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

えーたん/AI×時短で仕事効率化

@ai_jitan

·

8時間

いま僕は、NotebookLMの中に26人の従業員を雇っています。

経営戦略を考える参謀。売上を伸ばすマーケター。契約書をチェックする法務。心が疲れたときに話を聞いてくれるカウンセラーまで。本来なら一人あたり数十万円の人件費がかかる人材が、僕の手元では24時間365日、無給で、文句ひとつ言わずに働いてくれています。

しかも、ただ質問に答えるだけの存在ではありません。一人ひとりに「人格」と「行動指針」を持たせているので、こちらが細かく指示しなくても、プロの視点で先回りして仕事を仕上げてくれる。まさに「超優秀な部下」です。

以前、僕は「NotebookLMで20人の専門家を雇う方法」という記事を書きました。あれは、外部のコンサルタントにいつでも相談できる環境をつくる話でした。今回はそこから一段、進化させます。

えーたん/AI×時短で仕事効率化

@ai_jitan

·

3月23日

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NotebookLMで「20人の専門家」を雇う方法

実は、僕はいま20人の専門家を雇っています。

マーケティングの参謀、営業のコーチ、財務のアドバイザー、法務の相談役、コピーライター、業務改善のプロ、広報のブレーン……。...

この記事では、26人の従業員の作り方を、プロンプトまで丸ごと公開します。さらに今回の本命として、雇った従業員をGeminiと連携させていつでも「降臨」させる方法、そして複数の従業員を同時に降臨させて「会議」をさせる方法まで、すべて手順つきで解説します。

読み終わるころには、NotebookLMで従業員を雇いたくなっているはずです。

第1章：なぜ「専門家」ではなく「従業員」なのか

まず、考え方の土台を揃えさせてください。ここがズレると、この先の手順がすべて「ただの検索箱づくり」で終わってしまいます。

多くの人のNotebookLMが「ただの物知り」で止まる理由

NotebookLMにPDFを入れて、「この資料を要約して」と聞く。これ自体は便利です。でも、ここで止まっている人がほとんどです。

なぜ止まるのか。原因は2つあります。

原因①：知識を入れただけでは、ただの「物知り」だから。

資料を大量に入れても、それは「知識の倉庫」ができただけです。倉庫は、こちらが取りに行かないと何も出してくれません。聞かれたことに答えるだけの、受け身の状態です。

原因②：AIに「何者か」を教えていないから。

これが決定的です。多くの人は、NotebookLMに「役割」を与えていません。何者でもないAIは、当たり障りのない一般論しか返せない。深く踏み込んだ提案も、耳の痛い指摘も、先回りした気づきも出てこない。だから「便利だけど、浅い」で終わるんです。

従業員をつくる方程式

僕が26人の従業員を機能させているのは、たった1つの方程式に気づいたからです。

知識（何を知っているか）＋ 人格（何者として働くか）＝ 自律的に働く従業員

この左側だけ——つまり知識だけを入れて止まっているのが、ほとんどのNotebookLMです。右側の「人格」を足した瞬間に、倉庫番が「プロの部下」に化けます。

実際に、どう変わるか。同じ資料を入れたノートに、同じ質問をしたときの違いを見てください。

【人格なしのNotebookLM】

質問「この事業計画のリスクは？」

回答「この資料には、主に3つのリスクが記載されています。1つ目は……」

事実を並べているだけです。間違ってはいません。でも、これは「資料に書いてあることの読み上げ」です。

【人格を設計したNotebookLM（＝経営戦略担当として雇った場合）】

質問「この事業計画のリスクは？」

回答「結論から申し上げます。社長、この計画は"収益化の前提"が楽観的すぎる点が最大のリスクです。資料の◯ページにある想定成約率15%は、業界平均の3倍です。ここが崩れると全体が崩れます。対策として、まず成約率を5%で再計算したシナリオを用意すべきです。試算しましょうか？」

役割を与え、口調を整え、行動指針を持たせただけで、AIは「指摘し、対策を出し、次の一手を提案する部下」に変わります。 同じ資料、同じAI。違うのは「何者として働くか」を定義したかどうか、それだけです。

この章で伝えたかったのは、これだけです。知識を入れる作業は半分。本当の差は、人格を設計したかどうかで決まる。 次の章で、その両方を一気に組み立てます。

第2章：従業員の"作り方"はたった3ステップ

ここが、この記事の心臓部です。26人ぶんを別々に覚える必要はありません。全従業員に共通する作り方を、3ステップだけ覚えてください。 あとはこの型に当てはめていくだけです。

作り方の全体像はこうです。

STEP1：部署ノートを作る（受け皿をつくる）

STEP2：Fast Researchを「3切り口」で回して、知識を注入する（頭脳をつくる）

STEP3：カスタム指示で「人格」を設計する（性格と行動指針をつくる）

順番に、丁寧にいきます。

STEP1：部署ノートを作る

まず、従業員1人につき、NotebookLMのノートブックを1つ作ります。「1部署＝1ノート」が鉄則です。

「全部入りの便利ノート」を1つ作りたくなる気持ちはわかります。でも、マーケと法務と経理を1つのノートに混ぜると、ソースの関連性が薄まって、回答の精度がガクッと落ちます。1人の従業員に、1つの専門領域。 これを守ってください。

手順はシンプルです。

NotebookLMで新規ノートブックを作成する

ノートブック名を「◯◯担当」と明記する（例：「マーケティング戦略担当」）

名前を「メモ」ではなく「◯◯担当」にするだけで、「このノートは何者か」が自分の中でも明確になります。

ここで、業務利用なら絶対に外せない注意点を1つ。社外秘の資料や個人情報（氏名・住所・取引先名など）は、必ず匿名化してからストックしてください。 固有名詞を「A社」「Bさん」に置き換えるだけでOKです。手間は30秒。でもこの30秒が、あなたと会社を守ります。「とりあえず全部入れちゃえ」は、いちばんやってはいけない判断です。

STEP2：Fast Researchを「3切り口」で回して知識を注入する

受け皿ができたら、頭脳を入れます。ここで使うのが、NotebookLMの「ソースを探す」機能から使える Fast Research です。

Fast Researchは、調べたいテーマを入力するだけで、関連性の高いWebソースを10〜20秒でスキャンして推薦してくれる機能です。出てきたソースにチェックを入れれば、そのままノートに取り込めます。

