AIってネット上の情報をかき集めて「この会社はこういう会社だな」と推測しているので、言ってみれば噂話をしている喫茶店のおばちゃんと同じです。だから古い情報やちぐはぐな情報を放置していると、変な噂をされてしまう。そうならないように自分のことを自分でちゃんと発信して整えておきましょう、というものでした。

その続編というか、私が衝撃を受けた話です。

情報を整えるのって難しい

理由ははっきりしていてお金と手間です。

地方でもサイトを作るのに最低100万円みたいな話になってきていて、しかも年々高くなっています。制作費だけじゃなくて、ちょっと更新するのにも数万円って言われたりするし、サーバー代もかかるし、CMSの保守などもあります。中小企業からすると「そこまでお金かけられないよ～」となるのが普通かなと思ってます。

そうすると、5年前に作ったサイトをそのまま放置して、たまに連休のお知らせだけ更新する、みたいな状態になりますし、サービス内容が今と合っていなかったりもします。ホームページは24時間働く営業マンとか言われてたい時代もありましたが、ネット上にある看板になっているだけ。

その一方でSNSは毎日のように更新していたりするわけです。

これって手軽さとコストの問題ですよね。

SNSはタダで手軽に更新できるからやる。サイトは更新するのに数万かかるからやらない。それだけのことです。

知り合いの社長が10時間でサイトを作っていた

知り合いの社長がManusでサイトを作っていました。自分が作ったわけじゃなくて横で見ていただけなんですが、だいたい10時間くらいで、社長が頭の中で思っていることがほぼそのまま反映されたサイトができていたんです。

こりゃすごいわ～と思いました。

今まで社長の頭の中をウェブサイトの形にするのって、ものすごく大変だったんですよね。

社長が原稿を全部書いて、それを制作会社に説明して、でもうまく伝わらなくて、できあがったものを見て「ちょっと違う」となって修正して、また説明して……という伝言ゲームをずっとやっていました。しかも、この伝言ゲームの中で、社長の言いたいことが少しずつ薄まっていきます。予算と時間がかかるのはもちろんなんですが、それ以上に熱量と正確さが失われていくのがもったいない。

このあたりがすべて解決しちゃいました。

頭の中とウェブサイトが直結している、という感じがいちばん近いと思います。間に挟まっていたものが全部なくなって、思っていることがそのまま画面になる。これは作り方の問題というよりも、伝え方そのものが変わる話なのかなと思ってます。

私は「AIが作ったの？ダメでしょ」と思っていた側でした。

専門家としてソースがどうとかSEOがどうとか、できない理由のほうを先に並べていました。ところが実際に見たら、その前提がもうひっくり返っていた。その社長にも「森野さん、浦島太郎みたいになってるよ」と言われまして、これはグサグサきました…。

しかも、こうやって驚いている時点で遅いのかも。すでにふつうに使って成果を出している人がたくさんいて、自分は周回遅れで、ただそれを知らずに恥ずかしいことを言っていただけかもしれないという。

更新性が変わると、コンテンツの流れまで変わる

個人的にいちばんすごいと思っているのは更新性です。支援する側の人間からするとここが本当に大きい。

クライアントのサイトを更新するのに何をやっていたかというと、定例ミーティングで社長から近況を聞き出して、それをコンテンツの形にして、校正して、確認をもらって、公開する、という流れでした。ミーティングだけだと出てこないことも多いので、クライアントのメルマガを読んだりSNSを見たりして、普段から動きを追いかけています（受け身の更新をしているところもあるでしょうが）。

この「聞き出す」というのが地味に大変なんです。社長は普段やっていることを当たり前だと思っているので、こちらから「最近どうですか」「何か変わったことありますか」と引き出していかないと出てこない。ヒアリングのスキルが要るんですよね。

Manusだとこの流れが変わります。社長が思ったときに自分で更新するので、その瞬間に新しい情報が生まれる。聞き出す必要がないんです。

そのあとは、更新の差分をManusに送ってもらって担当者が拾い、コンテンツにするか判断するだけでいい。

• そのまま更新情報として載せる
• SNSのネタにする
• メルマガのネタにする

ここで支援側の仕事が「引き出す」から「整える・広げる」に変わるんですよね。ヒアリングで頑張って引き出すんじゃなくて、社長が出したものを整えて、いろんなチャネルに広げていく。役割がけっこう変わるなと思ってます。

しかもサイトが更新されるたびに一次情報が増えていくので、そのままおばちゃん対策になります。AIに拾ってもらえる情報が、新しくて正確な状態でどんどん積み上がっていく。今まではサイトに載せた情報をSNSに展開する流れが多かったんですが、サイトの更新がコンテンツの起点になる、という逆転が起きるかもしれません。

サーバーもCMSもいらなくなるので、ランニングのコストも下がる。やるべきことはわかっていたのにお金と手間でできなかった、という言い訳が消えていく感じです。

とはいえ、気になることもある

すごいと思っている一方で、専門家として気になる点もちゃんとあります。

いまの時点で引っかかっているところを書いておきます。ざっと挙げるとこのあたりです。

• URLが気軽に変わってしまわないか
• ちょっとした更新が多すぎてクロールが追いつくか
• ヒートマップの位置がずれて使えなくならないか
• サービスそのものへの依存

1つめはURLです。手軽に更新できるぶん、気軽にURLが変わってしまうリスクがありそう。URLが変わると内部リンクが切れるし、他のサイトからもらっていた被リンクも無効になりますから検索の評価にも影響します。既存サイトのリニューアルだと301リダイレクトで古いURLから新しいURLに転送する必要があるんですが、FTPでサーバーに入れないManusでそれができるのか、制作の人間じゃないのでまだイメージができていないです。気分でURLが変わるのはちょっと怖いなと思ってます。

2つめはクロールです。ちょっとした更新の頻度が高くなりすぎると、Googleのボットがちゃんとついてこられるのか。クロールが追いつかないとせっかく更新しても検索結果に反映されないので、ここはどうなるんだろうと。

3つめはヒートマップです。更新のたびにページの構造が変わると、ヒートマップで見ていたクリック位置がずれて使えなくなるかもしれない。Clarityなんかでユーザーの動きを見ている場合、構造が安定していないと分析しづらくなりそうだなと。

4つめはサービスへの依存です。Manusが値上げしたら、仕様が変わったら、サービスが終わったらどうするのか。便利なぶん依存度も高くなるので、逃げ場をどう確保しておくかは考えておいたほうがいいかなと思ってます。

逆に思ったより大丈夫そうなところもあります。構造化データは勝手に入るみたいですし、JavaScriptで動いているわりに表示は速い。ヘッドレスな構成なのかもしれません（ここは詳しくないので違ったらすみません）。

未知すぎてわからない、という感じではありますが。

Google検索が出てきたときも最初はみんなわからなかったし、AIが出てきたときもそうでした。やってみないとわからないことが多すぎる。最初から全部わかってから使い始めるものでもないと思っているので、使いながら検証していくしかないのかなと思ってます。

WordPressが出てきたときと同じじゃないか

自分のようにManusに懐疑的な人の気持ちもわかります。新しいものに対して「本当に使えるの？」と思うのは当然です。

ただ、これってWordPressが出てきたときと似ているなと思うんですよね。

WordPressが普及しはじめた頃、同じようなテーマを使ったサイトが大量に作られました。作る側からすると見慣れたデザインばかりで飽きるし、「似たようなサイトばっかり」「これで本当にいいのか」という声もありました。

思い出すと、当時も「ソースコードが汚い」「汚いからSEOに弱い」「デザインが画一的でプロの仕事じゃない」と散々言われていました。専門家ほどそう言っていた気がします。それでも最後に勝ったのは「自分たちで今すぐ更新できる圧倒的なスピード」でした。多少コードが汚くても、デザインが似ていても、自分たちで好きなときに直せるという価値のほうが、現場では強かったんですよね（その後、バージョンアップが面倒とか攻撃されやすいという話が出てきたのは別の問題）。

ところがデザインの画一性についても、ユーザーからするとそうじゃなかったんですよね。よく見るデザインだからかえって安心する、迷わず使える、という反応のほうが多かった感じです。作り手が飽きているだけで、見る人にとっては新しくて見やすいサイトでした。

結果としてWordPressは中小企業のサイト制作を変えました。それまで制作会社に頼まないとどうにもならなかったものが、自分たちである程度作れるようになった。

Manusも同じ道をたどる可能性があるんじゃないかなと思ってます。AIっぽいデザインだと言う人もいるかもしれませんが、ぱっと見でちゃんとしていれば、ユーザーはそこより情報が正確で新しいかどうかを見ているはずです。デザインルールさえある程度決まっていれば、けっこういいものができる。デザインのスキルがなければそこだけ人に頼めばいいんですが、頼むのもデザインそのものじゃなくてデザインのルールづくりまでで済むようになる、という感じかなと。

