なまずライフ（仮

AIの空白

@AInokuhaku

·

6月10日

つい先日、Anthropicから最新モデルのClaude Fable 5が出ました。

ほとんどの人は「文章がさらに上手くなったAI」くらいに思っています。実際、SNSでもそんな感想も流れてきます。

でも正直、その認識だと完全に乗り遅れます。

Fable 5の本当の進化は、文章力だけじゃないんです。

長時間思考。大量情報の統合。未来予測。仮説生成。戦略立案。

要するに「作業するAI」から「考えるAI」に変わった。ここが一番デカい変化です。

で、何が言いたいかというと、これで副業のやり方そのものが変わります。

今までのAI副業って、結局こうでした。自分が考えて、AIが作って、自分が売る。商品を決めるのも、市場を選ぶのも、最後は自分。AIはあくまで作業要員だったんですよね。

Fable 5だとこれが逆転します。Fable 5が市場を分析して、勝ち筋を見つけて、商品を決めて、戦略まで立てる。自分は実行するだけ。

AIを「作業者」として使うんじゃなくて、「戦略責任者」として雇う。この感覚を持てるかどうかが、これからの分かれ目です。

今回は、その手順を具体的に書いていきます。

ステップ1｜「何をやるか」を自分で考えるのをやめる

副業で挫折する人の9割は、最初の「何をやるか」で間違えています。

自分の思いつきで選ぶ。SNSで流れてきた情報で選ぶ。なんとなく流行ってそうだから選ぶ。この時点で、もう半分負けています。市場選びを感覚でやっているからです。

だから、最初の指示はこれです。

「私は会社員です。平日1時間しか使えません。現在のAI市場、SNS市場、副業市場を分析し、今後6ヶ月で最も利益が出そうな副業を選んでください。」

ポイントは、自分の条件を渡して、市場の選定そのものをFable 5にやらせること。 人間が1ヶ月悩んで決めることを、Fable 5は大量の情報を突き合わせて判断してくれます。しかも感情が混ざらないぶん、人間より冷静です。

出てきた候補を、さらに絞ります。

「さらに、競争が少ない、参入障壁が低い、利益率が高いものだけ残してください。」

これで候補が5個くらいになります。

そこからもう一段。

「その5個を、市場規模、競争、利益率、伸び率で採点してください。」

順位が出ます。最後はシンプルにこれです。

「1位だけ残してください。」

ここが今回の一番大事なところです。会社員は「何を売るか」を考えない。Fable 5が決める。

変な感じがしますか。でも考えてみてください。人間が市場を選ぶと、必ず「自分の好み」と「不安」が混ざります。「これなら自分にもできそう」とか「失敗したら嫌だな」とか。そういうノイズ抜きで、データだけで選べるのはAIのほうなんです。

ステップ2｜商品と「売れる理由」をセットで作らせる

市場が決まったら、次はこれです。

「この市場で売る商品を作ってください。」

商品ができます。で、ここで終わらせないでください。続けてこう聞きます。

「この市場で売れる理由を説明してください。」

地味な指示に見えますよね。でもここ、めちゃくちゃ効きます。

売れる理由が言語化できていない商品は、投稿を書いてもLPを書いても全部ブレるんです。 逆に「なぜ売れるのか」が一本通っていると、この後に作る導線すべてに軸ができます。後から効いてくる仕込みです。

ステップ3｜競合の「未来」に先回りする

ここからが、Fable 5にしかできない話です。

まず競合を丸裸にします。

「この市場の競合100人を分析してください。」

商品、価格、訴求、強み弱み。一通り整理されます。普通のAI活用は、ここで終わりです。

でもFable 5には、この先があります。

「競合が半年後にやりそうなことを予測してください。」

未来予測です。 競合の動きのクセ、市場の流れ、技術の進化スピード。これらをまとめて、「半年後にこの市場はこうなっている」という仮説を出させます。

そして、とどめ。

「そのさらに先を行く商品を作ってください。」

意味、分かりますか。

競合の「今」に勝とうとするんじゃなくて、競合の「半年後」に勝つ商品を、今日作っておくんです。 半年経ったとき、競合は全員あなたの後ろを走っている。長時間思考と未来予測ができるAIを持っている人だけが使える、ズルい戦い方です。

ステップ4｜あとは実行パーツを揃えるだけ

戦略が固まれば、残りは量産です。

Nano Banana Proに「市場分析を図解してください。」と指示して、投稿やLPに使える分析図を作る。データに基づいてる感が出るだけで、信頼のされ方が変わります。

Claude Fable 5に「Threads投稿を100本作ってください。」で集客の弾を確保。

「LINE導線を作ってください。」で登録から販売までの流れを構築。

仕上げに「90日プランを作ってください。」で、3ヶ月分の動きを全部固定します。

ここまで来たら、あなたの仕事はプラン通りに手を動かすことだけです。考える仕事は、もうFable 5が全部終わらせています。

普通のAI副業と何が違うのか

一回整理しますね。

普通のAI副業は、自分が考える→AIが作る→販売。考える部分が自分なので、市場選定をミスったら、その後の努力が全部無駄になります。実際、ほとんどの人がここで死んでいます。頑張る場所を間違えているんです。

Fable 5の副業は、Fableが市場分析→Fableが勝ち筋発見→Fableが未来予測→Fableが商品決定→Fableが導線構築→自分は実行。

一番ミスりやすい「戦略」をAIに任せて、一番ミスりようがない「実行」だけ自分がやる。 役割が完全に逆転しています。

会社で例えるなら、超優秀な戦略コンサルを月数千円で専属契約しているようなものです。しかもこのコンサル、24時間考え続けられるし、競合100社の分析を一晩で終わらせるし、市場の未来予測までやってくれる。

そんな存在を雇えるのに、世の中の9割は文章の清書をさせています。もったいないにも程があります。

この差に気づいた人から、順番に抜けていく

文章を書くだけなら、OpusでもGeminiでもできます。商品も作れます。

でも、長時間の市場分析、大量情報の統合、未来予測、戦略立案。ここまで丸ごと任せられるのは、Fable 5からです。 「AIを戦略責任者にする」という発想自体が、このモデルでようやく現実になりました。

そして、この使い方をしている人は、今のところほぼいません。

半年後には、みんな真似し始めます。そうなったら市場分析の精度では差がつかなくなります。先に戦略を立てさせた人だけが、先行者の位置を取って逃げ切ります。

今夜Claudeのproプランに課金して、Claude Fable 5にこの1行を打ち込んでみてください。

「私は会社員です。平日1時間しか使えません。今後6ヶ月で最も利益が出そうな副業を選んでください。」

自分で考えるのをやめた瞬間から、副業の勝ち筋が見え始めます。

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AIの空白

@AInokuhaku

えりー｜AI × エンジニア

@ery_treasure

·

7月3日

これ気づいてない人多すぎる。

最近、Xで「これからはプロンプトよりループ設計だ」という言葉を見かけませんか。

でも「ループって結局なんなの？」と聞かれて、答えられる人はとても少ないです。

実は、その状況に対してClaudeを作っているAnthropicのClaude Codeチームが動きました。

2026年6月30日、公式ブログで「Getting started with loops（ループ入門）」という記事を公開し、ループの定義と使い分けを初めて整理したんです。

