Mac Studio、フル構成で3,253,800円

「PCに325万円！？」

単体で見ると、とんでもなく高いですよね。私も最初は「いやいや、PCに300万円超えはさすがに高すぎるでしょ」と思いました。

でも、これを「パソコンの値段」ではなく「人件費」として見た瞬間、話が変わる気がしたんです。

採用費だけでMac Studioがほぼ1台買える

例えば、年収800万円くらいの中堅コンサル級人材を1人採用するとします。

人材紹介会社への成功報酬を35％で考えると約280万円。つまり、人を1人採用するための「採用費」だけで、フル構成のMac Studioがほぼ1台買えてしまいます。

しかも280万円払って終わりではありません。採用できたら年収800万円に加えて、会社側の社会保険負担、福利厚生、PCや各種ツールなども必要になる。初年度の会社負担は軽く1,000万円を超えてきます。

そして、ここが一番大きい。

300万円近い採用費を払ったからといって、自分が求めていた能力の人を確実に採用できるわけではありません。

経歴は良かったけど期待していた仕事とは違った。思ったより新しい領域への適応が難しかった。会社との相性が合わなかった。せっかく採用したけど数年で辞めてしまった。

採用なので当然あります。

一方、Mac Studioは325万円です。

フル構成を見て「あれ？安くね？？」ってなった

今回見ていたMac Studioをフル構成にすると、M5 Ultra、36コアCPU、80コアGPU、256GBメモリ、16TBストレージ。

普通に考えればバケモン級です。

PCとして見れば300万円は高い。これは間違いない。

でも、これを「自分専用のAI環境を動かすための設備」として考えたら、私は途中から「あれ？これ安くね？？」ってなりました。

Macを用意して、そこにClaudeやGPT-5.6 Solのような最先端AIを組み合わせる。さらに仕事ごとにSkillやエージェントを作れば、調査、企画、文章、資料、分析、コード、画像、リサーチまで役割を分けて動かせます。

人を採用するときに、

「調査が得意で、文章も書けて、企画もできて、データ分析もできて、資料も作れて、コードも書けて、画像まで作れる人をお願いします」

なんて言ったら、かなり無茶ですよね。

でもAIなら、1人の万能人材を探すのではなく、必要な能力を組み合わせて環境そのものを作れます。

これ、かなり大きな違いだと思っています。

月10〜13万円くらいで「AIチーム」を持てる

例えばAIサービスに月200〜400ドル使ったとして、ざっくり月3〜6万円程度。

Mac Studio本体325万円を4年間使うとして単純に月割りすると約6.8万円なので、

Mac：約6.8万円/月 AI：約3〜6万円/月 合計：約10〜13万円/月

くらいです。

月10万円台で、調査、企画、文章、資料、分析、コード、画像生成、リサーチなどを横断して扱える環境を持てる。

しかも、仕組みさえ作れば人間と同じ時間帯に働かせる必要もありません。自分が寝る前に仕事を投げて、夜中に調査させる。コードを書かせる。資料のたたき台を作らせる。複数エージェントへ別々の仕事を渡して並行処理させる。

私には「325万円のPCを買う」というより、

「AIチームが働くための事務所を325万円で用意する」

と考えたほうがしっくりきます。

人間1人とAI環境を並べてみる

ここで一度、人間とAIを同じ物差しで見てみます。

こうして並べると、面白いことが分かります。

調査、文章作成、分析、データ処理、資料作成、コード、画像といった「デジタル上で完結する知的作業」はAIがかなり強くなってきました。しかも能力を増やしたければ、新しいAIやSkillを追加すればいい。

一方で、人間には交渉があります。コミュニケーションがあります。複雑な状況での意思決定があります。そして何より、最後に責任を取れます。

つまり、AIが人間の上位互換という話ではありません。

得意な仕事が違うんです。

だから「人間かAIか」の二択で考えるより、「この仕事のどこまでをAIに渡して、どこから人間がやるのか」で考えたほうが現実的です。

人を採る前に、この7問だけ考えてみる

ここまで考えていて、「じゃあ、どんな仕事なら人を採る前にAI化を試す価値があるんだろう？」と思ったので、自分なりに7問にしました。

これ、私自身も採用や外注を考えるときに見返したいチェックリストです。

① 成果物はデジタルで完結するか

文章、資料、調査レポート、分析結果、コード、画像など、最終成果物がPCの中で完成する仕事ならAIとの相性はかなり良いです。

② 調査、文章、分析、資料作成が仕事の中心か

このあたりは現在のAIが特に得意な領域です。1人の仕事の大半がここなら、いきなり採用する前にAIへ渡してみる価値があります。

③ 仕事を細かいタスクに分解できるか

「いい感じに全部やって」ではなく、「競合を調べる」「要点を整理する」「資料にする」のように仕事を分けられるほどAIへ任せやすくなります。

④ 判断基準を言葉で説明できるか

良い企画とは何か、どのデータを見るのか、文章の品質を何で判断するのか。これを言語化できる仕事ほど、AIは再現しやすくなります。

⑤ 夜間や休日にも処理できると価値があるか

大量の調査、コード生成、データ整理など、時間を使って処理させられる仕事なら24時間動かせるメリットが一気に大きくなります。

⑥ 顧客との交渉や人間関係の調整が仕事の中心ではないか

逆にここが中心なら、人間の価値はかなり高い。AIだけで置き換える話ではなくなります。

⑦ 最後に意思決定して責任を持つ人間が別にいるか

これも大きいです。AIに案を100個出してもらうことはできます。でも「これでいく」と決めて、その結果に責任を持つのは人間です。

この7問を見て、前半のYESが多く、後半の仕事を別の人間が担えるなら、

「採用する前に、一度AIでどこまでできるか試してみる」

という選択肢が出てきます。たぶん今後、これがかなり重要になると思っています。

しかも設備投資として考えられる

さらに事業で使うのであれば、Macは原則として減価償却の対象になります。AIサービスの利用料も、事業に必要な範囲であれば経費として扱えます。

例えば仮に実効税率30％、課税所得が十分にあるという条件でかなり単純化すれば、先ほどの月10〜13万円という費用も、税効果を考えた実質的な負担感としては月7〜9万円程度と見ることもできます。

ただし、ここは勘違いしないほうがいいです。

人件費も採用費も会社にとっては経費です。

なので「Macだけ経費になるから人間より得」という話ではありません。法人なのか個人事業なのか、利益や税率、事業利用割合によっても変わります。

私が面白いと思ったのは税金ではなく、

「毎月いくら使って、どれだけの仕事を動かせるのか」

という部分です。

ちなみにClaudeやChatGPTだけなら325万円のMacはいらない

ここは先に書いておきます。

「ClaudeもChatGPTもクラウドなんだから、そんなMacいらなくない？」

はい、その通りです。

ClaudeやChatGPTを普通に使うだけなら、325万円のMac Studioなんて必要ありません。もっと安いPCで十分です。

今回の話は、ローカルAI、大量データ処理、動画や画像処理、開発環境、複数エージェントの並列実行なども含めて「AIの仕事場を自前で持つ」というケースです。

そして、もっと大事なのはMac Studioそのものではありません。

30万円のPCでもいい。50万円でもいい。クラウドAIだけでもいい。

重要なのは「採用予算」と「AIへの設備投資」を同じテーブルに載せて考え始めることだと思っています。

人間をAIに置き換えればいい、という話ではない

私は「これから人間はいらない」と言いたいわけではありません。

責任を取る。交渉する。意思決定する。相手の感情を読む。社内を説得する。顧客との信頼関係を作る。チームを動かす。

ここは人間の仕事です。

むしろAIがこれだけ作業してくれるようになるほど、人間には「何をやるのかを決める」「仕事をどう設計する」「どこまでAIへ任せる」という役割が増えていくと思っています。

今まで10時間かかっていた調査や資料作成をAIが1時間で終わらせてくれるなら、人間は残った9時間を何に使うのか。こっちのほうが大事ですよね。

「その仕事、本当に人間を1人増やす必要ある？」

仕事が増えた。

今までは、「じゃあ、人を1人増やそう」が自然な選択でした。でも今は、その前に1つ選択肢が増えています。「この仕事、AI環境を強化したらどこまで吸収できる？」人材紹介会社へ数百万円を払って中堅人材を探してもらう。それも必要なら当然やる。

でも同じ300万円を使って、自分専用のAI環境を作る選択肢も出てきた。

リサーチ担当を作る。文章担当を作る。分析担当を作る。開発担当を作る。必要になった能力はあとから追加する。

数年前には、こんな比較そのものがありませんでした。

325万円のMac Studio。パソコンとして見れば、とんでもなく高いです。でも、「24時間使えるAIチームの土台」として見ると、私はむしろ異常に安く見えてきました。

これから採用を考えるとき、最初に考えることは「誰を採るか」ではなくなるかもしれません。

「その仕事、本当に人間を1人増やす必要ある？」

まずここから考える。そのうえで人間が必要なら採る。

この順番に変わっていく気がしています。

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「フォロワーを増やせば稼げる」

そう思っていませんか。

2026年8月8日、その前提が崩れました。

@XCreatorsが発表した新プログラム「Original Content Rewards」では、一般ユーザーが1万人見ても収益はゼロ。プレミアム加入者が1,000人見れば、収益が発生します。

数の勝負から、届く相手の質の勝負へ。Xの収益構造が丸ごと入れ替わった発表です。

「The Original Content Rewards Program is designed to reward creators who bring original ideas, expertise, reporting, creativity, and commentary to X.」 （オリジナルコンテンツ報酬プログラムは、独自のアイデア・専門性・報道・創造性・コメンタリーをXにもたらすクリエイターを報酬で報いるために設計されている）

この記事では、発表内容をファクトベースで整理しながら、これがクリエイターにとって何を意味するのかを考えます。

何が変わったのか。5つの変更点

まず全体像から押さえます。今回の発表で変わったのは、次の5つです。

1. Revenue Sharing（従来の収益分配）が本日より新規登録停止

2. Original Content Rewards Program（新プログラム）が始動

3. 収益の判定基準が「インプレッション数」から「適格インプレッション」へ変更

4. 資格要件のインプレッション数が10分の1に緩和

5. 「オリジナルコンテンツ」の定義が公式に明文化

このうち、実務へのインパクトが一番大きいのは3番目と4番目です。数字だけ見ると「ハードルが下がった」ように読めますが、中身を見ると話はそう単純ではありません。順番に見ていきます。

なぜ「誰に届いたか」が「何人に届いたか」より重要になったのか

新プログラムの収益は「適格インプレッション」から生まれます。公式の定義はこうです。

「Qualified impressions are unique impressions from Premium users (subscribers to X Premium Basic, Premium, Premium+, or Premium Business) on the Home Timeline feed, where at least 50% of the post is visible.」 （適格インプレッションとは、ホームタイムラインフィードで投稿の少なくとも50%が表示された状態での、プレミアムユーザーからのユニークインプレッションのことだ）

条件を分解すると、3つの壁があります。

① プレミアム加入者の壁

Xプレミアム（Basic以上）に加入している人からの閲覧しかカウントされません。無料ユーザーがどれだけバズらせても収益は生まれない。

② ホームタイムラインの壁

検索経由・プロフィール経由・通知経由は対象外の可能性があります。フォロワーのタイムラインに自然に流れて表示される必要がある。

③ 50%表示の壁

スクロールで一瞬通り過ぎただけの投稿はカウントされません。読者が実際に目を止めた投稿だけが対象になる。

この3つの壁を越えて初めて収益になる。だから、プレミアム加入者の属性を考えることが、そのまま戦略になります。プレミアム加入者は月額課金してでもXを使い続けるヘビーユーザーで、ビジネス・テック・投資・クリエイティブ領域への関心が高く、情報の質に敏感な層だと考えられます。

「誰にでも刺さる浅い話」より「特定の層に深く刺さる濃い話」のほうが、新プログラムでは有利に働きそうです。ライト層向けの量産コンテンツより、専門性のある一本のほうが報われる構造だからです。

なお、返信のインプレッションは資格要件の集計から除外されています。リプライで数字を稼ぐ戦略は、この時点で成立しません。本投稿の質そのものが問われます。

資格要件は10分の1に緩和された。でも「楽になった」わけではない

新旧の要件を並べてみます。

【旧Revenue Sharing】

• Xプレミアム加入（必須）

• 認証済みフォロワー500人以上

• 過去90日間で500万インプレッション以上（誰から見られてもカウント）

【新Original Content Rewards】

• Xプレミアム加入（必須）

• 認証済みフォロワー500人以上

• 過去90日間でホームタイムライン50万インプレッション以上（認証済みユーザーから）

インプレッション要件の数字だけを見れば、500万から50万。10分の1です。

「Have at least 500,000 Home Timeline impressions from verified users in the last 90 days (impressions on replies are excluded)」 （過去90日間で認証済みユーザーからのホームタイムラインインプレッションが50万以上必要。返信のインプレッションは除外される）

ここだけ見ると「収益化のハードルが大きく下がった」と読めます。実際、1日あたり約5,556インプレッションを90日間維持すればクリアできる計算になり、旧要件よりは現実的な数字です。

ただし、カウントされる中身の質は厳しくなっています。旧プログラムは「誰から見られてもいいから、とにかく量を稼ぐ」設計でした。新プログラムは「プレミアム加入者のホームタイムラインに、実際に読まれる」ことが条件です。

量で稼ぐ設計から、質で稼ぐ設計へ。数字のハードルは下がったのに、求められるコンテンツの水準は上がった。これが今回の緩和の正体だと考えられます。逆に言えば、転載や量産で数字を積み上げてきた人には逆風、専門性や独自の視点を持つ人には追い風という、二極化を招く変更でもあります。

「オリジナル」と「ただの転載」の境目はどこにあるのか

新プログラムの核心は、収益対象を「オリジナルコンテンツ」に絞り込んだ点にあります。公式の定義はこうです。

「Original content is content you personally create that reflects your own voice, perspective, expertise, or creativity.」 （オリジナルコンテンツとは、自分の声・視点・専門性・創造性を反映した、自分自身が作ったコンテンツのことだ）

面白いのは、既存のコンテンツを起点にすること自体は問題視されていない点です。

「Many creators start from existing posts, videos, images, screenshots, or cultural moments, and that’s fine. What matters is the value they add on top.」 （多くのクリエイターは既存の投稿・動画・画像・スクリーンショット・文化的な瞬間から始める。それで構わない。重要なのは、その上に加える価値だ）

つまり判断基準は「何から始めたか」ではなく「何を足したか」です。公式が示す自問はシンプルです。

「Before posting, consider: Would this content still be valuable without my contribution?」 （投稿前に考えてほしい。自分の貢献がなくても、このコンテンツは価値があるか？）

答えが「はい」なら、それは転載に近い。対象外になる具体例として、公式は次のようなものを挙げています。

• 他のクリエイターからコピー・実質的に複製されたもの

• 他プラットフォームからダウンロードして再アップロードしたもの

• すでに起きていることを単に説明するだけのキャプション

• ハンドルネームやロゴなど、帰属表示だけを付けたリポスト

• コメンタリーが限定的、または存在しないリアクション投稿

トリミングやフィルター、テキストオーバーレイのような軽微な編集も、それ単体では「意味のある変換」とみなされません。

「Minor edits such as cropping, filters, borders, watermarks, speed adjustments, or simple text overlays generally do not qualify as meaningful transformation on their own.」 （トリミング・フィルター・枠・透かし・速度調整・単純なテキストオーバーレイなどの軽微な編集は、一般的にそれ単体では意味のある変換とは見なされない）

「引用元を書いていればセーフ」ではなく、「意味のある解釈や分析を加えているか」が問われる。ここが実務上、一番判断に迷うラインになりそうです。

コメンタリーはオリジナルとして扱われる

公式が特別に章を割いて強調しているのが「Commentary counts」です。

「Commentary is at the heart of X. Reacting to, analyzing, explaining, and building on what’s happening in the world is one of the things that makes the platform unique.」 （コメンタリーはXの心臓部だ。世界で起きていることに反応し、分析し、説明し、発展させることが、このプラットフォームをユニークにしている要素の一つだ）

これは実務的にかなり大きい話です。ゼロから記事や動画を作らなくても、既存の話題に自分の解釈を足すだけでオリジナルとして扱われる。

• ニュースや発表に「自分の専門領域からの解釈」を足す

• 話題の投稿に「一般人が気づかない視点」を添える

• データや研究結果を「自分の実体験」と接続する

• 海外の情報を「日本の文脈に翻訳して解説」する

ただし、他者のコンテンツに依存する頻度が高いほど、足すべき価値の密度は上がります。

「If your content regularly incorporates material created by others, you’ll need to contribute meaningful original value for it to qualify under our original content guidelines.」 （他者が作ったコンテンツを定期的に取り込む場合、オリジナルコンテンツガイドラインの対象となるためには、意味のあるオリジナルの価値を貢献する必要がある）

「あなたにしか言えないこと」を加える習慣そのものが、そのまま収益の設計図になります。

なぜX Articleがこの制度で有利になりそうなのか

公式が挙げるオリジナルコンテンツの例の中に、こんな一文があります。

「Examples of original content include: Original writing, threads, Articles, reporting, or analysis」 （オリジナルコンテンツの例：自分が書いたライティング・スレッド・Articles・報道・分析）

「Articles」、つまりXの長文記事機能が明示的に含まれています。ここから先は推測ですが、X Articleがこの制度で有利になる理由はいくつか考えられます。

長文であるほど、自分の声・視点・専門性が自然ににじみます。転載や単純な要約では、そもそもあの分量を埋められません。「コピーではない」ことが構造的に証明しやすい形式だとも言えます。プレミアム加入者は長文を読む習慣がある層と重なりやすく、一度書いた記事がホームタイムラインに継続的に表示され続ける可能性もあります。

さらに「記事の要約ポストを投稿し、本文はArticleに誘導する」という導線を組めば、ホームタイムラインでのインプレッションと、深い読者体験を両立させる構造が作れます。X Articleをまだ使っていない人にとって、今が試すタイミングかもしれません。

知的財産のルールは別枠であることも忘れずに

オリジナルコンテンツと認定されることと、著作権をクリアしていることは別問題です。

「Content may qualify as original under this program and still violate our intellectual property rules. Creators are responsible for ensuring they have the necessary rights, permissions, or licenses to use content created by others.」 （このプログラムでオリジナルと認定されても、知的財産ルールに違反する可能性がある。他者が作ったコンテンツを使用する場合、必要な権利・許可・ライセンスを確保する責任はクリエイター側にある）

審査は二重構造です。オリジナルコンテンツ基準をクリアしているか、そして知的財産ポリシーに違反していないか。両方を満たして初めて収益対象になります。

タイムラインと、収益が途切れるかもしれない期間

日程を時系列で整理します。

• 8月8日（本日）：Revenue Sharingの新規登録停止、新プログラムの発表

• 8月14日・8月28日：Revenue Sharingの支払い（通常スケジュール）

• 8月28日：新プログラムの初回支払いも同日に開始

• 9月7日：Revenue Sharingの収益発生が終了

• 9月8日以降：既存Revenue Sharingメンバーが順次、新プログラムへ申請可能に

• 9月11日頃：Revenue Sharingの最終支払い

• 9月25日：9月8日以降に移行したクリエイターへの初回支払い

移行のタイミング次第で、収益が発生しない空白期間が生まれる可能性があります。9月8日以降、できるだけ早く申請することが、この空白を最小化する唯一の手段になりそうです。

申請してから結果が出るまでは3営業日。不承認でも1回だけ異議申し立てができ、それも通らなければ90日後に再申請できます。

今日・今週・今月、何から始めるか

やることを時間軸で整理すると、こうなります。

今日

Creator Studio → Original Content Rewardsで自分の資格状況を確認する。過去90日のホームタイムラインインプレッションが50万に届いているかを見る。

今週

自分の直近の投稿を1つずつ見直し、「自分の貢献がなくても価値があるか」を自問する。転載・コピー・エンゲージメント懇願にあたる投稿をやめる。

今月 プレミアム加入者に刺さるテーマを見極める。返信ではなく本投稿の質を上げる。スレッド・Articles・動画など複数フォーマットを試す。

まとめ。量から質への転換で、報われる人が変わる

旧Revenue Sharingは「量で稼ぐ」設計でした。転載でも、まとめでも、リアクション投稿でも、インプレッションさえ稼げば収益になった。

新Original Content Rewardsは「質で稼ぐ」設計です。プレミアム加入者に届き、オリジナルと認められたコンテンツだけが対象になる。

• インプレッション数が多ければ稼げた時代から、プレミアム加入者に届いて初めて稼げる時代へ

• 転載・まとめでも稼げた時代から、オリジナルコンテンツだけが対象の時代へ

• 量とバズが優先される構造から、専門性と独自性が直接収益に効く構造へ

資格要件の数字は10分の1に下がりましたが、これは「誰でも稼げる時代の到来」ではなく、「本物のコンテンツを作れる人が報われやすくなった」という話に近いはずです。転載やエンゲージメント煽りに頼ってきた人にとっては、むしろ厳しい変更だとも言えます。

公式のメッセージを最後にもう一度置いておきます。

「X has always been powered by people who share what only they can: breaking news, expert insights, firsthand experiences, and commentary that moves culture forward.」 （Xはずっと、自分にしか共有できないものを持つ人たちによって動いてきた。速報ニュース・専門家の洞察・当事者の体験・文化を前進させるコメンタリー、それらだ）

自分にしか言えないことを、自分の言葉で。まずは直近の投稿を1つ見直すところから始めてみませんか。

より詳しい内容はCreators @XCreatorsさんの以下の投稿にて Original Content Rewards Programの話

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

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そのポストを見た瞬間、わたしは正直二度見した。

Sam Altmanが「Astraは強いモデルだから、みんなに使ってほしい」と言っている。そこまではいつも通りだ。でも次の行で「サイバー能力があるから、安全に出すにはもう少し時間がいる」と続いている。強いモデルを配りたい人が、自分でブレーキを踏んでいる。なんだそれは。二度見している場合か、と自分にツッコミたくなったが、二度見してしまったものは仕方ない。

ちなみにOpenAIって、もともと「強いAIを一部の企業や国だけが独占するのは良くない」という立場を、わりとはっきり掲げてきた会社だ。Anthropicが「危ないものは慎重に、限られた範囲から」というスタンスを取ってきたのとは、正反対の位置に立っていたはずだった。「みんなに配る」側の会社が、「配れない」と言っている。この逆転現象に、わたしはまず引っかかった。

理由はOpenAIの発表文を読むとわかる。開発中の新モデル「Astra」の内部評価について、OpenAIはこう書いている。

“we cannot rule out critical cyber capabilities under our Preparedness Framework”

訳すと「自社の安全基準(Preparedness Framework)における、クリティカルなサイバー能力を否定できない」。要するに「危険じゃないとは言い切れない」を、企業の発表文らしくオブラートに包んだ一文だ。OpenAIは自社の安全基準の中に能力のレベル分けを持っていて、過去のモデルは全部「High」止まりだった。それが今回、一段上の「クリティカル」まで来てしまったらしい。人間の手を借りずに、自分でハッキングの穴を見つけて、攻撃の手順まで組み立てられるレベルだという。

急なレベルアップというと、鬼滅の刃で急に上弦クラスの鬼が出てきたときの空気に近い。今まで「High」で足踏みしていたはずなのに、一気に一段上まで跳んでしまった。しかも本人たち(OpenAI)が一番驚いている。

「否定できない」という言い方が、あまりにも歯切れが悪い。「危険です」でも「大丈夫です」でもなく、「わからないけど、危険じゃないとは言い切れない」。この煮え切らなさに、逆に妙な信頼感を覚えてしまう自分もいて、どの口が言うのかと思う。

「クリティカル」がどれくらいの水準かというと、たとえるならドラえもんの道具が、のび太の手を離れて勝手に発動しているようなものだと思う。「どこでもドア」を誰かが命令しなくても、AI自身が「ここが便利そうだ」と判断して開けてしまう。しかもそのドアの先が、企業のサーバーだったりする。便利すぎる道具が、持ち主の意志を離れて動き出す怖さ。ドラえもんはギャグで済むが、これはギャグで済まない。

OpenAIはこの発表のあと、テスト環境を隔離したり、モデルの重みを厳重に保護したり、社内の一部の活動を止めたりしている。政府機関や第三者の安全機関とも連携するらしい。

今になって考えると、前にどこかで聞いた「引っ張る力を持つリーダーほど、自分たちにブレーキをかける力も要る」という話を思い出す。強く進める力と、止まるべき時に止まる力は、本来セットのはずなのに、片方だけ持っている人が多い。OpenAIは珍しく、両方をSNSで正直に見せてきた。

普段なら「早く出せ」「みんなに使わせろ」「他社に先を越されるな」という圧力の方が強いはずの会社が、自分から「ちょっと待って」と言っている。しかもそれを隠さずに書いている。この誠実さと危うさが同じポストの中に同居しているのが、なんとも言えない気分にさせる。

わたしは正直、Astraがどれだけ凄いのかを推し量れる物差しを持ってない。ただ、便利な道具を作った人が、その道具の力に自分で気づいて、慌てて手を止める瞬間を見た気がした。「みんなに配りたい」「独占はよくない」「でも今は危ない」。この3つが同じ人の同じ口から、たった1日の間に出てきている。

あまりにも人間くさいと思った。技術の話のはずなのに、なぜかそこに、作った本人の戸惑いだけがくっきり残っている。

参考

• Sam Altman氏のポスト:

• OpenAI公式発表(2026-08-07):
  https://openai.com/index/responding-next-frontier-critical-cyber-capabilities/

