「分身AIを育てたいけど、何から始めればいいか分からない」
そんな悩みを持っている方、めっちゃ多いと思うんですよね。
今日は、私が実際に体験した「AI出版社が爆速進化した話」をシェアします。これ、本当にヤバいんで。
結論から言うと、NotebookLM（Googleの情報管理AI）とClaude Code（Anthropicのコーディング支援AI）を接続することに成功しました。
これによって、私の分身AIは「複数のAIを自在に操れる司令塔」に進化したんです。まるで、料理でいうところの「総料理長」が誕生したようなもの。各部門のシェフ（AI）を適材適所に配置して、最高のフルコースを提供できるようになったって感じですね。
NotebookLM × Claude Code接続成功
まず、今回の一番の成果がこれ。NotebookLMとClaude Codeの接続です。
NotebookLMって何かというと、Googleが提供している「情報源を一元管理できるAI」なんですよ。PDFとか、Webページとか、いろんな情報を放り込んでおくと、それをベースに質問に答えてくれる。しかも、「ソースグラウンディング」っていって、必ず情報源を明示してくれるから、ハルシネーション（嘘つき）のリスクが激減するんです。
で、Claude Codeは私のメインの相棒。コーディングから文章作成まで、なんでもこなしてくれる優秀なAIです。
この2つを接続すると何が起きるかというと…
- トークン節約：NotebookLMに情報を持たせておけば、Claude Codeに毎回長いコンテキストを渡す必要がない
- 知識の一元化：分身AIの「記憶」を一箇所で管理できる
- 精度向上：ソースに基づいた回答が返ってくるから、間違いが減る
料理に例えるなら、これまでは毎回「レシピブック」を丸ごと持ち歩いていたのが、必要なページだけサッと参照できるようになった感じ。調理時間も材料の無駄も大幅カットですよ。
A2A（Agent to Agent）で複数AIを操る
ここからが本当にヤバい話。
A2A（Agent to Agent）って聞いたことありますか？
簡単に言うと、「AIがAIを呼び出す」ってことなんです。
私のClaude Codeは今、こんなAIたちを自在に呼び出せるようになっています：
- Gemini：Google検索と連携した調査・分析担当
- Codex（GPT-5.2）：コード生成の専門家
- ChatGPT：文章の読みやすさチェック担当
- GLM：補助タスク全般
- ローカルLLM：プライバシー重視のタスク用
- Genspark：画像・動画生成担当
- Dify：ワークフロー自動化
これ、料理で言うと「総料理長が各部門のシェフを指揮している」状態なんですよ。
和食が得意なシェフ、フレンチが得意なシェフ、デザートが得意なシェフ…それぞれの専門家を適切なタイミングで呼び出して、最高の料理を提供する。
Claude Codeが総料理長として、「この作業はGeminiに任せよう」「これはCodexの方が得意だな」って判断して、自動的に最適なAIに仕事を振り分けてくれるんです。
私がやることは、「こういう料理（成果物）が欲しい」って伝えるだけ。あとは総料理長が全部やってくれる。
本1冊が「一言」で作れる
で、実際にこのシステムで何ができるようになったかというと…
「本を作って」の一言で、本当に本が作れるようになったんです。
嘘みたいな話でしょ？でも本当なんですよ。
具体的なフローはこんな感じ：
- 調査フェーズ：Geminiが市場調査、競合分析、ターゲット読者のペルソナ作成を担当
- 企画会議：Claude Codeが全AIを集めて「編集会議」を開催。目次構成、各章の方向性を決定
- 執筆フェーズ：各章を最適なAIが分担執筆。技術的な章はCodex、感情に訴える章はChatGPTが担当
- 校正フェーズ：ChatGPTが読みやすさをチェック、GLMが事実確認
- デザインフェーズ：Gensparkが表紙デザイン、図版を生成
- 価格戦略：市場データをもとに最適な価格帯を提案
これ、従来なら数ヶ月かかっていた作業が、最短24時間で完了するんです。
もちろん、最終チェックは人間（私）がやります。でも、「ゼロから作る」のと「出来上がったものをチェックする」のでは、労力が全然違いますよね。
料理に例えると、「材料の仕入れから調理、盛り付けまで全部一人でやる」のと、「出来上がった料理の味見をして、最終調整だけする」くらいの差があります。
販売からサポートまで全自動
本を作るだけじゃないんですよ。
販売からカスタマーサポートまで、全部自動化できちゃうんです。
- 販売戦略立案：市場データを分析して、最適な販売チャネルと価格を提案
- LP作成：セールスページの文章とデザインを自動生成
- SNSマーケティング：投稿文の作成、最適な投稿タイミングの提案