この記事では、その公式ブログの中身をClaude Fable 5に優しく解説してもらいます。

この記事で得られるもの

①「ループ」の正体が30秒でわかります

②4種類のループの違いを「何を手放すか」の1軸で整理できます

③非エンジニアが最初に取り入れるべきループの考え方がわかります

④AIを暴走させない・課金を溶かさないための管理のコツがわかります

（この記事の内容は2026年7月2日時点のAnthropic公式ブログに基づいています）

第1章：ループって何？──あなたは毎日「手動でループ」を回しています

まず「ループとは何か」を最短で片付けます。

Claude Codeチームの定義はこうです。

ループとは、AIが「終わりの条件」を満たすまで、作業のサイクルを繰り返すこと。

サイクルの中身は、いたってシンプルです。

情報を集める。

作業する。

結果を確認する。

足りなければ、やり直す。

「なんだ、それだけ？」と思うかもしれません。

でも、ここで気づいてほしいことがあります。

普段のAIとのチャットも、実はループなんです。

あなたがAIに指示を出す。

AIが答えを返す。

あなたが確認して「ここを直して」と返す。

AIが直す。

この繰り返し、まさにループですよね。

ただし決定的な違いが1つあります。

このループを回しているのは、AIではなく人間だということです。

確認するのも、次の指示を出すのも、全部あなたの仕事になっています。

AIとの往復も、規模は違えど構造は同じです。

つまりループエンジニアリングとは「自分が回している確認と修正のサイクルを、どこまでAIに渡すか」を設計することです。

今回の主役は、AIの中身ではなく「人間が何を手放すか」の方です。

第2章：ループは4種類──「手放すもの」が1段ずつ増えていく階段です

公式ブログでは、ループを4種類に分類しています。

分類の基準は「何がきっかけで動き出すか」「何が起きたら止まるか」です。

自分はこれを読んで、こう翻訳しました。

4種類のループは「AIに手放すもの」が1段ずつ増えていく階段だ、と。

順番に見ていきます。

①ターンベースループ

普段のやり取りそのものです。

あなたの指示で動き出し、AIが「できた」と判断したら止まります。

ここで最初に手放せるのが「チェック」です。

公式は、自分が毎回手作業でやっている確認手順をスキル（AIに渡す作業マニュアル）として登録しておくことを勧めています。

たとえば「完成と報告する前に、必ず画面を開いて実際に操作して、エラーが出ていないか確かめて」と手順書にしておく。

すると、AIが自分で自分の仕事を検証してから納品してくるようになります。

②ゴールベースループ

次に手放すのは「終わりの判断」です。

「この条件を満たすまでやり直し続けて」と、合格ラインごと渡します。

Claude Codeでは/goalという機能がこれにあたります。

詳しくは次の章でガッツリ掘り下げます。

③時間ベースループ

3段目で手放すのは「始めるきっかけ」です。

「5分ごとに」「毎朝」のように、時間を引き金にしてAIが勝手に動き出します。

Claude Codeでは/loopが自分のパソコン上で定期実行し、/scheduleがクラウド上で定期実行する機能です。

パソコンを閉じても動き続けてほしい仕事は、クラウド側に引っ越しさせるイメージになります。

④プロアクティブループ

最終段で手放すのは「指示そのもの」です。

出来事や予定をきっかけに、人間がその場にいなくてもAIが仕事を拾って、完了させて、報告まで済ませます。

公式ブログでは、ここまでの機能を全部組み合わせた例が紹介されていました。

「1時間ごとに報告チャンネルを確認して、見つけた不具合報告を全部処理し終わるまで止まらないで」という指示です。

なお、/scheduleと、複数のAIを束ねるdynamic workflowsという機能は、2026年7月2日時点で研究プレビュー（試験提供）段階です。

仕様が変わる可能性がある点だけ、頭に入れておいてください。

ちなみにこれ、新人さんに仕事を任せる流れと同じ構造です。

最初は毎回チェックする。

慣れたら合格基準だけ伝える。

さらに慣れたら定例業務を任せる。

最後は、言わなくても仕事を拾ってくれる。

AIへの任せ方も、まったく同じ階段を登るんです。

第3章：非エンジニアの本命は「ゴールベース」──完成の定義を渡すという発想

4種類のうち、非エンジニアが一番先に取り入れるべき考え方はどれか。

自分の答えは、2段目のゴールベースです。

理由は、確認と修正の往復が消えるからです。

公式ブログには、複雑な仕事は1回のやり取りでは終わらず、AIは繰り返し挑戦できた方が良い結果を出す、と書かれています。

そこで/goalの出番です。

仕組みを翻訳すると、こうなります。

あなたが「完成の条件」と「挑戦回数の上限」を先に渡す。

AIが「もう終わりかな」と手を止めるたびに、評価役のAIが条件を満たしたかを判定する。

満たしていなければ「まだです」と差し戻され、AIはやり直す。

条件を満たすか、指定回数に達したら止まる。

公式が挙げていた例が、めちゃくちゃわかりやすいです。

「ホームページのLighthouseスコアを90以上にして。5回試してダメなら止めて」

Lighthouseというのは、Webページの表示速度などを採点する、いわば健康診断のスコアです。

ポイントは「90以上」という数字で合格ラインを切っていることです。

「いい感じにして」だと、AIは自分で「まあ、こんなものかな」と判断して早めに切り上げてしまいます。

数字や明確な条件で渡すから、AIは遠慮なく粘れるわけです。

そしてここが大事なのですが、この発想はClaude Codeを使っていなくても今日から真似できます。

普段のClaudeやChatGPTへの指示に「完成の条件」と「やり直しの指示」を足すだけです。

そのまま使えるテンプレートを置いておきます。

以下の作業をお願いします。

# 作業内容

【例：営業資料の構成案を作る】

