「あのページのテキスト、いい感じに変えといて」
これまでの記事を読んでくださった方は、もうこのフレーズにピンとくるはずです。
ここまで、2回にわたってAIにサイトを任せるための「土台」と「指示の出し方」を整えてきました。
1つ目の記事では、コンテンツをAIが読み取って書き換えやすい仕組みに変え、AIフレンドリーな「土台」を作りました。
WordPressからAstroへ。「AIに保守を任せられる」土台作りをした話
2つ目の記事（前回）では、AIに過去のやり取りを「学習」させていくことで、毎回正確な指示に翻訳する手間をかけずとも的確に動かせるテクニックを紹介しました。
曖昧な指示ではAIは動けない！Claude Codeで実践する「正確な指示」変換術
AIを活用してWebサイトの保守作業を行う場合、このような流れが一般的です。
（メール）
こないだの件、料金のところも直しておいて～
お、メールが来ている、AIで修正しよう
このクライアントからは前回メールで商品資料の差し替えを依頼されたなあ…
確かに商品の月額料金も変わっているな、ここのことか
（指示を翻訳してAIに依頼）
/service/ページの料金表記を『月額9,800円〜』から『月額12,800円〜』に変更してください
（該当ファイルを開き、テキストを検索し、該当箇所を書き換える）
/service/ページの料金表記を変更しました。変更箇所は以下のとおりです：
- 修正前：月額9,800円〜
- 修正後：月額12,800円〜
確認をお願いします。
これでも十分修正作業は楽になっていますが、前回の記事で、過去のやり取りも学習させることで、担当者が指示を翻訳する手間も軽減できると紹介しました。
（メール）
こないだの件、料金のところも直しておいて～
（メールを貼り付け）
こないだの件、料金のところも直しておいて
前回対応した商品資料の差し替えの件の続きですね。
「料金のところ」は/service/ページになるので、商品資料の内容に合わせます。
（該当ファイルを開き、テキストを検索し、該当箇所を書き換える）
/service/ページの料金表記を変更しました。変更箇所は以下のとおりです：
- 修正前：月額9,800円〜
- 修正後：月額12,800円〜
確認をお願いします。
担当者はメールを開き、コピペするだけで修正されるようになります。
文脈を学習させることで、ステップも減ってだいぶ楽になりましたね！
今回は、さらにその一歩先を目指します。メールの貼り付けすら省略し、クライアントの指示が入ったら自動で修正まで出来上がる、まさにWeb更新の半自動化です。
これを、依頼管理ツール「トコトン」と、最近話題のMCPという仕組みの組み合わせで実現します。
なお、修正対象サイトは1回目の記事で書いたAIが直接書き換えられるようになった状態である、という前提です。
WordPressからAstroへ。「AIに保守を任せられる」土台作りをした話
指示を「翻訳いらず」に
半自動化の第一歩として、まずはクライアントからの指示を翻訳しなくてもAIが迷わず作業できる状態にする必要があります。
前回の記事でも、いくつか方法をご紹介しましたが、中でもおすすめの方法は過去のメールやチャットなど、過去のやり取りをAIに学習してもらうことで、「文脈」を蓄積しておくことです。
曖昧な指示ではAIは動けない！Claude Codeで実践する「正確な指示」変換術
「このクライアントが『サービスのところ』と言ったら、たいてい /service/ページのこと」、そうした文脈の蓄積により、曖昧な依頼でも翻訳なしで対応することができます。
ここで効いてくるのが、依頼管理ツール「トコトン」です。
トコトンでは、クライアントや担当者が依頼を登録し、それに対する回答や補足もすべてトコトン上で行います。依頼とその関連情報がデータとして自然と溜まっていきます。
前回の記事でも繰り返し触れたとおり、前提情報を持たないままのAIは、優秀な人材でも「初日」の新人です。
このデータが溜まった状態のトコトンのデータがあれば、ベテランのように前提知識を多く抱えた状態で動けるため、クライアントからの依頼も精度高く判断できるようになります。
トコトンで一元管理することが、「翻訳いらず」の指示を実現する第一歩になります！
