--- title: なぜClaude Codeを諦めてDifyを選んだのか： AI Alchemy Labの設計思想と実証実験の全貌 description: AIとの対話から学びをコンテンツへ。Claude CodeとDifyを連携させ、AI検索で引用されるエージェントパイプラインを構築する実証実験「AI Alchemy Lab」の全貌を公開。試行錯誤のプロセスをリアルタイムで発信します image: https://content.ma-marketing-support.com/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab-1.png --- [コンテンツまでスキップ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/%E3%81%AA%E3%81%9Cclaude-code%E3%82%92%E8%AB%A6%E3%82%81%E3%81%A6dify%E3%82%92%E9%81%B8%E3%82%93%E3%81%A0%E3%81%AE%E3%81%8B-ai-alchemy-lab%E3%81%AE%E8%A8%AD%E8%A8%88%E6%80%9D%E6%83%B3%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A8%BC%E5%AE%9F%E9%A8%93%E3%81%AE%E5%85%A8%E8%B2%8C#main-content) Apr 20, 2026 12:39:17 PM # なぜClaude Codeを諦めてDifyを選んだのか： AI Alchemy Labの設計思想と実証実験の全貌 ![Picture of 椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png?width=50&name=AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png) [椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/author/椎名真弓) 共有： [facebook-f icon](http://www.facebook.com/share.php?u=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/なぜclaude-codeを諦めてdifyを選んだのか-ai-alchemy-labの設計思想と実証実験の全貌) [linkedin-in icon](http://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/なぜclaude-codeを諦めてdifyを選んだのか-ai-alchemy-labの設計思想と実証実験の全貌) [Twitter icon](https://twitter.com/intent/tweet?url=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/なぜclaude-codeを諦めてdifyを選んだのか-ai-alchemy-labの設計思想と実証実験の全貌) [pinterest-p icon](http://pinterest.com/pin/create/link/?url=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/なぜclaude-codeを諦めてdifyを選んだのか-ai-alchemy-labの設計思想と実証実験の全貌) [envelope icon](mailto:?body=https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/なぜclaude-codeを諦めてdifyを選んだのか-ai-alchemy-labの設計思想と実証実験の全貌) # AI Alchemy Lab始動：AIとの対話で学びを「資産」に変える実験場 AIとの対話を続けていると、毎日のように新しい気づきや発見がある。 しかしそれらは会話ログの中に埋もれ、再利用されることなく消えていく。 そこでふと思いついたのが、「AIとの対話で得た知見を、そのままブログ資産として残せないか」というアイデアだった。 ただし、単に日々の対話をブログ化するだけでは検索対策にはならない。 むしろ今、考えるべきは従来のSEOではなく、PerplexityやChatGPT SearchといったAI検索エンジンに「引用される」コンテンツだ。 そう考えたとき、ひとつの問いが生まれた。 「AI検索に選ばれるブログを自動生成するエージェントを作れたら面白いのではないか？」 この問いを起点に立ち上げたのが、本プロジェクト「AI Alchemy Lab」だ。 試行錯誤のプロセスをすべてオープンにしながら、SNSとブログで実験の全記録を公開していく。 ※ここからは、AIによる自動生成されたブログです。 ![AI Alchemy Lab-1](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab-1.png?width=2240&height=1260&name=AI%20Alchemy%20Lab-1.png)   ## 司令塔の設計：Claude Code × Difyの最適解 AI活用において重要なのは「誰に、何をさせるか」の設計だ。今回、司令塔として選んだのは「Claude Code」と「Dify」の組み合わせである。 「Claude Code」は、ターミナル上で動作し、自律的にコードを書いたり修正したりしてくれるAIエージェントだ。「Dify」は、AIアプリ開発を視覚的に行えるローカル・クラウド対応のプラットフォームである。   ### なぜClaude Codeだけでは完結しなかったのか 実は当初、Claude Codeだけを司令塔として全工程を自動化する設計を考えていた。しかし現実的な壁にぶつかった。Proプランのトークン制限だ。