「記事を書くのはAIで段々楽になってきた！
そういう方も多いかもしれません。最近のAIツールの発展は目覚ましく、キーワードの検索意図別の分類や検索意図に合わせた競合分析と記事作成は、かなり自動化できるようになったと思います。
実際に私達も記事作成に6-8時間かかっている時もありましたが、今となっては1時間もあればかなり内容の濃い記事を書けるようになったと思います。
ただ、記事にあった画像を生成して、Canvaで編集はなかなか時間短縮が難しくないですか？そこに30分…ぐらいの時間はまだどうしてもかかってしまうな…毎回この繰り返しで疲れた…そんな悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。私達も同じ思いを抱えていました。
しかし、ClaudeCodeのMCP機能とApify経由のMidjourney連携により、この状況が劇的に変わりました。
今回は「Perplexityで調べた内容をGoogle Docsに保存（これはPerplexityの既存機能）。その調査内容をClaudeCodeで読み取って6,000～8,000文字の記事を作成し、記事に合った画像を（apifyとMCPで連携した）Midjourneyで12枚生成して」という一言の指示で、従来4時間かかる作業が3分の指示+完全放置で完了する体験ができたので御紹介したいと思います。
要は記事の調査→作成→画像作成までを3分で出来る、ということです。いやー楽な時代になりました。（この記事に入ってる画像も同様にClaudeCodeからmidjournyで作ってもらった画像です）
この記事では、この革新的なワークフローがどのように実現できるのか、実際の設定手順から失敗談まで詳しくお伝えします。
AI活用・DXを推進する法人研修
企業様の課題や人材育成計画にあわせた法人研修・DX推進プログラムを企画・提供させていただいています。基礎から応用・開発まで気軽にお問合せください。
ClaudeCodeのMCP機能とは？従来のAIとの決定的な違い
MCP（Model Context Protocol）の革新性
MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントを外部システムやAPIと連携させるためのオープンスタンダードです。ClaudeCodeでは、この機能により従来のAIツールでは不可能だった完全自動化が実現できます。
従来のAIとMCP対応AIの違いは以下の通りです：
| 機能 | 従来のAI | ClaudeCode MCP |
|---|---|---|
| 情報取得 | 手動でコピペ必要 | 外部サービスから自動取得 |
| タスク処理 | 一度に一つのみ | 複数タスクを連続自動実行 |
| ツール連携 | 手動切り替え | シームレス自動連携 |
| 作業モード | 逐次指示待ち | 完全自律実行 |
ClaudeCodeが実現する自動化レベル
能動的な情報取得 AI自身が必要な情報を外部サービス（Google Docs、GitHub、Notion等）から直接取得できます。ユーザーがデータをコピペする必要がありません。
連続処理の自動実行 一つの指示で複数のタスク（記事作成→画像生成→統合→出力）を自動で連携実行します。各ステップでの人間の指示待ちは不要です。
外部サービスとの直接連携 700以上のツールやAPIと直接接続し、状況に応じて最適なサービスを自動選択できます。
ClaudeCodeで記事と画像を作る実体験：3分指示→完全放置のワークフロー
従来の記事作成プロセス（4時間の重労働）
まず、従来の作業がどれだけ大変だったかを振り返ってみましょう。
Step1: 情報収集（30分）
- 複数のソースから手動で情報収集
- 信頼性の確認とファクトチェック
- Google Docsに調査内容をまとめ
Step2: 記事執筆（2-3時間）
- 6,000-8,000文字の詳細記事を執筆
- SEOを意識した構成作成
- 読者エンゲージメントを考慮した表現
Step3: 画像素材探し（30分）
- 無料素材サイトを巡回
- 記事内容に合う画像を選定
- ライセンス確認
Step4: 校正・調整（30分）
- 誤字脱字チェック
- 全体の流れ確認
総時間：約4時間（ずっと作業に張り付き）
革命的体験：3分指示で完全自動化
昨日の午後、実際に体験した自動化ワークフローをご紹介します。
14:35 指示実行（3分） 「Google Docsに保存してあるClaudeCodeのMCP機能の調査内容を読み取って、6,000-8,000文字の詳細なブログ記事を作成し、記事に合った技術的で近未来的な画像をMidjourneyで12枚生成して」
この指示を入力した後、私がやることは完了です。コーヒーを淹れに行って、別の作業（メールチェック）をしていました。
AIが自動実行したプロセス
- Google DocsのシェアURLを自動解析
- ドキュメントIDを抽出
- プレーンテキスト形式で内容を完全取得
- 過去記事のスタイルを学習したテンプレートを適用（ちなみにここは過去の投稿内容をClaudeCodeで抽出してローカルに保存し、その記事を再現するプロンプトをClaudeCodeに作らせてありました）
- 6,000〜8,000文字超の詳細記事を生成
- SEOを意識した記事構成を作成
- 読者との対話的表現を20箇所以上配置
- カスタムMCPサーバーがApify経由でMidjourney接続
- 記事内容に基づいて12個のプロンプトを自動生成
- ブログテーマに沿った統一感のある画像を生成
- 各画像に適切なキャプションを自動付与
