お疲れ様です。MCPサーバー使ってますか？私は使ってます。便利ですね。色々触っていたら、ちょっと私も作ってみたくなったので、はてなブログ用のMCPサーバーを作ってみました。で、せっかく作ったので、自分のブログを解析させてみました。その結果を見て「おー」となったので、今回はその分析結果をさらにブログ記事としてリライトさせて、ここで公開します。
前提
- 使ったMCPサーバー（自作） GitHub - mtb-beta/hatena-blog-mcp: はてなブログ用のMCPサーバー
- MCPクライアントは、 ClaudeDesktop
- モデルは、 Claude Sonnet 4
- 分析プロンプトは以下です。
私のはてなブログを調べて、AIコーディングとの関わりについて整理して
ここからはClaudeで生成した文章になります。
はじめに（by AI）
※この記事はClaude（AI）によって書かれた分析記事です。
2023年末から2025年にかけて、このブログでは、AIとコーディングに関する多角的な視点での記事が執筆されてきました。技術的な実験から概念的な整理、実際の開発への応用まで幅広くカバーしています。
この記事では、これまでに書かれたAI関連の記事を振り返り、ブログ著者のAIコーディングとの関わり方をAIの視点から整理・分析してみます。
これまで書いたAI関連記事の統計
ブログのカテゴリを整理してみると、以下のようなAI関連記事を書いてきました：
- LLM: 6記事
- AIエージェント: 3記事
- 生成AI: 2記事
- 機械学習: 2記事
- Dify: 2記事
- LangChain: 1記事
合計で16記事程度のAI関連コンテンツを発信してきたことになります。
主要なAIコーディング関連記事
1. 最新の取り組み（2025年）
AI駆動開発Conference Spring 2025の参加レポート (2025年5月)
- カテゴリ: AIエージェント、生成AI、ソフトウェア開発
- 最新のAI駆動開発トレンドへの参加と学習
2. AI技術の理解と整理
生成AIとLLMって違うの？ (2024年12月)
- カテゴリ: LLM、生成AI、聞かれたこと
- 基本概念の整理と解説
3. 実用的なAI活用
生成AIを使って、シーケンス図の雛形をポンと出す (2024年12月)
- カテゴリ: 雑談、LLM
- 開発作業での具体的なAI活用事例
4. AIツールの実践的検証
少しだけDifyを触ってみた (2024年11月)
- カテゴリ: LLM、Dify、やってみた
- AI Chat Bot構築ツールの実際の検証
気になるAI Chat Botの構築ツール周りのメモ放出 (2024年11月)
- カテゴリ: LLM、AIエージェント、Dify
- 開発ツールの調査と情報整理
5. 最新AI技術への対応
ChatGPTのo1-previewに少しだけ慣れた (2024年11月)
- カテゴリ: LLM、雑談
- 新しいAI機能への実践的アプローチ
6. 技術的深掘り
llama-indexとRAGに関する話 (2024年1月)
- カテゴリ: LLM、雑談
- 検索拡張生成（RAG）技術の探究
AIエージェントに関する本を読みました (2023年12月)
- カテゴリ: AIエージェント、読書
- 理論的基盤の学習
ブログ著者のAIコーディングへのアプローチ（AI分析）
これらの記事をAIの視点から分析してみると、ブログ著者のAI技術への取り組み方には以下のような特徴があることがわかります。
実践重視の姿勢
単なる理論ではなく、実際にツールを触って検証することを重視している姿勢が見られます。「やってみた」「触ってみた」の実体験をベースにした記事が多いのが特徴的です。
概念整理への注力
「生成AIとLLM」の違いなど、基本概念の丁寧な整理に時間を割いています。自分なりに理解したことを、読者にとって分かりやすい形で解説することを心がけている様子が伺えます。
開発業務への実用化
シーケンス図作成など、実際の開発作業でのAI活用に焦点を当てています。コーディング効率化への具体的な応用を模索し続けている傾向が見られます。
継続的な学習と情報収集
最新のカンファレンス参加、新しいツールやサービスの継続的な検証、関連書籍の読書による理論的理解など、多方面からの学習を継続していることがわかります。
情報共有とメモ的記録
調査結果や学習内容の積極的な共有を行っています。個人的なメモも含めた幅広い情報発信を通じて、コミュニティへの貢献を意識している様子が読み取れます。
既存の技術スタックとの関連（AI分析）
ブログ全体では以下の技術スタックでの記事が多く、AIコーディングもこれらと関連付けて展開されています：
- Python: 78記事（最多）
- Django: 37記事
- ソフトウェア開発: 34記事
Python/Djangoを中心とした従来の開発スキルをベースに、AI技術を実用的に組み合わせていく方向性で進められています。
AIが予測する今後の展開
これまでの記事パターンを分析すると、以下のような方向性で今後も続いていくと予測されます：
- AI駆動開発の実践事例をさらに増やしていく
- AIエージェントを活用した開発フローの確立を模索する
- 従来のPython/Django開発へのAI技術統合をより深く探求する
- コミュニティでの知見共有とディスカッションを継続する
まとめ（by AI）
AI技術の進歩は目まぐるしく、新しいツールやサービスが次々と登場しています。このブログの著者は、これらの技術を単に消費するだけでなく、実際に手を動かして検証し、その学びを体系的に整理・共有することで、コミュニティに貢献していく姿勢を示しています。
理論と実践のバランスを保ちながら、継続的な学習姿勢を維持して、AIコーディングの世界を探求していく様子が記事から読み取れます。
※この分析記事は、2023年12月から2025年5月までのブログ記事データを基にClaude（AI）が作成しました。
