GitHubで話題のAIツール7選を任せる所と自分の目で確かめる所に分ける

元の動画： GitHubで話題のAIツール7選！（YouTube）

最初はHonchoです。語り手は、会話を保存して、つないだ複数のツールから同じ記憶を参照できるメモリツールだと紹介します。Claude Code、Codex、Cursor、Hermes、それにMCP経由でつなげるツールで使える、という話でした。

困りごととして挙がるのは、Hermesで話した内容を、別のAIを開いたら忘れている場面。AIを道具ごとに使い分けていると、起きやすい場面ですよね。

実は語り手、このツールを7つに入れるか迷ったそうです。

語り手（AI自動化の神）・動画の2:02より

これはメモリツールなので今回のリストからは除外しようかとも思いましたが色々なAIから同じ記憶を参照できるという便利さから残すことにしました。

語り手はほかにも、接続の設定はツールごとに要ること、クラウド版では会話データが提供元のPlastic Labsのクラウドに置かれること、自分のサーバーで動かすセルフホストもあることを話します。ライセンスはAGPLなので、自分のサービスに組み込んで公開するなら条件を確かめる、という注意も添えていました。

私の軸は、AIに委ねて、人は積み減らして生き直す、です。任せる範囲が広がるほど、AIが何を覚えているのかは見えにくくなります。

記憶が道具をまたいでつながるのは、便利です。同じ話を毎回し直さなくていい。前の話を踏まえて、AIが動いてくれる。

ただ、そのぶん、何を踏まえているのかを人が知らないままだと、判断のもとが見えなくなるんですよね。

台所で言えば、よく使う調味料を、家の棚に置くか、借りている倉庫に置くか。どちらでも取り出せますが、鍵を持っているのが誰かは変わります。提供元のクラウドに置くのか、自分のサーバーに置くのか。ここを決めるのは、AIではなく人です。

語り手が残した理由は、同じ記憶を参照できる便利さでした。私はその便利さの手前に、置き場所を選ぶ一手があると思います。任せたあとも、何を覚えさせているかを自分で言えるようにしておく。そこまでが、積み減らすための下ごしらえかな。

2つ目はBAMA。語り手は、作りたいMacアプリをAIに作ってもらうためのスキルだと紹介します。使う時は、AIにこのアプリのようなMacアプリを作って、と頼む流れです。

語り手によると、以前の動画で紹介したREA（AIにものを分解させて仕組みを調べさせるツール）の考え方を、Macアプリ作りに持ってきたもの。AIが見本を調べて計画を立て、作成や動作確認まで進めるスキルがそろっている、と話します。Claude Codeで使う形が合う、とも。

注意点も、はっきり言っていました。

語り手（AI自動化の神）・動画の3:15より

注意点はアプリを作るMacがMacOS26以降でXC26以降も必要なことです。また他者のアプリの見た目をそのままコピーするのではなくあくまでも自分用にアレンジするようにしてください。

見本を見てから作る。この向きは、私の現場にも重なる所があります。

2026年10月24日、本の画像をAIに作らせた時のこと。出てきた絵を見て、私は「実際に売っている本のページを見てください」と返しました。そのうえで「そのクオリティ以上に仕上がるように」と求めたんです。

頼んだのは本や図解本の画像で、アプリではありません。それでも、作る前に見本を見せて、AIに届けたい水準を渡すという点は、BAMAと同じ向きです。

ここで大事なのは、見本を真似るために見るのではない、ということ。どこまで届けば合格なのか、その高さを知るために見るんですよね。

語り手が、他社アプリの見た目をそのままコピーせず自分用にアレンジして、と言っていたのも、私には見本の使い方の線に聞こえました。見本は高さを測る物差し。形をなぞる型紙ではありません！

だから私がAIに何かを作らせる側なら、見本を渡す時に、その見本の何を超えたいのかを一言で添えます。どこを見るかを決めるのは、作らせる人の仕事ですから。

3つ目はAI Job Search。語り手は、Claude Codeで使う前提の、転職活動を進める枠組みだと紹介します。履歴書を読ませてプロフィールを作り、集めた求人を自分との相性で順位付けし、選んだ会社に合わせた履歴書とカバーレターを作って、別のAIがレビューする。面接の準備もできる、という流れです。

語り手はリポジトリ作者の自己申告として、仕事をなくした地球物理学者が69社に応募し、20社の一次面接に進み、AIエンジニアとして採用された、と紹介します。語り手自身は架空の履歴書で日本のIndeedなどを試し、試した範囲では動いた、と話します。標準の求人検索はデンマークの市場向けで、日本の全ての求人サイトに対応する保証はない、とも。

