AIツールを使ってブログを運営していると、カタログスペックではわからない現実にぶつかる。制限、バグ、そして気づいたら改善されている機能。このブログを運営しながら実感したことをまとめておく。

Claude Proの制限問題——5時間・1週間の壁

Claude Proには2種類の制限がある。

1つは5時間制限。5時間以内に大量のメッセージを送ると、使用量の上限に達して一定時間待たされる。もう1つは1週間制限。週単位でのトータル使用量にも上限がある。

この制限、最初のうちはそれほど気にならない。でも使い続けるうちに消費量が増えていく感覚がある。チャットが長くなるにつれてコンテキストが蓄積されていき、1回のやり取りで処理する量が増えるためだと思っている。

ブログ運営で実際にこの制限に引っかかったのは、全記事へのリンク追加作業をしたときだ。

13本の記事に内部リンクと外部リンクをまとめて追加する作業を1回のセッションでやった。これだけで5時間制限の約60%を消費した。

リンク追加は単純作業に見えるが、Claudeは各ファイルを読み込んで、リンクを追加する箇所を判断して、ファイルを書き換えるという処理を記事の数だけ繰り返す。細かい作業の繰り返しでも積み重なるとかなりの量になる。

対処法としては新しいチャットを始めることだ。チャットが長くなるほどコンテキストが蓄積され、1メッセージあたりの消費量が増えていく。こまめにチャットを切り替えることで消費を抑えられる。作業の総量は変わらないが、1回の制限超えを防げる。

同じようにブログ運営でClaudeを使おうとしている人は、長くなったチャットは切り替えるタイミングを意識しておいた方がいい。

正確な指示を出すことの難しさ

制限の問題とは別に、AIに正確に意図を伝えることの難しさも実感している。

なるべく正確に伝えたつもりでも、1回で成功することの方が少ない。失敗してやり直すたびにトークンを消費するので、指示の精度が直接制限の消費量に響いてくる。

特に起きやすいのが既存のコードやスクリプトに後から機能を追加しようとするときだ。新規で作るより、既存のものを改変する方が失敗しやすい。AIが既存の構造を正確に把握した上で、追加部分との整合性を取る必要があるからだと思っている。

もう一つ注意が必要なのが、一度の指示で正常に動くものを作ったとしても、内部の実装が意図と違う形になっていることがあるという点だ。例えば、同じデータを扱うつもりで書いてもらったのに、内部で別の名前やキーで管理されていて、後から連携させようとしたときに不一致が発覚するといったケースだ。動いているように見えても細部を確認しないと静かにバグる。

対策として意識していること：

  • やりたいことを1ステップずつ分けて伝える
  • 完成形のイメージを先に共有する
  • 失敗したときは原因を確認してから再指示する

それでも失敗する。完璧な指示を目指すより、失敗を前提にして作業量を見積もる方が現実的だと感じている。

GPT-4oの進化——日本語フォント問題が解消された

このブログのアイキャッチ画像はChatGPTの画像生成機能で作っている。

以前は日本語テキストを含む画像を生成すると、フォントが崩れたり、文字が判読できないレベルで変形することがよくあった。特に日本語の漢字やひらがなが、全く別の文字になって出力されることが多かった。

それがgpt-image-2になってから、日本語フォントの品質が大きく改善された。

崩れる頻度が明らかに減り、指定したテキストがほぼ正確に出力されるようになった。完璧ではないが、実用レベルになった。このブログのアイキャッチを見てもらえればわかるが、日本語テキストが普通に読める状態で生成されている。

ただし長いチャットでの作業が続くと、ロゴが崩れてくる問題はまだある（AIで記事を書くとき、自分はどこまで関わるべきかに詳しく書いた）。完全に解決したわけではなく、改善されたという段階だ。

2つのツールをどう使い分けているか

ClaudeとChatGPTを両方使い続けた結果、自然に使い分けができてきた。

Claudeが得意なこと

  • コードの生成・修正（Claude Code）
  • 長い文章の執筆・編集
  • 指示への忠実な対応
  • ファイル操作・Git操作

ChatGPTが得意なこと

  • 画像生成（アイキャッチ作成）
  • SVGロゴの生成
  • ビジュアル系の出力全般

今のところ、テキストと開発系はClaude、画像系はChatGPTという分担で落ち着いている。どちらか1つで完結させようとすると無理が出てくる。2つを組み合わせることで、それぞれの強みを活かせる。

まとめ

AIツールには制限があり、得意不得意がある。それを把握せずに使うと、思わぬところで詰まる。

制限に引っかかりながら、指示の失敗を繰り返しながら、試行錯誤してわかったことがある。AIを使いこなすのは、ツールの性能だけでなく、その限界を知ることだと思っている。

このブログではこういった実体験を引き続き記録していく。

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