Raycast AI コマンド完全ガイド（2026年版）
2026年2月15日公開 • 10分で読める
Mac を開発やナレッジワークに使っているなら、Raycast のことは聞いたことがあるでしょう。ランチャー自体は優れていますが、「あるといいな」から「なしでは生きられない」に変えた機能がRaycast AIでした。ChatGPT に質問するためにブラウザタブに切り替えたり、テキストを書き直すために別のアプリにコピーしたりする代わりに、現在のコンテキストを離れることなく、単一のキーボードショートカットですべてができます。
このガイドでは、2026年の Raycast AI コマンドについて知っておくべきことをすべて説明します — 組み込みの基本からワークフローに合わせたカスタムコマンドの作成まで。Raycast Pro トライアルを始めたばかりでも、Pro が価値があるかどうか検討中でも、AI 機能を最大限に活用するためのガイドです。
Raycast AI とは？
Raycast AI は Raycast ランチャーの中に内蔵された AI アシスタントです。別のアプリやブラウザタブではなく、すでに1日に何十回も使っているコマンドパレットに直接組み込まれています。Raycast を開き、クエリを入力するか AI コマンドを選択するだけで、即座に結果が得られます。
Raycast AI とのやり取りには主に3つの方法があります：
- AI コマンド — 選択テキストを処理したり入力を受け取って結果を生成するプリビルドまたはカスタムコマンド（例：「文法を修正」「コードを説明」「要約」）
- AI チャット — 会話のやり取りができるインターフェース。フォローアップの質問をしたり、メッセージ間でコンテキストを維持したりできます
- クイック AI — Mac 上の任意の場所でテキストをハイライトし、ショートカットを押して即座に AI コマンドを実行
Raycast AI と ChatGPT のようなスタンドアロンツールの主な違いは統合性です。Raycast AI は選択テキスト、クリップボード、システムコンテキストで動作します。チャットウィンドウにコピーペーストする必要はありません。テキストを選択し、コマンドをトリガーすると結果が表示されます。ほとんどの人が新鮮味が薄れた後に AI ツールの使用を止める原因となる摩擦を排除します。
組み込み AI コマンド：最初から使えるもの
Raycast Pro を有効化すると、すぐに組み込み AI コマンドのライブラリにアクセスできます。これらは最も一般的なユースケースをカバーするように設計されており、多くのユーザーはカスタムコマンドを作成する必要がないほど十分に機能します。利用できるコマンドを紹介します：
スペルと文法を修正
テキスト（メールの下書き、コミットメッセージ、Slack の返信）を選択して「スペルと文法を修正」を実行すると、声のトーンを保ちながらエラーを修正します。スペルチェックが見逃す種類のタイポを捕捉してくれます。
ライティングを改善
文法修正に似ていますが、より積極的。文章を再構成し、明確さを改善し、文章を引き締めます。ドキュメント、ブログ投稿、クライアント向けのコミュニケーションに役立ちます。
短くする / 長くする
名前通りのことをする2つのシンプルなコマンド。「短くする」は意味を保ちながらテキストを圧縮します。「長くする」は短いメモをより詳細な説明に展開します。
トーンを変える
選択テキストを異なるトーン — プロフェッショナル、カジュアル、フレンドリー、または直接的 — で書き直します。異なるオーディエンスにメッセージを適応させるときに常に使います。
コードを説明
コードブロックを選択すると、それが何をするかの平易な英語での説明が得られます。不慣れなコードベースを読むとき、プルリクエストをレビューするとき、レガシーコードを理解しようとするときに非常に役立ちます。
バグを探す
選択コードの潜在的な問題 — null ポインタリスク、オフバイワンエラー、競合状態、エラー処理の欠如 — を分析します。
要約
長いテキストを要点に凝縮します。記事、会議メモ、ドキュメント、メールスレッドに使えます。
翻訳
選択テキストをターゲット言語に翻訳します。すべての主要言語をサポートし、コンテキストを理解するため技術的な用語を正確に処理します。
実際のユースケース：開発者が実際に Raycast AI を使う方法
組み込みコマンドは役立ちますが、本当の力は AI コマンドを毎日のワークフローに統合したときに現れます。理論ではなく、私が実際に毎日使う方法を紹介します。
コードレビューの加速
不慣れなコードを含む PR をレビューするとき、すぐには理解できない関数を選択して「コードを説明」を実行します。次にリスクに見えるセクションを選択して「バグを探す」を実行します。これは適切なレビューの代わりにはなりませんが、コンテキストを理解する時間を50%以上削減できます。
コミットメッセージの作成
変更内容の大まかな説明を書き、選択して「ライティングを改善」を実行し、コンベンショナルコミットメッセージとしてフォーマットするカスタムコマンドを構築しました。
ドキュメントの下書き
関数や API エンドポイントが何をするかの箇条書きから始めます。選択してカスタムの「ドキュメントを書く」コマンドを実行し、修正できる初稿を取得します。これによりドキュメント作成時間が70%削減され、実際にドキュメントを書くようになりました。
