AI導入・自動化

バズっていたAIプラグイン、入れずに自作した話 — 「入れる/作る」の判断基準

公開日: 2026-07-16約5分で読めます著者: 因幡匠瞬

SNSで、あるAIプラグインが話題になっていました。「著名な経営者や専門家の視点で、AIがあなたの文章をレビューしてくれる」というもの。うちはちょうどブログ記事の公開前レビュー体制を作ろうとしていたタイミングで、正直、かなり惹かれました。

**この記事の結論：**入れませんでした。代わりに、欲しかった機能だけを自作しました。かかった時間は30分ほどです。

この記事は「そのプラグインがダメ」という話ではありません。導入する直前で立ち止まって考えたこと——「入れる」と「作る」をどう判断したか——の実録です。同じ構造の判断は、企業がAIツールを選定するときにそのまま出てきます。

この記事で分かること：

1. 何に惹かれたのか

このブログは公開前に記事をレビューする体制を作ろうとしていました。自分たちで書いた（あるいはAIが下書きした）記事は、どうしても身内の目では甘くなります。「一流の視点で厳しくレビューしてくれる」という売り文句は、その課題にぴったり刺さって見えました。

AIアシスタントの作業環境は、ファイルの読み書きやコマンド実行など、強い権限を持っています。そこに入れるプラグインは「便利な追加機能」ではなく「自分の環境で動く他人のコード」です。

**注意：**中身を検証していないコードを入れるのは、会社で言えば、素性を確認していない業者に事務所の鍵を渡すのと同じ構造です。有名なプラグインなら安全、とも言い切れません。確認できないなら入れない——これはAIに限らない、ソフトウェア導入の基本原則だと考えています。

よく見ると、そのプラグインは別のOS環境を前提にした依存関係を含んでいました。導入しても、そのままではうちの環境で全機能は動かない可能性が高い。「バズっている＝自分の環境で動く」ではない、という当たり前の確認です。

これが一番大きな理由でした。冷静に考えると、僕が欲しかったのは「著名人風の語り口でレビューされること」ではなく、その人たちが使っている評価の枠組み——オファーは明確か、読者の検索意図に答えているか、証拠はあるか——でした。

評価の枠組み自体は、書籍や公開されている情報で学べる「公開されたフレームワーク」です。つまり、プラグインの一番魅力的に見えた部分（有名人の再現）は、実は僕の課題解決には不要な部分でした。

プラグインに惹かれた部分と、実際に必要だった部分の整理です。

そこで、公開されているフレームワークを3つの視点のチェックリストに落とし込み、レビュー用の指示書として自作しました。

作成にかかったのは30分ほど。以来、このブログの全記事はこのチェックリストを通してから公開しています。プラグインと違って中身は全部自分たちで書いたものなので、基準の調整も自由です。

この判断過程は、企業が「話題のAIツールを入れるべきか」を考えるときとまったく同じ構造をしています。導入前に確認すべきことを一般化すると：

確認項目	問い
アクセス範囲	そのツールは何のデータ・権限に触れるか
提供元	誰が作り、誰が保守しているか。検証できるか
環境適合	自社の環境・業務フローでそのまま動くか
課題の正体	惹かれている機能は、本当に自社の課題を解決する部分か