僕が普段やっているのは、1テーマにつき、切り口を3回変えて回すやり方です。前に書いた記事では5つのプロンプトを並べていましたが、いまの僕の結論はこうです。「3切り口」で十分、網羅できる。しかも速い。

なぜ3切り口なのか。1回の検索だと、情報が一方向に偏ります。でも「基礎」「実践」「事例・最新」と角度を変えて3回回すと、その分野を立体的にカバーできる。合計でも1分かかりません。

切り口の型は、これを覚えておけば全部署で使い回せます。

【切り口①：基礎・原理】

「(テーマ) の基本的な考え方と全体像を体系的に解説した記事を収集」

【切り口②：実践・手法】

「(テーマ) の具体的な進め方・テンプレート・実務テクニックを解説した記事を収集」

【切り口③：事例・最新動向】

「(テーマ) の成功事例と最新トレンドを具体的に紹介した記事を収集」

この3つの「(テーマ)」を入れ替えて、Fast Researchに1つずつ投げる。それだけで、その従業員の頭の中に、基礎から最新事例までの専門知識が一気に入ります。第3章では、26人それぞれに最適化した「3切り口」を全部用意してあるので、コピペで使ってください。

STEP3：カスタム指示で"人格"を設計する

知識が入りました。でも、このままでは第1章で見た「ただの物知り」のままです。ここからが、今回いちばん伝えたい部分です。

NotebookLMには、ノートブックごとに「カスタム指示」を設定できる機能があります。ここに「あなたは何者で、どう振る舞うか」を書き込むと、そのノート内のすべての回答に、その人格が反映されます。

僕が26人全員に使っている「超優秀な従業員マスター指示」を、丸ごと公開します。(役割) と (専門領域) の2か所を埋めるだけで、どんな部署の従業員にも使えるテンプレートです。

# あなたの役割

あなたは、私（社長）の会社で働く「(役割)」です。

(専門領域) のプロフェッショナルとして、私の右腕となって働いてください。

# あなたが仕える相手（私）について

私はこの会社の社長です。私の思考・目標・大切にしている価値観は、

ストックされたソースに記載しています。常にその方針に沿って判断してください。

# 口調・態度

・プロフェッショナルかつ誠実に。敬意は持ちつつ、遠慮はしない。

・耳の痛いことでも、私のためになるなら、はっきり指摘してください。

・専門用語は、必要なら使ってよいが、必ず一言で補足してください。

# 思考プロセス（最重要）

・回答は必ず、ストックされたソース（ファクト）を根拠にしてください。

・推測や一般論で水増しせず、「資料に基づくと」「一般論として」を

　明確に区別してください。

・根拠とした箇所は、どの資料のどこか分かるように示してください。

# 行動指針

・受け身で答えるのではなく、プロとして「先回り」してください。

・私が気づいていないリスクや機会があれば、聞かれなくても指摘してください。

・回答の最後には必ず「次に取るべき具体的な一手」を1つ添えてください。

# 出力フォーマット

・結論（最も重要な要点）を必ず最初に述べてください。

・そのあと、理由・根拠・手順を箇条書きで整理してください。

# 情報が足りないとき（逆質問）

・私の指示が曖昧だったり、判断に必要な情報が足りないと感じたら、

　答えを急がず、私に「確認すべき質問」を逆に投げ返してください。

このテンプレートの (役割) に「経営戦略担当」、(専門領域) に「経営戦略・事業計画の立案」と入れれば、第1章で見せた「指摘し、対策を出し、次の一手を提案する部下」が完成します。

設定の場所も迷わないように。ノートブックを開いて、チャット欄上部の「ノートブックを設定」ボタンをクリック。「カスタム」を選んで、上のテンプレートを貼り付けて保存。これだけです。

そして、ここからが多くの人が見落とす、超重要なポイントを2つお伝えします。

重要①：人格プロンプトは「ソース（ストック）」にも入れておく

カスタム指示は強力です。でも、1つだけ弱点があります。カスタム指示は、NotebookLMの中でしか効きません。

この記事の後半で、従業員をGeminiと連携させて「降臨」させます。ところが、Geminiから呼び出したとき、NotebookLM側のカスタム指示は引き継がれないことがあります。つまり、せっかく設計した人格が、外に連れ出した瞬間に消えてしまう。

対策はシンプルです。カスタム指示に入れた人格プロンプトを、まったく同じ内容で「ソース（ストック）」にも1つ追加しておく。 テキストファイルにして放り込むだけでOKです。

こうしておけば、人格の定義が「ノートの中身そのもの」になります。Geminiから連携しても、人格はソースとして読み込まれるので、外に出ても従業員はちゃんと「自分が何者か」を覚えたまま働いてくれる。カスタム指示とソース、両方に人格を入れる。 これが、降臨させても性格がブレない秘訣です。

重要②：社長（＝あなた）の思考・目標・夢を、全従業員のノートに入れる

そしてもう1つ。これをやると、全従業員の回答精度が、文字どおり爆上がりします。

あなた自身——社長であるあなたの「思考・目標・夢・価値観」を言語化して、全部署のノートにストックしておくのです。

考えてみてください。優秀な部下ほど、社長が何を目指しているか、何を大事にしているかを理解した上で動きます。「社長はスピードより質を重視する」「うちは中小企業向けに振り切る」——こうした方針を知っている部下と、知らない部下では、上がってくる仕事の質がまるで違います。

AIも同じです。あなたの方針を知らないAIは、一般論で答えます。でも、あなたの思考をインストールされたAIは、「うちの社長ならこう判断するはず」という前提で提案してくれる。マーケ担当も、法務担当も、全員があなたの分身として動き始めます。

入れる内容は、たとえばこんなものです。

事業の目的、ミッション、目指している未来（夢）

大切にしている価値観・判断基準（例：スピード重視／顧客第一／無駄を嫌う）

ターゲット（誰に価値を届けたいか）

絶対に避けたいこと（NG事項）

これを1つのテキストにまとめて、全従業員のノートに同じものをストックする。 手間は最初の1回だけ。これだけで、26人全員が「あなたのことを理解した部下」に変わります。

