返信しようとしただけなのに、筆が止まる

LINEを開く。

返信しなきゃいけないメッセージがある。

内容はだいたい決まっている。

「了解しました」だけだと、ちょっと冷たい気がする。
「ありがとうございます！」をつけると、少しテンションが高い気もする。
絵文字を入れるか迷う。
入れたら入れたで、今度はどれにするか迷う。

で、いったん画面を閉じる。

返信しようとしただけなのに、なぜか疲れている。

これ、けっこうありませんか。

ぼくはあります。

どうも理系トレーナー岡田です。
ジムを運営しながら、AIを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

今回は、長い文章を書くときより、短い返信の方が変に時間がかかる現象をAIでうまく解決していきます。

内容より、温度感で迷っている

たぶん、返信文で時間が溶けるときって、内容が決まっていないわけじゃないんですよね。

伝えたいことはある。

行けます。
行けません。
ありがとうございます。
確認します。
少し待ってください。
今回は見送ります。

言いたいこと自体は、だいたい決まっている。

でも、そのまま書くと少し雑に見える気がする。
丁寧にしすぎると、今度は距離が出る。
軽くしすぎると、失礼に見えるかもしれない。

つまり、迷っているのは文章力というより、ちょうどいい塩梅です。

これが地味に難しい。

仕事の返信ほど、筆が止まりやすい

友だちへの返信なら、多少雑でもどうにかなります。

でも、仕事の返信になると急に筆が止まります。

お客さんへのLINE。
問い合わせへの返事。
日程変更の連絡。
断りたいけど、角は立てたくない文章。
ちゃんと感謝は伝えたいけど、長文にはしたくない返信。

こういう文章は、短いのに難しい。

ぼくもジムをやっているので、日々LINEでお客さんとやり取りします。

予約の変更。
体験の案内。
体調不良の連絡。
大会後のメッセージ。
少し落ち込んでいる人への返信。

一文で済むこともあります。

でも、その一文の温度感を間違えたくない。

そう思うと、急に手が重くなるんですよね。

AIに渡すのは、気持ちを抜くことではない

最初、返信文をAIに考えてもらうのは、少し冷たい感じがするかもしれません。

人への返信くらい、自分で考えた方がいいんじゃないか。

そう思う人もいると思います。

ぼくも、最初は少しそう思っていました。

でも、実際に使ってみると感覚が変わりました。

AIに返信を丸投げするというより、言い方の候補を出してもらう感じです。

自分の気持ちはある。
伝えたい内容もある。
でも、言葉の形が決まらない。

そこを手伝ってもらう。

それだけです。

そのまま送る前提にしない

AIに返信文を作ってもらうとき、いきなり完成品を求めると少し使いにくいです。

なぜなら、AIの文章はたまにきれいすぎるからです。

丁寧。
正しい。
まとまっている。

でも、自分が普段送る文章として見ると、少しよそ行きすぎることがある。

なので、ぼくは最初からたたき台として使う方が楽だと思っています。

完成文を一発で出してもらうより、いくつか候補を出してもらう。

その中から、使えそうな言い回しだけ拾う。

これくらいの距離感がちょうどいいです。

まずは3パターン出してもらう

たとえば、返信に迷ったら、ChatGPTやGeminiにこう入れます。

次の内容を、相手に失礼がなく、でも堅すぎない返信文にしてください。
丁寧め、やわらかめ、短めの3パターンでお願いします。
内容：〇〇

これだけです。

ポイントは、丁寧め、やわらかめ、短めの3つを出してもらうこと。

1つだけ出されると、それが正解みたいに見えてしまいます。

でも3つあると、選べます。

この文章は丁寧だけど少し硬いな。
こっちはやわらかいけど、少し長いな。
短めのこれに、一言だけ足したらちょうどいいな。

こんなふうに見比べられる。

白紙から考えるより、かなり楽です。

AIの返信文は、最後に自分の言葉へ戻す

AIが出してくれた文章を見て、そのまま送れそうなら送ってもいいと思います。

ただ、ぼくは最後に少しだけ自分の言葉へ戻すことが多いです。

たとえば、語尾を普段の感じにする。
少しだけ短くする。
相手の名前を入れる。
自分が本当に言いたい一文を足す。

AIが作った文章に、自分の手触りを加える感じです。

これをやると、かなり自然になります。

文章をゼロから作る負担はAIに渡す。
最後の温度調整だけ自分でやる。

この分担が、かなり使いやすいです。

返信に迷う時間は、意外と積み重なっている

1通の返信にかかる時間は、たぶん数分です。

でも、その数分が何度も出てくる。

LINEを開く。
迷う。
閉じる。
また開く。
少し書く。
消す。
あとで返そうと思う。
そのまま頭の片隅に残る。

これが地味にしんどい。

返信そのものより、未返信のまま頭に残っている時間が疲れます。

だから、返信文をAIに手伝ってもらう価値は、文章がうまくなることだけじゃないと思っています。

頭の中に残っている小さな引っかかりを、少し早く外せる。

そこが大きいです。

文章が苦手な人ほど、AIに向いているかもしれない

AIを使う人というと、文章が得意な人を想像するかもしれません。

でも、実際には逆もあると思います。

文章を書くのが苦手。
言い方に迷う。
失礼に見えないか気になる。
短くまとめるのが苦手。
感じよく断るのが苦手。

こういう人ほど、AIを使うとかなり楽になります。

AIにすごい文章を書かせる必要はありません。

返信のたたき台を3つ出してもらう。

それだけでも十分です。

今日やるなら、返信に迷った1通だけでいい

今日やるなら、これだけでOKです。

返信に迷っているLINEやメールをひとつ選んで、ChatGPTかGeminiにこう入れてみてください。

次の内容を、相手に失礼がなく、でも堅すぎない返信文にしてください。
丁寧め、やわらかめ、短めの3パターンでお願いします。
内容：〇〇

出てきた文章を、そのまま正解にしなくて大丈夫です。

この言い方いいな。
この一文だけ使おう。
これは少し硬いから削ろう。

それくらいでいいです。

返信文を考える時間を、少しだけAIに渡してみる。

それだけで、筆が止まっていた1通が、案外スッと送れるかもしれません。

仕事や生活のちょっとした面倒を、無料版ChatGPTやGeminiで少しずつ楽にする話を書いています。
難しいAI活用より、今日ひとつ試せる使い方を知りたい方は、よかったら次の記事も読んでみてください。

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理系トレーナー岡田です。
ジムを運営しながら、AIを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

今回は、2026年6月28日〜7月4日ごろに公開・更新されたAIニュースから、一般ユーザー目線でインパクトが大きそうなものを5つ選びました。

今週の流れをひと言でいうと、
AIは「質問に答えるもの」から、「人の代わりに作業するもの」「会社に入り込むもの」「科学や医療にも関わるもの」へ進んでいる
という感じです。

1. Claude Sonnet 5が登場。AIが「自分で作業を進める」方向へ

Anthropicは2026年6月30日、新しいAIモデル Claude Sonnet 5 を発表しました。Claude Sonnet 5は、ブラウザやターミナルなどの道具を使いながら計画を立て、自律的に作業を進める力を強めたモデルと説明されています。FreeプランとProプランでは標準モデルとして使えるようになり、Claude CodeやAPIでも利用できます。(Anthropic)

ここで大事なのは、単に「答えがうまくなった」という話だけではありません。
AIが、調べる、考える、道具を使う、手順を進めるという方向に近づいていることです。

中学生向けにたとえるなら、今までのAIは「質問すると答えてくれる物知りな友達」でした。
Claude Sonnet 5のようなAIは、そこから少し進んで、宿題の進め方を考え、必要な資料を探し、途中で間違いを確認しながら進める友達に近づいています。

生活や仕事への影響はかなり大きいです。
たとえば、メール文を作る、資料を直す、Webサイトの不具合を探す、データを整理する、社内システムで作業する。こういう「面倒だけど必要な作業」を、AIにまとめて任せる流れが強くなります。

専門用語で エージェントAI という言葉があります。
これは、ざっくり言うと「言われたことに答えるだけのAI」から一歩進んで、目的に向かって自分で手順を考えて動くAIのことです。

2. Googleが6月のAI更新を総まとめ。AIがスマホ・翻訳・学習に入り込む

Googleは2026年7月1日、6月に発表したAI関連アップデートをまとめて公開しました。内容には、Gemini 3.5 Live Translate、Android 17の新機能、Gemini向けに作られたGoogle Home Speaker、ノートPC上で動くGemma 4 12Bなどが含まれています。(blog.google)

特に一般ユーザーに近いのは、スマホ、翻訳、学習、日常作業の分野です。Googleは、Android 17やPixelのアップデートで、画面録画、AIによる動画・音楽作成、リアルタイム音声翻訳、緊急通知などを広げています。さらに、Gemini 3.5 Live Translateでは、70以上の言語を自動で検出し、話し方の自然さを残したまま、ほぼリアルタイムで音声翻訳できると説明されています。(blog.google)

これはかなり生活に近いニュースです。
海外旅行、外国人との通話、オンライン会議、語学学習などで、AI翻訳がかなり自然に使われる方向へ進んでいます。

中学生向けに言うと、今までは「翻訳アプリに文章を入れて読む」感じでした。
これからは、相手が話した言葉を、その場でAIが聞き取り、自然な声に近い形で訳してくれる方向に近づいています。

もうひとつ注目したいのが、Gemma 4 12Bです。Googleはこのモデルについて、16GBのメモリでノートPC上に直接動かせると説明しています。(blog.google)

これは、AIが全部クラウドの巨大サーバーで動く流れから、自分のパソコンの中でも動くAIに広がる話です。個人情報を外に出しにくい作業、ネットにつながっていない場面、社内だけで使いたいAIなどに関係してきます。

3. Claude Fable 5とMythos 5が復活。強いAIは「安全確認つき」で使う時代へ

Anthropicは2026年6月30日、Claude Fable 5の再展開について発表し、7月1日にClaude Fable 5とMythos 5へのアクセスが復旧したと更新しました。発表によると、米国政府による輸出管理の影響で一時的に利用が制限されていましたが、6月30日に解除され、Fable 5は7月1日から世界のユーザー向けに戻ると説明されています。(Anthropic)

ここで出てくる 輸出管理 は、難しく聞こえます。
ざっくり言うと、強力な技術をどの国やどの人に使わせるか、政府が管理する仕組みです。武器、半導体、暗号技術などでも似た考え方があります。

この件で重要なのは、AIの性能が上がるほど、便利さと危なさがセットで大きくなることです。Anthropicは、Fable 5とMythos 5をめぐる出来事を受けて、AIの安全装置をすり抜ける jailbreak の深刻度を業界全体で評価する仕組みが必要だと説明しています。jailbreakとは、AIに本来は答えてはいけない内容を答えさせるために、言い回しを工夫して安全装置をすり抜けようとする行為です。(Anthropic)

さらにAnthropicは、危険なサイバー利用を検知する分類器を改善し、特定の抜け道を99％以上のケースでブロックできるようにしたと説明しています。ただし、そのぶん安全な依頼まで止めてしまうケースも増える可能性があるとしています。(Anthropic)

一般ユーザーへの影響としては、
AIが急に答えてくれない、制限が増えた、使えるモデルが変わった
という形で出てくるかもしれません。

でもこれは単なる不便の話というより、強すぎるAIをどう安全に使うかという社会全体の問題です。

4. MicrosoftがAI導入支援会社を立ち上げ。会社の仕事にAIが本格的に入る

Microsoftは2026年7月2日、Microsoft Frontier Company という新しい事業を発表しました。これは、企業がAIを業務に導入するための支援を行う組織で、業界知識、変化への対応、AIエンジニアリングを組み合わせて支援すると説明されています。(The Official Microsoft Blog)

Reutersによると、この新会社は25億ドルの支援を受け、UnileverやNovo Nordiskのような大企業を含む顧客に対して、AIモデルの選定やカスタマイズを支援する狙いがあります。企業はOpenAIやAnthropicなど一社だけに頼る流れから、複数のAIやオープンソースAIを組み合わせる方向に進んでいるとも報じられています。(Reuters)

これは一般ユーザーにも関係あります。
なぜなら、会社の中の仕事がAI前提に変わっていくからです。

たとえば、営業資料を作る、問い合わせ対応をする、会議メモをまとめる、在庫や売上データを見る、社内マニュアルを検索する。こういう作業にAIが組み込まれると、AIを使える人と使えない人の仕事の進み方に差が出やすくなります。

中学生向けにたとえるなら、会社の中に「何でも知っている図書委員」が入る感じです。
ただし、その図書委員に何を頼むか、どの資料を見せるか、間違っていないかを確認するのは人間の仕事です。

5. Anthropicが科学・医療にも進出。AIで薬づくりを早められるか

Anthropicは2026年6月30日、科学者向けのAI作業環境 Claude Science を発表しました。Claude Scienceは、研究者がよく使うツールや計算環境を統合し、研究の記録や成果物を確認しやすくするためのアプリと説明されています。また、最大50件のAI for Scienceプロジェクトを支援し、1件あたり最大3万ドル分のクレジットを提供する予定です。(Anthropic)

さらにThe Vergeは7月3日、Anthropicが自社で薬の開発にも取り組む計画だと報じました。対象としては、十分に注目されてこなかった病気の治療法を探す方向が示されています。(The Verge)

これはかなり大きな話です。
AIは文章を書く道具、画像を作る道具、プログラムを書く道具として広がってきました。そこから今度は、薬の候補を探す、実験データを整理する、研究の仮説を考えるという分野に本格的に入ってきています。

ただし、ここは期待しすぎにも注意が必要です。The Vergeの記事では、専門家の見方として、AIは薬のアイデア探しや研究の一部を早められる一方、実際の薬として人間に使えるようになるには、実験、動物試験、臨床試験、安全確認などが必要で、長い時間がかかると説明されています。現時点で、AIが設計した薬がFDA承認を受けて市場に出た例はないとも報じられています。(The Verge)

中学生向けに言うと、AIは「薬の宝探しの地図」を作るのが得意になってきています。
でも、その地図が本当に正しいか、実際に安全かは、研究者が実験して確かめる必要があります。

今週のまとめ

今週のAIニュースを見ると、AIの進化はかなり現実的な方向に進んでいます。

AIモデルは、ただ賢くなるだけでなく、自分で作業を進める力を強めています。スマホや翻訳では、AIが毎日の生活に入り始めています。企業では、AIをどう業務に組み込むかが本格的なテーマになっています。科学や医療では、研究そのものを早める道具として期待されています。

一方で、強いAIほど安全確認も大事になります。
便利になるほど、悪用されたときの影響も大きくなるからです。

今週のひと言はこれです。

AIは「使うかどうか」の段階から、「どこまで生活や仕事に組み込まれるか」の段階に入ってきた。

AIに詳しい人だけの話に見えて、実はスマホ、仕事、医療、セキュリティ、翻訳まで、かなり身近なところに広がってきています。

次週も最新のAIニュースを見逃さないように登録よろしくお願いいたします。

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最近、AIを使うときに考えることが少し変わってきました。

昔は、いい返事をもらうために、いい質問文を考えていました。

どう頼めば、ちゃんと答えてくれるか。
どう書けば、思った通りの文章になるか。
どんな条件を入れれば、ズレが減るか。

これはこれで、今でも大事です。

ただ、記事を書いたり、SNS投稿を作ったり、アプリやホームページを作ったり、Codexに作業を任せたりしていると、だんだん気づきます。

AIに一発で正解を出させるより、AIが迷わず動ける環境を作った方が強い。

さらに言うと、AIに完成品を出させるより、AIが自分で直していける流れを作った方が強い。

たぶん、AI活用の主戦場はここ数年で変わりました。

プロンプトを書く時代から、前提を渡し、作業場を用意し、修正のループを回す時代へ。

今回はその変化を、なるべくわかりやすく書いてみます。

理系トレーナー岡田です。
普段はジムを運営しながら、AIを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

最初は、いい質問文を書ける人が強かった

ChatGPTを使い始めた頃、まず大事だと言われていたのはプロンプトエンジニアリングでした。

プロンプトというのは、AIに入力する指示文のことです。

たとえば、

あなたはプロの編集者です。
以下の文章を、初心者にもわかるように整えてください。
条件は3つです。

みたいな文章です。

AIにどう頼むか。
どんな役割を与えるか。
どんな条件を入れるか。
どんな出力形式にするか。

このあたりを工夫すると、返ってくる答えはかなり変わります。

実際、OpenAIの公式ドキュメントでも、プロンプトによって文章、コード、JSON、自然な文章など、いろいろな出力を作れることが説明されています。さらに、例をいくつか入れてAIにパターンをつかませるfew-shot learningや、必要な文脈をプロンプトに含める方法も紹介されています。¹

なので、プロンプトエンジニアリングは今でも大事です。

ぼくもAIを使い始めた頃は、かなりここを意識していました。

「あなたは〇〇です」と役割を入れる。
「小学生にもわかるように」と条件を入れる。
「箇条書きで」と出力形式を指定する。

これだけでも、AIの返事はけっこう変わります。

ただ、しばらく使っていると、こう思う場面が増えてきます。

質問文は悪くないはずなのに、なんかズレる。

このあたりから、次の段階に入ります。

AIが賢くなるほど、質問文だけでは足りなくなった

AIはどんどん賢くなっています。

短い指示でも、それなりに文章を書いてくれます。
ざっくり頼んでも、ある程度きれいにまとめてくれます。
昔よりも、空気を読んでくれる場面は増えました。

それでも、仕事で使うとズレることがあります。

たとえば、SNS投稿を作るとします。

「この文章をInstagram用にしてください」

これだけでも、AIはそれっぽい投稿を作ってくれます。

でも、実際には足りない情報がたくさんあります。

誰に向けた投稿なのか。
お店の雰囲気はどうなのか。
強めに売りたいのか、自然に伝えたいのか。
ハッシュタグは必要なのか。
過去の投稿と文体をそろえるのか。
今回は何を言いすぎたくないのか。

こういう前提がないと、AIは一般的な答えを出します。

きれいではある。
間違ってはいない。
でも、使いたい感じとは少し違う。

このズレは、AIが使えないから起きているというより、AIがこちらの事情を知らないから起きています。

ここで出てくるのが、コンテキストエンジニアリングです。

コンテキストは、前提、文脈、背景情報のことです。

LangChainは、コンテキストエンジニアリングを「AIが各ステップで必要とする情報を、ちょうどよくコンテキストウィンドウに入れる技術」と説明しています。そこには、指示、知識、記憶、ツールからのフィードバックなども含まれます。2

難しく聞こえますが、普段使いの感覚に戻すとこうです。

AIに何を聞くかだけでなく、AIに何を知った状態で答えさせるかが大事になった。

たとえば、記事を書くときなら、

このSubstackは、AI上級者向けではありません。
AIを使い始めたい人向けです。
文体は、説明記事よりも日常の小さな困りごとから始まるAI実験エッセイに寄せます。
冒頭は説明から入らず、読者が止まっている場面から入ります。

こういう前提を渡すと、AIの返事は変わります。

「うまく書いて」より、ずっと精度が上がります。

ぼくが最近いちばん大事だと思っているのは、ここです。

AIにすごい言葉を投げることより、AIが迷わない前提を渡すこと。

さらに進むと、AIに作業場を持たせる話になる

プロンプトを工夫する。
前提を渡す。

ここまでは、ChatGPTやGeminiを普通に使っている人でもイメージしやすいと思います。

ただ、AI活用がもう一段進むと、話は作業場に移っていきます。

AIに文章を出してもらうだけなら、チャット画面で足ります。

でも、AIにもっと実務を任せようとすると、チャット画面だけでは足りない場面が出てきます。

たとえば、

ファイルを読ませる。
過去の記事を参照させる。
ルールを守らせる。
コードを書かせる。
ブラウザを使わせる。
テストさせる。
失敗したらやり直させる。
作業の途中経過を残させる。