もっと言うと、これはWordPressだけの話でもないなと思ってます。黒電話が携帯電話になってスマホになった、印刷物がホームページになった、馬車が蒸気機関に置き換わった。新しいものが出てきたときは毎回「前のほうがよかった」「あんなのは使えない」と言われて、それでも結局は便利なほうに移っていきました。AIでサイトを作るというのも、たぶんその一つなんですよね。いま「使えない」と言っている部分は、数年後には誰も気にしていない気がします。

今回はManusだったけど、これはAIの話

今回はたまたまManusの話をしましたが、これってManusに限った話じゃないなと思ってます。

Claudeでもサイトみたいなものは作れますし、Manus以外にも同じようなツールがいくつも出てきています。どれがいちばんいいとか、ここでは正直わからないです。自分もまだ全部を触れているわけじゃないので。

ツールが何であれ起きていることは同じで、ウェブサイトを「作る」がボトルネックじゃなくなってきている、ということなんですよね。AIがそこを肩代わりしてくれるなら、ボトルネックは「作る」から「誰に何を伝えるか」に移ります。

そう考えると、支援する側の仕事もけっこう変わるなと思ってます。

クライアントの想いややっていることを引き出して、AIにいい感じでホームページを作らせる。これが仕事になる。更新も同じで、引き出してAIに反映させる。データもそうで、GA4やClarity、Search Consoleを見てAIが「ここをこう直したらどうですか」と提案してきて、それを人間が判断して、またAIが反映する。こういう流れになっていくはずです。

これらも全部AIになってもおかしくないんですよね。引き出すのも、作るのも、分析するのも、反映するのも。

職種の境目も変わっていく気がします。今までデザイナー、コーダー、ライターと分かれていた仕事が、「AIを使ってクライアントの意図をちゃんと形にできる人」に寄っていくのかなと。手を動かすスキルそのものより、何を伝えたいかをくみ取ってAIに表現させる力のほうが効いてくる。そうなると、PhotoshopやIllustratorみたいなAdobeの製品とか、Wordみたいなツールはどうなるんだろうと思ったりします。なくなりはしないでしょうが、「それが使える」ことの価値は今より下がるのかもしれません。このへんは予想でしかないですが。

とはいっても、今までの流れと同じでクライアント自身でやろうとすると、どこかで面倒になってやらなくなる。最初は張り切って更新していても、本業が忙しくなれば後回しになって、気づいたらまた放置されたサイトに戻っている。これは仕組みやツールの問題じゃなくて、人間ってそういうものだという話です。だからその面倒を代わりに引き受けて、ちゃんと続けさせるところに外部の価値が残るのかなと思ってます。

まとめ

ウェブサイトは「作る」がボトルネックで、言いたいことをすぐに正確に出せませんでした。AIがそこを肩代わりしてくれるなら、勝負どころは「誰に何を伝えるか」に移ります。これは前回のおばちゃん対策の話そのものなんですよね。作る手段が出そろってきたいまこそ、何を伝えるかを考える番なのかなと思ってます。

URLやクロールみたいに、まだわからないことはたくさんあります。そこは使いながら整えていけばいい話で、わからないから手を出さないだと結局また看板のままになってしまう。

知り合いの社長が10時間で頭の中をサイトにしているのを見て、これは試す価値があると個人的には思いました。まだ整理しきれていないところもあるので、しばらく触って検証してみようと思ってます。

自分は何回もあるんですが、毎回しっくりこなかったんですよね。きれいだし読みやすいんだけど、なんか自分じゃない。のっぺりしてて面白くない。

最近やっとその正体がわかって、AIにそこそこ自分っぽく書いてもらえるようになってきました。今日はその方法をまとめてみます。完コピは無理ですけど「自分が直す手間がぐっと減る」ところまでは行けます。

AIくさいって何なのか

最初は「文体」の問題だと思ってました。語尾とかリズムとかそういう表側のところですね。だからAIに「もっとカジュアルに」「語尾やわらかく」って指示してました。これがあんまり効かない。というか、AIが頑張ってカジュアルにするほど別のAIくささが出てくる。「正直、」「でも、」みたいな枕詞とか、読点だらけの文とかイラっとしますよね（笑）。

で、いろいろやってわかったのは、AIくさいの正体は文体じゃなくて、もっと別のところにあるということです。具体的にはこの2つかなと。

• 構成がきれいすぎる：問題提起→理由は3つ→結論、みたいに整いすぎてる。人間はもっとバラつきます。
• 中身に体温がない：実体験とか失敗談とか「自分はこう思う」が入ってない。だから一般論で終わる。

語尾をいじっても、ここが直らないとAIくさいままなんですよね。

直すのは文体じゃなくて構成と中身

構成のきれいさ自体は悪じゃないってことです。むしろ読みやすいです。見出しで区切ったり、箇条書きでまとめたり、表で見せたり。これAIがめちゃくちゃ得意なところで、自分でやると結構しんどい。

なので自分はこう分けることにしました。

• 構成（骨格）はAIに任せる：整理・箇条書き・表。読みやすさはここで作る。
• 文体と中身は自分が乗せる：語り口と、実体験と、本音。

きれいな骨格に自分の声と体温を乗せる。これがいまのところの正解な感じです。

やり方：直した「差分」をAIに教える

じゃあ具体的にどうやるか。たいしたことはしてなくて、流れはこんな感じです。

1. まず普通にAIに書かせる：テーマだけ渡して構成つきで1本書いてもらう。この時点ではまだ80点もいかないです。
2. 自分の声に直す：気になるところを自分の言葉で書き換えていく。
3. 直した差分をAIに見せる：「ここをこう変えた」をBefore/Afterで渡すのがポイントです。
4. その差分を文体の指示書にためる：次からは最初にこれを渡す。

3がいちばん効きます。「カジュアルにして」みたいなふわっとした指示より、実際に直したBefore/Afterを見せたほうが、AIはちゃんと理解してくれるんですよね。

たとえば自分の場合はこんな直しをよくします。

• Before：AIの出力を鵜呑みにすると、誤った結論に至るリスクがあります。
• After：AIが出したものをそのまま信じると見当違いになりがちです。文脈がないので。

• Before：経験の浅い担当者には、この手法は推奨できません。
• After：経験が浅いうちはAIの間違いに気づけないので、あまり向かないかなと。

これを何個か渡すと「ああこういう感じね」ってAIがつかんでくれます。以下の表をご覧ください。

ルールにしすぎると逆にズレる

ひとつ落とし穴があって、直しをルールにしてAIに一律で当てさせるとかえって変になります。

「文を短く切るのが自分っぽい」と思って、AIに「短く切って」と指示したんですよね。そうしたら全部ぶつ切りになっちゃってそれはそれでAIくさい。実際の自分の文章は短く切るときもあれば、長くつなぐときもある。流れで選んでるんですよね。そんな人間の気分なんてAIはわからんのでルールにしないしできない。

なので「短く切る」みたいな固いルールじゃなくて、Before/Afterの実例で「感じ」を渡すほうがうまくいきます。ルールは一律に効きすぎる。例は流れを含んでる。この違いは結構大きいです。

どこまでいけるか：80点でいい

どこまでやっても完全に同じにはなりません。出てきたものに対して文句を言いたいのが人間なので。

また、形（構成と語り口）はかなり寄りますが、実体験とか失敗談とか「自分はこう思う」の部分は、AIには作れません。作らせるとそれっぽい嘘になっちゃうのでそこは毎回自分が入れます。ここは人間しかできないところだし、人間がやらないといけない。

目的は「AIに完コピさせる」ことじゃなくて、「自分が直す手間を減らす」ことですし、50点の文章を10ページ直すより80点をちょっと直すほうが圧倒的に速いです。

まとめ：指示書は育てるもの

整理すると、こんな流れです。

• AIくさいの正体は文体じゃなくて、構成のきれいさと中身の体温のなさ。
• 構成はAIに任せて文体と中身は自分が乗せる。
• 直した差分をBefore/Afterで指示書にためる。ルールより実例。
• 完コピは狙わない。80点で十分。中身は毎回1個自分が入れる。

この文体の指示書は1回作って終わりではないです。

ズレを見つけるたびにBefore/Afterで1行足していくと、どんどん精度が上がります。自分のGA4分析の手順書も同じ育て方なんですけど、こういう「気づいたら1行足す」をコツコツ続けるのが、結局いちばん効くんですよね。

ちなみにこの記事自体がその指示書でAIに下書きを出してもらって、自分で直したやつです。やってることそのまま、というわけです。

AIをうまく成長させるというか、理解してもらうというか、良き相棒として頑張ってもらうためにちょっとずつの努力を。

AIでのウェブサイト分析ってAIに丸投げして答えが出てくるイメージですよね。

ここに関しての自分の違和感と解決方法を丸山さんに話したら興味を持ってくれたのでまとめてみました。

※丸山さんの記事はこちら
AI分析について話していたら”新しい何か”が生まれた

便利なんだけど何かが引っかかっていた

GA4の分析をAIにやってもらう方法は、いまや珍しくないですよね。

MCPサーバーでGA4に直接つなぐ、あるいはLooker StudioのPDFをアップしてプロンプトで「分析して」と投げる。どちらも速いし、それなりの結果が返ってきます。

