時間を節約するためにAIを買った。ところが、その限界を補うために働き始めた。

Eva Wong

IceWhale author

Eva Wong は テクニカルライター であり、 生粋の技術好き としてZimaSpaceで活動しています。ホームラボやオープンソースソフトウェア をこよなく愛する生粋のギークで、複雑な技術概念をわかりやすく、実践的なガイドにまとめることを得意としています。Evaは、セルフホスティングは難しいものではなく、楽しむものだと考えています。チュートリアルを通じて、初めてのNAS構築からDockerコンテナの使いこなしまで、コミュニティがハードウェアのセットアップをわかりやすく理解できるよう 支援しています。、初めてのNAS構築からDockerコンテナの習得まで。

ZimaCube 2 beside a MacBook displaying the ZimaOS dashboard in Zero Noichi’s setup

午後11時47分、私はまたノートパソコンを開いた。AIのクレジットがもうすぐ期限切れになる。

歯ブラシをコップに戻し、スマートフォンを充電器につないだ。もう寝るつもりだった。それから利用状況のページを確認すると、購入したクレジットのパックが深夜0時に期限切れになると分かった。

私は数秒間、その場に立ち尽くした。もう料金は払っているんだ。使わないともったいない。

そこで、翌日の午後にやるつもりで取っておいたフォルダーをチャットにドラッグした。プロジェクトのメモをまとめたものだった。欲しかったのは大まかなアウトラインだけ。30分で切り上げるつもりだった。

次に時計を見たときには、午前2時になっていた。

翌日、冷めたコーヒーを前に、本当は片づけるつもりだった仕事に取りかかった。同じ疑問が何度も頭に浮かんだ。私はAIで時間を節約していたのか、それとも、料金を払ったAIを全部使うために自分の時間を差し出していたのか？

最初は、どのサブスクリプションにも納得できた

私はフリーランスだ。ウェブサイトを作り、提案書を書き、プロジェクト開始前にクライアントから送られてくる大量の資料に目を通す。やがて、その3つすべてにAIツールを開くようになった。たたき台を作ったり、エラーの内容を理解したり、半ページ分のメモを実際に使える形にまとめたりしてくれた。

最初のサブスクリプションは迷わず決めた。その後、使う頻度を考えれば価値があると思い、Codexにも料金を払った。作業の途中で利用上限に達したときのために、別のツールも残しておいた。追加購入を何度かしたし、ときどきAPIの請求もあった。

月に200ドル以内に収めようと決めていた。ようやく合計を出したときには、すでに予算を超えていた。

ツールのおかげで納期に間に合うなら、その料金は気にならなかった。こたえたのは、どのツールにも料金を払っているのに、明日の午後までに仕事を終えられるかどうか、まだ不安だったことだ。

プロンプトを、請求対象の作業時間のように予算管理し始めた

月曜日は要件の整理。火曜日はコーディング。水曜日はクライアントの変更に対応できるよう、少し余裕を持たせる。各ツールの行と、残りの利用枠やリセット予定日を書き込む列を作って、スプレッドシートにまとめた。

表向きは、すべてうまく管理できているように見えた。実際には、作業を開くことさえできないうちに、また別の判断をいくつも迫られていた。概要を今すぐ全部送るべきか。この修正で残りの利用枠を使い切ってしまわないか。Codexは最後の仕上げまで取っておくべきか。

残りの利用枠を長持ちさせるため、ある作業を2つのツールに分けたことがある。もう一度概要を貼り付け、すでに試したことを説明し、同じ差分を開いた。2つ目のツールが追いつくころには、自分でも何をしていたのか分からなくなっていた。

別のときには、応答がただ止まったままだった。待てば回答が得られるのか、再試行すると残りの使用量をさらに消費するのか、判断できなかった。

あるクライアントから、その日のうちに修正版を戻せるかと聞かれた。私は「できる限り対応します」と入力する前に、Codexの使用量ダッシュボードに表示されたリセット時刻を見た。クライアントに複雑な変更について説明することはできる。でも、納品時期を伝える前に使用量メーターを確認していることをどう説明すればいいのか、さっぱりわからなかった。