そのうえで、いちばん大事な注意がこれです。

語り手（AI自動化の神）・動画の4:22より

ツールは自分のパソコンで動きますが外部のAIで文章を生成する場合は履歴書の内容がそのAIサービスに送られます。応募の前に内容は必ず自分の目で確認してください。

この枠組みは、入口と中間と出口の3つに分けて読めると思います。

入口は、履歴書や経歴という自分の一次情報。出口は、どの会社に応募するか、何を書いて出すか。この2つの意味と責任は人に残り、間の順位付けや書類の調整、レビューを任せる。私がAIに仕事を渡す時の線と、ちょうど同じ形なんです。

69社、20社、1件という数字は、作者が自分で語った結果です。あなたの結果を約束するものではありません。

むしろ目を留めたのは、外のAIで文章を作ると履歴書の内容がそのサービスに送られる、という語り手の注意でした。これは仕事探しに限らない話。AIに任せる時、入口で何を渡しているのかは、渡す本人にしか見えないからです。

履歴書は、自分の時間を書き込んだ紙。その紙をどこへ渡すかを決めるのも、書いた本人です。

中間が速くなるほど、入口と出口を見る目の重みは増える。ここは手放さずに持っておきたい所かな。

4つ目はPostiz。語り手は、Bufferのような予約投稿ツールを、オープンソースで使えるものだと紹介します。X、Instagram、LinkedIn、Facebook、TikTok、YouTubeなど、たくさんのSNSに対応。投稿の作成と予約を1か所で管理できる、という話です。

導入の段差については、こう話していました。

語り手（AI自動化の神）・動画の5:37より

注意点としてはセルフホストではドッカーなどを使ったセットアップが必要で初心者には少しハードルが高めなことです。代わりに最初は簡単に使えるクラウド版で試してみるのも手です。

語り手はさらに、各SNSとの接続には開発者向けの設定や認証が要り、場合によっては審査もあること、ライセンスはAGPLなのでサービスとして公開するなら条件を確かめることを挙げています。

予約投稿の話を聞いて、私が思い出したのは自分のショート動画の扱いです。

2026年10月1日、AI氣道の記事から作るYouTubeショートについて、私は「今度からショート動画は自動投稿して事後報告でこのまま公開して完了、限定公開に戻すなど最適にASKするよう仕組み改善」と決めました。

今の形はこうです。ショートは自動で投稿され、私はあとから報告を受け取る。そのまま公開にするか、限定公開に戻すかを、そこで選びます。この形にしているのは、YouTubeショートの範囲だけです。

一方で、2026年4月の登壇では、人を挟まない完全自動の投稿を実際に試したら、監視が入った、と話しました。

自動にする所と、人が一押しを持つ所。その間に、はっきりした線があるんですよね。

予約投稿ツールは便利です。ただ、アカウントの扱いや、サービスごとの規約、止まる条件は、AIも私も代わりに引き受けられません。そこは、アカウントの持ち主である人が持つ所です。

語り手が、最初はクラウド版で試す手もあると話したのは、入り口の段差を下げる話でした。私はその先に、どこまで自動にして、どこで人が見るかを決める次の段差があると読みます。

だから私が予約投稿の道具を使う側なら、人が見る所を先に決めてから、自動にする範囲を広げます。順番を逆にしない。ここが、任せる道具を長く使うための土台です！

5つ目はClaude SEOです。語り手はこれを、Claude Code用のSEOプラグインとして紹介します。サイトを調べて、検索ボットからどう見えているか、どこに問題があるかを洗い出し、直す順番と計画までまとめてくれるもの。

語り手は、自分のサイトで試した結果も話しています。

語り手（AI自動化の神）・7:39〜

私のサイトで試したところ、指摘を元に修正を進めてSEOスコアが28から70まで上がりました。注意点はスコアはあくまでこのツールの基準ということです。順位が必ず上がる保証はないので、直した内容は自分でも確認することをお勧めします。

28から70。数字だけ見ると、思わず身を乗り出しますよね。

でも語り手は、同じ流れの中で、スコアはこのツールの基準だと断っています。

語り手によると、作っただけで何もしていないサイトは28、きちんと運用しているサイトでも最初の確認は48。複数のエージェントが並行して調べ、コードを直すだけでなく、中身を充実させる助言もくれるそうです。

洗い出しはAIに任せて、直した中身は人が見る。語り手の注意点は、そこに線を引いています。

実は、7つのうち私が使ったことがあるのは、このClaude SEOだけなんです。

ただし、使ったのは動画のSEOスコアとは別の機能でした。AIエージェントがサイトを使えるかを診断する、Agenticの検査です。

2026年9月25日、自分のサイトのai-kidou.jpを、この検査にかけました。結果は、スマホとPCのどちらも、3つの検査項目のうち合格は1つだけ。原因は2つで、スマホのメニューボタンと、AI向けの案内板（llms.txt）でした。

