Supabaseとは
SupabaseはPostgreSQLをベースにしたオープンソースのBaaSです。データベース・認証・ストレージ・REST APIが一体になっており、コードを書かなくてもブラウザ上でテーブルを作成し、そのままAPIとして呼び出せます。gpirot.comでは「AI社員たちの脳みそと記録帳」として、システム全体のデータハブに使っています。
gpirot.comでの具体的な使い方
現在、gpirot.comのSupabaseには23本のテーブルが存在します。主なものを挙げると、クラウドソーシング案件を溜め込むmarket_items、AIニュースを蓄積するnews_items、AI社員のタスク管理をするtasks、案件の自動評価結果を保存するopportunity_evaluations、提案文や記事案などの成果物を格納するartifacts、そして人間への承認依頼を記録するapprovalsなどです。
データの規模感をお伝えすると、こんな感じです：
market_items：2,684件（crowdworks: 205件、coconala: 170件、lancers: 115件 など複数媒体から自動収集）news_items：1,408件（毎日AIニュースをn8nで自動収集し続けた累積データ）tasks：389件（うち336件が完了済み。AI社員の仕事ログそのもの）opportunity_evaluations：467件（案件を10軸スコアリングで自動評価した結果）artifacts：90件（生成された提案文・記事案・分析レポートなど）approvals：129件（AIが「これ、人間に確認が必要」と判断したときの承認依頼ログ）
データの読み書きはすべてSupabase REST API経由で行っています。エンドポイントの形式は /rest/v1/テーブル名 で統一されており、PythonスクリプトとノーコードツールのN8Nの両方から同じAPIを叩いています。たとえばN8Nのワークフローが新しい案件をスクレイピングしてきたら POST /rest/v1/market_items で保存し、Pythonのエージェントが評価処理を終えたら POST /rest/v1/opportunity_evaluations にスコアを書き込む、という流れです。AI社員たちは常にSupabaseを参照・更新しながら動いており、いわばAI社員全員が共有するワーキングメモリとして機能しています。
実際に使ってわかったこと・ポイント
エンジニアではない白米元気がClaude Codeと一緒に構築した視点から、実感したポイントをまとめます。
- テーブル作成がブラウザだけで完結する：「こういうデータを持ちたい」と思ったその場でSupabaseのダッシュボードを開いてカラムを追加できます。コードを書き直す前にデータ構造を試せるのが大きいです。
- REST APIのURLが予測可能で助かる：
/rest/v1/テーブル名というルールが一貫しているため、新しいテーブルを作ったらすぐにN8NのHTTPリクエストノードで繋げられます。覚えることが少なく、Claude Codeへの指示も「このエンドポイントに書いて」で済みます。 - ダッシュボードで生データが見える安心感：「AI社員が本当に動いているか？」をSupabaseのTable Editorで直接確認できます。
tasksテーブルを開いて完了件数が増えていれば正常稼働しているとわかります。 - 無料枠でも十分動く：現時点で合計5,000件超のデータを持ちながら、無料プランの範囲内で運用できています。副業・実験用途なら最初はコストゼロで始められます。
まとめ：AI副業×自動化に挑戦する人へ
gpirot.comにおけるSupabaseは「ただのデータベース」ではなく、AI社員たちが毎日仕事をするための共有基盤です。案件収集・評価・コンテンツ生成・承認フロー、あらゆる処理の結果がここに集まり、次のAI社員がそのデータを読み取って動き出す。Supabaseがなければこのシステムは成立しません。
「自分もAIに副業を自動化させたい」と考えている方に伝えたいのは、まずデータが流れる場所を一つ決めてしまうことの重要性です。N8Nでスクレイピングしても、Pythonでスコアリングしても、最終的にどこかに溜めなければ「自動化した気になっているだけ」になります。Supabaseはその「どこか」として、コストも学習コストも低く始められる選択肢です。ぜひ最初の一テーブルを作ることから試してみてください。
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白米元気 ｜ LLM Oops
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