クロードコードに全部やらせるのをやめた日——トークンが切れなくなった3つの役割分担の話

Claude Codeを触ってみたものの、調べ物をお願いしているうちにトークンが半分以上消えていて、「あれ、もう使えないの？」と画面を閉じた経験はないですか？

「AIってこんなに便利なはずなのに、なんか私うまく使えていない気がする」という漠然とした焦りが、ずっと心のどこかにある。周りは「AIで作業が変わった」と言っているのに、自分だけ何かを間違えているような感覚。

新しいチャットを開くたびに「前回の続きなんですが」と最初から説明し直すのが当たり前になってきて、「これって毎回やらなきゃいけないの……？」と少し疲れてきている人もいるんじゃないかと思います。

私もそういう時期がありました。Claude Codeをインストールして、「これで副業の作業効率が変わる」と期待して使い始めたのに、リサーチをお願いするたびにトークンがみるみる消えていく。ノウハウを調べさせて、記事の参考資料をまとめさせて——気づいたら「今日の作業、調べただけで終わった」という日が続いていました。「私の使い方が悪いのかも」とずっと思っていたんですが、あるとき気づいたのです。問題は使い方ではなく、設計だったということに。

Claude Codeに「全部やらせていた」のが原因でした。調べることも、作ることも、覚えることも——全部ひとつのAIに投げていたから、あっという間に限界が来ていた。でも3つのツールに役割を分けてから、トークンが切れる問題がほぼなくなりました。

この記事では、その「役割分担の設計」について整理してお伝えします。特定のツールへの加入や購入をお勧めするものではありません。ただ、「AIをうまく使えていない」と感じているなら、道具の問題ではなく使い方の設計を見直すだけで変わるかもしれない——そのヒントとして読んでもらえたら嬉しいです。

↓↓↓

なぜトークンはすぐなくなるのか——「コンテキスト枠」という仕組みを知る

Claude Codeには「コンテキストウィンドウ」という、一度に処理できる情報量の上限があります。これはAIの「作業机の広さ」のようなものです。

調べ物を頼むと、Claude CodeはWebページやファイルを次々と読み込みます。読み込むたびにこの机が埋まっていき、「トークン」と呼ばれるAIの体力がどんどん消費される。机がいっぱいになるとセッションが終わり、次に開いたとき机はきれいさっぱりリセットされています。だから毎回「前回の話の続きで……」と説明し直さなければいけないのです。

さらに厄介なのが、長い会話になるほどAIの判断精度も落ちていくという点です。机が埋まりかけているほど、処理が雑になる。「なんかさっきより回答の質が落ちた気がする」という感覚は気のせいではなく、コンテキスト枠が圧迫されているサインなのです。

私が最初にこれを体感したのは、note記事の参考資料を3本まとめて調べさせたときでした。1本目・2本目はしっかりした要約が返ってきたのに、3本目あたりから「なんか雑になってきた？」と感じた。それがコンテキスト枠の問題だったと後から知りました。

Claude Codeのプロプランは月額約3000円ですが、トークンの消費ペースによっては「月30日のうち実質12日しか使えない」という状況が起きます。これは海外でも「月12日問題」と呼ばれていて、使い方を変えない限り構造的に避けられない問題なのです。リサーチをAIにお願いするのは便利に見えて、実はAIの体力をもっとも早く削る行為でもあります。

会社に例えると分かりやすい——「超優秀な新人に全部やらせる」問題

これを会社に例えると、すごく分かりやすくなります。

入社初日の超優秀な新人社員がいるとします。この人に、リサーチも・資料作成も・顧客対応も・議事録作成も・過去案件の記録整理も、全部やらせたとしたら——どうなるでしょうか。当然、パンクします。しかもパンク状態なので、「先週頼んだあの資料どうなった？」と聞いたら「すみません、忘れてしまいました」という答えが返ってくる可能性が高い。