私が選んだのは「Aで直して」。メニューボタンを直して、llms.txtは置かない道です。

直したあとは、2項目中2項目が合格。llms.txtを置かない方針にしたので採点の対象から外れ、分母が3から2に変わっています。

同じ道具でも、見る場所が違う。動画の28から70は検索の採点の話で、私の診断はAIエージェントがサイトを使えるかの話です。同じ実験として並べるものではありません。

AIに委ねて、人は積み減らして生き直す。洗い出しはAIに任せて、直した画面は自分で開いて確かめる。Claude SEOは、この順番で使います！

6つ目はDeepTutor。語り手によると、香港大学のチームが公開しているAIの学習アシスタントです。自分の資料を読み込ませて、その中身をもとに質問したり、クイズで理解を確かめたりできます。

語り手が特徴として挙げたのは、ここでした。

語り手（AI自動化の神）・8:46〜

特徴は学習の経過や記憶を次の学習にも活用できることです。資料について質問して終わりではなく、理解を確かめながら学習を進められます。

語り手が例に出したのは、30ページある難しい論文のPDF。読み込ませて質問する。クイズを出してもらう。10歳にも分かるように説明して、と頼んで分かりやすい資料に変えてもらう。そんな使い方です。

GitHubのスター数は55.4k。語り手が画面で見せた数字でした。

質問して終わりにしない。この一言が、この章の芯かな。

学びの記録が次の学習に持ち越されるのも、そのための作りです。

AIに理解する作業を任せる時、いちばんの落とし穴は、分かった気になることだと私は思います。

説明がきれいだと、読んだだけで分かった気になる。料理で言えば、レシピを読んだだけで作れる気になるのと同じですよね。

クイズで確かめて、学習の経過を次に持ち越す。DeepTutorの作りは、この落とし穴を道具の側で減らそうとしている、と読めます。

ただ、何を理解したいのかを決めるのは人です。理解できたと判断するのも、人。

第1章のHonchoとも、ここでつながります。覚えているのはAI、確かめるのは人。

AIに委ねて、人は積み減らして生き直す。積み減らすのは、覚える手間や資料を整える手間のほうです。分かったかどうかを確かめる目まで手放したら、学んだことが自分の中に残りません。あなたなら、どこまでをAIに覚えておいてもらいますか？

最後の7つ目はEGM。語り手によると、Googleのエンジニア数千人が社内で実際に使っているプラグインです。AIにコードを書かせる前の、計画づくりのための道具として紹介されます。

語り手は、まず困りごとをこう話します。

語り手（AI自動化の神）・9:44〜

AIが自分で立てた計画を自分でチェックするとそれまでの会話の流れに引っ張られて抜けに気づきにくいことがあります。宿題を自分で採点するようなものですね。

宿題を自分で採点する。うまいたとえですよね。

そこでEGMは、役割を2つに分けます。Elephant（象）はプロジェクトの背景や会話を知っている担当で、設計書を書く。Goldfish（金魚）は会話の記憶がない真っさらな担当で、設計書や参照先の資料を読み、抜けや曖昧なところ、リスクを探します。

この説明だけで本当に伝わるのか。その目で見直せる仕組みです。

語り手は、Google自身が、小さくて中身のはっきりした修正には普段の開発手順を使うよう案内している、とも話します。計画が外れると直すのが大変な場面のための道具、ということですね。

実は、私の現場にも金魚の役がいます。

2026年9月16日に、私は、公開・納品する現物の検収は、作った会話を引き継がない別のモデルに頼む、と決めました。対象は、外に出す現物です。

作った会話を渡さない。ここが、金魚の役割と同じ向きなんです。

別のモデルが使えない時もありました。2026年11月1日、私は「使えるのあるだろ」と答えています。翌日の11月2日には、使える別のアカウントの空きを使うよう答えました。検収を省かずに、別の道を探したわけです。

とはいえ、EGMと私の検収が同じ仕組みだとは思っていません。向きが同じ、そこまで。

書く役にも見直す役にもAIに任せられます。ただ、魂まで手放すわけではありません。込めるのは私です。

書く役と見直す役を分けて、最後に出すかどうかは自分で決める。公開・納品する現物は、これからもこの形で出します！

記憶をつなぐ、見本を見て作る、仕事探しを順番に進める、複数のSNSへ予約投稿する、サイトの問題を洗い出す、自分の資料で学ぶ、計画を書く役と見直す役を分ける。全く違う7つの機能でも、どれにも任せる所と、人が持つ所があります。

私は2026年10月17日に「まずリサーチすること。成功方法を真似て車輪の再発明を絶対にしないこと」と書きました。7つは、自分で作る前に、世の中の成功例を見る入口になります。

導入の前に、動かすAIの利用量やサーバーの条件は、各ツールの公式の説明で確かめてください。道具が増えるほど、何を任せて、何を自分の目で確かめるかを決める仕事は残ります。あなたに同じ線を求めるつもりはありませんが、私はこの線で、新しい道具を見ていきます。