トコトンとAIをつなぐ、最新技術「MCP」
トコトンにデータを蓄積していけば、クライアントからの指示を翻訳する手間を省けることがわかりました。
しかし、AIに動いてもらうためには、実際にはトコトンに入ったデータや指示を適切な形で取り出して、AIに渡す必要があります。
最近のAIは便利で、ページのURLや画面のスクリーンショットなどからも情報を読み取ってくれますが、こちらから都度ブラウザやメールを開いて、情報を渡してみてもらう必要があります。
トコトンMCP
ここで便利な仕組みとして、トコトンMCPがあります。
MCP（Model Context Protocol）とは、生成AI（LLM）と外部のデータ・ツールを安全かつ標準化された方法で接続するための共通規格（プロトコル）です。
もう少し簡単にいうと、MCPは「AIエージェントが、外部のツール（トコトン）の情報を安全に読み取れるようにする”橋渡し役”」で、MCPを使うことで、AI上でトコトンに入っているデータを読み取ることができるようになるのです。
このように、AIとの対話の中で、そのままトコトンに登録された依頼や過去のやり取りを見ることができるようになります。
「過去の文脈」も、MCPが自動で取ってくる
MCPを使う強みは、依頼を取って来てくれることだけではありません。
AIを的確に動かすには、過去のやり取りという「文脈」を蓄積しておくことが効くという話をしました。
依頼がトコトンに溜まっていれば、MCPを通して、AIエージェントは過去の依頼履歴も自動で取ってこられるのです。
人間が「あのクライアントの過去のやり取り、どこだっけ」と探す必要はありません。指示書（今回の依頼）と、参考資料（過去の文脈）を、AIが自分で同時に取りに行く。つまり、トコトンに蓄積されたデータを、そのまま「AIの記憶」として活用することができるわけです。
最新技術「MCP」で繋がる、未来の半自動フロー
では、トコトンMCPを使った、実際のフローを見てみましょう。
- クライアントが「トコトン」に修正依頼を入れる
- 担当者は、AIエージェントにトコトンの最新の修正依頼の対応を依頼する
- AIエージェントはMCP経由で、トコトンに登録された修正依頼を取得し、トコトンに蓄積された過去の文脈も読み取って修正内容を理解する
- AIエージェントが、Astroのテキストファイルに直接アクセスして書き換える
- 担当者は、できあがった修正内容を確認して「承認ボタン」を押すだけ
（トコトン）
こないだの件、料金のところも直しておいて～
トコトンに来てる最新の修正の対応をお願い
最新の修正依頼は○△株式会社の「こないだの件、料金のところも直しておいて～」になります。
このクライアントの過去の依頼を確認しました。料金に関する依頼においてはいずれも/service/ページの修正を行っています。今回も同じ箇所と判断して進めます。
1つ前の依頼は商品資料の差し替えでした。
/service/ページの内容を、商品資料の内容に合わせます。
（該当ファイルを開き、テキストを検索し、該当箇所を書き換える）
/service/ページの料金表記を変更しました。変更箇所は以下のとおりです：
- 修正前：月額9,800円〜
- 修正後：月額12,800円〜
確認をお願いします。
人間は、最後の「確認して承認する」ところだけすればいい。依頼メールのコピペはいりません。翻訳も、ファイルを探す作業も、書き換えも、AIエージェントが担います。
「直す作業をする人」ではなく「OKを出す人」になる、というイメージですね！
依頼を「定期的に取ってくる」と、指示出しまで自動になる
では、さらにもう一歩進めてみましょう。ここまでは「依頼が来たら、AIに頼む」流れでした。この「頼む」ところも、自動化できます。
たとえば、「1時間ごとにトコトンの新しい依頼をチェックする」といった仕組みを組んでおけば、こうなります。
- クライアントが「トコトン」に修正依頼を入れる
- AIエージェントがMCP経由で定期的にトコトンを確認し、新しい依頼を自分で見つける
- AIエージェントはMCP経由で、トコトンに登録された修正依頼を取得し、トコトンに蓄積された過去の文脈も読み取って修正内容を理解する