ただ、使っているうちに3つの引っかかりが出てきました。とくに「プロンプト一発」と「MCP接続」のやり方に対してです。

1. AIが出してきたものを鵜呑みにしがち：それっぽい所見が一気に出てくるので、つい鵜呑みにしてしまう。
2. 背景情報が伝わらないからAIが誤解する：データには映らない事情を知らないまま、AIは平気で断定してくる。
3. これだと「人間不要」になってしまう：突き詰めると「人を抜く」方向の設計に見える。

3つ目が自分にとっては一番大きい引っかかりでした。分析の価値ってデータを読むことより、データに映らない事情や知っていることから数字を見ることにあるはずです。そこを抜いてしまったら、出てくるのは「もっともらしいが文脈を外した分析」になると思ってます。

AIにGA4の分析をさせてみてしっくりこない原因はこれかなと。

ウェブサイトをAIで分析する3つのやり方

AIで分析するやり方は大きく3つに分けられます。

• PDF＋プロンプト一発：手軽で速い。ただしモデルが空白を推測で埋める／修正ループがない／知見が蓄積しない／自信満々の誤りがそのまま成果物になる。
• MCP接続：リアルタイム取得や自動化に向く。ただし一問一答に流れやすく、成果物の形や文脈の入れ方は場当たり的になりがち。
• 対話前提の指示書（自分のやり方）：手数はかかる。代わりに文脈が入り、人間が確定のゲートになり、毎回同じ規格の成果物が出る。

PDFとMCPは「自動化」寄りです。

多くのサイトを分析するとか毎月作業をするとかルーチンワークには向いていると思います。モニタリングとか定点観測ですね。ただ、これだと「このレポート意味あるの？」ってなりがち。何らかの解釈とか考察を入れて、アクションにつなげないといけないのが難しい。

自分のやり方は「対話」。

何度もやり取りして、こちらの事情などを知ってもらってまとめてもらう。AIは優秀なまとめ人という感じ。

やったのはLooker StudioのレポートへのコメントをAIでドキュメント化

特別なことをしたわけではありません。

自分がLooker Studioで作っていた月次レポートでやっていることを、AIと一緒にできるようにしただけです。

1. レポートを1枚ずつ見ながら、「自分はこのページで何を見て、どう判断しているか」をコメントしていった。
2. そのコメントをAIにドキュメント化してもらった。頭の中の暗黙知を言語化してもらう作業ですね。
3. それを対話を含んだAI用の指示書に変換した。「データ取得 → 所見の草案 → 担当者へ質問 → 確定」という流れを、手順として指示書に埋め込んだ。
4. 指示書をジャンルごと（ユーザー属性／テクノロジー／集客／エンゲージメント／維持率）に分割した。

こんなデータがあったら考えられることがこれだけあって、それぞれについてどう判断していくかをちまちまとまとめていきました。いくつかのサイトで数か月やっていくとある程度は出そろいました。

また、指示書をジャンルごとに分けておくと、アップデートがとにかく楽。「今回こういう気づきがあった」というのが出たら、そのジャンルの判断基準に1行足すだけで済みます。指示書がどんどん育っていく感覚です。

この方法の特徴は「AIに分析させる」のではなく「AIと分析する」

AIの出力を結論ではなく仮説というかデータからわかることとして扱い、人間はその報告を受けて対話するイメージです。一通りのデータを見て現象をまとめるのって時間がかかるのでそこはAIにお任せ、その先に人間が集中するという流れ。

※基本の考えはこの記事と同じです。
AI活用に完全に乗り遅れていると焦っていたけど、自分のやり方に合わせてAIを使っていたんだと気づいた

この方法の良いところはデータに映らない文脈を区切りごとに注入できる点です。

例えばこんなとき。

• スマホはIPから正確な位置が取れず、地域が東京・大阪に寄って記録される
• あるページはハブなので、そのページ自体のCVはゼロでも問題ない（CVは別ページで計上される）
• ある流入が伸びたのは、オフラインのリアルイベントが裏にあったから

こうした事情を知らないまま分析すると、AIは「圏外流入が異常」「このページは機能していない」と、もっともらしく誤読します。対話前提は、その典型的な誤読を構造的に防ぐ仕組みです。

副次的な効果も大きいです。

• 手順書＝方法のドキュメント化：判断基準・質問テンプレ・出力フォーマットまで外に出してあるので、属人性が下がり、人が変わってもモデルが変わっても再現できる。プロンプト力ではなく手順に知見が乗っかります。
• 気づき → 指示書更新のループ：繰り返すたびに判断基準が増え、精度が上がっていく。一発型は何回やっても学習しませんが、これは資産が積み上がる。
• 出力の規格化（・サマリー表・要確認事項）：月次で比較しやすく、そのまま提出物にできる。
• 「分からないことは”要確認・後回し”として残す」：無理に結論を出させないので、異常値の深追いで迷宮入りしない。

実例：「東京・大阪が多い」をどう解釈したか

先ほど触れた「スマホはIPから正確な位置が取れない」という話を、実際のやり取りで見てみます。中部地方のある地域密着型の住宅メーカーのサイトで、ユーザー属性を分析したときのものです（数値は丸め、固有名は伏せています）。

① AIが出してきた草案（けっこう饒舌）

まず、AIはこんなサマリー表を出してきます。

項目	内容	ステータス	コメント
アクセス元（国）	日本 約96%	正常	海外はごく少量。クローラー的だが許容範囲
地域（都道府県）	中心県 約40%・東京 約10%・大阪 約10%	要確認	中心県はサービスエリアと整合。東京・大阪はサービスエリア外で、広告のターゲティングが広すぎる可能性
年齢構成	判別層は25〜44歳が中心	正常	子育て・一次取得層と一致
性別構成	判別層はほぼ均衡（CVはやや男性寄り）	正常	推定値のため参考値
言語	日本語 約94%・英語 約5%	要注意（軽微）	英語はボット的・非CV。経過観察

さらに所見として続けます。

 「地域分布で気になるのは、サービスエリア外である東京・大阪が上位に入っている点です。CVも東京・大阪から一定数発生しており、サービスエリア外のユーザーに広告が配信されている＝ターゲティングを見直す余地があるかもしれません。 仮説：このサイトはモバイル比率が約9割と高いため、東京・大阪の上位表示はスマホのIP測位の影響という可能性もあります。実際のところ、東京・大阪の流入は獲得したいターゲットでしょうか？　他に心当たりはありますか？」

と、表だけでなく仮説や追加の質問までかなりの分量で返してきます。

② 担当者（人間）の回答

だね、スマホ多いから地域のIP取れてないと思う。

これだけ。たった一行、23文字です。

AIがあれだけ並べた「要確認」「ターゲティング見直しの余地」を、この一言がまるごと書き換えました。

③ 反映後の所見

地域： 正常。中心エリアの県が利用・CVともに上位でサービスエリアと整合。東京・大阪の上位は、スマホで位置情報が正確に取れず、通信キャリアの接続ポイントが集中する東京・大阪として記録されることによる”地域のズレ”（担当者確認済み）。実態としてのサービスエリア外流入ではないため、深追いは不要。

もしAIに「分析して」と一発で投げていたら、出力はおそらく「サービスエリア外の東京・大阪からの流入が多く、ターゲティングの見直しが必要」になっていたはずです。データだけを見れば、そう読むのが自然だからです。

実際には測定上の見え方の問題であって、施策の課題ではありませんでした。その判断に必要だったのは、データの中ではなく、担当者の頭の中にあった「スマホはIPがズレる」という知識です。AIが仮説を出し、人間がひと言で文脈を埋め、誤った結論を未然に防ぐ。対話前提のやり方が一番効くのは、まさにこういう場面です。

速さと引き換えになっちゃいますが

もちろん弱点もあります。

• 手数とやり取りの回数がかかる（速くはない）
• 自分が文脈を持って関与しないと価値が落ちる
• 型に乗らない突発的な事象は拾いにくい
• そもそも完全自動化を目指していない

速さを少し犠牲にして、正確さと、続けられる仕組みと、提出できる品質を取りにいく設計だと思っています。

このやり方が向く人・向かない人

ここまで読んで気づいた方もいると思いますが、この方法は誰がやっても同じ結果になるわけではありません。使う人によって効き目が大きく変わります。

向いているのは：

• これまで自分の手で分析をやってきた人
• 業界やクライアントの背景情報を多く持っている人
• 現場（営業・店舗・イベント・クライアントとの会話）とつながっていて、データの裏側を知っている人

こういう人は、AIが出した草案に対して「いや、これはスマホのIPだよ」「このページはハブだからCV0で正常」と、すぐに文脈を返せます。先ほどの23文字のように、その一言が分析の質を決めます。