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

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💡前回の記事

AIカンパニーのつくり方

Brainから8つの教材を購入して専門家を一気に8名ヘッドハンティングして、AIカンパニーを構築してAI社員を動かしまくることができる！

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先日、駅のホームでスマホからこう送りました。

今日のAIニュースを調べて、レポートにまとめて保存しておいてください。

送ったのは普通のChatGPTのチャット欄ではありません。

ChatGPTアプリの「リモート」というチャット欄です。

家に置いてあるパソコンがCodexを動かして、調べて、ファイルを作って、指定したフォルダに保存されてました。帰宅してパソコンを開いたら、レポートが完成。感動っ！

これは特別なツールを入れて実現したことではありません。パソコン側で設定を1つ入れて、スマホでQRコードを1回読んだだけです。かかった時間は3分ほどでした。

「Codexはパソコンの前でしか使えないもの」だと思っている方、これを知ってしまうと便利すぎて止まらなくなりますよ。

この記事では、その設定を最初から最後まで説明します。専門知識は要りません。押す場所を画面ごと載せます。

📢この記事は毎週発行しているニュースレターの内容を元に執筆しています。

🔗コードを1行も書けない私が、スマホだけでCodexとClaude Codeを動かせるようになった実践結果をシェアします

そもそも「Codex」って何？

リモート設定の話に入る前に、そもそも「Codex（コーデックス）」について簡単に触れておきます。

Codexとは、PC上で動くAIエージェント（自動作業AI）のことです。 通常のチャット型AI（ChatGPTなど）は「質問に文章で回答してくれる相手」ですが、Codexは「PCの中で実際に手を動かしてくれる作業担当」です。指示を出すと、PC内にあるファイルを調べたり、新しいファイルを作って指定のフォルダに保存したり、プログラムを実行したりと、PCでの作業を代わりに進めてくれます。

「便利そうだけど、結局PCの前に座っていないと使えないんでしょ？」

そう思われがちですが、実はスマホのChatGPTアプリから、自宅PCで動くCodexに指示を出せる公式の「リモート機能」が用意されています。

いったい「リモート」で何が起きているのか

最初に、勘違いしやすいところを1つだけ整理させてください。

これは「スマホの中のCodexを動かす」という話ではありません。スマホは自宅PCのCodexを動かすための”リモコン”です。

家のパソコンがCodexという工場だとすると、スマホは工場に電話をかける受話器です。工場には材料（ファイル）があり、Codexという（AI）があり、作業場所（フォルダ）があります。あなたは外から電話をかけて、「あの棚の材料でこれを作っておいて」と頼みます。作るのは工場です。

だから、次のことができます。（もっとできます！）

• 外出先から、パソコン側の作業を始めてもらう

• いま何が終わって何が残っているかを聞く

• 途中で止まった作業の続きを頼む

• 作ったファイルの名前と保存場所を報告してもらう

• 判断が必要なところで止まってもらう

逆に、次のことはできません。

• パソコンの電源が切れているときに作業を進めること

• パソコンがネットにつながっていないときに使うこと

工場が閉まっていたら電話は通じない、というだけの話です。ここさえ分かっていれば、設定で迷うところはほとんどありません。

実は発表当時に知っていたけれど「めんどくさくて」使っていませんでした

実を言うと、私はこの設定の存在をかなり前から知っていました。 今年の5月にOpenAIからモバイルアプリ対応のプレビュー版が発表された際、Xでもこう投稿していました。

ですが正直なところ、当時は「なんだWindows版まだじゃん」「まぁメインはClaude Codeだしな」「設定がなんかめんどくさそうだな…」「PCの前にいるときに作業すればいいか」と思って、試さずにしばらく放置していたんです。

しかし、Codexがどんどん使いやすくなり、性能も上がってきているので実際に設定してみたところ、その手軽さと便利さに驚きました。

実際にやってみたら難しい設定は一切不要で、かかった時間はたったの3分。 「こんなに簡単なら、なんでもっと早く使っていなかったんだろう」と後悔したほどです。

準備するもの（3つだけ）

1. Codexを使っているパソコン（電源が入っていて、ネットにつながっている）

2. スマホ

3. パソコンとスマホで同じアカウントにログインしていること

3つめだけ注意してください。仕事用と個人用でアカウントを分けている人は、どちらで使うかを先に決めます。パソコンとスマホで別のアカウントになっていると、接続する相手として出てきません。

設定：4ステップ

ここからが本番です。画面を4枚載せます。この順番どおりに押すだけです。

ステップ1：パソコン側で「リモート」の設定を開く

パソコンのアプリで設定を開き、検索欄に「リモート」と入れます。左側に「接続」と「リモート」が出てくるので、それを選びます。

「この PC を操作」というタブに、「この PC を操作できるデバイス」という枠があります。

まだ何も登録していないので、枠の中は空です。「この PC をリモート操作するデバイスを追加」という文字と、黒い「追加」ボタンだけがあります。

上にある「接続を許可」がオンになっていることだけ確認してください。ここがオフだと、この先に進んでも接続できません。

ステップ2：「追加」を押して、出てきたQRコードをスマホで読む

「追加」を押すと、画面が切り替わります。

「このコンピュータをリモート操作するには、デバイスで承認してください」と表示され、下にQRコードが出ます。

この記事の画像では、QRコードの部分を黒く塗りつぶしてあります。これは撮り忘れではありません。このQRコードは、あなたのパソコンへの入り口そのものです。人に見せてはいけません。載せるなら、読み取れない状態まで完全に隠します。

スマホのカメラでこのQRコードを読みます。スマホ側に、こういう確認が出ます。

Allow this phone to access Codex on your computer?

日本語にすると、「このスマホから、あなたのパソコンの中のCodexにアクセスしてよいですか」です。

ここで一度だけ立ち止まってください。確認するのは、相手が自分のパソコンかどうかです。いま自分で「追加」を押した直後であれば、それはあなたのパソコンです。心当たりがないのにこの画面が出たときは、許可しないでください。

自分のものだと確認できたら、許可します。

許可を押したあと、スマホの画面が切り替わります。数秒かかることがあるので、そこで慌てて閉じないでください。私は最初、反応がないと思って一度閉じてしまい、パソコン側の一覧に何も出てこなくてやり直しました。

もし画面が切り替わらないまま止まってしまったら、慌てずにパソコン側で「追加」を押し直します。QRコードは出し直しになりますが、それだけです。前の操作が悪さをして残ることはありません。

ステップ3：「接続されました」の3つの設定を見る

許可すると、パソコン側にこの画面が出ます。

「接続されました」と出て、3つの設定が並びます。全部オンになった状態で表示されますが、意味を知らないまま「完了」を押すのは気持ちが悪いと思うので、1つずつ説明します。

1つめ、「この PC をスリープ状態にしない」。外出中にパソコンが寝てしまうと作業が止まるので、それを防ぐ設定です。長い調べものを頼むときには要ります。ただし、つけっぱなしにすると電気を食いますし、本体も熱を持ちます。私は、外出前にオンにして、帰ってきたらオフに戻しています。

2つめ、「コンピューターでの利用を有効にする」。パソコンの中のアプリを操作してよい、という許可です。これがこの設定の本体なので、オンのままにします。

3つめ、「Chrome 拡張機能を設定」。ブラウザを開いてページを見たり、フォームに入力したりを頼みたいときに使います。文章を書く、ファイルを整理する、といった用途だけなら、今はオフでも困りません。使う機能だけオンにしておいたほうが、事故の範囲が狭くなります。

迷ったら、2つめだけオンで先に進んでください。あとから設定画面でいつでも変えられます。

ステップ4：一覧にスマホが出ているか確認する

最後に、パソコン側の画面をもう一度見ます。

さっき空だった枠に、「iOS 26.5.2 iPhone」「最終接続日: 1分」と出ています。これが出たら完了です。

ステップ1の画像とこの画像を見比べてください。空だった枠に自分のスマホが入っている、この差だけが確認ポイントです。スマホ側で許可したのに枠が空のままなら、途中で画面を閉じてしまっている可能性があります。もう一度「追加」からやり直してください。

右側に「アクセスを取り消す」というボタンがあります。スマホを買い替えたとき、失くしたとき、人に譲るときは、ここから取り消します。許可したままにしておくと、そのスマホを持っている人があなたのパソコンに頼めてしまいます。ここだけは覚えておいてください。

最初の1通は、何も壊さない指示から

つながったら、いきなり大きな仕事を頼みたくなります。ただ、最初の1通は「何も変えない指示」にすることをおすすめします。ちゃんと届いているか、作業場所を取り違えていないかを確かめるためです。

スマホから、どれか項目を選び、これをそのまま送ってください。

接続テストです。
いまの作業場所、開いている作業、最後に更新されたファイルを確認してください。
ファイルの作成、編集、移動、削除はしないでください。
結果を「作業場所」「いまの状態」「次にできること」の3つに分けて報告してください。

これで返事が来たら、設定は成功しています。ここが、私が最初に「本当につながった」と実感した瞬間でした。

返事の中身も見てください。作業場所が自分の想定と違っていたら、次の指示で必ず場所を書く必要がある、ということが分かります。

出先から頼むときの、たった5つの型

スマホの小さい画面で長文は打てません。でも、必要なことが5つ入っていれば十分に伝わります。

1. 何をするか

2. どこで作業するか

3. 何を作るか

4. どこに保存するか

5. 終わったら何を報告するか

たとえば、これは伝わりにくい頼み方です。

AIニュース調べて記事にしといて。

短いのですが、いつのニュースか、どこに保存するか、どういう形にするか、どうなったら終わりかが決まっていません。受け取った側は自分で決めるしかなく、あとで「そこじゃない」となります。

同じ内容を、5つ入れて書き直すとこうなります。

作業フォルダ「AIニュース制作」で、今日のAIニュースを調べてください。
結果をレポートにまとめ、「レポート」フォルダに保存してください。
既存のファイルは上書きせず、日付を付けた新しいファイルにしてください。
終わったら、調べた内容、作ったファイル名、保存場所、私の確認が必要な点を報告してください。

長く見えますが、2回目からは作業フォルダと保存ルールを決めてしまえるので、実際に打つのは1行か2行です。

中断した作業を、出先から再開する

この設定でいちばん効くのが、ここです。

やってはいけないのは、「続きやって」とだけ送ることです。どこまで終わったかを取り違えて、終わっている分をやり直されることがあります。

再開のときは、必ず状態確認から入らせます。

前回の続きを進めてください。
まず作業フォルダと既存ファイルを確認して、終わったこと、残っていること、問題があることに分けて報告してください。
私の確認なしに、終わっている作業をやり直さないでください。
残っている作業だけを進めて、変更したファイル名と保存場所を最後に報告してください。

「まず現状を見てから動く」と書いてあるだけですが、これが入っているかどうかで結果がまるで変わります。

もう1つ、止まってほしい場面を先に伝えておく文も用意しておくと安心です。

個人情報、接続情報、QRコード、既存ファイルの上書きが出てきたら、作業を止めてください。
該当するファイル名、見つかった内容、選べる対応を報告してください。
私が確認するまで、公開用フォルダへの保存やファイルの削除はしないでください。

これを入れておくと、移動中は進み具合を見るだけで済みます。判断が要るところだけ、こちらに聞きに来ます。

実演ログ:私のAIニュース制作をスマホから動かす

私は毎日、AIまわりのニュースを集めて記事や配信の材料にしており、Xのサブスクではレポートを毎日共有しています。

🔗Manusで「毎日のAIニュース収集が2時間から10分」になった話

私の場合、上記の記事ではPC経由での作業をメインにしていましたが、Codexをリモートで操作するようになってから以下の順番で進めています。

1. スマホから、その日のニュース調査をManus依頼する

2. Manusがレポートを作り、Googleドライブの指定フォルダへ保存する

3. スマホから、Codexを起動して、「NotebookLMで本日分の作業をお願い」と依頼する（※これだけでGoogleドライブのファイルをNotebookLMに投げて作業を開始してくれるSkillsを事前に仕込んでいるので、作業が開始されます）

4. NotebookLMでニュースを音声番組やインフォグラフィックに変える

5. スマホから完成内容を確認する

実際に毎日ポストしているAIニュースです　↓

✅️実際にスマホから依頼を送った画面　↓

ここで一番お伝えしたいのは、3番と4番の変化です。

3，スマホから、Codexを起動して、「NotebookLMで本日分の作業をお願い」と依頼する（※これだけでGoogleドライブのファイルをNotebookLMに投げて作業を開始してくれるSkillsを事前に仕込んでいるので、作業が開始されます） 4,NotebookLMでニュースを音声番組やインフォグラフィックに変える

以前は、レポートをNotebookLMへ投げて音声番組やインフォグラフィックを作ってもらう作業は、自宅のパソコンを開いてCodexやClaude Codeを直接操作しないとできませんでした。

それが今は、スマホから遠隔で動かせます。CodexならChatGPTアプリのリモート機能で、Claude Codeならこのあとお伝えするDiscord経由で、それぞれ自宅のパソコンを外から動かせるようになったので、NotebookLMへの受け渡しまで含めて、外出先から一通り完結できるようになりました。

Xポスト用のインフォグラフィック画像と、Spotifyのニュース番組が、移動中に自動で出来上がっているという状態です。

この方法の中心はNotebookLMではありません。スマホからCodexに依頼し、途中の作業を確認し、続きを頼めることそのものが軸になっています。

Codexのメリットは、特別な準備がほとんど要らないことです。ChatGPTのアプリさえ入っていれば、思い立ったその日から試せます。一方でデメリットもあります。細かい承認のやり取りや、込み入った判断を何度も挟む作業はやや苦手ですし、常にパソコン側で待機しているわけではないので、パソコンを開いて作業を始めておく一手間は必要です。

ちなみに、AIから届く報告や確認事項を、そのままスマホで読むのは正直かなり大変です。Googleドライブ上ではmdファイルがそのまま開けませんし、開けたとしても、長い文章を読んで判断するのは骨が折れます。前号では、この負担を減らすために、AIの報告を美しい画面に変えて、ボタンで判断できるようにするSkillを配布しました。

🔗html-work-report-v2を紹介したポスト

💡NotebookLMをCodexやClaude Codeで操作する方法

🔗【基礎編】これチート級。Claude×NotebookLMで「トークン消費1/10」を実現するための全手順

🔗【発展編】Claude×NotebookLMにSkills5本入れたら別物になった。チート級のトークン削減ノウハウを全部シェアします

私が実際にやらかした2つ

きれいに動いた話だけ書いても役に立たないので、最初に踏んだ失敗を2つ書きます。どちらも設定の問題ではなく、頼み方の問題でした。

1つめ。保存先を書かずに「調べてまとめておいて」と送りました。帰宅してパソコンを開いたら、レポートはたしかに出来ていました。ただ、どこに出来たのかが分かりません。探し回って、結局10分ほど使いました。作った側は指示どおりに動いただけで、悪いのは頼み方です。指示に保存先を1行入れるだけで、この10分は消えます。

2つめ。出かける前に頼んだのに、帰ったら何も進んでいませんでした。原因はパソコンが寝ていたことです。設定画面の「この PC をスリープ状態にしない」をオフのままにしていました。工場に電話をかけても、工場が閉まっていたら誰も出ません。長い作業を頼む日は、出かける前にここをオンにします。

この2つを知っていれば、最初の1日で同じ道を通らずに済みます。

そのほか、つまずいたときに見るところ

接続候補にパソコンが出てこないときは、アカウントを確認してください。パソコンとスマホで別のアカウントになっていることが多いです。

スマホで許可したのに一覧に出ないときは、パソコン側の画面を最後まで進めていない可能性があります。「追加」からやり直して、ステップ4の画面まで確認します。

返事は来るのに、指示した作業が始まらないときは、作業フォルダの名前が実際と違っている可能性があります。1通目の返事に出てきた作業場所を、そのままコピーして次の指示に貼るのが確実です。

思っていたより時間がかかっているときは、途中で止まっていないかを聞いてみてください。「いま何をしているところですか。止まっているなら理由を教えてください」と送れば、状況が返ってきます。

まとめ

長く書きましたが、やることは4つです。

1. パソコンの設定で「リモート」を開き、「接続を許可」がオンであることを確認する

2. 「追加」を押して、出てきたQRコードをスマホで読む

3. スマホ側で、自分のパソコンであることを確認して許可する

4. パソコン側の一覧に、自分のスマホが出ていることを確認する

そして最初の1通は、これだけで十分です。

接続テストです。 いまの作業場所、開いている作業、最後に更新されたファイルを確認してください。 ファイルは変更しないでください。

スマホをパソコンの代わりにする必要はありません。作業を始める、様子を見る、続きを頼む。この3つが外からできるだけで、1日の止まり方が変わります。

まずは今日、QRコードを1回読んでみてください。3分で使えるようになりますよ。

この続きはぜひニュースレターで！

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「AIに書いてもらったのに、結局自分で直している」

メールやDMの文案をChatGPTに頼んだとき、こうなっていませんか。

出てきた文章が、丁寧すぎる。あるいは軽すぎる。悪くはないけれど、そのまま送る気にはなれない。

それで語尾を直して、一文足して、送る。頼んだ時間と直した時間を合わせると、自分で書いたほうが早かった気さえします。

これ、指示が下手だからではありません。1案しか出させていないからです。

実は、あまり話題になっていないのですが、ChatGPTで案だしパターンを自動で提案してくれる呪文がリリースされています

「文章は出てくる。でも、これじゃない」

思い出してみてください。こういう場面が、月に何回かありませんか。

・寝坊で遅刻すると分かった朝、上司へのLINEを打とうとして固まる。事実だけ書くと冷たいし、謝りすぎると言い訳がましい。

・取引先の誘いを断りたい。関係は続けたいので、断り方の温度を10分くらい考えている。

・2週間返事が来ていない相手に催促を送りたい。責めたいわけではないのに、書くと責めている文章になる。

・社内のチャットに「了解しました」だけ送るのが素っ気なく見えて、余計な一文を足してしまう。

どれも、書く内容は決まっています。決まっていないのは「どのくらいの温度で言うか」だけです。

ここでAIに頼むと、AIは温度をひとつ決めて出してきます。そして私たちは、その温度が自分の想定と違うたびに手を入れます。

正直なところ、私はこれを長いあいだ「プロンプトの書き方が足りないせい」だと思っていました。相手との関係を書き足したり、「丁寧に」「簡潔に」と条件を増やしたりして、1案の精度を上げようとしていたのです。

直している人と、選んでいる人

同じChatGPTを使っていても、文案づくりには2種類の人がいます。

出てきた1案を直している人と、複数の案から選んでいる人です。

前者は、AIに「正解を当てさせる」ゲームをしています。相手との関係、立場、避けたい印象を言葉で説明して、狙った温度をピンポイントで出させようとする。当たれば速いのですが、外れると全部やり直しになります。

後者は、AIに「幅を出させる」ゲームをしています。温度の違う案を並べてもらって、自分は決める側に回る。人間がやるのは判断だけです。

書く力の差ではありません。頼み方の差です。

この、AIに1案しか出させていないせいで自分が直し役をやらされている状態を、私は「一案しばり」と呼ぶことにしました。

厄介なのは、自覚しにくいところです。AIはちゃんと文章を出してくるので、失敗している感じがしません。「まあまあの文章が出て、ちょっと直して送る」という流れが、いちばん普通のことのように見えてしまいます。

でも、直しているという事実は残ります。1通3分の直しでも、1日5通なら15分です。

一案しばりを抜ける方法は、才能ではなく手順です。しかも7月23日から、その手順がかなり短くなりました。

7月23日、ChatGPTに「トーンを選ぶ」機能が来ました

ChatGPTの公式アカウント（@ChatGPT）が、日本時間の2026年7月23日に「Writing tones」という新機能を発表しました。投稿は「New in ChatGPT: Writing tones」の一行です。

公式が添えた画面の説明を読むと、この機能はこう動きます。書いている内容に応じて、ChatGPTがトーンの候補を出してくる。

候補として画面に出ているのは、Clear（はっきり）、Warm（温かめ）、short（短く）の3つです。押せば下書きがそのトーンに変わり、無視して自分の書き方を続けることもできます。

日本語版では「①丁寧、②誠実、③やわらかめ」でされる時もあります。

文章の目的は同じまま、伝え方の重心が変わる

① Clear（明確） 要件を誤解なく、順序立てて伝えるトーンです。状況・依頼・期限などをはっきり示します。 → 社内外の一般的なビジネス連絡に向いています。

② Warm（温かい） 相手への配慮や関係性を重視するトーンです。「お忙しいところ」「差し支えない範囲で」など、柔らかい表現が増えます。 → 催促、断り、お願いなど、冷たく見せたくない場面に向いています。

③ Short（短い） 内容を必要最小限に圧縮するトーンです。説明やクッション言葉を減らし、すぐ本題に入ります。 → LINE、社内チャット、急ぎの連絡に向いています。

ここが面白いところで、これは「新しい呪文を覚える機能」ではありません。今まで私たちが手で打っていた「もう少しやわらかく」「もっと短く」を、ボタンにしただけです。OpenAIの関係者も発表当日に「『コーポレート感を減らして、会話っぽく、でもきちんと』を5分おきに打つ時代は終わった」と書いていました。

私はこの機能をメールとDMの文案づくりで試して、その様子をXに投稿しました。反応は9万回近く見られる大きさになって、正直おどろきました。それだけ「文案を直している人」が多かったのだと思います。

使うときに知っておくと損しないこと

新しい機能なので、まだ整っていない部分があります。ここは正直に書いておきます。

ひとつ目。呼び方が定まっていません。公式が使ったのは「Writing tones」ですが、この画面そのものを「writing block」という別の名前で呼ぶ人もいます。

writing blockは、以前の「canvas」に代わって5月28日から使われるようになった文章編集の画面です。6月8日にはフルスクリーン表示や保存にも対応しています。

文案をそのまま加筆修正できる

比べてみたところ「Writing tones」はトーン選択を「writing block」の中に追加された機能という位置づけに見えました。

加筆修正できるし、文案を選択できる

ふたつ目。ChatGPTのヘルプにある更新履歴に、Writing tonesの項目はまだありません（2026年7月3日時点で私が確認）。

出たばかりで、説明の書き物が追いついていない状態です。だから「知らなかった」は普通のことです。

みっつ目。ここがいちばん大事です。文案をそのまま送信するところまでChatGPTの中で終えるには、条件があります。

ChatGPTの更新履歴には「GmailかOutlookをつないでいれば、同じ会話の中で下書きを作って送信までできる」「送信が使えるのはWebのPlus、Pro、Business、Enterpriseのプラン」と書かれています。

つまり、無料プランやスマホアプリだと「文案は作れるが、送信ボタンは出ない」ことがあります。その場合は文案をコピーして、自分のメールやLINEに貼れば同じです。作業が1つ増えるだけで、選ぶところまでは誰でも使えます。

使い方は3ステップです

① 誰に、何を伝えるのかを1行で書く

最初にやるのは、相手と用件を1行で言うことです。「上司に、寝坊で30分遅れることを伝えたい」で十分です。

ここを飛ばして「遅刻の連絡文を書いて」とだけ頼むと、AIは相手を想像で埋めます。相手が変われば温度も変わるので、ここだけは省かないほうが早く終わります。

② 文末に「Writing tonesでお願い」と足す

依頼文の最後に、この一言を足します。長い指示は要りません。

私が試した限り、これで文案が複数出てきて、タブで切り替えられる形になりました。そのまま加筆修正もできます。

③ 相手との距離で選ぶ

3案が並んだら、文章の出来を比べるのではなく、相手との距離で選びます。

はじめて連絡する相手や、事実を正確に伝えたい場面はClear。社内の急ぎの連絡はShort。少し前に出たい、押したい場面はPunchy。この対応で迷わなくなります。

選んだあとに一文だけ足したいときは、その場で直せます。ゼロから直すのと、選んでから足すのは、かかる時間がまるで違います。

そのままコピペできる依頼文を置いておきます

まずは基本の型です。かっこの中を埋めて、ChatGPTに貼ってください。

（相手）に（用件）を伝える文案をお願いします。
相手との関係：（上司／取引先／初めて連絡する相手）
伝えたいこと：（1行で）
避けたいこと：（言い訳っぽくしたくない、冷たくしたくない、など）
Writing tonesでお願い

次は、実際にありがちな3場面です。そのまま使えます。

【遅刻の連絡】

寝坊で会社に30分ほど遅れます。上司へのLINEの文案をお願いします。言い訳を長く書かず、到着時刻を先に伝えたいです。Writing tonesでお願い

どのパターン選べばいいのかオススメしてくれます

【断りの返信】

取引先からの打ち合わせの依頼を、来月まで待ってほしいと伝えて断るメールの文案をお願いします。関係は続けたいので、冷たくならないようにしたいです。Writing tonesでお願い

【催促】

2週間返事が来ていない相手に、進捗を確認するメールの文案をお願いします。責める形にはしたくありません。Writing tonesでお願い

自分の仕事でよく出る場面は、この型で1回作ったらメモに残しておくといいです。毎回考え直さずに済みます。長文で複雑化Skills化してもいいと思います。

以前のニュースレターでも書いたのですが、こうやって毎回の頼み方を型にして置いておくことが、AIを道具から仕組みに変える一歩目になります。

ここだけ覚えれば大丈夫です

・AIの文案を直しているのは、指示が下手だからではなく、1案しか出させていないからです。文末に「Writing tonesでお願い」と足すと、温度の違う案が並びます。

・選ぶ基準は文章の出来ではなく、相手との距離です。初対面や正確さが要る場面はClear、社内の急ぎはShort、押したい場面はPunchy。

・送信までChatGPTの中で終わらせるには、GmailかOutlookをつないだWebのPlus以上が必要です。無料プランでも文案づくりと選択はできるので、選んだ文をコピーして貼れば同じです。