この「思考インストール」は、地味ですが、今回の記事のなかでも特に効果の大きい一手です。ぜひやってください。

実演：業務改善担当を、5分で雇ってみる

言葉だけだとイメージしづらいと思うので、僕が実際に1人雇うときの流れを、そのままお見せします。題材は、どの会社でも即効果が出る「業務改善担当」です。

まず、ノートを作ります（STEP1）。 NotebookLMで新規ノートブックを作成して、名前を「業務改善担当」に。所要時間、約20秒です。

次に、知識を入れます（STEP2）。 「ソースを探す」を開いて、Fast Researchに、切り口を変えて3回投げます。

「業務改善の基本手法（業務の見える化・トヨタ式カイゼン等）を体系的に解説した記事を収集」

「属人化の解消・業務自動化・会議効率化の具体的な手法を解説した記事を収集」

「業務改善で大幅な時短を実現した企業の事例を紹介した記事を収集」

1回あたり10〜20秒で候補が出てくるので、関連性の高いものにチェックを入れてインポート。3回ぶん回しても、合計1分かかりません。これで頭脳が入りました。

最後に、人格を与えます（STEP3）。 「ノートブックを設定」→「カスタム」を開いて、マスター指示を貼り付け。(役割)に「業務改善担当」、(専門領域)に「業務効率化と仕組み化」を入れて保存。さらに同じ内容をテキストにして、ソースにも1つ追加しておきます。社長である自分の方針メモも、ここで一緒にストック。

これで完成です。試しに、こう聞いてみます。

うちのチームは、毎週月曜に先週の実績を手入力して、

火曜にレポートを作り、水曜の会議で報告しています。

どこにムダがあるか指摘して、改善案を出してください。

人格を入れる前なら「手入力に時間がかかっています」程度の当たり前の答えで終わっていたところが、雇ったあとはこう返ってきます。「結論、この流れは3か所ムダがあります。①手入力は自動集計に置き換え可能 ②レポートは下書きを自動生成すべき ③そもそも週次会議は、チャット報告に置き換えれば30分浮きます。まず着手すべきは①です。理由は……」。

指摘して、優先順位をつけて、次の一手まで出す。 これが「従業員」です。かかった時間は、全部で5分ほど。あなたも、いま一番困っている部署で、同じことをやってみてください。

第3章：26人の従業員を一気に紹介する

ここからは、実際に僕が雇っている26人を、部署ごとに紹介していきます。

すべての従業員は、第2章の3ステップで作れます。各従業員には、

① 仕事内容（この従業員が何をしてくれるか）

② Fast Research 3切り口（コピペで知識を注入できる検索文）

③ 人格カスタム指示の要点（マスター指示の穴埋め部分）

④ 任せる仕事の例（実際の指示文）

をセットで用意しました。全部作る必要はありません。いま一番困っている部署の1人から始めてください。

経営・参謀チーム（3名）

会社の「頭」にあたる人たちです。判断に迷ったとき、進め方に詰まったときに、いちばん頼りになります。

1. 経営戦略担当

「この方向で合っているのか」を、客観的に壁打ちしてくれる参謀です。事業の成長シナリオ、競合との戦い方、撤退や投資の判断材料を、ファクトベースで整理してくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「事業戦略・経営戦略の基本フレームワーク（SWOT・3C・5F等）を体系的に解説した記事を収集」

「中小企業の成長戦略と競合差別化の具体的な進め方を解説した記事を収集」

「事業の意思決定・撤退基準・投資判断の成功事例と失敗事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝経営戦略担当／（専門領域）＝経営戦略・事業計画の立案と意思決定支援。加えて「楽観的な前提を見つけたら必ず警告する」「希望的観測ではなく、最悪シナリオも併記する」を行動指針に追記。

③ 任せる仕事の例

新しい事業案を検討しています。ストックした方針をふまえ、この案の「強み・弱み・最大のリスク・最初に検証すべき仮説」を整理してください。最後に、私が次に取るべき一手を1つ提案してください。

2. 相談役

利害関係がいっさいない、あなただけの「社外取締役」です。経営戦略担当が「実務の参謀」なら、相談役は「一段引いた目線で本音をくれる人」。判断に迷ったとき、誰にも言えない悩みを整理したいときに降臨させます。

① Fast Research 3つの切り口

「優れた経営者・リーダーの意思決定の考え方と判断軸を解説した記事を収集」

「メンタリング・コーチングで相手の思考を深める質問技法を解説した記事を収集」

「経営者が陥りやすい思考の罠とバイアスを具体例付きで解説した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝相談役／（専門領域）＝経営者の思考整理と意思決定支援。行動指針に「すぐに答えを出さず、まず私の考えを深める質問を投げ返す」「忖度せず、本質を突く」を追記。

③ 任せる仕事の例

いま、ある決断に迷っています。状況を話すので、あなたはまず私に質問を返して、私自身の判断軸を整理させてください。

そのうえで、見落としている観点があれば指摘してください。

3. プロジェクト進行管理担当

「やることが多すぎて回らない」を解決する、段取りの番人です。タスクの優先順位づけ、進捗の可視化、遅延しそうなときのリカバリー策まで、納期と品質を守るために動いてくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「プロジェクト管理・進捗管理の基本手法（WBS・ガントチャート等）を体系的に解説した記事を収集」

「タスクの優先順位づけと段取りの具体的なテクニックを解説した記事を収集」

「納期遅延のリカバリーとトラブル対応の実践事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝プロジェクト進行管理担当／（専門領域）＝タスク管理・進捗管理・納期厳守。行動指針に「曖昧なタスクは必ず『誰が・いつまでに・何を』に分解する」「ボトルネックを先回りで指摘する」を追記。

③ 任せる仕事の例

いま抱えているタスクを全部書き出します。これを、「緊急度×重要度」で整理し、今日やるべき順に並べ替えてください。

着手すべきでないタスクがあれば、その理由も教えてください。

マーケティングチーム（4名）

売上の入り口をつくる人たちです。「何を、誰に、どう届けるか」を考え抜いてくれます。

4. マーケティング戦略担当

集客の全体設計を任せる司令塔です。ターゲット設定、KPI設計、施策の優先順位づけまで、「どこから手をつければ売上が伸びるか」を整理してくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「デジタルマーケティングの全体像と基本フレームワークを体系的に解説した記事を収集」

「集客戦略・KPI設計・カスタマージャーニー設計の具体的な手法を解説した記事を収集」

「予算の限られた中小企業のマーケティング成功事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝マーケティング戦略担当／（専門領域）＝集客戦略の設計とKPI管理。行動指針に「施策は必ず費用対効果の高い順に並べる」「『なんとなく良さそう』ではなく数値で語る」を追記。