毎回のパイプライン実行でトークンを消費し続けると、他の用途に支障が出るリスクがある。コンテンツ生成のような繰り返し実行が前提のワークフローには、Claude Codeを使い続けることはコスト的に現実的ではなかった。 そこで役割を分離する設計に変更した。Claude Codeは「戦略・設計・振り返り」という思考が必要な工程に特化させ、日常的な実行ループはDifyに任せる。この判断がコストと品質を両立させる上での最適解だったと考えている。 具体的には以下の役割分担になっている。 - **Claude Code**：プロジェクト全体の戦略設計、SKILL.mdの構築、Difyワークフローの設計支援、週次振り返りと改善提案 - **Dify**：日常的なパイプライン実行、API連携の管理、コンテンツ生成の自動化 また、AIにプロジェクトの文脈を理解させるため「CLAUDE.md」を活用している。これは、AIに対して「このプロジェクトの目的やスキルセット」を事前に読み込ませる仕様書のようなものだ。これにより、AIが迷走することなく、意図通りの成果物を生成できる仕組みを整えている。   ## 実装フェーズとマイルストーン プロジェクトは「観察・基盤構築」から始まり、最終的には「自動スケール」を目指す。まずは既存の業務プロセスをAIに観察させ、どこがボトルネックかを特定するフェーズからスタートする。その後、Dify上でプロトタイプを構築し、実際に手を動かしながら検証を繰り返す。 ただし、すべてを自動化すれば良いわけではない。人間が介在すべき「たった3つのポイント」を定めている。 1. **戦略の策定**：AIにはできない「何を目指すか」という目的設定 2. **品質の最終チェック**：AIが生成したアウトプットの真偽とトンマナ（トーン＆マナー）の確認 3. **意思決定**：実験結果をもとに、次のアクションをどう変えるかの判断 この3点さえ人間が握っていれば、AIは最強のパートナーになる。 ## 最初の一歩：完璧を目指さず「試行錯誤」を公開する 「AI Alchemy Lab」の最大の特徴は、成功事例だけでなく、失敗や試行錯誤のプロセスをすべて公開することだ。 多くのビジネスパーソンは、完成されたノウハウしか発信しない。しかしAI技術は日進月歩であり、今日正解だった手法が明日には古い手法になっていることも珍しくない。だからこそ、筆者が直面した「なぜうまくいかないのか」「どの設定が最適だったのか」という実験ログこそが、最も価値あるコンテンツになると考えている。 完璧なマニュアルを待つ必要はない。今、この瞬間からAIと格闘し、その過程を記録して公開する。この「透明性」こそが、AI時代において個人が信頼を獲得するための最短ルートだ。 ## まとめ 「AI Alchemy Lab」は、AIを道具として使う段階を超え、AIと共に考え、共に創るための実験場だ。Claude CodeとDifyという組み合わせを手に、人間が持つ「戦略」とAIが持つ「速度」を掛け合わせることで、新しい価値を生み出していく。 完璧を求めず、まずは小さな実験から。このプロセスがいつか誰かの役に立つ資産になることを信じて、今日から更新を続けていく。ぜひ、今後の検証結果にご期待いただきたい。   [AI実験ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/tag/ai実験ログ) ## 関連記事 [判断設計](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/%E5%88%A4%E6%96%AD%E8%A8%AD%E8%A8%88), [AI思考ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/ai%E6%80%9D%E8%80%83%E3%83%AD%E3%82%B0) ## [AI実務ログ: AIの答えが「判断不能」になる理由](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%AD%E3%82%B0-ai%E3%81%AE%E7%AD%94%E3%81%88%E3%81%8C-%E5%88%A4%E6%96%AD%E4%B8%8D%E8%83%BD-%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E7%90%86%E7%94%B1) Mar 8, 2026 8:17:01 AM 0｜実験ログ：あるプロンプトを試してみた 私はマーケティング支援の仕事をしているため、 外部のマーケティング講座や記事をチェックすることが多い。 [続きを読む](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%AD%E3%82%B0-ai%E3%81%AE%E7%AD%94%E3%81%88%E3%81%8C-%E5%88%A4%E6%96%AD%E4%B8%8D%E8%83%BD-%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%82%8B%E7%90%86%E7%94%B1) [AI実験ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/ai%E5%AE%9F%E9%A8%93%E3%83%AD%E3%82%B0), [解析レポート](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88) ## [SEOでは測れなかったもの：AIに引用されるページの条件を探る実験記録](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/seo%E3%81%A7%E3%81%AF%E6%B8%AC%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%82%82%E3%81%AE) May 5, 2026 8:11:31 PM ... 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