AIへの指示の出し方（プロンプト）、note記事・SEO記事を3ステップで作る流れ、おすすめの文章生成AIと「AIっぽさ」の直し方を学ぼう
AIに「いい感じに」と丸投げせず、伝わる指示を組み立てて、記事づくりの各工程を一緒に進められるようになります。
AIに任せる範囲を広げるほど、最初の指示と最後の確認は自分の仕事です。
AIに頼んだのに、返ってきたのは当たり障りのない文章。結局、自分で書き直した……そんな経験はありませんか？
回答が微妙なのは、AIの性能よりも指示の出し方に原因があることがほとんどです。人間なら「来週の会議用だな」「初心者にも読める形だな」と察する場面でも、AIは文脈や空気を自動では補いません。
プロンプトとは、AIに出す指示文のことです。「いい感じにまとめて」とだけ頼むと、AIは「ポエム風？ 箇条書き？ 誰向け？」と迷子になります。知識が多いぶん、条件が曖昧だと無難な答えになりやすいのです。
資料作成を頼むなら、「30代のビジネスパーソン向けに」「共感を呼ぶ柔らかいトーンで」「重要なポイントを3つに絞って」「スライドは5枚以上8枚以下で」のように、前提を言葉にします。新入社員に初めて仕事を渡すつもりで、誰に、何を、どんな形で届けるかを先に伝えましょう。
AIを何でも察してくれる万能の箱だと思うと、出力の修正ばかり増えます。まず「誰向け」「何のため」「どの形」を書き出してから依頼します。
動画では、GoogleやOpenAIが推奨する構成として、次の6つが紹介されていました。ここでは公式の決まりと断定せず、回答がずれたときの点検リストとして使います。
| 要素 | 何を書くか | 例 |
|---|---|---|
| 役割 | 誰の立場で答えるか | プロのパーソナルトレーナー |
| 背景 | なぜ必要か | 来年7月に水着で撮影がある |
| 指示 | やってほしいこと | 自宅の筋トレメニューを提案する |
| 制約条件 | 守るルール・避けること | 専門用語を使わず、道具なし |
| 出力形式 | 答えの形 | 曜日別の表形式 |
| 評価基準・例 | 理想に近づける材料 | 完成例や参考資料 |
Few-shotとは、お手本となる例を見せて、AIの出力を理想に近づける方法です。毎回6つを完璧に埋める必要はありませんが、回答がずれていると感じたら、抜けている要素を一つずつ足してみます。
ダイエットしたい35歳、身長155cm、体重70kg。ダイエットメニューやスケジュールを組んでください。
「あなたはプロのパーソナルトレーナーです」を、元の依頼文の先頭に足します。
動画の実演では、役割なしは大まかな予定表、役割ありは日ごとの具体的なメニューや成功率を上げるポイントまで出てきました。
「役割は最初に与える」と決めておくと、依頼の入口で迷いにくくなります。うまくいかないときは、役割・背景・指示・制約条件・出力形式・例を順番に点検しましょう。
AIは、人間のように文章の流れを察するより、記号ではっきり区切られた情報を処理するほうが得意です。覚えるのは2つだけ。「#」は見出し、「-」は箇条書きに使います。
記事を書いてほしいんですけど、読者は初心者で、あまり難しくなくて、あと箇条書きも入れてもらえると……。
# 目的
- 初心者向けのブログ記事
# 制約条件
- 専門用語は使わない
- 箇条書きを入れる
依頼の目的と制約が分かれているので、自分もAIも不足している条件を確認しやすくなります。
動画の実演では、ChatGPTに「高品質な記事執筆をするためのプロンプトのひな型を作って」と頼むと、見出しと箇条書きで整理されたひな型が返ってきました。別の実演では、理想とする記事を添えて「最高のプロンプトを作ってください」と頼み、質の高いプロンプトを出してもらっていました。コピペできる最小の依頼は次のとおりです。
自分で6要素を毎回書き起こすのが大変なら、まずAIに下書きを作ってもらい、目的・読者・制約が自分の意図と合っているかを確認します。画像のプロンプトにも同じ手法は使えますが、記事づくりでは完成例と条件の確認を優先します。
書きたいことはあるはずなのに、いざ書こうとすると「自分にしか書けないこと」が思いつかない……そんなときの進め方です。
動画では、体験・失敗・感情を盛り込んだ、その人にしか書けない記事が残るという考え方が紹介されていました。一次情報とは、自分が実際に体験して得た、その人にしかない情報です。一般論を並べるだけでなく、迷った場面や気持ちの変化を素材にします。
STEP1で「自分だけが知っていること」が特になくても、空欄のままで構いません。下の「動画②のプロンプト全文」にある【重要ルール】に従えば、AIが3つの質問を順番に聞き、答えから核になる一文を言語化します。STEP2の構成案は別の場所にコピーして自分で手直しし、修正版を次のステップへ丸ごと戻すのがポイントです。
