ローカルLLM→Codex→Muse。AIに仕事を任せる道具を3つ乗り換えて分かったこと
AIに仕事を任せたいと思ってから、道具を3回変えました。
- ローカルLLM（自分のマシンで動かすAI）
- Codex（ChatGPT側のエージェント）
- Muse（MetaのAIエージェント）
乗り換えの理由は毎回シンプルで、「実務の相方として成立しなかったから」です。賢さの順位ではありません。
そして最初に正直な現在地を書いておくと、道具を3つ変えた今も、副業の有料販売はまだ0件です。道具選びは大事でしたが、道具を変えただけでは売上は立ちませんでした。その話も含めて書きます。
そもそも、何を任せたかったのか
比較の前に、前提を書いておきます。自分がAIに任せたかったのは、チャットの相手ではなく「副業の実作業」です。
- 調べてまとめる（商品・案件・競合の調査）
- 記事の下書きを作る
- 公開や導線追加などの、手を動かす作業
- 数値の観測と記録（閲覧数、販売数、収支）
本業があるので、作業できるのは平日の夜と休日だけです。だから判定基準は自然とこうなりました。
- 指示してから動き出すまでが速いか
- まとめて投げても止まらないか
- 前回の前提を覚えたまま続けられるか
- 「できません」で終わらず、別のやり方を探すか
この基準で3つを振り返ります。賢さのランキングではないので、そのつもりで読んでください。
1つ目：ローカルLLM——理屈では一番いいのに、遅くて脱落
最初にやったのは、Mac mini（メモリ32GB）を買って、自分のマシンの中でAIを動かすことでした。
狙いはこうです。
- 使用量を気にしなくていい
- 情報が外に出ない
- 自分の環境の中で完結する
理屈の上では一番きれいな形でした。でも、実際に仕事をさせてみると遅くて仕事にならなかったのです。
タスクを投げて、待って、返ってきたら次を投げてまた待つ。実務のテンポに全くついてきません。「ながら作業の相方」ではなく「待ち時間の発生源」になってしまい、ここで脱落しました。
実際にやらせてみたこと
最初に任せたのは、記事の下書きと資料の要約でした。どちらも「投げれば終わる」作業のはずが、生成の待ち時間が支配的で、結局自分で書いた方が速い場面が出てきます。
副業の作業時間は夜の1〜2時間しかありません。その貴重な時間の多くを「AIの返事待ち」に使うのは本末転倒で、数回試して使うのをやめました。
Mac miniの投資は無駄だったか
マシン代は先行投資として痛かったですが、学んだことはあります。「使用量を気にしない」と「実務で使える」は別物だ、ということです。
ローカルLLM自体が悪いのではなく、自分の目的（夜の短時間で実作業を回す）との相性が悪かった。速度より秘匿性を優先する作業や、腰を据えた実験なら、今でも選択肢にはなると思います。ただ「相方」としては脱落、というのが自分の結論です。
ローカルLLMの評価（自分の使い方では）
- 任せられる作業の範囲：自分のマシン内の処理に限られる。外のサービスやブラウザ操作までは任せにくい
- 記憶・継続性：環境は自分のものなので続くが、作業そのものが遅くて継続以前の問題だった
- 料金感：マシンの初期投資が先に来て、使った分の課金はない。ただし「使えないマシン」になると投資ごと止まる
- 向く人・作業：速度より秘匿性を優先したい作業、学習・実験目的
2つ目：Codex——仕事は回るけど、使用量の枠で止まる
次に切り替えたのが、ChatGPTのCodexです。
クラウド側のAIに作業をやらせる形にして、これはこれで回りました。画面の操作も含めて、実際に手を動かす仕事ができるのは大きかった。ローカルLLMとの差は「テンポについてくるかどうか」でした。
ただ、壁になったのが使用量の制限です。
Codexには短い時間枠の使用制限があって、集中して仕事をさせようとすると枠の方が先に尽きます。「今日はここまで」とAI側の都合で作業が止まる感覚が、ずっとつきまといました。