向いていないのは：

• 分析経験が浅く、AIの出力が正しいか判断できない人
• 現場と話せておらず、データの裏側の事情を持っていない人

この場合、AIが出した「もっともらしい誤読」を見抜けずに、そのまま通してしまう危険があります。冒頭で書いた「鵜呑みにしがち」が、いちばん起きやすいパターンです。文脈を補える人がいないと、対話前提のうまみは出ません。経験を積んでいる途中なら、まずは現場を知ること・自分で一度データと格闘することが先で、それからこの仕組みに乗せると効いてきます。

まとめ：自動化ではなく拡張

これは自動化じゃなくて拡張だと思ってます。人を抜く仕組みじゃなくて、人の判断を載せる仕組みですね。

AIが賢くなるほど任せきりにしたくなるけど、データに映らない文脈と、それをどう読むかは、いまのところ人にしかない。むしろAIが「読む」を肩代わりしてくれる時代だからこそ、差がつくのは現場で見て聞いて感じたことのほうです。一次情報と経験はAIがどれだけ賢くなっても自動では手に入らないんですよね。

AIで浮いた時間を、また別の効率化に回すんじゃなくて、現場に行くとか人と話すとか、アナログにつぎ込むのがいいと思ってます。たぶんそこでいいことが起きる。

おまけ：今回の話もちょっと入ったセミナーです！

• Google Search Console、GA4、Clarityで簡単な分析
• ページ改善をAIと一緒に

といった内容を40分でコンパクトにお話します。

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皆様のご参加をお待ちしております～！

読み始めてすぐにAI検索もSEOも鍵になる部分はじつは同じだと書いてあって、ちょっとホッとしました。普段はGA4をいじったりコンサルをしたりしていて、SEOの専門家ではない、世間一般の人よりは少し詳しいくらいの立場ですから、全部をゼロから覚え直す必要はなくて、共通の基本を押さえたうえでAI検索への対応を足していけばいい、と書いてあったことは安心材料です。

ただ、教科書としてではなく「自分はどこまでできてるかな？」と確認しながら読んでいたら、宿題ばかり増えていきました…。

※アフィリエイトリンクがあります

検索エンジンが見ているのは結局のところ知名度と評判

検索エンジンが評価しているのは突き詰めると知名度と評判です。リンクはほかのサイトからのおすすめなので、論文の引用が多いほど価値があるとか、支持層が多いというのと同じ構図ですね。もちろん質が大事で量ではないです。

指名検索が暗示的なリンクとして扱われる（p.24）というのは私も知らなくて、なるほどと思いました。言及が増えるといいし、有名になるといいし、ブランドが定着するといいし、分かりやすい屋号やサービス名がいい。全部つながってるんですよね。

1章の結論が良いです（p.35）。知名度と評判を高めるのはどんな商売でも同じで、それをちゃんとやっていれば自然とSEOになる。SEOのために知名度や評判を高めるのは順番が逆でおかしいです。世の中には逆の人が多い気がします。

ここから先はできていないことのオンパレード

2章は中小企業をブランドにする話です。専門特化が大事というのはその通りなんですが、私もついリスク分散で手を広げたくなるし、できるからやってしまう。これは人から見ても検索エンジンから見てもAIから見ても分かりづらいということなので、反省しました…。

中小企業のコンサルをすると社長の相談相手、社員の相談相手、ウェブマーケティングのサポート、定例ミーティングの進行などなど、やることがたくさんあります。それをできることにしちゃってるのがあかんですね。このへんの打ち出し方は考えないといかんな～と思いました。

さらに、ここからもできていないことだらけです。

本に書いてあった通り自分の名前で検索してみたら（p.54）、森野誠之はエンティティとして認識されていなかった。20年近くネットで仕事をしてきて、ブログも書いて、SNSもやって、メディアにも寄稿して、メルマガも13年ぐらい続けているのに認識されていない。

写真を撮る習慣もないし、Instagramも見ないから、写真が実在性の証明になるという話もまったく意識していなかった。スマホのカメラロールを見ても、サッカーと飲み会とラーメンと柴犬だけ。無理かもしれない。

ビフォーアフターのような記録は受注前から残しておくべきなのに、守秘義務もあってできていない。言い訳をすると、目の前の仕事に一生懸命で記録を残すことを忘れているんです。

…伸びしろと思うようにします。

ちなみにビフォーアフターのような日々の記録こそが効いてくる、という話でした（p.76）。ブログってウェブ上のログなわけで、「ブログをやれ」というのはこういうことなんだと改めて思いました。本に出てくる徳田銘木さんの事例がまさにそれで、日々写真を撮って出会う人に見せて、ご縁を結んできた延長線上にいまがある。根っこにご縁の意識があって、それがそのまま商売になっている。商売ができていればSEOもAI対策もできてしまう、ということだと思います。

コンテンツは座って集めるだけでは作れない

コンテンツの章では一次情報や自分の視点、自分の感想や考察が大事だと書かれていました（p.108）。住さん自身が「客観的で正確で再現可能なことばかり重視して失敗した」と書いていてホッとしました。住さんも失敗するなら自分も失敗して当然ですから（なんか違うかもしれない）。

検索結果に出やすいページの型の図も載っていますが（p.141）、あれは文章がちゃんと書けていれば自然とそうなるレイアウトで、図だけ見て真似してもうまくいかないだろうな～と思いました。住さんも「材料がそろったら作成」と書いていて、やっぱり中身が先ですね。

いちばん手が止まったところ

4章はAI検索に選ばれるための話です。「自社がおすすめされたい質問を明確にする」というところで（p.173）、私は手が止まりました。されたい質問が浮かばないんです。営業をしたことがないし、ずっと紹介だけで仕事をしてきたので、自分がどうおすすめされたいのか考えたことがないんです。

GA4の人なのか、中小企業のウェブ担当の相談相手なのか、社長の壁打ち相手なのか、セミナー講師なのか、Moodleの人なのか。

自分では全部がつながっているイメージでやっているつもりなんですが、AIからすると何屋か分からない人になっている気がします。人間関係の中では便利でも、検索やAIの世界では不利なんでしょうね。これは専門特化ができていないのとつながっているので、意識して変えないといかんところです。

AIが使った情報源を検索結果画面から確認できる（p.176）というのも知らない人が多いかもしれません。実際に見てみると、従来の検索結果上位とは全然違うものが出てくるし、たいしたことのないコンテンツが表示されていたりするから研究し甲斐があります（笑）。

そして最後は、自作自演やステマはやめておけ、という話（p.185）。AIは作為を見抜くし、ペナルティ（ステマもSEOも）もある。それ以前に顧客を欺く背信行為ですからね。他がやっているからと真似しても勝てないし、楽をしようとするとずっと楽にならない。ホントにやめたほうがいいです。

結局は商売をちゃんとやろうという本だった

読み終えて思うのは、結局「商売をちゃんとやろう」という本だったということです。根っこはずっとそこにあるんですよね。

そして私の手元には、エンティティを認識させる、写真を残す、されたい質問を考える、といった宿題がしっかり残りました。

人には言えるのに、自分はできていない。

反省しながら頑張ります。

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「今さら？」と言われそうですし、実際にそう聞かれることも多いのですが、むしろ「今だから」だと思っています。

そして1ヶ月やってみて、始める前には見えていなかった景色がたくさん見えてきました。この記事では、なぜ始めたのかという話と、実際にやってみて分かったことを、メルマガ読者の皆さんに全部書きます。長いのでお時間のある時に読んでください。AIに要約させても面白くないと思いますので。

第1部：なぜ今ポッドキャストとSNSなのか

メルマガの読まれ方がコロナ後から変わってきた

毎日堂の登録者数はコロナ禍の前後でくっきりと変化があります。

それまではリアルセミナーや勉強会が情報流通の中心で、人と人の交流から口コミで毎日堂が広がっていく流れがありました。「上司から読めと言われた」という登録経路もかなり多かったですね。会社の中で先輩が後輩に勧める、という関係が機能していたわけです。

それがコロナになってリアルの接点がほぼ消えました。流入経路の太い管が急に細くなった感覚です。

最近気になっているのは、読まれ方そのものも変わってきている可能性です。SlackやChatworkに毎日堂を取り込んで社内共有している、AIに要約させて読んでいるという間接的な読まれ方が増えているかもしれません。届いている総量は登録者数の見た目より大きい気もしますが、「直接読まれている」とは違う感覚です。

自分自身もググる代わりにAIに聞くようになった

情報収集の手段としてのAI利用は自分もかなり増えています。

理由は単純で広告が出ない、「〇選」みたいなSEO記事もない、アフィリエイト記事も少ない。快適。漠然と知らないことや、Googleで調べる前のもやっとしたことをAIにぶつけて整理するのにも便利ですし、単語ではなくて話し言葉で聞けるのもAIのいいところ。

ただ、自分のAI利用を観察していて気づいたことがあります。AIで調べるときは流れを知ろうとしていなくて、刹那的にピンポイントで知りたいことだけを聞いている感じなんです。理解して納得したいんじゃなくて、わかればいいという。