動画②で使われたAIはClaudeです。同じプロンプトはChatGPTなど他のAIでも試せますが、出力は同じになるとは限りません。
STEP 1：体験の整理 あなたはnote記事の編集者です。 私の体験をもとに記事の素材を整理してください。 この段階では記事を書きません。 以下を箇条書きで入力してください。 ■ テーマ：人前で話すのが苦手だったのに社内プレゼンで褒められた話 ■ やったこと：プレゼン前日に1人で30回声に出して練習した ■ うまくいったこと：本番で声が震えなかった。上司から「落ち着いていた」と言われた ■ 失敗・迷ったこと：スライドを作り込みすぎて練習時間がなくなりかけた。当日の朝まで直していた ■ 気づいたこと：スライドの完成度より「声に出して練習した回数」の方が本番の緊張に効いた ■ 自分だけが知っていること：特になし 【重要ルール】 「自分だけが知っていることが特にない」と感じた場合は以下の3問を順番に聞き、私の答えを引き出してから整理に進む。 Q1「失敗した場面で、そのとき頭の中で何を考えていましたか？」 Q2「うまくいった瞬間、なぜうまくいったかその場では気づいていましたか？」 Q3「このテーマで他の人の記事や情報を見て『それは違う』と思ったことはありますか？」 3問の答えをもとに「自分だけが知っていること」を私の代わりに言語化してください。 【出力】 1. この体験の核になる一文（本人の認識と違う場合は正直に指摘する） 2. 記事で最も価値が高い箇所 3. 補強が必要な箇所とそのために追加で聞きたいこと（1つだけ） STEP 2：構成設計 あなたはnote記事の編集者です。 作業を始める前に以下を確認してください。 【STEP 1の確認】 前のSTEPで確定した以下を3行で要約してから作業を始めること。 ・記事の核： ・最も価値が高い箇所： ・補強が必要な箇所： 確認が終わったら構成を設計してください。 本文はまだ書きません。 【構成のルール】 - セクション数は5〜7 - 冒頭200字：結論を言わず読者が「これは自分の話だ」と感じる場面描写から入る - 最も重要なセクションは他の1.5〜2倍の文字数を配分する - 終盤：「この人にしか言えない結論」で締める - 最終セクションは「今日すぐできるアクション」を3つ以内で提示する 【出力フォーマット】 ■ セクション名（見出しになる文言） ┗ 目的：読者に何を感じさせるか（一文） ┗ 目安文字数： ┗ 書く内容：箇条書き2〜3項目 ┗ ★ここに入れる体験：（STEP 1で出た具体的な体験を明記） ■ タイトル案×3 ・数字入り ・失敗→気づきにフォーカス ・読者の思い込みを壊す意外性 ※STEP 1の「核になる一文」を必ずタイトルに反映させること STEP 3：本文執筆 あなたはnote記事の専門ライターです。 作業を始める前に以下を確認してください。 【STEP 1・2の確認】 前のSTEPで確定した以下を3行で要約してから作業を始めること。 ・記事の核： ・使うエピソード（上位2つ）： ・最重要セクションと配分文字数： 確認が終わったら本文を執筆してください。 【執筆前に必ず確認すること】 STEP 1で出た「核になる一文」を冒頭200字以内に直接的ではなく「場面として」入れること。 【執筆ルール】 - 「です・ます調」で統一 - 同じ語尾を3回以上続けない - 一般論だけの段落を作らない（必ず体験に紐づける） - 「〜することができる」→「〜できる」 - 煽り・誇大表現は使わない - 事実（やったこと）と意見（感じたこと）を段落で分ける 【品質チェック・必須出力】 本文を書いた後に以下を必ず出力する。 【品質チェック結果】 □ 「どこかで読んだ話」になっている段落： → 「なし」または「〇〇の段落・修正済み」 □ 核になる一文の反映箇所： → 「〇〇段落の△△という文」 □ 読者の行動指針の記載箇所： → 「最終セクションの〇〇に記載」 【出力】 記事本文（2,000〜3,000字）＋品質チェック結果
SEO記事では、リサーチと構成設計、本文執筆、チェックと修正を手順ごとに分けます。動画③の実演テーマは「副業でWebライターをすることの是非について」、メインキーワードは「webライター 副業 やめとけ」でした。
キーワードとは、読者が検索窓に入れる言葉です。メインKWは記事の中心にするキーワード、検索意図はその言葉で検索する人が知りたいことと、本当は解決したいことを指します。
H2・H3とは、記事の見出しの階層です。H2が大見出し、H3がその中の小見出しになります。メタディスクリプションは検索結果に出る記事の要約文、内部リンクは同じサイト内の別記事へのリンクです。用語を増やす前に、読者が次に何を知りたいかを見出しへ落とします。