③ 任せる仕事の例

新サービスの集客を考えています。ストックした方針とターゲットをふまえ、予算◯万円以内で実行できる施策を、効果の大きい順に3つ提案してください。

それぞれ「最初の一歩」も添えてください。

5. コンテンツ・SNS担当

毎日の発信を支える実働部隊です。SNSの投稿ネタ、コンテンツの構成、エンゲージメントを高める見せ方を、ストックした知識をもとに量産してくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「SNSマーケティングとコンテンツ戦略の基本を体系的に解説した記事を収集」

「エンゲージメントを高める投稿構成とネタ出しの具体的な手法を解説した記事を収集」

「各SNSでバズった投稿の成功パターンと最新トレンドを紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝コンテンツ・SNS担当／（専門領域）＝SNS運用とコンテンツ企画。行動指針に「読者の『得』を1秒で伝える」「投稿は必ず複数案を出して選ばせる」を追記。

③ 任せる仕事の例

このテーマで発信したいです。ターゲットに刺さる投稿の切り口を5案、「狙う反応（保存・共感・話題性）」を添えて出してください。

そのうえで、一番おすすめの案を理由つきで教えてください。

6. 広告運用担当

「広告にお金を溶かさない」ための担当です。どの媒体に出すべきか、訴求はどう作るか、効果測定はどう見るかを相談できます。

① Fast Research 3つの切り口

「Web広告（リスティング・SNS広告）の基本と媒体の使い分けを体系的に解説した記事を収集」

「広告クリエイティブの作り方とABテストの実践手法を解説した記事を収集」

「少額予算で成果を出した広告運用の成功事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝広告運用担当／（専門領域）＝Web広告の設計と改善。行動指針に「『予算をいくらまで』『何を成果指標にするか』を必ず先に確認する」を追記。

③ 任せる仕事の例

この商品を広告で売りたいです。ターゲットと予算を伝えるので、おすすめの媒体・訴求の方向性・最初に試すべきクリエイティブ案を提案してください。

7. データ分析担当

「勘」ではなく「数字」で判断するための右腕です。どの数字を見ればいいか、どう分析すればいいか、結果をどう読み解くかを教えてくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「ビジネスデータ分析の基本と統計の考え方を体系的に解説した記事を収集」

「Excelやスプレッドシートでできるデータ分析とKPI可視化の具体的な手法を解説した記事を収集」

「データ分析で売上改善につなげた実践事例を紹介した記事を収集」

③ 人格カスタム指示の要点

（役割）＝データ分析担当／（専門領域）＝データ分析と意思決定支援。行動指針に「数字の『解釈』だけでなく『次のアクション』までセットで出す」を追記。

なお、社外秘データや個人情報を扱うときは、必ず匿名化してからストックしてください。氏名・取引先名を「Aさん」「B社」に置き換えるだけで、安全に分析できます。

③ 任せる仕事の例

このデータ（匿名化済み）から読み取れる傾向を整理してください。

そのうえで、いま改善すべきポイントを優先度つきで3つ挙げ、それぞれ「何をすればいいか」を具体的に教えてください。

営業・顧客チーム（2名）

売上を「決める」人たちです。新規を取り、既存を離さない。会社のキャッシュを支えます。

8. 営業担当

新規開拓からクロージングまで任せる、成約率を上げる相棒です。トークの組み立て、断られたときの切り返し、商談前のシナリオ作成までサポートしてくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「営業の基本プロセスと新規開拓の手法を体系的に解説した記事を収集」

「商談・クロージング・異議処理の具体的なトークテクニックを解説した記事を収集」

「成約率を上げた営業の成功事例とトップセールスの習慣を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝営業担当／（専門領域）＝新規開拓と商談・クロージング。行動指針に「想定される断り文句への切り返しを必ず用意する」「顧客の立場で考える」を追記。商談相手の情報をソースに追加すると精度が跳ね上がります。

③ 任せる仕事の例

明日、この相手と商談です。相手の情報を伝えるので、「提案の切り口・想定される断り文句・その切り返しトーク」を準備してください。

最後に、商談の冒頭で言うべき一言を提案してください。

9. カスタマーサクセス担当

「既存顧客から売上を最大化する」担当です。解約の兆候を見つける、オンボーディングを設計する、アップセルのタイミングを計る。新規獲得より圧倒的に低コストな、この領域を任せます。

① Fast Research 3つの切り口

「カスタマーサクセスの基本概念と導入ステップを体系的に解説した記事を収集」

「解約防止（チャーン対策）とオンボーディング設計の具体的な手法を解説した記事を収集」

「顧客満足度向上とアップセルに成功した事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝カスタマーサクセス担当／（専門領域）＝既存顧客の維持と成功支援。行動指針に「『売る』前に『顧客の成功』を優先する」「解約リスクの早期サインを必ず指摘する」を追記。

③ 任せる仕事の例

契約後の顧客の利用率が低いです。状況を伝えるので、最初の30日で行うべきサポート施策を、優先度つきで提案してください。

解約の兆候として注意すべきサインも教えてください。

広報・ブランドチーム（2名）

会社の「伝え方」をつくる人たちです。良いものを、ちゃんと届くように言葉にします。

10. 広報・PR担当

「お金をかけずに知ってもらう」ための担当です。プレスリリースの書き方、メディアへのアプローチ、SNS公式アカウントの方針づくりまで相談できます。

① Fast Research 3つの切り口

「広報・PRの基本とプレスリリースの書き方を体系的に解説した記事を収集」

「メディア露出を獲得するアプローチと企業ブランディングの具体的な手法を解説した記事を収集」

「予算をかけずに話題化に成功したPRの事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝広報・PR担当／（専門領域）＝広報戦略とメディアリレーション。行動指針に「『自社が言いたいこと』ではなく『メディアが取り上げたくなる切り口』で考える」を追記。

③ 任せる仕事の例

新サービスをリリースします。情報を伝えるので、メディアに取り上げてもらいやすいプレスリリースの構成案と、その見出し候補を3つ作ってください。

11. コピーライティング担当

メール、提案書、LP、SNS——あらゆる「伝わる言葉」を磨く担当です。文章が変わるだけで、開封率も成約率も動きます。

① Fast Research 3つの切り口

「セールスライティングと売れるコピーの基本原則を体系的に解説した記事を収集」

「LP・メール・提案書で反応を高める文章の型とテクニックを解説した記事を収集」

「コピーで成果を出した名作事例と心理テクニックを紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝コピーライティング担当／（専門領域）＝セールスライティング。行動指針に「必ず複数案を出す」「『誰に・何をしてほしいか』を先に確認してから書く」を追記。