# 完成の条件（全部満たすまで完成と言わないでください）

・【例：スライド10枚以内に収まっている】

・【例：各スライドに数字の根拠が1つ以上入っている】

・【例：専門用語に説明が添えられている】

# 進め方

1．一度作ったら、完成の条件を1つずつ自分で採点してください

2．満たしていない条件があれば、自分で修正してください

3．全条件を満たすまで、これを最大5回繰り返してください

4．最後に「どの条件をどう満たしたか」を報告してください

【】の中を自分の作業に書き換えるだけです。

ポイントは、最大回数を区切っていることと、最後に自己採点を報告させていることです。

回数の上限がないとAIが延々と回り続けますし、報告がないと本当に条件を満たしたか検証できません。

Before/Afterで整理します。

これまでは、指示、確認、修正指示の往復が3〜4回発生して、資料1本に半日かかっていました。

往復1回に15分かかるとして、4往復で1時間です。

週に5本の資料を作る人なら週5時間、1年で約250時間になります。

労働時間に直すと、およそ1ヶ月分がまるごと「確認と修正指示」に消えている計算です。

完成の条件を先に渡す形に変えると、あなたの仕事は最初の1回の設計と、最後の受け取りだけになります。

つまりゴールベースとは、作業ではなく「合格ラインの言語化」を仕事にする働き方なんです。

第4章：暴走とお金を防ぐ──公式が語る「手綱」の設計

ここまで読むと「じゃあ全部任せっぱなしにしよう」と思うかもしれません。

正直、それは危険です。

公式ブログ自身が、記事の冒頭でこう釘を刺しています。

すべての仕事に複雑なループは必要ない。一番シンプルな解決策から始めて、これらのパターンは選んで使うこと。

その上で、公式は2つの管理ポイントを挙げています。

1つ目は、成果物の品質管理です。

ループの出力の質は、周りの環境で決まると公式は言い切っています。

具体的には次の4つです。

①渡す素材やファイルを整理しておく（AIはすでにある型に倣って動くため）

②「何をもって良しとするか」をスキルとして渡し、AIが自分で検証できるようにする

③参照すべき資料をAIの手が届く場所に置く

④別のAIにレビューをさせる（先入観のない新鮮な目で確認できるため）

そして、個別のミスを見つけたらその場で直すだけで終わらせず、手順書側に反映して、次から全部のループが良くなるようにする。

2つ目は、トークン、つまりお金の管理です。

ループは便利な反面、回せば回すほどAIの使用量を消費します。

公式が挙げる対策を、非エンジニア向けに絞ると4つです。

①小さい仕事に大げさなループを使わない（軽い作業は普通のチャットで十分です）

②終わりの条件と回数の上限を必ず決める

③大規模に回す前に、小さな範囲で試して消費量の感覚を掴む

④定期実行の間隔は、監視対象が変化する頻度に合わせる（必要以上に回さない）

ここで少しだけ怖い話をします。

終わりの条件を決めずにループを組むと、AIが延々と回り続けて、使用量の上限や課金だけが溶けていきます。

自分も昔、目的なくAIツール3社に同時課金して、ほぼ使わずにお金を捨てた人間なので、この手の垂れ流しの痛みはよくわかります。

ただし、逃げ道も書いておきます。

いきなり時間ベースやプロアクティブに手を出す必要は、まったくありません。

まずはターンベースに検証の手順書を足すだけ、次にゴールベースの発想を1つの作業で試すだけで十分です。

任せる範囲と、人間が握る範囲の線引き。

ループエンジニアリングの本質も、結局そこに行き着くんです。

おわりに

記事の冒頭で「ループの正体が30秒でわかる」と書きました。

改めて一言でいうと、ループエンジニアリングとは「チェック、終わりの判断、きっかけ、指示」を1段ずつAIに手放していく設計のことです。

公式ブログは最後に、こう勧めています。

自分がボトルネックになっている仕事を1つ選び、どの部分なら手放せるかを考えること。

今日から始められる3つのアクション

①自分が毎回チェックしている作業を1つ書き出す

②その作業の「完成の条件」を数字か条件で3つ書いてみる

③第3章のテンプレートに当てはめて、Claudeに1回投げてみる

プロンプトを磨く時代の次は、ループを設計する時代です。

今日この3つを試した人と、読んで終わった人。

半年後、AIに任せられている仕事の量は確実に違います！

最後まで読んでいただきありがとうございました！

正直、ここまで読んでくれてめちゃくちゃ嬉しいです🙏

自分のXでは、非エンジニアでもAIを使いこなせるようになる情報を毎日発信中です。

→ @ery_treasure

他にもAI初心者向けの記事をガッツリ書いてるので、気になるテーマがあれば覗いてみてください！

えりー｜AI × エンジニア

@ery_treasure

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えりー｜AI × エンジニア

@ery_treasure

今野健介｜Claude×EC専門家

@dansyu_callenge

·

23時間

Claude Codeに何を頼めばいいか、毎回手が止まる。

怖いのは、使えないことではなく、雑に頼むと勝手に作業が進むこと。

非エンジニアが最初に覚えるべきなのは、Claude Codeの操作ではなく「指揮の出し方」です。

Claude Codeは、普通のチャットAIではありません。

質問に答えるだけではなく、ファイルを読み、編集し、コマンドを実行できる「作業するAI」です。

だから、設計相談も、方針決めも、実装指示の整理も、全部Claude Codeの同じ会話でやると混乱しやすくなります。

ここで言う「直接使うな」は、Claude Codeを使うなという意味ではありません。

Claude Codeに、考える仕事まで全部やらせるな、という意味です。

小さな文言修正なら、直接頼んでもいい。

でも、繰り返し作業、複数ファイルの修正、サイト運用、記事制作、業務フロー化のような作業では、先に「Claude Codeへのプロンプトを作るAI」を挟んだ方が安定します。