動画の実演では、約1万2000字の記事が45分ほどで出力されていました。これは動画内の実測であり、誰でも同じ時間で完成するという意味ではありません。AIが書いた数字や制度は必ず確認します。
動画のチェックの場面では、AIが最初に「手数料は一律20%」と書いていたところを、「段階があるので最大20%」と自分で直していました。AIは、間違いに気づいて直すこともできますが、最初から間違えていることもあります。数字や制度の話は、自分の目でも一度確かめるくせをつけましょう。
だからどうする：数字を見つけたら、出典・時点・条件の3つを確認してから公開します。
動画③の実演ツールはClaudeです。同じプロンプトはChatGPTなど他のAIでも試せますが、出力は同じになるとは限りません。
STEP① あなたはSEO記事の企画ディレクターです。 以下のテーマについて、リサーチから記事の構成設計までを一気通貫で行ってください。 ■ テーマ：副業でwebライターをすることの是非について ■ メインKW：webライター 副業 やめとけ ■ 関連KW候補：（あれば記入） ■ 掲載メディア：（URLがあれば記入） 以下の順番で出力してください。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【PART 1：テーマ調査】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 以下の5項目を調査し、それぞれ3〜5文で整理してください。 ポジティブ・ネガティブの両面を偏りなく扱ってください。 1. 定義と基本概念 - このテーマの正確な意味、類似概念との違い 2. 現在の状況・市場データ - 市場規模、利用者数、普及率などの数値（出典があれば記載） - 直近1〜2年の注目すべき変化やトレンド 3. 主要な論点・賛否が分かれるポイント - 意見が分かれるポイントと、それぞれの立場の根拠 4. よくある誤解・見落としやすい点（2〜3点） - 一般的に正しく理解されていない情報 5. 関連する法律・注意点 - 知らないとリスクになる法律・ルール・業界慣習（該当なしならスキップ） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【PART 2：読者像と検索意図】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. このKWで検索する人はどんな人か（2パターン想定） - 職種・立場・知識レベル - 検索に至ったきっかけ - 検索前の感情（不安、焦り、好奇心など） 2. 検索意図 - 表の意図：今すぐ知りたいこと - 裏の意図：本当は何を判断・解決したいのか 3. 記事を読んだ後、読者がどんな状態になるべきか（1〜2文） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【PART 3：見出し構成と各見出しの要約】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ まず、メインKWで検索上位5記事のH2構成を調査し、以下を簡潔に整理してください。 - 上位記事に共通するトピック - 上位記事に足りていないと思われる視点 その上で、記事の見出し構成を設計してください。 ルール： - H2は3〜5つ、各H2の下にH3を設置 - メインKW・関連KWを自然に含める - 見出しだけ読んでも記事の流れが分かるようにする - 並べ順：①まず知りたいこと → ②判断材料 → ③行動に必要な情報 各H2・H3の下に、その見出しで書く内容の要約を箇条書きで記載してください。 - 1項目あたり40字程度 - 上位記事にはない独自の視点を各H2に最低1つ含め、末尾に（独自）と記載 STEP② あなたはSEOに強いプロのWebライターです。 前回出力した【PART 1〜3】の内容をすべて踏まえて、SEO記事の本文を執筆してください。 【執筆ルール】 文体： - 「です・ます調」で統一 - 同じ語尾を3回以上続けない - 冗長表現（「〜することができる」等）は避ける 内容： - 前回設計した見出し構成（H2/H3）は変更しない - 各見出しの要約をベースに本文を書く - 抽象的な説明だけで終わらせず、具体例・数字・根拠を示す - （独自）と記載された項目は特に厚く書く 分量： - H3単位で300〜500字を目安 - H3がないH2は400〜600字を目安 引用： - 公的機関や業界団体の情報を優先する - 引用時は出典名を記載する - 出典が見つからない情報を事実として断定しない 出力形式： - Markdown形式（H2は##、H3は###） - 箇条書きはハイフン（-）で統一 STEP③ あなたはSEOに精通したプロのWeb編集者です。 