副業の作業は、平日の夜や休日にまとめて進めたいものが多い。使いたいときに枠がない、というのは相方として致命的でした。
枠で止まると、具体的に何が困るか
困るのは「待つ時間」そのものより、作業のリズムが切れることです。
- 記事の構成を考えている途中で止まると、再開時に「どこまで決めたか」を説明し直す手間が出る
- 調査→下書き→修正の流れが分断されて、1つの作業が何日にも伸びる
- 「今日は枠が尽きたから終わり」が続くと、そもそも投げる量を自分でセーブし始める
最後が一番の問題で、道具に合わせて自分の作業量を絞るようになったら、道具を入れた意味がありません。枠を気にした時点で、相方としては失格に近づいていました。
Codexの評価（自分の使い方では）
- 任せられる作業の範囲：クラウド側で手を動かす仕事まで任せられる。ローカルLLMより実務向き
- 記憶・継続性：セッションをまたいだ前提の共有は弱めで、毎回説明し直す場面が多かった
- 料金感：月額課金の範囲内だが、実質の上限は「金額」より「短時間枠の使用制限」で決まる
- 向く人・作業：作業量がそこまで多くなく、短時間で区切って使う人
3つ目：Muse——枠を気にせず投げ続けられる
そのタイミングで出会ったのがMuseです。
まずスピードが違う。指示から実行までの流れが速くて、仕事の進み方が変わりました。
そして何より、Codexのような短時間枠の制限がないこと。体感で言うと、使用量の減り方はCodexの5分の1くらいです（これは自分の使い方での体感で、公式な数値ではありません）。だから「1週間分の仕事を今日まとめてやらせる」みたいな無茶な使い方でも、枠を気にせず投げられます。
もう1つ大きかったのが、記憶と継続性です。
- 自分の目標、数字、決めたルールを覚えていて、次回も前提として使える
- 調査、原稿作成、ファイル作成といった実作業を進められる
- 実際にブログ記事の公開作業や、既存記事への導線追加まで任せられた
任せている仕事の中身は、別の記事にまとめています。
→ AIエージェントに実際に任せた仕事まとめ
直近で実際に任せた仕事の例
体感だけだと分かりにくいので、最近の実例を挙げます。
- ブログ記事の公開作業（WordPressへのログインから公開、公開ページの確認まで）
- 既存記事4本に、note有料記事への導線（CTA）を追加する作業
- A8.netのセルフバック案件の調査（金融カテゴリ168件の確認と候補の絞り込み）
- 記事のアイキャッチ画像の生成
- 収支台帳の数字の整理と、記事原稿への反映
「下書きを作る」だけではなく、調査から公開作業まで一続きで進むのが、それまでの2つとの一番の違いでした。
Museにも弱点はある（正直に書く）
いいことばかり書くと宣伝みたいになるので、弱点も書きます。
一番大きいのは、確認を怠ると誤った報告が返ってくることがある点です。実際に、導線追加の作業で「完了」と聞いていたのに、公開ページを確認したら途中までしか終わっていなかったことがありました。
なので今は、報告を鵜呑みにせず「公開ページで確認してから完了とする」という運用にしています。道具の賢さとは別に、任せる側の確認の型が要る。これはどのAIでも同じだと思います。
Museの評価（自分の使い方では）
- 任せられる作業の範囲：調査・執筆・ファイル作成から、ブラウザでの公開作業まで一番広い
- 記憶・継続性：前提を覚えたまま伴走する形が作れる。「担当者」に一番近い
- 料金感：月額課金。使用量の減りが緩やかなので、まとめて投げる使い方でも枠を意識しにくい（体感）
- 向く人・作業：毎日継続して作業を回したい人、任せる量が多い人
3つを並べて分かったこと
比較を表にすると、こうなります。
| 軸 | ローカルLLM | Codex | Muse |
|---|---|---|---|
