最近、「AIを使う側」から「AIを動かす側」へ進みたいと考えるようになりました。
ChatGPTやClaudeを使って記事を書いたり、アイデアを整理したりすることには慣れてきましたが、それでも宣伝のためのポストやショート動画作りなど、中々手間でした。こうした作業を自動化するにはn8nというものがいいよ、とChatGPTが、教えてくれました。
そこで次は投稿や情報整理の一部を自動化のため、自宅のNAS（OMV）にn8nとやらを導入してみることにしました。
YouTubeやブログを見ると、
「Dockerを入れて、n8nを起動するだけ」
という雰囲気です。
正直、数十分もあれば終わるだろうと思っていました。
しかし、現実は違いました。
Dockerは入った。でもn8nが動かない
Dockerのインストール自体は比較的順調でした。
以前よりもスムーズに進み、
「意外と簡単かもしれない」
と思ったのも束の間。
n8nを起動しようとすると、エラーが発生しました。
failed to register layer
error processing tar file
copy
何を言っているのか分かりません。
layerとは何なのか。
tarとは何なのか。
なぜ失敗するのか。
調べても似たような事例はたくさん出てくるのですが、原因も解決策も人によって違います。
朝の2時間が消えました
そこからは試行錯誤の連続でした。
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Dockerの再起動
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ストレージ容量の確認
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キャッシュの削除
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Dockerの初期化
-
Docker Composeの導入
-
YAMLファイルの編集
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権限設定の確認
一つ試しては失敗。
別の方法を試しても失敗。
エラーが変わったと思ったら、また別のエラー。
気がつけば朝の時間が丸々2時間消えていました。
正直なところ、
「なんで何をやってもエラーになるんだろう」
という気持ちでした。
一番大変だったのは技術ではありませんでした
途中で気づいたのですが、一番大変だったのはDockerやn8nそのものではありませんでした。
「今、自分がどこで作業しているのか」
が分からなくなることです。
PowerShellなのか。
SSHで接続したOMVなのか。
Windowsなのか。
Linuxなのか。
初心者にとっては、
Dockerの知識より先に、
「今どの環境にいるのか」
を理解する方が難しかったように思います。
AIと二人三脚…のはずが
今回の作業では、ほぼAIと相談しながら進めていました。
とはいえ、実は少し事情がありました。
当時、私はChatGPTもClaudeも無料プランでした。
さらにClaudeは別の制作作業で使用していたため、スクリーンショットを大量に貼りながら原因を追うような使い方が難しい状態でした。
環境構築のトラブルシューティングでは、
「今どんな画面が出ているのか」
が非常に重要です。
しかし、その情報を十分に共有できません。
そのため、
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ChatGPTに相談する
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エラーを試す
-
また相談する
を繰り返していたのですが、なかなか決定打が見つかりませんでした。
一度諦めて改めてお昼寝中に格闘しました
何時間も格闘した結果、
「もうやりたくない」
という状態になりました。子供も起きてくるし1日が始まりました。
結局、午前中では解決できませんでした。
そこで一旦諦めて、家のこと、休日を楽しみました。
庭で子どもたちとプールで遊んだりお出かけしたりしたあと、昼下がりに上の子はぽこあポケモン、下の子がお昼寝した時に再度やってみっか、と挑戦してみました。
最後に頼ったのはGeminiでした
昼寝から起きたあとも気になってしまい、スマホを触りながら原因を考えていました。
そして、
「もうダメ元で別のAIにも聞いてみよう」
と思い、Geminiに状況を説明しました。
すると、
「最新版ではなく、特定のバージョンを指定してみてはどうか」
という方向性が見えてきました。
そこでn8nのイメージを最新版から一つ前のバージョンへ変更してみました。
正直、確信があったわけではありません。
完全にダメ元です。
しかし結果的には、それが正解でした。
今まで延々と表示されていたエラーが消え、
イメージのダウンロードが成功し、
コンテナが作成され、
ついにn8nの登録画面が表示されたのです。
思わず、
「できた！」
と声が出ました。
AIを使い分ける時代
今回あらためて感じたのは、
「どのAIが一番優れているか」
ではなく、
「状況によって使い分ける」
ことの大切さでした。
ChatGPTで解決できることもあります。
Claudeの方が向いていることもあります。
Geminiの方が役立つ場面もあります。
結局のところ、
一つのAIに依存するよりも、
複数のAIを相談相手として使い分ける方が強いのかもしれません。
今回も、ChatGPTやClaudeで解決できなかったからGeminiが優れていた、という話ではありません。
たまたまその時、その問題に対して有効な視点をくれたのがGeminiだったというだけです。
学んだこと
今回学んだのは、
「頑張れば必ず解決する」
ということではありません。
むしろ逆です。
散々調べて、
散々試して、
何時間も悩んだのに解決しなかった問題が、
最後はダメ元の一手で解決しました。
環境構築の世界では、
自分の知識不足ではなく、
バージョンの相性や環境依存の問題でハマることも少なくありません。
だからこそ、
「自分が悪い」
と考えすぎないことも大切なのだと思います。
実は、このOMVは5年前の遺産でした
そういえば、このOMVも最近導入したものではありません。
5年前、「余っているパソコンでNASが作れるらしい」という話を知り、当時はAIもない中で四苦八苦しながら構築したものでした。
Linuxのこともよく分からず、設定方法を調べながら何とか形にした記憶があります。
完成した時は達成感がありました。
しかし、その後は家の中のファイルサーバーとして使う程度で、正直なところ性能を活かしきれていたとは言えません。
「作ったはいいけれど、家の中のサーバーに過ぎない」
そんな状態が何年も続いていました。
ところが最近になって状況が変わりました。
Tailscaleを導入し、外出先からもアクセスできるようになりました。
さらにDockerを導入し、今回n8nも動くようになりました。
まだ何も自動化できていません。
それでも、
「家の中のファイル置き場」
だったサーバーが、
少しずつ
「AIや自動化を動かすための基盤」
へ変わり始めているような気がします。
そう考えると、今回のn8n導入は単なる環境構築ではありませんでした。
5年前の自分が作ったホームサーバーに、ようやく新しい役割を与える作業だったのかもしれません。
AIを使うだけではなく、動かす側へ
今回導入したn8nでは、まだ何も自動化していません。
それでも、
「AIを使う」
だけではなく、
「AIやツールを組み合わせて仕組みを作る」
という第一歩を踏み出せた気がしています。
正直かなり疲れました。
それでも、登録画面が表示された瞬間の達成感は大きなものでした。
次は、この環境を使って実際に自分の発信や仕事を自動化していきたいと思います。
……と、かっこよく締めたいところなのですが。
実は、あまりにもエラーと格闘しすぎて、
「そもそも最初に何を自動化したかったんだっけ？」
という状態になっています。
朝からDockerと戦い、エラーメッセージと戦い、途中休日をしっかり満喫し、AIたちと相談し続けた結果、肝心の目的を見失いました。
まずは過去のChatGPTとのチャット履歴を見返して、自分が何を作ろうとしていたのか思い出すところから始めたいと思います。
AIは意外と過去の相談内容を覚えています。
覚えていないのは、どうやら私の方だったようです。
「AIを動かす側」への道のりは、まだまだ長そうです。
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