技術ブログ構築の出発点 なぜ始めたのか
技術ブログ構築に乗り出した理由は「いつか自分のブログを持ちたい」という単純なものではなかった。私は長年、技術とビジネスの狭間で仕事をしてきた経験から、この 2 つの領域の「架け橋」の必要性を強く感じていた。既存のブログサービスでも十分発信はできるが、技術とビジネスの融合を体現するプラットフォームを自分の手で構築したいという思いが強かった。
この 1 ヶ月間のブログ構築過程は、単なる実装記録ではなく、AI 協働開発の可能性を探る旅でもあった。従来であれば、自分一人でブログを実装するには何週間もかかる作業だが、AI との協働で驚くほど短期間で実現できた。
この記事では、ブログサイトの構想段階からデザイン実装に至るまでのプロセスを共有する。特に注目してほしいのは、AI と協働したデザインの実現方法と、情報アーキテクチャの設計思想だ。これは単なる技術の話ではなく、ビジネス価値をどう技術で実現するかという普遍的な課題への私なりのアプローチだ。
Vibe Coding との出会い 開発コストの大幅削減
このプロジェクトで私が採用した開発アプローチは「Vibe Coding」と呼ばれるもので、AI と雰囲気でコーディングする新しいスタイルである。この手法との出会いが、このブログ実装の大きな転機となった。
プログラミングコストの逆転現象
従来の開発では、エンジニアの単価が高いため、自動化するほどの価値があるか慎重に判断する必要がありました。
目の前の問題を解決しようとすると、手作業で 8 時間かかるものを 20-30 時間かけて自動化するための実装が必要であった。実際に使ってみるとバグが発生し、デバッグ作業も加わるため、20-30 時間で済めば良い方だった。
このコスト計算から、多くの場合「我慢して手作業でやりましょう」という結論になっていた。しかし AI との協働が、この構図を劇的に変えた。
Vibe Coding アプローチの最大の価値は、実装時間の大幅短縮にある。8 時間かかる手作業に対して、AI と協働すれば 30 分程度でコードが実装できることも珍しくない。つまり、適用できる範囲が圧倒的に広がった。
私は以前、ウェブサイト構築の際に時間効率を考えてノーコードツールを多用していた。しかし、ノーコードでは実現できることに限界があり、カスタマイズにも制約があった。
AI との Vibe Coding でこれらの制約を超えられると気づいたとき、このブログ構築プロジェクトを開始する最後の背中押しとなった。
ただし、最初に述べておきたいのが「ブログを生成して」と AI に指示出ししたら完成するようなレベルの低いコピー品を作るわけではない。高い品質を AI とともにどのように作っていくかの試行錯誤について、この記事では紹介することが私から読者の皆さんへ提供できる価値である。
ブログの構想と戦略フェーズ ビジョン定義
このブログ構築プロジェクトは、単なるコーディング作業から始めたわけではない。「どんなブログを作りたいのか」というビジョンと「誰に届けたいのか」というターゲット設定から始めた。
「技術とビジネスの架け橋」という核心的ビジョン
ブログの核心的コンセプトは「技術とビジネスの架け橋」だ。このコンセプトには以下の要素が含まれている。
- 知識の変換と翻訳：技術的知識をビジネス価値に、ビジネス要求を技術要件に変換する
- 分断された世界の接続：従来別々に議論されてきた「技術系」「ビジネス系」の領域を横断する
- 対話の創出：異なる専門性・バックグラウンドを持つ人々の間の対話を促進する
- イノベーション基盤：領域を越えた知識の融合から生まれる新たな価値創造の土壌を作る
このビジョンは私の経験から生まれた。技術者と経営者の両方の視点を持ち、その間の「翻訳者」として機能してきた経験が、このブログの方向性を決定づけた。
ターゲットペルソナの明確化
ビジョンが定まると、次に「誰に届けたいか」を明確にする必要があった。3 つの主要ペルソナを設定した（本当は 3 つもペルソナを用意するのは多いが AI と一緒に進められるならばと欲張っている）。
この 3 つのペルソナは、それぞれ異なるニーズを持っている。
- 転換期のテクノロジスト：技術的専門性を持ちながら、より広い視野でのキャリア発展を模索している
- テクノロジー時代の舵取り役：ビジネスバックグラウンドを持ち、技術をビジネス変革に活かしたいと考えている
- 次代の社会変革者：技術と社会課題の接点でイノベーションを起こそうとしている
これらのペルソナに対して、それぞれ異なるアプローチで価値を提供することを意識した設計が必要だった。
コンテンツ階層の設計 情報の深さと抽象度