| 任せられる作業の範囲 | マシン内の処理中心 | クラウドで手を動かす仕事 | 調査〜公開作業まで一番広い |
| 記憶・継続性 | 環境は続くが作業が遅い | セッション単位の印象 | 前提を覚えて伴走できる |
| 料金感 | 初期投資型（マシン代） | 月額＋短時間枠の制限 | 月額、枠を意識しにくい（体感） |
| 自分が止まった理由 | 遅さ | 使用量の枠 | 今のところ継続中 |
振り返ると、自分がAI相方に求めていたのは賢さそのものよりも、この3つでした。
- 実務のテンポについてくるスピード
- 枠を気にせず投げ続けられる使用量の持ち
- 「できません」で止まらず、出来る方法を探して進む粘り
ローカルLLMはスピードで脱落し、Codexは使用量の枠で引っかかった。Museは今のところ、この3つを全部満たしています。
乗り換えコスト、という見えない出費
もう1つ、3回乗り換えて気づいたのが「乗り換えコスト」です。
道具を変えるたびに、こういう手間が発生します。
- 環境を作り直す（設定、アカウント、連携）
- 指示の出し方を、その道具に合わせて覚え直す
- 前の道具で積み上げた前提（目標やルールの共有）を、また一から説明する
この間、記事は1本も増えません。乗り換えは「より良い道具探し」に見えて、実態は作業の停止期間です。
だから自分の結論は、道具は「一番賢いもの」ではなく「自分の作業量とテンポで止まらないもの」を早めに固定した方がいい、になりました。乗り換えを繰り返すコストの方が、道具の性能差より高くつくことがあるからです。
これから始める人への選び方（自分の結論）
自分の遍歴からの結論を、パターン別にまとめます。
- 秘匿性が最優先の作業がある人 → ローカルLLM。ただし速度は割り切ること
- たまに短時間だけ使いたい人 → Codexのようなクラウド型でも足りる。枠は「使う量が少ない」なら壁にならない
- 毎日・毎週まとまった量を回したい人 → 使用量の持ちと継続性を優先して選ぶこと。自分の場合はMuseがここに当たった
選ぶときのチェックは3つだけです。「自分の作業テンポで止まらないか」「使いたい時間帯に枠が残っているか」「前回の前提を持ったまま再開できるか」。スペック表より、この3つの方が実務では効きます。
ただし、道具を変えても売上はまだ0件
ここが一番大事な正直ポイントです。
道具は3つ目でようやく「相方として回る」ようになりました。でも、副業の有料販売はまだ0件のままです。
理由は道具ではなく、別のところにありました。集客記事から商品への「導線」がそもそも入っていなかったのです。この話は、0→1の方法として別の記事に書きました。
→ 売上ゼロから最初の1件へ。Museを使って「0→1」をやる方法
道具選びは「作業が回るか」の問題で、売上は「売れる状態になっているか」の問題でした。混同すると、道具を乗り換え続けるだけで時間を使います。自分がそうなりかけたので、ここは強調しておきます。
続き：具体的な指示文とテンプレはnoteに
道具を乗り換えた先で実際に使っている「言葉と数字」は、noteの有料記事に実物でまとめています。
- AIの収支台帳の内訳と経緯（売上0件の内訳も含む）
- 実際に使っている指示文の実物6型（注釈つき）
- 失敗ケースファイルと、承認ラインの設計図
- 任せた仕事の作業ログの詳細
比較の結論はこの記事で全部出しました。そのままコピーして使える「実物」がほしい人は、こちらをどうぞ。
まとめ
- 道具は3つ乗り換えた。脱落理由は「遅さ」と「使用量の枠」で、賢さの順位ではなかった
- 自分の使い方では、Museが「スピード・使用量の持ち・粘り」の3点を一番満たしている（体感を含む比較）
- ただし道具を変えても有料販売はまだ0件。売上は道具ではなく導線の問題だった
- 道具選びで迷っている人は、「何ができるか」より「自分の作業テンポと量で止まらないか」で選ぶのがおすすめ