・地味ですが、いちばん効くのは「誰に、何を」の1行です。ここを書くだけで、出てくる3案の精度が変わります。

保存して、次にメールで固まったときに開いてください。

メールやDMは、毎日発生して、毎回少しだけ悩む仕事です。1通あたり3分の悩みでも、1年続けば大きな消耗になります。

こういう「小さくて毎日あるもの」からAIに渡していくと、一人で全部抱えずに、続けられる形になっていきます。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

私は「一人で消耗する発信者を、AI社員と続けられる経営者に変える」をテーマに、 毎週ニュースレターで、AIを”実際にコンテンツ制作や発信、そして仕事へ使った”実践形式の記事を配信しています。

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ソフトバンクグループの孫正義さんが、以前からChatGPTを「毎日ガンガン使っている、完全なヘビーユーザーだ」と株主総会で公言しているのをご存じでしょうか（2024年6月・ITmedia）。海外メディアのインタビューでは「1日2〜3時間使う」とまで語っています（2026年6月・CNBC）。

しかも、これは過去の話ではありません。直近の2026年6月24日の株主総会でも、孫さんはこう語っています。「毎日おそらく10回から20回くらいは使っています」「週末には、1時間も2時間もAIとじっくり語り合っている」。経営者として日本でいちばん忙しい部類の人が、それだけの時間をAIとの対話に使っているわけです。

ここで多くの人が「経営者はさすがに使い方が違うな」で終わってしまいます。でも、もったいないです。公開されている孫さんの使い方を調べてみると、非エンジニアの私たちがそのまま真似できるものばかりでした。

先にお断りしておきます。この記事で出すプロンプトは、孫さん本人が打ち込んでいる文章そのものではありません（それは公開されていません）。孫さんが公開の場で語った「使い方」を、私が学びとして「あなたがそのまま使えるプロンプト」にわかりやすく作成したものです。

そして、ここがこの記事の本題です。プロンプトで終わらせず、それを「Skill（スキル）」にして、いつでも呼び出せる自分のAI社員にする手順まで、全部セットで置いていきます。

ツールはChatGPTでもClaudeでも、お使いのものでかまいません。

Skillsの場合はClaude CodeやCodexが良いです。

ちなみに、Skillsって何？という方は過去ニュースレターで大量に配信していますので、こちらからチェックしてみてください。

🔗tetumemoニュースレター

🔗【基礎編】これチート級。Claude×NotebookLMで「トークン消費1/10」を実現するための全手順

孫流の本質：AIは「答えをくれる機械」ではなく「毎日議論する相手」

まず、いちばん大事なところからお伝えします。

普通の人は、AIに「答え」を聞きます。「◯◯とは何ですか」「◯◯のやり方を教えて」。これは検索の延長で、悪くはないのですが、AIの力を1割も使えていません。

孫さんは違います。株主総会では、自分のChatGPTの使い方を披露しながら「部下と議論するより面白い」と語り、会場を沸かせたと報じられています（2024年6月・ITmedia）。自分のアイデアをぶつけ、反論させ、また考える。孫さんにとってAIは、答えをくれる機械ではなく、遠慮なく議論できる相棒なのです。

この見方は、2026年になってさらにはっきりしました。同年6月の株主総会で、孫さんはAIをこう表現しています。「AIは人間を置き換えることはできませんが、人間を進化させることができる『道具』であり、『同僚』であり、『相棒』」。置き換えるものではなく、進化させるもの。使われる部下ではなく、隣に座る同僚。

ここが分かれ目です。AIを「答えを出す部下」だと思うと、指示するだけの関係になります。AIを「議論する相棒」だと思うと、自分の考えがどんどん磨かれていきます。孫さんのAI活用は、全部この一点から出ています。

以下、その具体的な使い方を5つに分けて、それぞれ「作り込んだプロンプト」と「それをSkillにする依頼文」をセットで見ていきます。最後に、2026年の孫さんが力を入れて語っている「次の段階」まで進みます。

1. AIに「複数の専門家」を演じさせて、目の前で議論させる

孫さんの使い方でいちばん有名なのが、これです。AIに1人で答えさせるのではなく、複数の立場を設定して、目の前でディベートさせるやり方です。

ITmediaの記事では、孫さんが「科学者A・B・C」のように役割を設定し、「目の前でディベートしてくれ」と指示を出す使い方が紹介されています（2024年6月・株主総会）。1人のAIに聞くと、どうしても「もっともらしい平均的な答え」が返ってきます。でも、立場の違う数人をぶつけ合わせると、片方だけでは見えなかった論点が出てきます。

これは会議に似ています。1人に意見を求めるより、立場の違う数人に議論してもらったほうが、良い結論に近づきますよね。それを、相手を待たせることなく、AIの中だけで再現しているわけです。

孫流の手法を、あなたが使える形に作り込むと、こうなります。

# 役割
あなたは、3人の専門家と、その議論をさばく1人の司会者を、一人で演じ分けてください。

# 議題（私が判断に迷っていること）
[例：新サービスの料金を月額980円にするか、1,980円にするか]

# 前提として渡す情報
[分かっていること・制約・これまでの経緯。なければ「特になし」]

# 3人の設定
- Aさん（慎重派）：最悪のケースとリスクから考える
- Bさん（推進派）：成長と機会の最大化から考える
- Cさん（顧客代表）：使う人の財布と気持ちだけを代弁する

# 進め方（この順で）
1. 3人がそれぞれ立場を1回ずつ、根拠つきで述べる
2. 3人がお互いの意見の弱点を突き合う（2往復）
3. 司会者が、対立点を3つに整理する
4. 司会者が「私が最終判断するために答えるべき問い」を3つ出す

# 守ってほしいこと
- 結論を1つに決めつけない（決めるのは私）
- きれいごとで丸めない。数字や具体で話す
- 私に気をつかわない

まず1〜4を通しでやってください。そのあと私が問いに答えるので、続けて深掘りします。

このプロンプトのいいところは、最後に「私が判断する」余白を残しているところです。AIに決めさせるのではなく、AIに材料を並べさせて、決めるのは自分。孫さんの「審判として眺める」やり方そのものです。

そして、ここからがうちの本題です。このプロンプト、毎回コピペして貼るのは面倒ですよね。Skillにすれば、名前を呼ぶだけで呼び出せます。しかも、その作成すら自分でやる必要はありません。下の依頼文をコピペして、お使いのAI（CodexやClaude Codeなど）に投げるだけです。AIがSkillを作ってくれます。

以下のプロンプトを、いつでも呼び出せるSkillにしてください。
skill-creatorを使って作ってください。

- 呼び出しの合言葉：「会議室ひらいて」「壁打ちして」（日本語でOK）
- Skillの正式な名前は英数字で。細かい名前はあなた（AI）におまかせします。私は上の合言葉で呼びます
- ［議題］や［前提］などの可変部分は、呼び出したときに私が指定できるよう空けておく
- 最後に、この指示で足りない部分があれば、いきなり作り始めず、ステップバイステップで一問一答で私に確認してください

＝＝＝ ここからSkillにするプロンプト ＝＝＝
（上の「# 役割」から始まるプロンプトを丸ごと、ここに貼る）
＝＝＝ ここまで ＝＝＝

最後の一文が、地味ですがいちばん効きます。「足りない部分は一問一答で確認して」と入れておくと、AIはいきなり作り始めず、足りない情報をあなたに一つずつ質問してくれます。丸投げしても、AIの側から必要なことを聞き出してくれるわけです。この小さな一文の効き目は、以前バズった記事で詳しく解説しました。

これで完成です。次からは「会議室ひらいて。議題は〇〇」と言うだけで、毎回コピペせず、いつでもこの3人を呼び出せます。プロンプトは「1回きりの道具」ですが、Skillにすると「いつでも呼べる資産」に変わります。作るのもコピペ一発。これが、次の使い方とも組み合わさっていきます。

2. 自分のアイデアを、AIにわざと攻撃させる

議論の相手として使うなら、いちばん効くのは「反対させる」ことです。

人は、自分のアイデアをかわいく思ってしまいます。まわりの人も気をつかって、あまり強くは反対してくれません。その結果、穴に気づかないまま進んでしまう。孫さんがAIとの議論を好む理由のひとつは、AIが相手なら遠慮のない反論をぶつけられるからだと考えると、腑に落ちます。

非エンジニアが真似るなら、ここがいちばん実用的です。何かを決める前に、自分の案をAIにわざと攻撃させる。企画でも、値付けでも、送る前のメールでもかまいません。

# 役割
あなたは、私の案に本気で反対する「反対専門の相談役」です。

# 私の案
[案をそのまま貼る]

# この案の狙い
[何を実現したいのか。なければ「特になし」]

# やってほしいこと（この順で）
1. この案がうまくいかないとしたら、原因を5つ挙げる
2. そのうち、私がいちばん見落としていそうな弱点を1つ選び、理由を説明する
3. 反対する人が現れるとしたら、どんな言葉で反対するかを、セリフで再現する
4. そのうえで、この案を「捨てずに直す」なら、どこをどう直すべきか

# 守ってほしいこと
- 私を気づかわない。厳しくて大丈夫です
- 「良いと思います」で終わらせない（それなら不要です）
- ただし、直し方まで必ず出す（否定して終わりにしない）

最後の「守ってほしいこと」が大事です。「気づかわなくていい」と書いておかないと、AIはやさしい反論しかしてくれません。孫さんがAIを議論相手に選ぶ理由、つまり遠慮のない相手であることを、この一言で再現できます。

これもSkillにしておきましょう。同じように、下の依頼文をコピペしてAIに投げるだけです。

以下のプロンプトを、いつでも「反対して」で呼び出せるSkillにしてください。
skill-creatorを使って作ってください。

- 呼び出しの合言葉：「反対して」「穴を探して」（日本語でOK）
- 正式な名前はあなたにおまかせします
- ［案をそのまま貼る］は、呼び出したときに私が指定できるよう空けておく
- 足りない部分があれば、いきなり作らず、一問一答で私に確認してください

＝＝＝ ここからSkillにするプロンプト ＝＝＝
（上の「# 役割」から始まるプロンプトを丸ごと、ここに貼る）
＝＝＝ ここまで ＝＝＝

これで「反対して。案はこれ→〇〇」と言うだけで、いつでも辛口の相談役が呼べます。

3. 議論で出た発想を、寝かせずに「形」にする

孫さんのすごいところは、議論して終わりにしないことです。報道によれば、孫さんはAIとの議論から生まれたアイデアを次々と特許（発明）の形に落とし込み、短期間で大量に出願したと伝えられています（数の詳細は報道ベースのため、ここでは「大量に」とだけ書いておきます）。

真似したいのは件数ではなく、「発想を、放置せず、すぐ形にする」という流れのほうです。私たちの多くは、良いアイデアが浮かんでも、頭の中に置いたまま忘れてしまいます。孫さんは、浮かんだそばからAIに「形」を作らせている。

あなたが真似るなら、特許でなくていいのです。企画書、商品案、記事のネタ。もやっとした発想を、AIに「使える形」へ変えてもらいます。

# 役割
あなたは、私のもやっとした発想を「使える形」に変える編集者です。

# 発想（言葉にならないままでOK・雑に書く）
[頭に浮かんだことを、そのまま書く]

# やってほしいこと（この順で）
1. この発想を一言でいうと何か、タイトル案を3つ出す
2. これは「誰の」「どんな困りごと」を解くのかを言い当てる
3. 具体的にどんな形にできるかを3案（例：商品／企画／記事）
4. いちばん小さく試せる「今日できる一歩」を1つ
5. この発想の弱点を1つ、正直に

# 守ってほしいこと
- 私が「これは進めたい」と判断できる形で出す
- ほめて終わらせない。弱点(5)を必ず入れる
- 専門用語を使わず、私がそのまま人に説明できる言葉で

浮かんだ発想を寝かせないこと。これが、孫さんが大量の発明を生み出した流れの、いちばん真似しやすい部分です。

Skill化も、下の依頼文をコピペして投げるだけです。

以下のプロンプトを、いつでも「形にして」で呼び出せるSkillにしてください。
skill-creatorを使って作ってください。

- 呼び出しの合言葉：「形にして」（日本語でOK）
- 正式な名前はあなたにおまかせします
- ［頭に浮かんだこと］は、呼び出したときに私が指定できるよう空けておく
- 足りない部分があれば、いきなり作らず、一問一答で私に確認してください

＝＝＝ ここからSkillにするプロンプト ＝＝＝
（上のプロンプトを丸ごと、ここに貼る）
＝＝＝ ここまで ＝＝＝

これで、散歩中に思いついたことも「形にして→〇〇」と言うだけで、即・企画になります。

4. これを「毎日」やる：1日2〜3時間の正体

ここまでの3つを見て、「経営者だから時間があるんでしょ」と思ったかもしれません。でも、孫さんの使い方をよく見ると、まとまった時間を確保しているというより、細かく何度も呼んでいることが分かります。2026年6月の株主総会では「毎日おそらく10回から20回くらい」と語っていました。1回あたりは短いのです。考えごとのたびに、その場で相談している。そう考えると、見え方が変わります。

一人で悩んでいた時間を、AIと議論する時間に置き換える。それだけで、孫さんのような使い方に近づきます。特別な準備はいりません。

# 役割
あなたは、私の毎日の「壁打ち相手」です。私が一人で抱えていることを、一緒に整理してください。

# 今日、私が一人で考えようとしていること
[悩み・決めたいこと・気になっていること]

# 進め方
1. まず、私の考えの「良いところ」を一つ認める
2. 次に、私が見落としていそうなことを一つだけ指摘する
3. 最後に、明日の私がまず何をすべきかを一つだけ提案する

# 守ってほしいこと
- いっぺんに全部言わない（1→2→3の順で、私の返事を待つ）
- 一問一答で進める
- 説教しない。隣で一緒に考える口調で

一人で抱えるのをやめて、毎日ひとつ、AIと議論する。これが、孫さんの「1日2〜3時間」の、いちばん地味で、いちばん効く正体です。

5. 人と話した後、同じ話をAIにもぶつける

これは2026年の株主総会で語られた使い方で、個人的にいちばん驚いたものです。孫さんは、社員と議論した内容について、その後で「ChatGPTを使って『これについてどう思う？』と意見を聞いてみています」と話しています。

人と話して終わりにしない。同じ論点を、もう一度AIにぶつける。これは人を信用していないという話ではありません。人間の会議には、その場の空気、力関係、遠慮といったノイズが必ず混じります。AIはその外側にいるので、会議で誰も言わなかったことを言ってくれる可能性があります。

非エンジニアが真似るなら、打ち合わせの直後がおすすめです。メモが新しいうちに、5分だけAIに同じ話を聞かせる。それだけで、会議で見落とした論点が出てきます。

# 役割
あなたは、私が出たばかりの打ち合わせについて、外側から意見をくれる相談役です。

# 打ち合わせで話したこと
[話した内容・決まったこと・出た意見を、箇条書きで雑に書く]

# 参加者と関係（分かる範囲でOK）
[例：私と上司2名。上司Aが強く推していた／なければ「特になし」]

# やってほしいこと（この順で）
1. この場で「誰も言わなかったが、本当は論点になるはず」のことを3つ
2. 決まったことの中で、後で問題になりそうなものを1つ
3. その場の空気で流された可能性がある意見はどれか
4. 次回、私が確認すべき質問を3つ

# 守ってほしいこと
- 参加者の人格を評価しない（論点だけを見る）
- 私に同意するために書かない
- 分からないことは「情報が足りない」と正直に言う

これもSkillにしておきます。打ち合わせのたびに呼べるようにしておくと、価値が積み上がります。

以下のプロンプトを、いつでも呼び出せるSkillにしてください。
skill-creatorを使って作ってください。

- 呼び出しの合言葉：「打ち合わせの後で」「会議のセカンドオピニオン」（日本語でOK）
- 正式な名前はあなたにおまかせします
- ［打ち合わせで話したこと］は、呼び出したときに私が指定できるよう空けておく
- 足りない部分があれば、いきなり作らず、一問一答で私に確認してください

＝＝＝ ここからSkillにするプロンプト ＝＝＝
（上の「# 役割」から始まるプロンプトを丸ごと、ここに貼る）
＝＝＝ ここまで ＝＝＝

「ゴールだけ渡して、あとは任せる」という次の段階

ここまでの5つは、どれも「AIと議論する」使い方でした。ただ、2026年の孫さんが最も力を入れて話しているのは、その次の段階です。

孫さんは2026年6月の株主総会で、エージェンティックAIの時代が来たと語りました。その説明が分かりやすいので引用します。「AIが自ら考えて、自ら行動を起こすのです。いちいち人間が『こうしてくれ、ああしてくれ』と事細かな指示を出さなくても、ゴールさえ共有していれば、そのゴールに向かって24時間365日休まず、自ら行動する」。

一つずつ指示を出す関係から、ゴールを渡して任せる関係へ。これが2026年時点での、孫さんが見ている方向です。

そして、ここが今日いちばんお伝えしたいところなのですが、この「ゴールを渡して任せる」を、私たち個人が今すぐ手にする方法があります。それが、ここまで作ってきたSkillです。

プロンプトは「一つずつの指示」です。毎回コピペして、毎回説明する。Skillは「ゴールの共有」に近づきます。一度渡しておけば、合言葉ひとつで、その役割を思い出して動いてくれる。壮大なシステムを作らなくても、あなたの手元で、指示する関係から任せる関係へ半歩進めるわけです。

5つのSkillを1人の「AI社員」にまとめる

ここまでで、5つのSkillができました。「会議室」「反対役」「アイデア編集者」「壁打ち相手」「セカンドオピニオン」。これをバラバラに持っていてもいいのですが、1人の「壁打ち担当のAI社員」にまとめておくと、もっと使い勝手が良くなります。

Skillの本当の強みは、ここです。プロンプトは1回きりの道具ですが、Skillにしておけば、いつでも呼べる、組み合わせられる、1人のAI社員として育てられる。孫さんが毎日議論しているのを、あなたは「壁打ち担当の社員」を1人雇う形で再現できます。

これも、手で組む必要はありません。下の依頼文をコピペして投げれば、AIが4つを1つのSkillにまとめてくれます。

これまでの5つのプロンプト（会議室・反対役・アイデア編集者・壁打ち相手・セカンドオピニオン）を、
1人の相談担当としてまとめた、ひとつのSkillにしてください。skill-creatorを使ってください。

- 呼び出しの合言葉：「壁打ち担当」「相談したい」（日本語でOK）
- 正式な名前は英語の小文字とハイフンで。名前付けはあなたにおまかせします
- 私が相談を言ったら、内容に応じて5つのどれを使うか選んで進める
  ・迷って決められない → 会議室（3人で議論させる）
  ・案の穴を見つけたい → 反対役（わざと攻撃させる）
  ・発想を形にしたい → アイデア編集者（企画に落とす）
  ・頭を整理したい → 壁打ち相手（毎日の壁打ち）
  ・打ち合わせの直後 → セカンドオピニオン（外側から論点を出す）
- どれか分からないときは「今日はどの相談ですか？」と私に一つだけ聞く
- 足りない部分があれば、いきなり作らず、一問一答で私に確認してください

5つのプロンプトは、この下にまとめて貼ります。
＝＝＝（ここに5つのプロンプトを順に貼る）＝＝＝

ちなみに、AIはこういう形（フォルダの構成）で作ってくれます。不安ならこのスクショを渡して「こんな構造でお願い」と依頼すればOK。また、中身を自分でいじりたくなったときの地図として、載せておきます。

sparring-partner/             ← 正式名は英語（AIが付けてくれる）
├── SKILL.md                  ← 合言葉・説明・5つの使い分け
└── references/
    ├── 01_meeting-room.md     ← 3人で議論させるプロンプト
    ├── 02_devils-advocate.md  ← 案を攻撃させるプロンプト
    ├── 03_idea-editor.md      ← 発想を形にするプロンプト
    ├── 04_daily-talk.md       ← 毎日の壁打ちプロンプト
    └── 05_second-opinion.md   ← 打ち合わせ後のセカンドオピニオン

これで、「壁打ち担当」と呼ぶだけで、5つの使い方を出し分けてくれる社員が1人できました。孫さんが毎日やっている「AIと議論する」を、あなたは仕組みとして持てるわけです。1人で抱えていたものが、明日から相棒との共同作業になります。

孫流AI活用の原則（まとめ）

長くなったので、孫さんの使い方を短い原則にまとめておきます。保存して、迷ったときに見返してください。

• 原則1：AIに「答え」を聞かず、「議論」する

• 原則2：1人でなく、複数の立場を演じさせて戦わせる

• 原則3：自分の案は、わざと攻撃させて穴を探す

• 原則4：浮かんだ発想は寝かせず、その場で形にする

• 原則5：人と話した後、同じ話をAIにもぶつける

• 原則6：これを、特別扱いせず「毎日」やる（本人は1日10回から20回）

• 原則7：一つずつ指示する関係から、ゴールを渡して任せる関係へ進む

• 原則8：使えたプロンプトは、Skillにして「呼べる社員」に変える

原則8だけは、孫さんではなく私からの追加です。孫さんは毎日ゼロから議論していますが、私たちは一度うまくいったやり方をSkillに保存できます。同じことを毎日ゼロからやらなくていい。しかもこれは、原則7の「ゴールを渡して任せる」を、個人の手元で実現する方法でもあります。ここが、道具を「資産」に変える分かれ目です。

保存しておいてください

ここで紹介したプロンプトとSkillの作り方は、コピーして自分用に少し書き換えるだけで、今日から使えます。後で作ってみたい方は、この記事を保存しておいてください。

ちなみに、Skillsを作っていくとそれがAI社員の候補となり、まとめ上げるとAIカンパニーという組織が作れるようになります。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

私は「一人で消耗する発信者を、AI社員と続けられる経営者に変える」をテーマに、 毎週ニュースレターで、AIを”実際にコンテンツ制作や発信、そして仕事へ使った”実践形式の記事を配信しています。

登録すると、こんなものが学びとして届きます： ・非エンジニアが実際にAI組織を動かしてAI社員に任せた、生の実践ログ（成功も失敗も）

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今週のニュースレターで「Fable 5解禁の7日間で、Brainの教材から専門家を5人ヘッドハンティングして、約20分でAI組織が完成した」という話を書きました。今日はそのちょっとした続きです。

実は、あのあと6人目を招集しました。しかもこの6人目を入れた瞬間、うちの組織が「作る会社」から「売れる会社」へ、静かに、でも確実に変わりはじめたんです。

招集したのは、イケハヤさん（@IHayato）のマーケティング教材「明鏡」。マーケの道を極めた専門家を、教材ごと引き抜いてきた形になります。今日はその招集レポートを、正直な手応えのままシェアしますね。

なぜ6人目が「マーケの専門家」だったのか

先週の5人を紹介すると、AIカンパニーの作り方、スマホアプリ開発、画像生成、Obsidian構成、AIアニメ。並べてみて気づいたんです。

うちの会社、「作る係」はやたら揃っているのに、「売る係」が一人もいませんでした。

一応各教材にもマーケのノウハウがあったり、そもそも似たような部量は作っていましたがそれらを統括してまとめ上げて司令塔となるCMO（Chief Marketing Officer）が不在でした。

なので記事は書ける。アプリも作れる。画像も動画も出せる。でも「それを、誰に、いくらで、どんな順番で届けるのか」を決める背骨が、まるごと空いていたんです。正直、ここが一番の弱点でした。

だから6人目は、迷わずマーケの専門家にしました。

招集した瞬間、Fable 5が突きつけてきた第一声

先週と同じやり方です。教材を丸ごとFable 5に読み込ませて、「うちの組織にどう組み込むのが最適か」を考えてもらう。返ってきた第一声が、地味に刺さりました。

「あなたの会社には”作る係”は揃っています。でも、”一生売り続けたい定番商品”がまだ一つも定義されていません。まず問います。あなたにとっての『とらやの羊羹』は、どれですか？」

うっ、となりました。『とらやの羊羹』、確かにずっと売れ続けている素晴らしい商品だ。

作ることばかり考えていて、「これを何年も、なんなら大げさですが孫の代まで売り続けたい」と思える一本を、私は決めていなかったんです。この一問だけで、会社の景色が変わりました。

「明鏡」がない場合、うちで起きていたこと

正直に振り返ると、明鏡を入れる前のうちの組織は、こんな状態でした。

「SNSの伸ばし方」「クリック率の高いサムネの作り方」みたいな、いわゆる”枝葉”のテクニックに、次から次へと目移りしていたんです。新しい手法を見つけては飛びつき、Skillsを作り、また別のが流行ると乗り換える。

でも枝葉って、すぐ枯れるんですよね。アルゴリズムが変わったり、AIが進化したりするたびに、覚えたテクニックが通用しなくなる。気づけば、ただのノウハウコレクター。時間とお金だけが溶けていく状態でした。

たぶん、これを読んでいるあなたにも心当たりがあるんじゃないでしょうか。私はどっぷり、こっち側の住人でした。

「明鏡」がある場合、うちで起きそうな変化

ここからが本題です。マーケを”根っこ”から理解した専門家が組織に入ると、何が変わるのか。まだ動きはじめたばかりですが、うちで起きそうな変化を、正直に想像してみます。

まず、「一生売り続けたい」と思えるプロダクトに出会える気がしています。正直もうイメージはあるんです。2年以上続けているニュースレターですが、ありがたいことに毎週継続し続け、今は購読者が6,000名を超えています。このニュースレターを仕組みとして続けていく「ニュースレターの教科書」のような普遍的なモノが作れそうだなと。