これがまさに、Claude Codeに全部やらせているときの状態です。

普通の会社は、調査は調査チームが担当して、記録は総務が管理して、判断と成果物は担当者が集中してやる——という役割分担があるから機能しています。その優秀な新人には「あなたは判断と成果物だけ担当してください」と役割を絞るから、本領を発揮できるのです。

Claude Codeも全く同じです。「調べる・覚える・作る」を全部やらせているから限界が来る。それぞれ別のツールに役割を割り振れば、全部うまく回るようになります。

3つのツールに役割を分ける——調べる・覚える・作る

役割分担に使うツールは3つです。どれも無料か、すでに持っているスマホ・PCだけで使えます。

① NotebookLM（ノートブックエルエム）— 調査チーム担当
Googleが無料で提供しているAIリサーチツールです。PDFや動画、Webの記事など最大50個の資料を読み込ませると、瞬時に要約・分析してくれます。しかも出典を明示しながら回答してくれるので、情報の信頼性が高い。重い処理はすべてGoogle側で行われるため、Claude Codeのトークンをほとんど使いません。調べる仕事を全部ここに任せます。

② Obsidian（オブシディアン）— 記憶・データベース担当
自分のパソコン内にテキストファイルとして知識を保存できるノートアプリです。クラウドではなくローカル保存なので、サービスが終了してもデータが消える心配がない。NotebookLMで調べた結果をここに蓄積しておくことで、Claude Codeが次回以降参照できる「AIの長期記憶」として機能します。情報同士をリンクで繋いで可視化できるのも特徴で、使えば使うほど自分だけの知識ネットワークが育っていきます。副業で積み上げたノウハウを、消えない形で貯め続けられる場所として考えると、長く付き合える相棒になります。

③ Claude Code — 指令塔・判断・アウトプット専任
NotebookLMに調査を投げて、結果だけ受け取る。必要な情報はObsidianから引き出す。Claude Code自身はトークンを調べ物に使わず、判断とアウトプットの生成だけに全力を使う——この役割に絞ります。

調べるが変わる——NotebookLM連携でトークン消費が激減する理由

Claude CodeにNotebookLMとの接続ツールを導入すると、Claude Codeの画面から直接NotebookLMを操作できるようになります。

これまでの流れ：
Claude Codeに「〇〇について調べて」→Claude CodeがWebページを読み込む→コンテキスト枠が埋まる→トークンが激減

役割分担後の流れ：
Claude Codeに「NotebookLMで〇〇を調べて」→NotebookLMがGoogle側で処理する→Claude Codeには要約結果だけが返ってくる→コンテキスト枠はほとんど消費されない

実際の感覚として、トークンの消費量が10分の1程度まで圧縮されると言われています。調べる仕事の処理をGoogle側に完全に移すだけで、Claude Codeの体力が格段に長持ちするようになるのです。

具体的な活用例を挙げると、会議の議事録が分かりやすいです。直近3回分の議事録をNotebookLMに読み込ませて「担当者・期限・未解決の問題をリストにして」と頼むと、誰がいつまで何をやるかがフラグ付きで一覧になって返ってきます。前回から今回まで何が進んで何が止まっているかも即座に把握できる。これをClaude Code単体でやると議事録3本分のテキストを全部読み込むのでトークンが大量に消えますが、NotebookLM経由ならほぼゼロです。

また、NotebookLMはハルシネーション（AIが自信満々にもっともらしい嘘をつく現象）がほとんどなく、すべての回答に出典が付きます。「この情報、本当に合ってる？」と不安になることが格段に減るのも、調査チームとして任せる大きな理由のひとつです。

副業でnote記事を書く場合にも、この仕組みが役立ちます。参考にしたいWebの記事や、YouTube動画の内容をNotebookLMに読み込ませておいて、「この動画のポイントを3つにまとめて」と頼む。返ってきた要約をObsidianに保存して、Claude Codeに記事の下書きを頼むときに「このメモを参考にして」と渡す。この流れが一度できると、記事1本を書くための下準備にかかる時間がぐっと短くなります。「調べるだけで1時間かかった」が、設計を変えてから15〜20分に縮まった感覚がありました。

