どうも、ぺんぎんです🐧

サブスタ診断、最終的に約160もの診断をお届けしました。

そして、いただいた感想の中に、こんな質問がありました。

「一体これはどうやって作ったのでしょうか...」

ほかにも「本当にAIが？」という声や、「お金がかかっているのでは」と心配してくれる声もありました。

なので今日は、裏側をぜんぶ見せます。

元薬剤師でいまはエンジニアの私が、AIと二人三脚で約160の診断を作った3週間の記録です。

AIに詳しくなくても読めるように書きました。むしろ詳しくない人にこそ、持ち帰れるものが多いはずです。

前回はこちら。

届いた声、第3弾(前半)

その前に、前回の記事のあとにいただいた声を紹介させてください。

まず、記事にしてくれた方から。

さん。今後も診断を続けてほしいとの声、嬉しいです。

めぐみん｜副業迷子からアメブロ月１万へ挑戦してるママ🙋‍♀️

消えかけてると思っていた場所が、もう大切な居場所になっていた

最近、自分の発信について考える時間がありました。…

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9 days ago · 25 likes · 8 comments · めぐみん｜副業迷子からアメブロ月１万へ挑戦してるママ

さん。紹介の仕方が面白い！

わかモン@妄想にくつろぐ人

あなたのSubstack記事紹介させてください５選

Substackには、まだ知らない「面白い」が毎日のように流れてきます。…

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9 days ago · 22 likes · わかモン@サブスタックと繋ぐ人 and てぃなの｜ChatGPTを全力で楽しむ人

さん。

「広めてもらえるし、話しかけてもらえる場所になっている」と言われたことが嬉しかったとのこと。こちらも嬉しいです。

海神-ワダツミ-観測所

僕は好き勝手書いていただけなのに、「ずっと同じこと書いてる」と言われた

先日、ぺんぎんさんにSubstackを診断して貰った。…

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8 days ago · 19 likes · 8 comments · ワダツミみなと@霧を深めて創作しながら爪切る人

Notes でも。

さん

さん

書いてくださった方、本当にありがとうございます！

全部読んでいます。

そもそも、なんで診断なんて始めたのか

Substackerというサービスで溜めてきた日本のサブスタデータを、うまく活用したいと思ったからです。

データを見れば、どんな人がどんな記事で反応を得ていて購読者を伸ばしているのか、まるわかりです。

サブスタを運用していくにあたり、そのデータ分析が羅針盤になると思いました。

実際、そのデータを活用した記事で良い反応をいただけています。

正直、自分だけに使ってももったいないと思ったんです。

なので、

「いろんな人を診断して勝手にアドバイスしてみれば面白いんじゃね？」

と思ってやってみることにしました。

最初は簡易なものにしようと思ってましたが、作っていくうちに

「自分だったらこれも知りたいなぁ」

「こうすると面白いかなぁ」

「絵文字とか占いがあった方が楽しいかなぁ」

「視覚的にグラフとかあった方が良いなぁ」

とエスカレートした結果、

アレになりましたw

相棒はClaude Code

モデルは基本的にFableを使っていて課金しています。

診断1通には、その人の全記事の読み込み、約5,000誌の中での立ち位置計算、収益化の先行事例調査が入っています。

これを人間の手作業でやったら、人生が終わります。

AIがあってよかった。

開発面を数字で見てみましょう。

こんな感じです。

• AIに出した指示: 833回

• AIに渡す「作成手順書」: 約9万字

• 書いたプログラム: 約1万2,000行

診断作成の指示（skill）を1回を出すと、AIが裏で15手ほど動く計算です。

診断を作るためにAIに出した指示は、833回でした。

思ったよりやりとりしていました。

確かに、

• 今後の計画まで考慮して設計

• 診断の間違いを指摘、ブラッシュアップしまくる。トーンの調整

• まずは設計・提案させて、納得できるものだけを採用

• ベストプラクティスを情報収集させる

• 一次情報だと確認させる

• 間違っていた時は今後のルールにする

• AIがDBを触っても良いように「仕組み」で安全にする

• 細かいUI/UX改善

など、いろんなことでやりとりしていたなと。

誰でもAIを使えますが、AIが何を生み出すかは「その人の思いや観点」に左右されます。

AIでできることが増えても、センスやバランス感覚、設計力みたいなものはまだまだ重要だと思います。

役割分担: 計算は機械、文章はAI、ハンコは人間

仕組みの心臓部は、たった1行で説明できます。

数字はぜんぶプログラムが計算し、AIは文章だけを書き、公開ボタンは必ず人間が押す。

なぜ分けるのか。AIに計算させると、たまに数字を「盛る」からです。

順位もグラフも購読者数も、AIには一切触らせず、検算済みのプログラムが出します。

どのくらい検算しているかというと、書いたプログラムの半分以上が「計算が合っているか確かめるためのプログラム」です。

AIが書いた文章も、そのまま届くわけではありません。

書式の崩れや書いてはいけない情報が混ざっていないか、別のチェック係プログラムが機械的に検査して、引っかかったらそこで止まります。

それを通ったものだけが下書きになり、最後に私が読んで、微妙であれば修正して、公開ボタンを押す。

全て自動化できなくはなかったですが、

「その人を知りたい」

「ある程度質を担保したい」

といったところであえて自動化せず、全て読んで確認するようにしていました。

AIを信じないための5つの仕掛け

普段からAI漬けエンジニアの私ですが、AI利用のちょっとしたポイントを挙げておきます。

1. 良い1通ができたら、手順書に固める

最初の1通は、AIと対話しながら丸1日かけて作りました。

品質に納得できた時点で、その手順をまるごと「手順書（skill）」に書き起こし、以降は呼び出しひとつでAIが同じ手順を再現するようにしました。

160もの診断を出せたのは、skillで再現可能性を高め続けたおかげです。

2. 1通ごとに、AIの作業部屋（セッション）を分ける

同じ部屋（セッション）で連続して作ると、前の人の情報がうっすら混ざる恐れがあります（コンテキスト汚染）。

なので1通ごとにまっさらな部屋を用意しました。

診断ごとに記憶リセットです。

1つのセッションでは、可能な限りクリーンな文脈（コンテキスト）を保つ方が良いです。

（Claude Codeであれば、合間で関係ないことを聞きたい時は /btw 、 セッションを枝分かれさせたいときは /fork を使うなど）

3. 作るAIと、疑うAIを分ける

できあがった診断は、別のAIに渡して「全部の数字が元データと合っているか」を検証させました。

「この2つの数字が矛盾している」という指摘が返ってきて、それをそのまま作ったAIに突きつけて直させる。

自分で作ったものの自己採点は、人間でもAIでも甘くなるんですよね。

検証用にコンテキストを分けると、より鋭くなります。

4. AIに見せないものを決める

読者のメールアドレスは、AIが読めない仕組みにしました。

もうひとつ、内部的なメモも「診断を作る部屋では開かないファイル」に隔離しています。

AIは読んだものに影響されるので、診断に余計なものが入らないように構造で防ぎました。

5. 最悪の事故は、仕組みで封じる

お届け済みの診断は、AIどころか私自身でも、うっかりでは消せないようにデータベース側でロックしています。

「気をつける」は対策ではない。消せない仕組みだけが対策です。

動物タイプの舞台裏と、分布発表

さて、お楽しみの時間です。

実は開発初期、事件がありました。

タイプ判定を最初に動かしたら、全体の61%がウサギ型(駆け出しの新星) になったんです。

草原がウサギだらけ。多様性ゼロ。

原因は判定の順番と基準にあって、約5,000誌の実データで調整し直して、ようやく14種類に散ってくれました。

そして、診断を受けた161通の最終分布がこちらです。

さん、出しましたよ！（希望されていたのでw）

面白いのが2つ。

1位と2位が「コミュニティ派」と「社交派」で、合わせて4割超え。

日本語Substack全体でいちばん多いのは実は寡黙なフクロウ型なので、診断に手を挙げてくれたのは、明らかに交流を楽しんでいる人たちだったことが数字に出ています。

そしてワシ型、まさかの0人。

普段は静かに構えて一撃を狙うタイプは、診断にも静かに構えていたようです。

全体的に均等になるようにしたはずですが、アクティブユーザーが一部だったりと、なかなか受ける人がバランス良く、というのも難しいですね。

ちなみに、自分がぺんぎんだからペンギン型が多くなったわけではないですw

届いた声、第3弾(後半)

まだまだあります。

※まだ記事終わりません

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

そして、いただいた声はただ嬉しいだけで終わっていません。

「どの記事が購読につながったか知りたい」という声がだったので、購読者数を毎日記録する観測を始めました。

「感想を書く欄がない」と言われて、その週に欄を作りました。

「当たってたか」の5段階評価は、平均★4.86。

外れの指摘こそ宝物で、いただくたびにAIの指示書が1行ずつ賢くなっています。

持ち帰りコーナー: AIと3週間働いて実践したこと

既にご存知の方も多いかもしれませんが、最後に、この3週間に実践したことを置いていきます。

まず、誰でも今日から使える3つ。

1. AIには「まだ作らないで、最適な案だけ出して」と言う。

いきなり作らせると手戻りがすごい。

案や設計を見て選んでから作らせると、精度も速度も別物になります。

2. AIの言うことには「本当？」と聞く。正確な一次情報を参照させる。

診断の記述に「それ本当？最新公式情報をwebで調べて」と聞き続けて、存在しない設定画面の案内や、数え間違いを何度も見つけました。

堂々と間違えるのがAIです。

3. 上手くいったやり方は「今後もこうして」とルールにする。

その場で直して終わりにせず、ルールとして書き残す。

AIは指摘を忘れますが、ファイルは忘れません。

ナレッジなんかもファイル（マークダウン）に書き出し、AIが効率よく参照できるようにグラフ構造で保持させています。（Obsidianと同様のイメージ）

開発の現場では、「マークダウンだと限界があって構造データ（YAMLやJSON）が良い」というのも聞きますが、ある程度の規模までは問題ないでしょう。

もう一歩踏み込みたい人には、この3つを。

4. 数字はプログラムに計算させ、AIには「解説」だけさせる。

5. AIの成果物は、別のAIに検証させる。 自己申告は信じない。

6. 良い1回ができたら、「skillにして」と言って手順書に固めて再現可能にする。

AI活用の差は「良い1回を出せるか」ではなく「良い1回を100回にできるか」で開きます。

そして、なるべく自動的に改善が入るように設計することです。

AIが膨大な情報をすぐ出すいま、人間が見るものを限定していくのも大事です。

おわりに

無料診断は8月26日で受付を終了しました。

160もの方のSubstackに向き合い続けた3週間は、間違いなくこのSubstack人生でいちばん濃い時間でした。

いただいたフィードバックをもとに、次へ進んでいきます。

診断でいちばん楽しんだのは、たぶん自分です。

サブスタにはこんな愉快で面白くて温かい人たちがいるんだなと思いました。

こんな感じで、今後もサブスタのあれこれや開発面、AI関連も出していけたらなと。

エンジニアでの仕事でも実践している、AIへの仕事の渡し方はこんな感じです。

参考に！（すぐうまくいって楽できるわけではありません。ひたすら改善が必要）

もし、他に「これが気になる！」「これが知りたい！」があればコメントで教えてください。

みなさん、良きサブスタライフをっ！

ぺんぎん🐧でした。

今すぐ登録する

どうも、ぺんぎんです🐧

無料のサブスタ診断、8月26日(水)いっぱいで受付を終了します。

8月10日に1人目をお届けしてから、きょうまでの2週間で約150人もの方に応募してもらえました。

正直、こんなに来るとは思っていませんでした。

今日は、終了する理由と、次の挑戦の話をします。

まだ申し込むか迷っている人は、受けるかどうかの判断材料に。

もう受けた人には、あの診断が次に何へ育つのかの話です。

あと、前回の記事のあとにも感想が続々と届いているので、確認できた分をまた全部紹介させてください。

前回の感想記事はこちら。

届いた声、第2弾(前半)

