毎朝届く天気予報LINEが止まった。Claude Codeに原因調査を頼んだら「トークンを教えて」と言われた話

2026年6月16日

朝起きて、いつものようにスマホを見る。

……あれ？

毎朝届くはずの天気予報LINEが来ていない。

自分は毎朝、自動で天気予報がLINEに届く仕組みを作っている。

「今日の天気を確認する」という目的もあるけど、それ以上に「ちゃんと自動化が動いている」という安心感があった。

毎朝ちゃんと届いていたときはこんな感じだった。「くろ the Secretary」という名前で、天気予報が自動で送られてくる。

だから届かないと、少し気になる。

もちろん手動で天気を調べればいい。

でも、自動化というのは一度便利さを知ると、戻れなくなる。

「やることを減らすために作った仕組み」が動かなくなると、今度は「なぜ動かないのか」を調べる作業が発生する。

そこで今回は、自分のAI相棒であるClaude Code（うちではkuroと呼んでいる）に原因調査をお願いすることにした。

Claude Codeに「天気予報LINEが届かない原因を調べて」と依頼

以前なら、

「まあ今日だけならいいか」

で終わっていたと思う。

でも今は違う。

「自分で原因を探す」より「AIに調査してもらう」という選択肢がある。

これだけでもAIを使う価値はあると思っている。

早速kuroに、

「毎朝の天気予報LINEが届かなかった。原因を調べて」

と依頼。

すると返ってきた答えが、

「LINEのトークンを教えてください」

だった。

……え？

トークン？

いや、それ前に設定したよね？

と思った。

以前セットアップしたときに、LINE通知用の情報は登録している。

どこかのファイルに保存してあるはず。

そこで、

「前に設定した情報があるはずだから探して」

と伝えてみた。

するとkuroは設定ファイルや関連ファイルを確認し始めた。

探したらちゃんと設定情報は残っていた

しばらくすると、

「見つかりました」

との返答。

LINE通知に使っているトークン情報は、ちゃんと設定ファイルに保存されていた。

その情報を使って原因調査を進めてもらったところ、無事に問題箇所を特定。

天気予報LINEは再び届くようになった。

結果だけ見ると、

「最初から探してくれればよかったのに」

と思う。

でも、ここで大事なのはAIが勝手に全部理解しているわけではないということだった。

なぜClaude Codeは最初にトークンを聞いたのか？

解決後、気になったので聞いてみた。

「なんで最初にトークンを聞いたの？保存してあったよね？」

すると理由はこうだった。

新しい会話では、以前のやり取りの内容がそのまま引き継がれるわけではない。

どこに情報を保存したか、過去に何を設定したかは、AI側が自動的に覚えているわけではない。

ただし、

「探して」

と指示すれば、ファイルに残っている情報は確認できる。

これ、人間で考えると少し面白い。

記憶はないけど、資料庫を見ることはできる。

つまり、

「覚えているAI」

ではなく、

「必要な情報を探して使えるAI」

なんだと思う。

AIに覚えてもらいたいなら、記録しておくことが重要

今回感じたのは、AIを便利に使うには「記憶させる工夫」が必要だということ。

頭の中に覚えておいてもらうのではなく、

・設定場所をファイル化する
・作業手順をドキュメント化する
・重要な情報の場所を記録する

こういう環境作りが大事。

人間でも同じで、

「あの資料どこだっけ？」

となった時、整理されていればすぐ見つかる。

AIも同じだった。

次回同じトラブルが起きないよう対策を考えてもらった

最後に、

「次から同じことが起きた場合、どうすればいい？」

と聞いてみた。

提案されたのは、

・まず関連ファイルを確認する
・設定情報の場所を記録しておく
・原因調査の手順を残しておく

というもの。

これを今後のための情報として記録した。

次に同じようなトラブルが起きた時、

「まず探す」

という行動を取りやすくなる。

こうやって少しずつ、自分の環境に合わせてAIを育てていく感じがする。

非エンジニアがAIを使う時に必要なのは「指示する力」

今回改めて感じた。

AIは万能ではない。

「前に言ったよね」

は通じないことがある。

でも、

「探して」
「確認して」
「次からどうすればいいか考えて」

と具体的に伝えると、かなり頼れる。

これは人間相手でも同じかもしれない。

「分かっているはず」

では伝わらない。

必要なのは、相手が動きやすい形で伝えること。

AIを使いこなすというのは、難しいプログラムを書くことだけではなく、

「何をしてほしいかを整理して伝える力」

を身につけることなのかもしれない。

非エンジニアがAI自動化に挑戦すると、こういう小さなトラブルと解決の積み重ねが増えていく。

でも、その一つ一つが「AIとの付き合い方」を覚える経験になっている気がする。

自動化がまた止まったときのために

ここで学んだことは、第8話で自動ブログが止まった時の話とほぼ同じだった。

「なぜか止まった、なぜか直った」をAIに丸投げするだけでなく、原因がどこにあったかをあとで書き残しておくと、同じトラブルが来たときに探す時間が減る。
今回の件も、設定情報がどのファイルにあるかさえわかれば、調査はそこまで時間がかからなかった。

第8話で自動ブログが止まった時も、結局効いたのは同じことだった。