ここまで来ると、AI本体の賢さだけの話では済みません。

AIが働くための環境が必要になります。

ここで出てくるのが、ハーネスエンジニアリングです。

ハーネスという言葉は、少しわかりにくいです。

ぼくの感覚では、AIにとっての作業台とか道具箱に近いです。

LangChainは、エージェントを「Model + Harness」と表現しています。モデルが知能の部分で、ハーネスはその知能を実際の仕事に使える形にする周辺の仕組みです。具体的には、システムプロンプト、ツール、MCP、ファイルシステム、サンドボックス、ブラウザ、実行ロジック、検証フックなどが含まれます。3

これも普段の仕事に戻すと、かなりわかりやすいです。

たとえば、優秀な人を雇ったとします。

でも、机がない。
資料がない。
仕事のルールがない。
過去の履歴がない。
確認方法もない。

これだと、その人がどれだけ優秀でも力を出しにくいです。

AIも同じです。

AI本体が賢くなっても、作業環境が雑だと、出てくるものも雑になります。

ぼくの場合で言えば、Substack記事を書くときも、ただ「記事を書いて」とは頼みません。

記事作成方針がある。
品質チェックの基準がある。
過去記事の流れがある。
避けたい表現がある。
最終的にどんな読後感にしたいかがある。

これらをAIに渡して、作業させる。

アプリやホームページを作るときも同じです。

要件定義がある。
画面構成がある。
使う人の想定がある。
やらせたいことと、やらせたくないことがある。

AIに仕事をさせるには、AIに仕事場を渡す必要があります。

ここができると、AIはかなり実務に近づきます。

いま強いのは、一発で当てるより、直る流れを作ること

そして、もうひとつ大事なのがループです。

ここで言うループエンジニアリングは、業界で完全に固定された専門用語というより、ぼくが最近のAI活用を説明するときにかなりしっくり来ている言葉です。

一発で完璧な答えを出させようとする。
これは、けっこう難しいです。

もちろん、短い文章や簡単な相談ならそれで足ります。

でも、記事を書く。
LPを作る。
商品設計をする。
アプリを作る。
業務改善の仕組みを作る。

こういう作業になると、一発で完成させるより、評価して直す流れを作った方が強いです。

たとえば、記事作成なら、

まず下書きを作る。
辛口でチェックする。
足りない部分を直す。
もう一度チェックする。
最後に読み味を整える。

この流れです。

AIに完成品を出させるだけだと、きれいだけど浅い文章になりやすいです。

でも、AIに評価基準を持たせて、修正させて、もう一度見直させると、かなり変わります。

Anthropicも、AIエージェントの設計パターンとして、順番に処理する方法、並列で処理する方法、evaluator-optimizer、つまり評価して改善する型などを紹介しています。さらに、文脈管理やモジュール設計の重要性にも触れています。4

AI活用がうまい人は、AIに一発勝負をさせるより、直る流れを先に作っています。

これは、トレーニングにも少し似ています。

最初から完璧なフォームでスクワットできる人は少ないです。

まずやってみる。
動画を撮る。
ズレを見る。
修正する。
もう一度やる。

この繰り返しでうまくなります。

AIも同じです。

一回で正解を出させるより、ズレを見つけて直す流れを作る。

その方が、実務ではかなり強いです。

AI活用の主役は、こう変わってきた

ここまでを整理すると、AI活用の主役は少しずつ変わってきたように感じます。

こう並べると、AIの使い方はかなり変わってきたことがわかります。

最初は、AIにどう聞くかが大事でした。

次に、AIにどんな前提を渡すかが大事になりました。

さらに、AIが働ける環境をどう用意するかが大事になってきました。

そして今は、AIが出したものをどう評価し、どう修正し、どう完成に近づけるかが大事になっています。

つまり、AI活用は「質問力」だけの話から、設計力の話に広がってきています。

でも、最初にやることはそんなに難しくない

ここまで読むと、少し難しく感じるかもしれません。

プロンプト。
コンテキスト。
ハーネス。
ループ。

横文字が増えると、それだけでちょっと疲れます。

ぼくも最初は、なんかまた新しい言葉が増えたなと思いました。

ただ、普通にAIを使うだけなら、全部を専門用語として覚える必要はありません。

まずやることは、かなりシンプルです。

AIに頼む前に、前提を渡す。
AIに一発で完成させようとせず、直し方まで頼む。

この2つだけでも、かなり変わります。

たとえば、いきなりこう頼むより、

SNS投稿を作ってください。

こう頼んだ方がいいです。

このSNS投稿を作りたいです。
まず、必要な前提情報、足りない情報、確認すべきポイントを整理してください。
そのあと、完成までの手順を3段階で提案してください。

いきなり完成品を求めない。

まず、AIに考えるための土台を作らせる。
それから作業に入る。

これだけで、AIの使い方はかなり変わります。

今日やるなら、まずこの一文だけでいい

今日試すなら、これだけでOKです。

この作業をAIに頼みたいです。
まず、必要な前提情報、足りない情報、確認すべきポイントを整理してください。
そのあと、完成までの手順を3段階で提案してください。

AIにいきなり答えを出させる前に、準備運動をさせる感じです。

何を聞くか。
何を渡すか。
どんな環境で動かすか。
どう直していくか。

AIの使い方は、たぶんこの方向に進んでいます。

だからこそ、これからAIを使う人にとって大事なのは、すごいプロンプトを暗記することだけではありません。

自分の仕事や生活の中で、AIが迷わず動けるようにしてあげること。

そして、AIと一緒に少しずつ直していくこと。

ぼくもまだ試しながらです。

でも、ジム運営、文章作成、SNS、アプリ制作、ホームページ制作まで触っていると、AI活用の中心が少しずつ移ってきているのはかなり感じます。

AIにうまく質問する時代から、AIがうまく動く流れを作る時代へ。

この変化は、これからAIを使って仕事や生活を楽にしたい人にとって、かなり大事な話だと思っています。

このSubstackでは、AIの専門用語をそのまま覚える話よりも、実際の仕事や生活でどう使えるかに戻して書いていきます。

気になる方は、また次の記事も読んでみてください。

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脚注

ChatGPTにお願いしてみた。

返事はすぐ返ってきた。

でも、読んだ瞬間に思う。

「いや、そういうことじゃないんだよな……」

これ、けっこうあります。

文章はきれい。
言っていることも間違っていない。
でも、自分がそのまま使うには、なんか違う。

丁寧すぎる。
かしこまりすぎる。
急に営業っぽい。
自分が絶対に言わなそうな言葉が入っている。

結局、AIが出してくれた文章をまた自分で直す。

楽をしたかったはずなのに、直す作業が始まる。
まあ、ありますよね。

どうも、理系トレーナー岡田です。
ジムを運営しながら、AIを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

「返信文を考えて」だけだと、だいたいズレる

ぼくも最初、よくやっていました。

お客さんへの返信文を考えたい。
SNSの文章を少し整えたい。
LINEの案内文をやわらかくしたい。

そこでChatGPTに、

「返信文を考えて」

と入れる。

すると、ちゃんと返ってきます。

でも、けっこうな確率で、こうなります。

「このたびはご連絡いただき、誠にありがとうございます」

いや、そんなにかしこまらなくていい。
お客さんとの距離感、そこまで遠くない。
でも、軽すぎるのも違う。

この微妙なところが、最初はなかなか合いませんでした。

AIが使えないというより、こちらが事情を渡していなかったんだと思います。

AIは、こっちの空気を知らない

人間同士なら、少ない言葉でも通じることがあります。

「これ、もう少しやわらかくして」

と知り合いに言えば、なんとなく伝わる。

相手は、ぼくの話し方や仕事の雰囲気を少し知っているからです。

でもChatGPTやGeminiは、その場に書かれた情報を見て考えます。

相手が誰なのか。
どれくらいの距離感なのか。
こちらは何を避けたいのか。
短くしたいのか、丁寧にしたいのか。

このあたりを書かないまま頼むと、AIはかなり広めに想像します。

そして、広めに想像した結果、ちょっとズレる。

なので最初に書くのは、立派な命令文より前提です。

もっと言うと、事情メモでいいです。

前提は、きれいに書かなくていい

前提と聞くと、少し難しく感じるかもしれません。

でも、そんなに整えなくて大丈夫です。

たとえば、これくらいで十分です。

お客さんへのLINEです。
相手は少し不安そうです。
こちらは責める感じを出したくありません。
でも、次にやることはわかりやすく伝えたいです。
短めで、自然な返信文にしてください。

これだけで、返ってくる文章はかなり変わります。

ポイントは、うまい文章を書くことではありません。

誰に向けて
どんな状況で
どんな雰囲気にしたいか
避けたい感じは何か

この4つを少し置いてあげることです。

AIに材料を渡す感じです。

いきなり料理を頼むより、冷蔵庫に何があるかを先に見せる。
たぶん、そのくらいの感覚が近いです。

友だちへのLINEでも使える

仕事だけの話でもありません。

たとえば、友だちの誘いを断りたいとき。

いきなり、

「断る文章を考えて」

と入れると、妙にきれいな文章になることがあります。

でも、実際にほしいのは、もっと普通のLINEだったりします。

そんなときは、こう書きます。

友だちへのLINEです。
今回は予定が合わないので断りたいです。
でも、嫌だから断っている感じにはしたくありません。
長文にすると重いので、短めでお願いします。

これでいいです。

かなり雑ですが、AIにとっては大事な情報です。

誰に送るのか。
何を伝えたいのか。
どんな誤解を避けたいのか。

ここが見えるだけで、返事のズレはかなり減ります。

目的をはっきり書け、と言われても困る

AIの使い方では、よく「目的を明確にしましょう」と言われます。

正しいと思います。

でも、正直、それができたら苦労しないんですよね。

目的がぼんやりしているから、AIに聞きたい。
頭の中が散らかっているから、整理してほしい。
なんとなく困っているけど、言葉にできない。

そういうことも多いと思います。

なので、目的がはっきりしない時は、こう頼んでもいいです。

うまく説明できないのですが、今こういうことで困っています。
まず、何を前提として書けばいいか質問してください。

これも立派な使い方です。

完成した命令文を出せる人だけがAIを使える、ということにすると、かなりハードルが上がります。

最初は、ぼやきからでいい。

「なんか違う」
「うまく言えない」
「この感じをやわらかくしたい」

そのまま書いて、AIに整理してもらえばいいと思います。

今日これだけやって

今日試すなら、これだけでOKです。

ChatGPTかGeminiを開いて、最初にこの一文を入れてみてください。

今からお願いしたいことがあります。先に前提を書きます。誰に向けたものか、どんな状況か、どんな雰囲気にしたいかを読んだうえで、自然な案を出してください。

そのあとに、雑でいいので事情を書きます。

たとえば、

友だちへのLINEです。
予定を断りたいです。
冷たい感じにはしたくありません。
短くお願いします。

まずは、このくらいで十分です。

うまいプロンプトを覚える前に、前提を書く。
もっと雑に言うと、事情を先にメモする。

それだけで、AIの返事はかなり使いやすくなります。

仕事でも生活でも、AIで少し楽になる場面はまだまだあります。
無料版でも試せる小さな使い方を、これからも少しずつ書いていきます。

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今週は、AIそのものの性能アップだけでなく、AIを誰が使えるのか、どう安全に使うのか、どこまで日常に入り込むのかが見えてきた週でした。

一般ユーザー目線で、インパクトが大きそうな順に5つ並べます。

1. OpenAIが新モデル「GPT-5.6 Sol」を発表。ただし最初は一部だけ

OpenAIは2026年6月26日、新しいAIモデル群「GPT-5.6」を発表しました。中でも一番強いモデルが GPT-5.6 Sol です。Solのほかに、日常作業向けのTerra、低コストで速いLunaも用意されています。

ただし、今回はいきなり全員が使える形ではありません。最初はAPIやCodexで、一部の信頼された企業・組織向けに限定公開されます。OpenAIは、今後ChatGPT、Codex、APIでより広く使えるようにする予定だと説明しています。

わかりやすく言うと、
めちゃくちゃ高性能な新型スマホが発表されたけど、まずは一部の会社だけに先行配布される
みたいな感じです。

今回おもしろいのは、性能アップそのものよりも、強すぎるAIは、いきなり全員に配っていいのか？ という話が表に出てきたことです。OpenAIは、政府との調整もあり、段階的に公開すると説明しています。

一般ユーザーへの影響としては、すぐに全員のChatGPTが劇的に変わる話ではありません。ただ、近いうちに文章作成、プログラミング、調査、資料作成の能力がまた一段上がる可能性があります。

2. Anthropicの強力AI「Mythos 5」も、一部組織だけ利用再開

Anthropicの強力なAIモデル「Claude Mythos 5」について、米国政府が一部の信頼された米国組織に利用を認めました。対象は100以上の企業・機関とされ、重要インフラを守る組織などが含まれると報じられています。

このモデルは、特にサイバーセキュリティ分野で強いとされています。つまり、コンピューターの弱点を見つけたり、守りを固めたりする力が高いAIです。

ただ、強いAIは良い使い方も悪い使い方もできます。
家の鍵を直す技術は防犯に役立ちますが、悪用されると侵入にも使えます。AIでも同じことが起きます。

だから今回、政府が「誰に使わせるか」をかなり慎重に見ているわけです。一方で、誰が選ばれるのか不透明だという批判も出ています。

一般ユーザー目線で見ると、これは少し遠い話に見えます。でも実際には、銀行、病院、交通、通信、ネットサービスなど、生活の土台を守る話につながります。

3. MetaがAIメガネを本格展開。日本語のリアルタイム翻訳も予定

Metaは2026年6月23日、EssilorLuxotticaと組んで新しい「Meta Glasses」を発表しました。価格は299ドルからで、26種類のスタイルが用意され、度付きレンズにも対応します。

このメガネにはMeta AIが入っています。ボタンを押してAIを呼び出したり、写真や動画を手ぶらで撮ったり、音声で操作したりできます。バッテリーは8時間以上、充電ケース込みで最大40時間分の追加充電ができると説明されています。

さらに注目は、ライブ翻訳です。Metaは、日本語、中国語、ヒンディー語、韓国語など14言語への対応追加を発表しています。

これはかなり日常に近いニュースです。
スマホを取り出してAIに聞く時代から、見ているものをその場でAIに聞く時代に近づいています。

たとえば旅行中に看板を見て意味を聞く。料理を見て材料を聞く。道に迷ったときに音声で案内してもらう。そういう使い方が現実味を帯びてきました。

4. OpenAIが「AIでソフトの弱点を直す」取り組みを拡大

OpenAIは2026年6月22日、Daybreakというサイバー防御の取り組みを拡大しました。AIを使って、ソフトウェアの弱点を見つけるだけでなく、修正パッチの作成まで進める構想です。

さらに「Patch the Planet」という取り組みも発表されました。これは、世界中で使われているオープンソースソフトウェアを、AIと専門家の力で安全にしていくものです。対象にはPython、Go、cURL、aiohttpなど、たくさんのサービスの土台になっているソフトが含まれています。

オープンソースとは、ざっくり言うと、世界中の開発者が共同で作っている公開ソフトです。無料で使える便利な部品みたいなもので、実は多くのアプリやWebサービスの裏側で使われています。

一般ユーザーから見ると、「自分には関係ない」と思いがちです。
でも、普段使っているアプリ、ネットショップ、予約サイト、銀行アプリなどの裏側にも、こうしたソフトが使われていることがあります。

AIが文章を書く、画像を作るだけでなく、ネット社会の穴をふさぐ道具としても使われ始めています。

5. MicrosoftがAIデータセンターの水使用量を説明。AIの裏側にも注目が集まる

Microsoftは2026年6月24日、クラウドとAIサービスの拡大にともない、データセンターの水使用量をどう減らしてきたかを説明しました。データセンターとは、AIやクラウドを動かす巨大なコンピューター施設です。

Microsoftによると、データセンターの水使用効率は2000年代初期から約90％改善し、2025年時点では平均WUEが2.3 L/kWhから0.27 L/kWhまで下がったとしています。WUEは、電気を1kWh使うときにどれくらい水を使うかを見る指標です。

AIを使うとき、私たちは画面の中の便利さだけを見がちです。
でも裏側では、大量のコンピューター、電気、冷却設備、水が使われています。

今後AIがもっと生活に入るほど、
便利さの裏で、どれくらい資源を使っているのか
という話も大事になります。

今週のまとめ

今週のAIニュースをひと言でまとめるなら、
AIは便利アプリから、社会の仕組みに入り込む段階に進んでいる
という感じです。

文章を書く。画像を作る。調べ物をする。
そこからさらに、サイバー防御、メガネ型デバイス、政府の安全確認、データセンターの環境負荷まで話が広がってきました。

AIはもう、好きな人だけが使う新しい道具では終わらなさそうです。
使う人も、まだ使っていない人も、これから少しずつ生活の中で関わる場面が増えていきそうです。

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理系トレーナー岡田です。
ジムを運営しながら、AIを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

ChatGPTを開いた瞬間、手が止まる

ChatGPTやGeminiを開いたのに、何を聞けばいいかわからない。

これ、けっこうあると思います。

便利そうなのはわかっている。
自分もそろそろ使った方がいい気がする。
でも、いざ画面を開くと、

「で、何を打てばいいんだ？」

となる。

ぼくも最初はここで止まりました。

AIって、何でも答えてくれそうに見えます。
でも、何でも答えてくれそうだからこそ、最初の一言が出てこないんですよね。

白い入力欄だけがあって、こっちを見ている感じ。
あれ、地味に気まずいです。

「目的を明確に」が、まず難しい

AIの使い方を調べると、よく出てくる言葉があります。

目的を明確にしましょう。

たしかに、その通りです。
でも正直、それができたら苦労しないんですよね。

何をしたいかが、まだ自分でもぼんやりしている。
返信文を作りたいのか、考えを整理したいのか、ただ相談したいだけなのかも、はっきりしていない。

そういう状態で、きれいな質問を作ろうとすると止まります。

ぼくもジムの案内文や投稿文を考える時、最初からうまく頼もうとして、逆に面倒になったことがあります。

「いや、そういうことじゃなくて……」
と、AIの返事を見ながら思うこともありました。

最初は、質問文を作ってもらえばいい

ChatGPTに慣れていない時は、いきなり答えを出してもらおうとしなくて大丈夫です。

まずは、質問文を作ってもらう。

これがかなり楽です。

たとえば、何を聞けばいいかわからない時は、この一文をそのまま入れてみてください。

今から困っていることを雑に書きます。内容を整理して、ChatGPTに頼むための質問文を3つ作ってください。難しい言葉は使わず、今日すぐ試せる形にしてください。

このあとに、今の困りごとを雑に書きます。

文章になっていなくても大丈夫です。
箇条書きでもいいです。
途中で話が飛んでもいいです。

たとえば、こんな感じです。

「返信が面倒」
「感じ悪くなりたくない」
「でも早く返したい」
「短めがいい」

これくらいで十分です。

するとAIは、こちらのぐちゃぐちゃを見て、聞きやすい形に整えてくれます。

すごい使い方より、目の前の小さい面倒でいい

最初から大きいことを頼むと、けっこう疲れます。

「仕事を効率化したい」
「売上を上げたい」
「人生を変えたい」

こういう相談もできます。
でも、最初の一歩としては少し重いです。

返ってくる答えも大きくなりがちで、読んだあとに、

「で、今日何をすればいいんだっけ？」

となりやすい。

最初は、もっと小さくていいと思います。

たとえば、

返信文を考えるのが面倒。
今日やることを3つに絞りたい。
買うものの条件を並べたい。
文章がきつく見えないか見てほしい。
頭の中のメモを整理したい。

このくらいの方が、AIは使いやすいです。

すごいことをしようとすると続きません。
地味に面倒なことを、少しだけ軽くする。

最初はそれで十分です。

AIは、答えを出す相手というより、言葉の置き場

ChatGPTを使う時に、最初から正解を一発で出してもらおうとすると、少しハードルが上がります。

でも、言葉の置き場だと思うと使いやすくなります。

頭の中にある、まだ形になっていないものを置く。
それをAIに少し整えてもらう。
出てきたものを見て、「あ、言いたかったのはこっちかも」と直す。

このくらいの使い方でいいと思います。

最初の返事が微妙でも大丈夫です。

その時は、

「もっと普通の言い方にして」
「短くして」
「やわらかくして」
「今日やることだけにして」

と足せばいい。

最初の一言で全部決めようとしなくていいです。

今日これだけやって

今日やるなら、これだけでOKです。

ChatGPTかGeminiを開いて、この一文をそのまま入れてみてください。

今から困っていることを雑に書きます。内容を整理して、ChatGPTに頼むための質問文を3つ作ってください。難しい言葉は使わず、今日すぐ試せる形にしてください。

そのあとに、今ちょっと面倒だと思っていることを書きます。

返信でも、予定でも、買い物でも、仕事の整理でもいいです。

まずは、うまく聞くことより、一緒に整理してもらうことから。

これなら、最初の一歩としてかなり軽いと思います。

無料AIで、仕事と生活の小さな面倒を少し減らす話を書いています。
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理系トレーナー岡田です。

