ChatGPTから自分のAIエージェントへ——2026年の私のAI遍歴

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半年前、AIとの接点はChatGPTのチャット画面にプロンプトを入力するだけだった。今では、エージェントがブログを構築し、VPSを設定し、DNSを処理してくれる——私は「はい」「いいえ」と言うだけだ。ここに至るまでの道のりを書く。

ステージ1：ChatGPT——「質問に答えて」

誰もが同じように始める。ブラウザを開き、質問を入力し、答えを得る。魔法だ。最初の数週間、AIはGoogleの代わりとして使っていた——質問して、答えを得て、タブを閉じる。

すぐにChatGPTだけではないことに気づいた。Perplexity（より良い検索）、Google Gemini（無料API）、Anthropic Claude（より良い文章作成）が現れた。すべて無料アカウントで、すべてブラウザから。

ステージ2：Google AI Pro——「これ、お金かかるんだ」

ある時点で、無料アカウントの制限では足りなくなった。Google AI Proは大きなパッケージと大幅な初回割引を提供していた。数ヶ月で合計約100PLNを支払い、プロモーションのおかげで年末まで月額50PLN未満で使えている。毎日使うツールとしては妥当な価格だ。

ステージ3：Antigravity IDE——「もうコードをコピペしなくていい」

これが本当のブレイクスルーだった。それまでのワークフローは：AIにコードを依頼→コピー→エディタに貼り付け→何かが壊れる→チャットに戻る→問題を説明→修正コードをもらう→コピー→貼り付け。この繰り返し。

Google Antigravity（AIを内蔵したIDE）がこれを変えた。AIがプロジェクトファイルに直接アクセスする。コピペは不要——エージェントがコードを編集し、コンパイルエラーを確認し、プロジェクト全体のコンテキストを理解する。これが啓示の瞬間だった：手動でやる必要はない。

プロジェクトに没頭した。1ヶ月前には完全に手の届かなかったものを作った——突然プログラマーになったからではなく、AIが技術的な部分をすべて引き受けたからだ。可能性そのものに魅了された。鎖が外れたような感覚だった。

ステージ4：Cursor——「1つのモデルでは足りない」

すぐにAntigravityにも制限があることを発見した。1つのツールでトークンが尽きたら、別のツールに切り替えた。Cursorを月額$20で契約し、両方を行き来し始めた。

そして興味深いことに気づいた：1つのモデルでは足りない。あるモデル（AntigravityのGeminiなど）がループに陥り、解決できない問題にトークン制限全体を消費することがあった。CursorでClaudeに切り替えると、同じ問題が5分で消えた。逆もまた然り。

今では複数のモデルを並行して使い、タスクに応じて切り替えている。単一の「ベスト」は存在しない——それぞれに長所と短所がある。

ステージ5：Hermes Agent——「毎回ゼロから説明しなくていい」

1ヶ月前にHermesを発見した。これが次の大きな飛躍だ。

以前は、1週間ぶりにプロジェクトに戻るたびに、AIに何をしているか、どこにいるか、コンテキストは何かを再説明しなければならなかった。Hermesは覚えている。スキル（自分の手順と知識）、メモリ（何が機能し、何が機能しないか、自分の好み）があり、ファイルと端末を見ることができる。

結果は：日々お互いをより理解するようになる。「VPSはOVHにあります、SSHキーはここです」と言う必要はもうない。知っている。「ミニマリズムを使います、不要な依存関係を追加しないで」と念を押す必要もない。スキルファイルに書いてある。

これはもはやツールではない。パートナーだ。

現在のスタック

  • Hermes Agent — メインパートナー、すべてを調整し、コンテキストを記憶
  • DeepSeek API — 有料API、Cursorから置き換え（より安く、同等の品質）
  • Google AI Pro — 安価なGemini APIアクセス（月額50PLN未満）
  • OpenRouter（無料ティア）— 追加コストなしで多くのモデルにアクセス
  • Ollama（ローカル、Legion PC上）— オフラインモデル、コストゼロ
  • 自前のVPS — ホスティング、SearXNG（検索エンジン）、ダッシュボード

道中で制限を回避する方法も学んだ：無料ティアの見つけ方、モデルの組み合わせ方、行き詰まったときに切り替えるタイミング。これはコースからの知識ではない——何百時間もの試行錯誤の結果だ。

学んだこと

  1. プログラマーである必要はない。 AIはアイデアとコードの間の翻訳層だ。何が欲しいかを言えば、エージェントが残りをやる。

  2. 1つのモデルでは足りない。 異なるタスクには異なるモデルが必要だ。切り替えを恐れるな。

  3. 記憶を持つエージェントはチャットボットより優れている。「スクリプトを書いて」と「プロジェクトを覚えてる？機能Xを追加して」の違いは大きい。

  4. 無料ティアは存在する。 どこを探せばいいか知っていればいい。OpenRouter、Gemini、ローカルモデル——ほぼ無料で運用できる。

  5. 副次的にやれ。 仕事を辞めて「AIクリエイター」になる必要はない。普段の生活にAIを追加として使える——自動化し、加速し、実験する。私のように。

半年前：ブラウザの中のChatGPT。今日：ブログを立ち上げてくれるエージェント。半年後？わからない。でも間違いなくそれについて書くだろう。