まず、記事にしてくれた方々から。

さん。相変わらずの面白さで、診断の受け取り方がそのまま一本の作品になっていました。

しらす｜ひとり妄想作家

ぺんぎんさんのサブスタ診断を受けました

サブスタの診断を受けた。…

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14 days ago · 64 likes · 3 comments · しらす｜ひとり妄想作家

さん。タイトルが「生後三ヶ月のライオン」。このセンス。

さん。「自分の現在地を知るって大切」。診断で一番伝えたかったことを、そのままタイトルにしてくれました。

人生の経験を仕事に変える研究室

自分の現在地を知るって大切

こんにちは！acoです…

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11 days ago · 8 likes · 2 comments · aco ✒︎ 人生の経験を仕事に変える研究家

さん。診断結果への向き合い方が書かれていて、これはぜひ読んでほしい。

さん。「一人でコツコツと続けてきた、このやり方で、方向は間違っていなかったと確信できた」と。

コメントにペンギンが集まっていますw

クコの花養生堂

【号外】ペンギンさんにサブスタを診断していただきました！

サブスタをやっている人なら知らない人はいないのではないかと思われるペンギンさん。…

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12 days ago · 33 likes · 10 comments · クコの花養生堂

さん。

「こうして丁寧に分析していただくと、気づいていなかった強みや、もったいなかった部分が、たくさん見えてきました」とのこと。

改善に繋がっていれば何よりです。

橋本のりこ｜やさしい業務効率化ラボ

ペンギンさんに、私のSubstackを分析してもらいました

こんにちは、橋本のりこです。…

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10 days ago · 3 likes · 橋本のりこ｜やさしい業務効率化ラボ

さん。

「診断のおかげで、自分のアカウントの運用に不安を感じたり、自信をなくすのは時間の使い方を間違っていたかも…と思えるようになりました。」と。

前向きに進んでいくのは大事ですね。

わかば｜AI副業を自腹で試すゼロイチ実験室

【号外】ぺんぎんさんの診断で「クジラ型」でした

ぺんぎんさんに、Substackの診断をしていただきました。…

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10 days ago · 2 likes · 1 comment · わかば｜AIで稼ぐまでの記録

Note でもたくさん。

さん

さん

さん

なぜ終了するのか

理由はシンプルで、もっと価値のある面白いものを提供していきたいから。

診断をお渡ししましたが、その診断結果が今後もずっと役に立つわけではなく、どこまでその人の成果につながるかわかりません。

「診断、よかった！」

の先の

「おかげで成果が出た！」「サブスタが楽しい！」

を目指しています。

継続的に支援できる、楽しんでもらえる仕組みを作ってみたいと思いました。

面白そうだし、自分も使ってみたいし、エンジニアとしての挑戦にもなります。

また、診断はAIで作っていますが、

「その人を知りたい」

「診断の質をある程度担保したい」

「人間目線で改善サイクルをまわしたい」

という思いで一人ひとりの診断に目を通すようにしています。

出来が良いと「いいね」とニヤニヤしたり、

「はっはっは」とニヤニヤしたりしています。

ニヤニヤ。

それなりの情報量を必要とするので、1つの診断を作るのに20分くらいかかる時もあります。

そしてあのボリューム...

目を通すにもそれなりの時間・労力がかかります。

現状のままずっとは続けられません。

もう一つ。

いただいたフィードバックが、すでにとんでもない量になっていました。

評価や感想、悩みをあわせて 297件。

「当たっていましたか?」の5段階評価は、105人が答えてくれて平均 4.86。悩みや感想まで書いてくれた人が102人いました。

悩みの欄には、購読者が増えないこと、収益化の道筋、そもそも自分が何屋さんなのか分からないこと。

一人ひとりの言葉で、いまサブスタックで書いている人が何に困っているのかが見えてきました。

これはすごく貴重です。

フィードバックをいただいた方、ありがとうございます！

次に作るもの

診断をやってみて分かったのは、診断そのものは手段の一つだということ。

本当に作りたいのは、あなたの目的に沿って、サブスタックを楽しく伸ばしていけるものです。

「伸ばす」の中身は人によって違う。購読者数の人もいれば、収益の人も、仲間がほしい人もいる。

だから「目的に沿って」が先。

いま考えている手段はこんな感じです。

• 診断やレポートを、定期的に安定して届けられる仕組み

• Substackerが保有している日本のサブスタック情報にアクセスできるAI

• 自分の現在地と次のステップややるべきこと、パフォーマンスが見えるダッシュボード

• データから予測できる今後の購読者数の伸び予想

• 今のサブスタック市場における、そのアカウントの強さ測定や改善案提示

• 自分を客観視して前向きに続けていける仕組み

• サブスタックから他媒体へ、他媒体からサブスタックへの転用

• 数字を眺めるだけじゃなく、成長を実感できてゲームみたいに楽しめる仕掛け

そして、必要ならその人その人のAI活用の改善まで。

人によってAIの活用レベルは違って趣向も違うので、なるべく多くの人に役に立つ形にしたいですね。

全部を一度には作りません。

少し作って、まずは自分がユーザーになってみるところから。

挑戦は続きます。

お金の話

前提、なるべく無料で良いものを提供します。

自分もそれが嬉しいからw

そして気楽だから。

ですが、より良いものを提供し続けていくためにも、価値を届けるためにも、ものによっては有料にしていく方針です。

ちゃんと価値を届けていく覚悟ができた、とも言えます。

もちろん労力、システムやAI費用もかかるというのも。

ただ、料金以上の価値を提供したいです。

「いくら稼いだ！」 みたいなのはよく見かけますが、

「で、どれくらい価値を提供してるんや？」 と思う時はあります。

稼ぎも大事ですが、

「これくらい人に楽しんでもらえてる」

「これくらい人の役に立っている」

と言いたい。

何を無料にして何を有料にするかなど、未定です。

サブスタ診断、「有料級！」という声もいただいたので聞いてみたいのですが、もしあなたがこのサブスタ診断を売るとしたら or 買うとしたらどんな値付けが妥当だと思いますか？

よければ忖度なしでポチッとお願いします🙏

届いた声、第2弾(後半)

前回同様、たくさんあります。覚悟してね

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

先生

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

サブスタ診断の作り方、公開しちゃうかもです。

こんなにもちゃんと感想をもらえて、嬉しい限りです。

ありがとうございます！！

8/26まで、受付中です

無料診断の申し込みは、8月26日(水)23:59 まで。

それまでに申し込んでくれた方には、全員お届けします。

手作業なので、数日以上お待たせするかもしれません。ご了承ください🙏

申し込み方法は案内記事にまとめてあります。

この先、また無料で診断をやるかは未定です。

良いプロダクトやサービスは、ユーザーと一緒に作っていくものだと思っています。

正直いうと、SNSや発信活動はこれまでしっかりやってこなかったので模索しながらやっています。

サブスタでの活動も継続できるか不安だったところもありますが、優しいみなさんのおかげで楽しくやれています。

ありがとうございます。

そして、まだまだわからないこともあるので、どうかお助けください！

一緒に進んでいきましょう。

今後の過程はこのニュースレターで書いていくので、気になる方はぜひご購読ください！

今すぐ登録する

（余談）

公開前に気付いたけど、サムネ右下の動物はマグロねこ？ねこマグロ？ねこカツオ？🐈🐟w

どこからあのキャラが出てきたんだ…w

どうも、ぺんぎんです🐧

先日から、あなたの Substack を無料で診断する企画をやっています。案内記事はこちら。

診断をお届けした方々から、感想の Note や記事が続々と届いておりまして。

正直、想像以上でした。

今日はその声を紹介させてください。

後半では、思い描いている「目指す未来」の話もします。

いただいた声

さん

さん

さん

診断が誰かの自信になるのは、作った側として一番うれしい展開です。

さん

さんは記事まで書いてくれました。嬉しい限りです😭

ちなみ｜書を綴る道

ぺんぎんさんにSubstack診断を作ってもらった話。

昨日、ぺんぎんさんに…

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19 days ago · 29 likes · ちなみ｜書を綴る道。

感想の投稿はお願いしていません。全部、自発的に書いてくれた声です。

ありがとうございます！

いただいたフィードバックの中には、今までサブスタックで積み上げてきた思いについても共有してくれたものもあり、泣きそうになったものもあります。

目指す未来の話

たいそうなものではないですが、大きな方向性は

「サブスタックにいる人の役に立って、楽しんでもらいたい」

というのがあります。

芯となる部分については、たくさんの人の本質的な課題を解決したい。

ついでに「ありがとう」をもらえると嬉しい。

たくさん「ありがとう」をもらった先に、自分の豊かさにもつながると思っているからです。

なるべく、誰かの悩みや課題解決、そして楽しんでもらうことにフォーカスしたい。

「課題解決！」だけだと疲れそうなので。

「診断、ペンギン型だったよ！🐧」こういうのを聞きたいw

軽いノリで作ったSubstackerのプロダクトですが、「自分だったらこれがほしいな」の診断をやってみて、予想以上の反響と評価をいただけました。

いろんな人のお悩み解決だったり、エンタメを届けられる可能性を実感できた。

このプロダクトの切り口はサブスタックではあるものの、もっと広い視野でその人その人の力になっていきたいと思っています。

Substacker以外でも、役に立って楽しめる、そんなプロダクトやサービスを提供したいです。

これからやること

無料診断は、改善しながら引き続きやっていきます。

好評いただいていますが、本質的なところはまだ足りないと思っているので、もっと改善していきます。

多くの方に応募いただいているので、数日以上お待たせする場合があります。ご了承ください🙏

「今後も有料でも診断してほしい！」という声もいただいており、そういったサービスの提供も検討しています。

それから、診断だけにとどまらない構想もあります。

「Substacker AI があなたをサポートします」という構想です。

Substacker が持つ Substack データにアクセスできる AI が、あなたのほしい情報を届ける。

オリジナルデータは Substack 側にあるものの、大っぴらには公開されていないので、「日本の Substack データ」をまるまる分析できるのは、おそらくうちだけです。

ChatGPTに自分のSubstackの伸ばし方を聞いてもweb情報や自分が与えた情報をもとに回答するだけですが、Substacker AIなら、自分のSubstack情報や日本Substack市場の細かい情報をもとに、あなたに最適化された情報を提供してくれてなんでも相談できるイメージです。

Substacker AI とあなたの AI が連携して、もっと楽にする。楽しくする。売り上げを加速する。

そんなこともできるはずです。

どうです？使ってみたいですか？

（アンケート機能があるのでポチッとお願いします！）

「他にもこういう機能がほしい」

もあればコメントください！

載せきれなかった声も、全部紹介させてください

たくさんいただきました。

覚悟してください。

さん

さん

さん。同じペンギンでしたね🐧

さん

さん

さん

さん。

記事でも紹介いただきました、ありがとうございます！

ながら起業のタクミ|Udemy講師

いちばん読まれた記事は、購読者を1人も連れてきませんでした

Substackを始めて2ヶ月、20本書きました。…

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24 days ago · 32 likes · 10 comments · ながら起業のタクミ|Udemy講師

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

さん

たくさんいただいたので、紹介しきれていないNoteや記事があるかもしれません。

よければコメントで教えてください！おねがいします！

診断、受付中です

診断してほしい方はこちら案内をご覧ください。

多くの方に応募いただいているので、数日以上お待たせする場合があります。ご了承ください🙏

今後も気になる方は、ぜひご購読ください！

今すぐ登録する

どうも、ぺんぎんです🐧

話題のポストに出会える Substacker というサービスをやっています。

観測している Substack は 5,000誌以上、記事は5万本超になってきました。

このデータを使って、あなたの Substack の無料診断をやります！

この記事はその案内です。

申し込みの前に知っておいてほしいことも書いたので、最後まで読んでから来てもらえるとうれしいです(リンクは記事の最後にあります)。

診断で何が出てくるか

あなたのニュースレターを、観測しているデータと照らし合わせて、グラフ付きのレポートにしてお届けします。

全16項目。

例えば:

