【非エンジニアの本音】Claudeでブログを書く方法と、毎日ぶつかる「3つの壁」の乗り越え方

Claudeでブログを書くとき、本当に差が出るのは「文章を書かせる力」ではなく「文脈をどう保つか（コンテキスト管理）」です。

ChatGPTやClaudeを日常的に使っている人ほど、ここで詰まります。1記事を書かせるのは簡単。でも、同じ品質・同じルールで「毎日・大量に」書かせ続けようとした瞬間、壁にぶつかるんです。

私は今、このブログを含め、毎日20本規模のリライトをClaude（チャット版）で回しています。その運用の中で見えた「3つの壁」と、仕組みレベルでの乗り越え方を、具体的に共有します。基本的な使い方の説明は省きます。

📝 3行サマリー

• 🧠 壁の正体は「コンテキスト管理」。ルールの引き継ぎ・セッション分断・処理速度は、すべて”文脈をどう持たせるか”の問題に集約されます。
• 🗂️ 解決の軸はメモリ／プロジェクトのナレッジ／添付の使い分け。それぞれ「いつ・どう参照されるか」が違うので、役割で分けて設計します。
• 🔁 大量運用は”プロダクトサイクル”で回す。全件レビューではなく、ルールの作り込み＋抜き取り＋継続修正で品質を担保します。

🧱 壁①：ルールを毎回”指示し直す”のは設計ミス

記事フォーマット、改行ルール、禁止事項——こうした取り決めを、チャットのたびにプロンプトで指示し直していませんか。これは一番ありがちで、一番もったいないやり方です。

私も最初、ルールと作業ログをまとめたテキストファイルを作り、毎回読ませていました。あるときそれを「プロジェクト」に入れて使おうとしたら「読めません」と返ってきて、つまずきました。

原因を公式情報で調べて腑に落ちたのですが、これは”ファイルの置き場所”と”参照される仕組み”を取り違えていたからでした。ここが今回の核心です。

🧠 壁②：新しいチャットを開くと、なぜ毎回ふりだしに戻るのか

Claudeは基本的に、その会話の中で話したことしか覚えていません。新しいチャットを開くと、前回の内容はまっさらにリセットされます。これは不具合ではなく、もともとそういう作りなのです。

だから、新しいチャットを開くたびに「前回はこう決めたよね」と説明し直すことになる。これが、地味にストレスの正体です。

ただし、ここに救いがあります。2026年3月から、会話をまたいで覚えていてくれる「メモリ機能」が全ユーザーで使えるようになりました（公式発表による）。名前や文体、進行中のプロジェクトのことなどを、別のチャットでも覚えてくれます。毎回ゼロから説明する手間が、これで減らせます。

ここで、使い込んだ人ほどハマる落とし穴があります。

公式情報によると、Claudeの記憶（メモリ）には、実は2つの”部屋”があります。ひとつは普通のチャット用の部屋、もうひとつはプロジェクト内専用の部屋です。そして、この2つは記憶を共有しません。

たとえるなら、同じ家でも「リビングでした話」と「書斎でした話」が、別々のノートに記録されるようなもの。リビング（普通のチャット）で覚えさせたことは、書斎（プロジェクト）に入ると参照されないのです。

私が「プロジェクトに入れたら読めない」と感じたのも、これが一因でした。普通のチャットとプロジェクトを行き来していたので、記憶がうまくつながらなかったわけです。

🗂️ 解決策：3つの記憶を「役割」で使い分ける

コンテキスト管理は、1つの機能で解決しようとすると失敗します。性質の違う3つを、役割で分けて設計するのが正解です。

① メモリ ＝ “人物像”を保持する層

自動でゆるく要約される層です。プロフィール・文体・大まかな方針など、多少曖昧でも困らない情報を任せます。逆に、厳密なルール集をここだけに頼ると、要約で細部が落ちるので不向きです。

② プロジェクトのナレッジ ＝ “正確なルール”を保持する層

ここが重要です。ファイルをプロジェクトの「ナレッジ」に登録すると、retrieval（必要なときにファイルから該当箇所を取り出して参照する仕組み）によって、セッションをまたいで”書いてあるとおり”参照されます。

記事フォーマットや改行ルールのような「正確さが命」の取り決めは、メモリではなくここに置く。そして作業はそのプロジェクト内で統一する。これで壁①と②の大半が解決します。チャットに毎回貼っていたのは、retrievalを使わずに手作業で文脈を注入していた、という状態だったわけです。