ジムを運営しながら、AIを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

このシリーズでは、無料版のChatGPTやGeminiでも使える、AIのお役立ち知識や小さなテクニックを書いていきます。

日常の中で「これ、少し面倒だな」と感じることを、AIでどう軽くできるかを書いていきます。

最近、AIの使い方をかなりシンプルに考えるようになりました。

すごい使い方をしようとすると、逆に手が止まることがあります。

ChatGPTを開いたはいいけど、何を聞けばいいかわからない。

うまく質問しようとして、質問を考えるところで疲れる。

たぶん、AIに慣れていない人ほど、ここで止まりやすい気がしています。

でも、最初の使い方はもっと小さくていいと思います。

たとえば、買い物で迷ったとき。

家電でも、サブスクでも、仕事のツールでも、候補がいくつかあると急に決めにくくなります。

調べたはずなのに、余計にわからなくなることもあります。

レビューを読んで、比較記事を見て、価格も確認した。

それなのに、最後の最後でなんとなく買えない。

そういうときに、AIへ正解を聞く前に、まず条件を並べてもらう。

これだけでも、けっこう助かります。

AIに決めてもらう前に、まず迷いを見える形にする

買い物で迷うときって、商品そのものだけで迷っている感じがしません。

価格。

サイズ。

使いやすさ。

見た目。

長く使えるか。

置き場所に困らないか。

口コミは良さそうか。

買ったあとに後悔しなさそうか。

こういう条件が頭の中でぐちゃっと混ざって、なんとなく決められなくなる。

家電を選ぶときもそうです。

サブスクを選ぶときもそうです。

仕事で使うツールを選ぶときもそうです。

パーソナルジムを選ぶときも、たぶん近いものがあります。

安い方がいい。

でも、安さだけで選ぶのも少し不安。

評判は良さそう。

でも、自分に合うかはわからない。

Aも良さそうだし、Bも気になるし、Cも悪くなさそう。

この状態になると、人はだんだん考えるのが面倒になります。

そして最後は、なんとなく雰囲気で決める。

それでうまくいくこともあります。

ただ、あとから「もう少し比べればよかった」となることもあります。

ここでAIに頼めるのは、迷っている材料を見える形にすることです。

買うかどうかを決める前に、何で迷っているのかを見える形にする。

たぶん、これだけでかなり楽になります。

小学生向けに言うと、AIは比較表を書いてくれるノート係

AIというと、少し難しく聞こえるかもしれません。

でも、この使い方に限れば、かなりシンプルです。

小学生向けに言うなら、AIは比較表を書いてくれるノート係みたいなものです。

AとBとCで迷っている。

それぞれの良いところと、気になるところを書き出す。

どんな人に向いているかを分ける。

買う前に確認した方がいいことを並べる。

これだけです。

自分ひとりでやると、なんとなく面倒です。

でも、AIに頼むと数秒で表にしてくれます。

もちろん、AIの答えが全部正しいとは限りません。

商品情報が古いこともあります。

価格が変わっていることもあります。

細かいスペックを間違えることもあります。

だから、最後の確認は自分でやる必要があります。

それでも、最初の整理役としてはかなり使えます。

特に、何を基準に比べればいいかわからないときには便利です。

たとえば、こんなふうに聞くだけでいい

たとえば、家電を買うとします。

空気清浄機でも、炊飯器でも、イヤホンでも、掃除機でもいいです。

候補が3つくらいある。

でも、どれを選べばいいかわからない。

そんなときは、ChatGPTやGeminiにそのままこんな感じで入れます。

以下の3つの商品で迷っています。

目的は、日常的に使いやすいものを選ぶことです。

重視したい条件は、価格、使いやすさ、長く使えるか、初心者でも扱いやすいかです。

この3つを比較表にしてください。

それぞれについて、

・良いところ
・気になるところ
・向いている人
・買う前に確認した方がいいこと

を整理してください。

商品A：〇〇
商品B：〇〇
商品C：〇〇

このくらいで十分です。

もっと短くするなら、こうでもいいと思います。

この3つで迷っています。

価格、使いやすさ、失敗しにくさで比較表にしてください。

最後に、どんな人にはどれが向いているかも教えてください。

大事なのは、かっこいいプロンプトを書くことではないと思います。

自分が何で迷っているかを、ざっくり渡すことです。

価格で迷っているのか。

性能で迷っているのか。

使いこなせるか不安なのか。

買ったあとに続く費用が気になるのか。

そこを少し入れるだけで、AIの返事はかなり使いやすくなります。

比較表にすると、自分の優先順位が見えてくる

買い物で迷っているとき、自分でも気づいていない優先順位があります。

本当は価格を重視している。

本当は見た目を重視している。

本当は失敗したくない気持ちが強い。

本当は高性能より、普通に使いやすいものが欲しい。

本当は一番安いものを選びたいけど、安物買いになるのが怖い。

こういう気持ちは、頭の中だけで考えていると見えにくいです。

でも、比較表にすると少し見えてきます。

Aは安いけど、手入れが面倒そう。

Bは高いけど、長く使えそう。

Cはバランスが良いけど、少し決め手に欠ける。

こうやって並ぶと、自分が何を大事にしたいのかだけでなく、自分が何を嫌がっているのかも見えてきます。

買い物の失敗は、良い商品を選べなかったときだけに起きるものではない気がします。

自分に合わない基準で選んだときにも起きます。

安さで選んだのに、毎回使うたびにストレスがある。

機能の多さで選んだのに、結局ほとんど使っていない。

口コミで選んだのに、自分の生活には合わなかった。

こういうことは、けっこうあります。

だからAIには、商品を選んでもらうというより、自分の基準を見つける手伝いをしてもらう。

この感覚の方が、たぶん使いやすいです。

仕事の道具選びにも同じことが起きる

これは生活の買い物だけの話でもありません。

小さな店舗や個人事業者の仕事でも、似たようなことがよくあります。

予約システムをどうするか。

LINEの配信ツールをどうするか。

ホームページをどこで作るか。

会計ソフトを何にするか。

SNS投稿をどのツールで管理するか。

AIツールをどれから使うか。

こういう選択肢は、調べ始めるとすぐ増えます。

便利そうなサービスも多いです。

料金プランもいろいろあります。

口コミもあります。

比較記事もあります。

でも、情報が増えるほど、逆に決めにくくなることがあります。

僕もジムを運営しているので、この感覚はかなりあります。

たとえば、LINEの導線を直すときも、予約までの流れを考えるときも、ホームページの見せ方を考えるときも、選択肢はたくさん出てきます。

機能だけ見れば、どれも良さそうに見える。

でも実際には、毎日使うのか、たまに使うのか、自分が操作するのか、お客様が迷わず使えるのか、あとから直しやすいのか。

そこまで考えないと、結局続きません。

小さな事業者にとって大事なのは、最高機能のツールを選ぶことだけではないと思います。

自分の現場でちゃんと使い続けられるか。

ここがかなり大事です。

道具選びで失敗すると、最初に困るのは機能不足より、日々の小さな使いにくさだったりします。

だから仕事の道具選びでも、AIにこう聞けます。

小さな店舗で使う予約システムを選びたいです。

候補は3つあります。

重視したいのは、料金、操作の簡単さ、お客様の予約しやすさ、あとから変更しやすいかです。

比較表にして、それぞれのメリット、気になる点、向いている店舗を整理してください。

最後に、契約前に確認した方がいいことを教えてください。

これをやるだけで、いきなり申し込む前に一呼吸置けます。

そして、その一呼吸がけっこう大事だったりします。

AIは買い物の先生というより、迷いの通訳かもしれない

AIを使うとき、つい正解を聞きたくなります。

どれを買えばいいですか。

どれがおすすめですか。

どれが一番いいですか。

もちろん、そう聞いても答えてくれます。

でも、最初からおすすめを聞くと、AIの答えに引っ張られすぎることがあります。

それよりも、まずは迷っている条件を整理してもらう。

そのうえで、自分が何を大事にしたいのかを見る。

この順番の方が、納得して決めやすい気がしています。

AIは、買い物の先生というより、迷いの通訳に近いのかもしれません。

自分の頭の中にある、ぼんやりした不安や希望を、表や文章にしてくれる。

それを見ると、自分でも「あ、自分はここが気になっていたんだ」とわかる。

たぶん、AIの便利さはこういうところにもあります。

すごい答えを出してくれるから便利。

それもあります。

でも、それ以上に、自分の考えを外に出してくれるから便利。

僕は最近、そう感じることが増えました。

まずは3択で試してみる

AIに慣れていない人が最初に試すなら、3択くらいがちょうどいいと思います。

候補が多すぎると、表も長くなります。

条件が細かすぎると、読むのが疲れます。

まずは、A、B、Cの3つ。

比べる条件も、最初は3つか4つ。

価格。

使いやすさ。

失敗しにくさ。

自分に合うか。

このくらいで十分です。

たとえば、こんな形です。

この3つで迷っています。

価格、使いやすさ、失敗しにくさ、自分に合うかで比較してください。

表にしたあと、最後に判断のポイントを3つにまとめてください。

ここまでなら、無料版のChatGPTやGeminiでも十分使えます。

むしろ最初は、このくらいの使い方が一番いいかもしれません。

AIを使いこなすというより、自分の迷いを少し軽くする。

それだけでも、日常の中ではけっこう価値があります。

小さな迷いを外に出せると、仕事の迷いも整理しやすくなる

買い物で迷ったときに比較表を作る。

これは一見、かなり小さなAI活用です。

でも、実は仕事にもつながる練習だと思っています。

条件を並べる。

優先順位を見る。

判断材料を整理する。

最後に自分で決める。

この流れは、買い物でも、仕事でも、発信でも、導線づくりでも、かなり似ています。

AIを使う入り口として、いきなり仕事の大きな課題を渡す必要はないと思います。

まずは、買い物くらいの身近な迷いでいい。

そこで、AIに条件を並べてもらう感覚をつかむ。

その感覚があると、次は仕事の選択にも使いやすくなります。

どのツールを使うか。

どの投稿を先に作るか。

どのページを直すか。

どの商品を前に出すか。

こういう判断も、頭の中だけで考えるより、いったん外に出した方が進みやすいです。

AIは、決める力を奪うものというより、決める前のごちゃごちゃを見える形にしてくれるものかもしれません。

買い物で迷ったら、まずAIに条件を並べてもらう。

それくらい小さな使い方からでいいと思います。

すごい使い方を覚える前に、今日の小さな迷いが少し軽くなる。

その小さな感覚が、仕事の判断や現場改善にも少しずつつながっていく。

AI入門の最初の一歩としては、たぶんそれで十分です。

最初からうまく使えなくても、全然いいと思います。

ただ、迷ったときに一度だけ外に出してみる。

その一回で、頭の中のごちゃごちゃが少し静かになることがあります。

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理系トレーナー岡田です。

札幌で小さなジムを運営しながら、ChatGPTやGeminiを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

このシリーズでは、無料版のChatGPTやGeminiでも使える、AIのお役立ち知識や小さなテクニックを書いていきます。

長いメールや資料を開いた瞬間、目がすべる日があります。

読まなきゃいけないのはわかっている。

でも、最初の3行でちょっと疲れる。

読めない日は、読めないです。

そういうときに、ChatGPTやGeminiを使うとかなり楽です。

文章を全部読んでもらうというより、まず読む前の負担を軽くする感じです。

長い文章は、読む前から少し重い

長い文章がしんどい理由は、文字数だけではない気がしています。

どこが大事なのか。

全部読まないといけないのか。

今すぐ返事が必要なのか。

自分に関係ある部分はどこなのか。

こういう判断を、読みながら同時にやろうとするから疲れます。

仕事のメールでも、資料でも、説明文でも同じです。

開いた瞬間に、少し気が重い。

そして、そのまま後回しになる。

後回しにしたいわけではないのに、なぜか手が止まる。

僕はここでAIを使うのが、けっこう現実的だと思っています。

AIは、読み始めるまでの坂を低くしてくれる道具です。

全部読む前に、まず入口を作ってもらう。

それだけでも、気持ちはかなり軽くなります。

まず要点を3つだけ拾ってもらう

長い文章をAIに渡すとき、最初からきれいな要約を求めなくてもいいと思います。

まずは、これくらいで十分です。

この文章の要点を、小学生にもわかるように3つにまとめてください。
そのあと、私が確認すべきところを教えてください。

ポイントは、要点と確認すべきところを分けることです。

要点だけだと、なんとなくわかった気になります。

でも、仕事で使うなら、次に何をすればいいかまで見えた方が楽です。

たとえばメールなら、

・相手が何を求めているのか
・こちらが返すべきことは何か
・期限はあるのか
・放置すると困ることはあるのか

このあたりが見えるだけで、かなり読みやすくなります。

要約してもらうというより、読む前に、見る順番を作ってもらう感覚に近いです。

小学生向けにすると、骨組みが見える

僕はよく、

小学生にもわかるように

とAIに頼みます。

難しい文章を、いったんやさしい言葉に戻すためです。

専門用語が多い文章も、話の骨組みが見えると急に読みやすくなります。

これを小学生にもわかるように言うと、どういう話ですか？

こう聞くだけで、AIはかなり単純な言葉にしてくれます。

細かいニュアンスはいったん落ちます。

その代わり、何の話なのかは見えやすくなります。

ざっくりわかると、ちゃんと読む気力が少し戻ってくる。

僕は、この順番がけっこう大事だと思っています。

最初から正確に読もうとすると、しんどい日があります。

まず雑にわかる。

そのあと、必要なところだけちゃんと読む。

この順番の方が、現実の仕事では使いやすい気がしています。

全部読む前に、読む順番を決める

長い文章を見ると、全部を同じ力で読もうとしてしまいます。

でも実際には、大事なところと流し読みでいいところがあります。

ここもAIに手伝ってもらえます。

この文章を読む前に、重要度の高い順に見るべき場所を教えてください。
急いでいる人向けに、先に読むべき部分を3つに絞ってください。

これを使うと、文章が少し地図みたいになります。

どこから読めばいいか。

どこは後でよさそうか。

どこを見落とすと危なそうか。

それが先に見えるだけで、読み始めやすくなります。

長い文章は、いきなり本文に突っ込むより、先に地図を作った方が楽です。

地図があると、読む前の圧が少し下がります。

仕事のメールは、返信前の整理に使う

仕事のメールでも、この使い方は便利です。

長いメールが来たとき、いきなり返信文を作ってもらうより、まず状況を整理してもらう方が安全です。

このメールの要点を3つにまとめてください。
相手が求めていること、こちらが返すべきこと、注意点を分けてください。
まだ返信文は作らなくていいです。

こう聞くと、返事を書く前に頭の中が少し落ち着きます。

僕もジムの運営をしていると、問い合わせ、業者さんとのやり取り、ホームページ関係の確認、LINEの文章など、読むものが地味にたまります。

ひとつひとつは大きな仕事ではありません。

でも、少しずつ頭の場所を取ります。

返信で悩んでいるときって、文章そのものより、返信する前の頭の中が散らかっていることが多いです。

相手にどう返すか。

何を先に言うか。

どこまで説明するか。

そこをAIに一度並べてもらうだけで、変に止まる時間が減ります。

整理されると、返信する気力も少し戻ってきます。

AIの要約は、仮の地図として使う

AIの要約は便利です。

ただ、契約、料金、期限、医療、法律、お金に関わる内容は、最後に元の文章を自分で見た方がいいです。

AIが大事な条件を落とすこともあります。

僕の中では、AIの要約は仮の地図です。

地図があると歩きやすい。

でも、実際に足元を見るのは自分です。

まずAIにざっくり見てもらう。

そのあと、大事そうなところだけ自分の目で確認する。

これくらいの距離感が、今のところちょうどいい気がしています。

最初は短い文章でいい

最初から、長い資料を丸ごと読ませようとしなくていいと思います。

長めのメール。

読みにくいお知らせ。

家電の説明文。

サービスの注意書き。

気になる記事。

そういうものをひとつだけ貼って、

小学生にもわかるように、要点を3つにしてください。
そのあと、私が確認すべきことを教えてください。

と聞いてみる。

これだけでも、かなり楽になります。

読むのがしんどい日に、読む前の準備を手伝ってもらう。

AIの入口は、それくらいで十分だと思います。

長い文章に負けないための、小さな使い方

仕事をしていると、読むものはどんどん増えます。

メール、資料、記事、通知、説明文。

全部をきれいに読むのは、かなり大変です。

読むのが大変になると、判断も遅れます。

返信も遅れます。

やることも後ろにずれます。

だからこそ、AIに全部を任せるというより、最初のひと口を小さくしてもらう感覚が使いやすいと思っています。

大きなパンを、そのまま口に入れるのは大変です。

でも、小さく切ってもらえたら食べやすい。

長い文章も、たぶん同じです。

長い文章を読む気力がない日があってもいい。

その日は、AIに先にざっくり見てもらう。

そこから、自分で読めるところだけ読む。

それだけでも、止まっていた仕事が少し前に進むことがあります。

AIを使うというと、すごいことをしなきゃいけない感じがします。

でも実際には、こういう小さな引っかかりが軽くなるだけでも十分助かります。

読めない日をなくすというより、読めない日でも止まらないようにする。

僕にとっては、これもかなり大事なAIの使い方です。

この文章が少しでも響いた方は、ぜひ登録してもらえると嬉しいです。

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次回以降も、無料版のChatGPTやGeminiでできる、仕事と生活のちょっとした面倒を軽くする使い方を書いていきます。

理系トレーナー岡田です。

札幌で小さなジムを運営しながら、ChatGPTやGeminiを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

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日常の中で「これ、少し面倒だな」と感じることを、AIでどう軽くできるかを書いていきます。

頭の中が散らかっている日がある

仕事をしていると、頭の中が散らかっている日があります。

やることはある。
考えたいこともある。
返さないといけない連絡もある。
でも、何から手をつければいいのかが少しぼやけている。

こういう日は、仕事量そのものよりも、何から考えればいいのかわからない感じがしんどいです。

僕の場合だと、ジムの予約導線、Instagramの投稿、お客様への返信、ホームページの修正、Substackの記事、明日の予定、自分のトレーニングまで、いろいろなものが同じ場所に置かれているような感覚になることがあります。