「作業完了しました」という通知が届き、8,000文字の記事と12枚の画像がすべて完成していました。
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ClaudeCode→Apify×Midjourney連携の技術的仕組み
コレが実際に今回のワークフローでmidjournyが作成してくれた画像です。色んなパターンを出してくれています。画像のパターンはmidjournyのプロンプトを組み切れていないので、今後は人物パターン（画面下の白シャツ女性）やデジタルパターン、イラストパターンを作って、分岐ロジックを組みたいと思います。
多分、明日にはやってますね。便利なので！
なぜApify経由なのか？
Midjourneyは公式APIを提供していないため、Apifyの「Midjourney Automation」ツールがAPIレイヤーとして機能します。これによりプログラムからの画像生成が可能になります。
技術的な実現方法
| コンポーネント | 役割 | 設定ポイント |
|---|---|---|
| ClaudeCode | プロンプト最適化・全体制御 | MCP設定でApifyサーバーを登録 |
| Apify | Midjourney API化 | トークン認証とプロキシ設定 |
| Midjourney | 高品質画像生成 | Cookie認証とプライベートモード |
実際の設定手順
Step1: Apify MCPサーバーの設定
# Apify MCPサーバー設定
mcp_config = {
"mcpServers": {
"apify_midjourney": {
"type": "sse",
"url": "https://mcp.apify.com/sse?actors=igolaizola/midjourney-automation",
"headers": {"Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"}
}
}
}
Step2: ClaudeCodeのMCP設定
mcp_servers:
- name: apify_midjourney
endpoint: "sse:https://mcp.apify.com/sse?actors=igolaizola/midjourney-automation"
auth_token: "YOUR_APIFY_TOKEN"
Step3: 統合ワークフローの実装
def generate_image(prompt):
# Claudeがプロンプトを最適化
optimized_prompt = claude.messages.create(
model="claude-3.7-sonnet",
messages=[{"role": "user", "content": f"画像生成用に最適化: {prompt}"}]
).content[0].text
# MCP経由でMidjourney実行
mcp.execute(
server="apify_midjourney",
command="generate",
params={"prompt": optimized_prompt, "upscale": "creative"}
)
return mcp.get_result() # 生成画像URLを返す
実際の処理フロー
ユーザー指示
↓
ClaudeCodeが指示を解析
↓
Google Docs自動取得
↓
記事生成（並行処理） 画像プロンプト生成
↓ ↓
記事完成 Apify→Midjourney実行
↓ ↓
統合処理・出力
この並行処理により、記事作成と画像生成が同時進行し、全体の処理時間が大幅に短縮されます。
ClaudeCode→Apify→midjournyのコスト分析と費用対効果
初期設定コストと運用費用
初期設定コスト
- 学習時間：約4時間
- 設定作業：約2時間
- 合計：6時間（一回限り）
月額運用コスト
| サービス | 月額目安 | 内容 |
|---|---|---|
| ClaudeCode | $20-50 | API利用料 |
| Apify | $19-50 | 月2,000回まで無料、以降従量課金 |
| Midjourney | $30-60 | 画像生成枚数に応じて |
| 合計 | $69-160 | 約1万円〜2万円 |
経費は掛かるけど時短効果は大きい！驚異的な効果測定
時間短縮効果
- 1記事あたり：4時間 → 3分指示（実質99%以上短縮）
- 月10記事作成の場合：40時間 → 30分
- 年間換算：480時間 → 6時間（474時間の節約）
最重要な効果：マルチタスク化 従来のAIツールと異なり、指示後は完全に他の作業に集中できます。記事作成中に別の業務を並行して進められるため、実質的な生産性向上は2倍以上になります。
品質向上効果
- 記事の一貫性：テンプレート使用で品質標準化
- 画像品質：プロレベルのビジュアル
- SEO効果：構造化された記事で検索順位向上
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ClaudeCodeとApify×midjournyの設定で躓きやすいポイントと解決策
よくある失敗パターン
まず大前提として1回目はだいたいうまくいきません。試行錯誤で精度を上げていくものだと思った方が現実的でしょう。ただ個人的には1ワークフローを1週間ほど、実行×改善すると期待した効率化効果を生み出してくれるように感じています。
実際に今回も企画してから1回目の実行ではうまくいきませんでした。
1回目：完全に失敗 実は、最初はうまくいきませんでした。