以下のSEO記事に対して、チェック → 修正 → 仕上げを一括で行ってください。 ※ステップ1の【PART 1〜3】とステップ2の本文を踏まえて作業すること。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【A：チェック＆修正】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 以下の観点で問題がないかチェックし、問題があれば修正した本文を出力してください。 問題がなければ「問題なし」と記載して次へ進んでください。 1. 検索意図とのズレ：読者が知りたいことに答えられているか 2. 論理の一貫性：主張と根拠が対応しているか、矛盾がないか 3. 情報の正確性：数字・用語・条件に誤りがないか 4. 読みやすさ：長すぎる文、表記ゆれ、不自然な言い回しがないか 5. 具体性：抽象的すぎて行動に移せない説明がないか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【B：可読性の仕上げ】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 修正後の本文に対して、以下のルールで可読性を高めてください。 内容の追加・削除はしません。構造の整理だけです。 - 比較（AとBの違い）→ 表にする - 3つ以上の項目が文中に並んでいる → 箇条書きにする - 箇条書きや表の前後には必ず文章を入れる - 箇条書きで見出しを終えない（必ず文章で締める） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【C：タイトル・メタディスクリプション・要点】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 最後に以下を作成してください。 ■ タイトル（3案） - 35字以内、メインKWを含める - 3案はそれぞれ異なる訴求軸にする 例：A. 数字で具体性 / B. 読者の課題に寄せる / C. 独自性を出す ■ メタディスクリプション（1案） - 120〜160字 - メインKW・関連KWを自然に含める - 記事の内容が具体的に伝わる文にする ■ 記事の要点（3つ） - 各20〜30字で、記事の最も重要な主張・結論を抽出 - 3つの間で視点が重ならないようにする ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【D：内部リンク提案】（メディアURLがある場合のみ） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 掲載メディアの記事一覧を確認し、以下を提案してください。 - この記事から他の記事へのリンク：3〜5本 → 設置場所（本文中の該当箇所を引用）、リンク先URL、アンカーテキスト（15字以内） - 他の記事からこの記事へのリンク：2〜3本 → 対象記事URL、設置場所（対象記事内の該当箇所を引用）、アンカーテキスト 最終的に、修正・仕上げ済みの本文全体をMarkdown形式で出力してください。
完璧なプロンプトを作ったつもりでも、実際に出力すると「あれ、ちょっとニュアンスが違う」と感じることがあります。そこで諦めず、対話で直します。
手順はシンプルです。①作ったプロンプトを実際に出力する。②問題が見つかったら、どこが違うかを伝える。③調整案がよければ、もう一度そのプロンプトで出力して確認する。
プロンプトを試すときは新規チャットを立ち上げます。同じチャットだと、会話の記憶が影響して、指摘した問題点をプロンプトとは関係なく調整してしまうことがあるためです。調整の相談は、試すチャットとは別の「プロンプト調整用チャット」で繰り返します。
AIに任せるのは下書きと案出しです。自分で違和感の場所を見つけ、条件を一つ追加して再出力し、直ったかを確認する。この往復が、記事を自分の目的に近づけます。
だからどうする：最初から完璧を求めず、修正したい点を1つだけ言葉にします。
今日の実習は書くことではなく読むことです。ほかの受講生の記事を読むときは、体験・失敗・感情が入っているか、見出しと構造が分かりやすいか、事実と意見が分かれているかを視点にして、良いところを一つ見つけます。
今日は、書く側から「読む側」にまわります。点数をつけたり、直すところを探したりする時間ではありません。「この書き方、いいな」「これ、自分の記事でも使えそう」と思ったところを見つけて、持ち帰る時間です。