ひとつひとつは、ものすごく大きな問題ではありません。

でも、全部が頭の中に同時にあると、妙に重くなるんですよね。

以前は、とりあえずノートに書き出したり、スマホのメモに雑に打ち込んだりしていました。

もちろん、それでも少しは楽になります。

ただ、書き出したメモ自体がまた散らかることもあります。

予約導線のこと。
Instagramの投稿案。
お客様への返信。
ホームページの修正。
買い物。
明日やること。
なんとなく気になっていること。

それぞれは小さいのに、頭の中で一緒になると、動き出すまでに少し時間がかかります。

しかも、動けていない時間が長くなると、だんだん「何もしていない自分」が気になってくる。

実際には考えているのに、前に進んでいないように感じる日があります。

最近思うのは、こういうときのAI活用は、すごい答えを出してもらうところから始めなくてもいいということです。

まずは、頭の中にあるものを箇条書きにしてもらう。

それだけでも、少し進むことがあります。

まとめる前に、まず外に出す

AIを使うとき、多くの人は最初からきれいな質問をしようとする気がします。

ちゃんとした文章にして、条件を入れて、目的を決めて、うまく聞かないといけない。

たぶん、そう思うほどAIを使うハードルは上がります。

でも、頭が散らかっているときに必要なのは、完璧な質問よりも、まず外に出す場所です。

たとえば、こんな感じで十分です。

今、頭の中が散らかっています。
以下のメモを、やること、決めること、気になっているだけのことに分けて、箇条書きで整理してください。
そのうえで、今日やることを3つだけ選んでください。

このあとに、思いついたことをそのまま貼ります。

文章になっていなくてもいいです。
言い方が雑でもいいです。
同じことを何回か書いていてもいいです。

AIは、こちらの雑なメモを見て、ある程度まとまりごとに分けてくれます。

この時点で、少しだけ呼吸がしやすくなります。

考えがまとまらないからAIを使えないのではなく、まとまっていないものを外に出すためにAIを使う。

この感覚を持てると、無料版のChatGPTやGeminiでもかなり使いやすくなると思います。

箇条書きにすると、悩みの種類が見えてくる

頭の中で混ざっていることは、全部同じ悩みに見えます。

でも、箇条書きにしてもらうと、意外と種類が分かれます。

たとえば、こんな感じです。

• すぐやること

• あとで考えること

• 誰かに確認すること

• 今は気にしなくていいこと

• ただ不安になっているだけのこと

この分類が出るだけで、だいぶ違います。

僕の場合、ジムの運営をしていると、発信、予約導線、お客様対応、ホームページ、会員さんのトレーニング、イベント、物販、経理っぽいことまで、頭の中にいろいろ入ってきます。

それぞれ単体なら大したことがないのに、全部が同時に浮かんでいると、なぜか動きにくくなる。

でもAIに渡して、

• 今日やること

• 今週考えること

• いったん保留でいいこと

に分けてもらうと、少なくとも目の前の一手は見えます。

この一手が見えるだけで、仕事は少し進みます。

やる気が出たから動ける日もありますが、動く順番が見えたからやる気が戻る日もあります。

これは、わりと大事な感覚だと思っています。

やる気がないから止まっているように見えて、実は順番が見えていないだけのこともあります。

うまく使うコツは、きれいに書こうとしないこと

AIに渡すメモは、きれいに書こうとしない方が使いやすいです。

たとえば、こういう雑なメモでも大丈夫です。

LINEの最初のメッセージ直したい
体験予約の説明が長いかも
Instagramの投稿ネタない
返信しないといけない人いる
ホームページの料金ページ見直し
買い物
なんか疲れてる
明日の予定確認
Substackの記事どうしよう
体験の人に送る文面も考えたい

人に見せる文章としては、かなり雑です。

でもAIに並べてもらうには、これくらいで十分です。

むしろ、きれいに書こうとすると、その時点で止まることがあります。

AIに渡す前の文章を整えるために疲れてしまう。

これは、少しもったいないです。

最初は、メモのまま渡すくらいでいいと思います。

そのうえで、こう頼みます。

上のメモを整理してください。
まず、種類ごとに分けてください。
次に、今日やることを3つに絞ってください。
最後に、最初の一歩をそれぞれ1行で出してください。

これだけで、散らかったメモが少し扱いやすくなります。

ポイントは、AIに立派な答えを求めすぎないことです。

まずは、頭の中にあるものを並べる。
次に、種類ごとに分ける。
最後に、今日の一歩を選ぶ。

このくらいの使い方だと、かなり気軽に試せます。

AIに決めてもらうより、見える形にしてもらう

ここで大事なのは、AIに全部を任せる感覚で使わないことだと思っています。

最終的に決めるのは自分です。

ただ、頭の中にあるままだと、何を決めるべきかも見えないことがあります。

だからまず、AIに見える形にしてもらう。

これは、仕事でも生活でも使いやすいです。

たとえば、仕事なら、

• お客様への返信

• 今日のタスク

• 発信のネタ

• 打ち合わせ前の確認事項

• ホームページ修正のメモ

• LINE配信の案

• 資料作成の材料

生活なら、

• 買い物

• 家の用事

• 病院や役所の手続き

• 旅行前の準備

• 家族に相談すること

• なんとなく気になっていること

このあたりは、AIに分けてもらいやすいです。

そして、出てきたものを見て、自分で順番を入れ替える。

違うと思ったところは直す。
これは後でいいなと思ったものは外す。
今日やることだけ残す。

その作業をしているうちに、少しずつ自分の頭も落ち着いていきます。

AIが代わりに生き方を決めるわけではありません。

ただ、決める前のごちゃごちゃを少しほどいてくれる。

そのくらいの距離感が、日常ではちょうどいい気がしています。

小さな事業者ほど、頭の中に置きっぱなしの仕事が多い

小さな店舗や個人事業者は、担当者が分かれていないことが多いです。

発信する人も自分。
返信する人も自分。
サービスを考える人も自分。
現場に立つ人も自分。
お金のことを考える人も自分。

そうなると、仕事が終わっていないというより、頭の中で開きっぱなしのタブが多い状態になりやすいです。

これが地味に疲れます。

ひとつひとつの作業は大きくなくても、ずっと頭の片隅に残っている。

あれもやらないと。
これも考えないと。
あの返信どうしよう。
次の投稿どうしよう。
あのページ、直した方がいいかも。

こういうものを、全部自分の頭の中だけで管理しようとすると、だんだん重くなります。

だから、AIを使ってすごい成果物を作る前に、まずは頭の外に置く。

それだけでも、かなり現実的な使い方だと思います。

小さな事業者にとってのAIは、最初から大きな自動化ツールである必要はないと思っています。

まずは、頭の中に散らばっている仕事を、見えるところに出してくれる相手。

それくらいから始める方が、長く使える気がします。

たぶん、AI活用の最初の一歩は、仕事を速くすることよりも、自分が何に詰まっているのかを見えるようにすることなのかもしれません。

すぐ使える聞き方

最後に、僕が使いやすいと思う聞き方を置いておきます。

そのままChatGPTやGeminiに貼って、下にメモを足せば使えます。

今、頭の中が散らかっています。
下に思いついたことをそのまま書くので、整理してください。

やってほしいことは3つです。
1つ目、内容を種類ごとに分ける。
2つ目、今日やることを3つに絞る。
3つ目、それぞれ最初の一歩を1行で出す。

まだ考えがまとまっていないので、足りない情報があれば最後に質問してください。

この聞き方の良いところは、最初から結論を求めていないところです。

並べてもらう。
分けてもらう。
絞ってもらう。
必要なら質問してもらう。

それくらいの使い方だと、AIとのやり取りがかなり楽になります。

もう少し仕事寄りにするなら、こう聞いてもいいと思います。

下のメモを見て、仕事、生活、発信、連絡、あとで考えることに分けてください。
そのうえで、今日やると気持ちが軽くなりそうな順に3つ選んでください。

ここで大事なのは、効率だけで並べてもらわないことです。

実際には、5分で終わる返信をひとつ返すだけで、かなり気持ちが軽くなることもあります。

AIに優先順位をつけてもらうときは、早く終わる順だけでなく、気持ちが軽くなる順で聞いてみるのもおすすめです。

仕事は、作業時間だけで重さが決まるわけではありません。

ずっと気になっている小さなことを先に片づけるだけで、その日の見え方が変わることもあります。

少し進むだけでいい日もある

AI活用というと、どうしても劇的な効率化や、すごい自動化を想像しがちです。

もちろん、そういう使い方もあります。

でも日常でいちばん助かるのは、もっと地味な場面かもしれません。

頭の中が散らかっている。
何からやればいいかわからない。
でも、止まっている時間が少ししんどい。

そんなときに、AIに箇条書きにしてもらう。

それだけで、少し前に進める日があります。

全部を解決しなくても、次の一歩が見えれば十分な日があります。

僕にとってAIは、最近そういう存在になっています。

すごい答えをくれる相手というより、頭の中に溜まったものを一度外に出して、一緒に眺められる相手。

そう考えると、AIを使うハードルは少し下がる気がします。

仕事でも生活でも、止まっている理由が能力不足とは限りません。

ただ、頭の中に置いているものが多すぎるだけのこともあります。

そんな日は、まず箇条書きにしてみる。

きれいにまとめるのは、その後でいいのかもしれません。

そして、今日できることがひとつだけ見えたら、それで十分な日もあります。

AIを使っても、毎日すごくならなくていい。

少し軽くなる。
少し見える。
少し動ける。

そのくらいの使い方が、結局いちばん続く気がしています。

この文章が少しでも響いた方は、ぜひ登録してもらえると嬉しいです。

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次回以降も、無料版のChatGPTやGeminiでも使える、仕事と生活の小さな面倒を軽くする使い方を書いていきます。

理系トレーナー岡田です。

セミパーソナルジム運営しながら、AIついて書いています。

今回は、Substackを始めたばかりの人に、かなり大事な設定の話です。

たぶん、これを知らないままだと、無料で読んでほしいのに、読者には有料登録に見えています。

ボタンが「支援する」になっていませんか？

自分のSubstackページを見たときに、ボタンが購読するではなく、支援するになっていたら注意です。

この状態で読者がボタンを押すと、年額、月額、創刊メンバーのようなプランが出てきます。

さらに、カード番号の入力欄も表示されます。

プレッジオン時のプロフィール画面。ボタンが「支援する」になっている

PCで「支援する」を押したときに、有料の登録画面が出る

スマホで「支援する」を押したときに、年額・月額などが出る

正確には、これはその場で即課金される機能ではありません。

Substackにはプレッジという仕組みがあります。

ざっくり言うと、読者が「このSubstackが将来有料化されたら、買います」と先に意思表示する機能です。

ただ、初心者の読者からすると、そんな仕組みはわかりません。

画面に金額が出る。

カード番号を求められる。

それだけで、かなりの人は止まると思います。

無料で読んでほしい入口が、有料登録の入口に見えていたら、それだけで読者は離れます。

オフにすると、すぐ無料購読できる

プレッジ機能をオフにすると、プロフィール画面のボタンは購読するになります。これは無料の購読です。

そして、ボタンを押すとすぐに購読中になります。

プレッジオフ時のプロフィール画面。ボタンが「購読する」になっている

「購読する」を押したあと、すぐ「購読中」になる

この差はかなり大きいです。

プレッジオンだと、

支援する
↓
金額プラン
↓
カード番号入力

という流れになります。

プレッジオフだと、

購読する
↓
購読中

で終わります。

Substackを始めたばかりで、まず無料購読者を増やしたい段階なら、後者の方が圧倒的にわかりやすいです。

プレッジ機能をオフにする方法

スマホで設定する場合は、Substackアプリからではなく、ブラウザで管理画面を開く必要があります。

スマホのブラウザから操作した画面ですが、操作はPC版も同様です。

流れはこんな感じ。

スマホブラウザで、右上にある自分のアイコンから「ダッシュボード」を押した後

左上のハンバーガーメニュー(三)を開いて、Creator Tools の中にある支払いを押します。

ハンバーガーメニューを開いた状態

そのあと、Payments の画面を下の方までスクロールします。

Payments画面の下部にある「プレッジ」の設定

読者に購読のプレッジを許可するという項目があるので、ここをオフにします。

これで、読者側のボタンが支援するから購読するに変わります。

最初は、わかりやすさを優先した方がいい

プレッジ機能自体が悪いわけではありません。

すでに読者が多い人。

有料化の予定がある人。

支援してくれる人を先に集めたい人。

そういう人には意味のある機能だと思います。

でも、Substackを始めたばかりの人は、まず読んでもらうことが大事です。

登録してもらうこと。

通知を受け取ってもらうこと。

また読みに来てもらうこと。

その段階で、いきなり金額やカード番号が出てくると、かなりもったいないです。

まず一度、自分のページを読者として見てみる

Substackを始めたばかりの人は、一度だけ自分のページを読者目線で確認してみてください。

できれば、スマホで。

できれば、ログアウト状態や別アカウントで。

見るポイントはシンプルです。

ボタンが支援するになっていないか。

押したあとに、金額プランやカード番号の画面が出てこないか。

無料で読んでもらいたいのに、有料登録っぽく見えていないか。

こういう小さな設定で、読者は止まります。

そして書き手は、その段差に気づかないまま「なかなか登録者が増えないな」と悩んでしまう。

Substackを始めたばかりの人は、まずここを見ておくといいと思います。

僕はこの事を知ってすぐオフにしました。

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理系トレーナー岡田です。

札幌で小さなジムを運営しながら、ChatGPTやGeminiを使って、仕事と生活のちょっとした面倒を少しずつ減らしています。

このシリーズでは、無料版のChatGPTやGeminiでも使える、AIのお役立ち知識や小さなテクニックを書いていきます。

日常の中で「これ、少し面倒だな」と感じることを、AIでどう軽くできるかを書いていきます。

入力欄の前で、手が止まる

ChatGPTを入れてみたけど、何を聞けばいいかわからない。

これ、けっこう自然な反応だと思います。

AIの使い方を説明する記事はたくさんあります。
でも、アプリを開いたあとに入力欄の前で固まる感じは、あまり語られない気がしています。

ChatGPTがすごいらしい。
仕事が速くなるらしい。
文章も作れるらしい。
相談にも乗ってくれるらしい。

そう聞いてアプリを開く。
でも、入力欄を前にすると、意外と手が止まる。

何を聞けばいいんだろう。
どう聞けばいいんだろう。
変な質問をしたら、変な答えが返ってくるんじゃないか。

たぶん、AIを使い始めたばかりの人にとって、一番むずかしいのは使いこなすことより、最初の一言を入れることです。

AIを使い始めるときに必要なのは、立派な質問より、目の前の小さな面倒を渡してみることだと思います。

最初からすごい使い方をしなくていい

AI活用の話を見ていると、どうしても派手な使い方が目に入ります。

資料を一瞬で作る。
アプリを作る。
記事を量産する。
画像を作る。
仕事を自動化する。

もちろん、そういう使い方もあります。
僕自身も、ジムの文章作成、LINE導線、記事制作、簡単な業務アプリの構想など、いろいろ試しています。

ただ、最初の入口としては、少し大きすぎる気がしています。

いきなり大きな仕事を任せようとすると、説明することが増えます。
目的、前提、条件、出してほしい形、使う場面。
それを全部考えているうちに、AIに聞く前に疲れてしまう。

そこで止まるくらいなら、もっと小さいことでいいと思います。

たとえば、こんな感じです。

・この返信、きつく聞こえないようにしたい
・今日やることが多すぎて、何から手をつければいいかわからない
・この文章、もう少しわかりやすくしたい
・買い物で迷っているので、条件を並べたい
・頭の中が散らかっているので、箇条書きにしてほしい

このくらいで十分です。

最初のAI活用は、人生を変えるほど大きな使い方じゃなくていい。

まずは、今日の少し面倒なことが1つ軽くなれば、それだけでもかなり意味があります。

きれいな質問にしようとすると、そこで止まる

ChatGPTに聞くとき、うまい質問を作ろうとしすぎると、かえって止まります。

プロンプトをちゃんと書かないといけないのかな。
条件を細かく入れないとダメなのかな。
AIに伝わるように整理してから聞いた方がいいのかな。

そんなふうに考えているうちに、結局使わないまま終わる。

僕も、最初のころはわりとそうでした。
きれいな質問文を作ろうとして、質問文を作ること自体が作業になってしまう。

でも最近は、もう少し雑に渡してもいいと思っています。

たとえば、

「お客さんに返信したいです。失礼にならないように、でも固すぎない文章を3案ください」

「今日やることが多いです。これを見て、今日やる順番を考えてください」

「この文章を、初めて読む人にもわかるように直してください」

「この悩みを、箇条書きで整理してください」

このくらいでも、けっこう返ってきます。

もちろん、最初から完璧な答えが出るとは限りません。
でも、白紙のまま自分ひとりで考えるより、かなり動き出しやすくなります。

AIに最初に頼む仕事は、正解を出すことより、考え始める場所を作ること。

そう考えると、少し気楽に使える気がします。

僕がよく使っているのも、かなり地味なこと

僕の場合、ジムを運営しているので、AIを使う場面はいろいろあります。

お客様への返信文。
Instagramの投稿文。
LINE登録後のメッセージ。
ホームページの説明文。
ブログやSubstackの記事の構成。
キャンペーン文の言い換え。
自分の考えの整理。

こう並べると、ちゃんとAIを使っている感じがするかもしれません。

でも実際には、かなり地味です。

お客様から問い合わせが来たとき。
内容は頭ではわかっている。
返すべきこともだいたい決まっている。
でも、文章にすると少し迷う。

そんなときに、ChatGPTへこう渡します。

「この内容に返信したいです。丁寧だけど、堅すぎない文章にしてください。相手が不安にならないようにしてください」

これだけでも、最初のたたき台が出ます。

そのまま送ることもありますが、多くの場合は少し直します。
言い回しを自分らしくしたり、温度を調整したり、必要な情報を足したりします。

このとき、AIは代筆者というより、下書きを出してくれる相手に近いです。

白紙から書くのは重い。
でも、たたき台を直すのは少し楽。

この差は、地味ですが大きいです。

仕事だけじゃなく、生活の面倒にも使える

AIというと、仕事に使うものという印象が強いかもしれません。

でも、最初は生活の中の小さな迷いに使う方が、むしろ慣れやすい気がしています。

買い物で迷っているときは、

「この3つで迷っています。価格、使いやすさ、長く使えそうかで比較してください」

予定を考えるのが面倒なときは、

「午後から3時間だけ空いています。疲れすぎない予定を3パターン考えてください」

片づけが面倒なときは、

「部屋を片づけたいけど、何からやればいいかわかりません。15分でできる順番にしてください」

こういう使い方は、仕事の成果としては目立たないかもしれません。
でも、日常の中で少し助かります。

この少し助かる感覚がたまってくると、AIに聞くことへの抵抗が下がっていきます。

最初から仕事の重要な判断に使おうとすると、少し身構えます。
生活の小さな面倒から使うと、AIとの距離が近くなります。

迷ったら、この3つだけでいい

何を聞けばいいかわからない人は、まずこの3つだけ覚えておくと使いやすいです。

1つ目は、3案出してもらうこと。

「この返信文を3案ください」
「この投稿文を3案ください」
「この説明文を3パターンにしてください」

1案だけだと、合うか合わないかで終わります。
3案あると、比べられます。
比べると、自分がどんな言い方をしたいのかも見えてきます。

2つ目は、箇条書きにしてもらうこと。

「この内容を箇条書きにしてください」
「何が問題か整理してください」
「やることを順番に並べてください」

頭の中で絡まっているものは、外に出すだけで少し軽くなります。

3つ目は、やさしく言い換えてもらうこと。

「初めての人向けにしてください」
「きつく聞こえない言い方にしてください」
「専門用語を減らしてください」

説明が難しいとき。
相手に伝わるか不安なとき。
言い方が強くなりそうなとき。

AIに一度言い換えてもらうだけで、少し冷静になれます。

迷ったら、3案、箇条書き、やさしい言い換え。この3つだけで、AIはかなり使いやすくなります。

無料版でも、入口としては十分使える

ChatGPTやGeminiには有料版もあります。
僕も、仕事で深く使うなら有料版の価値はかなりあると思っています。

ただ、最初の入口としては、無料版でもできることは多いです。

返信文を3案出してもらう。
長い文章を要約してもらう。
やることを並べてもらう。
買い物の条件を比較してもらう。
自分の考えを箇条書きにしてもらう。
説明をわかりやすく言い換えてもらう。