ビジョンとペルソナが定まると、次にコンテンツの構造を考える必要があった。私は 4 つの階層でコンテンツを構造化することにした。
- 基盤層 (Foundation) 体系的な基礎知識と原理原則
- 応用層 (Practical) 実践的なノウハウと方法論
- 洞察層 (Insight) 変化のパターンと潮流の読み解き
- 個人層 (Personal) 創始者自身の哲学と思考プロセス
この階層構造は、読者の知識レベルと関心に応じて、適切な深さと抽象度のコンテンツを提供することを目的としている。
また、URL 設計にも影響を与え、最終的に「tech」「business」「insight」という 3 つのカテゴリに整理された。
多次元探索システムの設計 情報アクセスの革新
ブログの情報アーキテクチャとして、従来のカテゴリ・タグという 1 次元的な分類を超えた多次元探索システムを構想した。これは、同じコンテンツに対して異なる視点からアクセスできるようにするための仕組みだ。
この多次元探索システムは、MVP（最小実行製品）段階では完全実装はせず、後のフェーズで実装予定だが、初期の情報設計に大きく影響を与えた。この構造により、同じコンテンツが異なる文脈で発見されやすくなり、読者の関心と必要に応じた柔軟なナビゲーションが可能になる。
AI との協働によるデザイン実装 試行錯誤の記録
ブログのビジョンと構造が定まると、次はデザインの段階に進んだ。ここでも、AI との協働アプローチを採用し、興味深い発見があった。
デザインガイドラインの作成と挫折
最初に一般的なデザインガイドラインと呼ばれるもの（これまではそのデザインガイドラインがあれば慣れているデザイナーさんとのやりとりはスムーズであった）を作成し、それを AI でデザインと実装を行える「v0」に読み込ませてデザインを生成しようとした。カラーパレットやフォントスタイルなどを定義したガイドラインを用意したが、期待通りのデザインは生成されなかった。
何度 ChatGPT に問題分析を依頼しても「デザインガイドラインの作り込みが甘い」という曖昧な回答しか得られず、何が具体的に足りないのか明確にならなかった。
成功への転機 デザインカタログの重要性
転機となったのは、Builder.io というサービスが提供する「Visual Copilot」という Figma プラグインの事例だった。これが実現しているオンブランド化の手法を研究したところ、重要な気づきを得た。
単なるカラーパレットやフォント指定だけでは不十分だったのだ。AI にデザインの本質を伝えるには、具体的なコンポーネントのカタログが必要だった。
私は Claude Sonnet 3.7 で新たなアプローチを試みた。これまで作ってきたデザインを約 10 枚画像化し、オンブランド化に必要な要素を分析してもらった。そして、Few-Shot Learning の特性を活かし、実際のコンポーネントの詳細を文章の形式でカタログとしてガイドラインに追加した。
この方法で生成したデザインは、はるかに期待に近いものだった。デザインの「雰囲気」を AI に伝えるには、抽象的な指示ではなく、具体的な事例の蓄積が有効だったのだ。
これは単に AI とのコミュニケーション方法だけでなく、人間同士のデザインコミュニケーションにも通じるインサイトだった。デザイナーとの協働においても、抽象的な指示より、具体的な参考例を示す方が効果的なのだ。
実装戦略 デザインからコードへ
デザインが固まったら、次はコードへの落とし込みだ。v0 で生成したデザインを zip ファイルでダウンロードし、実装に移行した。
ここでのポイントは、単に v0 のコードをそのまま使うのではなく、既存のプロジェクト環境に統合する戦略だった。以下のアプローチを採用した。
- 参照フォルダの作成：
refフォルダを作成し、v0 で生成したコードを配置 - 計画的な統合：Cline / Roo Code の Plan / Architect モードで統合計画を立案
- 効率的な実装：既存プロジェクトに馴染むように効率的な統合 (Act / Code モード)
このアプローチにより、v0 で生成された優れたデザインを、既存のプロジェクト構造に適切に統合できた。
AI 協働開発の核心技術 Memory Bank の活用
このプロジェクトで効率的な開発を実現した最も重要な要素の 1 つがMemory Bankの活用だった。これは AI との協働における文脈共有の課題を解決するための構造化されたドキュメント管理手法だ。