• あなたの現在地: 同じジャンル・同じ規模帯の中で、購読者数やいいねが上位何%か

• 消える側か、残る側か: 消滅していった誌の投稿パターンと、あなたのパターンの距離

• 反応の内訳: いいね・リスタック・コメントから見える、あなたの記事の「型」

• あなたらしさ: 全記事を読み込んで浮かび上がる、あなたの書き手としての輪郭(動物タイプ付き)

• 次の一手: データを見て「次にやるならこれ」を、ひとつだけに絞って提案

ちなみに自分を診断したら、購読者140人ちょっとで上位7%と出て本人が一番驚きました。

ことの経緯

はじまりは Note での思いつき。

「診断を受けてみたい人います？」と聞いたら、思った以上に手が挙がったのです。

「これを診断してほしい」というリクエストも募集して、

データは正直なので、こうなる覚悟もしてもらいつつ、

作ってみたら、なぜか動物診断が生まれていました。

先に受けてくれた方の声

ゆかりっくさん(診断結果: ゾウ型🐘)。「これ凄いよ！」「もうこれは、有料級です」とのこと。ありがたい。

キララさん(ライオン型🦁)。上位7%という結果への驚きと、記事で一番大切にしていた「目には見えないもの」まで診断が見つけた、と書いてくれました。

いっちゃん。(ペンギン型🐧)。消滅リスクが心配で参加して、結果は「安全圏」でホッとした、と。この使い方が一番正しい気がします。

そして、ながら起業のタクミさんは、記事20本ぶんの購読者データを自分で分析した記事の中で、この診断を「答え合わせ」に使ってくれました。

自分の実感と外からのデータが噛み合う瞬間が読めるので、診断がどう役に立つのかは、この記事が一番伝わるかもしれません。

ながら起業のタクミ|Udemy講師

いちばん読まれた記事は、購読者を1人も連れてきませんでした

Substackを始めて2ヶ月、20本書きました。…

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23 days ago · 8 likes · 6 comments · ながら起業のタクミ|Udemy講師

他にも好評の声や熱い思いもいただいており、嬉しい限りです。

他にいただいた声や今後についてはこちらで。

第2段はこちら。

向いている人・向いていない人

向いている人:

• 日本語で記事を3本以上公開していて、これからも書き続けたい・伸ばしたい人

• 自分の現在地や「次に何をすべきか」を知りたい人

• 最近ちょっと停滞気味…という人も歓迎です(再点火のきっかけにどうぞ)

まだ早いかもしれない人:

記事が0〜2本だと、診断する材料が足りず一般論になってしまいます。

まず3本書いてからの申し込みがおすすめ。そのほうが診断が何倍も面白くなります。

すでに有料化して大きく伸びている方には、提案部分が既知の内容かもしれません。

詳しくは記事末尾の診断ページにまとめてあります。

申し込みの条件と、正直な注意事項

やることは2つだけです。

1. 2誌を購読する

   ぺんぎんNote

   Substack分析、ソフトウェアエンジニアによるAI活用、プロダクト開発について

   ぺんぎん | 日本のサブスタ 4,000以上を観測中 作成
   S u b s t a c k e r . （ぺんぎん）

   話題のSubstackに出会えるSubstacker（substacker.net） | 日本のSubstackを可視化する | 日本中のSubstackをカバーするため、可能な限り全ての人をフォローします。フォローいただくとカバーできます。（現状全てをカバーできていません）

2. 診断ページからメールアドレスで申請(ログイン)する。パスワードは不要です

これで完了。

あなたのニュースレターは購読情報からこちらで特定するので、教えてもらう必要はありません。

だからこそ、Substack で使っているのと同じメールアドレスで申請してください(ここが一致しないと見つけられません)。

2誌の購読をお願いしているのは、あなたの誌の特定と診断のお届けを確実にするためと、Substack ではアカウント停止・凍結の事例があるので、万一どちらかに問題が起きても連絡とサポートを途切れさせないための備えです。

AI とデータの取り扱いも正直に書いておきます。

• 診断に使うのは Substack 上で公開されている情報だけ(購読者数・記事への反応・記事本文)。非公開データにはアクセスしません

• 診断の作成には AI を使っていて、あなたの公開記事を読み込みます。読み込んだ内容が AI の学習に使われることはありません(学習に利用されない設定・契約のサービスのみ使用)

• メールアドレスなどの個人情報は AI に渡しません

詳細は利用規約とプライバシーポリシーをどうぞ。

時間がかかります(ごめんなさい)

いまのところ、紐付けの確認も診断の作成も1人ずつ手作業でやっています。

中身の質を確認して、直して、また確認して…とやっていたり、都度システム的な改善を加えたりで、お届けまで数日以上時間がかかる場合があります🙏

枠は現在30人分。

診断をお届けするたびに枠は空いていくので、埋まっていても、申請しておけば自動で枠に入っていきます（枠とはw

できる限り、無料のまま続けていくつもりです。

診断してほしい人、あつまれ！

こちらのページから、Substackで使っているメールアドレスでお申し込みください。

👉 https://www.substacker.net/checkup

今後の面白いことも考えているので、ぜひご購読ください！

ぺんぎんNote

Substack分析、ソフトウェアエンジニアによるAI活用、プロダクト開発について

ぺんぎん | 日本のサブスタ 4,000以上を観測中 作成

S u b s t a c k e r . （ぺんぎん）

話題のSubstackに出会えるSubstacker（substacker.net） | 日本のSubstackを可視化する | 日本中のSubstackをカバーするため、可能な限り全ての人をフォローします。フォローいただくとカバーできます。（現状全てをカバーできていません）

どうもぺんぎんです🐧

前回はこちらでした。

前回のレポートで、「8月に3ヶ月分の定点観測をお届けします」と書きました。

数えてきました。5月から7月まで、日本のSubstackで公開された記事、44,033本。

3ヶ月分の名簿を突き合わせて、最初に出てきた数字がこれです。

5月に投稿していた2,339誌のうち、3ヶ月続いた人は45%でした。

今回は、3ヶ月を通しで見たときにだけ見える話をします。

誰が残ったのか。リスタックされる記事には、実はどんな仕掛けが入っているのか。そして、この市場にいま一番足りていないものは何か。

読み終わる頃には、自分が次に何をすればいいかまで分かるはずです。

⚠️ このデータは私のサービスがカバーできている範囲のもので、日本のSubstack全体を網羅しているわけではありません。集計・分析にはAIも使っているので、細かい数字は多少ズレている可能性があります。傾向を掴む参考程度に読んでください。

いつもの前置き(初めての方へ)

私はSubstackerという、話題のSubstack記事を見つけられるサービスを運営しています。

いま読まれている記事、反応を集めている書き手を、ジャンル横断で眺められる場所です。その裏側のデータベースには、日本語のニュースレターが4,897誌登録されています。

見ている数字は毎回同じ。誰でも各投稿のページで確認できる、いいね・リスタック・コメントの3つだけです。

独自スコアも難しい計算もなし。表に出ている数字を、そのまま数えて並べています。

毎回の注記をひとつ。過去分を拾い続けているので、前回「6月は14,027本」と書いた数字は、その後15,376本まで増えました。今回の比較はすべて最新の数字で揃えています。

母数が増え続けるのは、数えている本人としてはうれしい悲鳴です。

市場の地図:記事数が、初めて減りました

まず全体像から。

              5月      6月      7月
────────────────────────────────
記事数        14,978   15,376   13,679
投稿した誌数    2,339    2,087    1,743
1誌あたり      月6.4本   月7.4本   月7.8本
平均いいね      13.0     10.8      9.6
いいね中央値      4        4        3
リスタック0率    51%      53%      56%

観測を始めてから初めて、記事の総数が減りました。

書く人も2,339誌から1,743誌へ、3ヶ月で25%減。

ただ、1誌あたりの投稿数だけは6.4本→7.4本→7.8本と増え続けている。つまり先月と同じ構図がさらに進みました。

人は減り、残った人はもっと書いている。

冷え込みというより、濃縮です。薄く広がっていた市場が、書く人の市場に絞られてきています。

発見1:「本数の法則」、3ヶ月版の完結編

前回、「辞めるかどうかを決めるのは、いいねの数より投稿本数」と書きました。

3ヶ月分のデータで、この法則に決着をつけます。

5月の投稿本数別に、「5月・6月・7月と3ヶ月連続で投稿した割合」を出しました。

5月の投稿本数     3ヶ月続いた割合
─────────────────────────
月1本            20%
月2〜4本          36%
月5〜9本          57%
月10本以上        73%

月1本だった人で3ヶ月続いたのは、5人に1人。

月10本以上書いていた人は、4人に3人が続いています。

いいねの数でも切ってみましたが、勾配はこれよりずっと緩やかでした(6月に平均いいね0だった人でも、51%が7月に投稿しています)。

3ヶ月分を見ても、結論は変わりませんでした。残るかどうかを決めているのは、反応ではなく頻度です。

もうひとつ、気になる変化も。

6月に月1本だった人が7月も投稿した割合は31%。先月の同じ数字(5月月1本→6月継続)は42%でした。

月1本ペースの人が残れる余地が、月を追うごとに狭くなっています。

発見2:いいねの市場と、リスタックの市場は別物だった

今月いちばんの発見です。

7月のいいねランキングとリスタックランキングを並べたら、顔ぶれがほぼ完全に入れ替わっていました。

いいねの上位は、競馬予想の竹内裕也さん(登録2,000人)とガメ・オベールさん(登録3,000人)がほぼ独占。

竹内さんは月9本でいいね合計1,968。ガメさんに至っては月43本でいいね合計6,087です。最大手が、市場で一番書いている。

ところが竹内さんの月間リスタック合計は、6です。

いいね1,968に対して、6。

種明かしをすると、竹内さんは競馬本の著者で、7月には「YouTubeからは短期放牧してお休み中ですが、サブスタの金曜夜は続けます」という記事を出しています。

つまり、YouTube時代からのファンをSubstackに連れてきた人なんです。

いいね上位の正体は「Substackの中で見つかった人」ではなく、「すでにファンがいて、その人たちに届けている人」でした。

これはSubstackというサービスの性質そのものです。

Substackはメールで確実に読者へ届けるのが強い場所で、逆に、まだ誰にも知られていない人が偶然発見されるのは苦手です。だから、他の媒体で読者を持っている人ほど強い。

逆に言えば、XでもYouTubeでもnoteでも、すでに読んでくれる人がいるなら、その人たちをSubstackへ連れてくるのがいちばん確実な立ち上げ方です。

リスタック上位の記事には「仕掛け」が入っていた

一方リスタックの上位は、登録135人のSubstackビギナーズ倶楽部(SBC、月11本でリスタック428)と姉妹誌の徒然草4.0(登録680人、月23本でリスタック640)が今月も制圧。

1記事のリスタック1位は、こばだいさん(登録401人)の「サブスタで伸びたいなら、まず普通のリスタックをやめることです」(いいね117・リスタック56)でした。

「小さい誌がノウハウで拡散を取っている」と前回書きましたが、今回は上位の記事を実際に読み込んでみました。

そうしたら、共通する仕掛けが3つ見つかりました。

仕掛け① 読む人と広める人が同じテーマを選んでいる。

上位はほぼ全部「Substack攻略」の記事です。読者は全員Substackの書き手だから、広めること自体が自分の発信になる。

読む人=拡散したい人、という構造をテーマ選びの時点で作っています。

仕掛け② 「型」と「分類」で保存価値を作っている。

「リスタックは3種類あります」(こばだいさん)、「リスタックの7つの型」(日刊枕草子さん、リスタック47)。

番号付きの分類は、あとで見返したくなる。保存したい記事は、リスタックされる記事です。

仕掛け③ 記事の最後に、交流の仕組みを埋め込んでいる。

ここが一番の発見でした。

こばだいさんの記事は「この記事を引用リスタックで紹介してくれたら、全てわたしがリスタックします!」で締まっています。SBCは「毎週水曜日は記事交流の日」という定例企画に記事を接続している。