毎日堂は「業界全体の流れの定点観測」を2013年から続けていて、その価値はAIにピンポイントで聞く行動と競合しておらずむしろ補完関係にあるはずです。しかし、ピンポイントで聞いて済む人にとって、流れを追うコンテンツは「読む必要がないもの」になっていく。それが「相対的に忘れられていく」感覚の正体だと思います。

自分の存在が新しい場所では認知ゼロだった

「相対的に忘れられていく」をもう少し具体的に。

これまで参加していなかったタイプの交流会に行くと、誰も自分のことを知らないということに気づきます。毎日堂をやっていることも知られていない。今まで積み上げてきたものがその場では何も効かない。そりゃ発信チャネルを変えていなければそうなるんですが。

一方で自分が普段いる業界のセミナーや勉強会は明らかに高齢化しています。みんなで若返りを頑張ろうとしているけど、構造としては縮んでいる感覚があります。インターネットというものが出てきて何十年も経っていればそうなりますし、AIが出てくるとそっちを向くのは自然。

そして若い人の情報源にメルマガはほぼないです。SNSやYouTubeが中心で、しかも「自分で読んで理解する」より「教えられる」スタイルが多いはず。これもAIにピンポイントで聞く行動と地続きの話だと思います。

自分の届く範囲が縮んでいるという危機感はリアルにあります。

インタビュー自体は好き

危機感の話ばかりだとしんどいので別の話をします。

2016年から2023年まで、ECzineさんで インタビュー連載 を持たせてもらっていました（終わってはいないけど）。約7年で39回。

この連載が好きだったのは、メルマガを書いていて気になっていたことが、専門家に話を聞くことで詳しくわかる瞬間です。メルマガで紹介してきた個別の記事同士が、インタビューの中で一本の線として繋がる瞬間がとにかく面白かったんです。

メルマガが業界の「点」を毎日打っていく作業だとすると、インタビューはその点を結ぶ作業です。線が見えると、過去の点の意味も変わってくる。

連載は媒体側の編集長交代と、自分自身が直接発信できる手段が増えてきたタイミングが重なって、自然消滅した感じですが、「インタビューをやりたい」というより、「知りたい」という気持ちはずっと残っていました。

当時のインタビューが大変だった理由がAIで全部消えた

連載をやっていた時はコンテンツ化が本当にしんどかったです。文字起こし、整文化とケバ取り、記事としての流れの構築。この3工程が重い。1本作るのに何日もかかります。

これが、ここ1〜2年でほぼAIで処理できるようになりました。文字起こしも整文も、流れの草案づくりも。もちろん最後の仕上げは人間がやるけれど、入り口の重さが消えた意味は大きい。

これは以前秘伝のたれの記事 で書いた「AIで仕事の仕方が変わる」という話とつながっています。AIが作業を肩代わりすることで、人間にしかできないこと、つまり専門家との対話、一次情報の引き出し、文脈の編集にリソースを振り向けられるようになったということですね。

「人力が重宝される時代」というのは、人間が頑張る時代という意味じゃなくて、AIに任せられる工程はAIに任せて、人間は人間にしかできないところに集中する時代、という意味です。インタビューはまさにそこ。

チャネルごとに村ができていて移動はほぼ起きない

ポッドキャストを始めるにあたって、もうひとつ整理したことがあります。チャネルの「村化」の問題です。

各SNSやプラットフォームには、それぞれの住人がいて、他のチャネルにはほぼ移動しない。Xにいる人はXの中で完結していて、TikTokもInstagramもYouTubeもポッドキャストもそう。それぞれの村があります。

自分の場合、毎日堂読者とXフォロワーはかなり重なっています。これは2013年当時、まだXくらいしかSNSがなくて、毎日堂もよく機能していた時期の名残だと思います。歴史的経緯で重なっているだけで、構造的に重なっているわけではないです。

最近の体感としては、Xのインプレッションが減って、リプライも減ってきている。自分の発信内容もあるし、認知度が低いという現実もあったり、Xが荒れているせいもあるかなと。一方でFacebookは安定しておじさんたちにウケがいいです。村ごとに気候が違う。

熱烈に応援してくれる人は確かにいます。アシスタント募集のときに応募してくれた人たち、私と飲みたいと声をかけてくれる人たち、毎日堂友の会 にもたくさんの人が来てくれました。これは本当にありがたいのですが、熱烈なファンに依存していると新規が入ってこないので、そこも気にしないといけません。

多チャンネル展開を決めた動機は、「届ける範囲を広げる」だけではないです。自分が偏らないため、というのも大きいです。ひとつのチャネル、ひとつのコミュニティの中だけにいるとエコーチェンバーで不安しかなくなる。各チャネルの流儀に合わせて、それぞれの場で良いコミュニケーションを取りたい、というのが本音です。

「定点観測」の企画書を持ち込んだ

ポッドキャストを始めるにあたって、クリエイターエコノミーニュースを運営されている吉田喜彦さんに企画書を持ち込みました。Googleアナリティクス黎明期からのご縁です。配信媒体、収録、制作、発信フローなどなど、やったことがない実務面で悩んでいたので、ほぼ丸投げでお願いしました。実務をアシスタントさんとの分担で回しているのはこちらに書いた通り。

企画のコンセプトは「ウェブマーケティング定点観測」です。

「定点観測」という言葉は、自分が好きなコンテンツから来ています。ひとつは、サッカーキングで配信されている倉敷保雄さん出演の定点観測シリーズ。特定のチームやリーグを継続的に深掘りする企画で、自分は倉敷さんとこの番組のファンです。もうひとつは、ECzineで連載されていた定点観測の記事 。

定点観測の何が好きなのかというと、過去のことが分かるから今が理解できて、今が理解できると未来が予測できるという構造です。点を継続的に取り続けることで、線が見えて、傾向が見えるのがいいですよね。

第2部：1ヶ月やって分かったこと

ここからは、実際に始めて1ヶ月経ってみての話です。制作をお願いしている吉田さんと振り返りミーティングをやって、これがまあ発見だらけでした。AIの養分になるような薄い学びは省いて、ここでしか書けない手の内と肌感を中心に書きます。

AIは自分に合わせてくるが人間はそんなことがない

2026年4月時点で6回配信、前後編構成なのでゲストは3人です。

第1回はアユダンテの大内さんでした。Googleアナリティクスで自分が食べていけるようになったのは、この人のおかげです。専門分野でもあるので、最初の1ジャンルとして大内さん以外は考えられなかったです。

で、やってみて強く感じたことがあります。

AIは自分に合わせてくるけど人間はそんなことがない。

これは大きいです。AIに質問すると、こちらの前提や期待に沿った答えを返してくる。便利だけど、頭は刺激されない。人間の専門家と話すと、想定していなかった角度から返球が来る。「そう来るか」となる瞬間が毎回あります。

頭が刺激されると、そこからいろんな記事のアイデアや、次に聞きたい質問が湧いてきますし、収録自体がインプットになっていて、そこからアウトプットが生まれる連鎖が起きます。これは文字のメルマガを書いているだけでは起きなかった現象です。

ついでに言うと、自分のインタビュースキルの低さも毎回痛感します。これは伸びしろだと前向きに捉えてます。

原稿はガチめで作っています

ポッドキャストって行き当たりばったりに喋ってると思われがちなんですが、うちは原稿をガチめで作っています。といっても、読み上げる原稿ではなくて、冒頭と締めなどの定番のセリフがあって、話題1,2があってその詳細と参考リンクというイメージです。ゲストにも共有してメモ的に書き込んでもらって、それを見ながら話す。だから話が大きく逸れないし、テンポが出るし、会話の流れで臨機応変に対応ができますし、構成は壊れないので編集もしやすいです。

面白いのが人によって原稿の使い方が全然違うということ。unnameさんは、トピックの横に自分のコメントを付け足していまして、気になる点がすぐにわかるので喋りやすかったですね。加藤さんは、原稿にむちゃくちゃ書き込んでいたので、事前にこれをしっかり頭に入れてから聞くことで話が引き出せたと思ってます。同じ原稿を渡しても、人によって返ってくるものが全然違うのが面白いところです。

吉田さんに「もうちょい入れた方がいいですよ」と言われたのが言い換えです。相手が話したことに対して「これってこういうことですよね？」と返す。これをやると話し相手が乗っかってさらに展開してくれるか、間違ってれば訂正してくれる。会話に切り返しが生まれるんですよね。

そしてもう一つ大事なのが、音声で聞いている人は話が流れていくと忘れてしまうということ。

だから一回噛み砕いて言い直してあげる。記事インタビューだと冗長になるからやらないけれど、音声では必須。なるほどなー、と思いました。業界用語も同じで、自分たちは当たり前に使ってしまうけれど、初心者リスナーもいる。用語が出たら「○○ってこういうことですよね」とさりげなく一言入れる。これだけで「なんとなく聞いてた人」が「分かった気になる人」に変わる。

