前回までで、サイトの構築と計測基盤の話をした。ここまで読むと「じゃあこのサイト、もうほぼ全部AIがやってるんじゃないの？」と思うかもしれない。実際、記事を書くのも、サイトを組み立てる（ビルドする）のも、公開する（デプロイする）のもAI（Claude Code）がコマンド一つでこなしている。

ただ、「全部自動化」を目指しているわけではない。今回は、実際にどこまでを機械に任せて、どこから先を自分の手でやっているか、その境界線の話を書く。

自動化した領域

まず、実際にAIに任せている作業を並べてみる。

• 記事の執筆（Markdownファイルを直接書く）
• サイトのビルド（npm run build）とCloudflare Pagesへのデプロイ（npx wrangler pages deploy）
• Google Analytics（GA4）のタグ埋め込み・BigQueryとの連携設定
• Looker Studio（Googleのダッシュボードツール）でのグラフ作成
• A8.net（アフィリエイトの管理会社）の実績を記録するスプレッドシートの作成・更新

これらに共通するのは、間違えてもやり直しがきくという点だ。記事の文章が気に入らなければ直せばいいし、デプロイし直せば数秒で反映される。ダッシュボードのグラフ配置を間違えても、消してもう一度置き直せばいい。

あえて手動にした領域

一方で、以下は今のところ全部自分（人間）でやっている。

• ドメイン（getcclab.com）の購入・決済
• A8.netの会員登録時の銀行口座情報の入力
• Googleアカウントのログイン・パスワード入力・「このアプリにアクセスを許可しますか」への同意クリック
• 記事を本番公開する直前の最終確認（「このまま公開していいですか？」に対する「はい」の返事）

こちらに共通するのは、お金が動く・個人情報や認証情報を扱う・後から取り消しにくいという点だ。ドメインの決済やアフィリエイトの銀行口座登録を間違えたら、単純に直せば済む話ではない。パスワードの入力を機械任せにするのは、そもそもセキュリティの観点で避けるべきことだ。

正直に言うと、「記事を公開する直前の最終確認」だけは、最初から徹底できていたわけではない。運用を始めた初期に、記事を2本、確認なしでそのまま公開してしまったことがあった。幸い内容自体に問題はなかったが、「見せてから公開してほしかった」という話になり、それ以降はローカルで組み立てる（ビルドする）ところまでは確認なしで進めていいが、本番に反映する（デプロイする）前には必ず内容を見せて了承を取る、というルールに変えた。

線引きの基準は「取り消せるかどうか」

並べてみると、境界線の基準は割とシンプルだ。

後から取り消せる作業はAIに、取り消せない・お金や個人情報が絡む作業は人間に。

デプロイをやり直すのに数秒しかかからないサイトの更新と、決済や口座情報の入力は、失敗したときの重みがまるで違う。この非対称性が、そのまま「どこまで自動化するか」の判断基準になっている。

実際に自動化がはみ出した話

境界線を引いていても、想定外のことは起きる。

前回の記事を書き終えたあと、公開前にローカルで見た目を確認しようとした。ところが、サイトを組み立てる（ビルドする）コマンドは、ローカルで実行してもGA4のタグを「本番用」の設定のまま動かしてしまう仕様だった。結果、まだ公開していないはずの記事のページビューが、うっかり本番のGA4に2件だけ記録されてしまった。

実害はほとんどない（未公開記事に2アクセスが混ざっただけ）が、「確認のつもりが本番データに影響していた」という点では、地味に象徴的な出来事だった。境界線を引いたつもりでも、その境界の内側（ローカル環境）だと思っていた場所が、実は本番とつながっていた、というオチだ。以後、確認だけしたいときは本番相当の組み立てコマンドではなく、開発用のコマンド（GAタグが動かないモード）を使うようにしている。

まとめ

「AIに全部任せる」は聞こえはいいが、実際にやってみると、お金・個人情報・後戻りできない操作のあたりは、結局人間が握っていた方が安全だし、実際その方が早い。境界線を引く基準さえ決めてしまえば、あとは機械的に判断できる。

次は、この境界線の話とも少しつながる、サイトを作った本当の動機の話を書こうと思う。