リスタックは自然発生ではなく、お返しと定例の場が設計されているんです。

つまりリスタック上位は「たまたま良い記事が拡散された」のではなく、テーマ・形式・導線の三段構えでした。

ここまで分解すれば、真似できる部分がはっきりします。

攻略ジャンル自体は真似しなくても、②の保存される型と、③の「読んでくれた人が次に取る行動を記事の最後に置く」設計は、どのジャンルでも使えます。

発見3:コメントを集める記事は「感想」を求めていない

参加型企画のブームは、数字の上でははっきり縮小しました。

タイトルに「祭・企画・募集・参加」を含む記事は166本→118本、平均いいねは17.3→15.5。5月の平均29.0を思うと、一巡です。

でもコメント欄には別の景色があります。

7月にコメントを集めた記事を3つ、実際に読んでみました。

例1:地中の会「あなたのルーツ、読ませてください」(登録142人、コメント99件)。

参加方法は「あなたのことが伝わる記事のリンクをコメント欄に貼る」だけ。新しく書く必要はなく、既存記事でOK。

そして集まった記事は、主催のもぐらさんが感想付きで金曜の記事で紹介する。

参加のハードルが極限まで低く、参加のリターンが明確です。

例2:Soano Yuiさんの参加型小説「参加型小説『雨宿り、営業中』開店」(コメント88件)。

道具屋を舞台にした小説で、コメントで話しかけると自分が物語の登場人物として書き足されていく。「トマトジュースください」の一言でいい。

物語が育つたびに追記されるから、何度も見に来ることになる。コメントが感想ではなく、作品の一部になっています。

例3:オカン。さんの「Substack夏祭り」(登録444人、コメント74件)。

5月の文化祭、後夜祭、そして夏祭りという連続企画。集合写真を作り、音声配信で振り返る。

単発の祭りではなく、参加した人の顔が残る定例の場になっています。

3つに共通するのは、コメントする理由が「感想を書く」ではなく「参加する・出演する・出品する」になっていること。

そしてコメントした人に、紹介される・物語に登場する・写真に載る、という目に見えるリターンがあること。

企画をやりたい人への示唆はこうです。

「盛り上がる場を作ります、来てください」型の大規模な祭りは、もう供給過多です。これから効くのは、読者が主役で、自分は編集者に回る型。

あなたの百人に向けて、コメントが相手の作品になる仕組みを作る。規模ではなく設計です。

この市場、書き手はいるのに読者が足りていない

ここまでの話がぜんぶつながる数字を、最後にひとつ。

3ヶ月のいいね総量です。

5月195,062 → 6月166,453 → 7月131,449。

3ヶ月で33%減りました。記事数の減少は9%なのに、です。

書き手は1,743誌いて、月13,679本の記事が出ている。でも、それを読んで反応する側の総量は、それよりずっと速く縮んでいる。

日本のSubstackはいま、書き手ばかりが増えて、純粋な読者が足りていない市場です。

7月に初めて投稿した281誌の平均いいねが4.8(市場平均の半分)しかないのも、「100人の壁」の向こう側とこちら側で反応が3.6倍違うのも、根っこは同じです。

中で新しい読者を見つけるのが、構造的に難しくなっている。

で、本題。あなたはどうすればいいのか

3ヶ月分のデータと、実際に記事を読み込んだ結果を処方箋にすると、こうなります。

① まだ100人未満の人

結論は3ヶ月変わりませんでした。いいねを見るな、本数を数えろ。

ただし今月から一言追加します。月1本では、もう残れません。3ヶ月続いた人の分岐点は月5本。週1本強です。まずそこから。

② これから読者を増やしたい人

やることは2方向あります。

ひとつは外から連れてくる。Substackの中で発見されるのを待つより、XでもYouTubeでもnoteでも、いまあなたを読んでくれている人に「Substackでも書いてます」と伝えるほうが確実です。届ける力は、この市場の一番の強みなので。

もうひとつは中で交流圏を作る。

登録者に対して反応が多い誌を上から15誌並べたら、養生×暮らし、コーヒー農家、アート×セルフケア、子育てと自分の記録……と、専門と生活を掛け合わせた、人柄の見える小規模誌がずらっと並びました。登録50〜150人でも平均いいね30〜90を取っている人たちです。

共通するのは、書くだけでなく読みに行き、コメントし、引用リスタックで交流していること。

読者が足りない市場では、まず自分が誰かの読者になるのが、遠回りに見えて一番の近道です。

③ 止まってしまった人

5月に投稿して、6月に休んで、7月に戻ってきた人が101誌います。

「消えた側」が確定するのは、戻らなかったときだけです。

④ 企画をやりたい人

発見3のとおり。感想を求めず、参加のチケットとリターンを設計する。あなたの百人に向けて、濃く。

購読者100人少しの私が、この市場で4位でした

最後に、手前味噌をひとつだけ。

前回の市況レポートは、いいね254を頂きました。私が数えている範囲では、7月に公開された13,679本の中で4位です。

私の登録者は、まだ100人少し（ぺんぎん・Substackerアカウント共に）です。

上には登録12,000人のmanablogさんや、登録3,000人のガメさんがいます。それでも、データを数えて正直に書けば、100人少しでもトップ5に届く。

これは、ひとえに皆さんのおかげです！

日々、話題のSubstackerを勝手に紹介するNoteで繋がれているからだと思います。

最後にお願いを2つだけ。

ひとつ。最近、他の人の記事で「これは広めたい」と思ったもの、ありました?

あったらコメントで教えてください。私も読みに行きます。読者が足りない市場なので、まず私から読者をやります。

ふたつ。来月もまた数えます。

夏枯れの8月をSubstackがどう越えるか、定点観測を続けます。見逃したくない方は購読しておいてください。

もしあなたもSubstackをやっているなら、@sbstacker がもう見つけているかもしれません。まだなら、これから見つけにいきます。

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どうも、ぺんぎんです🐧

最近の私の仕事は、だんだん「承認指示を出すこと」になってきている。

朝、パソコンを開く。すると仕事をAIが勝手に拾っていって、途中まで進んだ状態で待つ。

「この計画で進めていい?」「この修正、提出していい?」——私がやるのは、それに目を通してOKを出すことだけ。

いや、ほんとに。冗談みたいだけど、ここ最近、実際にそういう働き方をしている。

元薬剤師からエンジニアになった私が、いまの職場の実務で作って、毎日運用している仕組みの話。

何を作ったか、任せてみて分かった感触、そしてエンジニアでない人も持ち帰れる原則を書く。

何を作ったか

エンジニアの仕事には、コードを書く以外の割り込みがある。

issue(仕事の依頼チケット)、同僚が書いたコードのチェック依頼、Slackでの呼び出し。1つ1つは大した量ではないけれど、届くたびに手が止まり、頭が切り替わる。

そこで、自分宛ての依頼を全部自動で拾う「秘書」のようなシステムを作った。名前はAutopilot(自動操縦)。

拾ったあとが本番で、Claude Code(AIのコーディングエージェント)が仕事の計画を立て、実装し、自分で自分の成果物をレビューし、変更の提案を出し、同僚からの指摘に対応し、最後の取り込みまで進める。流れはこう。

黄色が、私の出番。そしてこの仕組みには絶対のルールが1つだけある。

私の承認なしで、外には何も出ない。

コードの提出も、同僚へのコメント送信も、共有環境への反映も、全部いったん止まる。AIがどれだけ賢く動いても、外の世界に触れる手前には必ず関所がある。

作り方が、もう普通じゃない

白状すると、私はもうかなり前から、コードを1行も書いていない。この仕組みもそうで、2.5週間の構築で私が書いたコードはゼロ。

もはやエンジニアの仕事は、AIのための整備になってきたw

やったのは「こういう仕組みが欲しい」という願望をClaude Codeに話すことだけ。

設計や細かい実現方法は自分で考えず、最適なやり方ごとAIに考えてもらう。指示の出し方はこれがいちばん楽で、結果も良かった。

細かく指定するほど、自分の想像力が上限になってしまうので。

AIが実装し、私は実際の仕事でそれを使い、詰まるたびに「ここ不便」と言って直させる。

この繰り返しで、最初の動く版は半日でできた。

ただ、正直に言っておくと、このフローは一発では完璧にならない。

やらせては直し、また詰まっては直しの繰り返しで、育てるほど徐々に手がかからなくなっていく。根気強くブラッシュアップし続ける前提の2.5週間だと思ってほしい。

仕組みを作るのもAI、仕組みの中で働くのもAI、という構図になった。

いちばん気に入っている仕掛け

うちのチームには、過去のコードレビューで交わされた指摘コメントが約2,600件あった。これをAIに全部読ませて、「うちのチームがコードのどこを見るか」という観点集(約160項目)を作らせた。

AIは自分の成果物を提出する前に、毎回この観点集を読む。つまり、同僚が言いそうなことを先回りして潰してから出してくる。

実際、「このやり方だと二重に再試行がかかって遅くなる」みたいな渋い問題を、人間のレビューより先に自分で見つけて直していた。正直なめてた。

AI社員たちに、オフィスを作った

最近、AIを「社員」に見立てて働く環境ごと作るのが流行っているらしい。ただ私の場合、流行に乗ったわけではなく、仕事をもっと楽にできないかと考えていたら自然とこの形になった。

管理画面には小さなピクセルアートのオフィスがあって、タスク1件がキャラクター1体として表示される。作業中の子はデスクで揺れながらモニターに向かい、私の承認を待っている子は頭の上に「!」を出してぴょんぴょん跳ねる。同僚のレビュー待ちの子は、コーヒーを持って休憩している☕

先に言っておくと、実物の画面は上の画像ほどリッチではない。

頭と胴体と脚くらいの簡素なドット絵が並んでいるだけで、それで十分機能する(この画像はイメージです)。

そこに凝る必要はまったくない。

かわいいから作ったのが半分。

ただ、実用の意味もちゃんとある。「いま誰が働いていて、誰が私を待っているか」が一目で分かること。文字のリストで見るより、跳ねているキャラのほうが圧倒的に早く目に入る。

AIに仕事を任せると、状況が見えないことがいちばんのストレスになる。オフィスを作るのは飾りではなく、任せた仕事を「見える」ようにする装置なんだよね。

そしてこのダッシュボード、いまや私の仕事の起点になっている。

GitHubやSlackの通知は手元のパソコンで自動受信されてタスクとしてここに並び、優先順位はドラッグで入れ替えるだけ。

気になるタスクは「対応する」ボタン1つで、そのタスク専用のAIチャットが立ち上がって続きを指示できる(裏ではcmuxという、作業部屋をたくさん束ねられるターミナルが自動で部屋を開いている)。

自分の仕事を1画面で統括するダッシュボードは、それ自体が武器になる。 仕事がここから始まってここで終わるようになると、どこを自動化すれば楽になるかも見えてくる。まず可視化して画面1枚にまとめる。

効率化はそこから始めるのが良い(ものにもよるけど)、というのが作ってみての実感。

もちろん、詰まった

いいことばかり書くのはフェアじゃないので、失敗も置いておく。

意外と手間だったのは、AIが情報を取りに行くための整備のほう。Slackの通知を手元で受け取れるようにする設定などは人力でやるしかなく、地味に時間を食った。

AIに任せる環境づくりの中に、人間にしかできない下ごしらえがちゃんと残っている。

動き出してからも、時刻の比較方法を間違えて「過去の出来事が永遠に新着扱いされる」バグを踏んだし、チーム全員宛ての通知を自分宛てと勘違いして、頼まれてもいない仕事を拾ってきたこともある。

いや、勝手に仕事を増やすな！w

それでも「外に出る手前で必ず止まる」設計だけは最初から一度も崩していない。だから失敗はぜんぶ、私の画面の内側で起きた。

で、どうなったか

目に見える変化で言うと、同僚の指摘やチェックの失敗に、私より先にAIが気づいて動くようになった。仕事は普段3件、多いときは6件ほどが同時並行で進む(最大の並列数はダッシュボードから調整できるようにした)。