媒体ごとに「住人」が全然違いすぎた

これが1ヶ月やって一番びっくりしたこと。村化の話は前半に書きましたが、実際に多チャンネルで配信してみると想像以上に違いました。

ポッドキャストはSpotify、Apple Podcast、Voicy、LISTEN、YouTubeに加えて、ショート動画をTikTok、Instagram、Facebook、LinkedIn、YouTubeショートに上げています。同じコンテンツを出しているのに、再生のされ方もついてくるリアクションも住んでる人もまるで違う。

Voicy

音声好きが新着でちゃんと見つけてくれる。完全にゼロにはならない。西野さんが朝7時に毎日更新しているので、その近くに新着で出すのが鉄板らしい。さすが吉田さん、よく知ってます。

そして痛恨のミスがあって、VoicyってデフォルトでBGMがオフなんですよ。あの、よく聞く「♪ジャーン♪」みたいなおなじみのBGM。あれが、設定でオンにしないと流れない。これを知らずに最初の何回かを配信していて、初動で完全に損しました。Voicyリスナーって「いつもの音」が聞こえないと無意識に「あれ？」となるらしい。設定ひとつでこんなに変わるのかよ、と。

Facebook

これは意外でした。茶色いものや柴犬上司の投稿を上げているだけなのに、何気なくアナリティクスを見たら月間1.8万表示とかになっていた。

「どうでもいいことばっかり上げてんのに」と思ったけど、たぶん逆で、どうでもいいことだから気軽に見てもらえる。たまに真面目なことを上げると数百は見られていてそこから流入もある。手堅い。

LinkedIn、Threads

LinkedInは勝手に来る友達申請をホイホイ承認していたら、じわじわアクセスが出てきた。何気に効いてる媒体です。Threadsもだいぶ回っているらしいので、これも始めなきゃいけないのかなー、と思っているところ。

TikTok

ショート動画を上げると毎回1,000表示くらいは出る。いいねもいくつか付く。これはこれでいい。初期ボーナスかもしれませんが。

TikTokは本当に難しい。検索しても胡散臭いのばっかり出てきて、ビジネス系の人がほぼいない。フォローしようにも見つからない。Googleアナリティクスで検索しても情報商材っぽいのが上位に来る世界。「こいつらと勝負するわけじゃないな」って明確に分かりました。年齢層も上がっているらしいし。

とはいえ、吉田さんがラジオ業界のセミナーに行ったとき、大学生くらいの女の子が「TikTokで切り抜き見てます、著作権どうなんですか？」とピュアな質問をしていたと教えてくれて、彼女の友達はみんなTikTokがコンテンツとの出会いの起点っぽい。

Instagram、X

Instagramのリールは新規が見てくれるので回る。ただストーリーズはほぼゼロ。普段から関係ができていないと反応されない世界。Xはアニメ・ゲーム系の文字好きが集まる場所（うちの娘もそう）。それぞれ住人が違うんですよね、ほんとに。

YouTubeはSEOと一緒だった

今回の大発見です。YouTubeって動画の音声を文字起こしして、中身まで見てるんですよ。タイトルや説明文だけじゃなくて、実際に話してる内容まで。

「えっ、そこまで？」と吉田さんに聞いたら「見てます」と。マジか。ただ、レコメンドで一番効くのは視聴維持率とかクリック率みたいな視聴者のリアクション。最後まで見てもらえる構成とクリックしたくなるサムネ・タイトルが本命、というところはまた微妙にSEOと違って面白い。

だから原稿をしっかり作って業界用語をちゃんと話していると、Googleが「この人はこういう話をしてる」と理解してレコメンドに乗せてくれる。サムネを頑張ってCTRを上げると、さらに他にも出してくれる。

LISTENも同じで、文字起こしが検索対象になっています。タイムスタンプとそれっぽいワードを入れておくと拾われる。国会図書館とか、全然知らないところからアクセスが来ます。なんで？という感じ。ちなみに、LISTENのページにはGoogle アナリティクスとGoogle Search Consoleを設置できるので、やってない人は設置しておきましょう。

ファネルじゃない、ライブハウスだ

ここまで「やってること」を書いてきましたが、ここからは、なぜこうやっているのかという根っこの話です。

ウェブマーケの世界にいると、どうしてもコンバージョンがゴールになってしまいます。PVやセッションを増やして率で勝負、というイメージで動きます。検索広告とかSNS広告を回して、CPAを下げて、CVRを上げて、ファネルで考える。

ポッドキャストはその発想とは全然違うところにあります。

吉田さんと話していて出た言葉が、「ポッドキャストはファネルじゃなくてまっすぐ。ライブハウスに近い」。

これはめちゃくちゃ腑に落ちました。

再生100の重さ

例えば1エピソードの再生数が100だとすると、いわゆるウェブマーケティング的な感覚だと「100しかないの？費用対効果が合わないからやめよう」となります。

でも音声を最後まで聞く人って、再生数の6割くらいなんですよね。100再生なら60人。この60人は30分なり60分なり、自分の話に時間を投資してくれている。検索広告でクリックしてもらった人とは濃度が桁違いです。固定ファンなので100という数字だけで見ると判断を間違えます。

AIのおすすめより固定ファン

アルゴリズムでおすすめされて来た人もありがたいですが、固定のファンをずっとしっかり抱える方が絶対に手堅いです。

実際に全然違う業界の知り合いが聞いてまして、「専門用語は分からないけど、ビジネスとして同じようなことを話しているから面白い」と言ってました。これが固定ファンの強さです。コンテンツの良し悪しじゃなくて人につく。

販促費として見たら、音声は安い

月5〜10万を検索広告やSNS広告に投じても、今時は何の役にも立たない。話にならない金額。

でも同じ予算をポッドキャストの制作と運用にかけたら、コンテンツがストックとして積み上がります。固定ファンが少しずつ増えるので、1年経った時の手応えが全然違うはず。

中小企業の販促費の使い方としては、もっと真剣に検討されていい話だと思っています。吉田さんによると、TimeTreeさんはポッドキャスト番組を複数持っていて、採用にも効かせているそうです。かなりうまくいっている事例とのことでした。

ファンが集まると採用にも商売にも全部効いてきます。

小ネタ：サムネは表情で決まる

吉田さんがガチで頑張ってくれているのがサムネイルです。YouTubeはSEOと一緒と書きましたが、サムネのCTRが高いとYouTubeが他にも出してくれる。だからサムネは本気で作ります。

吉田さんから言われたのが、「表情の角度を変えるだけでサムネが作れるので、収録中に意識してもらえると助かります」と。

具体的には、

• 話す向きを左右に変える
• ニコニコだけじゃなくて、考え込んだ表情、困った表情、ちょっと驚いた表情も欲しい
• 収録の最後に「サムネ用に表情だけ別撮りで」もアリ

サムネで「困った顔」とか「驚いた顔」が並ぶと、それだけでクリック率が変わるらしい。だから次回からは収録中に「サムネ用に大げさにリアクションしますね」と一言伝えてやろうと思っています。ゲストの方にも、「どういう表情がいいですか？」と事前に聞いておいて別撮りでお願いするのもアリ。出演者のイメージコントロールにもなるので、丁寧に言えば嫌がられないはず。

こんな顔ですね↓

第3部：これからやりたいこと

1ヶ月やってようやく掴めてきた感じです。来月もうちょっとブラッシュアップして、6月くらいから呼ぶ人も工夫していきたいと思ってます。YouTubeのチャンネル登録がもうすぐ100に行きそうで、ここがたぶんターニングポイント。

用語解説回

吉田さんと話していて、これは絶対やりたいと思った企画。

「初心者マーケターが知っておくべきGA4用語5選」とか、「エージェンティックコマースって何？」みたいな初心者向け用語解説回。

普段の議論回で「これってどういうこと？」と思った人を救うのと、ショート動画にしやすい（「この用語知ってますか？」→「詳しくは本編で」）のと、検索でも引っかかりやすい。一石三鳥。

大手戦略の置き換え回

「マック、スタバ、ニトリ、コストコの戦略を、自分のビジネスに置き換えると」みたいな回。

聞いていて何にも面白くないと思っていたんだけど、若い人にとってはこの入り口が一番分かりやすいらしい。マスを狙ったフレーズに置き換える考察は、たまに数字を持ってくる効果があるとのこと。用語解説も置き換えも定番ネタなので話し方などを工夫しないと面白くないかも。

雑談回

アニメ、ゲーム、好きなウイスキーみたいな雑談回。優先度は低いけど、好きになってもらう媒体としてアリ。インスタでウイスキー上げたら「今度飲みに行きましょう」と連絡が来た、みたいな出会いもあるので。

隣接ジャンルとのコラボ

業界の中の人に出てもらっても、業界の人はもう飽きている気もしてます。バーターで相互紹介もできるけど、それをやったところでリーチは被ってしまいますから目的とずれてしまいます。