僕はこれを「指揮官AI」と呼んでいます。

Claude Code初心者が詰まる理由

Claude Code初心者が詰まる原因は、プロンプトを知らないことだけではありません。

本当の問題は、

何を頼むべきか

どこまで任せていいか

何を禁止すべきか

最後に何を確認すべきか

この判断を、毎回自分でやろうとしていることです。

非エンジニアにとって、これはかなり難しいです。

たとえば「問い合わせフォームの文言を変えたい」と思ったとします。

でも、その作業がどのファイルに関係するのか、設定を触る必要があるのか、確認コマンドを走らせるべきなのか、公開前に何を見るべきなのかは、すぐには判断できません。

そこでClaude Codeに直接、

「この文言を変えて」

と頼む。

Claude Codeは作業できます。

でも、作業範囲が曖昧なまま進むので、意図しない変更が入る可能性があります。

だから初心者が最初に作るべきなのは、10個のプロンプト暗記ではありません。

Claude Codeに渡すプロンプトを作ってくれる「指揮官AI」です。

指揮官AIとは何か

指揮官AIは、Claude Codeの代わりに作業するAIではありません。

役割は、Claude Codeへ渡す前のプロンプトを整理することです。

指揮官AIは、Claude Codeの中に作りません。

作る場所は、通常のClaudeチャット側です。

できればClaudeのプロジェクトに専用の場所を作り、そこに指揮官AIのプロンプトを入れます。

そこで設計相談をする。

Claude Codeに渡すプロンプトを作る。

Claude Codeには、その完成したプロンプトだけを貼る。

この順番にすると、Claude Codeの会話を設計議論で汚さずに済みます。

あなたが指揮官AIに伝えるのは、仕事の言葉でOKです。

「LPの文言を直したい」

「記事制作フローを整理したい」

「この作業をClaude Codeに頼んでいいか判断したい」

「毎回同じミスが出るからルール化したい」

こう伝えると、指揮官AIがClaude Code用のプロンプトに変換します。

Claude Code用のプロンプトには、次の要素が必要です。

目的。

作業範囲。

変更していい場所。

変更してはいけない場所。

禁止事項。

実行前の確認。

完了条件。

検証方法。

人間が最後に確認する点。

これを毎回、自分で考えるのは大変です。

でも指揮官AIを挟めば、あなたは「やりたいこと」を話すだけで、Claude Codeに渡せる形まで整えてもらえます。指揮官AIを挟むと何が変わるか

指揮官AIを挟むと、あなたが毎回Claude Code用プロンプトを考える必要がなくなります。

あなたは、仕事の言葉で話す。

指揮官AIが、作業範囲・禁止事項・確認条件を整理する。

Claude Codeは、整理されたプロンプトだけを受け取って作業する。

この分離があるだけで、かなり安定します。

特に非エンジニアにとって大きいのは、危ない操作を事前に止められることです。

削除していいのか。

本番に触っていいのか。

外部送信していいのか。

設定ファイルを変えていいのか。

検証せずに終わっていないか。

こういう判断を、Claude Codeに作業させながら考えるのは危険です。

先に指揮官AIと整理してから、Claude Codeへ渡す。

これが、非エンジニア向けのClaude Code運用です。

なぜClaude Codeに直接考えさせない方がいいのか

Claude Codeの会話の中で、

「どう作ればいい？」

「こっちの方がいい？」

「やっぱりこの条件も入れて」

「さっきの案を少し変えて」

と議論を続けると、その議論の履歴が同じ会話に残ります。

そして実装に入る頃には、Claude Codeの中に、検討途中の案、ボツにした案、途中で変えた条件、雑談に近い確認が混ざっています。

これは、作業机の上に企画書、議事録、メモ、修正前の図面を全部広げたまま、細かい作業をしようとしている状態です。

作業しにくいに決まっています。

だから、考える場所と作る場所を分けます。

考える場所は、指揮官AI。

作る場所は、Claude Code。

残す場所は、CLAUDE.mdやSKILL.mdなどのルールファイル。

この分離ができると、Claude Codeには「議論の過程」ではなく「決まったプロンプト」だけを渡せます。

指揮官AIに入れる基本プロンプト

まずは、Claudeのプロジェクトなど、継続して使える場所に指揮官AIを作ります。

以下を指示欄に入れます。

あなたは「Claude Code指揮官AI」です。

役割は、ユーザーのやりたいことを整理し、Claude Codeに渡せるプロンプトへ変換することです。

あなた自身は実装しません。

設計、確認、分解、Claude Code用プロンプトの作成を担当します。

目的:

非エンジニアでもClaude Codeに安全に作業を依頼できるようにする。

基本方針:

- Claude Codeは作業するAIとして扱う

- 設計相談と実装作業を同じ場所で混ぜない

- 曖昧な依頼を、目的・範囲・禁止事項・完了条件・検証方法に分解する

- 削除、本番操作、外部投稿、課金、秘密情報へのアクセスは必ず人間確認にする

- 「いい感じに」「適当に」「全部やって」のような曖昧な依頼を具体化する

- 実在しないURL、コマンド、仕様、数値は作らない

- 不明点は断定せず、確認事項として出す

出力するもの:

1. 作業の整理

2. Claude Codeで進めてよいか

3. 危険な点

4. 先に確認すべきこと

5. Claude Codeに渡すコピペ用プロンプト

6. 人間が最後に確認すべき点

Claude Codeに渡すプロンプトには、必ず以下を含める:

- 目的

- 作業範囲

- 変更してよい範囲

- 変更してはいけない範囲

- 禁止事項

- 進め方

- 完了条件

- 検証方法

- 最後の報告形式

出力ルール:

- Claude Codeに渡すプロンプトは、コピペできるコードブロックで出す

- 補足説明や記入例はコードブロックに入れない

- コードブロックに入れるのは、実際にClaude Codeへ貼る本文だけにする

- まず安全性を優先し、危険な依頼は「それはNGです」と止める

これで、Claude Codeに直接投げる前に、指揮官AIへ相談できるようになります。

指揮官AIに渡すプロンプト10個

ここから紹介するのは、Claude Codeに直接貼るプロンプトではありません。

指揮官AIに渡して、Claude Code用の安全なプロンプトを作らせるためのプロンプトです。

つまり流れはこうです。

あなた

→ 指揮官AIに相談する

指揮官AI

→ Claude Code用プロンプトを作る

Claude Code

→ 整理されたプロンプトを受け取って作業する

この順番にすることで、Claude Codeの中で設計議論を長々とやらずに済みます。

1. 質問だけしたい時

使う場面:

まだ作業させず、意味や方針だけを知りたい時。

指揮官AIに渡すプロンプト:

Claude Codeに質問だけしたいです。

作業は禁止したまま、回答だけをもらうためのClaude Code用プロンプトを作ってください。

知りたいこと:

ここに確認したい内容を入れてください。

条件:

- ファイル編集は禁止

- コマンド実行は禁止

- 削除、外部送信、コミット、PR作成は禁止

- 結論、理由、注意点、作業するなら先に確認すべきことを出させる

補足:

「知りたいこと」には、今確認したい内容を普通の言葉で入れます。

エラーの意味を知りたい、修正方針が危険か見たい、触っていいファイルか確認したい、などです。

2. Claude Codeでやっていい作業か判断したい時

使う場面:

削除、公開、外部送信、複数ファイル変更など、少し怖い作業の前。

指揮官AIに渡すプロンプト:

この作業をClaude Codeに任せてよいか判断したいです。

危険な操作、先に確認すべきこと、人間が承認すべきことを分けたうえで、Claude Code用プロンプトを作ってください。

やりたいこと:

ここにやりたい作業を入れてください。

条件:

- まだ作業させない

- 作業可否の判断を先にさせる

- 危険な操作は人間承認にする

- Claude Codeに任せない方がいい操作も出させる

補足:

Claude Codeは便利ですが、何でも任せていいわけではありません。

危ない作業ほど、先に「任せてよいか」を判断させるのが安全です。

3. どこを触る作業なのか調べたい時

使う場面:

やりたいことは決まっているけれど、どのファイルが関係するかわからない時。

指揮官AIに渡すプロンプト:

この作業で、どのファイルが関係するかをClaude Codeに調査させたいです。

編集はまださせず、関連箇所の調査だけを行うClaude Code用プロンプトを作ってください。

やりたいこと:

ここに実現したいことを入れてください。

条件:

- まだ編集しない

- 関係しそうなファイルを出させる

- それぞれのファイルが関係しそうな理由を出させる

- 最初に確認すべき場所を出させる

- 触らない方がよさそうな場所も出させる

補足:

見た目は小さな文言変更でも、画面、設定、翻訳、テスト、ドキュメントが関係することがあります。

非エンジニアほど、まず関連箇所の調査だけを挟む方が安全です。

4. 実装前に計画だけ出してほしい時

使う場面:

複数ファイルにまたがる作業、大きめの修正、失敗した時の影響が大きい作業。

指揮官AIに渡すプロンプト:

Claude Codeに実装前の計画だけを出させたいです。

まだ編集させず、調査と変更計画だけを行うClaude Code用プロンプトを作ってください。

目的:

ここに目的を入れてください。

条件:

- 関連ファイルを調査させる

- 変更計画を出させる

- リスクを出させる

- 検証方法を出させる

- 編集は承認後にする

- 削除、コミット、PR作成はまだ禁止する

補足:

大きな作業は、調査、計画、実装、検証に分けた方が安定します。

いきなり実装させるのではなく、まず計画だけ出させます。

5. 小さな修正を安全に頼みたい時

使う場面:

文言変更、README修正、軽い表示修正など。

指揮官AIに渡すプロンプト:

小さな修正だけをClaude Codeに安全に頼みたいです。

余計な変更を防ぐため、変更範囲と禁止事項を明確にしたClaude Code用プロンプトを作ってください。

修正内容:

ここに修正内容を入れてください。

変更してよい範囲:

ここに変更してよい範囲を入れてください。

条件:

- 直接関係ないファイルは触らせない

- 設定ファイルやlockファイルは原則触らせない

- 削除操作は禁止する

- 変更内容を最後に要約させる

- 未確認点があれば明記させる

補足:

「軽く直して」は危険です。

軽いの基準は、人間とAIでズレます。

変更していい範囲と、触ってはいけない範囲を先に決めます。

6. バグ修正を頼みたい時

使う場面:

エラー、表示崩れ、想定通りに動かない機能を直したい時。

指揮官AIに渡すプロンプト:

Claude Codeにバグ修正を頼みたいです。

原因調査、修正方針、必要最小限の変更、検証までを含めたClaude Code用プロンプトを作ってください。

症状:

ここに起きている問題を入れてください。

再現手順:

ここに再現手順を入れてください。

期待する動作:

ここに本来どうなってほしいかを入れてください。

条件:

- まず原因を調査させる

- 原因候補を出させる

- 修正方針を出させる

- エラーを握りつぶす修正は禁止する

- 修正後に確認させる

- 最後に原因、変更内容、検証結果、残るリスクを報告させる

補足:

バグ修正では、エラー表示だけ消す修正が一番危険です。

症状、再現手順、期待する動作を分けると、Claude Codeが目的を誤解しにくくなります。

7. 既存の書き方に合わせてほしい時

使う場面:

新しい実装や修正を、今あるファイルの書き方に合わせたい時。

指揮官AIに渡すプロンプト:

Claude Codeに既存の書き方に合わせて修正させたいです。

新しい設計を勝手に足さず、既存パターンに寄せるClaude Code用プロンプトを作ってください。

やりたいこと:

ここにやりたいことを入れてください。

参考にしてほしい既存ファイル:

ここに参考ファイルがあれば入れてください。

条件:

- 既存の命名規則に合わせる

- 既存のフォルダ構成に合わせる

- 既存のテスト形式に合わせる

- 新しい設計パターンを勝手に追加しない

- 直接関係ないリファクタはしない

- 実装前に参考にした既存パターンを説明させる

補足:

初心者は、正しい書き方をゼロから考える必要はありません。

すでに動いている近いファイルに合わせる方が安全です。

8. 修正後に確認してほしい時

使う場面:

修正後に、壊れていないか確認したい時。

指揮官AIに渡すプロンプト:

Claude Codeに修正後の確認をさせたいです。

使える確認方法を先に調べ、安全な範囲で検証するClaude Code用プロンプトを作ってください。

確認したいこと:

ここに確認したい内容を入れてください。

条件:

- 使える確認コマンドを先に調べさせる

- 実行前に、実行するコマンドを提示させる

- 安全なコマンドだけ実行させる

- 失敗した場合は原因を調査させる

- 勝手に大きな修正へ進ませない

- 最後に実行した確認、結果、人間が確認すべき点を出させる

補足:

テストは自動確認、ビルドは動く形に組み立てる確認、lintはルール違反チェックです。

ただし、実在しないコマンドを作らせないよう、先に確認させるのが安全です。

9. 変更内容を要約してほしい時

使う場面:

作業後に、何を変えたか自分や他の人に説明したい時。

指揮官AIに渡すプロンプト:

Claude Codeに今回の変更内容を要約させたいです。

実際の差分に基づき、やっていない検証や存在しない情報を混ぜないClaude Code用プロンプトを作ってください。

条件:

- 実際の差分に基づいて書かせる

- 背景、変更内容、影響範囲、検証結果、残るリスクを出させる

- やっていない検証は書かせない

- 実在しないURLやチケット番号は作らせない

- PR作成やコミットはまださせない

補足:

PRは、変更内容をレビューしてもらうための仕組みです。

非エンジニアは、まず「変更説明文」くらいに考えればOKです。

10. 次回のために作業ログを残したい時

使う場面:

作業が長くなった時、途中で止める時、次回また続きから始めたい時。

指揮官AIに渡すプロンプト:

Claude Codeに作業ログと次回引き継ぎを作らせたいです。

事実と推測を分け、次回そのまま再開できるClaude Code用プロンプトを作ってください。

条件:

- 目的を出させる

- 完了したことを出させる

- 変更したファイルを出させる

- 実行した検証を出させる

- 未完了のことを出させる

- 次にやることを出させる

- 注意点を出させる

- 人間が確認すべきことを出させる

- まだ保存せず、まず本文案だけ出させる

補足:

長い作業ほど、途中の判断が会話の中に埋もれます。

最後に作業ログを出しておくと、次回の再開がかなり楽になります。

まとめ

Claude Codeを使いこなすコツは、プロンプトを10個暗記することではありません。

大事なのは、Claude Codeに直接考えさせすぎないことです。

考える場所を分ける。

作る場所を分ける。

判断基準を残す。

作業範囲と禁止事項を明確にする。

最後は人間が確認する。

Claude Codeは作業するAIです。

だからこそ、非エンジニアは「作業を直接頼む人」ではなく、「作業プロンプトを設計して渡す人」になる方が強いです。

Claude Codeを直接使うな。

これは、Claude Codeを避けろという意味ではありません。

Claude Codeを、作業員として正しく指揮しようという意味です。

AI活用やClaude Codeの業務導入を、自社の作業に合わせて整理したい方は、DMでご相談ください。

参考にした公式サイト

Anthropic Claude Code Docs: Overview

https://code.claude.com/docs/en/overview

Anthropic Claude Code Docs: Best practices

https://code.claude.com/docs/en/best-practices

Anthropic Claude Code Docs: Common workflows

https://code.claude.com/docs/en/common-workflows

Anthropic Claude Code Docs: How Claude remembers your project

https://code.claude.com/docs/en/memory

Anthropic Claude Code Docs: Configure permissions

https://code.claude.com/docs/en/permissions

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えーたん/AI×時短で仕事効率化

@ai_jitan

·

14時間

僕は、プロンプトを"書くこと"も"探すこと"も、やめました。

その代わりに、よく使うプロンプトを100個、NotebookLMに登録しています。そして何か作業をするときは、AIに「このお題に最適なプロンプトを選んで」と言うだけ。すると、登録した中から、その場面にぴったりの一文を出してくれます。僕はもう、プロンプトを一文字も書いていません。選ぶだけです。

この感覚、一度味わうと戻れません。

毎回ゼロからプロンプトを考える。ネットで「神プロンプト」を探し回る。前にどこかにメモした最高の一文が、どのファイルにあるか思い出せない。——この消耗、すごく分かります。僕もずっとそうでした。プロンプトを書くために、毎回5分も10分も溶かしていました。

でも、よく考えたら変な話です。毎回似たような作業をしているのに、毎回ゼロからプロンプトを書いている。 これは、毎朝出社するたびに机を組み立て直しているようなものです。一度作って、置いておけばいい。それだけのことだったんです。

そこで僕がやったのが、プロンプトを「書くもの」から「在庫から選ぶもの」に変えるという発想の転換でした。やり方はシンプルです。よく使うプロンプトをカテゴリごとに登録して、NotebookLMを"プロンプトの図書館"にする。そして、それをGeminiに繋いで、"最適な一冊を出してくれる司書"を雇う。

これだけで、プロンプトに悩む時間がゼロになりました。ガチで時短になります。

この記事では、その「プロンプト図書館」の作り方から運用、さらに毎日の動線に組み込む上級ワザまで、コピペできるプロンプトごと全部公開します。最初の数十分だけ手を動かせば、あとはずっと"選ぶだけ"の世界です。では、始めましょう。

第1章：プロンプトを「毎回書く・探す」のは、時間のムダです

最初に、なぜこの仕組みがそこまで効くのか。

プロンプトを毎回ゼロから書くと、2つの問題が起きます。

1つ目は、品質がブレることです。調子のいい日は良いプロンプトが書けても、疲れている日や急いでいる日は、雑な指示になります。AIの出力は、こちらの指示の質にそのまま比例します。つまり、プロンプトがブレると、成果物もブレる。毎回が出たとこ勝負になってしまいます。