ただ、数より大きかったのは感触の変化のほう。

「待つ」と「覚えておく」が、目に見えて軽くなった。

正直に言うと、消えてはいない。

いまも待つし、覚えてもおくし、複数の仕事を行き来すれば脳は疲れる。

それでも、検知と文脈の保持を仕組みが肩代わりしてくれるぶん、「指摘が来たら文脈を思い出して戻る」という往復の重さは確実に減った。私に残るのは、最後の判断の部分。

仕事の単位が「作業」から「判断」に変わった、と言うのがいちばん近い。

「AIに丸投げして怖くないの?」とよく聞かれる。怖くない理由ははっきりしていて、止まる場所を先に全部設計してあるから。むしろ導入前より、外に出るものすべてに目を通すようになった。通さないと何も出ていかないので。

持ち帰れる原則、3つ

エンジニアでなくても使える形にすると、こうなる。

1つ。破られると困るルールは、AIへの「お願い」ではなく仕組みにする。 私の環境では、危険な操作は指示文で禁止しているのではなく、物理的に実行できないようにしてある。守ってほしいことを文章で頼むのは、守られなくても困らないことだけでいい。

2つ。AIには伝聞ではなく一次情報を渡す。 通知の文面を解釈させると誤解する。「何かあったらしい」の合図として使い、実際の状態を取りに行かせてから判断させる。これは人間の仕事でも同じだと思う。

3つ。「止まる場所」を先に設計すると、任せられる範囲が一気に広がる。 逆説的だけど、ブレーキを増やしたぶんだけアクセルを踏めるようになった。任せられないのは、AIが賢くないからではなく、止まる場所を決めていないからかもしれない。

あなたの仕事でもできる

「エンジニアだからできるんでしょ」と言われそうだが、構造はどんな仕事でも同じだと思っている。割り込みが届く場所があり、下書きを作る作業があり、外に出す前の判断がある。変わるのは中身だけ。

そこで、この記事の続きに「あなたの仕事用のAutopilotを作らせるプロンプト」を置いておく。Claude Code(または同等のAIエージェント)にコピペすると、AIがあなたの仕事の割り込み・任せたい範囲・絶対に自動でやってはいけないことをヒアリングして、承認ゲートとダッシュボード(オフィス画面つき)までまとめて作ってくれる。

コピペ用: あなたの仕事のAutopilotを作らせるプロンプト

あなたは「Autopilot構築エージェント」です。私の仕事の割り込みを自動で拾い、人間の承認ゲート付きで処理し、ダッシュボードで見える化するシステムを、これから私の環境に構築してください。

## 進め方(この順番を守る)
1. まず私にヒアリングする。1問ずつ聞くこと。
   - 私の仕事に届く「割り込み」は何か(例: メール、チャットのメンション、チケット、依頼フォーム、口頭メモ)
   - それぞれどこに届くか。プログラムから読み取れるか(読み取れないものは、私が手で貼り付ける「受信箱ファイル」を作って代用する)
   - 割り込みの種類ごとに、AIにどこまで任せてよいか(分類まで / 下書きまで / 実行直前まで)
   - 絶対に自動でやってはいけないこと(送信、公開、削除、支払い、予定の確定など)を全部列挙させる
2. ヒアリング結果を設定ファイル(JSONまたはYAML)1つにまとめ、私の承認を得てから実装に入る。
3. 最小構成で実装する。
   - 収集: 割り込みを定期的に拾い、「タスク」として台帳(SQLiteまたはMarkdown)に積む
   - 処理: タスクごとに、計画 → 成果物の下書き → セルフチェックまで進めて止まる
   - 承認ゲート: 外に出る操作は必ず私の承認で止める。これはAIへの指示文ではなく、権限設定やフックなど「破れない仕組み」として実装する
   - ダッシュボード: ブラウザで開ける1ページ。状態別のタスク一覧、承認待ちの強調表示、承認/却下ボタン。遊び心として、タスク1件をキャラクター1体で表示する「オフィス」ビューを付ける(作業中は動く、承認待ちは「!」を出して跳ねる、待機中は眠る)
4. 私の実際の仕事を1件だけ通しで流し、詰まった箇所を仕組み側の修正に変換する。
5. 1件が通ってから、並列化や自動化範囲の拡大に進む。最初から完璧を目指さない。

## 不変条件(何があっても守る)
- 私の承認なしで、外部に何も送信・公開・実行しない
- 通知やメッセージの文面だけで判断せず、可能な限り実際の状態を取得してから動く
- 人間が手で状態を変えることを前提に、同期は毎回実際の状態と突き合わせて自己修復する
- 守れない指示があった場合は、黙って進めず私に相談する

使い方は、Claude Code を開いて上を貼るだけ。ヒアリングに答えていけば、あなた専用の「承認するだけ」環境の最小版が立ち上がるはず。

もし反響があれば、もっと詳細化したものも出すかも。

おわりに

お願いは2つ。

今後もこのような内容が気になる！と思われた場合はご購読を！

そして、「この仕事もっと楽にしたいんだよね」というのがあればコメントで教えてください。

私はレビュー依頼でした。次はあなたの番です🐧

仕事を楽に、楽しくしていきましょう！

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どうも、ぺんぎんです。

最近はゲーム開発に没頭してしまっていました。

爆速で走り飛び回って気持ちよくなれるゲームを作ったり、

Glitch Speed

勢いでめっちゃカメレオンのロブロックス版を作ったり。

Chameleon Camo

現在1700回くらい訪問されており、世界中の人に遊んでもらえてます！

自分のプロダクトが世界に届いた！（二番煎じだけどw）

まだまだ完成度は低いですが、よければ遊んでみてね。

ゲーム開発に興味がある人がいれば、それ系の記事も書いてみるかもです。コメントで教えてね！

あと、Duolingo風の目標達成アプリも作り始めてもみたり。

ぺんぎんのクオリティはさておきw（一旦仮w）、目標もAIが適当に作ったもの。

以前、これにAIコーチ機能（目標をタスクに分解・コーチングセッションなど）を入れて開発していたのですが、AIコーチングのブラッシュアップがなかなか手間で、一旦AI機能抜きで出してみようかなと。

ログイン不要、ローカルにデータ保持で、とりあえず気軽に使える形で。

開発系はそんなところにしておきます。

というわけで本題です。

先月のレポートはこちらでした。

7月も中旬になってきちゃいましたが、出しました。

6月から7月前半に日本のSubstackで公開された記事、 18,249本 （カバーできている範囲）。

そして5月との差分を取って、最初に出てきた数字がこれです。

5月に投稿していた人の、3人に1人が消えていました。

今回はこの「消えた640誌」を解剖します。

誰が消えて、誰が残ったのか。

残った人は何が違ったのか。

読み終わる頃には、 あなたが「残る側」でいるために何をすればいいか まで分かるはずです。

⚠️AIによる分析なので、完全に正確なものではないかもしれません。

いつもの前置き（初めての方へ）

私はSubstackerという、日本のSubstackを紹介するサービスを提供しています。

そのデータベースには、いま日本語のニュースレターが 3,579誌 登録されています（以前フォローでカバーできると書いていましたが、全フォローリストを取得できず困難な場合があるので、購読いただけると確実にカバーできます）。

見ている数字は前回と同じ。

誰でも各投稿のページで確認できる、 いいね・リスタック・コメントの3つだけです。

独自スコアも難しい計算もなし。表に出ている数字を、そのまま数えて並べています。

市場の地図: 率直に言うと、冷えました

まず全体像から。

              5月      6月      7月1〜12日
────────────────────────────────────
記事数        13,609   14,027    4,222
投稿した誌数    2,008    1,719    1,008
1誌あたり      月6.8本   月8.2本    —
平均いいね      13.6     11.1      9.8
いいね中央値      5        4        3
リスタック中央値   1        0        0

書く人は減りました(2,008誌 → 1,719誌)。なのに記事数は増えています。

つまり、 残った人がもっと書くようになった。

1誌あたりの投稿数は月6.8本から8.2本に増えました。

そして反応は薄くなりました。

平均いいねは13.6から11.1へ、約2割減。

地味に痛いのがリスタックで、 中央値が1から0になりました。

半分以上の記事が、ひとつもリスタックされない市場になっています。

※7月分は12日間だけ、しかも直近の投稿は数字がまだ伸びる途中なので、参考値として見てください。

祭りのあとの静けさ、みたいな数字です。でも私は、これを悪い話だと思っていません。

理由はこのあと分かります。

発見1: 消えるかどうかは「いいね」ではなく「本数」で決まっていた

今回いちばんの発見です。5月に投稿していた2,008誌のうち、6月に1本も投稿しなかったのは640誌、 32%。

最初は「反応がなかった人から辞めていくんだろうな」と思って、5月の平均いいね別に継続率を出しました。

5月の平均いいね     6月も投稿した割合
──────────────────────────
0               64%
1〜2             60%
3〜5             61%
6〜15            68%
16〜50           79%
51以上           77%

たしかに差はあります。でも、いいねゼロでも64%は残っている。思ったよりずっと緩やかでした。

ところが、5月の 投稿本数 で切ると、景色が一変します。

月1本だった人は、半分以上が消えました。

月20本以上書いていた人は、96%が残っています。きれいすぎる右肩上がりで、集計しながらちょっと笑ってしまいました。

つまり、 辞めるかどうかを決めていたのは、いいねの数より「書く習慣」でした。

それはそうですねw

「反応がないから辞める」んじゃないんです。

習慣になる前に止まった人が、そのまま戻ってこない。

逆に言えば、いいねゼロの月があっても、書く習慣さえ回っていれば人は残ります。

継続は才能ではなく、頻度の設計なんですよね。

発見2:「攻略法の時代」が終わり、「祭りの時代」が来た

5月のレポートで「一番ウケる話題はサブスタ攻略だった」と書きました。

6月、その景色が変わりました。

まず、攻略系が失速しました。「発信・ライティング」ジャンルの平均いいねは 28.2 → 18.9。

まだ首位ですが、突出っぷりは明らかに落ち着きました。

教科書も設定30選も、一巡したということだと思います。

代わりにコメント欄を支配したのが、 参加型の企画です。

期間コメント数の1位は さんの「オカンと《Substack文化祭》しないか？🎪」で、コメント 284件。

ほかにも夏祭り、自己紹介企画、noteジャック大作戦。

タイトルに「祭・企画・募集・参加」を含む記事は5月の115本から 245本へ倍増しました。

ただし、です。

企画系の平均いいねは5月の29.0から16.8へ下がっています。

企画が増えすぎて、1本あたりの効きが薄まっている。 企画インフレです。

「とりあえず企画をやれば伸びる」フェーズは、もう終わりかけています。

ちなみにAI記事は相変わらず本数最多(2,665本)のまま、平均いいね8.1で 全ジャンル最下位に落ちました。

5月に「供給過多」と書きましたが、さらに進みました。

一般論のAI記事は、いよいよ厳しいです。

発見3:登録者343人の「リスタック王」がいた

前回、「リスタックを生むのは保存版ノウハウ」と書きました。

6月、それを極端なかたちで証明した人がいます。

さんの Substackビギナーズ倶楽部(SBC)。

登録者は343人です（Note）。

この規模で、期間中18本の記事でリスタック合計 881 を叩き出しました。

「【保存推奨】初心者のためのSubstack最初の一歩」「冒頭の購読ボタンは、なぜ逆効果なのか」。

リスタックランキングの上位を、ほぼこの1誌と姉妹誌(徒然草4.0、登録644人でリスタック1,041)で埋めています。

登録者1万人超のアカウントより、343人のSBCのほうが拡散されている。

リスタックは規模ではなく「型」で取れることの、これ以上ない実例です。

初心者向けに絞る、保存したくなる粒度で書く、連投して面を取る。全部、真似できる技術です。

発見4: 大物が来た。でも「100人の壁」は健在

6月は、大物が本気を出しはじめた月でもありました。

manablogのマナブさん(登録12,000人)が「サブスタで毎日更新を始めます」を宣言していいね390。

迫佑樹さんも6月2日に初投稿し、そのまま月21本のハイペースで走っています。

市場が注目されている証拠で、これ自体は追い風です。

一方で、6月に新しく投稿を始めた351誌の成績は、平均いいね6.8・中央値3。

市場平均の6割です。新規に甘い市場ではなくなってきました。

それでも、前回見つけた 「100人の壁」の構造は健在 でした。

登録者100人未満の平均いいねは6.2、100〜500人になると19.9。

壁を越えた瞬間に約3.2倍(5月は3.7倍)。

最初の100人さえ超えれば景色が変わる、という話は今月も本当でした。

で、本題。あなたはどうすればいいのか

今回のデータを処方箋にすると、こうなります。

① まだ100人未満の人(市場の最多数派)

