Claude×技術ブログで執筆環境が激変！次世代AI協働ワークフロー解説

挨拶

ども！7月の追い込みが激しくて、いろんなものに追い回されている龍ちゃんです。まぁすべてを引き受けたのは自分なので自己責任ですが、調子に乗っていたなと反省しています。とはいえ、割と順調に片付いているので、余裕が出てきたからこその発言なんですけどね。

6〜7月は13本ほどブログを執筆していますね。そんなブログのお話を今回書いていこうと思います。前半は若干のポエムの可能性もあるので、流し見で見てもらえればと思います。

今回は「Claude活用で変わった技術ブログ執筆のお話」になります。それでは始めましょう。

導入：なぜ僕が技術ブログを書くのか

いきなりポエム開始です。

技術ブログを始めたきっかけ

初投稿が2022年の10月「Tailwind環境をシンプルに構築 :Tailwind」です。そこから、2年と9か月経過して執筆時点で159本のブログを書いてきました。正確なきっかけは覚えていないですね。ただ、1年目の目標を「PV数だと勝てないから投稿数の1位は取ろう！」と設定したことは覚えています。

継続する理由と得られた価値

初投稿から習慣化してきたという感じですね。今でも文章を書くのは苦手ですが、「いやだな」と思う前に執筆に入れるぐらいには習慣化されました。

エンジニアにとって自分の考え方をまとめるという行為って大事ですよね。ブログを書くと「まとめる」という思考プロセスを使うので、そんな能力がちょっとだけ成長しました。（いまでも日常報告やバグ報告で注意されたことがあるので、「ちょっとだけ」って書きました…）

あと最近目撃したことなんですが、Qiitaなどの記事で自分のブログが引用されていてテンションが上がったこともあります。一方で、寝て起きてTwitterでやり玉に挙げられているブログが自分のブログだったこともあります。100本ぐらい書いて初めてやり玉に挙げられたので、むしろうれしかった気持ちだけ残ってますね。

習慣化してなんとなく楽しいから書いています。あとは、どこかで戦ってるエンジニアの助けになればいいなってちょっと思ってます。

執筆における課題と葛藤

まぁこれだけ書いてりゃ、不安や葛藤とはそれなりに向き合ってきているわけです。「このブログ有益か？」「書いている意味あるか？」みたいな気持ちになりながら「投稿ボタン」を押すのが結構好きなんですけどね。ただ、何本書いてもそんな気持ちがなくなることは一切ないですね。

また、ブログのネタに関しては「業務→ブログ」という流れがよくありました。これだと、定型業務ばかりの世界にいるとブログの執筆が止まります。これは検証フェーズが業務の外側にあると、時間ねん出が難しいからですね。継続的な発信のための時間確保もいまだに抱えている課題です。これは、ブログ初期から変わっておらず、以下のようなブログを執筆していますw

• 新米フロントエンドエンジニアが1年でブログを100本投稿した話｜SIOS Tech lab
• ブログを連投するための工夫｜冒険の書

Claude導入前の執筆環境

ここでは、Claude導入前の執筆現場に関して紹介していきます。

実際の執筆フローと時間配分

ブログの行為を細分化：タイトル・コンテンツ・サムネイル・、恵田ディスクリプション・本文・ブログのアウトライン・原案

「ブログを書く」といっても様々な要素があります。思いついた要素を書き出してみると、以下のような流れになります。

執筆から公開まで、未検証の場合は12時間程度で、長いブログでは36時間ほどかかるときもありました。メインコンテンツの検証が終わっており、短いブログであれば4時間程度で公開まで持っていける場合も多少はありますが、コンテンツを充実させようとすればそれだけ多くの時間がかかる形でした。

抱えていた具体的な課題

約3年継続していると、いろいろな課題や問題に直面しました。大きく体現すると下の3つにまとめることができます。

• 時間的制約
• 品質面の不安
• 継続性の課題

「時間的制約」

本業はエンジニアなので、プロジェクトにアサインされていたり、決まった納期の仕事があったりするため、ブログ執筆はその外側で行う必要がありました。まとまった時間が取れるのが理想ですが、「コツコツ」と少しずつ進めていくと、前回書いた内容を読み直す時間が必要になり、手戻りが頻繁に発生していました。（気分によって表現の方法が異なって大変でしたね…）

「品質面の不安」

投稿後に先輩や上司から連絡をいただいて、修正した経験が何度かあります。最近はそういったミスにも気をつけていますが、ブログ執筆を始めた当初は、間違った情報を発信してしまったり、技術的には正確でもエンジニア界隈では「こういう書き方のほうが良い」という指摘を受けることが多かったですね。