事前に、課題シェアボード（Padlet）とおすすめ作品投稿フォームを開いておきます。記事が未完成なら、制作を続け、完成後にシェアボードへ投稿しましょう。投稿方法はPadlet公開方法マニュアルを開くで確認できます。
まだ記事が完成していない人は制作を続け、完成したらシェアボード（Padlet）に投稿します。
タイトルとアイキャッチを上から眺め、気になったものを5本ほど選んで読みます。全部を読もうとせず、直感で選んで構いません。
2〜3本に短い感想を残します。「書き出しがよかった」「見出しが分かりやすい」など、良かったところを1つだけ書きます。
特に良かった記事をフォームから投稿します。読み進めて考えが変わったら、あとからおすすめを変更しても構いません。
今日の動画とのつなぎ：読むときは、体験・失敗・感情が入っているか、見出しや構造が分かりやすいか、事実と意見が分かれているかを探してみましょう。
ChatGPT、Claude、Gemini……名前は聞くけれど、結局どれを使えばいいのか分からない。そんなふうに迷っていませんか？
生成AIとは、文章や画像などを新しく作り出すAIのことです。ここでは文章を作るAIを取り上げます。動画の話者は、どれか一つが万能なのではなく、書きたい文章の目的に合わせて選ぶ考え方を紹介していました。
後半は、①ツールの違いを知る、②AIっぽいクセを見抜く、③自分の価値を足す、の順で見ていきます。前半の動画②③で実際に使われていたのはClaudeでしたが、同じ依頼でも目的に合う道具を選ぶ視点を持ちましょう。
最初に「何を書くか」ではなく「誰に、何のために届けるか」を決めます。その目的に一番近いAIから試し、出力を見て選び直します。
ChatGPTは、動画の話者が「冷静沈着な優等生」と例えていたAIです。文章生成だけでなく、リサーチやデータ分析、画像生成など幅広い用途に使えると紹介されていました。箇条書きや見出しを使った、論理的で整理された文章を作りやすいため、ビジネス文書・レポート・仕様書の下書きに向いています。
シンキングモードとは、AIがじっくり考えてから答えるモードです。内容を検討するぶん、回答までに時間がかかることがあります。また、動画の話者の体感では、文章が真面目で事務的になりやすく、ブログでは温かみを足す修正が必要になる場合があります。
ClaudeはAnthropic社のAIです。Haiku、Sonnet、Opusというグレードがあり、動画の話者は日本語の自然さ、特に「です・ます」のリズムや柔らかさを評価していました。ブログ記事やSEOコンテンツでは、話者はまずClaudeを勧めていましたが、これは話者個人の評価として受け取り、実際の出力で判断します。
| AI | 向いている文章 | 注意点 |
|---|---|---|
| ChatGPT | ビジネス文書・レポート・仕様書 | シンキングモードは時間がかかることがある。事務的に感じたら読者向けに調整する |
| Claude | ブログ記事・SEOコンテンツ | 動画の話者の体感を参考にし、用途と出力を見て選ぶ |
整理された文書ならChatGPT、自然な日本語のブログならClaudeから試します。前半の動画②③で使われていたAIもClaudeでした。
GeminiはGoogleのAIで、出力の速さが強みとして紹介されていました。マルチモーダルとは、文字だけでなく画像や音声も扱える力のことです。Geminiは音声の書き起こしや要約、アイデア出しに向き、GmailやGoogleドキュメント、スプレッドシートとの連携も便利だと話されていました。一方、動画の話者の体感では、文章の自然さはChatGPTやClaudeにやや劣り、修正の量が多くなりやすいそうです。
Gensparkは、動画では他の三つと違うAIエージェントとして紹介されていました。AIエージェントとは、人間の代わりに自律的にタスクをこなすAIです。質問に一つずつ答える対話型AIに対し、Gensparkは指示に応じてリサーチ、文章、画像づくりまで進める使い方ができます。
| 目的 | 試すAI | 使いどころ |
|---|---|---|
| 論理的な文書・レポート | ChatGPT | 情報を整理して構造化する |
| 自然な日本語のブログ・SEO記事 | Claude | 文章の柔らかさを活かす |
| 速い要約・音声・Google連携 | Gemini | 素材を短時間で整理する |
| 調査の多い比較記事・まとめ記事 | Genspark | 工程をまとめて進める |
一つのAIですべてを済ませようとすると、修正ばかり増えることがあります。たとえば音声の書き起こしはGemini、ブログの下書きはClaudeのように、工程ごとに道具を選び直します。AIエージェントに任せた場合も、数字や出典は必ず自分で確認してください。