今月の結論はシンプルです。いいねを見るな、本数を数えろ

月5本以上書いた人の8割が生き残っています。

反応は100人の壁を越えてから付いてきます。

② 100〜500人の人

攻略系ノウハウの効きが落ちた今、狙い目は SBC（Substackビギナーズ倶楽部）型です。

テーマを1つに絞った保存版ノウハウの連投。

リスタック881は、あなたの規模でも再現可能な数字です。

③ 企画をやろうとしている人

企画インフレ中です。

「開催すること」自体の価値は下がりました。文化祭が284コメントを取れたのは、参加のハードルを下げる設計と人柄の積み上げがあったから。

乗るなら早く、やるなら設計で差をつけてください。

④ AIについて書きたい人

一般論は最下位ジャンルです。

前回と同じ結論をもう一度だけ: AI × 自分の現場・自分のデータでしか浮上できません。

ちなみに「何曜日に投稿すべきか」も調べましたが、曜日別の平均いいねは10.1〜11.3でほぼ横一線でした。

いつ書くかは、ほぼ関係ありません。書くかどうかだけです。

消えた640誌は、失敗じゃない

最後に、消えた640誌のことを少しだけ。

私はこれを「脱落」だとは思っていません。

試して、合わなくて、離れる。

それも含めて健全な市場です。ブームの熱で始めた人が抜けて、書く習慣のある人が残る。

いま起きているのは冷え込みというより、 土壌ができていく過程なんだと思います。

そして残った1,719誌は、5月より多く書いています。

この市場、静かに本気になっています。

最後にお願いを2つだけ。

ひとつ。

あなたは「残った側」ですか?

続いている人は、何が習慣化のコツだったか、コメントで教えてください。

止まりかけている人の役に、たぶん立ちます。

ふたつ。

来月もまた分析を出したいですね。

夏の市場がどう動くか、8月に3ヶ月分の定点観測をお届けします。

見逃したくない方は購読しておいてください！

まだカバーできておらず、

https://www.substacker.net/

に掲載されないものもあるはず。購読いただけるとカバーできます！

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それではまた！

月曜に教材を買って、金曜には世界へ公開していました。5日です。

普段はエンジニアをしている私が、初めてのRobloxゲームを作って、実際にリリースしました。

正直に言います。

こんなに簡単にゲームを作って公開できるとは思っていなかったです。

私はエンジニアとして開発を仕事にしています。

だからこそ、今回の「速さ」と「簡単さ」に、本気で驚きました。その驚きを、できるだけそのまま書きます。

以前の記事はこちら。

5日で、世界に公開できた

今週の月曜にこの教材を買いました。

未経験OK。AIだけでRobloxゲームを作って公開する14日間

それからゲーム開発をはじめて、金曜リリース。

仕事終わりに進めて、それでも5日です。

ゲーム開発というと、何ヶ月もかけて作り込むもの、というイメージがありました。

それが、ほぼ1週間で世界に出せてしまった。

このAI時代の、ゲーム開発に対する感覚がまるっと変わりました。

AIがここまでやる: マップ・画像・モデル・ロジック

何がそんなに速かったのか。ほとんどはAIです。

マップの構築、イメージ画像の生成、3Dモデルの生成、ゲームのロジック組み立て。このあたりが、AIでぐいぐい進みます。

手で一から作っていたら何日かかるんだ、という工程が、指示を出すとそれっぽい形で返ってくる。

正直、なめていました。

AIで「補助」できるくらいだろうと思っていたら、「主役」を張れるレベルでした。

Robloxの公開、ボタン1つ

そしてもう一つ驚いたのが、Robloxの公開のあっけなさです。

もちろんゼロ手間ではありません。

サムネ画像と説明文の設定、いくつかの設問への回答、本人確認。

このあたりはやる必要があります。

でも、肝心の「本番環境への公開」が、「Publish to Roblox」を押すだけなんです。

Roblox Studioという開発ツールのボタン1つ。

エンジニアの人には裏側が想像できるはず。

普通、自分でゼロからゲームを作って世に出すとなると、

ゲームとして動くようにまとめる「ビルド」、

動かし続けるための「サーバー」、

そして公開作業そのものである「デプロイ」を、

全部自分で組む必要があります。

ざっくり言い直すと、「作ったものを、世界中の人が触れる場所に、ちゃんと動く形で置く」ための裏方作業ですね。

面倒ごとをRobloxが丸ごと吸収してくれています。

だから「作る」に集中できる。

これは地味にすごいです。

でも、丸投げでは作れなかった

ここまで読むと「じゃあAIに全部投げれば一丁上がりでは？」と思うかもしれません。

そこは正直に書きます。人間の統制は、しっかり必要でした。

どんなコンセプト・世界観にするか。

ゲームを面白くするために、何をどこに配置するか。

UI/UX（操作のしやすさや見やすさ）に変なところはないか。

そして、全体の品質として出していいものか。

このあたりは、結局こちらが考えて、決めて、直す必要がありました。

AIでうまく解決できなかった場面もありました。

ただ、これはAIの限界というより、使い方が最適じゃなかった部分も大きいと思っています。

とりあえず教材通りに進めただけなので、効率を上げる余地はまだまだあります。

ここは今後、自分で最適化していきたいところ。

うまくAIにフィードバックさせて、なるべくAIが自律的に開発を進めることもできるはずです。

作ったゲーム: コインを集めて団子を届ける

ゲームは、コインを集めて、団子を届ける、というもの。

コアのコンセプトは教材通りで、そこに世界観とゲーム性を少しアレンジして乗せました。

コミュニティ内でも好評で、ありがたい限りです。ただ「難易度が高い」という声もちらほらw

クリプトニンジャの原作者、Rii2先生からもお褒めの言葉をいただきました！

フロムゲーが好きなせいで、つい難易度を上げたくなっちゃうんですよね。

後悔も反省もしていませんw w

ゲームはこちら。プレイしてみてね！！

🍡 団子クエスト！

名前は適当ですw

教材について、正直に書いておく

今回使った教材についても、フラットに書いておきます。

結論、初めてAIに触る人・初めてゲーム開発する人でも、十分に完成までいける内容だと思います。

最初からAIまかせにするわけでもないので、自分で操作して理解して慣れることができる。

AI生成がうまくいかなくても素材を用意してくれているので、それをそのまま使うこともできる。

コミュニティもあって、詰まったら聞ける。

「一緒に創っている感じ」があって、これが地味にモチベーションになります。

たとえば教材のマップ作成、手動でやるとコピペの嵐でけっこうしんどいんですが、そこをAIに任せることもできる。

うまくAIを使う練習にもなります。

一方で、エンジニア目線でひとつ言うなら、開発プロセスにはまだ改善の余地があります。

教材は初学者向けなので、Gitでのバージョン管理や、ターミナルのClaude Codeでの開発といったあたりは扱っていません。

私はそのへんに慣れているので、今後はAIに最適化した自分なりの開発フローを作ってみたいと思っています。

うまく自動化できる気がしています。

なぜ「世界で流行らせたい」のか

そもそも、なんでRobloxなのか。

私は別に、Webサービスやアプリじゃなきゃダメというこだわりはありません。

Robloxは伸びている市場だし、もともとゲームも好き。

だったらまず、世界で流行るRobloxゲームを生み出してみたい。

そう思っただけです。

世間にインパクトを与えてみたい。

正直に言えば、それで稼いでみたい気持ちもあります。

でもいちばん大きいのは、その過程が純粋に楽しそう、ということ。

AIでなんでもできてしまう今、止まる理由がなくなってしまったんですよね。

作りたいものを、作りたいときに、世界に出せる。

これってすごいことだと思います。

次はスピード系で、世界を狙います

というわけで、次はスピード系のゲームで世界を狙ってみます。

Robloxでも人気で、すぐ数分サイクルで楽しめるからです。

AIによる自動開発にも挑戦しつつ、面白いものを世の中に出してみたい！

AIゲーム開発はたのしい！

今回使った教材はこちらです。

👉 未経験OK。AIだけでRobloxゲームを作って公開する14日間

コミュニティは3ヶ月で終了とのことなので、入るなら今がいちばんお得です。

「AIでゲーム作ってみたい」が少しでもある人は、覗いてみる価値あり。

今後も、進捗やAIによるゲーム開発についても書いていきたいので、ぜひご購読をっ！

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今回開発したゲームはこちら。プレイしてみてね！！

🍡 団子クエスト！

ぺんぎんです。

面白そうだったので、軽いノリでゲーム開発を始めてみました。

経緯はこんな感じ。

イケハヤさんの紹介で知り、 さんうまくマーケティングできてるなーと思い、中身（コミュニティなど）も気になりました。

ロブロックスは知っていましたが、まだプレイしたことはなかったので購入する前にプレイしてみました。

いろいろプレイしてみて、正直、

自分でもプレイしてもらえるゲーム作れるんじゃね？

まだまだ狙える余地はありそう

と思っちゃいました。

リリースしてみたい。

と昨日の夜購入して始めて、

動くゲームができました。

動画うまく再生できないかも。

さらに進め、生成した画像からモデルを生成。

かんたんすぎる。。

さんがポンコツの森を作るときに作ってくれていたぺんぎん画像をもとにぺんぎんモデル作成。

今思うと、人型ぺんぎんの方が動きやすいかもw

とりあえずこんな感じで。

とりあえず、一旦は教材通り作ってみて、そこからいろいろ手を加えようかなと思います。

教材通りやればできちゃうので、楽ですね。

ディスコードチャンネルも活発で楽しいですw

（クリプトニンジャのキャラが題材でしたが、ぺんぎんでいってごめんなさい）

気になる方はどんな感じか覗いてみてください！

👉 未経験OK。AIだけでRobloxゲームを作って公開する14日間

経過は共有していきます。

ぺんぎんワールドをつくります🐧

せっかくなのでクリプトニンジャにも貢献します。

気になる方はぜひ無料のご購読をっ！

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どうも、ぺんぎんです🐧

薬剤師からエンジニアに転職して、年収が100万円以上下がりました💸

正直、最初は「やっちゃったかも」と思いました。でもいま、その年収は薬剤師を続けていた場合を追い越しています。

この記事では、薬剤師とエンジニアを両方やった私が、年収・労働時間・幸福度という生々しい3つを、できるだけ正直に比べてみます。「自分的には実際こうだった」というものです。