- AIエージェントが、Astroのテキストファイルに直接アクセスして書き換える
- 担当者は、できあがった修正内容を確認して「承認ボタン」を押すだけ
つまり、人間が「この依頼、お願い」とAIに渡す指示出しのステップそのものが不要になるのです。担当者が、依頼が来たことに気づく前に、もう修正案が用意されているという状態を実現できます。
少し上級者向けですが、Gitのコミットまでやっておいてもらうこともできます！
どうやって「定期的に」動かすの？
この「定期チェック」は、Claude CodeやCodexのようなAIエージェントで実現できます。難しいプログラムを書く必要はありません。
AIエージェントには、決まった作業を一定の間隔で自動的に実行させる仕組み（スケジュール実行）があります。ここに、やってほしいことを一度だけ言葉で登録しておくイメージです。
1時間おきに、MCP経由でトコトンの新しい依頼を確認して。あれば、過去の依頼も参考にしながらAstroのファイルを修正して、結果を知らせて
セットしました
一度この”お願い”を登録しておけば、あとはAIエージェントが指定した間隔で自動的に動き続けます。MCPが「トコトンを読み取る通り道」、AIエージェントが「定期的に手を動かす担当者」、担当者（人間）は「都合の良いときにチェック」という役割分担が実現します。
1時間おきを例にしましたが、10分毎など細かくすると1日の処理量が増え、トークン（利用枠）を使い切ってしまうのでやりすぎ注意です！
もちろん、いきなりここまでの全自動を目指す必要はありません。
大事なのは、この流れが現実的に組める形になってきたということです。
まとめ：「作業する人」から「確認する人」へ
3本にわたってお話ししてきた内容を、最後に整理します。
| ピース | 役割 | 担当 |
|---|---|---|
| Astro | AIがアクセスしやすい土台 | 環境を整える |
| トコトン | 翻訳いらずの指示づくり | やりとりを蓄積する |
| MCP | 土台と指示をつなぐ橋 | 自動でつなぐ |
この3つをAIでつなげると、Web担当者は コードや管理画面を開く手作業から解放されます。役割は「自分でテキストを書き換える人」から、「AIの仕事を確認してOKを出す人」へと変わっていきます。
とはいえ、最初から完全自動化を目指すと、うまくいかない部分ばかり目についてハードル高く感じてしまいます。そこでおすすめしたいのは、できるところから進めることです。
まずは、修正依頼を「トコトン」で一元管理し、データとして蓄積するところから始める。
土台（Astro）やMCPによる連携は、その先のステップとして少しずつ整えていけば大丈夫です。
AIが優秀なベテラン社員として活躍するための一番の近道はデータの蓄積です。
トコトン×AIで保守の自動化を実現
「トコトン」は、小規模案件に特化したプロジェクト管理ツールで、日々の細かい更新依頼の情報を一元化することができます。
下記のように、Webサイトの保守・管理・運用に特化した様々な機能を搭載しています。
- クライアント情報／契約内容登録機能
- プラン／サービス登録機能
- ステータス管理機能
- タスク割り当て機能
- カレンダー型公開日管理機能
- ポイント機能
- メール連携機能（メールで案件作成・コメント追加）
トコトンで実現できること
トコトンで修正依頼をテキスト情報として一元管理すれば、AIを間に入れた保守業務の自動化にもつながります。
- 複数の連絡手段を一元化 – メール、電話、チャットの情報をすべて一箇所で管理
- 進捗状況の見える化 – 案件の現在のステータスが一目で分かる
- タスクの優先度管理 – 緊急度と重要度を自動的に整理
- チーム内情報共有 – 担当者が不在でもスムーズな引き継ぎが可能
- クライアント対応の効率化 – 定型的な対応フローで時間短縮
- MCP連携（NEW） – AI連携をよりスムーズに
AIの時代、依頼データを整理して残しておくことは、単なる管理の効率化ではなく「AIへの投資」でもあります。まずはトコトンで依頼の一元管理を始めてみませんか？
無料デモ体験の申し込みも受け付け中です。
詳しいサービス内容については、依頼管理ツール「トコトン」サービスサイトからご確認ください。