このあたりは、無料版でも十分試しやすいです。

大事なのは、最初から高度なことをしようとしすぎないことだと思います。

AIを使いこなすという言葉は、少し重い。
使いこなす前に、まず1回助けてもらう。

そのくらいの距離感でいい気がしています。

AIは、止まる時間を短くする道具

AIを使うと、全部ラクになる。
そんなイメージを持つ人もいるかもしれません。

実際には、全部が自動で終わるわけではありません。

最後は自分で見ます。
直します。
選びます。
相手の状況に合わせます。

ただ、最初の重さはかなり減ります。

白紙の画面を見て止まる。
返信文を考えながら止まる。
やることが多すぎて止まる。
説明の仕方がわからなくて止まる。

その止まる時間が少し短くなる。

小さな店舗や個人事業者にとって、これはけっこう大きいです。
人手が足りない中で、考えることも、決めることも、返信することも、発信することもあるからです。

AIが全部やってくれるというより、動き出すまでの摩擦を減らしてくれる。

僕は、そこに価値を感じています。

仕事が少し進むだけで、気持ちも少し軽くなることがあります。

たぶん、最初のAI活用はそのくらいで十分です。

まずは、今日の小さな面倒を1つだけ渡してみる

ChatGPTを入れたけど、何を聞けばいいかわからない。

そう感じているなら、使い方が下手なわけではないと思います。
まだ、AIに渡すもののサイズが大きすぎるだけかもしれません。

仕事を変える。
売上を上げる。
発信を伸ばす。
業務を自動化する。

そういう大きな話は、あとからでもいい。

まずは、今日の小さな面倒を1つだけ渡してみる。

返信文。
買い物の比較。
やることの整理。
文章の言い換え。
頭の中の箇条書き。

そのくらいでいいと思います。

AI活用は、すごい人がやる特別なことに見えがちです。
でも本当は、もっと日常の近くに置けるものかもしれません。

このシリーズでは、無料版のChatGPTやGeminiでも試しやすい、小さな使い方を書いていきます。

まずは、入力欄にこう打ってみるだけでもいいです。

「今日ちょっと面倒だと思っていることを、どう進めればいいか一緒に考えてください」

そこから始まるAI活用も、たぶんかなり実用的です。

最初の一歩は、うまい質問をすることより、少し面倒なことをそのまま渡してみること。

今日のどこかで1回だけ試してみると、AIとの距離感が少し変わるかもしれません。

この文章が少しでも響いた方は、ぜひ登録してもらえると嬉しいです。

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次回以降も、SNSでは流れてしまいそうなことを、少し長めに書いていきます。

理系トレーナー岡田です。

最近、AIを使っていて思うことがあります。

AIは文章を書く道具として紹介されることが多いです。

ブログを書ける。
SNS投稿を作れる。
メール文を整えられる。
資料のたたき台を作れる。

たしかに、それは便利です。

わたしも実際に、記事、SNS投稿、LINE文、ホームページの文章、資料づくりなど、いろいろな場面でAIを使っています。

ただ、使っているうちに少し感覚が変わってきました。

AIの本当の便利さは、文章を作ってくれることそのものよりも、一度考えたことを、別の形で何度も使えるようにしてくれることにある気がしています。

日々の考えは、意外とその場で消えている

小さな店舗や個人事業をやっていると、毎日いろいろなことを考えます。

お客様との会話。
予約までの流れ。
LINEの返信。
SNSに書くこと。
ホームページに足りない説明。
体験に来た人が不安に感じていそうなこと。
自分のサービスの強み。
競合と比べたときの違い。
なんとなく気になっている違和感。

こういうものは、ちゃんと考えているようで、実はその場で流れていきます。

接客中に思いついたことは、次の予約が入ると忘れます。

LINEの文面で悩んだことも、その場で返信したら終わります。

SNSに書けそうだなと思った話も、メモしないまま数日経つと、最初の熱が消えます。

これが、かなりもったいない。

事業をしている人の頭の中には、たぶん、かなりの資産があります。

でも、それが言葉にならないまま流れている。

AIを使い始めてから、わたしはそこが一番大きく変わりました。

AIに書かせる前に、まず自分の考えを渡す

AIを使うとき、いきなり「ブログを書いて」「投稿を作って」と頼むこともできます。

それでも、それなりの文章は出てきます。

でも、なんとなく薄い。

どこかで見たような文章になる。

たぶん理由はシンプルで、AIに渡している材料が薄いからです。

逆に、自分が現場で感じたこと、実際に起きたこと、お客様との会話、自分の違和感を渡すと、かなり変わります。

たとえば、わたしのジムでは、初回体験でスクワットのフォームを見ます。

柔軟性や筋力の弱点を確認して、その人に合うしゃがみ方を探していく。

そのときに、お客様が

「今までのスクワットは何だったんだろう」

というような反応をすることがあります。

この一言だけでも、かなり使えます。

ブログなら、
「スクワットは気合いで深くしゃがむものだと思われがちだけど、人によって合う形がある」
という話にできる。

SNSなら、
「正しいフォームを知ると、筋トレへの苦手意識が少し変わる」
という短い投稿にできる。

LINEなら、
「体験では、あなたに合うしゃがみ方を一緒に確認します」
という予約前の安心材料にできる。

ホームページなら、
「初回体験では、体力や柔軟性に合わせて、安心して試せるフォームを提案します」
という説明にできる。

ひとつの現場の出来事が、いろいろな場所で使える言葉になる。

これが、わたしの中ではかなり大きいです。

文章を作るより、考えを分解してくれるのが助かる

AIを使っていて助かるのは、完成した文章を出してくれることだけではありません。

むしろ、自分の考えを分解してくれるところが大きいです。

たとえば、なんとなく

「LINE登録後の予約率を上げたい」

と思ったとします。

このままだと、やることがぼんやりしています。

あいさつメッセージを変えるのか。
カードタイプメッセージを変えるのか。
予約ボタンの見せ方を変えるのか。
体験前の不安を減らす説明を足すのか。
そもそも、LINEに入った人が何を見て迷っているのか。

AIに投げると、このあたりを分けて考えやすくなります。

すると、ただの「LINEを直したい」が、少し具体的になります。

「登録直後に何を見せるか」
「体験前に何を伝えるか」
「予約までの迷いをどこで減らすか」
「詳しく知りたい人にどのページを見せるか」

こうやって分けていくと、次にやる作業が見えてくる。

わたしにとってのAIは、考えを代わりに決める存在というより、頭の中にあるものを並べて、使える形にしてくれる存在に近いです。

一度考えたことを、使い捨てにしない

小さな事業では、毎日やることが多いです。

接客。
予約管理。
SNS。
LINE。
ホームページ。
ブログ。
Googleマップ。
チラシ。
資料づくり。
新しいサービスの設計。

全部を丁寧にやろうとすると、かなり重い。

だからこそ、一度考えたことを使い捨てにしない仕組みが大事だと思っています。

たとえば、ひとつの記事を書いたら、そこで終わりにしない。

その記事から、Substack Notes用の短い投稿を作る。
Instagramのカルーセル案にする。
Threadsの投稿に分解する。
LINE配信文にする。
ホームページのFAQに使う。
お客様への説明文に変える。
次の記事の種にする。

こうすると、1回の思考が何度も働いてくれます。

もちろん、全部をそのままコピペするわけではありません。

場所によって、言い方は変えます。

SNSなら短く。
記事なら丁寧に。
LINEなら予約前の不安を減らすように。
ホームページなら初めて見た人にも伝わるように。

同じ考えでも、置き場所によって役割が変わります。

AIは、その変換をかなり手伝ってくれます。

小さな事業者ほど、頭の中が資産になる

大きな会社なら、広報担当、マーケ担当、制作担当、エンジニア、営業担当が分かれていることも多いと思います。

でも小さな店舗や個人事業では、ほとんどを自分で考えます。

現場のことも知っている。
お客様の反応も見ている。
売上のことも考えている。
サービスの中身もわかっている。
文章も書く。
発信もする。
改善もする。

これは大変です。

ただ、見方を変えると、かなり強い。

現場で起きていることを一番近くで見ている人が、そのまま発信や導線づくりに活かせるからです。

問題は、それを言葉にする時間と余裕が足りないことです。

AIは、そこを埋めてくれる。

自分の頭の中にあるものを、記事にする。
投稿にする。
説明文にする。
予約導線に使う。
サービス改善に使う。
エンジニアに伝わる要件にする。

こう考えると、AI活用はただの時短ではありません。

自分の中にある考えを、仕事で使える資産に変える作業です。

AIに任せるほど、人間側の材料が大事になる

AIを使うほど、人間が考えなくてよくなる。

そう思っていた時期がぼくにもありました。

でも実際に使っていると、少し違う感覚があります。

AIを使うほど、こちら側が何を見ているかが大事になります。

どんなお客様の反応を拾うのか。
どの違和感を残すのか。
何を大事にしてサービスを作っているのか。
どこで人が迷っていると感じるのか。
自分の仕事のどこに価値があると思うのか。

ここが薄いと、AIから出てくるものも薄くなります。

逆に、材料が具体的だと、AIはかなり頼れる相手になります。

現場の出来事を渡す。
会話のメモを渡す。
自分の考えを雑に渡す。
過去の記事を渡す。
サービスの説明を渡す。

そこから、別の形に展開していく。

この使い方が、小さな事業者にはかなり合っている気がしています。

文章生成から、思考の再利用へ

AIを使う目的を「文章を書いてもらうこと」に置くと、たぶん少しもったいない。

もちろん、文章作成は便利です。

でも、その奥にある価値はもう少し広い。

日々の気づきを残す。
現場の出来事を言葉にする。
一度考えたことを別の場所で使う。
発信と導線をつなげる。
サービス説明をわかりやすくする。
自分の強みを、少しずつ見える形にする。

こういう積み重ねが、AIを使う意味なのかもしれません。

わたし自身、まだ試している途中です。

ただ、最近はかなり強く思っています。

AIは、白紙からきれいな文章を出すためだけの道具ではない。

自分の中にある考えを、何度も使える形に変えていく道具です。

小さな事業者ほど、日々の現場に言葉の種があります。

その種を拾って、残して、育てて、別の場所に植え替えていく。

AIを使うことで、それが少しやりやすくなる。

それだけでも、仕事はかなり前に進む気がしています。

この文章が少しでも響いた方は、ぜひ登録してもらえると嬉しいです。

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次回以降も、SNSでは流れてしまいそうなことを、少し長めに書いていきます。

昨今、AIツールを作ることのハードルがかなり下がってきた気がしています。

ChatGPTに相談すれば、アイデアは出る。
Codexのようなツールを使えば、簡単な業務アプリの形も見えてくる。
スプレッドシートやLINE、フォーム、Notionなどと組み合わせれば、小さな業務改善ならかなり現実的になってきました。

わたし自身も、小さなジムを運営しながら、AIやスプレッドシートを使って、現場の面倒を少しずつ仕組みに変えています。

その中で、最近かなり強く感じていることがあります。

AIツールを作る前に、まず決めた方がいいのは、“誰がいつ使うのか”です。

これを決めないまま作り始めると、ツール自体は便利そうに見えます。

でも、現場の中に置いたときに、使うタイミングが見つかりません。

便利そうなAIツールは、わりと簡単に思いつく

AIを使うと、やりたいことはたくさん出てきます。

たとえば、小さな店舗なら、

• お客様の問い合わせに自動で返す

• SNS投稿を自動で作る

• 食事記録を分析する

• 予約前の不安を減らす

• カウンセリング内容を要約する

• ブログ記事を下書きする

• 顧客ごとに提案文を作る

こういうアイデアは、わりとすぐ出てきます。

そして、どれもそれなりに便利そうです。

でも、現場で本当に使うかどうかは、別の話です。

大事なのは、機能の多さよりも、使われる場面です。

どれだけ賢いAIツールでも、誰が使うのかが曖昧なままだと、現場では宙に浮きます。

“誰が使うのか”で、必要な形は変わる

同じAIツールでも、使う人によって必要な形は変わります。

たとえば、食事アドバイスをするAIツールを考えます。

使う人がお客様本人なら、必要なのは、わかりやすい言葉と続けやすさです。
長い分析よりも、今日の食事を見て、次に何を変えればいいかがすぐわかる方がいい。

使う人がトレーナーなら、必要なのは、判断材料です。
摂取カロリー、たんぱく質、脂質、炭水化物、食事の傾向、前回からの変化。
お客様に何を伝えるかを考えるための情報が欲しくなります。

使う人が店舗責任者なら、必要なのは、全体の傾向です。
どのお客様が停滞しているのか。
どこで継続が止まりやすいのか。
どのサポートが成果につながっているのか。

同じ食事AIでも、使う人によって画面も言葉も出す情報も変わります。

ここを決めずに作ると、全部入りのツールになりがちです。

便利そうな機能はたくさんある。
でも、誰にとって一番大事な画面なのかが見えにくくなる。

“いつ使うのか”で、入力の重さが変わる

もうひとつ大事なのが、いつ使うのかです。

現場のツールは、正しいタイミングに置かれていると使われます。

たとえば、営業後に使うツールなのか。
接客中に使うツールなのか。
お客様が来店する前に使うツールなのか。
LINE登録直後に使うツールなのか。
月末の振り返りで使うツールなのか。

このタイミングによって、入力できる情報量が変わります。

接客中に使うなら、入力はかなり軽くした方がいいです。
その場で長文を打つ余裕はありません。

営業後に使うなら、多少の入力はできます。
ただし、疲れている状態でも使えるくらいの簡単さが必要です。

お客様本人がLINEで使うなら、質問の数はかなり絞った方がいい。
最初から細かく聞きすぎると、そこで手が止まります。

AIツールの使いやすさは、画面のきれいさだけで決まりません。
現場のどの瞬間に置くかで決まります。

ここを考えると、AI導入は少し見え方が変わります。

作るものを考える前に、まず業務の流れを見ます。

Hoppyで考えると、同じAIでも使う場面が変わる

わたしのジムで考えても、AIを使えそうな場面はいくつもあります。

たとえば、体験予約前。

LINEに登録してくれた人が、初回体験に申し込むか迷っている。
このタイミングなら、AIに求める役割は、予約の背中を押すことです。

ただし、強く売り込む必要はありません。

必要なのは、初回体験で何をするのか。
どんな服装で行けばいいのか。
初心者でも大丈夫なのか。
自分に合う内容で進めてもらえるのか。

そういう不安をひとつずつ軽くすることです。

一方で、体験後なら、AIに求める役割は変わります。

体験中に見えた課題。
本人が驚いたポイント。
できそうだと感じた瞬間。
今後の提案。

これらを整理して、次の説明やフォローに使える形にしたい。

さらに、入会後なら、また違います。

日々のトレーニング記録、食事記録、体調、継続状況。
それらを見ながら、その人に合った声かけや提案を考える。

同じAI活用でも、予約前、体験後、入会後で役割が変わります。

だから最初に、誰がいつ使うのかを決める必要があります。

AI導入で先に整理したい3つの問い

AIツールを作る前に、わたしならまずこの3つを整理します。

1. 誰の作業を助けるのか

お客様なのか。
スタッフなのか。
店長なのか。
営業担当なのか。
管理者なのか。

ここが決まると、使う言葉が変わります。

お客様向けなら、専門用語を減らして、すぐ行動できる形にする。
スタッフ向けなら、判断に必要な情報を整理する。
管理者向けなら、個別の会話より全体の傾向を見えるようにする。

利用者を決めると、ツールの輪郭がかなりはっきりします。

2. どのタイミングで使うのか

登録直後なのか。
問い合わせ後なのか。
来店前なのか。
接客中なのか。
接客後なのか。
月末なのか。

タイミングが決まると、必要な入力の軽さが見えてきます。

忙しい瞬間に置くなら、ボタンひとつで動くくらいがいい。
じっくり振り返る場面なら、少し細かい入力にも意味があります。

利用タイミングを決めると、現場に置いたときの使い方が見えてきます。

3. 使ったあと、何が前に進むのか

ここが一番大事かもしれません。

AIが答える。
AIが文章を作る。
AIが分析する。

それ自体は、もうかなりできるようになっています。

大事なのは、そのあとです。

予約につながるのか。
返信が早くなるのか。
提案がしやすくなるのか。
スタッフ間の共有が進むのか。
お客様の不安が軽くなるのか。
次の打ち手が見えるのか。

次の行動が決まっているAIツールは、現場に残りやすいです。

エンジニアに頼む前に、現場側でできることがある

AIツールを作るとなると、すぐにエンジニアに相談したくなります。

もちろん、実装には技術が必要です。

でも、その前に現場側で整理できることがあります。

たとえば、

• 誰が使うのか

• いつ使うのか

• 何を入力するのか

• 何が出てくると助かるのか

• その結果、どの作業が前に進むのか

• どこまで自動化して、どこから人が判断するのか

このあたりを整理しておくだけで、作るものの精度はかなり変わります。

エンジニアにとっても、かなり助かるはずです。

「AIでいい感じにしたい」だと、作る側も迷います。
「LINE登録直後の人に、体験前の不安を3つ聞いて、それぞれに合った案内を出したい」なら、かなり具体的になります。

同じAI導入でも、後者の方が作りやすい。

そして、現場で使う姿も想像しやすい。

AI導入は、ツール作りより“置き場所づくり”に近い

最近、AI導入について考えるとき、わたしはツールそのものよりも、置き場所を考えるようになりました。

どの業務の間に置くのか。
誰の判断を助けるのか。
どの迷いを軽くするのか。
次にどんな行動が起きるのか。

この流れが見えていると、AIツールはかなり現場に馴染みやすくなります。

逆に、ここが曖昧なまま機能を足していくと、見た目は立派でも日常業務に入りにくい。

AIは、賢いです。
ただ、現場の文脈までは勝手に決めてくれません。

誰が、いつ、何のために使うのか。

この設計は、人間側の仕事です。

AIツールを作る前に、“使われる瞬間”を決める。
そこから考えるだけで、導入の失敗はかなり減らせる気がしています。

おわりに

AIを使うと、できることはどんどん増えます。

でも、小さな店舗や企業にとって本当に大事なのは、できることを増やすことだけではない気がしています。

日々の業務の中で、どこに置けば自然に使えるのか。
誰の迷いを減らすのか。
使ったあと、何が前に進むのか。

そこまで考えてはじめて、AIは現場の道具になります。

だから、AIツールを作る前に、まず“誰がいつ使うのか”を決める。

すごく地味ですが、たぶんここが一番大事です。

この文章が少しでも響いた方は、ぜひ登録してもらえると嬉しいです。

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次回以降も、SNSでは流れてしまいそうなことを、少し長めに書いていきます。