ちなみに私は、薬局で薬剤師をやったあと、IT未経験で医療系IT企業にエンジニアとして転職し、いまはメガベンチャーでソフトウェアエンジニアをしています。

エンジニアになって、4年以上が経ちました。

年収：いったん下がって、あとから追い越した

順番に正直に書きます。

まず転職した瞬間、年収は100万円以上ダウンしました。未経験で飛び込んだので、当然といえば当然です。

振り返ってみてよくなかったのが、転職時に数字を自ら提示してしまったこと。

基本的に、自分から数字を言わない方が良いです。

状況や立場によりますが、「複数オファーを取ってうまく年収交渉」というのがベターだと思います。

エンジニアの経験を1年ちょっと積んだあたりで、200万円以上アップのオファーをもらえました。

それで移ったのが、いまのメガベンチャーです。

結果として、いまの年収は、薬剤師をそのまま続けた延長線より上にあります。

やはり驚いたのが、コスパの良さ。

薬剤師になるために私は6年勉強しました。

一方、エンジニアになるために勉強した期間は、だいたい1年。オンラインの教材や本でやって、かかったお金は、たぶん30万円もいっていません。

6年と国家資格 vs 1年と30万円弱。同じ「手に職」でも、入り口のコストがまるで違いました。

そういう事実はありますが、薬剤師を否定したいわけではありません。

大学の6年や勉強、薬剤師経験もかけがえのないものです。

労働時間：「労働」という感覚が、あまりない

次に労働時間です。これは数字で言いにくいので、感覚から書きます。

いまの働き方は、最低限の労働時間こそ決まっているものの、そこから先はわりと自分の裁量です。

やりたい分だけやる、という感じ。もちろん達成目標はあります。

やりたいことをやっているからか、残業時間を気にしたこともあまりなく、やりたい時はやるし、やりたくないときはやらない、という感じ。

実際、平均すると最近の月10時間もいっていないかもしれませんw

これ、薬剤師時代と比べると、たぶん労働時間そのものは薬剤師のほうが多かったです。

もっと言うと、エンジニアの仕事には「労働してるぞ」という感覚があまりありません。

AIと遊んでいるとき、「労働してるぞ」という感覚ありますか？

ないですよね。そういう感じですw

薬剤師をやっていた頃、休みの日に半分遊びでプログラミングしていましたが、あの感覚のまま、それが仕事になったような感じなんですよね。

幸福度：正直、いまがいちばん良い

そして幸福度。

これは人によるという大前提を置いた上で、私の場合はエンジニアのほうがはっきり高いです。

理由を並べると、こうなります。

リモートでも働けて、出社の時間も自分で調整できる。給料もそこそこ。

きれいな環境で落ち着いて仕事ができて、一緒に働く人も、人がいい。

おまけに、AIとも毎日遊べる。

もちろん向き不向きはあります。全員に合うとは言いません。

でも、現代においてエンジニアは、かなり恵まれた職種だと思っています。

年収・労働時間・幸福度。私の場合は、3つともエンジニア側に傾きました。

一度年収が100万円下がってでも、です。

今からエンジニアになるのも、全然アリです

ここまで読んで「でも、今からエンジニア？AIがコード書く時代に？」と思った人もいるはずです。

たしかに、コーディングそのものはAIでかなりできてしまいます。

でも、できあがったものに対して説明責任を果たすための理解や制御は、まだ人間に求められます。

ユーザーやステークホルダーとの折衝も、AIには代われません。

だから私は、他の分野で経験を積んだ人がエンジニアになるのは、むしろすごくいいと思っています。

AIで職種の壁がどんどん溶けてきているので、「エンジニア」という帽子そのものに、こだわらなくていい時代になってきました。

私自身、何もわからないところから始めて、ここまでやってこれました。だから、何もわからない人の気持ちもわかります。

ここまで読んできて、楽にエンジニアになれて楽にやってこれている、と思われるかもしれませんが、そんなことはありません。

時間を厭わず働いた時期もあり、かなりの時間を投下しています。

何時間、数日エラーと向き合った時もあります。

資格もいろいろ取ったりもしました。

全員に適職ではないと思いますが、合う人には合うと思います。

AIで、「作ろうと思えばなんでも作れる」時代になった

エンジニアになって4年以上経ちますが、正直、AIでここまで誰もがアプリを作れる時代が来るとは思っていませんでした。

これまで現場で得てきた知識や経験に、このAIが組み合わさって、いまの私は大げさに言えば「作ろうと思えば、だいたいなんでも作れる」状態にあります。

AI機能を組み込んだアプリも作れます。

さすがに資金的に「なんでも」は無理ですがw

ここで誤解されたくないのが、「AIがあれば誰でもエンジニアと同じものを作れる」わけではないということ（今のところw）

表面的には同じものでも、裏の設計思想や品質担保の仕組み化など。

同じアプリを作ろうとしても、解像度が違います。背景知識が違う。そこは正直に書いておきます。

でも逆に言えば、これまでITにそんなに触れてこなかった人でも、AIがあれば開発できてしまうようになりました。

自分が理解できないこと、未知の領域についてAIに聞きまくれば正直到達できてしまいます。

これは本当に大きい変化です。

やってみたいこと：「何も知らない人がゼロからAIアプリを作っちゃう」

それで、ひとつやってみたいことがあります。

「AIアプリをつくってみよう！」みたいな企画というか、コースというか。

私ひとりの想像力には限界があるので、いろんな人の思い思いのAIアプリを、見てみたい。

過去に私が軽いノリで開発したもので、AIだけのSNS、Katteni というのがあります。

Katteni

いろんな人格やプロフィールのAIエージェント達が、ニュースや記事、他の投稿を見て、反応したり投稿したりするというもの。（最近メンテできておらず反応が微妙かも）

こういったものが誰でも作れるようになってしまいました。

自分で作るのも良いですが、他の人が作れるようになるのも面白いな、と思っています。

これはGeminiに適当に聞いた、AIアプリ案ですw

• ズボラ飯の救世主：「冷蔵庫の残り物」写真で10分レシピ提案

• 進捗を煽ってくれる：「熱血・メンヘラ・ツンデレ」AIコーチ

• モヤモヤを可視化する：「愚痴の脳内整理」マインドマッパー

• ネットの「今」から爆速生成：「トレンドニュース4コマ漫画」ジェネレータ

• 挫折しない技術書：「あなたのレベルに自動翻訳」Techチューター

あなたのアイデアもあったりしますか？

ちょっと恥ずかしいですが、「こんなの作れるようになった！ありがとう！」を聞いてみたい。

あなたのアイデア次第で、AIアプリで稼げちゃうかもしれません。

「プログラミング経験ゼロだけど、自分でAIアプリ作れました。稼げました。」って言えるの、ちょっと面白くないですか？

もし「何もわからないけど、AIアプリ作ってみたい！」と思った人がいたら、コメントに「🤖」とだけ残してください。

いいねやリスタックで反応してもらえるだけでも、すごく嬉しいです。

引用リスタックいただけると、リスタック返しします。

反応が集まったら、本気で企画します。

これまでの記事もどうぞ

一晩でサービスリリースした話。

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どうも、サムネ画像を思った通りに生成できなかったぺんぎんです🐧

5月に日本のSubstackで公開された記事を、11,691本ぜんぶデータにしました🤫

1,606人のニュースレターのデータを並べて眺めていたら、「跳ねる投稿」には、わりと身も蓋もない共通点がありました。

この記事では、5月のサブスタ市場をデータで丸裸にして、最後に「あなたの登録者数とジャンルなら、何を書けば反応が来るか」まで落とします。

少し長いです。逃さないようにとりあえずリスタックするのも👌

⚠️ AIによる解析を含みます。参考程度に🥺

そもそも、この数字はどこから来たのか

私はSubstacker.という、日本で話題のSubstackがわかるサービスを提供しています。

ぺんぎんは何者？

どんなサービスでなんで作ったの？

と気になる方はこちらの記事をご覧ください。

そのデータベースにたまった、5月公開の日本語記事11,691本を集計しました。（全てはカバーできていませんが、主要なものは押さえられているかと）

見ているのは、誰でも各投稿のページで確認できる3つの公開数字、いいね・リスタック・コメントです。

この記事では、シンプルにそれらの数を見て分析しています。

⚠️ データ取得時の数値になります

まず市場の全体を見せます

全体像はこうなりました。

5月の日本Substack（公開記事 11,691本）
──────────────────────────────────
投稿したニュースレター    1,606誌
1誌あたりの投稿数         月7.3本
有料記事の割合             3.1%

              平均    中央値   最大     ゼロの記事
  いいね       13.3     5      699       14%
  リスタック    1.9     1      272       48%
  コメント      1.5     0      199       70%

ここで大事なのは、いいねの中央値が5だということ。

平均13.3に対して中央値5。半分の記事はいいね5以下です。

平均が中央値の倍以上に膨らむのは、ひと握りの記事が反応を総取りしているから。

つまり日本のサブスタは、いま完全にロングテール型の市場なんですよね。

そして、

コメントは7割の記事がゼロ。リスタックも半分がゼロ。

いいねはわりと付きます。

でもリスタックとコメントは、大半の投稿で0なんです。

だから「跳ねた」と言えるのは、この希少な2つを取れた記事です。

発見1: 一番ウケる話題は「サブスタ」だった

予想はしていましたが、いいね・リスタック・コメントのどのランキングを見ても、上位の常連はほぼ全部 「Substackの話」でした。

記事（一部）                                   発信者               ♥    ↻    💬
──────────────────────────────────────────────────────────────
【マジでお願い】サブスタ初企画やらせてくれ。   キャリア孔明         494  272  112
Substack初心者向けに使い方を解説します！       中島大介@ウェブ職TV  699   73   28
Substackの教科書を作りました                   ウミノ               215  137   39
サブスタを始めたらすぐやるべき設定30選！       KEITO                310   86    7

攻略法、フォロバ企画、教科書、設定30選。

サブスタでサブスタの歩き方を語ると、サブスタの住人が反応する5月でした。

これは裏を返すと、少し残酷な事実でもあります。

読者の最大の関心は、あなたのコンテンツの中身ではなく「ここでどう伸びるか」だ、ということです。

日本のサブスタは、いま「発信について発信する」ことで回る経済圏になっています。

発見2: どんな「内容」が跳ねるのか

ジャンルは2つの角度で見ました。

「誰が書いているか」(発信者の顔ぶれ)と、「その記事で何を書いたか」(記事の中身)です。

まず、記事のタイトルから内容を判定して、1記事あたりの平均を出したのがこちら。

記事の内容          平均♥   平均↻   平均💬
────────────────────────────────────
発信・ライティング    26.8    5.0    2.9
お金・投資・副業      13.4    1.5    1.0
エッセイ・創作        11.8    1.4    1.1
ビジネス・経営        11.7    1.4    1.1
AI・LLM活用           10.9    1.4    0.9
子育て・暮らし        10.7    1.4    1.5
生き方・キャリア      10.5    1.2    1.4
健康・メンタル         9.3    1.2    1.3
学び・教養・語学       7.4    0.9    0.9
テック・開発           7.4    0.9    0.7
            ※数値は1記事あたりの平均

頭ひとつ、いや三つくらい抜けています。

「発信について書いた記事」は平均いいね26.8、リスタック5.0。

全体平均（いいね13.3・リスタック1.9）の 2倍以上です。

発見1で見た「サブスタでサブスタを語ると跳ねる」が、記事単位の数字でもくっきり出ました。

一方で面白いのが AIです。

記事の中身がAIテーマだと、平均いいねは10.9で全体平均より下。

なのに、発信者の顔ぶれで見るとAIは最多勢力で、全体の約3割がAI系の発信者（次いで発信・ライティングが約2割、お金が約1割）。

つまり、みんなAIの話をしているのに、AIの話そのものは跳ねにくい。供給過多なんですよね。

AIで発信したいなら、ただの「使い方解説」は飽和ゾーンに飛び込むことになります。

刺さるのは「AI × 自分の経験・自分のデータ」。一般論のAI記事は、もう数千本の海に沈みます。

⚠️ 内容・発信者ともにキーワードからの推定なので、ざっくりの傾向として見てください

発見3: 反応には3種類ある。狙いで書き方が変わる

さっきの数字を思い出してください。

コメントは7割の記事がゼロ、リスタックも半分がゼロでした。

いいね・リスタック・コメントは、別物です。

そして、それぞれを生む記事の型が、はっきり分かれていました。

いいね（共感）を生むのは、本音と逆張りです。

• 「Substackもいずれ疲れるSNSになる」(ボンジンイカさん・いいね412)

リスタック（拡散）を生むのは、保存版ノウハウと企画です。

• 「Substackの教科書を作りました」(ウミノさん・リスタック137)

• 「SubstackとnoteとXの間で記事をコピペするChrome拡張」(Keisukeさん・リスタック113)

• 引用リスタック企画、フォロバ企画の類

コメント（やりとり）を生むのは、参加募集と、共感できるネガティブです。

• 「あなたの記事を読ませて！」(さゆりさん・59コメント)

• 「３人のフォロワー1000人記念企画！」(うおじゅんさん・コメント199)