分担した日、AIが初めて本当の相棒になった

この役割分担を設定した日のことを、よく覚えています。

それまでは毎回、新しいチャットを開くたびに「私はマナといいます。副業でnote記事を書いています。今日は〇〇について……」と最初から説明し直していました。Claude Codeは賢いのに、前回のことを何も覚えていない。毎回ゼロからスタートするのが当たり前だと思っていました。

でもObsidianに情報を蓄積して、Claude Codeがそこを参照できるようにしてから、その「毎回ゼロリセット」がなくなりました。前回調べた内容が引き出せる。過去に自分が書いた記事の傾向が分かる。「この前のあの話の続きで」という文脈が通じる状態になって、初めて「一緒に仕事をしている」という感覚が生まれました。

「道具」から「相棒」に変わった瞬間でした。副業の作業でAIを使うなら、この感覚の差はとても大きいです。調べるだけで一日が終わっていた頃と、今では同じ時間でできる量がまったく違います。

もうひとつ変わったのは、AIへの指示の精度が上がったことです。「前回調べたあの資料と今回の記事の方向性を照らし合わせて」という指示が通るようになって、Claude Codeが文脈を持って動いてくれる感覚がある。Obsidianに蓄積が増えるほど、指示が短くても意図が伝わりやすくなっていきます。「AIが賢くなった」のではなく、「AIが参照できる情報が増えた」だけなのですが、体感としてはAIが成長しているように感じられます。これが副業でAIを使い続けるモチベーションになっています。

↓↓↓

覚えるが変わる——ObsidianがAIの長期記憶になる理由

Obsidianの役割は「AIの長期記憶」です。

Claude Codeはセッションが終わるたびにリセットされます。これは構造的な仕様で、変えることはできません。でも、Obsidianに情報を蓄積しておいて、Claude Codeが毎回そこを参照するように設計すると、実質的に「記憶が続いている状態」を作ることができます。

たとえばこういう使い方ができます。NotebookLMで調べた競合記事の傾向をObsidianに保存しておく。次に記事を書くとき、Claude Codeにそのファイルを読ませながら「前回の分析を踏まえて今回はこういう切り口で書いて」と指示する。Claude Code自身は前回のことを覚えていないのに、Obsidianを介することで文脈が続いているように機能するのです。

Obsidianがローカル保存である点も重要です。GoogleドライブやDropboxのようなクラウドサービスは、サービスが終了したときにデータが消えるリスクがあります。でも自分のパソコン内に保存しているObsidianのデータは、サービスに依存しません。積み上げた知識が消えない安心感は、長く使い続ける上で意外と大切なポイントです。

3つのツールが連携した状態を整理すると、こういうイメージです。NotebookLMが資料を調べてくれる。その結果をObsidianが蓄積して育てていく。Claude Codeはその2つから必要な情報を受け取って、判断とアウトプットだけに集中する。それぞれが得意なことだけをやっているから、全体の効率が上がるのです。

使い始めた最初は「ツールが3つもあって管理が大変そう」と感じるかもしれません。Obsidianは「ノートアプリ」と聞くと難しそうに見えますが、基本的にはテキストファイルを保存する場所なので、メモ帳と同じ感覚で使えます。でも1週間も使えば、それぞれの役割が体に馴染んできます。「調べたいことができたらNotebookLM」「覚えておきたいことはObsidian」「アウトプットはClaude Code」——この3択が自然に選べるようになると、AIを使う作業のテンポがまったく変わります。