理系トレーナー岡田です。

札幌で小さなジムを運営しながら、ChatGPTやスプレッドシートを使って、現場の小さな面倒を少しずつ形にしています。

最近、AI活用の話をしていると、かなりの確率でSNS投稿の話になります。

「AIで毎日投稿を作れる」
「Instagramのキャプションを考えられる」
「Threadsの投稿案を量産できる」
「ブログからSNS投稿に展開できる」

これは、かなり便利です。

実際、ぼくも使っています。

ひとつの記事から、Substack Notes用の投稿を作ったり、Threads用に切り口を変えたり、Instagramのキャプションにしたり。

以前なら毎回ゼロから考えていたものを、今はかなり早く形にできます。

ただ、使っているうちに、ひとつ気になることが出てきました。

SNS投稿を増やしても、その後の流れが見えていないと、売上にはつながりにくい。

たぶんここが、小さな店舗や個人事業者のAI活用で、かなり大事なところです。

投稿は入口でしかない

SNS投稿は、かなり目立ちます。

いいねがつく。
表示回数が見える。
コメントが来る。
フォロワーが増える。

数字が見えるので、改善している感覚も出やすいです。

AIを使えば、投稿の数も増やせます。

フックを変える。
言い回しを変える。
ターゲットを変える。
切り口を変える。
短文にも長文にもできる。

このあたりは、AIがかなり得意です。

でも、店舗ビジネスで考えると、投稿はあくまで入口です。

投稿を見た人が、そのあと何を見るのか。

プロフィールを見るのか。
LINEに入るのか。
ホームページに行くのか。
料金ページを見るのか。
予約ページに進むのか。
そこで一回止まるのか。

この流れが作られていないと、投稿だけががんばる形になります。

投稿だけに売上まで任せるのは、けっこう重たい仕事です。

小さな店ほど、投稿の後ろが大事になる

大きな企業なら、広告担当、SNS担当、LP担当、営業担当、カスタマーサポート担当が分かれていることがあります。

投稿を見た人を受け止める仕組みが、ある程度そろっています。

でも、小さな店舗や個人事業者の場合は、かなり違います。

SNSも自分。
LINEも自分。
ホームページも自分。
予約導線も自分。
接客も自分。
サービス提供も自分。

全部がつながっているぶん、どこか一箇所で迷いが生まれると、そのまま離脱につながります。

たとえば、投稿で興味を持ってもらえたとします。

でも、プロフィールに何をしている人か書いていない。
リンク先が複雑。
LINEに入っても最初に何を見ればいいかわからない。
予約ボタンが見つけにくい。
料金が判断しにくい。
体験の流れが想像しにくい。

こうなると、せっかくの投稿がもったいないです。

投稿の内容が悪いというより、投稿のあとに進む道が見えていない状態です。

AIで投稿を増やすと、導線の弱さも見えやすくなる

面白いのは、AIで投稿を作るようになると、逆に導線の問題が見えやすくなることです。

投稿の数が増える。
切り口も増える。
読まれる可能性も増える。

すると自然に、次の問いが出てきます。

この投稿を見た人は、どこに進めばいいのか。

ここで止まるケースがけっこうあります。

「詳しくはこちら」と書きたい。
でも、詳しく説明しているページがない。

「LINEから相談できます」と書きたい。
でも、LINEに入った後のメッセージが弱い。

「体験受付中」と書きたい。
でも、体験で何をするのか伝えきれていない。

「まずはプロフィールへ」と書きたい。
でも、プロフィールが今の事業内容と合っていない。

AIで投稿案を作るほど、このズレが見えてきます。

これは悪いことではなく、かなり良いサインだと思っています。

投稿を作る過程で、事業の導線そのものが点検される。

ここに、AI活用の本当の価値があります。

売上につながる投稿には、次の行動がある

売上につながる投稿には、たぶん共通点があります。

それは、投稿の中ですべてを説明していることではありません。

読んだ人が、次に何をすればいいか想像できることです。

たとえば、小さなジムなら、

体験に行く前に何がわかるのか。
初回は何をするのか。
自分の悩みに合うのか。
料金はどれくらいか。
予約は簡単にできるのか。
強引に売り込まれそうな感じがあるか。
自分のレベルでも大丈夫そうか。

こういう不安が、投稿の後ろ側にあります。

SNS投稿は、その不安を一気に全部解決する場所としては狭いです。

だからこそ、LINE、LP、予約ページ、FAQ、体験前メッセージが必要になります。

投稿はきっかけを作る。
LINEは関係を少し近づける。
LPは判断材料を渡す。
予約ページは行動しやすくする。
体験前メッセージは不安を減らす。

この流れがあると、投稿はかなり働きやすくなります。

AIに任せたいのは、投稿作成だけではない

AIを使うと、どうしても最初は文章を作りたくなります。

投稿文。
キャプション。
ブログ記事。
メルマガ。
LINE配信。

もちろん、それでいいと思います。

文章を作ることは、AI活用の入口としてかなりわかりやすいです。

ただ、少し慣れてきたら、AIには導線設計も手伝わせた方がいいです。

たとえば、こんな使い方です。

この投稿を見た人は、次に何を知りたくなるか。

LINE登録後、最初に見せるべき情報は何か。

予約前に不安になりそうな点はどこか。

体験申し込みまでに、どの順番で情報を見せると自然か。

ブログ記事、SNS投稿、LINE、LPをどうつなぐと迷いにくいか。

これは単なる文章作成というより、顧客体験の整理です。

AIは、こちらが現場の情報を渡すほど、この整理がしやすくなります。

導線づくりは、派手なマーケティングではない

導線という言葉を使うと、少しマーケティングっぽく聞こえるかもしれません。

ファネル。
CTA。
CVR。
LTV。
LP最適化。

こういう言葉が出てくると、急に専門的に感じます。

でも、小さな店舗にとっての導線づくりは、もっと生活感のある話です。

初めて来る人が迷わないようにする。

知りたいことにすぐ届くようにする。

不安なまま予約ボタンを押させない。

店側が何度も同じ説明をしなくていいようにする。

お客様が前向きな気持ちで来店できるようにする。

こう考えると、導線づくりはかなり現場に近い仕事です。

売上のためだけというより、お客様の迷いを減らす仕事でもあります。

投稿量が増えるほど、受け皿の差が出る

AIで投稿を増やすこと自体は、これからもっと当たり前になると思います。

文章を作るだけなら、以前よりかなり簡単になりました。

だからこそ、今後は投稿の数だけで差がつきにくくなります。

差が出るのは、その投稿を受け止める受け皿です。

プロフィール。
固定投稿。
ホームページ。
LINEの最初のメッセージ。
メニュー説明。
予約フォーム。
FAQ。
体験後の案内。
既存のお客様へのフォロー。

このあたりがつながっているかどうか。

ここまで見ると、AI活用はだんだんマーケティング全体の設計に近づいていきます。

ただ投稿を作る人。
ただ文章を整える人。
ただツールを使う人。

その先に、現場で使われる形まで落とし込める人が必要になる気がしています。

小さく試して、流れをつなぐ

もちろん、最初から完璧な導線を作る必要はありません。

いきなり大きなシステムを作るより、まずは小さく試した方がいいです。

たとえば、

よく読まれている投稿を1つ選ぶ。
その投稿を見た人に向けたLINEメッセージを作る。
詳しく説明するページを1つ用意する。
予約前の不安を3つ書き出す。
その不安に答えるFAQを追加する。
反応を見て、また直す。

このくらいで十分です。

AIを使えば、この小さな改善の回転がかなり早くなります。

投稿案を出す。
見出しを作る。
FAQを整理する。
LINE文に変える。
LPの構成にする。
お客様目線で抜け漏れを探す。

こういう作業は、AIと相性がいいです。

大事なのは、AIに全部を任せることより、現場の違和感をAIに渡して、次の改善に変えることです。

AI活用は、発信から導線へ広がっていく

SNS投稿をAIで量産するのは、かなり実用的です。

ただ、それを続けていくと、たぶん次の段階に進みます。

投稿だけ作っても、何か足りない。

LINEの中身も見直したい。

ホームページの説明も変えたい。

予約前の不安も減らしたい。

お客様の声をもっと使いたい。

サービスの強みを言葉にしたい。

ここまで来ると、AIは単なる投稿作成ツールではなくなります。

発信、導線、現場改善、顧客体験をつなぐための道具になります。

ぼくが今、AI活用で面白いと思っているのは、まさにこの部分です。

文章が速く書けることも便利です。

でも、それ以上に、仕事の流れそのものを見直せる。

ここにかなり可能性を感じています。

まとめ

SNS投稿をAIで増やすことは、たぶん多くの人にとって始めやすいAI活用です。

でも、投稿は入口です。

その先に、LINEがあり、LPがあり、予約があり、体験があり、継続があります。

どこかで人が迷えば、そこで流れは止まります。

だから、小さな店舗や個人事業者ほど、AIで投稿を作るだけで終わらせるのはもったいないです。

投稿を増やすほど、導線を見る力が必要になる。

AIは、発信を増やす道具としても使えます。

そして、発信の先にあるお客様の迷いを見つける道具としても使えます。

たぶんここを見られるかどうかで、AI活用の深さはかなり変わります。

次回以降も、SNSでは流れてしまいそうなことを、少し長めに書いていきます。

この文章が少しでも響いた方は、ぜひ登録してもらえると嬉しいです。

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最近、Substackを使いながら、ずっと考えていることがあります。

Substackは、いわゆるSNSとして使うものなのか。
それとも、文章を読んでもらう場所として使うものなのか。

たぶん、どちらでもあります。

Notesという短文投稿の場がある。
フォローもある。
いいねもある。
コメントもある。
リスタックもある。

見た目だけで言えば、XやThreadsに近いところがあります。

でも、実際に使ってみると、少し感覚が違う。

XやThreadsでは、投稿が伸びたかどうかがかなり見えやすいです。
表示回数が増える。
いいねがつく。
リポストされる。
コメントが増える。

その反応を見ると、
「あ、これは伸びたな」
「これは外したな」
と判断しやすい。

でもSubstackでは、その感覚だけで見ると、けっこう苦しくなります。

いいねが少ない。
コメントも少ない。
登録者もすぐには増えない。

そうなると、つい思ってしまう。

「これ、意味あるのかな」と。

ぼくも正直、何度も思っています。

Substackは、普通のSNSより反応が静かに見える

SubstackのNotesは、短文投稿やリンク、画像、引用などを投稿できる場所です。
Substack公式も、Notesを「短い投稿を出して、読者や他の書き手とアイデアを共有する場所」と説明しています。

つまり、機能だけ見るとかなりSNSっぽい。

でも、使ってみると、XやThreadsのように一気に反応が返ってくる感じはそこまで強くありません。

少なくとも、日本語圏で始めたばかりの人にとっては、かなり静かに感じると思います。

投稿しても、反応がぽつん。
記事を書いても、読まれているのかよくわからない。
誰かが読んでくれている気配はあるけど、タイムライン上では大きく見えない。

この静けさが、最初はけっこう怖い。

SNSに慣れているほど、数字がすぐ返ってこない場所に不安を感じます。

Substackは、反応がない場所というより、反応が見えにくい場所なのかもしれない。

ここを間違えると、かなり早い段階で心が折れます。

「伸びた／伸びない」だけで見ると、Substackはしんどい

SNSをやっていると、どうしても伸びる投稿を探したくなります。

どんなタイトルが反応されるか。
どんな書き出しが読まれるか。
どんなテーマならフォローされるか。
どんな言い方ならコメントがつくか。

これは大事です。

誰にも届かない文章を書き続けるのは、やっぱり苦しい。
読まれる工夫は必要です。

でも、Substackを完全に「伸ばすSNS」として見ると、たぶん相性が悪くなります。

なぜなら、Substackの中心には購読があるからです。

Substack公式のFAQでも、Notesの目的は新しい読者に届くことだけで終わらず、最終的にはカジュアルな読者を購読者へつなげることだと説明されています。さらに、広告型SNSのように注意を消費させるより、読者の信頼と関心を大切にする設計だと書かれています。

ここがかなり重要だと思っています。

XやThreadsでは、投稿単体が伸びることに大きな意味があります。
でもSubstackでは、投稿単体の反応よりも、その先にある購読や継続的な読者関係が大事になる。

つまり、見るべきものが少し違う。

いいね数だけを見ると、弱く見える。
でも、その投稿をきっかけにプロフィールを見られる。
過去記事を読まれる。
無料購読される。
次の記事も読まれる。

ここまで含めて、ようやくSubstackの反応なのだと思います。

Notesは、記事の宣伝場所だけにすると弱い

Substackを始めたばかりだと、Notesを記事の告知欄として使いたくなります。

「記事を書きました」
「よかったら読んでください」
「今回はこういう内容です」

これはもちろん必要です。

ただ、それだけだと、Notesの使い方としては少しもったいない。

公式ガイドでは、Notesは投稿、リンク、画像、引用、コメントなどを通じて、他の書き手や読者とつながる場所として紹介されています。
さらに、SubstackのRecommendationsやNotesは、書き手同士が読者に他の書き手を紹介するネットワーク的な仕組みとしても設計されています。

ということは、Notesは単なる告知場所というより、会話の入口に近い。

記事を出したあとに知らせる場所。
記事になる前の違和感を置く場所。
他の人の記事に反応する場所。
自分の考えの断片を試す場所。
読者が話しかけやすくなる場所。

このあたりを全部含めて、Notesなのだと思います。

ぼく自身も、記事だけを出して待つより、Notesで短く考えを出した方が、誰かと接点が生まれやすい感覚があります。

長文記事は、読む側にも体力がいります。

でもNotesなら、ふと目に入る。
一文だけで引っかかる。
コメントしやすい。
リスタックしやすい。

この軽さがある。

だから、Notesは記事の宣伝場所というより、読まれる前に出会ってもらう場所と考えた方がよさそうです。

Substackで「読まれる」とは、どういうことか

ここで考えたいのが、読まれるという言葉です。

SNSでは、読まれることと見られることが混ざりがちです。

タイムラインに表示される。
一瞬目に入る。
いいねされる。
流れていく。

これも立派な接点です。

でも、Substackで目指したい「読まれる」は、もう少し深い気がしています。

たとえば、こんな状態です。

この人の文章は、あとで読もうと思われる。
少し長くても読まれる。
過去記事まで読まれる。
通知やメールで届いたときに開かれる。
次の記事も読みたいと思われる。

これは、単発のバズとは違います。

派手な拡散ではない。
でも、読者の中に少し残る。

Substackで本当に育てたいのは、瞬間的な反応より、次も読もうと思われる関係なのかもしれない。

これが、XやThreadsとの大きな違いだと思います。

「伸ばすSNS」として使う部分もある

とはいえ、Substackで伸ばす意識がいらないわけではありません。

むしろ、最初はかなり必要だと思います。

誰にも見つけてもらえなければ、どれだけ良い文章を書いても届かない。
登録者がゼロに近い状態では、記事を出しても読者の母数が少ない。
だから、Notesやリスタックやコメントで、ちゃんと外に出ていく必要があります。

Substack公式の記事でも、Notesは読者基盤を伸ばすチャンネルとして紹介されています。ローンチ週に thoughtful notes を3本以上投稿した書き手は、投稿しなかった書き手より購読者数が多くなる傾向がある、というデータも紹介されています。

つまり、Notesには明確に発見される機能がある。

だから、Substackを「伸ばすSNS」として見る視点も必要です。

ただし、その伸ばし方は、XやThreadsと同じ感覚でやると少しズレる。

強い言葉で釣る。
怒りを煽る。
断言だけで押し切る。
中身より反応を取りにいく。

こういうやり方は、短期的には反応を取れるかもしれません。

でも、Substackではその後に記事があります。
過去記事があります。
プロフィールがあります。
購読という判断があります。

タイムラインで一瞬勝っても、その先で「この人を読み続けたい」と思われなければ、たぶん続かない。

だからSubstackで伸ばすなら、反応を取りにいくというより、読み続ける理由を見つけてもらう感覚が近い気がします。

Substackは「誰に見つかるか」が大事になる

SNSでは、とにかく多くの人に届くことが良いとされがちです。

もちろん、届く人数は大事です。

ただ、Substackでは誰に見つかるかの重要度がかなり高いと思います。

自分の記事をちゃんと読んでくれる人。
テーマに関心が近い人。
考え方に少し共鳴してくれる人。
すぐに反応しなくても、あとで読んでくれる人。
長く付き合える読者になってくれる人。

こういう人に届いた方がいい。

ぼくの場合で言えば、AI活用や現場改善の記事を書くにしても、ただAIツールが好きな人だけに読まれたいわけではありません。

小さな事業をやっている人。
現場の面倒くささがわかる人。
発信や導線に悩んでいる人。
仕事を少しずつ前に進めたい人。
AIを使って何かを整えたい人。

こういう人に読まれた方が、たぶん意味がある。

Substackは、数のゲームでありながら、同時に読者の質のゲームでもある。

ここが難しくて、面白いところです。

いいね数より、次の行動を見た方がいい

Substackを運用するとき、最初に気になるのはやっぱりいいね数です。

これは仕方ない。

投稿して、いいねが少なかったら寂しい。
記事を書いて、反応がなかったら不安になる。
自分だけ空振りしているような気持ちになる。

でも、Substackでは、いいね数だけで判断しない方がよさそうです。

見るべきものは、たぶんこのあたりです。

プロフィールを見られたか。
記事を開かれたか。
最後まで読まれたか。
無料購読につながったか。
コメントがついたか。
リスタックされたか。
次の記事も読まれたか。

特に大事なのは、次の行動です。

Notesを見た人が、記事に来る。
記事を読んだ人が、購読する。
購読した人が、次の記事も読む。
誰かの記事にコメントしたら、相手が見に来てくれる。
リスタックしたら、自分の視点も一緒に伝わる。

この流れが少しずつできてくると、Substackはただ投稿する場所ではなくなります。

読者との関係が、ゆっくり積み上がる場所になる。

Substackは、ブログとSNSの間にある

Substackの面白さは、ここにあると思っています。

ブログほど孤独ではない。
SNSほど流れっぱなしでもない。

記事を書ける。
メールで届けられる。
Notesで短く出せる。
コメントで会話できる。
リスタックで紹介できる。
購読で関係を続けられる。

この構造があるから、Substackは単なるブログとも違うし、単なるSNSとも違う。

たぶん、読むSNSに近い。

短く出会って、長く読まれる。
軽く反応して、深く関係が残る。
タイムラインで見つかって、メールで読み続けてもらう。

この独特の流れを理解すると、Substackの運用は少し見えやすくなります。

Notesだけ頑張る。
記事だけ頑張る。
フォローだけ増やす。
宣伝だけする。

このどれか一つに寄せるより、全体をつなげた方がいい。

Notesで出会う。
Postで深く読まれる。
プロフィールで何者か伝える。
購読で次につながる。
リスタックやコメントで関係が広がる。

この流れを作るのが、Substack運用なのだと思います。

ぼくはSubstackを「読まれるために伸ばすSNS」として使いたい

結局、Substackは「伸ばすSNS」なのか。
それとも「読まれるSNS」なのか。

今のぼくの答えは、こうです。

Substackは、読まれるために伸ばすSNSだと思う。

伸ばすことは大事です。

誰にも届かなければ、読まれない。
読まれなければ、関係も生まれない。
関係が生まれなければ、購読にも仕事にもつながらない。

でも、伸ばすこと自体がゴールになると、Substackの良さは薄くなる気がします。

ここで育てたいのは、瞬間的な注目だけではありません。

この人の文章をまた読みたい。
この人の考え方をもう少し追いたい。
この人の視点は、自分の仕事にも関係がありそうだ。

そう思ってもらうこと。

そのためにNotesを使う。
そのために記事を書く。
そのためにコメントする。
そのためにリスタックする。

こう考えると、Substackの運用は少し落ち着いて見えてきます。

バズを追いかける場所というより、信頼を積み上げる場所。
数字を増やす場所というより、読まれる理由を育てる場所。

もちろん、まだぼく自身も試している途中です。

登録者が思うように増えない日もある。
投稿しても静かな日もある。
これで合っているのかと思う日もある。

でも、だからこそ、この場所で考えながら書いていく意味があるのかもしれません。

Substackは、すぐに答えが出る場所ではない。
でも、残した文章があとから効いてくる場所ではある。

そんな感覚があります。

おわりに

Substackを始めると、どうしても数字が気になります。

登録者数。
いいね数。
コメント数。
リスタック数。
閲覧数。

もちろん、見た方がいい。

でも、その数字の奥にあるものも見たい。

読まれているか。
残っているか。
次につながっているか。
自分の文章を、また読みたいと思ってもらえているか。

SubstackをSNSとして使うなら、たぶんここが大事です。

伸ばす。
でも、読まれるために伸ばす。

この順番を忘れないように、しばらく運用してみようと思います。

この文章が少しでも響いた方は、ぜひ登録してもらえると嬉しいです。

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次回以降も、SNSでは流れてしまいそうなことを、少し長めに書いていきます。