• 「Substackでフォロワーは増えた。でも、誰も読んでいない。」(よしなりさん・コメント56)

自分が欲しい反応から逆算して書く。

拡散されたいのに日記を書いても伸びませんし、コメントが欲しいのに完結した解説を書いても会話は起きません。

当たり前なんですが、データで見るとくっきり出ます。

発見4: 登録者数で「勝ち方」は真逆になる

ここが今回の一番の発見かもしれません。

登録者の規模帯ごとに、反応を分解しました。

登録者数        記事数     ♥     ↻    💬   100人あたり♥
────────────────────────────────────────────────────
〜100人         5,239     6.5    1.0   1.0      34.0
100〜500人      2,011    24.4    3.3   2.8      13.3
500〜1,000人      260    38.1    7.3   3.3       5.4
1,000〜5,000人    341    61.1   10.9   4.4       3.5
5,000〜1万人       77    92.7   13.9   2.4       1.3
1万人〜             9   215.3   16.6  10.3       1.8
              ※数値は1記事あたりの平均

絶対のいいね数だけ見れば、大手が圧勝に見えます。

1万人超えは平均215、〜100人は平均6.5。約33倍の差です。

でも 「登録者100人あたり、何いいね取れたか」 を見ると、関係がひっくり返ります。

〜100人は100人あたり34いいね、1万人超えはわずか1.8。

小さいアカウントのほうが、規模あたりでは20倍近く濃く反応されているんです。

もうひとつ面白いのは、最初の100人を超えた瞬間、平均いいねが6.5から24.4へ、いっきに約3.7倍に跳ねること。

ここが最初の壁であり、最初のごほうびと言えるのではないでしょうか。

「フォロワーが少ないから不利」というのは、半分は思い込みでした。

大手は母数で勝ち、小規模は熱量（率）で勝つ。

戦う土俵が、そもそも違います。

で、本題。あなたは何を書けばいいのか

ここまでのデータを、あなたの状況に合わせて翻訳します。

自分がどこにいるか探してみてください。

① 登録者〜100人（全体の約45%。いまここが一番多い）

絶対数では勝てません。

だから熱量で勝ちます。

本音・弱音・逆張り、そして 「運用◯日目だから分かる」等身大ログが効きます。

• 効いている実例:「Substackが5日で嫌になった。」(みちるさん・登録70人)

• 「普通の主婦が、Substackでフォロワーさん400人になるまでにしたこと」(ステラさん・登録253人)

• 「運用1日目だからわかる、Substack完全ガイド」

② 登録者100〜500人（最初の壁を越えた帯）

平均反応が一気に跳ねる帯です。

具体ノウハウ + 参加企画（読み合い・フォロバ等）で、コミュニティの反応を最大化しましょう。

コメントを自分から取りに行ける位置にいます。

③ 登録者500〜5,000人

母数があります。

だから保存版ノウハウ（教科書・◯選・ツール紹介）で「リスタック」を取りに行く。

拡散シグナルを積めば、絶対数で伸びます。

④ 専門ニッチ（競馬・心理エッセイなど）

規模は小さくて大丈夫です。

専門知識 × 強いキャラクターで、固定ファンのコメント濃度で勝ちます。

競馬予想の竹内裕也さんは、リスタックはほぼ0なのに、毎回300超のいいねが付いています。拡散より深さ、という戦い方です。

⑤ AIで発信したい人

「使い方解説」は数千本の海です。

AI × 自分の経験・自分のデータでしか抜けません。

一般論は捨てましょう。

跳ねる投稿は、才能じゃなかった

11,691本を分析してわかったのは、たぶんこれです。

跳ねる投稿は、才能だけではありません。自分の規模とジャンルに合った「型」を選んだ投稿です。

〜100人が大手と同じ保存版ノウハウで殴り合っても埋もれます。

逆に、母数のある人が日記だけ書いても拡散はされません。

データは、それぞれの土俵をちゃんと教えてくれます。

これらのデータがあるから言えます。日本のサブスタは、まだ全員に伸びしろがある市場です。

最後に2つだけ

ひとつ。

あなたの登録者数・ジャンルだと、この分析は当てはまりましたか？

外れていましたか？

コメントで教えてください。純粋に気になります。気になります！！

「へー」と思った方は、「へー🐧」とコメントしてください🐧🐧

データは完全ではなくAIに分析させているところもあるので、この分析が絶対的に正しいものではないですが、かなり的を得ているとは思います。

「ずっとこの通りで良いか？」というのも違うと思います。

私は、「自分の目の前の読者が何を読みたいか？楽しんでくれるか？」を考え続けるのが大事だと思っています。

ふたつ。

来月も分析を出してみたいですね。

個人的には、Substack以外の話題が増えていることを期待します。

と言いつつこの記事もSubstackのことなんですがw w w

今後、より分析の精度を高めるために、日本のSubstacker全員フォローします。

？？？？となった方はこちらで。

無謀ですが、今のSubstackならいける気がする（気がする）

にあなたをフォローさせてください！

一緒に、さぶすたっくを育てていきましょう。

今後もこのようなSubstackの分析だったり、プロダクト開発だったり、ぺんぎんにしか書けない記事を書いていきます。

見逃したくない方は、ぜひ無料のご購読をっ！

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前回の記事はこちら。

とりあえずリリースしたのは良いものの、基盤整備に追われていました。

リリース当初は250名程度のカバーでしたが、現在は2000名ほどのSubstackerの方々に支えられています。

ありがとうございます！！

公開されている情報を、Substack側のサーバーになるべく負荷をかけることなく、なんとか地道に収集させていただいています。

今のところサイト自体は0円（ドメイン代は来年1000円ちょい）で運用できています。

（Vercel + Supabase, Oracle Cloudを使っています）

（Oracle Cloudでのサーバー構築はちょっとしんどかったですが、需要ありそうならまたの機会に）

ようやく本題ですが、皆さん、気になりませんか？

「日本のSubstack、何人いるの?」

いま、2466人フォローしています。一人残らず、日本のSubstackユーザー。

全員アイコンと名前を覚えています。スミマセンウソデス

心の中にいます。

Substackerの運用で必要というのもありますが

気になってしまいました。

日本ユーザー何人いるんだ？

いろいろ調べましたが、Substackの日本ユーザー一覧を取得できるようなものはありません。

そこで考えました。

「全部フォローしちゃえばいいんだ」と。

WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWW

ジョジョをリスペクトしています。

ただ、おまぺんぎんw w w w w w

最近のAIは素晴らしいですね、ちゃんとぺんぎんがジョジョしてます（してない）

2000人フォローして見えてきた、日本のSubstackの正体

ここからが本題。

フォローした人のうち、プロフィールが書いてある約1900人を、ざっくりジャンル分けしてみました。

（構築したDBをClaudeが解析）

多かったテーマを上から並べると、こんな感じ。

• 発信・ライティング系: 約38% — note運用、ブログ、SNSの伸ばし方

• AI活用系: 約29% — ChatGPTやClaudeを使い倒す話

• 子育て・暮らし系: 約20%

• お金・投資・副業系: 約16%

• 50代からの生き方・キャリア系: 約16%

(テーマは重なるので合計は100%を超える)

つまり日本のSubstackの二大勢力は、「AI」と「発信について発信する人」でした。

なんとなくわかってた。

一番多い話題が「どう書くか・どう伸ばすか」というもの。

Substackで一番盛り上がってるのがSubstackの歩き方、みたいな。

それ系の記事は伸びやすい、ということですね。

そしてもうひとつ。

エンジニア・技術系は7%しかいない。

海外だと技術系が多いようですが、日本では完全に逆。

（技術系はチャンスだっ！！と思いたい。そう思う）

Substackを始めて、「今まで見てこなかった人達の投稿を見るなぁ」と思っていましたが、

良い意味でまだ人が多くなく、

そこまで強力なアルゴリズムに支配されておらず、

「情報操作されたバブルから出られた」感じは少しあります。

あつまれ！全員フォローします

というわけで、お願いがひとつあります。

あなたがSubstackをやっているなら、

にあなたをフォローさせてください！！！

一気にフォローすると制限をくらうので、地道にいきます。

このポストにいいね・コメント・リスタック、またはフォローいただけると、フォローしやすいです。助かります。

引用リスタックいただけると、全てリスタックします🐿️ おす！

コメントも嬉しいどす！

フォローされてたら、それは「日本のSubstack人口」に1人カウントされた証拠です。

みんなで、「日本のSubstack人口」を数えてみないか？

内緒です

正直いうと、Substackerは日本でトップレベルのSubstackデータ基盤になります。

過去数日、過去1週間・2週間・1ヶ月、どんな投稿が伸びているのか、ぶっちゃけ「まるわかり」です。

内緒にしてください。

AIで分析も楽勝。

今後は、Substack市場の分析も出してみたいなと。

日本のSubstack人口やSubstacker分析が気になる方は、ぜひ無料の購読をよろしくお願いします！！

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追記：次回記事↓↓

「自分のサービス・プロダクトを開発したいな〜」と常に思っている私ですが、気がついたら「話題のポストに出会える」Substacker をリリースしてました。

👉 https://www.substacker.net

「フォロワー数じゃなく、良い投稿そのものに出会えるサービス」を目指しています。

はじめまして、ぺんぎんです

これがこのSubstackの初投稿なので、軽く自己紹介させてください。

私は元薬剤師で、いまはメガベンチャーでソフトウェアエンジニアをしているぺんぎんといいます。

昔は薬に溺れていたのですが、いまはAIに溺れています。たのしい。

なるべく「自分にしか話せないもの」を発信していきたい。

なぜ作ったのか

きっかけはだいきさんが開発されている Substack番付 です。

日本のSubstackの注目記事を掲載しているサイトです。いろんな記事がわかって面白いと思いました。

また、

「自分で作ってみるのも面白そう」

「日本のSubstackにはどんな投稿があるか見てみたい」

「いろいろ分析もしてみたいな〜」

と思い、

となりました。

思いついて一晩で公開

思いついたのが夜で、設計→実装→公開まで一晩で終わりました。

もともとプロセスを把握していたのと、一旦雑に進めたのでスムーズにいきましたが、AIでここまで速くリリースできるようになったんだな〜というものがあります。

AIがなければ数ヶ月くらいかかってたんじゃないかな。

ちなみに使ったAIはClaude Code、Gemini（調べものとか）です。

具体的な開発フローや技術スタックについて需要がありそうなら、共有していこうと思います。

Substacker が目指すもの

いまの Substacker でできるのは、ざっくり言うと「話題になっている投稿を覗きにいく」こと。

なるべくフォロワー数の多寡に関係なく、反応が集まっている投稿に出会えるようにしています。

今後はテーマごとに良い投稿を見つけられるようにしていきたいですね。

「日本のSubstackを見つけるならSubstacker」を目指したいです。

2つお願いがあります

ひとつめ。

自分の投稿が掲載されていないか、ちょっと見てみてください。

もし載っていたらぜひ共有いただけると嬉しいです。

👉 https://www.substacker.net

ふたつめ。

触ってみて、欲しい機能や違和感があれば気軽に教えてください。

完成度でいうとまだ40%くらいだと思います（こんな感じ良いと思うんだ）

初期のフィードバックは何より効くので、遠慮なくどうぞ。

これからやっていきたいこと

ここから先の話をひとつだけ。

私の個人的な大きめの挑戦は、「グローバルで使われるサービスを自分で作る」ことです。

「AIをうまく使って個人の力でどこまでいけるか試してみたい」というのがあります。

Substacker はその第一歩というより、助走の一本目みたいなものとして捉えています。

このSubstackでは、実際の経験をもとにあなたにとって価値がある形で発信していきたいと思っています。

リクエストがあれば、いただけると嬉しいです。

自分1人でAIと向き合っても良いものをつくれるとは思っておらず、いろんな人の視点・感性・力が必要だと思っており、「あなたと一緒に」サービス作り、プロダクト作りをしていきたいと思っています。

少しでも気になれば、無料の購読に登録して、今後の投稿もチェックしてみてください🐧

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追記：次回記事↓↓