週ごとの残り使用量がゼロと表示された、ユーザー投稿のCodex使用量ダッシュボード

リセットさえ締め切りのように感じ始めた

朝、昼ごろ、そしてログオフ前にもう一度、リセット情報を確認するのが習慣になっていた。Xでは、使用量が戻ったという人がいた。まだ待っている人もいた。あるとき、Tiboが説明したところによると、キャッシュの変更により、Codexの長時間セッションで利用枠がより速く消費されるようになっていた。チームは変更をロールバックし、使用量をリセットした。

Codexのキャッシュ変更のロールバックと使用量リセットについての、Tiboによる2026年5月のX投稿

使用量がリセットされるたびに、それを使ってできることを探した。週末にやる予定だったプロジェクトを、ようやく実行できるという理由で金曜の夜に前倒ししたこともあった。別の晩には、最後にもう1つプロンプトを送ってから夕食に行くと家族に伝えた。

プロンプトを1つ送ると、2つ目が必要になった。それから出力を確認した。変えたいところが見つかり、修正を依頼した。

テーブルに着いた頃には、夕食は冷めていた。誰かに残業を頼まれたわけではない。ただ、使用量メーターを確認するのに慣れすぎて、まだ余裕があるのにノートパソコンを片づけるのは、何かを無駄にするように感じていた。

クレジットを使い切れそうな作業を選ぶようになっていた

ある晩、タスクリストを見て、3日も先延ばしにしていた大事な作業に気づいた。その直前に、まだ週の後半まで必要ない素材一式の整理に2時間も費やしていた。クレジットがあるうちにツールに任せるには、手軽な作業だった。

椅子を後ろに引いた。使用量が少なくなってきたら、作業を明日に回した。もっと使えるようになったら、今夜に戻した。どの作業を先にするか、使用量メーターに決めさせるようになっていた。

そもそもAIの何が気に入っていたかというと、アイデアが新鮮なうちに試せることだった。最近は、思いついたアイデアの半分に、同じメモが添えられるようになった。リセット後にもう一度試す。

CasaOSのコミュニティで、別の出発点を見つけました。

プロジェクトファイルをもっと上手に整理する方法を探していたとき、CasaOSやセルフホスティングに関するスレッドを見つけました。自分のマシンで小型モデルを動かし、一度にひとつの作業を任せている人たちがいました。ファイルと、それを処理するツールを同じサーバーに置いている人もいました。そこからZimaCube 2を調べ始めました。

システムのパフォーマンス、ストレージ、インストール済みアプリを表示するCasaOSのダッシュボード

最近の作業を振り返り、まずローカルで試したいことを短くリストアップしました。

まとまりのないメモをフォルダから取り込み、アウトラインにまとめる。
毎週対応しているのと同じようなメールへの返信案を作る。
あらかじめ用意したテキストから、いくつかの項目を抽出する。
自分で実行して確認できる短いスクリプトの下書きを作る。
定型的な文章をまずひと通り作成する。

どれも単独では大した作業には聞こえません。でも、どれも一週間のうちに何度も発生します。そして、厄介なリポジトリの変更があったときのために残しておきたかった利用枠の一部も使っていました。

必要なハードウェアを初めて自分で考えることになりました

サブスクリプションなら、アップグレードボタンがどこにあるかは分かっていました。今度は、モデルにどれくらいのメモリが必要なのか、そのうちどれだけをGPUメモリに収める必要があるのか、バックグラウンド処理をもう少し待っても問題ないのかを考えていました。実際の作業を念頭に、ZimaCube 2の構成を調べ始めました。

モデルをローカルで動かせるようになるまでには、別のアカウントを開設するより時間がかかりました。コンテナが起動しなかったので、ログを読みました。あるモデルが使えない概要を出したので、元の資料を小さく分けて、指示の内容も変えてみました。それでも、処理に時間がかかる作業はありました。

少なくとも、具体的に検討できるものが見つかりました。用途に合わないモデルを使っていたのでしょうか。一度に詰め込みすぎたのでしょうか。ハードウェアの限界に達していたのでしょうか。答えが見つかるたびに、さらにお金を使う前に試すことが見えてきました。