「継続性の課題」

業務で学んだことのアウトプットとして取り組んでいました。業務で新しいことを学ぶ機会が少ない場合は、ブログのネタも限られてしまいました。ブログのために新たな技術を学ぶにしても、体力的にも精神的にもアイデアを出すのが特につらかったです。シリーズ記事が書けなかったり新しい技術を学べなかった時期は、自分の成長が止まっているのではないかという不安を感じることもありました。（意外とブログが心の支えになっていたんですね）

効率化への試行錯誤

もちろん、ただブログを書いているだけではありません。ブログ執筆にかける時間を減らすための取り組みもいろいろ実践しています。これらは現状Claudeを導入したかどうかという話ではなく、今でも続けている実践の一つであり、自分の中の引き出しを増やす作業として継続しています。

• サムネイルテンプレートによる効率化
• ブログ執筆の分割化
• 人のブログを読む

「サムネイルテンプレートによる効率化」

毎月、シリーズとして使える汎用的なサムネイルを事前にデザインしておき、タイトルが決定した瞬間にサムネイルが完成するようなテンプレートを作っています。

「ブログ執筆の分割化」

アウトラインだけを先に準備したり、調査・検証だけをする時間と執筆する時間を分けています。その時の気分や体調、取れる時間に応じて、ブログに対する最適なアクションを選択するようにしています。

「人のブログを読む」

これも自分の中の引き出しを増やす作業として重要です。ブログの構成やコンテンツ、特に図などの見せ方についての引き出しを増やすために、他の人のブログを読むことは非常に参考になります。そのため、移動時間や休憩時間などの空き時間を活用して、他のエンジニアや企業ブログを積極的に読むようにしています。

Claude活用による変化

それでは、実際にClaudeを導入してどう変わったのかについて、以下では解説していきます。

導入のきっかけ

導入のきっかけは、弊社でも生成AI事業への関心が高まり、専用の小規模チームを結成して検証を進めたことです。その一環として、Azure OpenAIサービスを使ったサービス開発や、クラウドサービス検証なども並行して行っています。弊社ではYouTubeでAI関連の情報発信をしたり、定期的なセミナーを開催したりしているので、もし興味がある方はそちらをのぞいてみてください。

• YouTube：AI Tech Cafe
• Nextech Solution セミナー一覧

具体的な活用場面と効果

Claudeの活用は、大きく5段階に分けることができます。

1. テーマ企画段階
2. アウトライン作成
3. 検証段階
4. 執筆段階
5. 構成品質チェック

1. テーマ企画段階

ブログのアイディアを思いついた段階で、Claudeと対話しながら内容を詰めていきます。「こういう内容を思いついたんだけど、どう思う？」といった質問をして、コンテンツを深掘りしていきます。この対話によって、「こういう内容も絡めて書けるな」という気づきが生まれ、コンテンツの幅が広がります。また、初期調査として、構成の組み方や必要な技術についても情報収集を行っています。

2. アウトライン作成

書く内容が決まった時に、どういう流れで文章を書いていくかをClaudeに提案してもらいます。人間が一から考えるのではなく、AIに出力してもらうことで、執筆前に「この観点が必要だった」といった見落としを未然に防ぐことができています。この段階でのClaudeの支援はとても優秀です。

3. 検証段階

公式リファレンスの調査や参考文献、技術ブログなどの情報をリストとしてまとめてもらい、検証時に役立てています。またClaudeだけでなく、GitHub Copilotなどを使ってコーディング支援も受けています。自分で書いたコードに適切なコメントを追加してもらったり、解析コメントだけを出力してもらったりといった活用をしています。

4. 執筆段階

下書きをまるごと書いてもらうことはあまりしませんが、部分的なコラムなどAIに依頼しても問題ない部分を切り分けて書いてもらっています。また、私がよく使うのは、とりあえず書いた内容の誤字脱字の修正や文体の統一です。気分によって表現方法が異なってしまうことがよくあるので、そういった部分の修正を主にClaudeにお願いしています。さらに、ブログ内に登場する図の作成にもClaudeを活用しています。

5. 構成品質チェック

別ブログの評価やファクトチェック、技術ブログとしての質、トレンド性やSEO観点での優位性などをAIに判定してもらっています。つまり、私のブログを最初に読むのはAIだと言っても過言ではありません。この「生成AIを第一読者にする」というアプローチについては、「【実践解説】技術ブログ品質チェック術｜Gemini Deep Researchで5分検証」で詳しく書いているので、ぜひ見てください。