- 広告文作成：A/Bテスト用の複数バージョンを自動生成
- カスタマーサポート：よくある質問への自動回答、問い合わせの振り分け
これ、個人で出版社を運営するのと同じレベルのことが、ほぼ一人でできるようになるってことなんです。
レストランで言えば、「料理を作る」だけじゃなく、「メニュー開発」「仕入れ」「接客」「会計」「リピーター施策」まで、全部の部門が自動で回っている状態。オーナーは全体を見渡して、重要な意思決定だけすればいい。
「社長無人化計画」始動
ここで私が考えているのが、「社長無人化計画」です。
誤解しないでくださいね。「社長を辞める」って意味じゃないんです。
「社長業の中で、AIに任せられる部分は全部任せる」ってことです。
具体的には：
- メール対応：定型的な返信は自動化、重要な案件だけ私に回す
- スケジュール管理：予定の調整、リマインダーの送信
- レポート作成：売上データの集計、分析レポートの生成
- 会議準備：アジェンダ作成、議事録の下書き
- リサーチ業務：市場調査、競合分析、トレンド把握
これらをAIに任せることで、私は「本当に人間にしかできないこと」に集中できるようになる。
それは何かというと…
- 新しいビジョンを描くこと
- 人間関係を築くこと
- 直感的な意思決定をすること
- 想いを込めてコンテンツを生み出すこと
料理人が「包丁を研ぐ」「野菜を切る」「鍋を洗う」といった作業を自動化できたら、「新しいレシピを考える」「お客様と話す」「食材の目利きをする」といった、本当にクリエイティブな仕事に集中できますよね。
それと同じことを、私は「社長業」でやろうとしているんです。
浮いた時間を再投資する思考
ここで大事なのが、「浮いた時間をどう使うか」という視点です。
AIで効率化して時間ができたとき、多くの人は「楽になった」で終わっちゃうんですよね。
でも、私は違う考え方をしています。
浮いた時間は「再投資」するんです。
- 学習に再投資：新しいAI技術を学ぶ、ビジネススキルを磨く
- 関係構築に再投資：人と会う、コミュニティに参加する
- 健康に再投資：運動する、しっかり休む
- 創造に再投資：新しいアイデアを考える、実験する
これ、料理で言うと「仕込み時間が短縮できた分、新しいメニューの開発に使う」みたいな感じ。
「競争」じゃなくて「共創」の発想なんですよね。
AIと競争して「仕事を奪われる」って考えるんじゃなくて、AIと協力して「自分にしかできない価値を高める」って考える。
分身AIを育てるということは、自分自身を育てることでもあるんです。
分身AIに何を学ばせるか考えることで、自分が何を大切にしているかが明確になる。分身AIの出力をチェックすることで、自分の判断基準が磨かれる。分身AIと対話することで、自分の考えが整理される。
これって、めちゃくちゃ面白い自己成長の形だと思いませんか？
注意点と今後の展望
最後に、正直な話もしておきますね。
この仕組み、まだ完璧じゃないです。
注意すべき点：
- AIは間違える：最終チェックは絶対に人間がやる必要がある
- セキュリティ：機密情報の取り扱いには細心の注意が必要
- コスト：複数のAIサービスを使うので、それなりにお金はかかる
- 学習コスト：最初のセットアップと習熟には時間がかかる
でも、これらを差し引いても、メリットの方が圧倒的に大きいと感じています。
今後の展望としては：
- さらなる自動化：今はまだ人間の介入が必要な部分をもっと減らす
- 品質向上：AIの出力品質を継続的に改善
- 新しい働き方の模索：AIと人間の最適な役割分担を探る
料理の世界でも、「機械化」と「手作り」のバランスが大事ですよね。全部機械だと味気ないし、全部手作りだと非効率。その最適なバランスを見つけることが、これからの課題だと思っています。
まとめ：分身AIを育てて、自分も成長しよう
長くなりましたが、まとめますね。
- NotebookLM × Claude Codeの接続で、分身AIの「知識管理」が劇的に改善
- A2A（Agent to Agent）で、複数のAIを自在に操れるようになった
- 本の執筆から販売まで、ほぼ全自動化が実現
- 「社長無人化計画」で、本当に大切なことに集中できる
- 浮いた時間は「再投資」して、さらなる成長につなげる
分身AIを育てることは、自分自身を育てること。
これからのAI時代、「AIに仕事を奪われる」って恐れるんじゃなくて、「AIと一緒に成長する」って考え方が大事だと思うんです。
何よりこれがスタートするとフィードバックループで自己改善、自己進化する分身AIエージェントと共進化するので、誰もついてこれない領域に突入します。
今回の記事が、あなたの分身AI育成のヒントになれば嬉しいです。
質問とか、「うちでもやってみたい！」って方がいたら、気軽にコメントくださいね。
それでは、また次の記事で！🍳