🔗tetumemoのニュースレター

自分の経験や学びって、”こんなの他の人には役に立たないのでは”と思いがちですよね。でも、それってすごくモッタイナイ。一人でも二人でも、自分の経験は必ず誰かに刺さる。それを体系化して”届ける”までの流れが、スッと見えるようになる。この感覚が、いま少しずつ芽生えています。

次に、新しい手法やAIツールに振り回されなくなりそうです。

マーケの全体像を「根っこ・幹・枝葉」で理解できると、新しい手法が出てきても「あ、これは枝葉の話だな」「これは幹に効くやつだ」と、位置づけが一瞬でわかる。手法に振り回される側から、手法を道具として使いこなす側に回れる。これは大きいです。

そして、迷ったときの「鏡」になってくれる。

ビジネスでも人生でも、迷う瞬間って必ず来ますよね。そのとき立ち返れる一枚の鏡があると、視界が定まって、行く先が見えてくる。羅針盤みたいなものです。

具体的に、うちの組織の中身もこう変わりはじめました。

• 新しい商品を作る前に「これで、誰の、どんな変化を起こしたいのか」を最初に問う係ができた

• 値付けを「安くしとけば安心」で決めなくなった（「10倍の値段で売るなら？」と一度考えるようになった）

• Xやリールの数字を、”バズったか”だけでなく”登録につながったか”で見るようになった

• 商品を出す前に、法律まわりを一度通す関所ができた

作る係しかいなかった会社に、売る背骨が一本通った。そんな感覚です。

でも、30万字を「使いこなす」のは至難の業です

ここまで読むと、”なんか凄そう”と感じるかもしれません。実際「明鏡」ってすごいです。教材は30万文字、動画教材まで用意されていて、しかも買って終わりじゃなく、どんどん増えていく。

けど、正直に言います。これを自分で読んで、理解して、必要な部分をチョイスして、自分の活動に落とし込むのは、めちゃくちゃ大変です。簡単にはできません。何日も何週間もかかる、ゼッタイ。

そこで、先週から何度も登場している「Fable 5」の出番です（今ならGPT-5.6 Solもありますね）。

やり方はシンプルで、教材を自分のAIカンパニーに丸ごと投げるだけ。あとはFable 5が、いまの組織構造に一番きれいに組み込める形を、勝手に考えまくって提案してくれます。

もし提案が浅いと感じたら、こう詰めます。

「盲点の洗い出し（blindspot pass）をして、私の関連するUnknown Unknowns（未知の未知）を見つけ出して。そのうえで、私がもっと良い指示を出せるように説明してほしい」

この一言で、自分でも気づいていなかった弱点まで引きずり出してくれます。積読だった教材が、一気に「使える資産」に変わる瞬間です。

Brain等を活用して専門家をヘッドハンティングする方法は今週の記事で解説しています。

さいごに

作る会社に、売る背骨が一本通る。たった6人目の招集で、ここまで景色が変わるとは思っていませんでした。

もしあなたも、AIで何かを作れるようにはなったけど「で、これどう売るの？」で止まっているなら、マーケの専門家を一人、組織に招いてみるのはかなり効くと思います。逆に、まだ何も作っていない段階なら、先に手を動かしてからでも遅くないです。

私が6人目として招集したマーケ教材「明鏡」は、こちらです。

🔗 明鏡（マーケティングの教科書）→ https://brmk.io/C9x3Zc

※本記事はアフィリエイト（PR）を含みます。

これまで私が実際に招集してきた教材やツールは、ポートフォリオサイトにまとめてあります。このBrain教材気になるなぁ、という方は一度私のレビュー＆活用記事を読んでいただいたほうが良いと思います。

そして、もう購入済みで積んだままの教材がある方は、ぜひ一度Fable 5（が使えなければGPT-5.6 SolやOpus 4.8）に読み込ませてみてください。

🔗 tetumemo（教材まとめ）→ https://tetumemo.com/textbooks

AIカンパニーの育て方は、ニュースレターでも実況しています。よければ一緒に見届けてください。

🔗 ニュースレター登録（無料） →

https://tetumemo.m-newsletter.com/

今日も最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

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ブログとニュースレター。この2つ、同じ文字メディアに見えて、稼ぎ方の数学がまるで違う。

ジャバ・ザ・ハットリさんは、世界で１万ドル以上を稼ぐニュースレターを毎週分析している配信者だ。その経験から出てきた言葉がある。

「ニュースレター配信はページビュー神話から解放された瞬間、本当の収益化が始まる。」

この一言が、ブログとニュースレターの本質的な違いをすべて言い表している。なぜ優秀なブロガーが、ニュースレターに参入して失敗するのか。その理由は「ブログ脳」という7つの思い込みにある。

なぜ優秀なブロガーほど、ニュースレターで失敗するのか

ブログとニュースレターは、ビジネスモデルが根本から違う。

• ブログの収益モデル：できるだけ多くの人に見てもらう。ページビュー数 × 広告単価で稼ぐ

• ニュースレターの収益モデル：少数の人に継続的な価値を届ける。購読者数 × 継続課金で稼ぐ

ブログでは「100万人に薄く届ける」ことが正解だった。ニュースレターでは「1000人に深く届ける」ことが正解になる。

ブログで成功した人ほど、前者のやり方が体に染みついている。だからニュースレターに転向しても、ページビューを増やそうとしてしまう。「読者が既に知っている情報」を分かりやすく届けるスキルは、ニュースレターでは逆効果になる。

「有料ニュースレターでは『読者がまだ知らない価値ある情報』でなければ成り立たない。」

お金を払ってまで読む価値があるか。それがニュースレターで問われる、唯一の基準だ。

捨てるべき「ブログ脳」の7つの思い込み

ジャバさんが整理した、ニュースレターで失敗するブログ脳の思い込みはこれだ。あなたはいくつ当てはまるだろうか。

• ①ページビューを稼げば収益になる：PVと売上はニュースレターでは直結しない

• ②毎日更新しないといけない：週1更新で成功する配信者は世界に多い

• ③SEO対策が最重要：検索流入の読者は有料転換しにくい

• ④誰にでも読みやすく書く：ニッチに深く刺さる方が稼げる

• ⑤無料でたくさん価値を出す：提供し続けて疲弊するのは本末転倒

• ⑥広告収入が王道：成功した配信者はサブスクで安定した月収を得ている

• ⑦バズれば成功：有料ニュースレターではバズった記事と売上にほぼ相関がない

これらすべてが、ニュースレターでは裏目に出る。ブログで正解だったものが、そのままでは通用しない。

思い込み①：ページビュー信仰を今すぐ捨てる

ジャバさんは「みんなのニュースレター」の管理者として、毎日アナリティクスをチェックしている。そのとき、ページビューはほとんど見ていないという。

注目しているのは3つの数字だけだ。

1. 購読者数：コアファンがどれだけいるか

2. 開封率：届けた情報が実際に読まれているか

3. 有料転換率：無料読者が有料に移行しているか

この3つが売上に直結する。PVはほぼ関係ない。月100万PVのブロガーが月収10万円に届かないのに、購読者5000人のニュースレターが月収100万円を超えるのは、この仕組みの違いによるものだ。重要なのは「届いた数」ではなく「深く刺さった数」だ。

思い込み③：SEO依存はすでに危険ゾーン

「検索1位を取れば安泰」という時代は、静かに終わりに向かっている。

GoogleのAI機能の普及により、検索1位のサイトでさえクリック率が34.5%低下した。調査機関の予測では「2026年までに検索利用量が25%減少する」とも言われている。

SEOに最適化したコンテンツは、読者ではなく検索アルゴリズムに向けて書かれている。その流入者は「たまたま検索した人」であり、有料購読に踏み切る動機が薄い。ニュースレターが育てるべき読者は「この人の話を毎週楽しみにしている」というファンだ。SEO流入とファン形成は、目的が根本から違う。

思い込み⑦：バズはニュースレターの味方ではない

「有料ニュースレターでは、バズった記事と売上にほぼ相関関係がない。」

ジャバさんはこう断言する。

バズは一時的な通行人を増やす。しかし有料購読に踏み切るのは、継続的に読み続けてきた読者だ。バズを狙ったコンテンツは往々にして「誰でも知っていること」になりがちで、深いファンを育てにくい。

「フォロワーに届ける時代は終わった」というジャバさんの言葉通り、今のSNSはアルゴリズムに選ばれたコンテンツが見知らぬ人に届く構造だ。しかしニュースレターの稼ぎは、そのバズの波とは切り離された場所にある。届く数より、戻ってくる人の数が大事なのだ。

重要なのは「3つの数字」への転換

ページビュー信仰を捨てたあとに何をするか。ジャバさんの答えはシンプルだ。購読者数・開封率・有料転換率の3つだけを見続ける。

この3つが育っているかぎり、SEOがどう変わろうと、バズが来なかろうと、ニュースレターの収益は積み上がっていく。逆に言えば、この3つを無視してPVやSNSのインプレッションを追い続ける限り、収益は安定しない。指標を変えることが、ビジネスモデルを変える入口になる。

種は、去年と同じ土に毎年芽を出すわけではない。土壌が変わったなら、育て方も変えるしかない。コンテンツ市場の土壌は、ブログ全盛期から確実に変わった。収益モデルが変われば、正解も変わる。それを早く知った人が、静かに先に進んでいく。

より詳しい内容は@nodenodenode1さんの以下の記事にて AI時代にブログが終焉する理由とニュースレターが伸びる理由の話

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毎週の深掘り版は、こちらのニュースレターで配信しています。→『週刊 今日から始めるAI生活』

「当時AIがあったら、もっと楽に勉強できたのに」と思ったことがある人、正直に手を挙げてほしい。

わたしは挙げかけて、ちょっと止まった。

2016年の秋、グロービスという大学院でファイナンスの授業を受けていた。数字が苦手な人間が、なぜか複利計算とNPVを学ぶという、ドラえもんで言えばのびたがひみつ道具を持っても使い方が分からなくて結局ジャイアンに取られるやつみたいな状況だった。

その授業で先生がいきなり言ったのが「あなたのグループは今日Excelで計算するのをやめなさい」という話だった。

「は？」と思った。授業でExcelを使わせないのか、と。「どう考えても便利なのに」とわたしは思っていたのだけど、先生の言いたかったことはこういうことだった。

Excelに数字を入れたら答えは出る。でもそれは「答えが出た」だけであって、「なぜその答えになるのかが分かった」ではない。理論の階段を1段ずつ登らずに、いきなりエスカレーターで上に行こうとすると、停電した瞬間に詰む。

だからわたしはその授業期間中、あえてiPhoneの電卓アプリを使って、手計算でNPVや現在価値の計算を延々とやっていた。電卓のボタンを押しながら「ここで割り引くのか」「この金利がここに効いてくるのか」と、1個ずつ確認していった。ものすごく地味だし、時間がかかる。隣のグループはサクサクExcelで終わらせていて、「わたし、何やってんだろ」と思った。こういうところだぞ。

今のAIに当時の問題を投げれば、答えは3秒で出る。しかも途中式まで説明してくれる。正直うらやましすぎて発狂しそうな話だ。

ちなみにわたしは今、かなりAIを日常的に使っている。仕事の文章、調査、数字の集計、ときにはただの壁打ち相手として。そういう生活をしていると、「2016年のあのめんどくさい手計算の意味って何だったんだ」という問いが浮かんでくる。

しかし、ちょっと待て。

ファイナンスで面白いのは、答えを出すのが目的ではなく、「前提を何にするか」が勝負の全てだというところだ。

授業で教わったのは、「前提条件の設定によって、経営陣の意思決定が180度変わってしまう」という話だった。金利をどう置くか、成長率をどう見るか、リスクをどう数値化するか。そこの判断1つで、まったく逆の結論が出る。そしてそれが会社の運命を決める。

AIに「このプロジェクトのNPVを計算して」と頼めば、出力は完璧だ。でもそこに入れる前提の数字が間違っていたら？ あるいは状況が変わって前提を差し替えなきゃいけなくなったとき、どこを変えれば何が変わるのかが分からなかったら？

答えを出してくれるツールを使うためには、問いを正しく立てる人間が必要だ。HUNTER×HUNTERの念能力に近い話で、基礎がある人が使うと凶悪な武器になるが、基礎のない人が使っても大したことにならない。というか基礎のない人には念自体が習得できないんだった。そういう話である。

2016年のわたしがもしAIを持っていたら、たぶん全部任せていた。「すごい、答え出た！」と思って、理論の階段を1段も登らずにいた。

でも今思うと、あの地味な手計算の時間に、ちゃんとわたしは「なぜこうなるのか」を体に刻んでいた。その後のExcelが嘘みたいに楽だった。営業チームに集金の話をロジックで伝えられたのも、値引き交渉の場で数字で話ができたのも、全部あの地味な時間の積み上げだった。

今のわたしがAIを道具として使えているとすれば、それはあのめんどくさい手計算があったからかもしれない、と少しだけ思っている。

AIは「答えを出す速さ」を圧倒的に上げてくれる。でもその答えに「問いを立てる」のは、今もわたし自身だ。

そういえば、最近開催されたClaude Codeのハッカソン、上位5位のうちエンジニアはたった1人だったとのこと。結局その分野を心底深く考えられている人が、その分野の課題を解決できるってこと。コーディングはそのための手段だっただけ。

2016年のわたしに今のAIを渡しても、たぶん何も身につかなかった。むしろ今のわたしが2016年の経験を持っているから、AIがちゃんと武器になっている気がする。

それに気づいたら、あの手計算の時間が、少しだけ誇らしくなった。

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余談

この記事のネタ、実はObsidianというツールでメモ管理をしてて、当時の授業中のメモや気付きを引き出して記事の下書きにしてもらいました。正直1年前にObsidianを使って一度挫折を経験したけど、最近もう一度真剣に向き合えて本当に良かったと思う

なぜか？

この記事に熱く書きましたので、良かったらぜひ

🔗Obsidianを2度諦めた私が、『AIに渡すだけ！ずっと使える「自分専用ナレッジ」スタータキット』を手に入れ1年越しに再起した話

AIツールをそれなりに使ってきたつもりだったのに、Claude Codeを前にした瞬間「あっ、これは全然違うやつだ」と直感した。黒い画面に白い文字。そこに「claude」と打ち込んだ瞬間、ターミナルが返してきたのはただの「？」だった。私は一体何と話しているんだろう。

Claude Codeを使い始めたきっかけは、情報収集と発信をしてて「これ便利ですよ」「これは革命だって！」とあまりにも海外の人が煽りまくりのポストしまくっていたから流れるように煽りにのってみた。

海外の目立ったポストは「AIと一緒にファイルを整理できる」という内容で、「それぐらいならできるかも」と思ったのは、完全に見積もりを誤っていた。ホラー映画で、どう考えても開けてはいけない扉を笑顔で開けに行くキャラクターがいるが、あの時の私はそれだった。

インストールして初日、まず「何かしてください」と入力した。これは今になって振り返っても本当にひどい質問だ。受付のお姉さんに「こんにちは」と言ったら「用件を教えてください」と返ってきたのに「いや特に」と答えるような状況だ。「何かって何なんだよ」と自分でツッコミながら、今度は「フォルダを作ってください」とお願いした。

すると「どこに、どんな名前で作りますか？」と聞かれた。「どこ」という概念がパソコンの中にあることを、私はその日まで正確に理解していなかった。そもそも、あなたはどこから話しているのよ、マジで。あ、これGPSだ。パソコンの中にGPSがあったのだ。これは逆に感動した。（多分違うよね）

で、「ここに」と答えたところ、「現在のディレクトリはXXXです。ここに作りますか？」と返ってきた。「現在のディレクトリ」が「現在地」だと気づくのに5秒かかった。ゆっくりしすぎだと思う。

その後1時間は「先ほど作ったフォルダはどこですか」「フォルダを開くにはどうすればいいですか」「開いたと思うのに何も見えません」「今私はどこにいますか」というやりとりを繰り返した。Claude Codeは1時間の間、迷子の案内係を続けてくれた。しかも一切嫌な顔をしない。途中から「大丈夫ですか、この人」と思われていないか不安になったが、私が不安になっても何も変わらない。こういうところだぞ。

ファイルを操作しようとするたびに「このファイルを読んでよいですか？」という確認も出てきた。毎回「はい」か「いいえ」を選ぶ仕組みで、これが10回続くとテレビショッピングで「今すぐお電話ください！」を連続で聞かされているような感覚になる。後から調べてみると「安全のための設定」らしかった。理屈はわかる。でも安全かどうかを判断できる知識を私が持っていないのが問題で、ジャッジを求める相手を間違えているのではないかと今でも思っている。それでもジャッジし続けた。

1時間後、ようやくフォルダを発見して開くことができた。ドラクエで最初のスライムを倒した時に近い達成感があった。そのスライムを1時間かけて倒していた。おかしくない？

使い始めて1ヶ月が経ってた時も、たまに「今私はどこにいますか」と聞くことがある。おそらくこの先も聞き続ける。でも、少しずつわかることが増えていくのが妙に楽しい。他人の家だったパソコンが、じわじわと自分の家になっていく感覚がある。

Claude Codeを試そうとしている人がいたら、最初の1時間は「どこにいますか」専任になる覚悟を持って欲しい。あと「何かしてください」は本当にやめてほしい。私が怒られなかったからといって、そういうひとが2人もいる必要はない。

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「自分の顧客にリーチできないビジネスなんて他にある？ないよ！ありえない！」

これは年間32億円のプラットフォーム「Patreon」を作り上げた男、ジャック・コンテ氏の言葉だ。

彼は大手テック企業のCEOであると同時に、現役のアーティストでもある。 自らの創作活動を通じてアルゴリズムの気まぐれを体験し、その苦悩を解決しようとしている。 コンテ氏のシステム設計者としての洞察は、外部の評論家やコンサルタントではなく、現場のプレイヤーとしての経験から生まれた。

100万再生の動画から得た収益がたったの$166（約2万円）だったという絶望。 そこから彼は、クリエイターが生き残るための「救命ボート」を生み出した。

なぜ、私たちが懸命に集めたフォロワーは無意味になってしまったのか？ そして、これからの時代を生き抜くための戦略とは何なのか？

📉フォロワーの99%には届かない現実

あなたが懸命に積み上げた数万人のフォロワー。 しかし、実際にあなたの投稿が届いているのは、わずか1%にすぎない。 残りの99%のフォロワーは、もうあなたの投稿を見ていない。

プラットフォームはユーザーの滞在時間を最大化するため、強力なアルゴリズムを導入した。 その結果、ファンが選んだコンテンツが必ずしも表示されるとは限らなくなった。 プラットフォームが、あなたとファンの間に勝手に壁を作ってしまったのだ。

この現実は、多くのクリエイターにとって受け入れがたいものだろう。

何年もかけて築き上げたコミュニティが、アルゴリズムの変更一つで簡単に崩れ去ってしまう。 私たちが「自分のフォロワー」だと思っていた人々は、実はプラットフォームから「借りているだけ」に過ぎなかったのだ。

「芸術の質ではなく、広告ベースの経済モデルがシステムとして失敗している」

🚢プラットフォームに依存しない「救命ボート」

コンテ氏はこの絶望的な状況から、ひとつの結論を導き出した。 それは、プラットフォームのアルゴリズムに依存しない「自己所有インフラ」を持つことだ。 彼が立ち上げたPatreonは、まさにそのためのシステムである。

クリエイターが生き残るためには、以下の視点が不可欠だ。

1. プラットフォームから「フォロワーを借りているだけ」という現実を直視する

2. アルゴリズムに左右されず、確実にファンに情報を届けられる手段を持つ

3. 広告収益という単一のモデルから脱却し、収益源を多角化する

プラットフォームの気まぐれに振り回されることなく、自分自身のビジネスをコントロールする。 そのためには、ファンとの直接的なつながりを構築し、それを維持するための仕組みが必要だ。 これこそが、広告モデルという難破船からクリエイターを救い出す「救命ボート」の正体である。

💌確実にファンと繋がる最強の武器

では、具体的にどうすればいいのか？ その答えのひとつが、メールで直接コンテンツを届ける「ニュースレター」だ。

TikTokなどのショート動画は、新しい層へのリーチには適している。 しかし、深い関係性を築き、確実に情報を届けるには不十分だ。 ニュースレターなら、アルゴリズムの壁を越えて、あなたの言葉を直接ファンの手元に届けることができる。

• プラットフォームの仕様変更に怯える必要がない

• 段階的にファンを育て、深い関係性を構築できる

• 継続的なリズムを生み出し、強固なビジネス基盤となる

いきなり有料コンテンツを販売するのではなく、まずは無料のニュースレターで価値を提供する。

そして、徐々にファンとの信頼関係を深め、最終的に有料購読や他の収益源へとつなげていく。 この段階的なアプローチこそが、持続可能なクリエイタービジネスの鍵となる。

フォロワー数を追い求める時代は終わった。 これからは、確実にファンと繋がり、誇れる作品を追求する「自己所有インフラ」の構築こそが、クリエイターの生存戦略となる。

ちなみに、ニュースレターを始めるなら今は選択肢が揃っている。 世界で3,500万人以上が使うSubstackは、SNS機能とニュースレター配信が一体になったプラットフォームだ。

短文投稿（Notes）で認知を広げながら、登録者にはメールで記事を直接届けられる。 日本でも2026年に入って急速に盛り上がり始めている。私の所感だが唯一ここでの「フォロワー」はちょっと質が違う。アルゴリズムに操作されにくく、フォローしている人の情報がXなど他のプラッフォフォームに比べて届きやすい。またチャット機能などを活用すればフォロワーをより深いコミュニティ側へ転換させることもできる。この組み合わせができるSubstackは正直、今メチャ強い。

あとは私が2年前から利用している国内発のみんなのニュースレターも見逃せない。

書き手の声が開発に反映される距離感の近さと、読者のメールアドレスをCSVで手元に持てる安心感、そして最近はどのニュースレタープラッフォフォームも提供していない禁断の機能「みんなのニュースレターMCP」をリリースした。これは相当ヤバい、詳しくはジャバさんの記事をチェックしてみてほしい。

🔗🍄 AIがデータを読み書きするMCPで個人ニュースレターが大手メディアを凌駕する

どちらも、アルゴリズムに左右されず、読者に確実に届く「自己所有インフラ」として機能する。 すでにnoteやXに記事の資産がある人は、それをニュースレターとして届け直すところから始められる。 過去に書いた記事は、まだ終わっていない。

テツメモの発信実験ログ

記事投稿後、放置していませんか？noteとXの記事をニュースレターに変えるChrome拡張機能が便利すぎた件

あなたが書いた記事、どこまで届いていますか？…

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3 months ago · 29 likes · テツメモ｜AI発信とニュースレター運営

より詳しい内容は@nodenodenode1さんの以下の記事にて

🕺「もうフォロワー数なんて意味がない」Patreon創業者が警告する、クリエイターの生存戦略は自己所有インフラを持つことの話

💡この記事内の画像はみどり（@midoritatsuta）さんの教材から得た知識を活用して、一貫性のある記事内の画像を生成しています　↓

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同じNotebookLMを使っている。同じ記事をリサーチしている。同じソースを追加している。

なのに情報収集のスピードが10倍違う人がいる。

違いはたった1つのChrome拡張機能と、UIに見えないインポート技を知っているかどうかだけだ。

今回の話に関係あるのはこういう人。

• NotebookLMに今見ているソースを追加するのに毎回15〜20秒かけて、無意識にストレスを感じている人

• ブラウザのブックマークや「あとで読む」リストが死蔵されている人

• リサーチ中にタブが20個開いて、何がなんだかわからなくなる人

• NotebookLMの拡張機能を知らない、または入れたけど基本機能しか使っていない人

• 「拡張機能なんてどうせ大したことない」と思って手動追加を続けている人

1つでも当てはまるなら、この記事を閉じる前に5分だけ読んでほしい。情報収集の世界がひっくり返る。

『拡張機能なんてどうせワンクリック保存できるだけでしょ』

わかる。私も最初はそう思った。「Chrome拡張機能でしょ？どうせブックマークの上位互換でしょ」と。

でも実際に入れて使ってみたら、NotebookLMとの付き合い方そのものが変わった。大げさじゃなく、これを入れる前と後でリサーチの体感速度が7〜10倍違う。私はもう2024年10月のリリース当初から使っているが、これ無しでの生活が正直考えられない。

今日は「NotebookLM Web Importer」というChrome拡張機能を、無料でできる神機能5つ＋有料で効く応用機能、さらに実務で差がつくプロンプト集と応用テクニック4つ、完全解説する。読み終わる頃には「なんでもっと早く入れなかったんだろう」となるはずだ。

🔗NotebookLM Web Importer

そもそも「NotebookLM Web Importer」とは何か

NotebookLM Web Importerは、NotebookLMにWeb上の情報をワンクリックで放り込めるChrome拡張機能です。Google公式ではなくサードパーティ製ですが、Chrome Web Storeで評価4.7、ユーザー数20万人超え（2026年5月時点）という、NotebookLMユーザーの中では事実上の必須ツール扱いになっています。

公式の手動追加だと、1記事を入れるのに15〜20秒、タブを4回切り替える必要があります。これがワンクリック・約2秒に短縮される。たかが13秒、されど13秒。1日30記事リサーチする人なら、それだけで6分の節約になります。

しかも本質はそこじゃない。「読む」と「追加する」が同時にできることで、思考が一切途切れなくなる。ここが決定的に違います。

先に料金体系だけ整理しておく（これが正直ビックリする）

🔗NotebookLM Web Importer料金表

機能を紹介する前に、料金プランだけ先に整理させてください。「使い始めたら有料機能でガッカリ」を避けるためです。

プランは3つあります。

• 無料プラン：1日20回までインポート、複数リンクの一括インポート、ノートブック管理（※正直これで十分すぎます！）

• Premium：年$19（月額換算わずか$1.50）。毎日無制限、ブラウザタブ一括、ページリンク一括、YouTubeプレイリスト一括、RSSフィード一括、Audio Overviewポッドキャスト同期