2025-07-07 【実践解説】技術ブログ品質チェック術｜Gemini Deep Researchで5分検証

このサムネイル、少し胡散臭いセミナーっぽくて、個人的には気に入っています。

比較で見る変化

「比較で見る変化」と題していますが、これは皆さんの目で実際に確認していただければと思います。2022年、2023年、2024年、そして2025年に書いたブログから、当時の私が力を入れて書いたものをまとめていますので、ぜひ読んでいただければと思います。

• 2022：Google Apps Script 簡易API編　初心者向け
• 2023：YouTube APIを使って自動で自分の動画の分析情報を収集する【GAS】
• 2024：プロジェクト開発手法を解説：ウォーターフォール、アジャイル、MVPの特徴
• 2025：Azure SWA×Next.js認証API統合を実践解説【DevContainer〜本番まで】

具体的な数字については、投稿頻度にはコンテンツ量などの要素があり純粋な比較は難しいものの、変化は明らかです。ブログを見ていただくとわかりますが、2025年にAIを活用して書いているブログは内容がかなり充実しています。また、サムネイルもおしゃれになっています（これが使用ツールの変化か私のデザイン力向上かは置いておいて）。

ブログの構成も大きく変わりました。以前は章立てがざっくりしていたり情報が不足している部分がありましたが、最近は品質チェックを導入しているため、章立てが細かく分かれています。また、背景説明から問題提起、解決編へとスムーズに導く自然な文章構成になっています。

面白い例として、完全にAIに執筆してもらったブログも一件あります。私がシリーズ3本を1週間（合計約24時間）かけて書いたブログを入力として使い、文体を抽出したプロンプトを用意してAIに投げたところ、執筆時間わずか2分という驚異的なスピードでブログが完成しました。

体感の投稿頻度や質は上がっていますが、月ごとの比較では信頼性の高いデータを示すのが難しいです。PV（ページビュー）についても、以前は10人程度しか見られないブログもありましたが、トレンド性を意識することで大幅に改善しました。月間比較では10倍や100倍になったケースもあります（過去の私のブログが単に良くなかったという可能性が大です）。

品質の低いブログを公開前に止められる取り組みが効果を発揮しているのでしょう。思えば、昔の自分は全ての事柄をブログにアウトプットしていたので、狂気的ですよね。

現在の最適化された執筆環境

現在ではClaudeを活用することによって、ブログの作業を分割しても問題なくなりました。これはなぜかと言いますと、まず文体の調整や誤字脱字はすべてAIによって修正してもらえるので、どのタイミングで執筆をしたとしても一貫性を保てるようになりました。

そして、新しいフェーズとして、AIによる品質向上チェックを追加しています。また、執筆現場では、完全にきれいな文章を書くというよりも、まず文章に起こすということを意識しているので、執筆時間自体は今までと比べて大幅に短縮されています。企画・リサーチ・構成設計の部分もAIに助けてもらっているので、Claudeにアクセスできる環境さえあれば、作業を分割して進めることができるようになり、あらゆる場面で独立した作業が可能になっています。

また、Claude導入以前との大きな違いは、業務とそのアウトプットとしてブログを書いていた際の検証部分をAIに助けてもらうことで、スムーズかつ今までと比較にならないスピードでの検証が可能になりました。検証や調査も効率的に行えるようになったので、AIにできる部分は積極的に任せています。

最適化後の執筆プロセス（総時間：4-6時間）

試験的取り組みとして、音声入力を活用してキーボードを叩かずに、言葉で発することで文章を文字起こしして、それをAIに補正してもらうような活動もしています。これをすることによって、まず指が疲れないのが最高ですね。長編のブログを書くと、すごく指が筋肉痛になるんじゃないかっていうぐらい酷使してしまうので、そういったところがなくなったというのは結構効果的ですね。これがいい感じにまとまったらブログとして出していきますので、お楽しみに。

各工程でのClaude活用（プレビュー）

各工程でのClaude活用（プレビュー）については、Claudeにどのようなプロンプトを投げかけ、具体的にどう活用しているのかをご紹介します。

企画段階での活用例

この使い方では、ブログを書く前に内容を詰めるための作業を行っています。こちらのブログは最終的に「Claude調教術 暴走パターンを制御する3つのプロンプトテクニック」というブログになりました。

プロンプト：
プロンプトを書くのが苦手な方向けにブログを書こうと思っています。
Goal 
- ブログの仮タイトル
- コンテンツの一覧の作成:ブログの分析者としてブログコンテンツの価値や差別化に関して、SEO観点から競合調査するための調査計画書の作成

Plan
- ブログの各コンテンツを対話的に確認する
- ブログのコンテンツに関する情報が足りていない場合は確認
- コンテンツからSEO的観点で追加コンテンツの提案
- ステップの終了確認：終了しない場合は、再度対話的に確認

出力例：
プロンプトが苦手な方向けのブログ企画、素晴らしいアイデアですね！SEO観点からの競合調査も含めた包括的な計画を立てましょう。
仮タイトル案
「プロンプト初心者でも今日から使える！AI活用術ブログ」
...

