Claude Codeで企画を68回検証して、68回とも自分で殺した。死因台帳とスキルで判定を自動化する

AIで企画を発散させるコストはほぼゼロになった。Claude Codeに市場のニッチを探させれば30分で20案以上出てくる。だが問題はそこではない。出てきた案を検証して殺すコストが追いつかない。1年かけて68案を検証し、68案すべてを自分で否定した。その過程で判定を自動化する仕組みを作ったという話だ。 興味深いのは、LLMが前のセッションで殺した案を覚えていないという点だ。会話履歴に残っていても、新しいセッションでは消える。結果として、同じ理由で死ぬ案が毎ラウンド出てくるのに、毎回30分かけて同じ調査をしていた。「AIに探させても同じような案ばかり出てくる」という感覚の正体はこれだった。案が同じなのではなく、殺した記録が残っていないだけだ。そこで死因台帳を作った。題材キー、死因、最強のライバル企業、判定日をシンプルに記録する。さらに、同じ型で2回死んだら上位概念に畳んで「構造的死因パターン」に昇格させる。台帳が成長するほど照合が速くなる仕組みにした。 本当のボトルネックは企画を出すことではなく、企画を殺すことだった。判定をスキルとして固定し、会話ではなくファイルに基準を置くことで、判定が毎回劣化しない。「生成は安い、ゲートが律速」という一文が全てを言っている。企画を発散させるAIに投資する前に、自分の判定基準をシステムに組み込む側を先に作る方が効く。 **実務への一言：** AIが出す案を高速で検証したいなら、AIではなく自分の「殺す基準」をシステムに埋め込む側に時間をかけよ。