2つ目は、時間がかかることです。役割を指定して、前提を書いて、出力形式を整えて……ちゃんとしたプロンプトを書くと、地味に数分かかります。1日に何度も使えば、それだけで毎日30分、1か月で15時間が消えていきます。

良いプロンプトが「資産」として溜まらない

そして、いちばんもったいないのがこれです。せっかく書いた良いプロンプトが、使い捨てになっている。

一度うまくいったプロンプトを、また一から書き直している。あるいは、どこかにメモはしたけれど、必要なときに見つけられない。これは、優秀な道具を毎回作っては捨てているのと同じです。本来なら、良いプロンプトほど何度も使い回せる"資産"のはずなのに、それが溜まっていかない。

解決はシンプル。「書く」を最初の1回に集約する

ここまでの問題は、たった1つの発想で全部解決します。プロンプトを書く作業を、「最初の1回」に集約してしまう。

良いプロンプトを、最初にまとめて作って、登録しておく。あとは、その在庫の中から「いま必要なやつ」を選ぶだけにする。書く作業はもう発生しません。品質は登録時に担保されているのでブレません。良いプロンプトは資産として溜まり続けます。

ビフォーアフターで言えば、こうです。これまでは、お題が来るたびに10分かけてプロンプトを書いていた。これからは、お題を一言投げて、出てきた候補から選ぶだけ。 この差が、毎日積み重なります。次の章から、その「図書館」を実際に作っていきます。

第2章：プロンプト100個を、NotebookLMに「図書館化」する

ここから、実際に手を動かします。やることは、よく使うプロンプトをNotebookLMに登録して、AIが選びやすい"図書館"にすること。難しくありません。

100個でなくていい。「カテゴリ×10個」で考える

まず安心してください。いきなり100個そろえる必要はありません。 100という数字はインパクトのためで、本質は「よく使う場面を、ひととおりカバーする」ことです。

おすすめの考え方は、1カテゴリにつき10個です。たとえば、こんなふうに積み上げていきます。

会議用に10個。タスク管理用に10個。競合調査用に10個。メール作成用に10個。資料・分析用に10個。——この調子でカテゴリを増やしていけば、10カテゴリで自然に100個になります。でも、まずは自分がいちばんよく使うカテゴリ1つ、10個から始めれば十分です。

カテゴリで区切る理由は2つあります。1つは、自分が「どんな場面のプロンプトが揃っているか」を把握しやすいこと。もう1つは、あとでAIに選ばせるとき、カテゴリがラベルになって精度が上がることです。

1つのノートに、全部まとめる

登録先は、「プロンプト図書館」という名前のノートを1つ作って、そこに全部まとめます。

カテゴリごとにノートを分けたくなるかもしれませんが、分けないでください。理由は次の章で使う「AIに選ばせる」仕組みにあります。1つのノートに全カテゴリが入っているからこそ、AIは図書館全体を見渡して、最適な一冊を選べます。 分けてしまうと、毎回どのノートを見るか指定する手間が増えます。

ノートの中では、カテゴリごとにソース（テキストファイル）を分けると整理しやすいです。「会議用プロンプト」「タスク用プロンプト」というファイルを作って、それぞれに10個ずつ入れていくイメージです。

登録フォーマット：必ず「3点セット」で書く

ここが、図書館がうまく機能するかどうかの分かれ目です。プロンプトをただ羅列するのではなく、1つにつき必ず次の3点セットで書いてください。

【タイトル】そのプロンプトの名前

【用途】どんなお題・場面で使うか（選ぶときの目印）

【プロンプト】コピペでそのまま使える本文

特に大事なのが、真ん中の【用途】です。これは、あとでAIが「このお題には、どのプロンプトが合うか」を判断するための目印になります。ここを具体的に書いておくほど、選定の精度が上がります。「競合のSNSを分析するとき」「断られた商談の切り返しを考えるとき」のように、実際の場面が浮かぶ言葉で書いてください。

たとえば、1つの登録はこうなります。

【タイトル】競合SNS戦略の分析

【用途】競合アカウントの投稿傾向や強みを分析したいとき

【プロンプト】あなたは優秀なSNSマーケターです。以下の競合アカウントの投稿を分析し、

「発信テーマの傾向・伸びている投稿の共通点・自社が取るべき差別化の切り口」を

整理してください。最後に、明日から真似できる打ち手を3つ提案してください。

この形で揃えておけば、図書館は完成に近づきます。

プロンプトの集め方は、3ルートある

「でも、10個も20個もプロンプトを用意するのが大変そう」——大丈夫です。集め方は3つあり、組み合わせれば一気に揃います。

ルート①：自分の"神プロンプト"を入れる。

これまで使ってきて「これは良かった」というプロンプトを、まず登録します。数は少なくても、実戦で効果が確認できている一級品の資産です。

ルート②：Fast Researchで良質なプロンプトを集める。

NotebookLMの「ソースを探す」機能（Fast Research）を使えば、世の中の優れたプロンプトを一気に収集できます。切り口を変えて回すのがコツです。

「(カテゴリ) で使えるAIプロンプトの実例を豊富に紹介した記事を収集」

「(カテゴリ) の業務効率化に役立つプロンプト集を解説した記事を収集」

「プロンプトの書き方の型（役割・前提・出力形式）を解説した記事を収集」

ルート③：AIにカテゴリごと量産させる。

これがいちばん速いです。AIに「このカテゴリのプロンプトを10個作って」と頼めば、登録フォーマットのまま量産してくれます。次の「量産プロンプト」を使ってください。

あなたはプロンプト設計の専門家です。

「(カテゴリ名)」の業務で使える、実用的なプロンプトを10個作ってください。

それぞれ、必ず次の形式で出力してください。

【タイトル】そのプロンプトの名前

【用途】どんなお題・場面で使うか（選ぶときの目印になるよう具体的に）

【プロンプト】コピペでそのまま使える本文

条件：

・似たものを避け、その業務の幅広い場面をカバーするよう10個に散らす。

・プロンプト本文には、必ず「役割・前提・出力形式」を盛り込む。

これで出てきた10個を、そのまま図書館のソースに貼り付ける。1カテゴリが、数分で完成します。

業務で使うなら、ここだけ注意

最後に、業務利用なら外せない一点を。社外秘の情報や個人情報を含むプロンプトを登録するときは、固有名詞を必ず匿名化してください。 取引先名を「A社」、人物を「Bさん」に置き換えるだけでOKです。プロンプトの"型"さえ登録されていれば、実際に使うときに具体名を入れれば済みます。図書館には、安全な"ひな形"だけを並べておきましょう。

第3章：Geminiに連携して「最適なプロンプトを提案させる」

図書館はできました。でも、棚にプロンプトが並んでいるだけでは、まだ"探す"手間が残っています。ここからが本番です。図書館に「司書」を雇って、こちらが選ぶ手間さえ無くします。

その司書役を担うのが、Geminiです。NotebookLMの図書館をGeminiに繋ぐと、お題を投げるだけで、図書館の中から最適なプロンプトを選んで持ってきてくれます。

NotebookLMとGeminiを繋ぐ

まず、図書館をGeminiから使えるようにします。面倒なAPI設定もプログラミングもいりません。ポイントは、NotebookLMとGeminiを同じGoogleアカウントで使うこと。あとは数ステップです。

