AIを使う側から、AIを働かせる側へ
最近、「AIを使う側」から「AIを動かす側」へ少しずつ進みたいと思っています。
ChatGPTやClaudeで文章を書いたり、アイデアを整理したりすることには慣れてきました。
note記事の構成を考える。 Kindle本の企画を練る。 日々の発信内容を整理する。
そうした作業では、すでにAIは欠かせない存在になっています。
しかし、よく考えてみると、私はまだ「AIを使っている」だけでした。
noteの宣伝文を書く。 Xへの投稿文を作る。 ショート動画の台本を考える。
どれもAIの力を借りていますが、最終的には私自身がチャットを開き、指示を出し、結果を受け取っています。
もちろんそれでも十分便利です。
ただ最近になって、
「AIに作業を手伝ってもらう」
から、
「AIに自動で働いてもらう」
へ進んでみたいと思うようになりました。
そこで以前から気になっていたn8nを導入し、Claude APIとの接続に挑戦してみることにしました。
私のn8nは古かった
私の環境は、自宅で運用しているNASです。
正確には、OpenMediaVault（OMV）上でDockerを動かしている自作サーバーです。
実はこのサーバー、最近購入したものではありません。
5年ほど前、余っていたパソコンを利用して作ったものです。
当時は、
「家の中にサーバーを置けるらしい」
という程度の知識しかなく、試行錯誤しながら構築しました。
その後は主にファイル置き場として利用しており、長い間ほとんど手を加えていませんでした。
ところが最近になって、この古いサーバーが再び活躍し始めています。
PhotoPrismを入れたり、各種サービスをDockerで動かしたりと、少しずつ役割が増えてきました。
その流れでn8nも導入したのですが、そこで最初の壁にぶつかります。
バージョンを確認すると、私のn8nは1.20.0。
思っていた以上に古かったのです。
最新の解説記事を見ると画面が違う。
設定項目も違う。
Claude用の専用ノードも見当たりません。
最初は、
「もしかして古すぎて使えないのでは？」
と思いました。
HTTP Requestでやるしかない
専用ノードがないなら諦めるしかないのか。
そう思っていたところ、Geminiがさりげなく「HTTP Requestで実行できます」と教えてくれました。
そこで初めて、
「APIを直接叩く」
という発想を知りました。
正直なところ、最初は何をしているのかよく分かりませんでした。
URL？
ヘッダー？
JSON？
何をどこに入力するのか分からない。
説明記事を読んでも専門用語だらけです。
それでも少しずつ調べながら設定を進めていきました。
エラーとの戦い
当然のようにエラーが出ます。
最初は404エラー。
“The resource you are requesting could not be found”
URLが間違っているのだろうか。
次はモデル名エラー。
存在しないClaudeモデルを指定していました。
さらに設定を見直していると、空のヘッダーが一つ残っていました。
すると今度は、
“Header name must be a valid HTTP token”
というエラー。
しかも私はスマホから確認していたため、エラーメッセージが非常に見づらい。
ポップアップが邪魔をして全文が表示されません。
コピーして別の場所に貼り付けないと内容が読めないこともありました。
何が悪いのか分からない。
直したと思ったら別のエラーが出る。
そんなことを繰り返していました。
犯人はn8nではなかった
途中までは、
「やはりn8nが古すぎるのではないか」
と思っていました。
しかし、問題を切り分けるためにAnthropicのモデル一覧APIへGETリクエストを送ってみました。
すると正常に応答が返ってきたのです。
その瞬間、状況が整理できました。
少なくとも、
・n8nは動いている
・Dockerは動いている
・APIキーは有効
・NASからAnthropicへ通信できている
ということです。
つまり問題は環境全体ではありませんでした。
単純に設定の一部が間違っていただけだったのです。
こういう切り分けができるようになると、一気に前へ進めます。
Claudeから返事が来た
利用可能なモデル一覧を確認し、正しいモデル名を指定しました。
そして再実行。
返ってきたのは、
「こんにちは！」
という短い返答でした。
内容としては本当にそれだけです。
しかし、その一言が返ってきた瞬間、
「あ、繋がった」
と思いました。
数時間前までは、
APIを契約したのに動かない。
n8nが悪いのか。
Dockerが悪いのか。
APIキーが悪いのか。
何が原因なのかすら分からない状態でした。
それがようやく繋がったのです。
技術的には小さな一歩かもしれません。
しかし私にとっては大きな前進でした。
AIに文章を書いてもらうから、AIを働かせるへ
試しに、
「理学療法士向けのnote記事を宣伝するX投稿を3案作ってください」
と送ってみました。
すると投稿案が返ってきます。
つまり、
note記事
↓
Claude
↓
X投稿作成
という流れが実現したわけです。
もちろん、まだ完全自動化ではありません。
しかし感覚としては大きく違いました。
これまでは、
「AIに文章を書いてもらう」
でした。
今回は、
「AIが自動的に仕事をする仕組みを作る」
に近づいた感覚があります。
AIとの付き合い方が少し変わった気がしました。
5年前の自作NASがAIサーバーになった
少し不思議な気分です。
5年前、余ったパソコンで作ったNAS。
当時は写真やファイルを保存するための箱でした。
正直なところ、ここまで長く使うとも思っていませんでした。
そのサーバーの上でDockerが動き、
n8nが動き、
Claude APIと接続し、
文章を生成している。
当時の私はそんな未来を想像していませんでした。
AI時代というと、高価なGPUや最新機材ばかりが話題になります。
もちろんそれらも魅力的です。
しかし今回の経験を通じて感じたのは、
昔作ったものが、思わぬ形で再び活躍することもある
ということでした。
ただし、まだ入口です
とはいえ、今回できたことを冷静に考えると、
「Claude APIに文章を送って返事をもらえるようになった」
というだけです。
本当にやりたいことは、その先にあります。
例えば、
・noteの記事を読み込ませる
・Kindle書籍の内容を活用する
・自分のサイトの記事を参照する
・宣伝文やSNS投稿を自動生成する
・動画制作ワークフローにつなげる
・複数のAIを役割ごとに動かす
そうした仕組みを作りたいと思っています。
しかし、その方法はまだよく分かっていません。
noteとどう連携するのか。
NAS内の大量のファイルをどう扱うのか。
AIに自分のコンテンツをどう読ませるのか。
どのサービスを組み合わせればよいのか。
分からないことだらけです。
今回分かったのは、
「AIの入れ方」
でした。
次に調べなければならないのは、
「AIをどう働かせるか」
です。
おそらくまたエラーが出るでしょう。
設定で悩むこともあるでしょう。
何時間も原因不明のトラブルに付き合うかもしれません。
それでも今回の経験で一つだけ確信したことがあります。
分からないなりに調べて、試して、失敗していれば、少しずつ前へ進めるということです。
5年前に作った古いNASの上で、今はClaudeが動いています。
次はこのサーバーを、ただのファイル置き場ではなく、私のコンテンツを活用するAI作業場へ育てていきたいと思います。
一人で作業する環境から、AI社員と協業する環境へ。
その実験は、まだ始まったばかりです。
コメント