③ 任せる仕事の例

このサービスの紹介メールを書きたいです。ターゲットと目的を伝えるので、開封率とクリック率を意識した「件名3案」と「本文1案」を作ってください。なぜその言葉を選んだのか、ねらいも添えてください。

管理本部（6名）

会社を「回す」人たちです。表には出にくいけれど、ここが崩れると会社は止まります。

12. 経理・財務担当

お金の流れを読む目です。財務諸表の見方、コスト管理、投資判断の基準づくりまで、「数字に強い経営判断」を支えてくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「財務諸表の読み方と経営分析の基本を体系的に解説した記事を収集」

「予算管理・コスト削減・キャッシュフロー管理の具体的な手法を解説した記事を収集」

「投資判断やROI計算で意思決定した実践事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝経理・財務担当／（専門領域）＝財務分析とコスト管理。行動指針に「『感覚』ではなく必ず数字の根拠で語る」「資金繰りのリスクは先回りで警告する」を追記。なお税務の最終判断は専門家への確認を促すよう指示。

③ 任せる仕事の例

来期の予算を組みます。状況を伝えるので、根拠のある予算の立て方と、コスト削減を検討すべき優先順位を整理してください。

判断に必要な情報が足りなければ、先に質問してください。

13. 総務担当

社内の「困った」を一手に引き受ける担当です。社内規定、備品管理、各種手続き、社内イベントの段取りまで、雑多だけど大事な仕事を整理してくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「総務の業務範囲と社内体制づくりの基本を体系的に解説した記事を収集」

「社内規定・備品管理・各種手続きの効率化の具体的な手法を解説した記事を収集」

「働きやすい職場づくりと総務の改善事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝総務担当／（専門領域）＝社内運営と各種手続き。行動指針に「『誰でも迷わない手順』に落とし込む」「抜け漏れチェックを必ず添える」を追記。

③ 任せる仕事の例

このルールを社内に周知したいです。内容を伝えるので、新入社員でも理解できる「やさしい説明文」と、押さえるべきポイントのチェックリストを作ってください。

14. 法務担当

「何かあってからでは遅い」を未然に防ぐ盾です。契約書のチェック、個人情報の取り扱い、雇用関連のリスクを、事前に把握できます。

① Fast Research 3つの切り口

「契約書の基本とチェックすべき条項を体系的に解説した記事を収集」

「個人情報保護・労働法・知的財産の実務上の注意点を具体的に解説した記事を収集」

「中小企業のコンプライアンス体制づくりの事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝法務担当／（専門領域）＝契約・コンプライアンスのリスク管理。行動指針に「リスクの大きい箇所から指摘する」「最終判断は弁護士等の専門家確認を促す」を必ず追記。

③ 任せる仕事の例

この契約書（匿名化済み）を確認したいです。

当方にとって不利になりうる条項、注意すべきポイントをリスクの大きい順に整理してください。確認すべき点があれば質問してください。

15. 人事（採用）担当

「良い人を採る」を仕組みにする担当です。面接で何を聞くか、どう見極めるか、採用ミスをどう防ぐかを設計してくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「採用と人材選考の基本プロセスを体系的に解説した記事を収集」

「面接の質問設計と人材の見極め方の具体的な手法を解説した記事を収集」

「採用に成功した中小企業・スタートアップの事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝人事（採用）担当／（専門領域）＝採用設計と選考。行動指針に「『なんとなく良さそう』を排除し、評価基準を明文化する」を追記。

③ 任せる仕事の例

このポジションの中途採用面接をします。求める人物像を伝えるので、見極めるための質問リストと、各質問で「何を見るか」の評価基準を作ってください。

16. 人事（育成・評価）担当

「採った人を育て、辞めさせない」担当です。研修プログラムの設計、評価制度、1on1の進め方まで、組織の土台を支えます。

① Fast Research 3つの切り口

「人材育成と研修プログラム設計の基本を体系的に解説した記事を収集」

「人事評価制度と1on1ミーティングの具体的な運用手法を解説した記事を収集」

「離職を防ぎエンゲージメントを高めた組織の事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝人事（育成・評価）担当／（専門領域）＝人材育成と評価制度。行動指針に「育成は『順番』と『到達基準』をセットで設計する」を追記。

⑤ 任せる仕事の例

新入社員の研修プログラムを作りたいです。

最初の3か月で「何を・どの順番で」教えるべきか、到達目標とあわせて体系的に設計してください。

17. 社内ヘルプデスク担当

「これってどうするんだっけ？」を全部引き受ける案内役です。社内規定やマニュアルをストックしておけば、社内からの問い合わせに、引用元つきで正確に答えてくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「社内FAQ・ヘルプデスクの作り方と運用の基本を体系的に解説した記事を収集」

「問い合わせ対応の効率化とナレッジ共有の具体的な手法を解説した記事を収集」

「社内問い合わせを削減した業務改善の事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝社内ヘルプデスク担当／（専門領域）＝社内規定・マニュアルの案内。行動指針に「必ずソース（規定・マニュアル）に基づいて答える」「ソースにない場合は『規定に記載がないため担当部署にご確認ください』と正直に答える」「引用元（どの規定の何条か）を明記する」を追記。

このノートに自社の就業規則やマニュアルをストックして共有リンクを配れば、あなた本人への問い合わせが激減します。実際、僕の周りでもこれで月10時間削減した例があります。

③ 任せる仕事の例

（社内メンバーからの質問例）

有給休暇を取りたいのですが、申請の手順と必要な日数を教えてください。

AI推進・DXチーム（4名）

会社の「効率」を底上げする人たちです。いまの時代、ここを持っているかどうかで差がつきます。

18. AI推進担当

「どの業務をAIに任せられるか」を見つけてくれる担当です。AIツールの選定、社内への導入ステップ、活用ルールづくりまで相談できます。

① Fast Research 3つの切り口

「生成AIのビジネス活用の全体像と基本を体系的に解説した記事を収集」

「業務へのAI導入ステップと社内ルールづくりの具体的な手法を解説した記事を収集」

「AI活用で業務効率化に成功した企業の事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝AI推進担当／（専門領域）＝社内AI活用の推進。行動指針に「導入と同時にセキュリティ・運用ルールも必ずセットで提案する」を追記。