メールと Slack コミュニケーション
素早い返信を下書きし、「文法を修正」を実行します。非技術者向けなら「トーンを変える」でプロフェッショナルに。長すぎたら「短くする」を実行します。3つのコマンド、5秒で、すべてのメッセージが磨かれます。
国際チームへの翻訳
海外の同僚と作業していますか？メッセージを選択し、翻訳してペーストします。Google 翻訳への切り替えも、タブ間のコピーも不要です。翻訳はコンテキストを意識しているため、技術的な用語が正確に保たれます。
新しい技術の学習
新しいフレームワークのドキュメントを読んでいますか？理解できないコード例を選択して「コードを説明」を実行します。AI チャットを使ってフォローアップの質問をします。忍耐強いシニア開発者が隣に座っているようです。
カスタム AI コマンドの作成
ここで Raycast AI が「便利なツール」から「力の倍増器」になります。カスタム AI コマンドでは独自のプロンプトを定義し、入力処理を指定し、AI モデルを選択し、出力の使用方法を制御できます。作成すると、組み込みコマンドと同様にコマンドパレットに表示されます。
カスタムコマンドの作成方法
Raycast を開き、設定に移動して AI セクションに移動し、「AI コマンドを作成」をクリックします。以下を設定します：
- 名前 — コマンドパレットに表示されるもの（例：「ユニットテストを書く」）
- プロンプト — 入力のプレースホルダー付きで AI モデルに送られる指示
- 入力 — 入力元（選択テキスト、クリップボード、または手動入力）
- クリエイティビティ — 精密（低温度）からクリエイティブ（高温度）までのスライダー
- モデル — 使用する AI モデル（GPT-4o、Claude など）
- 出力 — 結果の扱い（クリップボードにコピー、ペースト、選択を置換、またはウィンドウに表示）
カスタムコマンドの例
私が日常的に使うコマンドをいくつか紹介します：
ユニットテストを書く：選択コードを入力として受け取り、プロンプトで指定したテストフレームワーク（Jest、pytest、Go テストなど）を使用してユニットテストを生成します。
PR の説明：git diff またはコミットリストを入力として受け取り、概要、変更点、テストノートを含む適切に構造化されたプルリクエストの説明を生成します。
エラーを説明：エラーメッセージとスタックトレースを入力として受け取り、何がおかしいか、起こりうる原因、修正案を説明します。
TypeScript に変換：JavaScript コードを受け取り、適切な型アノテーション付きで TypeScript に変換します。
SQL を ORM に変換：生の SQL クエリを受け取り、選択した ORM（Prisma、Sequelize、SQLAlchemy）に変換します。
カスタムコマンドのプロンプトエンジニアリングのヒント
カスタムコマンドの品質はプロンプトの品質に完全に依存します。最も効果的なパターンを紹介します：
- 出力フォーマットを具体的に指定。「テストを書く」ではなく、「describe/it ブロックと expect アサーションを使った Jest テストを書く。必要に応じてセットアップとティアダウンを含める」と言います。
- 制約を含める。「レスポンスを50行以内に」「標準ライブラリの関数のみ使用」「ロジックが明白でない限りコメントを追加しない」
- プロンプトにコンテキストを提供。「入力は Python 関数。プロジェクトは Flask、SQLAlchemy、pytest を使用」これにより AI がスタックを推測するのを防ぎます。
- 決定論的なタスクには低クリエイティビティ（コード生成、フォーマット、変換）を使い、オープンエンドなタスク（ブレインストーミング、ライティング、命名）には高クリエイティビティを使います。
- 繰り返し。シンプルに始め、コマンドを何度か実行してから、出力が足りない部分に基づいてプロンプトを改良します。
AI チャット：ランチャー内の会話型 AI
AI チャットは Raycast の別のモードで、AI モデルとの多ターンの会話ができます。AI コマンド（一回で終わり）とは異なり、チャットはメッセージ間でコンテキストを維持し、フォローアップの質問をして回答を絞り込み、トピックを深く探求できます。
コマンドパレットから新しいチャットを開始したり、任意の AI コマンド結果をチャットに変換して議論を続けたりできます。チャットは保存されて検索可能なので、過去の会話を再訪できます。
AI チャットの実用的な用途：
- アーキテクチャの議論 — システムを説明し、異なるアプローチのトレードオフについて尋ねる
- デバッグセッション — エラーを貼り付け、提案を得て、試したことを共有し、解決策に向けて繰り返す
- 学習 — 概念について尋ね、フォローアップの質問で理解するまで深く掘り下げる
- プランニング — 機能を概説し、AI に弱点を指摘させ、プランを改良する
Raycast AI vs ChatGPT とスタンドアロン AI ツール
明白な質問：ChatGPT、Claude などの AI ツールが存在するのに、なぜ Raycast AI を使うのか？これらすべてを広く使ってきた私の率直な見解です。