起きた問題
- Google Docsが読み取れない
- Midjourney接続エラー（Cookie設定がうまくいかず）
- 生成された記事が500文字で終了
原因と解決策
- URLの共有設定を「リンクを知っている全員が閲覧可能」に変更
- Apify APIキーの権限不足を解決
- プロンプトをより具体的に修正
重要な設定ポイント
APIキーの取得方法
Apify API Token
- https://console.apify.comでアカウント作成
- Settings → API tokens → Create new token
- 月額2,000回まで無料
Midjourney Cookie
- Midjourneyにログイン
- ブラウザのDevTools（F12）を開く
- Application → Cookies →
__Host-Midjourney.AuthUserTokenV3_rをコピー
環境変数の設定
# .envファイル
APIFY_API_TOKEN=your_apify_token_here
MIDJOURNEY_COOKIE=your_midjourney_cookie_here
ClaudeCodeとAPIを活用した自動化ワークフローのリスク管理と注意点
セキュリティ面での配慮
認証情報の保護
- APIキーは環境変数で管理
- 定期的なトークンローテーション（90日ごと推奨）
- プロキシ設定でIP隠蔽を実施
データ漏洩防止
- 機密情報が含まれるドキュメントは使用しない
- Midjourneyで
--privateフラグを使用 - 入力検証とサニタイズを実装
コスト管理のベストプラクティス
節約のコツ
- Midjourneyの
mode: "relaxed"で低速モード使用 - 必要な画像数を事前に決める
- タスクのタイムアウト設定で無駄な処理を防止
監視システム
- Apifyコンソールで月額利用量の閾値アラート設定
- タスク失敗時のSlack通知設定
- コスト使用量の定期レビュー
今すぐ始められる：段階的導入ガイド
Phase 1: 基本環境構築（30分）
Step1: ClaudeCodeのアップデート
# 最新版にアップデート
claude-code --version
# v1.3.0以降であることを確認
Step2: 必要なライブラリのインストール
pip install requests apify-client python-dotenv
Step3: 作業ディレクトリの準備
mkdir ~/claude-mcp-automation
cd ~/claude-mcp-automation
Phase 2: API設定（15分）
各種APIキーの取得と環境変数設定を行います。ブラウザのDevToolsがよくわからない場合は、画面を全選択してClaudeCodeに投げれば必要な情報を取得してくれます。
正確さよりもコミュニケーション量を上げた方が実現スピードが上がります。
Phase 3: テスト実行（15分）
統合テスト ClaudeCodeで以下を実行： 「テスト用のGoogle Docsから内容を読み取って、短い記事を作成し、テスト画像を1枚生成して」
成功すれば、本格的な運用開始です。
今後の可能性：さらなる自動化の展望
近い将来の発展（3-6ヶ月後）
動画生成との連携 記事と画像から60秒の解説動画を自動生成する機能の実現が期待されます。個人的にはGensparkと連携してほしいというかさせたいなと思っていて、Gensparkの検索や文字生成・動画生成が優秀なので、それをClaudeCodeと連携させたいと思っています。
SEO完全最適化 競合分析から上位表示を狙えるSEO記事の完全自動生成も技術的に可能になってきています。
リアルタイム修正ループ Claudeが生成画像を分析し、プロンプト調整→再生成を自動で繰り返すワークフローも実現可能です。
AI時代のコンテンツ創作者として
この技術をマスターすることで実現できること：
- 週10記事の高品質コンテンツを作成可能
- アイデアから公開まで最短30分
- プロレベルのビジュアルコンテンツを量産
- 創作活動に集中できる時間の確保
重要なのは、AIは「あなたの代わりに考えてくれる魔法の箱」ではなく、「実現を助けてくれる優秀なアシスタント」だということです。
あなたがアイディアを考え、AIが実現方法を考えて実行する。この役割分担により、今まで時間的制約で諦めていたアイデアも実現できるようになります。
AI活用・DXを推進する法人研修
企業様の課題や人材育成計画にあわせた法人研修・DX推進プログラムを企画・提供させていただいています。基礎から応用・開発まで気軽にお問合せください。
まとめ：3分指示→完全放置の自動化を体験しよう
この記事でお伝えした「ClaudeCodeのMCP機能 + Apify + Midjourney」による自動化は、単なる効率化を超えて、働き方そのものを変革する可能性を秘めています。
重要なポイント
- 技術的実現可能性：ClaudeCode MCP + Apify + Midjourneyで実現
- 圧倒的効率化：4時間→3分指示（99%以上短縮）
- 完全放置可能：指示後は他の作業に集中できる
- 高品質な出力：手動作成と遜色ない品質
- 同時並行処理：複数記事の同時作成指示が可能
最初は小さな自動化から始めて、徐々に範囲を拡大していくことをお勧めします。「百聞は一見にしかず」です。ぜひ一度試してみて、この「3分指示→完全放置」の革新的な体験を実感してください。
きっと「これならやれる」「もっとこれも作ってみたい」と新しい可能性を感じていただけるはずです。