「これは誰かにも届いてほしい」と思っていただけたら、リスタックやシェアもぜひお願いします。

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Substackを始めて、まだ何本かしか書いていません。

なので、攻略法を語れるほどの立場ではありません。
ただ、数本書いて、Notesにも投稿して、他の人の記事も読んでみて、少しだけ見えてきたことがあります。

Substackは、たぶんうまい文章を置く場所というより、
この人は何を見ている人なのかが、少しずつ伝わっていく場所なのかもしれません。

これは、ブログともSNSとも少し違う感覚です。

ブログは検索される記事を書く場所という感覚が強い。
SNSは、その瞬間の反応を取りに行く場所という感覚が強い。

Substackは、その中間にあるようで、もう少し人そのものに近い場所だなと感じています。

Substackを始めると、まず文章のうまさが気になる

Substackを始めると、最初に気になるのは文章のうまさです。

読みやすいか。
タイトルは強いか。
最初の数行で引き込めているか。
最後まで読んでもらえるか。

もちろん、それは大事です。

文章が読みにくいと、内容まで届きにくい。
タイトルに引っかかりがないと、開いてもらうところまで進みにくい。

だから、文章力や構成力を磨くことには意味があります。

ただ、数本書いてみて感じたのは、Substackで読まれているものは、単純な文章のうまさだけでは説明できないということです。

きれいにまとまった記事よりも、少し荒くてもその人の視点が見える文章の方が、記憶に残ることがあります。

ノウハウとして完成している記事よりも、まだ考えている途中の文章に、妙なリアリティを感じることがあります。

それはたぶん、Substackが情報だけを読む場所ではないからだと思います。

読まれているのは、情報だけではない気がする

役に立つ情報は大事です。

何かを学べる。
知らなかったことがわかる。
自分の仕事や生活に使える。

そういう記事には、当然価値があります。

ただ、Substackで何本か記事を読んでいると、情報そのもの以上に、書き手の見ている場所が気になることがあります。

この人は、なぜそこに引っかかったのか。
なぜそのテーマを選んだのか。
その出来事を、どう解釈したのか。
次は何を考えるのか。

たぶん、読者は記事単体だけを読んでいるわけではありません。

記事を通して、書き手の観察の癖を見ている。
書き手の判断の仕方を見ている。
書き手の違和感の向きを見ている。

Substackでは、情報そのものと同じくらい、この人は何を見ている人なのかが読まれている気がします。

これは、少し面白い感覚です。

Notesで見えるのは、その人の温度感

Substackには記事だけではなく、Notesがあります。

最初は、Notesをどう使えばいいのか少し迷いました。

記事の告知をすればいいのか。
短い投稿を書けばいいのか。
XやThreadsのように使えばいいのか。

まだ正解はわかりません。

ただ、今のところ感じているのは、Notesは記事の手前にある温度感を出す場所として使いやすいということです。

長い記事にするほどでもない気づき。
ちょっとした違和感。
人に聞いてみたい問い。
まだ結論まで出ていない考え。

そういうものを置ける。

そして、その短い投稿から、書き手の人柄や関心の方向が少し見える。

記事だけだと、どうしても少し整います。
文章として完成させようとするからです。

一方でNotesには、考えが立ち上がる途中の感じがあります。

この途中感が、Substackではけっこう大事なのかもしれません。

完成品としての記事。
その手前にあるNotes。
この両方があることで、その人が何を考えているのかが立体的に見えてくる。

そんな感じがしています。

記事はノウハウであり、考え方のログでもある

これまで、ブログ記事を書くときは、どちらかというと検索や導線を意識することが多くありました。

誰が検索するのか。
どんな悩みを持っているのか。
読んだ後に、どこへ進んでもらうのか。

仕事として考えるなら、とても大事な視点です。

ただ、Substackの記事はそれだけで考えると、少し窮屈になる気がしています。

Substackの記事は、もちろんノウハウにもなります。
誰かの役に立つ知識にもなります。
仕事の考え方を伝える場にもなります。

同時に、考え方のログでもある。

今、自分は何に引っかかっているのか。
何を試しているのか。
どこで迷っているのか。
何が少し見えてきたのか。

そういうものが積み重なっていく。

このログがあると、読者は記事単体の情報だけではなく、書き手の変化も追えるようになります。

この人は、前はこう考えていた。
そこからこう試した。
今はこう見えている。

そういう流れが見えると、登録する意味が少し変わってきます。

単発の記事を読むだけなら、たまたま見かけたときに読めばいい。
でも、その人の考えの変化まで追いたいなら、登録しておいた方がいい。

Substackの登録は、たぶんそこに近いのだと思います。

登録される理由は「次も読みたい」かもしれない

発信をしていると、どうしても1本ごとの反応が気になります。

この記事は伸びた。
これは反応が薄かった。
いいねが多かった。
登録が増えた。

数字はわかりやすいので、つい見てしまいます。

でも、Substackで大事なのは、1本の記事で完結する反応だけではなさそうです。

その記事を読んだ人が、
この人の次の文章も読んでみたい
と思うかどうか。

たぶん、ここがかなり大きい。

そのためには、毎回すごい結論を出す必要はないのかもしれません。

もちろん、濃い記事は大事です。
でも、毎回完璧な答えを出そうとすると、書く側も続きにくい。
読む側も、少し距離を感じることがあります。

むしろ、ちゃんと考えている途中が見える。
試していることが見える。
小さな発見を共有している。

そういう積み重ねが、次も読みたいにつながるのかもしれません。

登録される理由は、役立つ情報を出しているからだけではなく、この人の次の観察も読んでみたいと思われることなのかもしれません。

これは、今の自分にとってけっこう大きな発見でした。

Substackは、発信者の観察記録に近い

Substackを始める前は、もう少し記事メディアに近いものだと思っていました。

長めの記事を書く。
読者に届ける。
登録してもらう。

もちろん、それはその通りです。

ただ、実際に触ってみると、もう少し人間くさい場所だと感じます。

何を書くか。
何を拾うか。
誰の記事に反応するか。
どんな言葉で引用するか。
何をNotesに置くか。

その全部が、少しずつ自分の輪郭になっていく。

だからSubstackは、単に記事を置く場所というより、発信者の観察記録に近いのかもしれません。

日々の違和感。
仕事で試したこと。
誰かの記事を読んで考えたこと。
自分の中で、まだ名前がついていない感覚。

そういうものを置いていくと、後から見たときに、自分が何を見ていたのかがわかる。

そして読者にも、それが伝わっていく。

これは、他のSNSにはない面白さだと思います。

だから今は、少しずつ観察しながら書いていきたい

Substackで何を書けばいいのか。

最初は、この問いに少し構えていました。

役に立つことを書かないといけない。
専門性を出さないといけない。
登録する価値を作らないといけない。

そう考えると、少し肩に力が入ります。

でも今は、もう少しシンプルに考えています。

自分が見ているものを書く。
自分が引っかかったことを書く。
仕事の中で試したことを書く。
まだ答えが出ていないことも、考えの途中として置いてみる。

その積み重ねの中で、
この人はこういう視点で物事を見る人なんだ
と伝わっていけば、それでいいのかもしれません。

たぶん、Substackはそういう場所です。

すぐに大きく伸びる場所というより、
その人の考えが少しずつ蓄積されていく場所。

そして、その蓄積を見た誰かが、
ある日ふと、次も読んでみようと思ってくれる場所。

今のところ、そんなふうに感じています。

おわりに

まだ始めたばかりなので、この感覚も変わっていくと思います。

数ヶ月後には、また違うことを言っているかもしれません。
それも含めて、Substackには向いている気がします。

考えが変わること。
試しながら進むこと。
少しずつ見えてきたことを残すこと。

そういう過程ごと置いておける場所だからです。

これからも、AI活用、現場改善、発信、導線づくりについて、試しながら考えたことを書いていきます。

SNSでは流れてしまいそうなことを、少し長めに。
答えだけではなく、そこに至るまでの観察も含めて。

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次回以降も、仕事や発信の中で見えてきたことを、少しずつ残していきます。

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Substackを触りながら、少し考えていることがあります。

最初に伸ばすべきなのは、もしかすると記事そのものよりも、話しかけやすさなのかもしれない。

もちろん、ちゃんとした記事を書くことは大事です。
考えをまとめる場所として、Substackはかなり相性がいい。

でも、始めたばかりの人がいきなり長文記事だけを出していても、なかなか読まれません。

たぶん理由はシンプルで、まだ読者側から見ると、その人がどんな温度の人なのかが見えていないからです。

いい記事を書けば読まれる、と思っていた

Substackを始めると、最初はどうしても記事の完成度を上げたくなります。

タイトルを考える。
構成を整える。
導入を磨く。
言いたいことを、できるだけ伝わる形にする。

それ自体は、かなり大事です。

ただ、Substackにはもうひとつ別の要素があります。
それが、人との距離感です。

読者は、記事だけを見ているようで、実はその奥にいる人を見ています。

この人はどんなことに引っかかる人なのか。
どんな言葉を使う人なのか。
どれくらい本音で書いている人なのか。
自分がコメントしたら、どんな感じで返してくれそうなのか。

そのあたりを、けっこう敏感に見ている気がします。

Substackで最初に必要なのは、完璧な記事よりも、反応しても大丈夫そうな空気なのかもしれません。

正しいことだけを書くと、少し話しかけにくくなる

これは自分への反省もあります。

AI活用とか、現場改善とか、導線設計とか。
そういうテーマで書こうとすると、どうしても内容が少し固くなります。

役に立つことを書きたい。
ちゃんと考えている人だと思われたい。
浅いことを書きたくない。

そう思うほど、文章は整っていきます。

でも、整いすぎた文章は、読者からすると少し距離がある。

「勉強になりました」とは思える。
でも、「わかる、それあります」とは言いにくい。

ここに、けっこう大きな違いがあります。

特にSubstackの初期は、読者がまだ少ない。
だからこそ、読まれる記事を増やす前に、反応される空気を作った方がいいのかもしれません。

Notesは、考えの完成品より「途中」を出せる場所

SubstackにはNotesがあります。

これがけっこう面白い。

記事は、ある程度まとまった考えを出す場所。
Notesは、考えがまとまる前の違和感や本音を置ける場所。

たとえば、こんな感じです。

「AIの話ばかりしていると、便利そうではあるけど、話しかけにくい人になりそうで怖い」

「正しい発信より、少ししょうもない本音の方がコメントしやすいのかもしれない」

「結論を全部こっちで言い切ると、読者の出番がなくなる気がする」

こういう未完成の言葉は、記事としては少し弱い。
でも、Notesではむしろ強い。

なぜなら、読者が入る余白があるからです。

コメントしやすい投稿には、読者が自分の話を置ける余白があります。

これは、かなり大事な感覚だと思っています。

話しかけやすさは、ふざけることとは少し違う

話しかけやすくするというと、急に軽いキャラを作る方向に行きたくなることがあります。

でも、たぶんそういう話でもありません。

大事なのは、人間味です。

ちょっと迷っていること。
試してみて、うまくいっていないこと。
自分でもまだ結論が出ていないこと。
本音ではこう思っている、ということ。

そういうものが少し見えるだけで、読者は反応しやすくなります。

仕事の発信でも同じです。

ずっと完成されたノウハウだけを出している人より、
「これ、今まさに試しているんです」
「ここは正直、まだ迷っています」
「このやり方、意外とよかったです」
と言っている人の方が、近く感じる。

Substackは、その近さを作りやすい場所なのかもしれません。

記事は信頼を作る。Notesは接点を作る。

今のところ、自分の中ではこう整理しています。

記事は、信頼を作る。
Notesは、接点を作る。

記事では、考えを深く書ける。
自分が何を見ているのか、どう考えているのかを残せる。

一方で、Notesでは日々の小さな違和感を出せる。
読者と軽く接触できる。
他の人の記事に反応できる。
そこから会話が生まれる。

この2つは、役割が少し違う。

記事だけだと、店でいうところの看板やパンフレットに近い。
ちゃんと作るほど信頼は増える。

でも、最初のうちは、それだけだと人が入ってきにくい。
入口で店主が少し話している。
常連さんと会話している。
通りがかりの人が、それを見て少し安心する。

SubstackのNotesには、そういう役割がある気がしています。

最初に伸ばすべきなのは、登録者数の前に「反応のしやすさ」

登録者数はもちろん増えてほしいです。

でも、最初から数字だけを追うと、たぶん少し苦しくなる。

それよりも先に見るべきなのは、反応のしやすさだと思います。

コメントがつくか。
リスタックされるか。
誰かの記事に自然に反応できるか。
自分の投稿に、読者が一言置きたくなるか。

このあたりが育ってくると、記事も読まれやすくなるはずです。

読者から見て、いきなり知らない人の長文記事を読むのは少し重い。
でも、Notesで何度か見かけている人なら、記事にも入りやすい。

「あ、この人、前にあの投稿してた人だ」

そのくらいの小さな接点が、けっこう効くのだと思います。

ちゃんとしたことを書きたい人ほど、少し隙を出した方がいい

これは、自分にも言い聞かせたいことです。

ちゃんとしたことを書きたい人ほど、発信が固くなりやすい。

でも、読者が最初に反応するのは、正しさだけではありません。
むしろ、ちょっとした本音や、まだ整理しきれていない違和感に反応することが多い。

たとえば、

「AIを使えば仕事が速くなる」

よりも、

「AIを使っているのに、結局どこから手をつければいいかわからない日がある」

の方が、誰かの心に引っかかるかもしれない。

「Substackは長文を書く場所です」

よりも、

「長文を書きたいのに、誰にも読まれない気がして、投稿ボタンの前で止まる」

の方が、同じ場所にいる人が反応しやすいかもしれない。

きれいな結論だけを出すより、途中の温度を見せる。

Substackでは、それがけっこう大事なのだと思います。

自分の記事を読んでもらう前に、自分を見つけてもらう

結局、最初の課題はここなのかもしれません。

いきなり記事を読んでもらうことより、まず存在に気づいてもらう。
その次に、少しだけ覚えてもらう。
さらにその次に、反応しても大丈夫そうだと思ってもらう。

その積み重ねの先に、記事があります。

だから、Substackを攻略するなら、最初にやることは記事を量産することだけでは足りない気がしています。

話しかけやすい人になること。
反応しやすい余白を作ること。
他人の記事にもちゃんと反応すること。
自分の考えを、完成品の前に少し出してみること。

このあたりを育てた方が、結果的に記事も読まれやすくなる。

そんな気がしています。

まとめ

Substackで記事を書くなら、もちろん記事の質は大事です。

でも、始めたばかりの時期に大事なのは、もしかするとそれだけではありません。

読者がコメントしやすいか。
リスタックしやすいか。
一言だけでも反応しやすいか。
その人の考えに、少し触れてみたいと思えるか。

そういう空気がある人の記事は、少しずつ読まれていく。

Substackで最初に伸ばすべきなのは、記事の完成度よりも、話しかけやすさなのかもしれません。

記事は、考えを深める場所。
Notesは、関係性の入口。

まずはその入口を、少しずつ開けておく。

今の自分には、それくらいの温度感がちょうどいい気がしています。

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Substackは、ひとりで書いているようで、読んでくれる人の反応で少しずつ形が変わっていく場所だと思っています。
なので、コメントや反応もかなり嬉しいです。

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SNS投稿を作るのは、一番わかりやすいAI活用です

AIを使い始めると、まずやりたくなるのがSNS投稿の作成です。

これはかなり自然な流れだと思います。

Instagramのキャプション。
Threadsの短文投稿。
LINE配信の文章。
ブログのタイトル案。
告知文。

こういうものは、AIに頼むとすぐ形になります。

自分でゼロから考えるより早いし、言い回しも整う。
毎回、白紙の前で止まる時間も減ります。

小さな店舗や個人事業者にとって、これは普通に助かる。

ただ、最近少し思うことがあります。

投稿を増やす前に、投稿を見た人がどこへ進むのかを整えた方がいい場面は多い。

投稿は入口で、LINEは接客のはじまり

SNS投稿は、あくまで入口です。

投稿を見て、少し気になった人がいる。
プロフィールを見る。
リンクを押す。
LINEに登録する。
そこから、体験予約や問い合わせに進む。

この流れで考えると、SNS投稿だけを増やしても、途中で人が迷うことがあります。

たとえば、LINEに入った瞬間に何を見ればいいのか分かりにくい。
体験の内容がすぐ見つからない。
料金がどこにあるか分からない。
予約ボタンはあるけれど、押す前の不安が残っている。
結局、あとで見ようと思って閉じてしまう。

こういう小さな引っかかりは、数字には出にくいです。

でも、現場感としてはかなり大きい。

SNSで興味を持ってくれた人は、LINEの中で申し込みを決めるというより、申し込みをやめる理由を探していることがあります。

もちろん、本人にそんな意識はないと思います。

でも、少しでも分かりにくい。
少しでも面倒くさい。
少しでも不安が残る。

それだけで、次の行動は止まります。

AIで投稿を作る前に、導線を読ませてみる

ここでAIを使うなら、投稿文を作らせるだけでも十分便利です。

ただ、もう一歩踏み込むなら、導線そのものをAIに見てもらう方が効果が大きい気がしています。

たとえば、こんなふうに聞けます。

今のLINE登録後の流れを説明する。
最初に表示されるメッセージを書く。
体験予約までのステップを書く。
料金ページ、詳細ページ、予約カレンダーへの導線を書く。
そのうえで、見込み客がどこで迷いそうかを出してもらう。

これだけでも、かなり見えてきます。

情報の順番が悪い。
不安解消の文章が足りない。
予約前の判断材料が足りない。
申し込みボタンの前に、もう一つ説明が必要。
LINE登録直後に見せる内容が多すぎる。

こういうことは、自分で作っていると気づきにくいです。

なぜなら、作っている本人は全部知っているからです。

サービス内容も、体験の流れも、料金も、場所も、持ち物も、当日の雰囲気も、だいたい頭に入っている。

でも初めて見る人は、何も知りません。

ここに差があります。

小さな店舗ほど、申し込み前の不安が細かい

特に小さな店舗の場合、申し込み前の不安はかなり細かいです。

大手サービスなら、なんとなく想像がつきます。
有名なジム、大きなスクール、全国チェーンのサービスなら、最初から一定の安心感があります。

小さな店舗の場合、良さが伝われば強い。
その代わり、最初の不安も出やすい。

どんな人が対応するのか。
初心者でも大丈夫なのか。
料金は分かりやすいか。
強引に入会を勧められないか。
自分の悩みに合っているか。
予約した後、何を準備すればいいか。
当日はどんな流れなのか。

こういう不安を一つずつ減らしていく場所が、LINEや詳細ページです。

SNS投稿は興味を作る場所。
LINEは不安をほどく場所。
予約ページは行動を決める場所。

この役割が分かれていないと、全部をSNS投稿で頑張ろうとしてしまいます。

結果として、投稿が説明だらけになります。
あるいは、投稿は伸びるけれど申し込みにはつながりにくくなります。

いい投稿を作っても、次の一歩が曖昧だと止まる

SNS投稿には、役割があります。

認知を広げる。
共感を作る。
価値観を伝える。
実績を見せる。
人柄を知ってもらう。
申し込みにつなげる。

この中で、毎回すべてを担わせるのはかなり大変です。

投稿には投稿の仕事があります。

だからこそ、投稿を見た後の次の一歩を整えておきたい。

たとえば、投稿の最後にLINEへ誘導するなら、LINEの中で何が見られるのかを明確にする。
LINEに入ったら、最初に見るカードやメニューを分かりやすくする。
体験を案内するなら、体験の流れ・時間・持ち物・料金・予約方法を迷わず確認できるようにする。
予約ボタンの直前には、よくある不安を先回りしておく。