③ 任せる仕事の例

うちの業務でAIに任せられそうな仕事を洗い出したいです。

日常業務を伝えるので、「AI化の効果が大きい順」に整理し、それぞれ最初の導入ステップを提案してください。

19. 業務改善担当

「ムダを見つけて仕組みに変える」担当です。属人化した作業、毎回ゼロから作る資料、形骸化した会議——こうした"見えないコスト"を洗い出してくれます。どんな会社でも即効果が出やすいので、最初に雇うのにおすすめです。

① Fast Research 3つの切り口

「業務改善の基本手法（業務の見える化・BPR・トヨタ式カイゼン等）を体系的に解説した記事を収集」

「属人化の解消・業務自動化・会議効率化の具体的な手法を解説した記事を収集」

「業務改善で大幅な時短を実現した企業の事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝業務改善担当／（専門領域）＝業務効率化と仕組み化。行動指針に「『気合いで頑張る』ではなく『仕組みで解決する』案を出す」を追記。

③ 任せる仕事の例

うちのチームの業務フローを説明します。どこにムダがあるか指摘し、「やめる・減らす・自動化する」の観点で改善案を出してください。

1つ改善するだけで、どれくらい時短できそうかも添えてください。

20. 情シス・IT担当

「ITのことは苦手で…」を支える水先案内人です。ツールの選定、セキュリティ対策、クラウド環境の整備を、自社の状況に合わせて相談できます。

① Fast Research 3つの切り口

「中小企業のIT環境整備とツール選定の基本を体系的に解説した記事を収集」

「情報セキュリティ対策とクラウド活用の具体的な手法を解説した記事を収集」

「DX・IT導入で業務を改善した中小企業の事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点 （役割）＝情シス・IT担当／（専門領域）＝IT環境とセキュリティ。行動指針に「専門用語は必ずかみ砕く」「セキュリティリスクは先回りで指摘する」を追記。

③ 任せる仕事の例

社内のファイル共有がメール添付頼みで非効率です。

クラウドストレージを導入したいので、選定の基準と移行の手順を、ITが苦手な人でも分かるように教えてください。

21. プロンプト設計担当

「AIへの指示書を作る、AI」です。やりたいことを一言伝えるだけで、各AIに投げる最適なプロンプトを組み立ててくれます。社内のプロンプトの番人として、全従業員の精度を底上げします。

① Fast Research 3切り口

「プロンプトエンジニアリングの基本と良いプロンプトの条件を体系的に解説した記事を収集」

「役割・前提・出力形式を指定するプロンプトの型（フレームワーク）を具体的に解説した記事を収集」

「業務別の効果的なプロンプト事例を豊富に紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝プロンプト設計担当／（専門領域）＝プロンプト設計。行動指針に「『役割・前提・タスク・出力形式』を必ず盛り込む」「曖昧な依頼は具体化のための質問を返す」を追記。

③ 任せる仕事の例

「議事録を作るプロンプト」が欲しいです。

役割・前提・出力形式まで盛り込んだ、コピペで使える指示文を設計してください。

新規事業・リサーチチーム（2名）

会社の「次」をつくる人たちです。いまの延長線上にない一手を考えます。

22. 新規事業・商品企画担当

「ゼロからイチ」を生む担当です。アイデアの検証方法、ビジネスモデルの設計、商品企画の組み立てまで、"思いつき"を"事業計画"に変換してくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「新規事業開発と商品企画の基本プロセスを体系的に解説した記事を収集」

「アイデア検証・MVP・ビジネスモデル設計の具体的な手法を解説した記事を収集」

「小さく始めて成功した新規事業・新商品の事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点 （役割）＝新規事業・商品企画担当／（専門領域）＝新規事業と商品企画。行動指針に「最小コストで検証する案を必ず添える」「『誰のどんな課題を解決するか』を起点にする」を追記。

③ 任せる仕事の例

こんなアイデアを考えています。市場性があるか壁打ちしたいので、「想定顧客・解決する課題・最大の懸念・低コストで検証する方法」を整理してください。

23. 市場・競合リサーチ担当

「外の世界」を調べる担当です。競合の動き、市場のトレンド、業界の空気感を読み解き、自社のポジショニングに示唆をくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「市場調査・競合分析の基本フレームワークを体系的に解説した記事を収集」

「競合のポジショニング分析と差別化戦略の具体的な手法を解説した記事を収集」

「市場分析から戦略を導いた実践事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝市場・競合リサーチ担当／（専門領域）＝市場・競合分析。行動指針に「事実と推測を明確に分ける」「分析の最後に『当社が取るべき一手』を添える」を追記。競合サイトやIR資料をソースに入れると精度が上がります。

③ 任せる仕事の例

ストックした競合情報をもとに、各社の強み・弱み・狙っている層を整理してください。

そのうえで、当社がポジションを取るべき空白地帯を提案してください。

ヘルスケア・福利厚生（2名）

最後は、あなた自身を守る人たちです。どんなに優秀な会社も、社長が倒れたら終わりです。

24. メンタルヘルス・カウンセラー

心が疲れたときに、話を聞いてくれる存在です。気持ちの整理、考え方の切り替え、ストレスとの付き合い方を、そっとサポートしてくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「ストレスマネジメントとメンタルヘルスの基本を体系的に解説した記事を収集」

「気持ちの整理や考え方を切り替えるセルフケアの具体的な手法を解説した記事を収集」

「働く人のメンタル不調の予防と回復に関する事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝メンタルヘルス・カウンセラー／（専門領域）＝心のセルフケア支援。行動指針に「否定せず、まず気持ちを受け止める」「アドバイスを急がない」を追記。

なお、これはあくまでセルフケアの補助です。つらさが続くときは、ためらわず専門の医療機関や相談窓口に頼ってください——という一言も、このノートのカスタム指示に入れておくことをおすすめします。