執筆段階での活用例（校閲と表現の統一）

この使い方では、ブログの執筆中に使用しています。今もNotionの右側にはClaudeが開かれています。ここでは、校閲と表現の修正を行っています。

プロンプト：
ブログのアウトラインと部分的に執筆した内容を送付します。
部分的に執筆したので、校閲と表現の修正をお願いします。

「執筆前整理」のセクションに関しては出力に含めなくてよいです。

何か懸念や疑問がありましたらチャットで簡素にまとめて質問してください。

- 添付1:ブログアウトライン
- 添付2:執筆した部分的なブログ

出力例：

ども！7月の追い込みが激しくて、いろんなものに追い回されている龍ちゃんです。まぁすべてを引き受けたのは自分なので自己責任ですが、調子に乗っていたなと反省しています。とはいえ、割と順調に片付いているので、余裕が出てきたからこその発言なんですけどね。

6〜7月は13本ほどブログを執筆していますね。そんなブログのお話を今回書いていこうと思います。前半は若干のポエムの可能性もあるので、流し見で見てもらえればと思います。

今回は「Claude活用で変わった技術ブログ執筆のお話」になります。それでは始めましょう。
~~省略~~

以下は実際の執筆中の画面です。

品質チェック段階での活用例

この使い方では、「【実践解説】技術ブログ品質チェック術｜Gemini Deep Researchで5分検証」で解説している内容と似ています。受け取った評価をそのまま信じるわけではありません。ですが、最新リソースなどから複合的な観点での品質チェックを行ってくれます。

今回のプロンプトではE-E-A-Tとトレンド性という観点で評価を行ってもらっています。

プロンプト：
添付されたファイルから内容を把握して、技術ブログとして評価してください。
E-E-A-Tとトレンド性なども含めて評価をよろしくお願いします。

- 添付ファイル：完成したブログ

出力例：
この技術ブログを分析して評価いたします。

全体的な評価
この記事はDevContainerを使用したStreamlit開発環境の構築について具体的で実用的な内容を提供しており、技術ブログとしての質は高いです。

各要素の評価
E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）
Experience（経験）: 8/10