これだけで、投稿の意味が変わります。

投稿単体で完結させる必要がなくなるからです。

発信の目的は、文章を読ませることだけではなく、次の行動を自然に起こしやすくすることです。

AIは導線の穴を見つけるのが得意かもしれない

AIに文章を書かせると、きれいな文章が出てきます。

でも、AIの本当に便利なところは、文章の生成だけではない気がしています。

抜けている情報を見つける。
読者の不安を想像する。
行動の順番を整理する。
導線の詰まりを言葉にする。
ページごとの役割を分ける。

こういう使い方の方が、現場改善には効きやすい。

小さな店舗でよくあるのは、情報が足りないというより、情報の置き場所が整理されていない状態です。

SNSに書くこと。
プロフィールに書くこと。
LINE登録後に見せること。
LPに詳しく書くこと。
予約前に伝えること。
来店前日に送ること。
来店後にフォローすること。

これらが混ざると、お客さんも迷います。

お店側も、毎回同じ説明を繰り返すことになります。

だからAIには、文章を作ってもらう前に、こう聞いてみるといいと思います。

この導線で、お客さんはどこで迷いそうですか。
申し込み前に足りない情報は何ですか。
LINE登録直後に見せる順番として自然ですか。
予約ボタンの前に必要な安心材料は何ですか。
この流れで、店側の価値は伝わっていますか。

たぶん、ここにかなりヒントがあります。

投稿数を増やすほど、導線の弱さも目立ってくる

AIを使うと、投稿数は増やしやすくなります。

これは本当に大きいです。

ただ、投稿数が増えるほど、導線の弱さも見えやすくなります。

興味を持つ人が増える。
プロフィールを見る人が増える。
LINEに入る人が増える。
詳細ページを見る人が増える。

その先で止まっているなら、投稿の問題だけで考えると遠回りになります。

投稿が弱いのか。
プロフィールが弱いのか。
LINEの最初が弱いのか。
体験ページが弱いのか。
予約までの流れが弱いのか。
そもそも申し込み前の不安が残っているのか。

ここを分けて見る必要があります。

AI活用というと、どうしても作業の自動化に目が行きます。

でも現場では、作業量よりも、流れの途中で詰まっている場所の方が大事なことがあります。

SNS投稿をAIで作る。
その投稿を見た人がLINEに入る。
LINEの中で不安がほどける。
詳細ページで納得する。
予約ページで迷わず申し込む。
来店前に安心して準備できる。

ここまでつながって、ようやく発信が仕事になります。

小さな事業者に必要なのは、投稿作成係より導線を見る目かもしれない

AIで投稿を作る人は、これからどんどん増えると思います。

テンプレートも増える。
プロンプト集も増える。
便利なツールも増える。

それ自体はいいことです。

でも、小さな事業者に本当に必要なのは、投稿を増やすことだけではない気がしています。

誰に見てもらうのか。
何に気づいてほしいのか。
次にどこへ進んでほしいのか。
申し込み前に何を解消しておくのか。
その流れの中でAIをどこに使うのか。

ここまで考えると、AIはただの文章作成ツールではなくなります。

現場の迷いを減らす道具になる。
お客さんの迷いを減らす道具になる。
店側の説明の手間を減らす道具になる。
発信と申し込みをつなぐ道具になる。

このあたりに、小さな店舗のAI活用の面白さがあると思っています。

まず整えるなら、LINE登録後の最初の1分

もし小さな店舗でAI活用を始めるなら、最初に見るべき場所はLINE登録後の最初の1分かもしれません。

登録した人に、何が表示されるか。
最初に読む文章は何か。
ボタンは分かりやすいか。
体験やサービスの詳細に進めるか。
予約までの流れが自然か。
不安を減らす説明があるか。
お店の良さが伝わるか。

ここを整えるだけで、SNS投稿の意味がかなり変わります。

発信で興味を持ってくれた人を、ちゃんと受け止められるからです。

AIで投稿を増やす前に、興味を持ってくれた人が迷わず進める場所を用意する。

たぶん、これだけで救われる投稿はけっこうあります。

せっかく届いた興味を、途中でこぼさない。
せっかく生まれた関心を、申し込みや相談につなげる。
そのために、AIで文章を作るだけでなく、流れそのものを整える。

小さな店舗のAI活用は、ここから始めてもいいと思っています。

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最近、AIやシステム導入について考えていて、少し気になっていることがあります。

それは、現場で起きている困りごとが、開発する人に届くまでに、かなり形を変えてしまうことです。

たとえば、現場ではこんな言葉が出てきます。

予約管理が大変。
LINEの返信が追いつかない。
お客様ごとに案内する内容が違って、毎回迷う。
スタッフによって説明に差が出る。
入力作業が多くて、肝心の仕事に集中できない。

たぶん、こういう言葉はすごく自然です。

現場にいる人は、毎日その状況を体で受けています。だから、最初に出てくるのは感覚の言葉です。

大変。
面倒。
ややこしい。
毎回迷う。
誰かが忘れる。
説明がブレる。

ただ、このままエンジニアに渡すと、少し困ったことが起きます。

現場の困りごとは、そのままだと開発の材料になりにくい。

これは、現場の人が悪いという話ではありません。

エンジニア側も、困りごとの奥にある業務の流れや判断基準や例外処理が見えないと、何を作ればいいか決められません。

結果として、こんな会話になりやすい気がします。

「予約管理を楽にしたいです」
「では、予約システムを作りましょう」
「LINE返信を楽にしたいです」
「では、自動返信Botを作りましょう」
「食事指導を効率化したいです」
「では、AIでコメントを返しましょう」

一見、前に進んでいるように見えます。

でも、ここで少しだけ立ち止まった方がいい気がしています。

困りごとの奥に、だいたい複数の問題が隠れている

現場の困りごとは、ひとつの言葉にまとまっていても、中身はひとつとは限りません。

たとえば、LINE返信が大変という悩みがあったとします。

この言葉だけを見ると、AIに返信文を作らせればよさそうに見えます。

でも、実際に分解してみると、いくつかの問題が混ざっていることがあります。

返信内容を考えるのが大変。
毎回同じ説明をしている。
お客様の状態を探すのに時間がかかる。
誰に何を案内したか忘れやすい。
返信の優先順位がわからない。
スタッフごとに言い方が変わる。
申し込みにつながる導線が整理されていない。

同じLINE返信でも、解決したい場所が違えば、作るものも変わります。

返信文のテンプレートで十分な場合もあります。
お客様情報の整理が先に必要な場合もあります。
FAQページを用意した方が早い場合もあります。
LINEのメニュー設計を変えるだけで解決する場合もあります。
AI Botを作る価値がある場合もあります。

ここを飛ばしてしまうと、立派なものを作ったのに、あまり使われないということが起きます。

作る前に必要なのは、機能の名前を決めることより、詰まっている場面を正確に見ることだと思います。

これは、小さな店舗でも、企業の部署でも、かなり共通している気がします。

現場の言葉を、そのまま要件にしない

現場の困りごとは、まず場面に戻した方がいいです。

たとえば、予約管理が大変という言葉があったら、いきなり予約システムの話に進める前に、こういうことを見ます。

誰が困っているのか。
いつ困っているのか。
何を見ながら判断しているのか。
どこで手が止まっているのか。
ミスが起きるのはどの瞬間か。
その作業が減ると、何に時間を使えるのか。

このあたりを聞くと、困りごとの輪郭がかなり変わります。

たとえば、予約管理が大変という悩みの正体が、予約そのものではなく、予約後の案内文作成かもしれません。

または、予約変更が入ったときに、担当者へ共有する流れかもしれません。

あるいは、初めて来る人に何を持ってきてもらうか、毎回説明していることかもしれません。

そうなると、必要なものは大きな予約システムとは限りません。

自動送信される案内文。
スタッフ用の確認リスト。
予約前に見せる説明ページ。
LINE内のカードメッセージ。
お客様の状態を一覧できる管理表。

こういう小さな仕組みの方が、現場では効くことがあります。

エンジニアに伝わる形にするには、5つに分ける

わたしが現場の困りごとを要件に変えるなら、まず5つに分けます。

誰が使うのか。

ここが曖昧だと、かなり話がぼやけます。

店長が使うのか。
スタッフが使うのか。
お客様が使うのか。
事務担当が使うのか。
外部の協力者が使うのか。

使う人が変わると、画面の見せ方も、通知の出し方も、必要な情報も変わります。

次に、いつ使うのか。

営業前なのか。
接客中なのか。
予約直後なのか。
来店前日なのか。
サービス提供後なのか。
月末の集計時なのか。

同じ機能でも、使うタイミングによって必要な軽さが変わります。

接客中に使うなら、3秒で見える必要があります。
月末に見るなら、多少細かい表でも耐えられます。
お客様がスマホで見るなら、文字量はかなり絞った方がいい。

次に、何を入力するのか。

ここは地味ですが、とても大事です。

AIやシステムは、入力される情報が弱いと、出力も弱くなります。

食事指導なら、食事写真だけなのか、体重も見るのか、睡眠や運動量も入れるのか。
予約管理なら、希望日時だけなのか、目的や経験値も取るのか。
問い合わせ対応なら、質問内容だけなのか、過去のやりとりも参照するのか。

入力が多すぎると、現場で続きません。
入力が少なすぎると、使える判断が返ってきません。

このバランスを見る必要があります。

次に、何を出力するのか。

ここも、意外と曖昧になりやすいところです。

返信文が欲しいのか。
判断材料が欲しいのか。
次にやることの提案が欲しいのか。
記録が欲しいのか。
一覧表が欲しいのか。
お客様向けの説明文が欲しいのか。
スタッフ向けのメモが欲しいのか。

出力の形が決まると、開発するものが一気に具体的になります。

最後に、成功条件です。

これがあると、かなり話が進みやすくなります。

返信時間を半分にしたい。
スタッフごとの説明差を減らしたい。
予約前の不安を減らしたい。
問い合わせから予約までの離脱を減らしたい。
月末の集計作業を1時間以内にしたい。
新人スタッフでも一定の案内ができるようにしたい。

成功条件があると、作った後に検証できます。

要件とは、作りたい機能の一覧というより、現場で起きてほしい変化の設計図だと思います。

この考え方で見ると、AI導入の話はかなり現実的になります。

小さく試すための要件にする

AI導入というと、どうしても大きなシステムを想像しがちです。

でも、現場で本当に使われるかどうかは、小さく試した方が見えやすいです。

たとえば、いきなり専用アプリを作る前に、Googleスプレッドシートで管理表を作る。
いきなりAI Botを作る前に、ChatGPTで返信テンプレートを試す。
いきなり自動化する前に、手作業で運用ルールを1週間だけ回す。
いきなり全顧客に使う前に、数人だけでテストする。

この段階で見えることは多いです。

入力が面倒だった。
お客様の言葉が想定と違った。
スタッフが見る場所が違った。
通知が多すぎた。
出力された文章が少し丁寧すぎた。
判断基準がまだ曖昧だった。

こういう違和感は、かなり大事です。

最初の小さな試作で出てきた違和感を拾えると、本格的に作るときの精度が上がります。

逆に、現場で試す前に一気に作ると、あとから直す場所が増えます。

これは、筋トレにも少し似ている気がします。

最初から重い重量を持つ前に、まずフォームを見ます。
どこで崩れるか。
どの動きが苦手か。
どの cue で良くなるか。
その人に合うしゃがみ方はどれか。

現場改善も、たぶん同じです。

最初から完成形を決めきるより、まず動きの癖を見る。

そこから必要な仕組みを考える。

その方が、あとで使われるものになりやすい気がしています。

要件整理は、現場の人だけでも、エンジニアだけでも難しい

ここで大事なのは、要件整理には少し特殊な視点が必要だということです。

現場の人は、困っている場面をよく知っています。

ただ、その困りごとをどう構造化して、どうシステムに渡せばいいかは、慣れていないことが多いです。

エンジニアは、作る力があります。

ただ、現場の細かい空気や、お客様の迷い、スタッフの使いやすさ、売上につながる導線まで、最初から全部見えるわけではありません。

だから、その間に立つ人がいると、かなり進みやすくなります。

現場の言葉を聞く。
業務の流れに直す。
詰まっている場面を見つける。
必要な入力と出力を決める。
小さく試す形にする。
エンジニアに渡せる言葉に変える。
使われたあとに改善する。

こういう役割です。

たぶん、AI時代にはこの役割がかなり大事になる気がしています。

AIができることは増えていきます。
作れるものも増えていきます。
だからこそ、最初に問うべきことはシンプルです。

その仕組みは、現場のどの迷いを減らすのか。

ここが見えると、AI導入はかなり地に足がつきます。

現場の困りごとは、ちゃんと翻訳すれば資産になる

現場の困りごとは、ただの不満や愚痴に見えることもあります。

でも、丁寧に見れば、そこには改善の種があります。

毎回迷うところには、判断基準が隠れています。
説明がブレるところには、共通言語が必要です。
入力が面倒なところには、運用設計の課題があります。
お客様が止まるところには、導線改善のヒントがあります。
スタッフが困るところには、教育資料の材料があります。

現場の困りごとは、ちゃんと言葉にすれば、要件になります。

要件になれば、試せます。
試せば、改善できます。
改善できれば、仕組みになります。
仕組みになれば、誰かの時間や迷いを減らせます。

AI導入で大事なのは、たぶんこの順番です。

便利なツールを探す前に、まず現場を見る。
現場の言葉を集める。
その奥にある構造を見つける。
小さく試せる形にする。
使われる仕組みに育てる。

きれいな資料を作ることが目的ではありません。

実際に使われて、仕事が少し前に進むこと。

そこまで考えて、ようやくAI導入と呼べるのかもしれません。

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AIを使って文章を作っていて、あらためて思うことがあります。

AIに
「うちの良さを教えてください」
と聞くよりも、

実際にあった出来事を渡した方が、ずっと使える言葉が返ってきます。

これはたぶん、AIの性能の問題というより、渡している材料の問題なんだと思います。

「うちの強みは何ですか？」
「このサービスの魅力を言葉にしてください」
「お客様に刺さるコピーを考えてください」

こういう聞き方をすると、AIはそれっぽく答えてくれます。

丁寧。
前向き。
それなりに整っている。

でも、どこかで見たような言葉になりやすい。

親切です。
丁寧です。
一人ひとりに寄り添います。
安心して通えます。

もちろん、間違ってはいません。

ただ、小さな店の本当の良さは、そういう言葉だけでは少し薄くなる気がしています。

小さな店の強みは、現場の中に落ちている

札幌でジムをやっていると、サービスの良さを言葉にする難しさをよく感じます。

たとえば、Hoppyで初回体験をするとき。

最初に柔軟性や筋力の弱点を見て、自重スクワットのフォームを直して、その人に合ったしゃがみ方を一緒に探します。

すると、体験に来た方がふと、

「今までのスクワットは何だったんだろう」

というような反応をされることがあります。

そのあと、かなり軽いバーベルを持って試してみる。

最初は少し緊張していた方が、
「もっとできそう」
「意外といけるかも」
という表情に変わる。

こういう出来事の中に、店の価値が入っています。

ここから見えてくるのは、単に「初心者でも安心」という話だけではありません。

自分に合う動き方がわかること。
体の使い方が変わる感覚を、その場で体験できること。
筋トレに対する印象が、前向きに変わること。

このあたりが、現場から出てきた言葉です。

最初からAIに「初心者向けの強みを考えて」と聞くと、たぶんここまでは出てきません。

現場の一場面を渡すから、AIも深く掘れる。

そんな感覚があります。

AIに渡すべきなのは、きれいな説明文より「生の出来事」

AIに良い文章を書いてもらおうとすると、つい最初から整理された説明を渡したくなります。

でも、実際に役立つのは、もう少し雑な情報だったりします。

たとえば、

・お客様が言っていた一言
・体験中に表情が変わった瞬間
・よく質問されること
・申し込み前に不安そうだったこと
・入会後に喜ばれたこと
・店主が「これは大事だな」と感じた場面
・何度も説明しているのに、毎回伝わりにくいこと

こういうものです。

小さな店の価値は、パンフレット用のきれいな言葉より、現場の会話に出やすい。

お客様の何気ない一言。
スタッフが当たり前にやっている工夫。
毎回同じところで起きる迷い。
説明した瞬間に、相手の顔が変わるポイント。

そういうものをAIに渡すと、文章の温度が変わります。

AIはゼロから魅力を発明する道具というより、現場にある価値を見つけ直す道具に近い。

最近は、そんなふうに感じています。

「うちの良さ」は、店主ほど見えにくい

小さな店の強みは、店主本人にとって当たり前になっていることが多いです。

毎日やっていることほど、特別に感じにくい。

でも、お客様から見ると、そこに価値があることがあります。

たとえば、説明の仕方。
予約の変えやすさ。
初回体験の進め方。
メニューをその人に合わせる感覚。
ちょっとした声かけ。
帰る前の一言。

店主からすると、普通にやっているだけ。

でも、お客様にとっては、

「ここなら続けられそう」
「思っていたより前向きにできそう」
「ちゃんと見てもらえている感じがする」

という判断材料になる。

この差が、けっこう大きいと思います。

そして、この差はAIに「強みを考えて」と聞くだけでは拾いにくい。

現場の出来事を渡して、
「この場面から、お客様にとっての価値を整理してください」
と聞くと、急に言葉が具体的になります。

使えるプロンプトは、たぶんこういう形

もし小さな店や個人事業でAIを使うなら、最初からコピーを作らせるより、出来事の整理から入る方が使いやすいです。

たとえば、こんな聞き方です。

以下は、実際にお客様とのやりとりで起きた出来事です。
この出来事から、お客様が感じている価値、店の強み、発信に使える切り口を整理してください。
きれいな広告文より、現場の温度が伝わる言葉にしてください。

この形にしてから、具体的な出来事を入れる。

たとえば、

初回体験でスクワットのフォームを見たところ、膝や腰への不安が強そうだった。
自重でしゃがみ方を調整したあと、軽いバーベルで試してもらった。
最初は緊張していたが、終わったあとに「もっとできそう」と言っていた。

これを渡すと、AIはかなり実用的に整理してくれます。

そこから、

・ブログの見出し
・Instagramの投稿案
・LINE配信文
・体験ページの説明
・FAQ
・お客様の不安に答える文章

いろいろな形に展開できます。

現場の出来事がひとつあると、文章の種がいくつも生まれます。

ここが、AI活用の面白いところです。

文章作成より前に、現場の観察がある

AIを使うと、文章を作るスピードは上がります。

でも、良い材料があるときと、材料が薄いときでは、出てくる文章の質がかなり変わります。

これは料理に近いかもしれません。

調理の手際がよくても、材料がぼんやりしていると味もぼんやりする。
逆に、材料が良いと、シンプルな調理でもちゃんとおいしい。

AIも同じで、現場の具体的な出来事を渡すと、急に文章が生きてきます。

だから最近は、AI活用というより、現場の観察力の方が大事なのかもしれないと思っています。

どんな場面でお客様の顔が変わったのか。
何を説明したら納得してくれたのか。
どこで迷っていたのか。
どんな一言が入会や継続の理由になっていたのか。

そこを拾えると、AIはかなり力を貸してくれます。

AIに良い文章を書かせる前に、現場で起きた良い場面を集める。

小さな店の発信では、ここがかなり効く気がしています。

AIは、現場の価値を翻訳する相棒になる

小さな店には、言葉になっていない価値がたくさんあります。

店主の考え。
お客様の変化。
スタッフの工夫。
続いている理由。
選ばれている理由。
喜ばれている瞬間。

それらは、日々の仕事の中では流れていきます。

でも、その出来事を少しメモして、AIに渡してみる。

すると、ただの出来事が、発信の材料になります。

発信の材料が、サービス説明になります。
サービス説明が、申し込み前の不安を減らします。
不安が減ると、問い合わせや体験につながりやすくなります。

たぶん、AI活用はここから始めるくらいがちょうどいい。

いきなりすごい仕組みを作る前に、まずは現場の出来事を言葉にする。

そこに、小さな事業者にとってのAIの使いどころがある気がしています。

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