ある晩、YouTubeをスクロールしていたら、Zero to MVPの動画を見つけました。ZimaCube 2で小型モデルを動かしていて、あるモデルで画像からテキストを抽出し、別のモデルで要約や翻訳をしていました。ハードウェアについてずっと調べていた私にとって、実際にどんな作業ができるのかを具体的に想像できる動画でした。それをきっかけに、プライベートアシスタントや、写真や文書を扱えるNASなど、ほかの構成も探し始めました。

Zimaユーザーの声

Zero to MVP@ZeroToMVP

小型モデルで、日々の作業を。

ZimaCube 2でOCR、記事の要約、ファイルの翻訳に小型モデルを活用し、具体的で繰り返し行う作業に専用のローカルワークフローを構築します。

Alpha Nerd Tech@alphanerdtravels

AIレイヤーを備えたプライベートクラウド。

ZimaCube 2上でNextcloudとローカルホストのAlpha AIアシスタントを組み合わせ、プロジェクトファイルとカスタマイズしたアシスタントを、自己管理型のひとつの環境にまとめます。

野市零 / Zero Noichi@zero-onech

保存した情報に新たな役割を与える。

ZimaCube 2でAI NASを試す実験：写真のラベル付け、文書の抽出、自然言語検索。進化し続けるクリエイタープロジェクトで、さらなる調整も作業の一部です。

ローカルでうまくいった最初のいくつかの作業を続けて使った。

クラウドツールは、使う価値のある作業には引き続き使った。難しいコーディングの問題に深く取り組んでいたり、複雑なプロジェクトについて考えを整理する必要があったりするときは、今でもクラウドツールに頼った。

メモの整理、テキスト抽出、最初の書き直しには、まずローカルモデルを試すようになった。結果は元の内容と照らし合わせて確認した。予想より時間がかかる作業もあり、重要なものは今でも慎重に読み直す必要があった。それでも、自分のハードウェアだけで実行した作業は、Codexの利用枠を消費しなかった。

それで、仕事の始め方が少し変わった。メモの束から概要を作りたいだけなら、フォルダを開いてそこから始められる。まず利用状況のページを開く必要はなかった。

それが価値あることに思えたのは、ごくありふれたシャットダウンだったからだ。

ある晩、提案書を書き終えると、リストにはまだいくつか項目が残っていた。疲れていた。それらは後回しにできた。

ファイルを保存し、ノートPCを閉じた。アカウントがリセットされていないか確認したり、寝る前にツールにかけられそうなメモを探したりしようとは思わなかった。

やろうと思っていたことは終わらせた。しばらくぶりに、それで十分だと思えて、そこで作業を切り上げた。

日々の作業を別の場所で実行する

Zero Noichiの動画に登場する、内部ハードウェアが見えるZimaCube 2の筐体

使用量が復活してノートパソコンをまた開いたことがあるなら、まずはその晩に取りかかろうとしていた作業を考えてみましょう。ノートのフォルダーや、一度に確認できる量の書類だったかもしれません。ローカルで実行できると便利だと気づけるくらい、よく行う作業を選び、難しい作業のときに頼るクラウドツールはそのまま使い続けましょう。

ファイル保存や、ときどきCPUでAIを使うならStandard。主な用途がプロジェクトファイルの保存で、概要の作成や簡単なテキスト抽出などに小型モデルを試してみたいだけなら、こちらから始めましょう。モデルがメモリに収まること、CPUの速度が用途に適していることをご確認ください。
拡張の余地を備えた、より多用途なホームサーバーならPro。複数のセルフホストアプリをストレージと併用する場合や、後から対応GPUを自分で選びたい場合はこちらをお選びください。Proには専用GPUは付属しません。
定期的にGPUを活用したローカルAIを使うならCreator Pack（SKU ZCU084-R2）。最初からサーバー上で対応モデルを実行することを優先するなら、こちらをお選びください。16 GBのVRAMを搭載したNVIDIA RTX PRO 2000と、64 GBのシステムメモリが付属します。お使いのモデルやワークロードがこの構成に適合するかご確認ください。