AIに書かせた文章を、そのまま貼って提出した。あとで読み返すと、なんだか「AIっぽい」気がする……そんな経験はありませんか？ 動画の話者は、AIを使うこと自体ではなく、出力を確認せずに出すことが問題だと説明していました。
特徴の番号はスライドの順で見ます。①記号が残っている、②人名が英語表記のまま、③読点が多い、④文末のリズムが単調、⑤です・ます調とだ・である調が混ざる、⑥接続詞が多い、の六つです。Markdownとは、記号で見出しや箇条書きを表す文章の書式です。AIの出力に残った記号を、提出前に確認します。
**AIは**、文章を、すばやく、生成できます。また、リサーチもできます。そして、画像も作れます。さらに、要約もできます。
AIは、文章を速く作れます。リサーチや画像づくり、要約にも使えます。
記号を消し、読点と順接の接続詞を減らして、伝えたい内容を一つの流れにまとめました。
動画の話者は、最初のプロンプトに「記号を含めない」と入れておく方法を勧めていました。次の例は、それに人名の表記と語調の指示を組み合わせた、この研修用の書き方です（動画の原文ではありません）。
動画の話者は、ライターの応募文にアスタリスクが混ざり、AIを使ったことが一目で分かってしまう場面を見たそうです。AIを使うこと自体ではなく、直さずに出してしまうことが仕事の質を疑われる理由になります。
だからどうする：提出前に「*」と「#」を検索して、一括置換で消します。
語尾の連続や接続詞は、AIに「直して」と頼んでも残ることがあります。声に出して読み、同じ語尾が続く箇所を自分で直します。
⑦文章に目的がない状態は、文法が正しくても読者の印象に残りません。動画では、AIには「この読者にこうなってほしい」という意図がないため、確率の高い言葉を並べただけの文章になりやすいと説明されていました。各段落で「読者に何を伝えたいか」を一行にしてから、文章がその目的に向かっているか確かめます。
⑧計算や日付の間違いにも注意します。ハルシネーションとは、AIが事実でないことをもっともらしく書いてしまうことです。学習したデータの時点や資料の読み込み状態によって、今の日付や計算結果を誤ることがあります。人名・日付・数字は、提出前に公式情報や元資料へ戻って確認します。
動画の話者は、話題になっていた情報商材を試したところ、一般的な情報が多い中でも、好きな分野の章だけは写真や一次情報が丁寧だったそうです。書き手の関心は文章の熱として表れます。
だからどうする：段落ごとに「読者に何を伝えたいか」を一言書いてから、AIの文章を直します。
前半の動画③でも、AIが書いた手数料の表現を確認し、条件に合う表現へ直していました。数字は見た目が自然でも、出典・時点・条件が合っているかを確認します。
AIが書いてくれるなら、自分で書く意味ってあるのかな……そう感じたことはありませんか？ 動画の話者は、AIで作った文章をそのまま、または少し直しただけで納品するのは避けるべきだと強調していました。AIは下書きを作る道具であり、完成品を判断するのは書き手です。
AIに任せるのは、下書き・案出し・調べ物のたたき台です。自分が足す価値は、①ファクトチェック、②目的に合わせた調整、③自分のライティングのスキルを保つこと。出力を読者の状況に合わせ、事実と意見を分け、最後に自分の言葉で読めるか確認します。
構成の候補、文章のたたき台、調べる項目の一覧を作る。
出典・日付・数字を確かめ、読者と目的に合う文章へ整える。
体験や考えが伝わるか、AIっぽいクセが残っていないかを声に出して確認する。
今日の実習は、前半のとおり「読む側」です。ほかの受講生の記事では、悪いところ探しではなく、体験や思いが伝わる箇所を一つ見つけましょう。自分の記事を見直す段階で、ここで学んだ八つのチェックを使います。
前半と後半の学びを、8つのポイントで振り返ります。カードをクリックすると使いどころが開きます。
AIは文脈を自動で補わない。誰向け・何のため・どの形かを先に伝える。
役割・背景・指示・制約条件・出力形式・例を、「#」と「-」で整理する。
体験の整理→構成設計→本文執筆。SEOはリサーチと構成→執筆→チェックと修正で進める。
一発で100点を求めず、試すチャットと調整用チャットを分けて問題を一つずつ直す。
ChatGPTは論理的な文書、Claudeは自然な日本語のブログ、Geminiは速さと音声、Gensparkは調査を一括で進める。
一問一答か、指示に応じて工程を進めるかの違い。どちらも出力の確認は自分で行う。
記号・人名・読点・リズム・語調・接続詞・目的・事実を、提出前に順番に点検する。
AIの下書きに、ファクトチェックと目的に合わせた調整、自分の視点を足して仕上げる。