• 終身Premium：期間限定$39（通常$59）。Premiumのすべての機能を一回の購入で生涯、今後のアップデート込み

ここで一度立ち止まってほしい。年$19、終身$39。AIツール界隈の感覚だと異常な安さです。ChatGPT Plusの月額の2分の1で1年使える。終身に至ってはコーヒー数杯分。私は正直、終身プランを最初に見たときに「これは桁を間違えていないか」と思いました。

これから紹介する神機能には【無料】と【Premium】の表示を入れます。無料でどこまでできるかをまず把握して、必要になったら有料を試す流れで読んでみてください。（※二度目ですが正直無料で十分すぎます！）

神機能①【無料】：ワンクリックで「読みながら追加」を実現する

NotebookLMにソースを追加する作業、何回やってもストレスじゃないだろうか。

『記事を読む→NotebookLMのタブを探す→ソース追加→ウェブサイトを選ぶ→元のタブに戻る→URLコピー→またNotebookLMに戻る→貼り付け』

文字で書いただけで疲れる。これが従来の手順です。

原因はNotebookLMが「読むタブ」と「追加するタブ」を分けていることだ。

NotebookLM Web Importerを入れると、これが一発で終わります。記事を読んでいるそのページで、動画を見ているそのページで、拡張機能の「N」ボタンをクリックするだけ。約2秒で追加完了です。

技術ブログ、公式ドキュメント、ニュース記事、Qiita、Zenn、PDFファイル。Web上で開けるものなら、ほぼ何でもこの方法で取り込めます。

無料プランでも1日20回まで使えるので、軽くリサーチする人ならこれだけで十分です。ここが強い。手が止まらないから、思考も止まらない。

神機能②【無料／プレイリストはPremium】：YouTube動画を「見ずに」知識化する

動画リサーチで一番つらいのは「全部見ないと内容がわからない」ことです。

『この1時間半のカンファレンス動画、どこに自分が知りたい情報があるのか？』

こういうのを毎回早送りで探すの、本当に時間の無駄です。

NotebookLM Web Importerは、YouTube動画のページを開いた状態で拡張機能を押すだけで、その動画を直接NotebookLMに取り込めます。動画IDを自動で検出し、字幕データを読み込んでくれる仕組みです。単品の動画追加は無料、プレイリスト一括はPremiumで開きます。

Google I/O2026の動画

取り込みが終わったら、動画を1秒も再生せずに次のようなプロンプトをNotebookLMのチャット欄に投げます。

この動画の内容を、次の3層で整理してください。

1. この動画で扱われている主要なトピックを箇条書きで5〜10個
2. 各トピックについて、登壇者が「具体的に何を言っているか」を引用付きで要約（タイムスタンプを含めて）
3. 私が次のアクションを取るとしたら、何から手をつけるべきか優先順位付きで3つ

文体はです・ます調で、専門用語には簡単な補足を入れてください。

このプロンプトをそのまま投げるだけで、1時間半の動画が3分で「自分専用の学習ノート」に変換されます。

Google I/O、AWS re:Invent、開発者会議の長尺動画、講義動画。全部見る必要が消えました。

神機能③【リンク一括は無料／その他はPremium】：30タブを一瞬で知識ベースに変える一括インポート

ここが個人的に一番衝撃だった機能です。

リサーチをしているとき、気づくとブラウザタブが20〜30個開いていることがないだろうか。1つずつインポートするのは、いくらワンクリックでも面倒です。

NotebookLM Web Importerには「Bulk Import」という一括インポート機能が搭載されています。

取り込めるのは次の5種類です。

• リンクのリスト（テキストで貼り付けるだけ）→ 無料で使える

• 現在開いている複数のブラウザタブ → Premium

• あるWebページ上の全リンクをまとめて → Premium

• YouTubeのプレイリスト全体 → Premium

• RSSフィード → Premium

無料プランでも「URLのテキスト貼り付け」での一括追加は使えるので、軽く20〜30個のURLを並べて一発投入できます。これだけでも作業効率が劇的に変わります。

Premiumに踏み込むと「今開いているタブ全部」「このページに載っているリンク全部」がワンクリックで取り込めるようになる。リサーチの瞬発力が一段上がります。

「今日のリサーチはこのテーマでいくぞ」と決めた朝、関連タブを30個開いて一発投入、あとはAIに質問するだけ。これが日常になります。

神機能④【無料】：追加と同時に「音声概要を自動的に作成」しておく

NotebookLMには、ソースの内容をポッドキャスト風の音声に変換する音声概要（Audio Overview）機能があります。これだけでも便利だが、ひとつだけ難点がある。生成に5〜10分かかることだ。

『追加したあとにNotebookLMを開いて、音声概要の生成ボタンを押して、5分待つ』

このために毎回ノートブックに移動するの、地味に集中力を削られます。

NotebookLM Web Importerには、これを根本から解決するオプションがあります。インポート画面の下部「オプション」内にある「音声概要を自動的に作成」というチェックボックスです。

ここにチェックを入れた状態でソースを追加すると、インポートと同時に音声概要の生成も裏で勝手に始まります。あとはNotebookLMに戻る必要すらない。5〜10分後にノートを開けば、音声が出来上がっています。

私の使い方はシンプルです。

• 朝のリサーチで気になった記事を順次インポート。全部に「音声概要を自動的に作成」をオンにしておく

• そのまま他の作業に戻る。NotebookLM側では音声が次々と裏で生成されていく

• 通勤やランチ休憩のタイミングで、スマホから音声をまとめて聴く

「読む」「追加する」「音声を生成する」「待つ」を順番にやると時間が細切れになりますが、追加と同時に裏で音声生成しておけば、待ち時間そのものが消えます。

しかもこれ、無料プランでも使えます。地味だが費用対効果は最強クラスだです。

神機能⑤【無料】：ノートブックを「一括選択→一括削除」で枠を空ける

NotebookLMには、地味だが致命的な制約があります。ノートブックの保存上限です。

• 無料プラン：100件

• 有料プラン（Pro）：500件

「100件もあるなら十分でしょ」と思うかもしれない。でも実際に毎日リサーチでノートブックを作っていくと、無料の100件はあっという間に上限に達します。

しかも、NotebookLM本体には複数のノートブックをまとめて削除する機能がありません。1個ずつ「削除→確認→削除→確認…」を100回繰り返すしかない。整理に30分以上かかります。

NotebookLM Web Importerのサイドパネルから「ノートブック」画面を開くと、自分のノートブックがチェックボックス付きで一覧表示されます。

不要なノートブックを複数選択して、画面下の「◯個のノートブックを削除」を1回押すだけ。これで一気に枠が空きます。

実際の使い方：

• 「もう使わなくなったテーマ別ノートブック20個」を一括選択→1クリックで削除

• 「成果物をローカルにダウンロード済みのノートブック」を週末にまとめて整理

• 「テスト用に作った重複ノートブック」を一気に掃除

しかも無料プランで使えます。NotebookLMの「保存枠」という見えない壁を、ストレスなく管理できる。地味ですが、長期運用での効きはここが一番大きいかもしれません。

ここまでの5つの神機能はわかった。じゃあ、なぜこれらが効くのか

5つに共通しているのは「NotebookLMの『使う前』と『使った後』を分けていた壁を全部消している」ということです。

• 手動追加の15〜20秒 → ワンクリック2秒で解決

• 動画を全部見る時間 → 字幕から直接知識化で解決

• タブ30個の地獄 → 一括インポートで解決

• 音声生成の5〜10分待ち → 追加と同時に裏で自動生成

• ノートブック上限と削除の手間 → 一括選択→一括削除で解決

ここで料金プランをもう一度整理しておくと、紹介した5つはすべて無料プランで使えます。①ワンクリック追加、②YouTube単品、③リンクのテキスト一括、④音声概要の自動生成、⑤ノートブックの一括管理。正直、ここまで無料で使えるなら、まずは試さない理由がないです。

Premiumで開くのは、ブラウザタブやプレイリスト・RSSの一括インポート、Audio Overviewのポッドキャストフィード同期、そして1日20回の上限が無制限になること。「タブを30個開いてリサーチする日が週に何度もある」「Audio Overviewをスマホのポッドキャストアプリで聴きたい」人は、年$19を払う価値が確実にあります。

たとえるなら、強力なエンジンを積んだ車に、ようやくスムーズなアクセルがついた状態です。エンジン（NotebookLM）は最初から強かったが、踏むのに力が要りすぎていた。それが軽い力で踏めるようになった。これが本質。

応用①：「あとで読む」を「あとでAIに聞ける」に変える発想転換

これが私が一番おすすめしたい使い方です。

これまでブラウザのブックマークやPocketに「あとで読む」として記事を溜め込んできた人は多いはずだ。でも、その大半は二度と開かれずに死蔵されてきた。

ここで発想を切り替えます。記事を見つけた瞬間に、NotebookLM Web Importerでワンクリック追加しておく。これだけで、「あとで読む」は「あとでAIに聞ける」に変わります。

後日、知識が必要になったときには、次のような質問プロンプトでNotebookLMに引き出してもらいます。

私は以前、{テーマ：例 "生成AIの著作権"}に関する記事をいくつか保存しました。
今、{具体的な状況：例 "クライアントから商用利用の可否について確認を求められた"}という場面に直面しています。

次の3点を、ソースに含まれる情報だけを根拠に答えてください。

1. この場面で関連性が高いソースを最大3つ、引用箇所付きで挙げる
2. 各ソースの主張を1〜2行で要約
3. 私が次に取るべきアクションを優先順位付きで3つ

ソースに該当情報がない場合は「情報なし」と明示してください。憶測や一般論で答えないでください。

このプロンプトの肝は最後の2行です。NotebookLMはソース縛りで動くAIなので、「ソースになければ情報なしと答えてください」と明示することで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を完全に防げます。

これは情報との付き合い方そのものを変える発想転換です。「読む前提」から「必要なときに引き出す前提」へ。これができると、ブラウザのブックマーク欄は要らなくなります。

応用②：「無効なURL」エラーをPDF化で完全に突破する

便利な拡張機能でも、たまに「無効なURLです」と弾かれるサイトがあります。企業の公式サイト、ログインが必要なドキュメント、ボット拒否設定の強いサイトなどです。

ここであきらめないでほしい。回避策があります。

そのページを開いた状態で「Ctrl + P」（MacならCommand + P）を押して印刷ダイアログを開き、送信先を「PDFに保存」に設定します。これでWebページを物理的なPDFファイルに変換できます。

このPDFをNotebookLM Web Importerでインポートすれば、サイト側のアクセス制限を完全に回避できます。

しかもPDF化することで副次的なメリットもあります。NotebookLMはソースの中だけを参照する設計なので、回答の信頼性が高い。一方、GeminiなどのチャットAIにURLを直接渡すと、内容を読んでも「もっともらしい嘘」を返してくることがある。PDF化＋NotebookLMの組み合わせは、ハルシネーション対策としても効きます。

注意点として、有料コンテンツや会員限定記事のPDF化は、利用規約に違反しないか確認してから使ってください。

応用③：エコシステム連携で「知識のハブ」を作り上げる

NotebookLM Web Importerは入り口にすぎません。同じChrome Web Store内には、NotebookLMを強化する拡張機能が他にもあります。組み合わせると、NotebookLMが「個人専用の知識ハブ」に変わります。

代表的な組み合わせは次の3つです。

• Bookshelf（Folder Manager for NotebookLM）：ノートブックをフォルダで整理。テーマ別・プロジェクト別に並べ替えできる

• NotebookLM MindMap Exporter：NotebookLMが生成したマインドマップをXmindなどで本格編集できる形式にエクスポート

• Kortex-NotebookLM：プロンプトの保存、チャットのエクスポートで、NotebookLMをナレッジハブ化

入り口（Web Importer）→ 整理（Bookshelf）→ 出力（MindMap Exporter、Kortex）の流れを組むと、NotebookLMが情報の集約・整理・出力すべてをこなす個人ハブになります。

セミナー資料、勉強会のスライド、社内向けレポート。素材を集めるところから完成形まで、ほぼ1つの環境で完結します。

応用④：NotebookLMを「処理工場」にしてClaude側のトークン消費を1/10にする

ここまでは「人間がブラウザで操作する」前提の話でした。ここから先は、上級者向けに「AIエージェントからNotebookLMを操る」という発想を紹介します。

Claude CodeやCodexなどのAIエージェントで本格的に作業していると、いつもぶつかる壁があります。

『PDFをまとめて読ませたい、でもトークンが一瞬で吹き飛ぶ』

長文PDFや動画文字起こしをClaudeに直接読ませると、コンテキストが一気に消費されます。料金がかさむだけでなく、思考の精度も落ちます。

ここで効くのが「notebooklm-py」という非公式のPython API／CLIツールと、それをClaude Codeから呼び出すSkillsの組み合わせです。仕組みはシンプルで、次の役割分担を作ります。

• NotebookLM：処理工場。重いリサーチやコンテンツ生成を担当

• ローカル環境：永続倉庫。NotebookLMが生成した成果物をすべて自動ダウンロード

• Claude Code（AIエージェント）：司令塔。指示出しと最終加工だけを担当

この構成にすると、Claude側は「短い命令」と「構造化された結果の受け取り」だけで済むので、トークン消費が最大1/10まで落ちます。NotebookLMの無料枠の太さを「処理工場」として使い倒す発想です。

しかも、生成されたAudio Overview（.mp3）、スライド（.pptx）、Deep Researchレポート（.md）、クイズ（.json）、マインドマップなどをすべてローカルに自動ダウンロード・自動フォルダ整理できます。

output/
└── 2026-05-30_NotebookLM活用ガイド/
    ├── audio/        ← Audio Overviewのmp3
    ├── slide-deck/   ← スライドのpptx, pdf
    ├── report/       ← Deep Researchのmd
    ├── quiz/         ← クイズのjson
    └── source/       ← 元ソースのテキスト抽出

これを組むと、NotebookLMの「ノートブック数上限」「ソース数上限」を実質無力化できます。役目を終えたノートブックは削除して枠を空け、成果物だけローカルに永続蓄積する。NotebookLM単体運用の限界を一気に突破できる発想です。

セミナー資料の量産、コンテンツ制作、専門領域のリサーチ。「重い処理を毎日回す人」ほど効きます。

ただし、この応用はPython環境、Claude Code、Skillsの理解が前提になる上級テクです。導入手順と具体的な活用ノウハウは記事末尾の2本の解説で詳しく扱っています。

まとめ

NotebookLM Web Importerは、無駄なコピペとタブ切り替えという旧時代の摩擦を完全に破壊する拡張機能です。

ワンクリックWebインポート、YouTube直接取り込み、一括インポート、音声概要の自動生成、ノートブックの一括管理。どれも特別な技術は不要で、知っているかどうかの差でしかありません。しかも紹介した5つはすべて無料で使えます。

そして応用編で見た通り、「あとで読む」を「あとでAIに聞ける」に変える発想転換、PDF化による無効URL突破、エコシステム連携による知識ハブ化、さらにAIエージェントからの自律操作でトークン消費を1/10にする発展形まで。ここまで使いこなせれば、情報収集のスピードと質が別次元になります。

料金は、無料プランでも軽いリサーチには十分。本格的に使うなら年$19のPremium、長く使うなら終身$39。AIツールとしては正直驚くほど安い設計です。私は終身プランを買いましたが、迷う時間のほうがもったいなかったと今では思います。

注意点だけど、拡張機能を入れること自体が目的になってはいけません。大事なのは「自分が何を知りたいのか」「何を作りたいのか」であり、ツールはそのための手段にすぎません。便利な拡張機能を集めること自体に夢中になって、肝心の思考や創造の時間を失う瞬間は誰にでも来ます。その瞬間に立ち止まれるかどうかが分かれ目です。

ここまで読んでいただきありがとうございます。

私は普段から、AIの最新情報やAIを実際に活用した生の事例を発信しています。

応用④で触れた「NotebookLMを処理工場にしてClaudeのトークン消費を1/10にする運用」の詳細は、次の2本の記事で完全解説しています。

今回の記事より一歩踏み込んだ「実装の全手順」と「Skills5本の中身」を扱っているので、本気で運用に組み込みたい人はぜひ。

🔗【基礎編】これチート級。Claude×NotebookLMで「トークン消費1/10」を実現するための全手順

🔗【発展編】Claude×NotebookLMにSkills5本入れたら別物になった。チート級のトークン削減ノウハウを全部シェアします

この記事が役に立ったら、感想をコメントや引用リスタックで教えていただけると嬉しいです！

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テツメモの発信実験ログ

2年以上ニュースレターを運営してきた視点で、AI時代の発信・ニュースレター・個人メディアづくりの試行錯誤を軽く残します。

テツメモ｜AI発信とニュースレター運営 作成

あなたが書いた記事、どこまで届いていますか？

noteに投稿した。Xで記事を書いた。反応もそれなりにあった。でも、1週間もすれば検索されにくくなり、タイムラインからも流れていく。

特にXの記事は検索インデックスにヨワヨワなので、このプラットフォーム内だけの状態。なので書いた記事はそのプラットフォームの中にあるのに、読んでほしい人に届かないまま埋もれていく。記事なのにストックされないという違和感…

これ、すごくもったいないと思っています。

記事は、書いた瞬間に消費されるものではありません。一度書いたコンテンツは、場所を変えれば何度でも届け直せる「資産」です。noteの記事をニュースレターに。Xで書いた長文をSubstackに。プラットフォームが変われば、出会う読者も変わります。

でも、現実には「手作業の壁」があります。

記事をコピーして、画像を保存し直して、リンクを貼り直して、改行を整えて、また確認して。1本だけならなんとかなりますが、何本もやるとなると、気力がどんどん削られていきます。

今回はこの壁を取り除くために作ったChrome拡張機能を2本の記事で紹介しています。

note記事、Xの記事形式、Substackの記事を、ワンクリックでMarkdown形式にダウンロードできるツールです。非エンジニアの私が、ManusというAIエージェントを使って自作しました。

この記事では、そのツールの概要と「記事資産をどう活かすか」という考え方を紹介します。ツール本体の配布と詳しい使い方、Manusでの制作プロセスは、末尾でご案内する元記事をご覧ください。

🔗Substackの最初の1本は、過去記事でもいい。noteとXの記事資産をニュースレターに変えるChrome拡張機能を配布します

🔗誰でもManusで拡張機能が作れる時代。Substackの記事をMarkdownで取り出せるツールを配布＋制作の全プロセスを公開します！

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記事は「1回届ければ終わり」ではない

Xのフォロワーが増えると、不思議なことが起きます。投稿したはずの記事が、届いていない。

48,000人のフォロワーがいても、アルゴリズムの都合でリーチが絞られます。せっかく書いた記事が、フォロワーの多くに届かないまま流れていく。これはXに限った話ではなくて、どのプラットフォームでもある程度起きていることです。500万インプレッションの記事もどれだけフォロワーに届いているのか不明です。

だから「1箇所に出せば届く」という前提は、もうほぼ成り立ちません。

一方で、「同じ記事を複数の場所に出すのは手間がかかる」という現実もあります。ここに、発信を続けている人が共通して感じるジレンマがあります。

でも、考え方を少し変えると出口が見えます。記事を「1回の消費物」ではなく「資産」として見る。一度書いたものは、場所を変えて届け直せます。読んでほしい人が使っているプラットフォームに合わせて、コンテンツを運ぶ。これが、発信の届け先を広げるもっとも現実的な方法です。

プラットフォームごとに、届く読者が違う

発信の場所を増やすことを「管理が大変」と感じる人は多いです。実際、むやみに増やすと疲弊します。大事なのは、それぞれの場所が何のために向いているかを知った上で、役割を分けることです。

X

速く広く届く場所です。情報の鮮度が命で、バズれば一気に広がります。ただし、タイムラインは速く流れるし、アルゴリズムの影響を強く受けます。昨日の記事は、今日にはもう見つけにくい。検索にもほぼインデックスされない。

note

記事として蓄積される場所です。検索から見つけてもらえるし、過去記事も資産として残ります。ただ、読者が能動的に見にきてくれないと届きません。

Substackやニュースレター

登録者のメールに直接届く場所です。アルゴリズムに左右されず、読みたいと思って登録した人に確実に届けられる。開封率30〜40%という数字は、Xのリーチ率とは別次元の数字です。私のオススメはここにもコンテンツを届けること。

実際に過去Xの記事として公開した内容をSubstackで配信しましたが、多くの方に読んでいただけました。そして今も継続的に読まれています。

🔗「AIに書かせる」人と「AIを使って書く」人。3年間で見てきた、その残酷な差の話

それぞれに強みがあるから、組み合わせることで届く範囲が広がります。Xで速報として出す。noteで記事として残す。ニュースレターで深く届ける。Substackでも読者とつながる。同じコンテンツが、場所を変えることで違う人に届いていく。

問題は、この「場所を変える作業」が面倒なことです。

ワンクリックでMarkdownにできるChrome拡張機能を作りました

コピペして、画像を保存して、リンクを貼り直して、改行を整えて。これを毎回やるのは、続きません。

そこで作ったのが、3つのChrome拡張機能です。

note Markdown Downloader

これは、noteの記事ページを開いた状態で使います。拡張機能のアイコンを押すだけで、記事タイトル・著者名・公開日・本文・画像・リンクをまとめてMarkdown形式に変換し、ダウンロードできます。画像キャプションの取得や埋め込みポストのURL抽出など、手作業でやれば何十分もかかる下処理を自動でやってくれます。

X Article Markdown Downloader

これは、Xの記事形式（長文記事として表示される投稿）を対象にしたツールです。Xはタイムラインの流れが速く、どれだけ良い記事を書いても数日で見つけにくくなります。反応が良かった記事ほど、そのまま流して終わりにするのはもったいない。この拡張機能でMarkdown化すれば、ニュースレターやSubstackへ持っていきやすくなります。

Substack Markdown Downloader

こちらは、Substackの記事ページから情報を取得するツールです。substack.com配下の記事だけでなく、独自ドメインで運用されているSubstackにも対応しています。Substackに書いた記事を別の場所に再利用したいとき、バックアップを取りたいとき、過去記事をAIに読ませてリライトや要約に使いたいとき。そういう場面で役立ちます。

3つとも、使い方はシンプルです。

対象のページをChromeで開いて、拡張機能のアイコンをクリックする。Markdownのプレビューが表示されて、コピーまたはダウンロードできます。そのファイルをVS CodeやGoogle Antigravityなどのエディタで開いてプレビューし、SubstackやニュースレターのページにコピーするだけでOK。

Chrome Web Storeへの公開ではなく、記事内でZIPファイルとして配布します。自分のChromeに読み込ませて使う形で、審査も公開も不要です。

🔗Substackの最初の1本は、過去記事でもいい。noteとXの記事資産をニュースレターに変えるChrome拡張機能を配布します

🔗誰でもManusで拡張機能が作れる時代。Substackの記事をMarkdownで取り出せるツールを配布＋制作の全プロセスを公開します！

Manusで、非エンジニアが拡張機能を作れる時代になっていた

「Chrome拡張機能を作る」と聞くと、エンジニア向けの話に聞こえるかもしれません。でも今回、私はコードを1行も自分では書いていません。

ManusというAIエージェントに、日本語で「こういうものを作ってほしい」と伝えただけです。

Manusが便利なのは、「コードだけ返す」ではなく、Chrome拡張機能として読み込める完成フォルダごと納品してくれるところです。manifest.json、content.js、popup.html、アイコン、READMEまで一式揃った状態で受け取れます。「コードはあるけどどこに入れればいいの？」で止まる問題が起きません。

最初にnote版とX記事版を作ったときは18,000クレジット（約16,000円）かかりました。ところが、次のSubstack版は1,200クレジット（約1,000円）で完成しました。コスト差を生んだのは「頼み方」です。

前回作った拡張機能のZIPファイルをManusに添付して、「この構成を参考に、Substackの記事を取得する拡張機能を作って」と伝える。ゼロから考えさせるより、すでにある設計図を渡す方が圧倒的に速くて安い。AIへの指示でも、「実物を見せる」と話が早いのは人間と同じです。

もうひとつ、Manusへの指示で効くのが、プロンプトの末尾に加えるひと言です。

「という指示をしようと思っているけど、指示で不足している部分があればステップバイステップでユーザーに一問一答で確認して」

これを加えるだけで、Manusがインタビュアーになってくれます。何を取得したいのか、どんな形式で出したいのか、失敗したときにどう知らせてほしいか。仕様を一緒に整理しながら進められるので、最初から完璧な指示書を作る必要がなくなります。

スマートフォンからでも依頼を進められるのも特徴です。通勤中に「こういう拡張機能を作りたい」とManusに投げておき、動作確認だけパソコンでやる。このくらい気軽に始められます。Manusには仮想環境があるので、テストまで任せることもできます。

そもそもChrome拡張機能って何？

Chrome拡張機能を一言で言うと、「自分だけの小さな道具を、ブラウザに足せるもの」です。

スマートフォンにアプリを追加するのに少し似ています。Chromeに機能を追加して、毎日やっている手作業を1クリックで済むようにする。それだけです。

Chrome拡張機能というと、Chrome Web Storeで公開されているものを使うイメージがあります。でも、自分用に作って自分のブラウザにだけ入れる、という使い方もできます。世界に公開する必要も、審査を通す必要もありません。

