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Makeかn8nか、ではなく。道を分けたのは「AIとの対話」と「偶然の要因」だった

    Noteの「スキ」を毎日記録する仕組み。同じ目的を持ちながら、結果としてMakeでは「表面(DOM)」を、n8nでは「裏側(NUXT)」を扱うことになりました。

    手法が分かれたのは、ツールの優劣によるものではありません。そこには、AIとのやり取りの中で起きた、ある「偶然の要因」がありました。

    分岐点は「AIチャットの仕様」に隠れていた

    今回、手法を分けた一番の理由は、AIチャットの仕様上の制限が影響していました。

    最初にMakeで構築していたとき、私は裏側のデータ構造をAIに伝えようとしましたが、情報が多すぎてチャット欄でエラーが出てしまいました。その結果、私は「今できるやり方」として、表面上の構造を拾うDOM(ドム)での構築を選びました。

    一方、n8nのときは、たまたま新しいチャット欄で作業を開始しました。すると、以前は送れなかった大量のコードが正常にコピペでき、AIがその中から「裏側の入り口」であるNUXT(ナクスト)の存在を教えてくれたのです。

    ツールの性能差というよりは、「その時のAIとの対話の解像度」が、私を別の道へと導いたのでした。

    「最善の適応」というエンジニアリング

    製造現場では、いくら計画を完璧にしたつもりでも、予期せぬ事態で歯車が狂うことは珍しくありません。だからこそ、その場の状況を整理し、最善を尽くす。私は今回の「偶然に身を任せる」ような進め方を、決して悪いことだとは思っていません。

    ITの世界では「最適なルート」を事前に定義することが美徳とされがちですが、経験値が足りない今の私にとっては、「まずは失敗を恐れず、その時できるやり方で形にする」ことの方が重要だと感じています。

    • Make × DOM: 見えている場所を拾う設定は、驚くほどスムーズだった。

    • n8n × NUXT: コードの修正は何度かあったが、データの塊を扱っている手応えがあった。

    どちらも構築に「苦戦」したという感覚はありません。ただ、その時の状況に合わせて、手を動かせる方を選んだ結果です。

    「データに直接触れている」感覚

    あえて言うなら、視覚的な操作で設定を進めるMakeよりも、中身は分からずとも「データの塊」を加工するn8nの方が、どこか「データに直接触れている」感覚がありました。

    しかし、これも今の時点での個人的な感覚に過ぎません。DOMからの抽出がMakeに向いているのか、NUXTからの抽出がn8nに向いているのか。その「相性」を語るには、まだ私の経験値は足りていないのでしょう。

    二つの「秤」を走らせる意味

    当然ながら、どちらの手法を使っても、抽出される「スキの数」という事実に違いは生まれません。アウトプットが同じである以上、現時点では手法の違いが数字の違いに直結しているとは言えません。

    それでもあえて二つの仕組みを走らせているのは、どちらの「秤(はかり)」がより安定して動き続けるのか、あるいはサイトの仕様変更などにどう反応するのかといった、仕組みとしての挙動を観察したいからです。

    「DOMだからMakeが良かった」「NUXTだからn8nが良かった」と決めつけるのではなく、この「状況によって分かれた二つの道」そのものを、大切な経験値として蓄積していこうと思います。

    次回は、1週間分のデータをもとに、この観測にどれほどの意味があったのかを整理してみます。


    📎 過去の記事はこちら

    初動が気になり始めたきっかけと、Makeで組んだ最初の観測実験
    Vol.21:「スキ」の初動が気になって。Noteの反応を定点観測してみる話
    https://note.com/toto_automake/n/na9c35081ee6c

    n8nで再構築したもう一つの観測ルートと、その手応え
    Vol.22:裏側の入り口「NUXT」を探し当てて。n8nで挑む、もう一つの定点観測
    https://note.com/toto_automake/n/n089a94947b52


    📎 次の記事はこちら

    1週間の観測結果をもとに、この実験の意味を整理してみた
    Vol.24:「スキ」の定点観測は必要だったのか? 静止した数字から見えた「記事の役割」
    https://note.com/toto_automake/n/na86a830a4e8b


    📎 リアルタイムの学習ログはこちら

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    https://x.com/toto_automake

     
     
     
    製造現場20年・40代の技術職。Excel・CSV・現場データを題材に、AI活用・データ整形・自動化設計を検証中。華やかな成功事例より、現場でつまずく具体と判断の境目を残しています。

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