Web版のGeminiを開く

入力欄の「＋」ボタンをクリック

メニューから「NotebookLM」を選ぶ

さきほど作った「プロンプト図書館」のノートを選択する

これで、Geminiが図書館の中身を参照できる状態になりました。Geminiの入力欄に、図書館のノート名が表示されていれば接続完了です。

司書を呼び出すプロンプト

接続したら、Geminiに「司書として振る舞ってね」と伝えます。これもコピペで一発です。

あなたは、私のプロンプト図書館の「司書」です。

連携したNotebookLMには、カテゴリ別に登録された大量のプロンプトが入っています。

これから私が「お題」を伝えます。あなたは図書館の中から、

そのお題に最も適したプロンプトを3つ選び、次の形式で提案してください。

❶ プロンプトのタイトル

❷ なぜこのお題に最適なのか（一言）

❸ そのプロンプト本文（コピペできる形で）

図書館にぴったりのものが無ければ、最も近いものを挙げたうえで、

お題に合わせて微調整した案も添えてください。

準備ができたら「お題をどうぞ」と返してください。

これで、あなた専属の司書が待機状態になりました。あとは、やりたいことを一言投げるだけです。

実演：お題を投げると、こうなる

実際の動きをお見せします。たとえば、こう投げたとします。

競合のSNS戦略を分析したい

すると、司書がこう返してきます。

図書館から、このお題に最適なプロンプトを3つお持ちしました。❶ 競合SNS戦略の分析理由：投稿傾向と差別化の切り口まで一気に出せる、ど真ん中の一本です。 〔プロンプト本文をそのまま提示〕❷ ベンチマーク比較表の作成理由：複数の競合を横並びで比べたいなら、こちらが効きます。 〔プロンプト本文をそのまま提示〕❸ 伸びる投稿パターンの抽出理由：「なぜバズったか」を深掘りしたいときは、これが最適です。 〔プロンプト本文をそのまま提示〕どれを使いますか。お題に合わせて微調整もできます。

あなたがすることは、3つから1つ選ぶだけです。プロンプトを書いてもいない、探してもいない。お題を一言言っただけで、最適な候補が目の前に並びました。

ひと工夫：選ぶだけでなく、仕上げまで任せる

ここでもう一歩。提案された候補を選んだあと、こう続けてください。

❶を、今回の競合「(具体的な相手)」に合わせて微調整して、そのまま実行してください。

すると司書は、選んだプロンプトを今回のお題用に整えて、そのまま分析まで実行してくれます。つまり、「選ぶ」だけでなく「使う」までが、ひとつの流れで終わる。プロンプトを書く時間も、探す時間も、調整する時間も、まるごと消えます。

ひとつだけ補足を。Geminiとの接続は、会話を新しく始めるたびにリセットされます。新しい会話のときは、もう一度「＋」から図書館のノートを選び直してください。10秒で済みます。

第4章【上級】司書を常駐させる ── プロンプトコンシェルジュ化

第3章のやり方でも十分に速いのですが、「毎回ノートを選んで、司書プロンプトを送るのが少し面倒」という人のために、もう一段上のワザがあります。司書を、常駐させてしまう方法です。

使うのは、GeminiのGem（カスタムAI）機能です。Gemに図書館を"知識"として紐づけておくと、そのGemを開くだけで、いつでも司書が待機している状態になります。司書プロンプトを毎回送る必要もありません。お題を言えば、即座に最適なプロンプトが出てくる「専属コンシェルジュ」の完成です。

コンシェルジュGemの作り方

やることは2つだけです。新しいGemを作り、その「知識」として図書館のNotebookLMを紐づける。そして、Gemの「指示」欄に、次のコンシェルジュ用プロンプトを貼り付けます。

# あなたの役割

あなたは、私専属の「プロンプトコンシェルジュ」です。

このGemに紐づけたNotebookLM（プロンプト図書館）を、必ず参照してください。

# やること

・私が「お題」や「やりたいこと」を言ったら、図書館から最適なプロンプト候補を3つ提案する。

・各候補に「タイトル・なぜ最適か・プロンプト本文」を添える。

・私が1つ選んだら、今回のお題に合わせて細部を調整し、すぐ使える完成形にする。

・「実行して」と言われたら、そのプロンプトに沿って成果物を作る。

# ルール

・必ず図書館（紐づけたNotebookLM）の中から選ぶこと。

・図書館に無ければ、最も近いものを挙げ、お題に合わせた調整案を添える。

・私にプロンプトを書かせない。私は「選ぶ」だけで終わるようにする。

・提案は簡潔に。長い前置きはしない。

これで完成です。あとはこのGemを開いて、「議事録をまとめたい」「断られた商談の切り返しを考えたい」と、やりたいことを言うだけ。コンシェルジュが図書館から最適な候補を出し、選べば仕上げまでやってくれます。

これが「日常の動線」になる

このコンシェルジュGemを、ブラウザのお気に入りやスマホのホームに置いておく。すると、あなたの仕事の入り口が変わります。

これまでは、作業のたびに「さて、どうプロンプトを書こうか」と考えていました。これからは、コンシェルジュを開いて、やりたいことを一言言うだけ。お題を言う、最適なプロンプトが出る、選ぶ、実行。この流れが、毎日の当たり前になります。

プロンプトを書く・探すという作業そのものが、あなたの仕事から消えるのです。

まとめ：プロンプトに悩む時間は、今日で終わりです

今回は、プロンプトを「書く・探す」から「選ぶだけ」に変える、プロンプト図書館の作り方を解説しました。最後に、伝えたいことはシンプルです。

毎回ゼロからプロンプトを書く必要は、もうありません。良いプロンプトを最初に一度だけ作って図書館に並べ、Geminiの司書に選んでもらう。たったこれだけで、プロンプトに費やしていた時間が、まるごと消えます。プロンプトは、書くものでも探すものでもなく、選ぶものになります。

とはいえ、いきなり100個そろえる必要はありません。やることは1つです。

いま自分がいちばんよく使う作業を1つ選んで、そのカテゴリのプロンプトを10個だけ、図書館に登録してみてください。

第2章の「量産プロンプト」を使えば、10個は数分で作れます。1カテゴリだけでも図書館を動かしてみれば、「お題を言うだけで最適なプロンプトが出てくる」感覚が分かります。その快適さを、ぜひ一度味わってください。一度知ったら、もう毎回プロンプトを書く生活には戻れなくなります。

NotebookLMもGeminiも、進化が本当に速いです。連携まわりの機能も、どんどん便利になっています。一人で最新を追い続けるより、実践している人から学ぶほうが、圧倒的に速いです。

