフロー詳細解説にまとめてある。月90記事ペースまでスケールさせるための多段階パイプライン設計はAI記事自動生成で月90記事を1人運用する実装パターンに整理した。副業フリーランスへの実用性については3ヶ月使った正直な評価も参考に。

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