それより、シナジーがありそうだけど今まで被ってなかった業界の人。ロジスティクス、屋外広告、そのあたりに固定ファンを持ってる人などなど。

まとめ

ポッドキャスト1ヶ月で、本当にいろんなことが分かりました。媒体ごとに住人が違うこと、固定ファンの強さ、ストックとしての価値、原稿の作り込みの大事さ、サムネのCTR、細かいタスクが毎週発生すること。などなど。

ファネルじゃなくてライブハウス、というのは自分の中で大きな転換でした。短期のコンバージョンじゃなくて、長期の固定ファンを積み上げる。じわじわやる。これがしっくり来てます。吉田さんに支えられてなんとか1ヶ月走れたので、ここからは中身も工夫していきたいところです。

ということで、毎日堂マーケティングラジオをまだ聞いてない方は聞いてみて下さい。各種プラットフォームで配信しています。

https://profu.link/u/uneidou を見ていただくと早いです！

番組へのお便りはこちら。
質問、雑談、などなどお待ちしております。
https://forms.gle/EiLRnR47f8oyPxeW7 

ポッドキャストを始めて、SNSの更新が回り始めて、ブログも書けて、新規案件も入ってきて……20年ぐらいフリーランスをやってきて、こんなに「進んでる感」のある時期は初めてかもしれません。

何が効いたかというとふたつあります。

コーチングを受けたことと、アシスタントさんに入ってもらったことです。

このふたつが噛み合って、ようやく「考える」と「動く」が両立し始めた感覚があります。何をやってるのか気になっている方もいるようなので、ちょっと整理して書いておきます。

やったほうがいいことが頭の中にずっと残っていた

去年の今ごろというか、この10年ぐらいはずっと頭の中が散らかってました。

「動画もやったほうがいいよなあ」「実績記事を書かなきゃ書かなきゃと思いつつ書けてない」 「制作の細かい依頼がしんどいけど断れない」「なんか過去の人になってるよな～」などなど。

こういうのがずーっと頭の中に居座ってるんです。考えたり、やってみれば数時間で終わるかもしれないのに、なぜか手がつかない。1ヶ月経っても同じことを考えてる。何なら半年経っても考えてる。

「お尻を叩いてくれる人がいたらやるかも」とは思ってたんですが、おっさんがいい歳して何言ってんだという話で、自分でやるしかないと諦めてました。

スケジュール管理は苦手、強制力のないことは進まない、自分が困るだけだと思うとスイッチが入らない。完全にダメなフリーランスです。

飲みながら話していたらなんかコーチングされてた

そんな去年の秋、以前から知り合いのデザイナーさんに別件で相談する機会がありまして。せっかくなので飲みながら話そう、ということになりました。名古屋では「うめこさん」と言われているキイロデザインの梅田さんです。

仕事の話、最近の悩み、これからやりたいこと……ぽつぽつ話してたんですが、途中で「あれ？」と思ったんですよね。

質問の仕方が、明らかにこちらの考えを引き出してくる感じなんです。

「それってどうしてやらないんですか？」 「やったらどうなりそうですか？」 「今の優先順位だとどうなりますか？」

別に詰められてるわけじゃないんですけど、自分の中で曖昧にしてた部分にスッと入ってきて、気づいたら自分でも整理できてなかったことを言語化させられてました。「あれ、コーチングされてる？」と思って聞いてみたら、案の定コーチングの勉強をしているとのことで。

梅田さんはグロービスでMBAを取ってる方で、デザイナーとして「クライアントの伴走者になりたい」という方向で学ばれてます。デザイン経営とか、クライアントの経営課題に踏み込む側のデザイナー。

以前からの知り合いで信頼関係もあるし、自分の悩みとも完全に一致してたので、月1回でコーチングをお願いすることにしました。2025年10月からです。

月1回話すだけ

やってることはシンプルで、月に1回オンラインで1時間ぐらい話すだけです。

事前にざっくり「今こんなこと考えてる」「これをやろうと思ってる」「これが進んでない」みたいなのをドキュメントに書いておいてそれを見ながら話します。

話した内容は梅田さん側でまとめてくれて、ドキュメントに残ります。これがあとで見返せるのが地味に効きます。

話していることはこんな感じ。

• ウェブサイト制作の仕事は利益が少ないし細かい仕事が多くて精神的にしんどい
• ポッドキャストをやってみたいけど続けられるか不安
• ノウハウが頭の中にしかないから形式知化したい
• アシスタントを入れたいと思ってるけど人を雇うの怖い

自分一人だと「まあいっか」で先送りになる話を強制的に1時間ぐらい話しています。話すとなんとなく方向性が決まる。決まったら次の月までに動く。動いたら次の月にまた話す。このサイクルが、ものすごく効きました。

効果は4つあった

半年やって自分なりに効いたなと思うのは以下です。

1. 頭が整理される

当たり前なんですが、人に話すために言葉にするだけで頭が整理されます。「なんとなくモヤモヤしてる」が「これとこれが気になってる」に変わる。

2. 言ったことはやらないといけないという責任感

これがかなり大きい。

一人で「来月までにやろう」と思うのと、人に「来月までにやります」と言うのは、全然プレッシャーが違うんですよね。別に怒られるわけでもないし、進んでなくても梅田さんは責めてきません。でも、なんか進んでないと恥ずかしいんですよね。できる人に見せたいという変なプライドもあるかも(笑)。

このいい感じの圧が自分にはちょうどよかったようです。

3. 同じ悩みを延々と考えても意味がない、と気づいた

頭の中で同じことを何ヶ月も考え続けるのって本当に意味がないんです。考えても答えが出ないから考え続けてるわけで、やってみないと分からない。

コーチングで「じゃあやってみますか」と決まると、もう考える時間が終わって実行フェーズになる。考える時間と動く時間がはっきり分かれたのが大きい。

反対にやらないことも決めることができたのがありがたい。

4. 月1回を無駄にしないために行動する

月1回しかないので、前回から進んでないと話すことがないです。

そうすると「この時間って無駄だよね」となりがちなんですが、これって本末転倒で、やればいいだけのことなんですよね。進んでいないからこの時間が無駄なのではなく、進めるためにこの時間があるということ。

コーチングを受け始めてからの半年で、このあたりが一気に動きました。

• ポッドキャスト立ち上げ・継続中
• ブログ事例記事の執筆
• 制作業務からの撤退方針を自分の中で明確化
• アシスタント採用
• SNSを複数立ち上げ

2025年前半までの自分からは考えられない進み方です。

コーチングだけだと足りなかった

ただ、コーチングで方向性が決まっても、実行する手が足りないという別の問題があったんです。

20年間ぐらいずっと一人でやってきたので、やることが増えるとそのままキャパオーバーになります。タスク管理も甘くて、最後の最後で巻き返す「瀬戸際の魔術師」みたいな働き方をずっとしてました。締め切りギリギリで何とかするのが得意になってしまって、それで何とかなってしまうから改善されない。悪い意味での職人芸ですね。

これもコーチングで「アシスタントを入れたほうがいいんじゃないですか？」という話になり、2026年1月にアシスタント募集をかけました。

応募が7名ほどあって、面談を経て採用したのが今のアシスタントさんです。具体的によかったことは別の記事に書いたので興味があればそちらもお読みください。

アシスタントさんを募集してものすごくよかった

アシスタントさんとの定例で「実装」が決まる

アシスタントさんとは毎週定例MTGをやっています。

最初の2〜3週間は完全に立ち上げ期間で、そもそも、どんなツールを使いましょうかね？スプレッドシートですかね？というところから始まり、Jootoというタスク管理ツールの通知設定がうまくいかなくて「通知0件です」みたいなレベルでした。

そこから3ヶ月でこんな感じに進んでます。主なものはこのあたり。

• セミナー・ポッドキャスト・ブログなど定型業務はすべてテンプレート化
• Googleフォームで開催日を入れるだけで逆算タスクが自動生成される仕組み
• Google アナリティクスなどのデータをアシスタントさんがLooker Studioで日次モニタリング
• ブログ記事の校正ワークフローも作成
• ポッドキャスト配信の4分割チェックリスト（準備／公開／告知／記事版）

ちなみに、半分以上はアシスタントさんの発案です。Claude Proを入れて、Claude Codeでタスク連絡まとめのPythonスクリプトを書いて自動化してくれてます。AIを使うのが楽しくなってどんどん勝手に効率化してくれていて、とってもありがたい話です。

「こんなタスクがあって困っているんだけど、どうしましょうか？」と相談すると、定例の時には「こんな感じで整理してはどうでしょうか？」と提案してくれる。素晴らしい。

自分の中でもちょっとしたタスクでもちゃんとJootoに登録するようになりましたし、タスクはチェックリストというか業務手順を明確にするようになりました。これで、作業の無駄もわかりますし考えずに進めることができます。