③ 添付 ＝ “確実な保険”の層

プロジェクトを使わない単発の作業では、ルールファイルをチャット冒頭で添付するのが確実です。なお、過去のチャット自体を検索・参照する機能は有料プラン向けである点も、運用設計では押さえておきます。

⚖️ 壁③：チャット版とCode、速さと正確さの実際

より本格的なClaude Codeも試しました。私の場合、フルリライトはチャット版よりかなり時間がかかりました。

これは速い遅いというより、処理の性質の違いです。Codeは対象ファイルを実際に読み込み、差分を当て、結果を検証するという工程を踏みます。だから手数が増えるぶん遅く、そのかわり”実物を見て直す”ぶん正確さでは有利、という関係です。

この”確実性”の象徴が、Claude CodeにあるHooks（フック）という仕組みです。

Anthropicの公式ドキュメントによると、Hooksは「Claude Codeの作業の特定のタイミングで、決まった処理を自動実行する」仕組みで、AIがその時々で”やるかどうか判断する”のではなく、条件を満たせば毎回かならず実行されるのが特徴とされています。たとえば「ファイルを書き換えたら、必ず整形をかける」といった処理を、取りこぼしなく担保できます。

ただし、これはコマンドを実行できるClaude Codeだからこそ成り立つ機能です。チャット版のClaude AIには、こうしたHooksの仕組みはありません（公式情報より）。

つまり、Codeが遅く感じるのは、こうした”確実性のための工程”を踏んでいるからでもあります。逆にチャット版は、その工程がないぶん速い。けれど「毎回かならず」を保証する仕組みは持たない——だからこそ、その確実性を人間の最終確認で埋める必要がある、というわけです。

ただし、差分方式なら必ず正確とも限りません。実際、このブログの編集中にも、差分の指示ミスでAIが文字列を一部壊し、私が気づいて直した場面がありました。

結論として、正確さを決めるのはツールの種類ではなく、①作業前に実物（元テキスト）を読ませているか ②直した後に人間が目視で確認するかの2点です。ここを設計に組み込めば、速いチャット版でも品質は保てます。

🔁 毎日20本を回す”プロダクトサイクル”という考え方

正直に言います。毎日20本を一字一句チェックするのは、現実的ではありません。だから私は、全件レビューを目指すのをやめました。

代わりに、品質を”仕組み”で担保します。具体的にはこの3つです。

• ルールの作り込み：フォーマット・禁止事項・トーンをナレッジに明文化し、出力が大きく外れない土台を作る。
• 抜き取りと継続修正：全部ではなく要所を確認し、気づいた点はその都度（AIにも手伝わせて）直す。
• リリース優先：完璧な1本に時間をかけるより、”今のベスト”で公開し、改善を回す。

これは、記事を一度きりの”作品”ではなく、改善し続ける“プロダクト”として扱う発想です。ソフトウェア開発でいうリリースとフィードバックのサイクルを、コンテンツに持ち込んでいるイメージですね。

Googleが評価する「人間の監修」も、全件を手作業で見ることではなく、品質に責任を持ち改善し続けることだと私は捉えています。この運用は、その考え方とも矛盾しません。

🌱 まとめ：AIライティングの本質は”文脈設計”

Claudeで書くこと自体は、もう難しくありません。差がつくのは、どんなルールを・どの層（メモリ／ナレッジ／添付）に・どう持たせ、最後に人がどう仕上げるかという設計です。

チャット版は速くて優秀。その速さを活かしつつ、文脈設計と最終確認だけは人間が握る。これが、非エンジニアでも大量運用を破綻させないための、現実的な答えだと思っています。

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この記事を書いた人｜スズエ

73歳・現役の英語塾講師。米国留学5年・SF州立大学卒、元・企業CEO専属の通訳／翻訳。プログラミングは一切できない非エンジニアです。それでもAI（ChatGPT・Claude）を相棒に、一度は眠らせた約1,500記事を蘇らせながら、24時間自動で動くブログを運営しています。「この歳でも、AIとならまだ新しいことに挑戦できる」——そのリアルな試行錯誤を、実話で発信中です。

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※この記事は、WordPressのMCPプロトコルとWPVibeを使い、AIと二人三脚で24時間自動運営しています。