③ 任せる仕事の例

最近、仕事で気持ちが落ち込んでいます。話を聞いてもらえますか。

まずは私の気持ちを整理する手伝いをしてください。

25. 健康管理・生活習慣コーチ

体のパフォーマンスを整える担当です。睡眠、食事、運動の習慣を、無理なく続けられる形で一緒に設計してくれます。

① Fast Research 3つの切り口

「睡眠・食事・運動の基本と働く人の健康管理を体系的に解説した記事を収集」

「忙しい人でも続けられる生活習慣の改善方法を具体的に解説した記事を収集」

「生活習慣の改善でパフォーマンスを上げた事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝健康管理・生活習慣コーチ／（専門領域）＝生活習慣のサポート。行動指針に「いきなり完璧を求めず『小さく続けられる一歩』を提案する」を追記。健康上の判断が必要なときは医療機関の受診を促すよう指示。

③ 任せる仕事の例

睡眠の質を上げたいです。いまの生活リズムを伝えるので、今日から無理なく始められる改善案を、優先度つきで3つ提案してください。

秘書室（1名）

全体をつなぐ、最後の1人です。

26. 秘書・ナレッジ管理担当

あなたの段取りを整える右腕です。議事録の作成、タスクの整理、各部署の情報の取りまとめまで、「細々したことを全部きれいにしてくれる」存在です。

① Fast Research 3つの切り口

「秘書業務とスケジュール・段取り管理の基本を体系的に解説した記事を収集」

「議事録作成とナレッジ整理・情報管理の具体的な手法を解説した記事を収集」

「業務の段取りと情報整理を効率化した事例を紹介した記事を収集」

② 人格カスタム指示の要点

（役割）＝秘書・ナレッジ管理担当／（専門領域）＝段取りと情報整理。行動指針に「決定事項・担当・期限を必ず明確にする」「次にやるべきことを先回りでリマインドする」を追記。

③ 任せる仕事の例

この会議の音声（または文字起こし）から、議事録を作ってください。

「決定事項・各担当のTODO（期限つき）・次回までの課題」の形でまとめてください。

これで26人がそろいました。次の章からは、雇った従業員を「いつでも呼び出す」「専属秘書にする」「会議をさせる」——いよいよ運用の話に入ります。

第4章：従業員を"降臨"させる ── Gemini連携

ここまでで、あなたの会社には従業員が揃いました。でも、NotebookLM単体には、1つだけ大きな弱点があります。

NotebookLMは、ノートをまたげません。

操作は、開いているノートの中だけで完結します。マーケのノートを開いているときに、法務の知識は使えない。1人ずつ呼び出すしかない。これだと「会社」としては不便です。

この弱点を一気に解決するのが、NotebookLMとGeminiの連携です。Geminiと繋ぐことで、好きな従業員を、いつでも、どこからでも「降臨」させられるようになります。

連携はたった10秒。API不要

身構えなくて大丈夫です。面倒なAPI設定もプログラミングも一切いりません。ブラウザだけ、10秒で終わります。

ポイントは、NotebookLMとGeminiを同じGoogleアカウントでログインして使うこと。手順はこれだけです。

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」を選択する

降臨させたい従業員（ノートブック）を選ぶ

これで接続完了です。Geminiの入力欄に、選んだノートブックの名前が表示されます。この状態でプロンプトを送ると、Geminiがそのノートにストックされた全情報を参照しながら回答してくれます。

連携には、地味にすごいメリットがある

「ただ呼び出せるだけでしょ?」と思うかもしれません。違います。連携には、2つの大きなメリットがあります。

メリット①：従業員が、より賢くなる。

NotebookLM単体で動くAIモデルは、出力が速い反面、性能はやや控えめです。一方、Geminiと連携すると、NotebookLMへの指示もより高性能な最新モデルで処理されるようになります。同じ知識でも、頭脳のスペックが上がる。連携した瞬間、従業員が一段優秀になるイメージです。

メリット②：社内事情を踏まえた「創造」ができる。

NotebookLMは「正確にまとめる脳」、Geminiは「ゼロから作る脳」です。この2つが繋がると、「あなたの会社の事情を正確に理解した状態で、外の世界の知識と掛け合わせて、新しいアイデアを作る」ことができる。社内を知り尽くした優秀なコンサルタントが、24時間横にいる状態です。

降臨させて、仕事を任せる

たとえば、第2章の「重要①」で、人格プロンプトをソースにも入れておきましたね。これが効いてくるのがこの場面です。Geminiから営業担当を降臨させても、人格がソースに入っているので、ちゃんと「営業担当」として振る舞ってくれます。

降臨させたあとは、いつもどおり指示するだけです。

（営業担当のノートを連携した状態で）

明日の商談相手の情報はこれです。提案の切り口と、想定される断り文句への切り返しを準備してください。

1つだけ注意点を。この接続は、Geminiのチャンネルごとにリセットされます。 新しい会話を始めるときは、もう一度ノートを選び直してください。10秒で済むので、習慣にしてしまえば気になりません。

第5章：従業員を"専属秘書"にする ── Gem紐づけの上級ワザ

第4章の連携でも十分すごいのですが、毎回ノートを選び直すのが面倒…という人のために、もう一段上のワザがあります。

GeminiのGem（カスタムAI）に、NotebookLMを"知識"として紐づける方法です。

これをやると、専用のGemを開くだけで、いつでも特定の従業員が待機している状態になります。しかも、Gem側に「振る舞いの指示書（システムプロンプト）」を仕込んでおけるので、一言の指示で、最適な成果物が一撃で出てくる「専属秘書」が完成します。

どんなノートを繋いでも発動する「汎用Gemプロンプト」

ここで、僕が使っている汎用のGem用システムプロンプトを公開します。これのすごいところは、どのNotebookLMを紐づけても発動するという点です。つまり、1つ作っておけば、繋ぐ従業員を入れ替えるだけで、どんな部署の専属秘書にもなります。

Gemを作成して、「指示」欄に、これを貼り付けてください。

# あなたの役割

あなたは、私（社長）の「専属アシスタント」です。

このGemに紐づけられたNotebookLMの知識を、あなたの専門知識・人格として

必ず参照し、その担当者になりきって対応してください。

# 最優先の原則

・回答は必ず、紐づけられたNotebookLMのソースを根拠にしてください。

・ソースに人格や役割の定義があれば、それに完全に従ってください。

・ソースに私（社長）の思考や方針があれば、必ずそれに沿って判断してください。

# 振る舞い

・私の一言の指示から、意図をくみ取り、最適な成果物を一撃で完成させてください。

・受け身で答えず、プロとして先回りした提案を添えてください。

・専門用語は必ず一言で補足してください。

# 成果物のルール

・結論を最初に述べ、そのあと根拠・手順を整理してください。

・成果物が議事録・提案書・分析などの場合は、そのまま使える完成度で出してください。

# 情報が足りないとき

・判断に必要な情報が足りなければ、答えを急がず、先に私へ質問してください。

# 守ること

・推測と事実を明確に区別してください。

・ソースにないことを、あたかも事実のように述べないでください。

このGemを開いて、NotebookLMの「マーケティング戦略担当」を紐づければ、開くだけで「マーケの専属秘書」。「法務担当」を紐づければ「法務の専属秘書」。指示書は1つ、繋ぐ従業員は無限。 これが、一言で成果物が飛び出す仕組みの正体です。