手順はこうです。拡張機能のフォルダをChromeに読み込ませて、使いたいページを開いて、アイコンを押す。それだけで自分専用の道具が動きます。「なんか難しそう」と感じるかもしれませんが、配布されているZIPファイルを解凍して読み込ませるだけなので、意外とシンプルです。

今回配布している3つの拡張機能も、同じ方法でインストールできます。詳しいインストール手順は元記事に載っています。

すでに便利なオススメのChrome拡張機能が3つある

自作の前に、今すぐ使えるおすすめ拡張機能を3つ紹介します。いずれも元記事で実際に紹介されているものです。

NotebookLM Web Importer

NotebookLMに素材を送るための拡張機能です。Webページ、YouTube動画、リンク、ブラウザタブ、RSSフィードなどをNotebookLMへワンクリックで保存できます。記事やブログ、レポート、複数タブをまとめてNotebookLMに放り込みたいときに使いやすいです。

🔗NotebookLM Web Importer（Chrome Web Store）

LilysAI - Save and Summarize Everything

LilysAIをよく使う人向けのWebクリッパーです。YouTube動画やWebページをLilysAIに保存し、要約やノート化へつなげられます。記事をざっくり要約してから深掘りするという使い方をしている人には特に便利です。

🔗LilysAI - Save and Summarize Everything（Chrome Web Store）

BananaNL

NotebookLMでインフォグラフィックやスライドを作る人向けの拡張機能です。デザインプロンプト集と組み合わせて、NotebookLMなどで使うデザインプロンプトを選びやすくします。画像生成やビジュアル系のコンテンツ制作に取り組んでいる人には面白いツールです。

🔗BananaNL（Chrome Web Store）

既製品で足りる部分は既製品を使えばいい。でも、使っていくうちに「このサイトだけ、自分の使い方に合うボタンがほしい」という場面が出てきます。そこが自作拡張機能の出番です。

自分の課題を解決する拡張機能をManusで作るコツ

「作りたいけど、何をどう頼めばいいか分からない」という声をよく聞きます。一番のつまずきは、コードが書けないことではなく、仕様を言葉にできないことです。

でも、最初から完璧な指示書を用意しなくて大丈夫です。困りごとを自然な言葉で伝えるだけで始められます。

たとえばこんな感じです。

Substackの記事ページから、タイトル・著者・公開日・URL・本文を取得して、Markdown形式でコピー・ダウンロードできるChrome拡張機能を作ってください。
Chromeに読み込める完成フォルダとして納品してください。
READMEとアイコンも含めてください。

このくらいの粒度でOKです。ただ、これだけだと「有料記事の場合はどうする？」「独自ドメインにも対応する？」「ファイル名はどう決める？」といった細かい部分が決まっていないため、想定と違うものができあがることがあります。

そこで使うのが、プロンプトの末尾に加えるひと言です。

という指示をしようと思っているけど、 指示で不足してる部分があればステップバイステップでユーザーに一問一答で確認して

これを加えるだけで、ManusがAIインタビュアーに変わります。「どのページで使いますか？」「取得できなかったときはどう表示しますか？」「ファイルとしてダウンロードしたいですか、コピーだけでいいですか？」と、1問ずつ聞いてきてくれます。答えながら仕様が自然に固まっていくので、最初から頭の中で全部考える必要がありません。

仕様が決まったら、Manusが完成フォルダをまとめて作ってくれます。自分用の拡張機能は、まず動けばOKです。あとは使いながら「ここを直してほしい」と伝えて育てていく。コードが書けなくても、この流れで自分だけの道具が手に入ります。

詳細・配布ファイルはこちらの2本から

ツール本体のZIPファイルと、詳しい使い方・インストール手順は下記の2本の記事からどうぞ。

5月13日号：note版・X記事版の拡張機能を配布

Substackを新しい発信の軸に加えた背景、プラットフォームの掛け合わせ戦略の全体像、そしてnote記事とXの記事形式をMarkdownでダウンロードできる拡張機能を配布しています。「Substackに最初の1本を出すのが重い」という方に向けて、過去記事から始める方法もまとめています。

🔗Substackの最初の1本は、過去記事でもいい。noteとXの記事資産をニュースレターに変えるChrome拡張機能を配布します

5月20日号：Substack版の拡張機能を配布＋Manusでの制作プロセスを全公開

Substack記事をMarkdownで取り出せるChrome拡張機能の配布と、Manusへの指示プロンプト全文を掲載しています。どう頼んで、どこで詰まり、どう直したか。非エンジニアがVibe Codingで拡張機能を育てていく過程も、再現できる形でまとめています。

🔗誰でもManusで拡張機能が作れる時代。Substackの記事をMarkdownで取り出せるツールを配布＋制作の全プロセスを公開します！

おわりに

記事を書くことと、届けることは別の話です。

どれだけ良いものを書いても、1箇所に出して流れるのを待つだけでは、届く人が限られます。でも、場所を変えて届け直すための「手間」が大きすぎると、続きません。

今回の拡張機能は、その手間を小さくするために作ったものです。ワンクリックでMarkdownになって、あとは少し整えてどこかへ貼るだけ。記事の移植にかけていた時間を、書く時間に使えるようになります。

ニュースレターを始めようとしている方、Substackを使ってみたい方、XやnoteやSubstackの記事資産を別の場所でも活かしたい方。まず1本、過去記事をMarkdownで取り出して、どこかに届け直してみてください。動き始めると、見える景色が変わります。

発行者

📝テツメモ｜tetumemo（Xアカウント）

📝テツメモ｜tetumemo（リンク集）

📝テツメモのSubstack：SNS版

📝Substack版ニュースレター：「テツメモ｜AI時代の仕事と発信メモ」

🎤Spotify：AI QUEST（今日から始めるAI生活）

📝noteでも、たまにAIなどの記事を書いています。

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こんにちは、テツメモです！AI実践系のニュースレターを2024年から毎週発行しており、現在購読者が6,000人超になります。

本編に移る前に、これからニュースレターを発行する人へ

※本編を読みたい方はこのセクションを読み飛ばしてOKです！

実は、私のXのプロフには「アニメ」と書かれており、メチャクチャ漫画やアニメ好きです。

春・夏・秋・冬の毎クールアニメはほぼすべて1話は見るようにして、そこから見るアニメを選定しているくらいです。

まわりには「そんな量のアニメいつ見てるのよ？」とよく言われますが、、、これもAIで色々効率化しているおかげです。

そこで今回はアニメ好きの私から1本の映画を紹介します。

で、この記事の読み方ですが、実は2点あります。

1. 紹介されたアニメを知ってほしい（読む人全員）

2. お、こんなネタでもニュースレターにしてもいいんだ（ニュースレターを発行した人向け）

という2つの視点です。

特にこれからニュースレターを発行する人が悩んでいる”ネタ”ですが、まずは自分が毎日誰にも言われること無く継続してしまうことをネタできるという気付きを得てほしいです。

私はブロガー時代にアニメのレビューやランキングサイトを運営していたくらいアニメ好きですので、正直アニメのレビューや紹介記事なら毎日食事をとるレベルのルーチンで書けます。

ですので、現在初期の盛り上がっているSubstackで「Substack攻略」「AI活用法」などアテンションが取りやすい市場の需要にピッタリな記事を発行してポジションをとるという戦略も大切ですが、

今一度、自問自答して、「私はどんな時に書きたいと思うのか」そして「もしかしたら一人でも私のこだわりに共感してくれるかも」という、あなたが想像するたった1人のために記事を書いてみてはいかがでしょうか？

私は今回の記事をアニメ好きの後輩に紹介するつもりで書きました。

SNSは疲れます。Substackもずっとコミットしていたら疲れます。ただ、好きな人はSubstackでも疲れません。なので今いる場所の大きな波に押しつぶされて自分を見失わないでほしい。

ちょうどSubstackが盛り上がってから1ヶ月、そろそろ疲れている方も多いはずです。

ですので、自分が自然体で、思わず人に話したくなっちゃうことをコンテンツにしてみる

「王様の耳はロバの耳です！！」って、もう言いたくてしかたがないこと、くだらないことでも良いんです！友人との会話で数千文字のテキストを一生懸命考えて話をしていますか？

ということで、身近な友人、家族に書いてみる。

こんなファーストステップでもいいと思いますよ！

⚠【注意】ただ、今回のアニメレビュー記事はかなりガチって長文で書いています。今回の文量や内容を参考にしてしまうと「こんなに量を書かなくちゃいけないのか…」と思うかもしれませんが、全然そんなことないです！！最初は1,500～3,000文字くらいで十分だと思います！

では、前置きがメッチャ長くなりましたが本編です　↓

本編：涙なしでは観られない、『BLUE GIANT』の感動の渦に飲み込まれた

休日、我が家は一瞬でジャズクラブに豹変した。

家族で観たのは映画『BLUE GIANT』 Netflixのオススメに出てきたから気軽に再生した。

その後、画面から溢れ出す音楽に、心を鷲掴みにされた。

自宅が一瞬にしてジャズクラブに変わったかのような錯覚。

ソファーでくつろいで観ていた家族が、徐々に身を乗り出し、まるで予定調和のように一つになり、息をのむ。

それは、映画『BLUE GIANT』を観た者だけが味わえる、かけがえのない体験だった。

原作の持つ圧倒的な音楽描写を、どう映像化するのか。ジャズへの情熱を全身で表現する若者たちの姿を、どう切り取るのか。『BLUE GIANT』という物語を通して、私たちは再び音楽の持つ圧倒的な力を感じた。

画面の中で、登場人物たちは音楽に生き、音楽に愛され、音楽に救われていく。 世界中を魅了してきたジャズという音楽を軸に、等身大の若者たちが全力で夢を追う姿。それは、誰もがきっと心のどこかで求め続けている、かけがえのない何かなのかもしれない。

観る者すべての心に、生涯消えることのない余韻を残す映画『BLUE GIANT』。この感動体験を、あなたはもう知っているはずだ。大切に封印していた、音楽を愛する気持ち。夢を追いかけた日々の記憶。今こそ、その扉を開く時が来た。

さあ、NetflixやAmazonプライムを開こう、この名作が見れるチャンスがここにある。 急ごう。そこには、私たちの魂を揺さぶる音楽が、確かに存在している。

🎷『BLUE GIANT』とは？

漫画界に旋風を巻き起こした『BLUE GIANT』が、ついに映画化を果たした。原作は石塚真一による、ジャズを題材にした青春漫画だ。2013年の連載開始以来、その人気は留まることを知らず、シリーズ累計発行部数は920万部を突破している。

BLUE GIANT SUPREMEBlue Giant Supreme AmazonのBLUE GIANT SUPREMEのページにアクセスして、BLUE GIANT SUPREMEのすべての本 amzn.to

音楽マンガの金字塔とも称される本作が、映像と音楽でどのような新しい命を吹き込まれるのか。大きな期待が寄せられていた。

結果、大ヒット。興行収入10億円＆観客動員数69万人を突破した。

映画『BLUE GIANT』興行収入10億円＆観客動員数69万人を突破。大ヒット記念に躍動感あふれる新ビジュアルが解禁

原作の最大の魅力は、何といっても圧倒的なリアリティで描かれるジャズ演奏だ。まるで漫画から音が聴こえてくるかのような緻密な描写は、読者を一瞬にして作品世界へ引き込む。

そして、登場人物たちのひたむきでまっすぐな姿勢が、ページをめくる手を止めさせない。音楽と青春が織りなす、情熱的なストーリーは、老若男女問わず多くの人を魅了してきた。

そんな原作の世界観を、映画ではどのように表現するのだろうか。アニメーションという表現手法を選んだことで、原作の持つ躍動感や熱量を、より自由かつダイナミックに表現できるはずだと思った。 色彩や演出、音響など、映像ならではの表現力で、『BLUE GIANT』の世界がどう広がるのか。この映像にすべての答えが詰まっている。

🎷主人公・宮本大の情熱

宮本大 役 山田裕貴

映画『BLUE GIANT』の主人公、宮本大を演じるのは、若手実力派俳優の山田裕貴だ。山田が体現する大のひたむきさと才能は、観る者の心を強く揺さぶる。

宮本大は高校卒業と同時に、「世界一のジャズプレイヤーになる」という夢を胸に、大は仙台から東京へと飛び出す。上京してすぐ、ライブハウスに飛び込んでセッションに参加する姿は、大の音楽に対する情熱の強さを物語っている。

持ち前の才能と努力で、大はあっという間にジャズシーンに旋風を巻き起こす。 練習に明け暮れ、ジャズクラブでセッションを重ねる。山田裕貴の熱演が、大の類まれなる才能とひたむきさを見事に表現している。

朝も夜も休みなくサックスを吹き続ける大の姿は、観る者の胸を打つ。指が血だらけになるまで練習を重ね、世界一への道を突き進む。そんな大の姿に、誰もが自らの夢への情熱を思い起こさずにはいられない。

トップを目指す強い意志と揺るがない覚悟を、山田裕貴が全身で表現。血のにじむような努力を続ける大のシーンは、人生の岐路に立つ全ての人に勇気を与えてくれる。

宮本大の情熱が、画面の外側にいる私たちの心に、熱く火をつけた。

🧑‍🤝‍🧑JASSの仲間たち

BLUE GIANT

宮本大を主軸に結成されたバンド「JASS」には、大の音楽人生を大きく変える仲間たちが集う。

まず、天才ピアニストの沢辺雪祈だ。雪祈を演じるのは、ドラマや映画で活躍する実力派俳優、間宮祥太朗。若くして一流の腕前を誇る雪祈は、初対面の大の才能を一目で見抜く。二人の運命的な出会いが、JASSの始まりとなった。

沢辺雪祈 役 間宮祥太朗

そしてドラマー、玉田俊二を好演するのは、若手注目株の岡山天音。 玉田は当初、バンドを組むつもりなどなかったが、大のひたむきな姿勢に心を動かされ、独学でドラムを始める。仲間と切磋琢磨しながら、驚異的なスピードで腕を上げていく玉田の成長ぶりは、観る者に大きな希望を与えてくれるだろう。

玉田俊二 役 岡山天音

3人の友情と絆も、本作の大きな見どころだ。互いに高め合い、時には衝突しながらも、固い絆で結ばれるJASSのメンバー。 音楽を通して深まる彼らの友情は、まさに青春そのもの。

スクリーンの中の3人を見ていると、自然と応援したくなってくる。彼らの友情の深まりと成長が、観る者の心を温かく包み込んでくれるはずだ。

🎷圧巻の演奏シーン

BLUE GIANT

『BLUE GIANT』の大きな魅力の一つが、圧巻の演奏シーンだ。

作中の演奏は、一流ジャズミュージシャンによる生演奏で録音されている。ピアノの上原ひろみ、サックスの馬場智章、ドラムの石若駿など、日本が誇るトップミュージシャンたちが参加。その演奏のクオリティの高さが、作品の質を飛躍的に高めている。

映画『BLUE GIANT』公式サイト 【Blu-ray＆DVD 10.18発売！】原作:石塚真一×監督:立川譲×音楽:上原ひろみ／シリーズ累計920万部突破！人 bluegiant-movie.jp

登場人物たちの熱演と、本物の音楽が織りなす化学反応は、圧倒的な臨場感を生み出す。まるでジャズクラブのステージを目の前にしているかのような、生々しいサウンドが響き渡る。

画面から伝わる音楽の熱量は、ライブハウス顔負けだ。

目の前で演奏しているかのような感覚を味わえる。大迫力のサウンドがまわりを包み込み、あっという間に視聴者を作品世界へ引き込んでいく。

ライブシーンでは、JASSのメンバーたちが感情を爆発させるように演奏する。それを見た私たちは、思わず息をのんだ。

演奏者たちのリアルな表情や指使いが克明に描かれ、演奏に込められた想いまでもが伝わってくる。画面の中と外で、興奮が最高潮に達し、思わず立ち上がって拍手してしまった。

🎷夢に向かって生きる若者たち

JASS メンバー

『BLUE GIANT』の主人公たちは、夢に向かって全力で生きる若者たちだ。

彼らは、理不尽な現実に幾度となく打ちのめされながらも、決して夢を諦めない。プロの壁に阻まれ、スランプに悩まされ、挫折と葛藤の連続だ。 それでも3人は、音楽への情熱を失わない。幾多の困難を乗り越え、高みを目指して進み続ける姿に、視聴者は大きな勇気をもらえるはずだ。

彼らの音楽に対する姿勢は、真摯そのものだ。ジャズに真正面から向き合い、魂を削るように練習に打ち込む。

指が血を流し、体が悲鳴を上げようとも、彼らは決して音楽から逃げない。そんな姿を見ていると、思わず自分を振り返りたくなる。音楽に生きる彼らの姿は、画面を通して観る者の心に深く刻まれるだろう。

『BLUE GIANT』は、夢を追う全ての人に贈る感動のストーリーだ。

等身大の若者たちが、音楽という普遍的なテーマを通して成長していく。彼らの姿に、自分を重ねられる人は多いはず。夢への情熱を失いかけている人も、この映画を観れば、もう一度頑張ろうと思えるだろう。『BLUE GIANT』は、夢を追うすべての人に、大きな勇気と感動を与えてくれる作品だ。

🎷まとめ

BLUE GIANT

『BLUE GIANT』は、音楽とキャラクターが織りなす最高の映画体験だ。圧倒的な演奏シーンと、魂を揺さぶるストーリーが完璧にシンクロし、観る者を別次元へと誘う。

ジャズの名曲の数々が、一流ミュージシャンの生演奏で描かれる。スクリーンの中で演奏者たちが魂を込めて音を奏でる様子は、まるでライブ会場にいるかのよう。そして、登場人物たちのセリフや心情描写が、音楽にのせて鮮やかに映し出される。映画館でしか味わえない、至高の音楽体験がここにある。

この作品は、夢を追う全ての人に届けたい。

主人公たちは、理不尽な現実に何度も打ちのめされながらも、夢への情熱を決して失わない。彼らの姿を通して、私たちは夢を追うことの尊さを教えられる。

夢への情熱を失いかけている人も、JASSの音楽に触れれば、もう一度立ち上がる勇気をもらえるはずだ。年齢も性別も関係ない。この作品が描く普遍的なテーマは、老若男女問わず、全ての人の心に響くだろう。

ぜひ、映像で『BLUE GIANT』の世界を体感してほしい。

そして、テレビの音量はいつもよりも大きくしてほしい。

大音量で響き渡る生演奏、スクリーンいっぱいに描かれるキャラクターたち。五感のすべてを使って作品世界に浸れるのは、映像ならではの醍醐味だ。

感動のラストシーンでは、思わず涙が頬を伝うかもしれない。 私も、家族も、言葉にならないくらい作中の観客と同じように涙が流れていた。

その感動は、この作品を観た人だけが味わえる、かけがえのないものになるはずだ。

映画館で見れなかった今こそ、『BLUE GIANT』を是非見てほしい。

Amazonプライム、Netflixでこの名作が観れる。

スクリーンの中で繰り広げられる、音楽と青春の物語。その感動は、あなたの人生に新しい彩りを与えてくれるに違いない。

Amazon.co.jp: BLUE GIANTを観る | Prime Video ジャズに魅了され、テナーサックスを始めた仙台の高校生・宮本大。雨の日も風の日も、毎日たったひとりで何年も、河原でテナーサッ amzn.to

Watch BLUE GIANT | Netflix A young saxophonist moves to Tokyo with the dream of playing www.netflix.com

本編はここまでです。

ここから先は『BLUE GIANT』を通じて学んだビジネスへの示唆です。

この作品は単なるジャズ映画ではなく、仕事と人生に革命を起こす”魂の教科書”です。

ぜひ仕事に活力を望んでいる方はこの先に進んで読んでみてください。 きっと『BLUE GIANT』が、あなたのビジネスに革命を起こすはず。

📕『BLUE GIANT』仕事と人生に革命を起こす”魂の教科書”

BLUE GIANT

映画『BLUE GIANT』は、ジャズに青春を捧げた若者たちの物語だ。しかし、その物語からは、ビジネスパーソンにとって示唆に富む教訓が数多く見えてくる。

主人公の宮本大が体現しているのは、夢を追い求める情熱の大切さだ。

困難な状況でも諦めずに努力を続ける姿は、夢を追うことの尊さを教えてくれる。 また、JASSのメンバーたちが織りなすチームワークは、理想的なチームビルディングの在り方を示している。個性を活かしながら、互いに高め合うことで、最高のパフォーマンスを生み出すのだ。

さらに、宮本大が沢辺雪祈や玉田俊二の才能を見出し、育てていく過程は、人材育成の極意を教えてくれる。個々の才能を見抜き、その力を信じて導いていくこと。それが優れたリーダーの条件だ。

加えて、常に高みを目指し、変化を恐れない彼らの姿勢は、挑戦と革新の精神の大切さを物語っている。既成概念に囚われず、新しいことに果敢に挑戦することが、成長につながるのだ。

そして、妥協を許さず、自らの仕事に誇りを持つ彼らの姿は、プロフェッショナリズムの本質を体現している。

常に真摯な姿勢で仕事に向き合い、最高のパフォーマンスを追求し続けること。それがプロの条件だ。

『BLUE GIANT』は、ジャズを通して、仕事や人生における普遍的な教訓を私たちに示してくれる。 情熱、チームワーク、人材育成、挑戦、プロ意識。これらは、ビジネスの世界で成功するためにも欠かせない要素だ。宮本大たちの生き方から、私たちは多くのことを学ぶことができる。

彼らの姿勢を自らの仕事に活かすことで、私たちもまた、一歩ずつ成長していけるはずだ。

🔥情熱と夢の追求

BLUE GIANT

映画『BLUE GIANT』の主人公、宮本大の姿は、夢を追い求める情熱の大切さを私たちに教えてくれる。

高校生の大は、「世界一のジャズプレイヤーになる」という大きな夢を抱き、その実現に向けて全身全霊で努力する。朝も夜も休みなく練習を重ね、ジャズクラブでセッションに明け暮れる。そんな大の姿に、私たちは夢への情熱を思い出させられる。

夢を追うことは決して楽ではない。

困難な状況に直面し、挫折を味わうこともあるだろう。しかし、宮本大は諦めない。どんな壁にぶつかっても、粘り強く努力を続ける。その覚悟と情熱が、私たちの心に火をつける。夢を追うことの尊さ、そして夢を実現するための努力の大切さを、大は体現している。

彼の生き方は、夢を諦めかけている人に、もう一度立ち上がる勇気を与えてくれるはずだ。

🧑‍🤝‍🧑チームワークとリーダーシップ

BLUE GIANT

『BLUE GIANT』で印象的なのは、JASSのメンバーたちが織りなすチームワークだ。宮本大、沢辺雪祈、玉田俊二の3人は、互いに高め合い、切磋琢磨しながら成長していく。 時には意見がぶつかり合うこともあるが、音楽に対する情熱で結ばれた彼らの絆は決して揺るがない。一人一人の個性が輝きながら、バンドとしての一体感を生み出す様子は、理想的なチームの在り方を示している。

そんなJASSをまとめ上げているのが、リーダーの宮本大だ。大は、メンバーの意見に耳を傾け、議論を重ねながらも、最終的には自らの信念に基づいて決断を下していく。

時にはメンバーと衝突することもあるが、それでも大は揺るがない。強いリーダーシップで、JASSという船を導いていく。優れたリーダーとは、メンバーを信頼し、その力を最大限に引き出せる人物だ。宮本大の姿からは、そんなリーダーの条件が浮かび上がってくる。

💡才能の発掘と育成

玉田俊二

宮本大が出会った沢辺雪祈と玉田俊二は、共に非凡な才能を持っていた。天才ピアニストの雪祈、独学でドラムを習得した玉田。しかし、彼らの才能が本当に開花するのは、大との出会い、そしてJASSでの活動を通してだ。

大は彼らの才能を一目で見抜き、その力を信じて共に歩んでいく。時には厳しく、時には優しく、彼らを導いていく姿は、まさに理想的な人材育成の在り方だ。

JASSというチームの中で、3人は互いの個性を活かしながら、バンドとしての力を最大限に引き出していく。雪祈の繊細で洗練されたピアノ、玉田の力強くダイナミックなドラム、そして大の情熱的なサックス。 一人一人の持ち味が生きることで、JASSの音楽は最高のものとなる。個性を活かしながら、全体としてのパフォーマンスを上げていくこと。それがチームワークの本質だ。『BLUE GIANT』は、そんなチームビルディングの極意を教えてくれる。

🚀挑戦と革新の精神

BLUE GIAN

宮本大たちの姿勢で特筆すべきは、常に高みを目指し、既成概念に囚われない点だ。ジャズというジャンルにおいて、彼らは決して満足することなく、新しい表現を追求し続ける。

型にはまったプレイではなく、自分たちならではのオリジナリティを追求する。そのためには、常識や先入観にとらわれてはいけない。大たちは、自由な発想で音楽に向き合い、ジャズの可能性を切り拓いていく。

また、彼らは変化を恐れない。

新しいことに果敢に挑戦し、失敗を恐れずに前に進んでいく。未知の領域に足を踏み入れることで、自らの音楽を進化させていくのだ。 それは、ビジネスの世界でも同じだ。変化の激しい時代において、挑戦と革新の精神は欠かせない。常に新しいことにチャレンジし、自らを変革し続けることが、成長につながる。宮本大たちの姿勢は、そんな挑戦と革新の大切さを私たちに教えてくれている。

🎷プロフェッショナリズム

BLUE GIANT

『BLUE GIANT』の登場人物たちに共通しているのは、妥協を許さず、常に最高のパフォーマンスを追求する姿勢だ。彼らは決して現状に満足することなく、常により高みを目指して努力を重ねる。楽器の練習に明け暮れ、ライブでは全身全霊で演奏に打ち込む。その姿は、プロフェッショナルとは何かを体現している。

