AIChatClip

なんで作ったか

起点は「AI チャットの良い回答が履歴に埋もれて掘り返せない」という自分の不満でした。Obsidian / Notion を知識ベースにしているなら流し込めばいいだけなのに、その最後の一手間が面倒、という穴です。

最初は n8n で自分用のパイプライン を組み、ローカルフォルダに MD を直書きするだけの構成で回していました。これを友人に見せて「n8n で組むと半日かかる。月 1,000 円で使える形にするなら?」と聞くと即決で「やる」と。課金意思を先に取れた ので、出す価値があると判断して着手しています。

技術選定の前提は 変動費ほぼ 0 円。Cloudflare Workers / Workers AI / D1 なら固定費は初期の開発工数だけ、と試算できていました。AI を使った実装速度と合わせ、2026 年 1 月着手から 約 2〜3 ヶ月でストア公開 まで持っていきました。

数字 (2026.05 半ば時点)

• 登録ユーザー: 51 人(3 月末ローンチ、4 月半ばから増加、5 月は週 10 人強)
• クリップ数: 週 41 前後
• インフラ費: Cloudflare 月額ほぼ 0 円(直近 30 日の Workers リクエスト 26,000 回のうち大半は攻撃)
• 有料ユーザー: 1 名
• 公開状況: Chrome / Firefox ストア公開済み、Obsidian プラグインは自動更新対応版を配布中

やってみてわかったこと

• 個人サービスで AI を組み込むなら、まず 埋め込みモデルで解けないか を検討するのが良い。LLM の出力ブレはそのまま運用負荷になる
• 拡張機能 / Web / API / Obsidian / リアルタイム同期を横断する構成は、モノレポで型を共有しないと破綻する
• 課金意思を先に確認してから着手する 動き方(Swept で身につけた仮説検証の習慣)が効いて、「売れないかも」で止まらず公開まで走れた