Memory Bank の詳細な実装方法や構造については専用の記事で解説しているが、このブログ構築プロジェクトでは特に「経験からの学びを抽象化する仕組み」として大きな威力を発揮した。プロジェクトの進行が大幅に加速し、私と AI の協働効率が劇的に向上した。
AI とのコミュニケーション手法 実践から得た知見
このプロジェクトを通じて、AI との効果的なコミュニケーション方法について多くの知見を得た。特に重要だったのが、タスクの分割とモードの使い分けだ。
計画と実装の分離 タスクの適切な分割
Cline/Roo Code には、計画用の「Plan/Architect」モードと実装用の「Act/Code」モードがある。初めはこの違いを理解せず、すべてのタスクを Code モードで行っていた。
しかし、プロジェクトが進むにつれ、計画と実装を明確に分けることの重要性が明らかになった。
計画フェーズでは影響範囲の調査や最適なアプローチの検討を行い、実装フェーズではその計画に忠実に従って作業を進める。このワークフローにより、以下の効果があった。
- タスクの明確化：何をすべきかが明確になり、途中での変更が減少
- 文脈の確保：計画段階でプロジェクトの文脈を十分に理解してから実装に移行
- コスト削減：試行錯誤による無駄なトークン消費を削減
効率的な指示出し 中断のない実行
AI との協働では、タスクを一気に完了させることが最も効率的だと分かった。途中で介入して方向性を変えると、AI は考え直しを強いられ、無駄なコンテキスト積み重ねが生じる。
良いタスク指示の特徴は以下の通りだ。
- 自己完結性：一度の指示で完了できる範囲に分割
- 前提条件の明示：Memory Bank などで必要な情報を事前に提供
- 明確な成功基準：「何をもって完了とするか」を明確にする
特に難しかったのが、AI が書いたコードのレビューだ。複雑なコードを短時間でレビューするのは困難であり、リアルタイムで介入すると効率が落ちた。
この対策として、BDD（Behavior Driven Development）アプローチを取り入れた。コードの実装前に「どのような振る舞いを期待するか」を文章で擦り合わせ、それを満たすコードを実装してもらう方法だ。これにより、最終的なコードの品質と理解度が大幅に向上した。
プロジェクトからの学び AI との協働を超えたインサイト
このプロジェクトを通じて得たインサイトは、AI との協働に限定されない普遍的なものがある。特にデザイン思考の観点から見ると、以下の重要な教訓が得られた。
ユーザー中心設計の重要性
技術的に実現可能なことと、ユーザーにとって価値あることは必ずしも一致しない。このプロジェクトでは、ユーザーペルソナを明確に定義し、その視点からコンテンツ構造やナビゲーションを設計した。
AI は技術的な実装面では強力だが、ユーザーにとっての価値を判断するのは人間の役割だ。この役割分担を意識することで、より良いプロダクトが生まれる。
抽象と具体の往復運動
デザインプロセスでは、抽象的なビジョンと具体的な実装の間を行き来することが重要だ。Memory Bank が有効だったのも、具体的な情報と抽象的な原則の両方を体系的に管理できたからだ。
この「抽象と具体の往復運動」は、AI との協働に限らず、あらゆる創造的プロセスに通じる原理だ。
フィードバックループの設計
効果的なプロジェクト進行には、適切なフィードバックループの設計が欠かせない。このプロジェクトでは、以下のようなループを意識的に設けた。
- 短期ループ：個々の機能実装後の動作確認
- 中期ループ：ユーザーシナリオに基づく機能検証
- 長期ループ：ビジョンと照らし合わせた価値評価
これらのループは、AI との協働においても人間同士の協働においても、プロジェクトの健全な進行を支える基盤となる。
次のフェーズへ 実装からコンテンツへ
ブログの基盤構築が完了し、次のフェーズはコンテンツの充実だ。この記事は Insight カテゴリの一部として、私の経験とインサイトを共有するものだが、今後はさらに多様なコンテンツを追加していく予定だ。
特に、このブログ構築で得られた技術的な学びは、後編となる Tech カテゴリの記事「AI と実装した Next.js ベースのブログ構築：設計と実装の試行錯誤の記録」で詳しく解説する。その記事では、Next.js 15 の特徴を活かした MDX の実装方法や、パフォーマンス最適化の技術的詳細に踏み込む予定だ。
このブログ構築の旅は、単なる技術実装を超えた価値ある経験だった。AI との協働という新しい働き方と、従来からのデザイン思考を組み合わせることで、効率的かつ創造的なプロダクト開発が可能になることを実感している。
今後もこのブログを通じて、技術とビジネスの架け橋となる知見を共有していきたい。