また、彼らは自らの音楽に誇りを持ち、真摯に向き合っている。ジャズを愛し、ジャズに生きる彼らにとって、音楽は単なる仕事ではない。音楽は彼らの人生そのものであり、だからこそ彼らは音楽に真摯に向き合うことができる。

どんなに辛いことがあっても、音楽への情熱を失わない。

そんな彼らの姿は、仕事に誇りを持つことの大切さを教えてくれる。プロフェッショナリズムとは、自分の仕事に誇りを持ち、常に真摯な姿勢で向き合い続けることなのだ。

🎷まとめ

映画『BLUE GIANT』は、ジャズに青春を捧げた若者たちの物語だ。しかし、その物語からは、ビジネスパーソンにとって示唆に富む教訓が数多く見えてくる。

主人公の宮本大が体現しているのは、夢を追い求める情熱の大切さだ。困難な状況でも諦めずに努力を続ける姿は、夢を追うことの尊さを教えてくれる。 また、JASSのメンバーたちが織りなすチームワークは、理想的なチームビルディングの在り方を示している。個性を活かしながら、互いに高め合うことで、最高のパフォーマンスを生み出すのだ。

さらに、宮本大が沢辺雪祈や玉田俊二の才能を見出し、育てていく過程は、人材育成の極意を教えてくれる。個々の才能を見抜き、その力を信じて導いていくこと。それが優れたリーダーの条件だ。

加えて、常に高みを目指し、変化を恐れない彼らの姿勢は、挑戦と革新の精神の大切さを物語っている。既成概念に囚われず、新しいことに果敢に挑戦することが、成長につながるのだ。

そして、妥協を許さず、自らの仕事に誇りを持つ彼らの姿は、プロフェッショナリズムの本質を体現している。常に真摯な姿勢で仕事に向き合い、最高のパフォーマンスを追求し続けること。それがプロの条件だ。

『BLUE GIANT』は、ジャズを通して、仕事や人生における普遍的な教訓を私たちに示してくれる。情熱、チームワーク、人材育成、挑戦、プロ意識。これらは、ビジネスの世界で成功するためにも欠かせない要素だ。宮本大たちの生き方から、私たちは多くのことを学ぶことができる。彼らの姿勢を自らの仕事に活かすことで、私たちもまた、一歩ずつ成長していけるはずだ。

Amazon.co.jp: BLUE GIANTを観る | Prime Video ジャズに魅了され、テナーサックスを始めた仙台の高校生・宮本大。雨の日も風の日も、毎日たったひとりで何年も、河原でテナーサッ amzn.to

Watch BLUE GIANT | Netflix A young saxophonist moves to Tokyo with the dream of playing www.netflix.com

📑さいごに

ここまで長文を読んでいただきありがとうございました。 視聴後、どうしてもこの感動を伝えたくて一気に記事にしました。

私のXのアカウントや、毎週水曜日に発行しているニュースレターには本記事のような仕事に役立つトピックスや、AIなど新しい技術を試し、検証した結果をお届けしています。

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こんにちは！テツメモです。

今日は、Googleが公開した「生成AI検索最適化ガイド」について整理します。

🔗Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features on Google Search

これ、AI時代にブログやメディア、企業サイト、ニュースレターを書いている人にとって、かなり大事な内容でした。

というのも最近、こんな話が増えています。

• AI検索に拾われるには、llms.txtを作った方がいい

• AIに読まれやすいように、記事を細かく分割した方がいい

• AEOやGEOという新しい検索対策をやらないといけない

• AIに引用されるために、専用の書き方へ変えた方がいい

もちろん、こういう話の中には参考になるものもあります。

でも一方で、「本当にそこまでやる必要あるの？」という違和感もありました。

今回のGoogle公式ガイドは、その違和感に対してかなりはっきり答えてくれています。

ざっくり言うと、Googleの答えはこうです。

AI検索向けの特別な裏技より、読者にとって本当に役立つ独自コンテンツを作ってください。

地味に見えますが、これはかなり重要な示唆です。

AI検索の時代になっても、結局問われるのは「AIにどう見せるか」ではなく、「人間にとって満足できるページか」なんですよね。

今回は、Google公式ガイドの内容をもとに、次の4点をできるだけわかりやすくまとめます。

• 生成AI検索でもSEOはまだ意味があるのか

• Googleが重視しているコンテンツとは何か

• やらなくていいAI検索ハックは何か

• これから記事を書く人が意識すべきこと

この記事を読んでほしい人

この記事は、こんな人に向けて書いています。

• ブログやnote、Substackを書いている人

• 企業サイトやオウンドメディアを運営している人

• AI検索で自分の記事が見つかるか気になっている人

• AEOやGEOという言葉に少し焦っている人

• 「結局、何をすればいいの？」を知りたい人

結論から言うと、焦らなくて大丈夫です。ただし、何もしなくていいわけでもありません。

小手先のAI対策に走るより、記事の中身・構成・読みやすさ・独自性を見直すこと。ここに戻るのが、いちばん強いと思います。

生成AI検索でも、SEOはまだ意味がある

まず、Googleはかなりはっきり言っています。

生成AI検索でも、SEOの基本は引き続き重要です。

なぜなら、Google検索の生成AI機能は、Googleの検索インデックスやランキング、品質評価の仕組みに根ざしているからです。

少しややこしく聞こえるので、かんたんに言い換えます。

AI検索は、従来の検索とはまったく別の場所で動いている魔法ではありません。Googleがこれまで集めてきたWebページの情報をもとに、ユーザーの質問へ答えようとしています。

つまり、AI検索に出てくるためにも、まずはGoogleがページを見つけられることが大前提です。そのうえで、次の点が評価されます。

• そのページは信頼できるか

• 読者にとって役立つか

• 内容がわかりやすいか

• 独自の視点があるか

• ページとしてちゃんと読める状態か

ここは、従来のSEOとかなり重なっています。

なので、「AI検索時代だから、SEOはもう終わり」というより、

SEOの表面的なテクニックではなく、SEOの本質がより問われるようになった

という捉え方の方が近いと思います。

Googleが説明している2つの仕組み

今回のガイドでは、生成AI検索の裏側にある考え方として、2つの言葉が出てきます。

ひとつは「RAG」、もうひとつは「Query fan-out」です。英語だと少し難しく見えますが、ここはざっくり理解で大丈夫です。

RAGは、AIが答えを作るときに、検索インデックスから関連するページを探し、その情報を根拠にする仕組みです。要するに、AIが何もないところから適当に答えているのではなく、検索で見つけた情報を見ながら回答を作るイメージです。

Query fan-outは、ユーザーの質問をもとに、関連する複数の検索を同時に走らせる仕組みです。

たとえば、ユーザーが「雑草だらけの芝生を直す方法」と検索したとします。すると裏側では、

• 芝生に使える除草剤

• 薬品を使わずに雑草を取る方法

• 芝生に雑草が生えるのを防ぐ方法

のように、関連する問いへ広げて情報を探します。

ここがかなり面白いところです。AI検索は、単に1つのキーワードだけを見ているわけではありません。ユーザーの悩みを分解し、周辺の疑問まで広げながら、役に立ちそうなページを探しています。

ということは、これからの記事作りで大事になるのは、「このキーワードを入れる」だけではありません。読者が本当に知りたいことを、どこまで先回りして整理できるか。ここがかなり重要になっていきます。

いちばん大事なのは「誰が書いても同じ記事」から抜けること

今回のガイドで、個人的にいちばん大事だと思ったのが「non-commodity content」という考え方です。

直訳すると少しわかりにくいですが、要するに、

誰が書いても同じような情報ではなく、その人だから書ける情報

ということです。

Googleは、独自の視点や経験に基づいたコンテンツを重視しています。

たとえば、「初めて家を買う人への7つのヒント」のような一般的な記事は、よくある内容になりやすい。一方で、「なぜ私たちは住宅検査を省略し、結果的に費用を抑えられたのか」のような記事には、書き手の経験や判断が入ります。

もちろん、後者が常に正解という話ではありません。でも、AIで誰でも要約記事を作れる時代になるほど、価値が出るのは後者です。

体験・判断・失敗・比較、現場で感じた違和感。

こういうものは、ただ情報を集めただけの記事には入りにくい。そして、読者が本当に知りたいのも、多くの場合そこだったりします。

「一般論としてはわかった。で、実際どうなの？」

この問いに答えられる記事が、AI検索時代にはより強くなると思います。

「AI向けに書く」のではなく、「人間が満足するように書く」

Googleは、生成AI検索向けに特別な書き方へ変える必要はないとも説明しています。

これはかなり大事です。

AIに拾われたいと思うと、ついこう考えたくなります。

• AIが読みやすい文章構造にしよう

• AIに引用されそうな短文を増やそう

• あらゆる言い換えキーワードを入れよう

• 質問形式の見出しを大量に作ろう

もちろん、読みやすい構成にすること自体は良いことです。でも、それが「読者のため」ではなく「AIに読ませるため」だけになると、だんだん不自然になります。Googleのガイドは、ここにブレーキをかけています。

読者にとって読みやすい見出しを作る、段落を整理する、必要なら画像や動画を入れる、ページの表示速度やスマホでの見やすさも整える——これは全部大事です。

でも、目的はAIを攻略することではありません。読者がそのページを開いたあと、「読んでよかった」と思える状態にすること。ここを外すと、本末転倒になります。

Googleが「やらなくていい」と言っていること

今回のガイドで特に話題になりそうなのは、Googleが「これは無視していい」と整理している項目です。主に次の5つです。

1. llms.txtなどの特別なAI用ファイル

Googleは、生成AI検索に出るために、新しい機械可読ファイルやAI向けテキストファイル、特別なMarkdownを作る必要はないと説明しています。

Web上のいろいろなファイルをGoogleが見つける可能性はあります。でも、それが特別扱いされるという意味ではありません。

2. AIに理解されやすいように記事を細かく分割すること

記事を小さな部品に分ければAIが理解しやすい、という話もあります。でもGoogleは、そうする必要はないとしています。

短いページが合う場合もあれば、長いページが合う場合もある。理想のページ長があるわけではなく、読者とテーマに合わせるのが大事です。

3. AI検索専用の書き方へ変えること

Googleは、AIシステム専用の書き方にする必要はないとも言っています。

AIは同義語や意味の近さを理解できます。なので、すべてのロングテールキーワードや検索パターンを無理に詰め込む必要はありません。

4. 不自然な外部言及を増やそうとすること

AI検索では、商品やサービスについてWeb上で何が言われているかが参照されることがあります。ただし、不自然な言及を増やそうとすることは有効ではない、というのがGoogleの立場です。

AI検索対策という名目で無理やり言及を増やす方向に行くと、長期的には信頼を失いやすい。ここはかなり現実的な判断だと思います。

5. 構造化データだけに過剰集中すること

構造化データは、通常の検索結果でリッチリザルトの対象になるために役立つ場合があります。ただし、生成AI検索に出るために必須というわけではありません。

特別なschema.orgマークアップを追加すればAI検索で有利になる、という単純な話ではないということです。

ワンポイントTip：AI検索対策は「問いの棚卸し」から始める

ここまで読むと、「結局、何をすればいいの？」となると思います。

私なら、まずは記事を書く前に、キーワードではなく「読者の問い」を並べます。たとえば今回のテーマなら、

• AI検索でもSEOは必要なのか

• AEOやGEOは何が違うのか

• llms.txtは本当に必要なのか

• Googleは何を評価しているのか

• 記事を書く人は何を変えるべきなのか

• 逆に、やらなくていいことは何か

こんな感じです。

ここで大事なのは、問いをただ増やすことではありません。読者が本当に知りたい順番に並べることです。この順番がうまくできると、記事全体がかなり読みやすくなります。

AI検索に強い記事を作るというより、読者が迷わず理解できる記事を作る。結果として、それがAI検索にも見つけられやすい状態につながるのだと思います。

これから記事を書く人が意識したいこと

今回のGoogle公式ガイドを読んで、私がいちばん強く感じたのは「原点回帰」です。

AI検索という言葉だけを見ると、何かまったく新しい対策が必要に見えます。でもGoogleが言っていることは、かなり一貫しています。

• 読者に役立つ内容にする

• 独自の視点や経験を入れる

• わかりやすく整理する

• Googleが読める状態にする

• 不自然なハックに寄りすぎない

これは、昔から良い記事に必要だったことでもあります。

ただ、AIによって「平均的な記事」は一気に増えました。だからこそ、平均から抜ける必要があります。

そのために必要なのは、難しい技術というより、「自分は何を見て、何を試して、何に気づいたのか」をちゃんと書くこと。AIで調べれば出てくる情報に、自分の経験や判断を重ねること。読者が次の行動を決められるところまで、具体的に整理すること。

ここが、これからますます大事になると思います。

おわりに

Googleの生成AI検索最適化ガイドを一言でまとめるなら、

AIを攻略しようとするより、読者の満足をちゃんと作ろう

ということだと思います。

AI検索の登場で、検索体験は変わります。でも、良いコンテンツの条件が全部ひっくり返るわけではありません。

誰の、どんな困りごとを、どれだけ具体的に解決できるか。ここから逃げない記事が、結局いちばん強い。

生成AI検索対策とは、新しい裏技の名前ではなく、コンテンツ作りの原点回帰なのかもしれません。

もし最近、「これは本当にAI検索対策になるのかな？」と感じた施策や言説があれば、ぜひコメントで教えてください。私もそこからまた考えてみたいです。

今回も最後まで読んでいただきありがとうございました！

参考リンク

• Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features on Google Search

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1年前には、Xから読者が来るのは当たり前だった。

でも、その当たり前が一晩で消えることがある。今回の記事で紹介されているSubstackの話は、まさにそれだった。

Substackはニュースレター配信ツールだと思われがちだ。メールを書き、有料購読を受け取り、読者に届ける場所。そう聞くと便利な道具に見える。

でも、ジャバ・ザ・ハットリさんの記事を読むと、少し見方が変わる。Substackが作ろうとしていたのは、ただの配信ツールではない。書き手と読者が、XやFacebookの機嫌に振り回されずにつながるための「自分たちの庭」だった。

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Xに頼りきる怖さが、現実になった

記事の冒頭で出てくるのは、かなり強烈な場面だ。

SubstackのCEO、クリス・ベストは、イーロン・マスクに深夜のTwitter本社へ呼び出される。マスクはSubstackを買収しようとした。しかしSubstack側には、別の計画があった。

それが「Substack Notes」だ。

ものすごくざっくり言うと、Substack内で書き手や読者が投稿を見つけ、やりとりできる機能。Twitterによく似た場所を、Substackの中に作ろうとしていた。

🔗Substack Notesを確認する

クリスはその計画を正直に伝えた。すると返ってきた言葉は短かった。

「ローンチするな」

それでもSubstackはローンチした。

すると報復が起きる。Twitter上で「Substack」という単語が検索しづらくなり、Substackへのリンクを含む投稿は広がりにくくなった。リンクを押した時に、意図的な遅れも発生したという。

ネットの世界で5秒待たされるのは、かなり長い。リンクを押した後なら、「あれ、壊れてる？」と思うには十分すぎる。

ここで見えてくるのは、ひとつの怖さだ。集客を他人の場所に任せすぎると、ルール変更ひとつで読者との道が細くなる。

実際に私も当時はSubstackを始めたばかりで、SubstackアカウントをXで拡散しようとしたが、いきなりインプレッションが下がったり、そのポストには全く反応がなかったりと異常事態を経験した。

Substackは、ただのメール配信ではなかった

Substackを始めたばかりの人ほど、最初はこう考えやすい。

• メールを送れる

• 有料購読を作れる

• 決済もできる

• 書く場所として使える

もちろん、それは間違いではない。でもSubstackの本質は、もう少し深い。

創業者たちは、広告で成り立つネットの仕組みに疑問を持っていた。クリックされるほどお金になる。長く見られるほど評価される。すると、怒りや対立をあおる内容が強くなる。

Substackが目指したのは、そこから離れた仕組みだった。

読者が「この人の文章を読みたい」と思い、自分のお金で支える。書き手は広告主ではなく、読者の方を向く。そこには、バズよりも信頼の積み重ねがある。

記事では、Substackを「文化のための新しい経済エンジン」として紹介している。ちょっと大きな言葉に聞こえるかもしれない。でも言い換えると、こういうことだと思う。

書き手が読者と直接つながり、その関係が収入になる場所。

初日に1000万円稼いでも、簡単ではない

Substackの始まりは、とても派手だった。

最初のユーザーは、中国情勢のニュースレター『Sinocism』を書いていたビル・ビショップ。すでに3万人以上の読者を持っていた人物だ。

彼は有料化したその日に、約10万ドルを売り上げた。当時のレートで1000万円以上。いきなり漫画みたいな結果が出たわけだ。

でも、ここが面白い。

その成功は、Substackにとって祝福であり、同時に罠でもあった。

なぜなら、ビル・ビショップのような人は、そう簡単には見つからないからだ。最初から3万人の読者がいて、お金を払う準備までできている。そんな書き手は、どこにでもいるわけではない。

これは、Substackを始めたばかりの人にも刺さる話だ。大きく当たる人を見ると、自分も同じようにできる気がしてくる。でも本当に大事なのは、一発の成功ではない。

読者との関係を、少しずつ自分の場所に積み上げることだ。

なぜTwitterに消されても死ななかったのか

Substackがマスクの攻撃を受けても生き残れた理由は、記事の中ではかなりはっきりしている。

それは、前から準備していたからだ。

XやFacebookから読者が来ることに頼りながらも、Substackは自分たちの中に読者が回る仕組みを作った。

たとえば、こういうものだ。

1. Readerアプリで購読記事をまとめて読めるようにする

2. おすすめ機能で新しい書き手を発見できるようにする

3. NotesでSubstack内の交流を生む

4. メールを通じて読者との直接の道を保つ

SNSでバズる方がわかりやすいし、数字も派手に動く。でも、嵐が来た時に効いたのは、この地味な準備だった。

クリス・ベストは、同じことが2019年に起きていたら会社は死んでいただろう、と振り返っている。つまり、Substackはたまたま助かったのではない。

Xに頼りながらも、Xだけに頼らない場所を作っていた。

ここが一番大きい。

これからSubstackを始める人が見るべきこと

Substackを知ったばかりの人は、まず「何を書けば読まれるか」を考えると思う。

もちろん、それは大事だ。でもこの記事を読むと、もうひとつ考えたくなる。

読者とどこでつながるのか。Xで見つけてもらう。Instagramで知ってもらう。Threadsで広げる。どれも使っていい。ただし、その場所は借り物だ。借り物の場所では、急にルールが変わる。

だからこそ、Substackのような場所では、読者との直接の関係を少しずつ作る意味が出てくる。

• SNSは出会いの場所

• Substackは関係を育てる場所

• メールは読者に届く道

• 有料購読は信頼が形になる仕組み

Substackは、SNSの代わりになる魔法の道具ではない。SNSで出会った人と、もう少し深くつながる場所だ。

バズよりも、読者との庭を育てる

個人的に、この話で一番おもしろいのは「勝ち方」が派手ではないところだ。

Substackは、マスクと正面から殴り合って勝ったわけではない。Twitterなしで一瞬で伸びる裏技を見つけたわけでもない。

やったことは、ずっと地味だ。自分たちのアプリを作る。おすすめ機能を整える。書き手と読者が直接つながる仕組みを強くする。広告ではなく購読で回る設計にする。

まさに、庭を育てるような話だと思う。

Substackの物語は、これからの個人クリエイターにとってかなり大事な問いを投げている。

あなたの読者は、どこにいるのか。

そして、その読者との道は、誰のものなのか。

Xで伸びることは嬉しい。でもXだけに命綱を預けるのは怖い。Substackが1700億円企業になった背景には、その怖さを見ていた人たちの準備があった。

これからSubstackを始めるなら、ただ記事を置く場所として見るのは少しもったいない。

読者との関係を、自分の手元に少しずつ戻していく場所。

そう考えると、Substackの見え方はかなり変わる。

より詳しい内容は@nodenodenode1さんの以下の記事にて [初日に1000万円を稼いだニュースレーターから始まったサブスタックがその後どうやってイーロン・マスクと対決し、1700億円企業になったのか]の話

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LINEスタンプを作ろうと思い立って、iPadやペンタブに向かった経験、ありませんか？ またはAIにお願いして色々修正しながら作る経験とか。

「うちの愛犬のスタンプを作りたい」 「自分が描いたオリジナルキャラクターを、友達との会話で使いたい」 「AIで生成したキャラを使って手書き風のLINEスタンプを作りたい」

最初はワクワクしながら描き始めるんです。でも、3個、4個と作るうちに、だんだん手が止まってくる。

「あと30個も作るの…？」 「背景を全部透過して、サイズを揃えて、ZIPファイルにまとめる作業、面倒くさすぎる…」

結局、下書きのまま放置されたスタンプ案が、フォルダの奥底に眠っている。私も過去に何度も同じ挫折を味わいました。クリエイティブな情熱はあっても、単純作業の連続に心が折れてしまうんですよね。

もし今、あなたが同じように「スタンプ作り」の壁を感じているなら、今日お話しする内容は、その重い扉をあっさりと吹き飛ばしてくれるはずです。

実は今、ChatGPTの最新画像生成モデル「GPT-Image-2」を使うと、信じられないことが起きます。

たった1つのプロンプト（指示文）を投げるだけで、36個のLINEスタンプが一気に完成するんです。

しかも、ただ画像が生成されるだけではありません。

36個のスタンプが1つのファイルに綺麗にトリミングされ、なんと「ZIPファイル」として納品されます。

しかもすべて背景が透過された状態でのバージョンも作ってくれる。

これ、別のツールを開く必要は一切ありません。全部、ChatGPTの画面の中だけで完結してしまうんです。

「絵を描くのは好きだけど、量産するスタミナがない」 「キャラクターのアイデアはあるのに、形にする技術や時間がない」 「副業としてスタンプ販売に挑戦したいけれど、作業コストが見合わない」

そんな悩みを抱えるすべてのクリエイターや、自分のアイデアをサクッと形にしたい人にとって、これはまさに革命的な誰でもできるワークフローです。

今日は、この「1プロンプトで36個のLINEスタンプを自動生成する魔法の手順」と、そのままコピペして使えるプロンプトの全文を余すことなく公開します。

さらに、自分好みにカスタマイズする方法や、AIに一言お願いするだけで変更できるTipsも全部まとめました。

GPT-Image-2の何が凄いのか？

「AIで画像を作るなんて、もう珍しくないでしょ？」

そう思った方もいるかもしれません。確かに、MidjourneyやこれまでのDALL-E 3でも、スタンプ風の画像を作ることはできました。Nano Banana Proを使えば日本語表現も行けます。

でも、今回のGPT-Image-2は「実用性」のレベルが桁違いなんです。

何が凄いのか。最大の衝撃は「1プロンプトで36個完成する」という圧倒的な生産性です。

従来のAI画像生成では、1回の指示でせいぜい4枚の画像しか作れませんでした。LINEスタンプを40個作ろうと思ったら、何度も何度もプロンプトを打ち直し、キャラクターの顔が変わらないように祈りながら生成ボタンを押し続ける必要がありました。

また、たとえ出来たとしても品質にムラがあり、結局はコツコツ指示を出して修正を繰り返す必要がありました。

でも、GPT-Image-2は違います。

「3列×3行のシートを4セット作って」と指示するだけで、合計36コマのスタンプを一気に描き上げてくれるんです。しかも、添付したオリジナルキャラクターの画像をしっかり参照して、一貫したデザインで出力してくれます。

さらに驚くべきは、その後の「納品プロセス」です。

通常なら、生成された1枚の大きなシート画像をダウンロードして、Photoshopなどの画像編集ソフトを開き、1コマずつ切り抜いて、背景を透明にして、それぞれに名前をつけて保存し、最後にZIPファイルにまとめる……という地獄のような単純作業が待っています。

しかし、GPT-Image-2はこの面倒な作業をすべてChatGPTの画面内で完結させてしまいます。

プロンプトを投げて数分待つだけで、「はい、36個の背景透過済みスタンプをZIPにまとめましたよ」と、完成品をポンと渡してくれるんです。

そう気づいた瞬間、私の中で何かが繋がりました。

これは単なる「お絵かきAI」ではなく、私たちの面倒な作業を肩代わりしてくれる「優秀なアシスタント」なんだと。

去年のモデル（GPT-Image-1.5）と比べても、日本語のクオリティと配置の正確性が雲泥の差です。スタンプ内に「おはよ〜」「ありがとっ！」といった日本語テキストを手書き風に入れてくれるのですが、以前は文字が崩れたり誤字が出たりすることが多かった。今のGPT-Image-2はそれがほとんどなくなっています。

過去に作った懐かしのLINEスタンプ…

コピペでOK！36個一括生成プロンプト（完全版）

「理屈はわかったけど、どうやって指示を出せばいいの？」

そうですよね。AIに複雑な指示を出すのは難しそうに感じるかもしれません。でも大丈夫です。私が実際に使って成功したプロンプトを、そのまま公開します。

使い方は簡単です。ChatGPT（GPT-Image-2が使える環境）を開き、あなたのオリジナルキャラクターの画像を2枚添付して、以下のプロンプトをコピペするだけです。