ChatGPT（ブラウザまたはデスクトップアプリ）は複雑な多ステップの会話にはより強力です。Web ブラウジング、画像生成、幅広いプラグインがあります。しかし、コンテキスト切り替えが必要です — 作業を離れ、ブラウザタブを開き、質問を入力し、回答をコピーして戻る。その摩擦は1日の何十回もの操作で積み重なります。
Raycast AIは統合性と速度で勝ります。選択テキストで動作し、コマンドパレットに存在し、フローの中にいられます。5〜30秒かかる AI タスク（書き直し、説明、修正、翻訳）では、コンテキスト切り替えがゼロなので Raycast AI が客観的に高速です。
ほとんどの開発者の答えは：両方を使う。日中の素早いコンテキスト依存のタスクには Raycast AI。より深いリサーチ、ブレインストーミングセッション、複雑な多ステップタスクには ChatGPT または Claude。補完的であり、競争的ではありません。
コストの計算も興味深いです。月8ドルの Raycast Proには AI コマンドに加えてすべての他の Pro 機能（クラウド同期、無制限のクリップボード、テーマ）が含まれています。ChatGPT Plus は AI だけで月20ドルかかります。
はじめる：Raycast AI との最初の30分
Raycast Pro を有効化したばかり（またはこれから無料トライアルを始める）なら、AI コマンドを使い始めるためのお勧め方法を紹介します：
- 1〜5分：Raycast を開き、「AI」を検索して組み込みコマンドをブラウズします。段落に「文法を修正」を実行し、コードスニペットに「コードを説明」を実行して動作を確認します。
- 5〜10分：クイック AI を設定します。Raycast 設定 → 拡張機能 → AI でグローバルホットキーを割り当てます。これで任意の場所でテキストを選択して即座に AI コマンドをトリガーできます。
- 10〜15分：AI チャットを試します。新しいチャットを開いて現在の作業に関連する何かを尋ねます。フォローアップ機能をテストします。
- 15〜25分：最初のカスタムコマンドを作成します。繰り返しタスク — コミットメッセージ、メールのトーン調整、コードコメント — を選んでコマンドを構築します。
- 25〜30分：エイリアスを設定します。最もよく使う AI コマンドにショートエイリアスを割り当て、数回のキー操作でトリガーできるようにします。
パワーユーザー向けのヒント
基本に慣れたら、いくつかの高度なテクニックを紹介します：
- コマンドをチェーン：関数を理解するために「コードを説明」を実行し、次に「ユニットテストを書く」を実行してテストを生成します。2つのコマンド、10秒で、不慣れなコードからテスト済みのコードへ。
- モデルの切り替え：クリエイティブライティングとブレインストーミングには GPT-4o を使います。コード分析と技術的な精度には Claude を使います。
- スニペットとの統合：AI コマンドと Raycast スニペットを組み合わせます。一般的なプロンプトのスニペットを作成し、展開して AI コマンドを実行します。
- コンテキスト対応プロンプト：カスタムコマンドで「ユーザーはシニア開発者」または「ジュニア開発者に説明するように」などの指示を含めて出力レベルを調整します。
- AI プリセットを探索：Raycast には厳選されたプロンプトプリセットが同梱されており、スタートをサポートします。Raycast AI プリセットのガイドで詳しく解説しています。
Raycast の拡張についてより広く見るには、AI コマンドとうまくペアになるツールを見つけるためにおすすめの Raycast 拡張機能ガイドを確認してください。
よくある質問
AI コマンドを使うには Raycast Pro が必要ですか？
はい。Raycast AI コマンドには Raycast Pro サブスクリプションが必要です。無料プランにはランチャー、拡張機能、基本機能が含まれますが、AI コマンド、AI チャット、カスタム AI コマンドは Pro 限定です。14日間の無料トライアルで試すことができます。
Raycast AI はどの AI モデルを使用していますか？
Raycast AI は GPT-4o、Claude などの主要な LLM を含む複数のモデルをサポートしています。タスクに応じてモデルを切り替えられます。Raycast が API 接続を管理するため、各モデルの個別の API キーやサブスクリプションは不要です。
独自のカスタム AI コマンドを作成できますか？
はい。Raycast Pro では独自のプロンプト、入力パラメーター、出力処理でカスタム AI コマンドを作成できます。モデル、クリエイティビティレベルを定義し、コマンドをチェーンすることも可能です。カスタムコマンドは組み込みコマンドと同様に Raycast コマンドパレットに表示されます。
Raycast AI を使用する際のデータはプライベートですか？
Raycast はデータを AI モデルのトレーニングに使用しません。プロンプトとレスポンスはレスポンスを提供するために必要な範囲を超えて保存されることなく安全に処理されます。Raycast は厳格なデータプライバシー慣行に従っています。