まとめ：AIがうまく使えないのは、あなたのせいじゃない

今日お伝えしたことを整理します。

• Claude Codeのトークンがすぐなくなる原因は「コンテキスト枠」という仕組みにある

• 調べる・覚える・作るを1つのAIに全部やらせると構造的に破綻する

• 解決策は「役割分担」——NotebookLM（調査）・Obsidian（記憶）・Claude Code（指令塔）の3つに分けること

• NotebookLM連携でリサーチ時のトークン消費がほぼゼロになる

• ObsidianがAIの長期記憶として機能し「毎回ゼロリセット」がなくなる

• この設計を変えるだけで、調べるだけで一日が終わっていた状態から抜け出せる可能性がある

• 3ツールへの慣れは早い。1週間もすれば「調べる・覚える・作る」の役割選択が自然に体に馴染んでくる

「AIが自分には難しい」「うまく使いこなせていない」と感じている人のほとんどは、AIそのものではなく使い方の設計に問題があることが多いです。道具を変えるより、設計を変える方が先です。そして設計を変えるのに、特別なスキルは必要ありません。3つのツールにそれぞれの役割を割り振るだけで、今日から変えられます。「私には無理」と思う前に、まず設計を疑ってみてください。

副業でAIを使う目的は「調べること」ではなく「成果物を出すこと」のはずです。調べることに体力を使い果たして、成果物まで手が届かない——その構造的な問題に気づいたとき、AIとの付き合い方がようやく変わりました。「AIで副業が変わる」という言葉は、設計を整えてから初めて本当になる言葉だと思っています。

毎回ゼロリセットのAIと、記憶が続くAIの差

少しだけ、2つの使い方を並べてみてください。

今のまま使い続けた場合：毎回新しいチャットを開いて、最初から説明し直す。調べ物をさせるたびにトークンが消える。気づいたら今日も「調べただけで終わった」になっている。「AIを使っている気はするけど、何か変わった実感がない」という状態が続く。

役割分担を設計した場合：NotebookLMに調べさせている間、Claude Codeは他の作業ができる。Obsidianに蓄積した情報が育っていくにつれて、Claude Codeへの指示がどんどん精度よくなっていく。「毎回ゼロから説明する」がなくなって、副業の作業が前に進む感覚が生まれる。

どちらの未来を選ぶかは、今日の「設計を変える一歩」にかかっています。 NotebookLMはGoogleアカウントがあれば今日から無料で使えます。Obsidianも無料でダウンロードできます。設定に時間はかかりますが、一度整えたら長く使い続けられる仕組みになります。

「設定が難しそう」と思う気持ちはよく分かります。でも今のまま使い続けて「毎回説明し直す・調べているだけで一日終わる」を繰り返すコストと、設定に一度だけ時間をかけるコスト、どちらが大きいかを考えてみてください。設定はやり方を調べれば1〜2時間で終わります。でも「設計を変えずに使い続けること」のコストは、副業を続ける限りずっとかかり続けます。一度の投資で長く変わる——それが今日の「役割分担を設計する」という選択です。

AIは道具です。道具は正しく使えば確かな力になりますが、使い方が合っていないと消耗するだけになります。「なんかうまくいかない」と感じているなら、道具を変える前に使い方の設計を見直してみてください。そのひとつの答えが、今日の「3つの役割分担」です。

設計を変えるのに、プログラミングの知識は必要ありません。NotebookLMはGoogleアカウントがあれば今日から使えます。Obsidianは無料でダウンロードできます。Claude CodeとNotebookLMの接続ツールの設定は少し手順がありますが、一度設定すれば次からはClaude Codeへの指示一つで動かせます。最初の設定に少し時間を使うだけで、その後の作業効率が長く続きます。「設定が面倒そう」と感じる気持ちは分かりますが、「毎回ゼロリセットの説明し直し」を続けることの方が、長い目で見てはるかに消耗します。

↓↓↓

今日から、AIとの使い方を変えてみてください。設計が変われば、AIが変わります。AIが変われば、副業の作業が変わります。その変化は、今日の設計を変える一歩から始まります。

マナ