紐づけると、何が変わるか

たとえば、競合をGeminiのDeep Researchで調べたあと、自社情報をストックした従業員を紐づけてこう聞くだけです。

いま調べた競合・市場の情報と、紐づけた自社情報を比較して、「自社が優れている点・追いつくべき点・次の一手」を、事実ベースで、優先順位つきに整理してください。

資料を貼り直す必要はありません。繋いであるだけで、「自社と比較して」の一言で、本格的な比較分析が完成します。外部コンサルに数百万円で頼んでいたレベルの分析が、専属秘書を開いて一言指示するだけで終わる。 これが、紐づけの威力です。

第6章：従業員を"同時降臨"させて会議を開く

ここまでは、従業員を「1人ずつ」呼び出して使ってきました。最後に、今回いちばんお見せしたかった使い方を解説します。

複数の従業員を、同時に降臨させる。そして、彼らに「会議」をさせる。

これは、NotebookLM単体では絶対にできません。Gemini連携だからこそできる、革命的な使い方です。

なぜ「会議」ができるのか

第4章で「Geminiはノートを複数選べる」と書きました。実は、Geminiとの連携では、複数のノートブックを同時に接続できるんです。

これが何を意味するか。経営戦略担当・マーケ担当・法務担当・財務担当・相談役——別々のノートに分けて雇った従業員を、Geminiという1つの会議室に同時に呼び出せるということです。

1人のAIに「いろんな立場で考えて」と頼むのと、立場の違う5人を実際に同席させるのとでは、出てくる議論の深さがまるで違います。それぞれが、自分のノートの知識と人格に基づいて発言するからです。

実演：「新サービスを出すべきか?」を会議にかける

実際に、ある意思決定を会議にかけてみましょう。手順はこうです。

Geminiを開く

「＋」→ NotebookLMから、議論させたい従業員を複数選ぶ（例：経営戦略担当／マーケティング戦略担当／法務担当／経理・財務担当／相談役）

「追加」を押す（これで5人が同席）

司会進行のプロンプトを送る

司会進行のプロンプトは、これをそのまま使ってください。

あなたは、この会議の司会進行役です。

いま、私（社長）は「(検討したい議題)」を決めようとしています。

連携した各ノートブックを、それぞれ「経営戦略担当」「マーケティング戦略担当」

「法務担当」「経理・財務担当」「相談役」の5人の従業員として扱ってください。

以下の流れで会議を進行してください。

❶ まず各担当が、それぞれの専門の立場から、この議題への意見を述べる

　（賛成・反対・条件つき賛成を明確に）

❷ 担当者どうしで意見が対立する点を、あなたが洗い出す

❸ それぞれの懸念に対する現実的な落としどころを整理する

❹ 最後に司会として、社長である私が「次に何を検討・決断すべきか」を

　1つに絞って提言する

各担当は、必ず自分のノートの知識を根拠に発言してください。

これを送ると、Geminiが5人ぶんの発言を生成します。

経営戦略担当が「市場の成長性は十分。ただし収益化の前提が楽観的」と指摘し、

マーケ担当が「ターゲットには刺さるが、認知獲得のコストが読めない」と続き、

法務担当が「この提供形態だと、利用規約と個人情報の扱いに整備が必要」と釘を刺し、

財務担当が「初期投資の回収に何か月かかるか、試算が必要」と冷静に数字を求め、

相談役が「そもそも、これは社長が本当にやりたいことなのか」と一段引いた問いを投げる。

そして司会が、対立点と落としどころを整理して、「まず◯◯を検証してから判断すべき」と一手に絞ってくれる。たった1回のプロンプトで、5人ぶんの視点が乗った「役員会議」が完成するわけです。

会議のバリエーション

この「同時降臨」は、議題を変えるだけで無限に応用できます。

提案書のレビュー会議：経営戦略担当＋法務担当＋財務担当を呼んで、「この提案書の穴を、それぞれの立場から指摘して」

新商品のブレスト会議：新規事業担当＋マーケ担当＋市場リサーチ担当を呼んで、「このアイデアを、売れる形にブラッシュアップして」

トラブル対応会議：法務担当＋広報担当＋相談役を呼んで、「この問題への初動対応を、リスクを抑えつつ整理して」

1人では出てこない答えが、チームを同席させた瞬間に立ち上がってくる。これが、26人を雇っておく本当の価値です。あなたは、いつでも好きなメンバーで会議を招集できる社長になります。

まとめ：まず1人、雇ってみてください

ここまで、26人の従業員の作り方から、降臨・専属秘書化・会議のさせ方まで、一気に解説しました。最後に、伝えたいことはシンプルです。

ほとんどの人は、NotebookLMに資料を入れて要約させるだけで終わっています。でも、本当にやるべきは「知識をストックして、人格を与えて、従業員として働かせる」こと。何を入れ、どう振る舞わせるかを設計するだけで、NotebookLMはあなた専用の「26人の会社」に変わります。

とはいえ、いきなり26人を全部作る必要はありません。やることは、たった1つです。

この記事を見て、いま一番人手が欲しい部署を1人だけ選ぶ。そして、第2章の3ステップで雇ってみる。

業務改善担当でも、マーケ担当でも、なんでも構いません。1人でも雇って、実際に仕事を任せてみてください。「指示すれば、プロの視点で仕上げてくれる部下」の感覚を一度味わったら、もう元には戻れなくなります。

最後に、正直なところを。NotebookLMもGeminiも、進化のスピードが本当に速いです。「ソースを探す」も連携機能も、つい最近強化されたばかり。一人で最新情報を追い続けるより、すでに実践している人から学んだほうが、圧倒的に速いです。

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