実際の開発経験に基づいた内容
具体的な設定ファイルとコード例を豊富に提供
flake8とblackの設定競合問題など、実開発で遭遇する課題を解決
~~~省略~~

現在のツール使い分けと課題

現在のツール使い分けと課題について説明します。私が使用できるAIツールは、Notion AI、Gemini、Claude、そしてGitHub Copilotの4つです。

Notion AI → Claude への移行体験

これまでのツール活用としては、Notion AIとClaudeを使っていました。タイトルやメタディスクリプションはNotion AIで作成していましたが、現在はNotion AIからClaudeに完全に移行しています。

Notion AIの活用方法として、Notion上で執筆をしているため、初期の文法の誤りや日本語的な表現の誤り、文章構成などの部分で特に活用していました。そして最終的に構成した文章をClaudeにも入力して、全体的な修正を行っていました。つまり、Notion AIで部分的な修正を行いながら、最終的な調整はClaude側でやってもらうという使い分けをしていました。

Claude移行後は、技術的な正確性と構造化された対話の質が大幅に向上しました。特に技術ブログ執筆での精度が圧倒的に向上し、修正した内容をそのまま反映できるため、執筆環境においてはClaudeがとても魅力的です。

Gemini活用の現状と品質チェック手法

Geminiも使えるのですが、Geminiは「AIを第一読者にする」というブログで紹介したように活用しています。執筆段階でGeminiを使うことはほとんどなく、調査やブログの最終的な評価の部分でDeep Researchを活用しています。

執筆に関連する使い方としては、執筆後のブログコンテンツの評価やブログを書く前の調査という部分です。Geminiでできることは、Claudeでも同様のことができます。

Geminiの利点として、会社のワークスペースで契約していて単純に使い放題なのが強みです。一方で私はClaudeをProプランで契約していますが、5時間ごとに利用制限がある点が弱点です。そのため、日常的な調査はGeminiに任せ、より詳細なタスクはClaudeに任せるという切り分けを行っています。

Research機能の比較：Claude vs Gemini Deep Research

ClaudeのResearch機能は2025年5月現在、日本、アメリカ、ブラジルのMax、Team、Enterpriseプランのユーザー向けにβ版として提供されています。私は「AIを第一読者にする」という手法を実践していますが、これはClaudeでも同じことをやっています。

ClaudeのResearch機能とGeminiのDeep Researchを同時に使い、両方のAIがOKと言えば概ねOKだろうと判断しています。つまり、第一査読者、第二査読者のような感じで使っています。

検索能力について、文章中で「600件検索」と記載しましたが、これは私の記憶違いの可能性があります。実際の検索件数については、使用する際の複雑さや設定によって変動するため、正確な数値比較よりも、出されたレポート結果の質が重要です。

体感的な違いとして、Geminiの方が出すレポートは非常に硬くて読みにくいです。一方、Claudeのレポートも硬さはありますが、レポート形式の指定ができるので、フォーマットを定義できる点でClaudeの自由度が高いと感じています。

各AIサービスの特徴と使い分け

各AIサービスにはそれぞれ強みと弱みがあり、得意な分野と不得意な分野があります。役割が重複する部分でも好みの差があります。

文体・表現の違い

• Gemini: 表現として非常に硬い文章を出力
• Claude: 指定すれば柔らかい文体や特定のスタイルで表現
• Notion AI: 入力ができる領域は限定的だが小さい範囲での修正の力は協力

GitHub Copilot の特化領域 GitHub Copilotはコードレビューやコード関連に特化している点が強みです。ClaudeもGeminiもコードを出力できますが、拡張機能で簡単に使えるGitHub Copilotは非常に便利です。特に設定なしでGitHubと連携できるので、GitHub上で何かサービスを使うならCopilotが優勢です。

単純に比較することは難しいですが、それぞれの得意分野を見極めながら活用していきたいと思います。今後のブログでは、Claudeで検証している内容がGeminiでもできるのかといった比較も触れていければと思います。

今後の展望とシリーズ予告

今後の展望と課題

最近気になっているのは、Claudeでツール連携ができるようになった点です。これがもう少し使いやすくなれば、NotionやGitHubとも連携できるので、Claude上でアクセスするだけで様々なサービスに問い合わせができるようになるでしょう。

ただし、AIにすべてを委譲することでレート制限に達したり、課金が高額になるリスクもあるので、安全に運用できる仕組みも今後しっかりと設定する必要があります。

今後はブログの執筆だけでなく、PV数などの分析や、ブログコンテンツにさらに踏み込んだAI活用も模索していきたいと思います。当面の計画として、各プロンプトのテクニックをシリーズ形式で執筆していこうと考えています。

実際に現在取り組んでいる内容として、Claudeでブログコンテンツからツイート（X）の投稿文を生成する検証も行っており、その結果もブログに掲載しています。ブログ作成からSNS投稿、継続的な発信、校閲といった一連のプロセスを通して、情報発信という観点とAIの組み合わせによる新しい可能性を探っていければと思っています。

シリーズ記事の執筆予定

今後、シリーズとして執筆したブログは以下にまとめていきます。まあ、現状では一本も執筆していないので…。えっと、もしも更新が止まっていたら、X上でつついてください。

各記事で執筆する予定のコンテンツを箇条書きでまとめておきます。

第2回：品質向上編

• 技術的正確性の担保方法
• 読者体験最適化のテクニック
• 実際の改善事例と測定方法

第3回：構成・アウトライン編

• 論理的な構成設計のコツ
• 読者レベル別の調整方法
• SEOを意識した構造化

第4回：SEO最適化編

• 技術系キーワード戦略
• 検索意図に合わせたコンテンツ設計
• 効果測定と改善サイクル

第5回：ビジュアル制作編

• Artifacts活用の図解作成
• 技術概念の可視化テクニック
• 読者理解を深める工夫

第6回：サムネイル・デザイン編

• クリック率向上のデザイン戦略
• A/Bテストによる最適化
• 継続的な改善プロセス

読者への呼びかけ

技術ブログの執筆に取り組んでいる皆さんにとって、今回紹介したClaude活用法が少しでも参考になれば幸いです。AI技術は日々進歩しており、新しい活用法も次々と生まれています。

実際に試してみて、うまくいった方法や課題があれば、ぜひコメントやSNSで教えてください。皆さんの体験談も今後の記事に反映していきたいと思います。

次回の記事もお楽しみに！そして、更新が止まっていたら遠慮なくつついてくださいね。