2026年8月29日の記録
作る量が増えたら、次に必要なのは「改善の仕組み」だった。
100日チャレンジ、92日目。今日は、昨日まで進めてきた「仕組みを作る」という流れから、少しフェーズが変わった1日だった。
Claude Codeのリモート環境を確認して、前髪縮毛矯正の記事は新規制作から数値計測へ。さらにSearch Consoleのデータを使って、前髪記事だけじゃなくサイト全体の記事調査まで広げた。
そこで見つかったのが「以前は取れていたのに、少しずつ順位やクリックを落としている記事」だった。
これまでの自分は、とにかく新しいものを作ることに時間を使ってきた。でもコンテンツが増えてきた今は、作って計測して、異変を見つけて原因を調べて修正して、また計測する、この循環を回すことの方が重要になってくる。92日目にして、ようやく「作った後」に本格的に目を向け始めた。
Claude Codeのリモート環境が、ようやく日常の道具になってきた
まず今日は、Claude Codeのリモート動作確認からスタート。昨日までに、Macを起動したときに必要な処理が自動で立ち上がるように設定していた。今日はその動作を実際に確認。問題なく動いた。
一つひとつを見ると小さな改善だと思う。でも「Macを開いて、ターミナルを操作して、リモート環境を立ち上げる」という手順が「Macを開けば使える」に変わる。毎日使うものほど、この数ステップの差が大きい。
AIを使うこと自体よりも「AIを使い始めるまでの面倒」を減らす。最近は、こういう環境づくりの重要性をかなり感じている。
前髪縮毛矯正は「記事を増やす」から「数字を見る」へ
前髪縮毛矯正の記事についても、一つ区切りがついた。必要な記事と回遊ルートはかなり揃ってきた。だからここから先は新しい記事をただ増やすのではなく「今作った記事が実際にどう評価されるのか」を見る段階に入る。
今日はその準備として、Search Consoleを使って現状を確認した。ただ前髪縮毛矯正の記事は公開してからまだ日が浅い。現時点では、判断できるほどのデータは溜まっていなかった。
ここで無理に結論を出しても意味がない。なので今回は「どういう数字を、どう取得して、どう比較するのか」という計測方法を確認するところまで。データがないなら待つ。これも運用では大事なのだと思う。
以前なら数字を見た瞬間に何か変えたくなっていたかもしれない。でも判断できるだけの材料がなければ触らない。作ることと同じくらい「待つこと」も運用の一部なのかもしれない。
そのまま全記事調査へ広げてみた
前髪記事を調べている中で「この方法なら、サイト全体も一度見た方がいいのでは？」と思った。
そこでSearch Consoleのデータをエクスポート。スプレッドシートに落とし、そのデータをAIに読み込ませて全記事の調査に入った。
ここで見たのは、単純な現在順位だけじゃない。以前と比べて掲載順位が落ちている記事、クリック数が減っている記事、少しずつパフォーマンスを落としている記事。こうした「変化」を中心に探した。すると、いくつか気になる記事が見つかった。
AIに「記事を書く」のではなく、「異変の原因を探してもらう」
今回はClaude側のプランを上げたことで、より深い調査ができるモデルも使えるようになった。そこで、順位を落としている記事について細かく調査。
ただし最初から全面リライトする前提では見なかった。誤字、内容の整合性、古くなった情報、記事内で矛盾している部分、画像やサムネイル、内部の細かな構造。そうしたところまで確認していった。
すると「この記事は全部書き直した方がいい」というより「ここを早めに直した方がいい」という箇所がいくつか見つかった。そこで優先度の高い記事を3本ほど選定。今日はそのうち2記事の修正まで完了した。3記事目も途中まで進み、残っているのはサムネイルなど一部の調整だ。
大規模なリライトを始める前に、小さな異常を見つけて直す。このやり方はかなり良さそうだと感じた。
コンテンツが増えるほど、「新しく作る」だけでは足りなくなる
ここまでブログを作ってきて、かなり記事数も増えてきた。以前は「次は何の記事を書くか？」ばかり考えていた。それで良かったと思う。そもそも記事がなければ改善する対象すらない。
でも一定量を超えてくると状況が変わる。仮に100本の記事があったとして、新しく1本追加することだけが成長ではない。既存記事の中に、少し直せば再び伸びる記事があるかもしれない。
そう考えると、サイト全体の伸ばし方も変わってくる。新規記事を作る、既存記事を育てる、内部リンクでつなぐ、検索データを確認する、落ちている記事を見つけて必要なところだけ直す。これらを一つの運用として回していく。ブログを「記事の集合」ではなく「育て続ける仕組み」として見る感覚が少しずつ出てきた。
AIが強いのは、作ることだけではなかった
100日チャレンジの前半では、AIに何かを作ってもらうことが圧倒的に多かった。文章、画像、資料、マニュアル、投稿。でも最近は、少し役割が変わってきている。
大量のデータから異常を探して、過去と現在を比較して、修正候補を洗い出して、優先順位を決める。そして人間が最終判断する。
「生成AI」という名前から、どうしても作ることに目が向きやすい。でも経営で考えると、作るAIだけじゃなく、調べるAI・監視するAI・改善するAIとして使える方が、むしろ価値が大きい場面もありそうだ。
PCでしかできない仕事にも、改めて価値がある
ここ2日ほどは、あえてPCを触る時間をかなり減らしていた。それはそれで良かった。少し離れたことで、頭も整理できた。
一方で今日、改めてClaude Codeを使ってサイト全体を調べてみると「PCだからこそ一気にできる仕事」もやはり大きいと感じた。
スマホからAIを動かせる環境は、これからも整えていきたい。でも何でもスマホで完結させる必要はない。移動中はスマホ、深く調査するときはPC、必要に応じてリモート。大事なのは一つの方法に統一することではなく、それぞれの強みを使い分けられることなのだと思う。
今日は派手に新しいものを作った日ではない。でも、かなり重要な1日だったと思う。
これまでは「作れば前に進む」という感覚が強かった。これからは「作ったものを計測して、育てることでも前に進む」という考え方を持つ必要がある。
100日チャレンジも残り8日。ここまで作ってきたものが増えたからこそ、最後のフェーズでは「新しく何を作るか」だけじゃなく、これまで作ったものをどう成果につなげるか。そこまで考えていきたい。
記事を書いて公開する。それだけで終わらせない。数字を取って、変化を見て、異常を見つけて、原因を調べて、必要なところだけ直す。そして、また数字を見る。
AIを使えば、これまで人間だけでは時間がかかりすぎていた「全体を見ながら細部を調べる」という作業も現実的になってくる。
92日目。AIで作ることには、かなり慣れてきた。ここからは、AIと一緒に作ったものを育てる。そんなフェーズに入ってきた。
初出：note「DAY92｜作るフェーズから、「数字を見て育てる」フェーズへ」