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あべむつき｜AI副業YouTuber

@abe_belnon

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9時間

みなさんこんにちは、あべむつきです。

今回のテーマは、ぶっちゃけ僕のところに一番多く届く相談です。

「副業やりたいけど、何をやればいいかわからない」

「自分に強みなんてないし……」

「AIで稼げるって聞いたけど、結局何から始めればいいの？」

これ、めちゃくちゃ多いんですよね。

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でもね、はっきり言います。

「やりたいことがない」って、全然ダメなことじゃないんです。

むしろ、今の時代は選択肢が多すぎるんですよ。

YouTube、Instagram、note、ココナラ、ブログ、物販、動画編集……。

「何でもできる」からこそ「何をやればいいかわからない」になる。

これは当たり前の話なんです。

昔だったら、目の前の仕事をやるしかなかった。

選択肢なんてほとんどなかった。

でも今は違う。

だからこそ迷うし、だからこそ「やりたいことがない」って悩むんですよね。

つまり、これは贅沢な悩みなんです。

悩めること自体が、恵まれている証拠。

じゃあ、どうすればいいのか？

ここで登場するのがAIです。

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自分の強みって、自分ではマジで気づけないんですよ。

僕もそうでした。

自分では「当たり前」だと思ってやっていることが、他の人から見たら「え、それすごくない？」ってなることって、本当にたくさんあるんです。

でも、自己分析を自分でやろうとすると、どうしても主観が入る。

「自分なんて大したことない」っていうフィルターがかかってしまう。

だからこそ、AIに客観的に分析してもらうんです。

AIはあなたに忖度しません。

お世辞も言いません。

あなたが入力した情報をもとに、冷静に、客観的に、「あなたの強みはここですよ」と教えてくれる。

これがマジで革命的で、しかも無料でできる。

僕の著書『2ヶ月で月30万円を実現する 超初心者でも稼げるAI活用法』でも繰り返しお伝えしていますが、AIは「何をすればいいかわからない人」にこそ使ってほしいツールなんです。

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というわけで今回は、AIを使って自分の強みを強制的に発掘し、それをお金に変える3つのステップを徹底解説していきます。

この記事を読み終わる頃には、「自分には何もない」なんて思えなくなっているはずです。

さて、ここからが本番です。

「よし、やるぞ」と思ってくれたあなた、その時点でもう一歩リードしています。

だって、ほとんどの人はここまで読んでも行動しないですからね。

それでは、具体的なステップを解説していきましょう！

免責事項（必ずお読みください）

本記事は著者および取材協力者の実体験をもとにした情報提供を目的としています。

ここで紹介する方法・数値は再現性を保証するものではなく、成果には個人差があります。

実践・投資・購入などの最終判断はご自身の責任でお願いいたします。

まずは最強のアドバイスから……

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いきなりですが、僕の本音を先に言わせてください。

「何をやればいいかわからない？ じゃあ片っ端からやれ！」

これが、僕の本音です。

身も蓋もないですよね。

でも、マジでこれが最強のアドバイスなんです。

とにかく片っ端からやって、できないことはやめて、できるものを残す。

これが最強のアドバイスです。

なぜそう言い切れるかというと、僕自身がそうだったからです。

僕も最初、何が自分に向いてるかなんて全くわかりませんでした。

だから、とにかく気になるものに片っ端から手をつけました。

ブログ、転売、投資、YouTube……思いつくものは全部やりましたね。

で、失敗したり本当にほんのちょっと成功したりしていました。

投資も色んな種類の投資をしましたが

「この金、投資に突っ込むより自己投資に回した方がよくないか？」って思って辞めました。

転売もやりました。

これは最初結構稼げた気がします。

と、言っても数万程度ですが。

僕はこう見えて、細かい作業を永遠とやるのが好きなので、転売の梱包作業をしているときは割と楽しかったんですよね。

でも、すぐに上限が見え始めて、これじゃあさらに上に行くのは難しいなと思ってやめました。

ポイ活とかもやりましたね。

高校生くらいの頃に月3万くらい稼げましたが、そっから先が難しくてやめました。

noteも実は昔やって挫折した経験があります。

本書いて、文章書くの楽しくなって、また再開して上手く行ってるので、こうして書いているのですが……笑

そしてYouTube。これがまた、最初は本当にひどかったんですよね。

半年間、ほぼ毎日投稿して、登録者はたったの20数人でした。

収益化するのに、多分1年以上は余裕でかかっていますし、その1年は毎日投稿を続けていました。

正直、やめようかなって思った時期もありました。

結果が出るまでの時間は正直、他と比べても結構長かったような気がします。

自分でもなんでこの半年間続けれたのか、よくわかりません。

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でも、いろんな人に「サムネくらい作れよ」みたいにアドバイスをいただいて、ちょっとずつ改善していったんですよね。

（最初の半年くらいはサムネすら作っていませんでした笑）

そしたら、ちょっとずつ伸びていきました。

「あ、ちゃんとやればちゃんと伸びるんだ」

これがわかった瞬間、めちゃくちゃ楽しくなりました。

そしてもう1つ、大事な気づきがあったんです。

それは、カメラの前で喋るのが、別に苦じゃなかったということです。

むしろ楽しかったんですよね。

どれくらいの期間でどれくらい稼げるようになるか、とかよりも、それをやっていて

「苦じゃないな」

「楽しいな」

と思えるかどうか。これが何よりも大切です。

今だったら、例えばInstagramが一番お金を稼ぎやすいと僕は思っています。

実際、僕のところに来た実績者でもInstagramで月100万円稼いだ方がいます。

でも、あなたがInstagramをどうしても苦手だっていうなら、別に無理にやる必要はないんですよ。

稼ぐのが第一目標で、効率的に最短で、っていうなら僕はInstagramを勧めます。

でも、苦手なことを無理に続けても絶対に長続きしない。

「苦じゃないこと」を見つけて、それを続ける。

これが、僕が片っ端からいろんなことに手を出して、最終的にたどり着いた答えです。

それは正論だけど、私の場合は現実的にそれを実行するのは難しい人はどうすれば良いか？

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……さて、ここまで読んで、こう思った人もいるんじゃないでしょうか。

「いや、片っ端からやれって言われても、時間もねえし金もねえよ」

「お前は若かったからできたんだろ」

はい、そのツッコミが来るのはわかってます。

確かに、僕は若さという武器があった。

大学生で、時間もそれなりにあった。

だから片っ端からやれた部分はあると思います。

これを真似しようと思っても、現実的に難しい人が多いと思います。

ただ、2026年の今は状況が違います。

AIに「片っ端からやる」を代わりにやってもらえるんです。

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昔の僕は、実際にブログを開設して、実際に転売の商品を仕入れて、実際に投資口座を開いて……

全部リアルに手を動かして、時間とお金を使って「向いてない」と気づいていきました。

でも今は、AIに自分の情報を全部ぶつければ、

「あなたにはこれが向いてるんじゃないですか？」

「これは向いてないかもですね？」

と、数分で提案してくれます。

僕が何ヶ月もかけて試行錯誤したプロセスを、AIが一瞬でシミュレーションしてくれるわけですね。

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特に投資なんて、

「余剰資金がそれしか無いなら、FXとか仮想通貨やらずにNISAでもやったほうが良いよ」

という、至極当然な意見が一瞬で返ってくるわけですね。

それでもやりたいならやれば損する覚悟でやれば良いわけです。

というわけで、まずはAIにあなたの「どうなりたいか」を整理してもらいましょう。

「何をするか」をいきなり決めようとするから迷うんです。

その前に、「自分はどうなりたいのか」を明確にしましょう。

実際にAIと一緒に「何から始めるか？」を決めよう！

さて、ここからいよいよ実践パートです！

以下のプロンプトをそのままコピペして、ChatGPTに投げてみてください。

【ここから先は、僕のnoteで公開しています！】

こちらのURLから、ぜひ読んでください！😆

https://note.mutsukiabe.com/n/n819616eb45ae

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あべむつき｜AI副業YouTuber

@abe_belnon