添付の画像を元に、以下のプロンプトで合計4枚の画像を生成して　1:1で


character_1:
  name: 添付画像1
  description: |
    可愛く、元気な印象。

character_2:
  name: 添付画像2
  description: |
    表情豊かで、Character1の隣や肩の上などにいて、同調または補足的に動作や表情をする。

style:
  background: 白
  layout: 3列×3行 × 4セット（全36コマ）
  outline: 柔らかい線画、デフォルメ調
  text_style: 手書き風、感情に応じた色付き（太字）
  atmosphere: 明るくかわいいLINEスタンプ風

panels:
  - position: 1セット目 左上
    text: おはよ〜
    text_color: 黄色
    girl_pose: 手を振る元気な挨拶、笑顔
    penguin_pose: 羽を振って一緒に挨拶

  - position: 1セット目 中央上
    text: ありがとっ！
    text_color: オレンジ
    girl_pose: 軽くお辞儀、目を細めた笑顔
    penguin_pose: 両手を合わせてぺこり

  - position: 1セット目 右上
    text: おつかれさま〜
    text_color: 青
    girl_pose: 敬礼ポーズ、微笑み
    penguin_pose: 肩の上で敬礼

  - position: 1セット目 左中
    text: OKだよ〜
    text_color: 黄緑
    girl_pose: 親指を立てて笑顔
    penguin_pose: にこにこ＋キラキラの星

  - position: 1セット目 中央中
    text: ごめーん
    text_color: 青
    girl_pose: 困り顔＋両手合わせて謝罪
    penguin_pose: 頭を下げてしゅんとする

  - position: 1セット目 右中
    text: いま行くー！
    text_color: 赤
    girl_pose: 走っている、元気な笑顔
    penguin_pose: 一緒に跳ねながらついていく

  - position: 1セット目 左下
    text: よろしくね
    text_color: ピンク
    girl_pose: 丁寧にお辞儀、微笑み
    penguin_pose: 横でぺこりとお辞儀

  - position: 1セット目 中央下
    text: おやすみ〜
    text_color: 紫
    girl_pose: 枕を抱えて眠そうな顔、あくび
    penguin_pose: ナイトキャップを被ってウトウト

  - position: 1セット目 右下
    text: またね！
    text_color: オレンジ
    girl_pose: 大きく手を振って見送る
    penguin_pose: 寂しそうに小さく羽を振る

  - position: 2セット目 左上
    text: えっ！？まじで？
    text_color: 水色
    girl_pose: 驚き顔（目を丸く、口をあける）
    penguin_pose: 驚き表情＋汗マーク

  - position: 2セット目 中央上
    text: ちょっと～！！
    text_color: オレンジ＋青
    girl_pose: 両手を広げて叫ぶ、焦り顔
    penguin_pose: 焦ってタジタジ（汗マーク）

  - position: 2セット目 右上
    text: やったー！
    text_color: 赤
    girl_pose: 両手を上げてジャンプ、満面の笑み
    penguin_pose: 万歳して一緒に喜ぶ

  - position: 2セット目 左中
    text: むかっ
    text_color: 赤
    girl_pose: 頬を膨らませて腕組み、怒り顔
    penguin_pose: プイッとそっぽを向く

  - position: 2セット目 中央中
    text: ぴえん
    text_color: 青
    girl_pose: ウルウルした瞳で泣きそう
    penguin_pose: 大号泣して地面を叩く

  - position: 2セット目 右中
    text: じーっ
    text_color: グレー
    girl_pose: 壁の影から覗き込む、真顔
    penguin_pose: 肩の上で双眼鏡を覗く

  - position: 2セット目 左下
    text: わくわく♪
    text_color: ピンク
    girl_pose: 頬を染めて期待に満ちた顔
    penguin_pose: 目をキラキラさせて待機

  - position: 2セット目 中央下
    text: なるほど！
    text_color: 黄色
    girl_pose: ポンと手を打つ、ひらめき顔
    penguin_pose: ウンウンと深く頷く

  - position: 2セット目 右下
    text: それな
    text_color: 緑
    girl_pose: ビシッと指を差す、ドヤ顔
    penguin_pose: 横で全力の頷き

  - position: 3セット目 左上
    text: がんばれー！
    text_color: オレンジ
    girl_pose: 拳を握ってエールを送る
    penguin_pose: 旗を一生懸命振る

  - position: 3セット目 中央上
    text: お願いっ
    text_color: ピンク
    girl_pose: 両手を合わせて上目遣い
    penguin_pose: 一緒に拝むポーズ

  - position: 3セット目 右上
    text: 了解です！
    text_color: 緑
    girl_pose: ビシッと敬礼、キリッとした笑顔
    penguin_pose: 女の子の頭の上で敬礼

  - position: 3セット目 左中
    text: 無理〜！！
    text_color: 青
    girl_pose: 両手でバツ印、白目をむく
    penguin_pose: 泡を吹いて倒れている

  - position: 3セット目 中央中
    text: 大丈夫？
    text_color: 黄緑
    girl_pose: 覗き込むように心配そうな顔
    penguin_pose: 背中をポンポン叩く

  - position: 3セット目 右中
    text: ぱちぱちぱち
    text_color: オレンジ
    girl_pose: 笑顔で拍手、キラキラマーク
    penguin_pose: 羽を叩いて一緒に拍手

  - position: 3セット目 左下
    text: おめでとう！
    text_color: 赤
    girl_pose: クラッカーを鳴らす、大喜び
    penguin_pose: 紙吹雪をまいて祝福

  - position: 3セット目 中央下
    text: 楽しみ〜！
    text_color: ピンク
    girl_pose: スキップしている、楽しそうな顔
    penguin_pose: 浮き輪を持って準備万端

  - position: 3セット目 右下
    text: さすが！
    text_color: 黄色
    girl_pose: 両手で親指を立てる
    penguin_pose: 「NO.1」の看板を掲げる

  - position: 4セット目 左上
    text: はらぺこ…
    text_color: 茶色
    girl_pose: お腹を押さえて力尽きそう
    penguin_pose: 空の皿とスプーンを持って待機

  - position: 4セット目 中央上
    text: もぐもぐ
    text_color: オレンジ
    girl_pose: 頬張って幸せそうな顔
    penguin_pose: 一緒に魚（好物）を食べている

  - position: 4セット目 右上
    text: 休憩中〜
    text_color: 緑
    girl_pose: お茶を飲んでホッとする
    penguin_pose: 湯呑みを抱えてのんびり

  - position: 4セット目 左中
    text: チラッ
    text_color: グレー
    girl_pose: 画面の端からひょっこり出す
    penguin_pose: 女の子の下からひょっこり

  - position: 4セット目 中央中
    text: 逃げろー！
    text_color: 青
    girl_pose: 砂煙を上げて全力疾走
    penguin_pose: 必死に後ろからついていく

  - position: 4セット目 右中
    text: 準備中…
    text_color: 黄色
    girl_pose: 鏡の前で身支度、真剣な顔
    penguin_pose: ブラシを持って手伝うふり

  - position: 4セット目 左下
    text: 到着っ！
    text_color: 赤
    girl_pose: 目的地でポーズ、達成感のある顔
    penguin_pose: 地図を広げてピース

  - position: 4セット目 中央下
    text: ぐったり
    text_color: 青
    girl_pose: 床にのの字を書いて落ち込む
    penguin_pose: 氷の嚢を頭に乗せてダウン

  - position: 4セット目 右下
    text: ぺこり
    text_color: 黒
    girl_pose: 丁寧にお辞儀、感謝の表情
    penguin_pose: 帽子を脱いで一緒にお辞儀

はい、LINEスタンプ36個完成です！

このプロンプトの構造、実はすごくシンプルなんです。

まず、character_1とcharacter_2で、添付した画像がどんなキャラクターなのかをAIに教えます。次に、styleで「どんな雰囲気のスタンプにしたいか」を指定します。そして一番重要なのがpanelsの部分です。

ここで、36コマそれぞれにどんな文字を入れるか、どんな色にするか、キャラクターにどんなポーズをとらせるかを具体的に指示しています。

これだけで、AIがキャラクターの表情やポーズを文字に合わせて自動で考え、36個のスタンプを描き上げてくれるんです。

LINEスタンプ36個を個別ファイルに分ける指示

生成が終わったら、続けてこのように指示してください。

各画像9×9のスタンプです。全てスタンプ用に切り取り、1つのファイルにして、合計36個のファイルとしてZIPファイルとして納品してください。別パターンとしてプロレベルのLINEスタンプに仕上げるよう、背景を除去したバージョンもZIPで納品してください。

※画像は生成せず、加工作業のみ実行

これで、ほぼLINEスタンプとして申請できる状態の素材が完成します。

背景ありバージョン

背景透過バージョン

AIに一言お願いするだけ！カスタマイズTips

「このプロンプト、自分のキャラクターに合わせて変えたいけど、どこをどう変えればいいの？」

そう思った方、安心してください。GPT-Image-2はAIなので、生成後に「ここをこう変えて」と日本語でお願いするだけで、柔軟に対応してくれます。もう手書きで書き換える時代は古いので、迷わずAIに指示を出しましょう。

実際に私が試した、便利なカスタマイズ例をまとめました。

キャラクターが1人の場合

スタンプに登場させるキャラクターは、必ずしも2人でなくても大丈夫です。1人のキャラクターだけでスタンプを作りたい場合は、プロンプトの冒頭部分をこのように変えるだけです。

添付の画像を元に、以下のプロンプトで合計4枚の画像を生成して　1:1で

character_1:
  name: 添付画像1
  description: |
    可愛く、元気な印象。

style:
  background: 白
  layout: 3列×3行 × 4セット（全36コマ）
  outline: 柔らかい線画、デフォルメ調
  text_style: 手書き風、感情に応じた色付き（太字）
  atmosphere: 明るくかわいいLINEスタンプ風

panels:
（以降は同じ）

character_2の記述を丸ごと削除して、panelsの中のchar2_poseの行も削除するだけです。

スタイルを変えたい

生成後に「もっとゆるいタッチにして」「水彩画風にして」「アメコミ風にして」と一言伝えるだけで、スタイルを変えてくれます。

プロンプトのstyleセクションのoutlineとatmosphereを変えるのが基本ですが、生成後に追加指示を出す方が手軽です。

生成したスタンプのスタイルを、水彩画風に変えてください。キャラクターのデザインはそのままで、塗りのタッチだけ変更してください。

背景色を変えたい

デフォルトは白背景ですが、パステルカラーや透明背景にすることもできます。

背景色をパステルイエローに変えてください

または、最初から透明背景で生成したい場合は、styleのbackgroundを透明に変えておくと良いです。

テキストのフォントや色を変えたい

「全部のテキストをもっと太く、ポップな感じにして」「テキストの色を全部ビビッドカラーに統一して」といった指示も通ります。

全コマのテキストを、もっと太くてポップなフォントに変えてください。色はビビッドカラーで統一してください。

セリフを自分好みに変えたい

36コマのセリフは、完全に自由に変えられます。「推し活用のスタンプにしたい」「ビジネス用のスタンプにしたい」など、用途に合わせてpanelsのtext部分を書き換えるだけです。

例えば、ビジネス用にするなら、こんな感じです。これもAIに「ビジネス風にして」と指示すれば、簡単に差し替わります。

panels:
  - id: 1
    text: "お疲れ様です"
  - id: 2
    text: "ご確認お願いします"
  - id: 3
    text: "了解しました"
  - id: 4
    text: "ありがとうございます"
（以降、ビジネス用のセリフを続ける）

生成後にテキストを修正したい（Lovartを使う方法）

GPT-Image-2は日本語テキストの精度がかなり上がりましたが、それでもたまに誤字が出ることがあります。そんな時に便利なのが「Lovart」というツールです。

LovartはGPT-Image-2の生成に対応しており、生成された画像内のテキストをピンポイントで編集できます。「おはよ〜」が「おはよ～」になってしまったとか、文字の位置がずれているといった細かい修正に大活躍します。BASICプラン以上なら無制限で使えるので、スタンプ制作を本格的にやりたい方にはおすすめです。

Lovartの招待コード

GPT-Image-2のさらなる可能性（応用編）

GPT-Image-2の凄さは、LINEスタンプ作りだけにとどまりません。

使ってみるとわかります。このAI、キャラクターの一貫性を保ったまま、様々なバリエーションの画像を作るのが異常に得意なんです。

オリキャラのストーリーブックを作る

キャラクターシートを1枚投げて、「このキャラクターが活躍するストーリーブックを作って」とお願いするだけで、絵本のような8枚セットの画像が完成します。

コツは、ChatGPTの「拡張」機能をONにして実行することです。通常の生成では4枚が上限ですが、「拡張」をONにすることで、AIが数分以上かけて8枚を一気に生成してくれます。

さらに、こんな指示を組み合わせると、プロ並みの設定資料集が出来上がります。

添付のキャラクターシートを元に、以下の3点を作成してください。

1. 基本カラーパレットと影・彩度の設定シート
2. キャラクターモデルシート（正面・横・後ろ・斜め45度）
3. 表情シート（喜・怒・哀・楽・驚・恥ずかしい・眠い）

これを投げると、まるでプロのアニメーターが描いたような、完璧な設定資料集が出てきます。楽しすぎて本当に時間が溶けます。

オシャレなレシピ集を作る

料理の写真を投げて「オシャレなレシピ集にして」と指示するだけで、雑誌の1ページのような美しいレイアウトの画像が完成します。

去年のモデル（GPT-Image-1.5）と比べると、日本語のクオリティと配置の正確性が雲泥の差です。材料の分量、手順の番号、料理名の見出しなど、複雑なレイアウトも綺麗に整えてくれます。

プロンプトはシンプルで大丈夫ですが、こだわるならYAML式プロンプトがオススメ！

添付の料理写真を使って、おしゃれな雑誌風のレシピカードを作成してください。 料理名、材料（2人分）、作り方（3〜5ステップ）を含めてください。 フォントは手書き風で、全体的にナチュラルでおしゃれな雰囲気にしてください。

オリキャラを使った映画風ポスターを作る

自分のキャラクターを主役にして、ハリウッド映画のような大迫力のポスターを作ることもできます。

元々はSEIIIRUさんのシンプルなプロンプトをベースに、細かい点を調整できるようにした手法で、キャラクターシートを1枚投げるだけでハイクオリティな映画ポスターが仕上がります。

添付のキャラクターを主役にした、映画のポスターを作成してください。

タイトル: （あなたの映画タイトル）
ジャンル: アクション / ファンタジー / ラブストーリー など
雰囲気: ハリウッド大作風、スタイリッシュ
キャッチコピー: （任意）
背景: ドラマチックな夕焼けの都市 など

オリキャラを作り、キャラクターシートを用意しておくと、いつでも遊べて便利です！

おわりに

「LINEスタンプを作るのは大変」という常識が、GPT-Image-2の登場で完全に覆りました。

1プロンプトで36個完成、背景透過からZIP化まですべてChatGPT内で完結、そしてオリジナルキャラクターの一貫性を保ったまま生成できる。この3つが揃ったことで、「アイデアはあるけど形にできない」という長年の壁が消えたんです。

さらに今日紹介したカスタマイズTipsを使えば、キャラクターのスタイルを変えたり、セリフをビジネス用に変えたり、テキストを後から修正したりと、自分好みに仕上げることもできます。

これまで「面倒くさい」という理由でフォルダの奥底に眠っていたキャラクターたちを、今こそ世に出してあげてください。

まずは、この記事で紹介したプロンプトをコピーして、ChatGPTに貼り付けてみてください。数分後には、あなたのキャラクターが生き生きと動く36個のスタンプが完成しているはずです。

今回も最後まで読んでいただきありがとうございました！

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Google AI Pro（旧Google One AI Premium）に加入していると、実は毎月$10分のクレジットがもらえます。

でも、これを「ちゃんと使えている」人は意外と少ない。

理由はシンプルで、設定しないと消えるからです。翌月末にリセットされて、使い残しは繰り越されない。つまり、放置しているだけで毎月1,500円相当がそのまま消えています。

しかもこれ、設定がちょっと面倒でつまづきポイントが意外に多い

今回は「クレジットを有効化して、APIキーを取得するまで」の3ステップだけに絞ってお伝えします。この先の使い方（Claude CodeからNano Banana 2で画像生成する方法）は、末尾のリンクで詳しく解説しています。

まずはここまでやっておけばOK、という最低限の手順です。

そもそも、なぜAPIキーが必要なの？

クレジットを有効化して$10をGETするだけならAPIの設定は不要です。ただしせっかく毎月使える$10をそのままにしておくのはモッタイナイですよね。そこでこれを有効に「使う」ための手段としてAPIが最適です。

特に最近大人気のClaude Codeで、これは文章を書いたり整理したりするのが得意ですが、画像を生成する機能は持っていません。

そこで使うのが、GoogleのNano Banana 2という画像生成の仕組みです。Claude Codeから「この画像を作って」と頼むと、API（外部サービスへの注文口）を通じてGoogleの画像生成エンジンを呼び出して、結果を返してくれます。

このAPIを使うための「会員証」にあたるのが、APIキーです。

APIキーを持っていると、例えばClaude Codeの中で記事の執筆からサムネイル画像の生成まで完結できるようになります。タブを切り替えてプロンプトを貼り直す手間がなくなります。

費用面では、Google AI Proに加入していれば毎月$10のクレジットが使えるので、使い方次第で実質無料で試せます。

ステップ1：Google Cloudの請求先アカウントを作る

APIを有料プランで使うには、支払い情報を登録した「請求先アカウント」が必要です。

10クレジットの範囲内なら実際の引き落としは発生しませんが、登録しないと10クレジットの範囲内なら実際の引き落としは発生しませんが、登録しないとクレジットが使えません

→ → 以下のURLにアクセスしますhttps://console.cloud.google.com/billing

「アカウントを作成」をクリックして、以下のように入力します。

• 名前：わかりやすい名前（例：My AI Account）

• 国：日本

• 通貨：JPY（自動で設定されます）

クレジットカードの登録を求められますが、クレジットで相殺される範囲では引き落としは発生しません。

ここで一点、大事な注意があります。

Google AI Proの$10クレジットを有効に使うには、このアカウントと、普段Google AI Proを契約しているGmailアカウントが同じである必要があります。別のアカウントで作ってしまうとクレジットが適用されません。ログインしているアカウントを確認してから進めてください。

ステップ2：Developer ProgramとGoogle Cloudを紐づける

請求先アカウントを作っただけでは、$10クレジットはまだ有効になっていません。

Developer Programのページで「どのアカウントにクレジットを適用するか」を手動で設定する必要があります。

→ 以下のURLにアクセスしますhttps://developers.google.com/program/my-benefits

ページを開くと、特典の一覧が表示されます。「$10の毎月の生成AIとCloudクレジット」という項目を見つけてください。

「請求先アカウントを選択」をクリックして、ステップ3で作ったアカウントを選びます。

「常にこの請求先アカウントを使用する」にチェックを入れて申し込むと、毎月自動でそのアカウントにクレジットが付与されるようになります。

その後に「申し込む」をクリックすればOKです。紐づけが完了すると「申し込む」の表示が上記画像のように「クレジットを管理する」に変わります。

この紐づけを一度やっておけば、翌月以降は自動で適用されます。逆に言うと、この設定をしていない間は毎月のクレジットが使われずに消えていたということです。

ステップ3：Google AI StudioでAPIキーを取得する

最後に、APIキーを発行します。

→ 以下のURLにアクセスしますhttps://aistudio.google.com/apikey

Googleアカウントでログインすると、APIキーの管理画面が開きます。

「APIキーを作成」をクリックすると、プロジェクトの選択画面が表示されます。まだプロジェクトがない場合は「新しいプロジェクトを作成」で作ります（名前は何でもOK。例：Nano Banana）。

プロジェクトを選んだら「作成」をクリック。

発行されたAPIキーが表示されるので、メモ帳などにコピーして保存しておいてください。この後の設定で使います。

最後に、Google Cloud側でこのAPIキーが使うプロジェクトに、ステップ3の請求先アカウントを紐づけておきます。

コンソール画面の「お支払い」から設定できます。

⚠️ APIキーは絶対に他人に見せないでください。 知っている人があなたのアカウントを使って費用を発生させることができます。スクリーンショットにも注意してください。

ここまでできたら、次のステップへ

3つのステップが完了したら、以下が手元にある状態です。

• Google Cloud 請求先アカウント（作成済み）

• Developer Programとの紐づけ（完了）

• Gemini APIキー（取得済み）

この先は、APIキーをClaude CodeのMCPに設定して、実際にNano Banana 2で画像生成を動かすフェーズです。

Claude Code×Nano Banana 2 MCPでサムネ画像を一気に生成できる

MCPの設定方法、Windowsで起きやすいエラーの対処法、$10クレジットが本当に適用されているかの確認方法、そして画像生成を自動化するSkillsファイルの配布まで、詳しくは以下の記事で解説しています。

→ 続きはこちら：Google AI Proの無料でもらえる$10クレジット、毎月消えていませんか？Claude Code × Nano Banana 2で有効活用して使い切る方法

設定でつまずいた部分や失敗談もそのまま書いています。同じところで詰まっている方の参考になれば幸いです。

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◆ 【日刊】26/5/10 最新AIトレンド情報サマリー⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

2026年5月10日時点でのAI分野における最新動向を包括的にまとめたものです。

⁠⁠⁠⁠

■概要

・ChatGPT、GPT-5.5 Instantがデフォルトに（ハルシネーション52%減）

・NVIDIA、世界初オープンソース量子AIモデル「Ising」発表

・Anthropic、Claudeの「脅迫」行動を倫理的トレーニングで排除

・中国裁判所「AIによる代替解雇は違法」と画期的判決

・Huxe：元NotebookLM制作陣の音声AI朝番組アプリが完全無料で登場

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◆AIクエスト（今日から始めるAI生活）

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「AIを使えば誰でも稼げる時代が来た」

そう信じて、2023年に何百ものニュースレターが立ち上がった。 そして今、その多くは消えた。

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同じ時代に、同じAIツールを使って、なぜここまで結果が分かれたのか。 ニュースレタープラットフォームを管理してきた立場から、その分岐点を解き明かす。

📉 2023年「AIニュースレター戦争」で何が起きたか

ChatGPTが登場した直後、「AIを使えば読者が来る」という判断で、AIテーマのニュースレターが爆発的に増加した。

しかし残ったのはごく一部だった。

• The Rundown AI：購読者175万人、毎日1万人以上が新規登録

• TLDR：700万人の購読者、年間収益1,000万ドル（約15億円）以上

• Superhuman：4ヶ月で1億5,000万円を達成

消えたニュースレターと生き残ったニュースレター。その違いは「AIを使っているかどうか」ではなかった。

🔑 分岐点は「AIに書かせるか」「AIを使って書くか」の一点だった

The Rundown AIのニック・ヘイカーはこう語っている。

AIは私の代わりに書かない。私が10倍速く書けるようにしてくれる。

この言葉に全てが凝縮されている。

成功したクリエイターの共通点は、「何を読者に届けるべきか」という編集判断を人間が握り続けたことだった。

1. 毎朝500本のニュースを自動収集する（AIの仕事）

2. その中から「本当に読者が知るべき10本」を選ぶ（人間の仕事）

3. 選んだ10本をAIに渡して要点を抽出させる（AIの仕事）

4. その出力を人間が記事として組み立てる（人間の仕事）

AIと人間の役割分担が明確だった。

🚫 「とりあえずAIに書かせた」クリエイターが踏んだ3つの落とし穴

失敗パターンは見ていてほぼ共通していた。

1. 最初の数回でAI生成文章をそのまま配信する

2. 開封率が下がる → 別のAIツールを試す → また下がる

3. 「やっぱりAIは使えない」という結論を出して辞めていく

問題はAIの文章の質ではなかった。 「何を届けるべきか」という編集判断をAIに丸投げしていたことが問題だった。

2026年現在、GmailなどのメールサービスはAI生成の低エンゲージメントコンテンツをスパムに近い扱いで処理し始めている。AIで量を増やしたクリエイターは、エンゲージメントが落ち、配信精度が落ち、購読者が減るという悪循環に入った。

⚡ AIを「使わなかった」クリエイターも直面した壁

「人間が書いたコンテンツの価値が必ず上がる」と確信していたクリエイターも、別の壁にぶつかった。

TLDRのダン・ニは1日30分のキュレーションで16以上のニュースレターを展開した。 Superhumanは週1配信から5ヶ月で週5配信に移行した。

週に1本のニュースレターを丁寧に書いているクリエイターは、AI活用のライバルが週5本を配信する現実の中で戦わなければならなかった。

品質の勝負には勝ちながら、存在感の競争で埋もれていった。

📊 数値で見る、AI時代の成功の実態

beehiivの2025年データが示す現実は明確だ。

• 新規ニュースレターの1年後の中央値購読者数：8,314人（立ち上げ時の17倍）

• 初収益までの平均期間：66日に短縮

AI時代になって参入障壁は下がり、成功の速度は上がった。 ただし、成功するかどうかは以前より「読者を掴む本質的な能力」に依存している。

✍️ AIゴミ時代に生き残るコンテンツの条件

2025年12月、アメリカで「slop（スロップ）」が今年の言葉に選ばれた。 「質の低いAI生成コンテンツのゴミ」という意味のスラングが辞書に公式登録された。

一方で、大手ニュースレタープラットフォームの平均開封率は上昇している。

同じ時代に、相反する結果が出ている。

AIゴミが溢れる時代だからこそ、「人間の判断が入ったコンテンツ」の価値は上がり続ける。 アニメ業界でも、マーケティングでも、ニュースレターでも、構造は同じだ。

あなたは今、AIに「書かせて」いるか。それともAIを「使って書いて」いるか。

その一点が、3年後の結果を決める。

さらに詳しい解説は @nodenodenode1 さんの記事

🤖 AIで億単位を稼ぐ人 vs 収益ゼロの人。ニュースレタープラットフォーム管理者が見てきたその決定的差異とは

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