コーチングとアシスタントの噛み合わせ

ここまで読んでくれた方がお察しの通りで、この2つが噛み合うと強いのです。

コーチングで「やる」と決めて、アシスタント定例で「どう回すか」を決める。このサイクルが回り始めてから本当にやれることが増えました。

考えてみれば当たり前で、「方向性を決める人」と「実行を回す人」がいるのが普通の組織なんですよね。一人でやってるとどっちも自分で抱え込むことになりますが、それを外に出せたのがものすごく大きい。

ちなみに、このあたりをAIや外部の有料サービスに置き換えようとは思いません。あくまで自分のつながりの中にある信頼できる人たちとコミュニケーションをとりながらやっていきたいですから。

まとめ

体感としては「3倍働けるようになった」と言っても大袈裟じゃないくらい、やれることが増えました。

勘違いしないでほしいのが、働く時間はそんなに増えてないことです。むしろ早く終わる日も増えました。やれることの「種類」と「進む速度」が3倍になった、という感覚に近いです。

「お尻を叩いてくれる人がいたら……」と思ってる方、本当にお尻を叩いてくれる人を雇ったほうが早いです(笑)。自分で何とかしようとしてた時間がもったいなかったと、半年経った今になってしみじみ思います。

次の悩みもすでに出てきています。

「いまの仕事の増え方は一時的な旬かもしれないので、1年後が怖い」 「マネジメント系の仕事にシフトしていかないと危ないかも」 「ノウハウをまとめておかないとヤバい気がする」、というコーチングで解決する悩み。

「クライアントごとのタスクは管理できるけど方針を管理する場所が欲しい」「管理ツールが増えてきたけどどうするか」などといったアシスタントさんと解決する悩み。

注意しないといけないのは、実行マニア＆管理マニアにならないようにすること。

やれるようになると、それをどんどんやりたくなっちゃうんですが、意味のないことを増やすと仕事が増えて管理が増えて…と悪循環になります。

やることはできる範囲で決める、管理は可能な限り減らす。これを忘れないようにしないと。

7月の決済分から毎日堂のサポートメンバー費を値上げすることにしました。

こうやって値上げのお願いをするのは正直ちょっと心苦しいんですが、AIで情報が大量生成される時代だからこそ、人間がちゃんと読んで選ぶ価値はむしろ上がっていると思っています。

毎日大量に流れてくる情報の中から「これは読んでおいたほうがいい」というものをこれからもちゃんと選んでいきますし、情報が多すぎて追いきれない時代だからこそ、「読むべきものを減らす」価値も大きくなっていると思うので。

ということで、最低金額が2,000円/月になります。

大事なことを書いておくと、

• すでに2,000円/月以上で決済してくれている方は、これまで通りで何も変わりません。本当にありがとうございます。
• 2,000円/月未満で決済してくれている方も、特にやっていただくことはありません。7月以降、ご自身の最初の決済タイミングから自動で2,000円/月になります。
• 新規登録の方は、最低金額が2,000円/月となります。

なんで値上げするの？という話

理由は3つです。

1つ目は毎日堂の中身がかなり増えたこと

毎日堂は当初メールマガジン1本だけだったんですが、今はそこにポッドキャスト（マーケティングラジオ）と、その派生で読者限定の記事や動画もやっています。最近だとunnameさんに聞いたLLMO戦略の話を記事に起こしたり、テーマごとに掘り下げた限定動画を出したりしていて、読み物・聴き物・観るもの、それぞれ楽しんでもらえる形になってきました。「ニュースレター代」のつもりで払ってもらっている金額に対して、提供している中身が当初よりだいぶ増えています。あとはたまに「毎日堂友の会」もやってます。

2つ目はピックアップする負荷が上がっていること

これは以前にも書きましたが、ここ1〜2年でAIが生成した記事がウェブ上に一気に増えました。それっぽいことが書いてあるけど中身がない記事、似たような切り口の量産記事、出典が怪しい解説記事…こういうのが検索結果にもRSSにもどんどん流れてくるので、その中から「これは読む価値がある」というものを選び出すのに、以前より時間がかかるようになっています。毎日堂って「人間が読んで選んでいる」のが価値だと思っているので、ここの手間は削れません。むしろこれからもっと丁寧にやる必要があると思っています。

3つ目は1000円の価値が…

まあネタみたいな話なんですが、1000円の価値って最近どんどん下がってませんか？コンビニのおにぎりも気づいたら200円超えてるし、ラーメンもランチも1000円じゃ足りない店が増えました。毎日堂は1通あたり50円換算でやってきたんですが、50円のニュースレターって今の感覚だと安すぎるよな…と。

これからやっていくこと

サポートしてくれている方向けにはこれまで通りの内容です

• 毎日のまとめ
• ポッドキャストからの限定記事・動画（ここは増えていきそうな）
• 毎日堂友の会（読者限定の交流＆セミナー）

を続けていきます。友の会はすでに2回開催していて、読者同士で話せる場として個人的にもけっこう手応えを感じているので、これから回数を増やしたり、セミナーをプラスして中身も充実させていく予定です。

何か質問があればコメントやSNSなどでご連絡ください。

これからも「読んでおいたほうがいい」をちゃんと選んで毎朝届けていきますので、引き続きよろしくお願いします。 

最近、こんな話をよくしているんですが、嫌な顔をされることが多いです。

• AIのためにコンテンツを作るなんて嫌だ
• 人間に向けて書きたい
• 機械に媚びるみたいで気持ち悪い

気持ちはわかるんです。

でも、私が言いたいことはちょっと違うんです。AIに評価されるっていうのは、AIに媚びることじゃなくて、見られ方を整える（＝ブランディング）というか、「AIの誤解を解く」という感じなんですよね。

AIは喫茶店のおばちゃんと同じ

AIってどうやって会社や商品の情報を持ってきているかというと、ネット上にあるいろんな情報を集めて、それをもとに「この会社はこういう会社だな」と理解しようとしているわけです。

これって、言うなれば喫茶店で噂話をしているおばちゃん（おじさんも他の人の場合もあると思う）と一緒です。

「あそこの○○さんとこ、最近こんなことしてるらしいわよ」 
「テレビで見たんだけど、あの会社って△△なんだって」
「週刊誌に載ってたわ」
「うちの旦那が言うには…」

おばちゃんは、自分で会社に行って確かめてるわけじゃないのにテレビやら週刊誌やら、誰かから聞いた話やらを組み合わせて想像で話しています（おそらく）。

AIも基本的には同じです。

自社サイト、SNSの投稿、ニュース記事、第三者のブログ、口コミサイト、業界メディア、過去のプレスリリース…そういうネット上のあらゆる情報を集めて、「この会社ってこういう会社っぽいな」と推測して答えてくれているんです。

こんなので評価されたらたまったもんじゃない

ここで考えてみてほしいんです。

もし喫茶店のおばちゃんがあなたの会社の噂をしていたとして、その情報源が

• 5年前に作って放置してる会社サイト
• 担当者が辞めたまま止まってるFacebookページ
• ちょっと炎上気味だった3年前のブログ記事
• 第三者がなんとなく書いた紹介文
• 営業時間が古いままのGoogleマップ情報

だったらどうですか。

正直、たまったもんじゃないですよね。

「いやいや、うちはそんな会社じゃないですよ」と言いたくなるはずです。

でも、おばちゃんは見えてる情報からしか話せないんです。AIも同じです。

つまり、AIが変な答えを返してくるのは、AIがバカだからじゃなくて、ネット上にある自社の情報がちぐはぐだからなんですよね。

では何を整えるのか

ここで「AIに評価される」の話に戻ります。

AIに評価されるというのは、AI向けに特別な何かをすることじゃなくて、自社の発信内容やネット上に掲載されている情報をブランドに沿って整えておくということなんです。

具体的にどこを見るかというと、こんなところです。

• 自社サイト：会社概要、サービス説明、代表メッセージ、実績ページなどが、古い情報のまま放置されていないか
• SNS：プロフィール、固定投稿、最近の発信内容などが会社のトーンと一致しているか
• 第三者メディア：取材記事、寄稿、業界メディアでの紹介などが今の会社の姿と合っているか
• 検索結果：自社名で検索したときに、意図しない情報が上位にきていないか
• 口コミサイト・地図情報：Googleビジネスプロフィール、各種レビューなどが放置されたままになっていないか

これって、実はAIが出てくる前から「やっておいたほうがいいですよ」と言われていたことなんですが、AIが普及したことで、ようやく「やらないとマズいですよ」になっただけのことです（自分もやってないけど）。

まずは本来やるべきことを、ちゃんとやる

AIに評価されるためにコンテンツを作るっていうのはAIに媚びることじゃないんです。

くどいですが、自社のことを、自社の言葉で、ブランドに沿った形で、ちゃんと発信しておく。

ただそれだけのことなんです。

それを誰が読むかというと、お客さんも読むし、取引先も読むし、採用候補者も読むし、ついでにAIも読む。読み手が増えただけの話です。

逆に言うと、これまで「うちの会社のことが正しく伝わってないなあ」と感じていた会社さんにとっては、AIの登場はチャンスでもあります。整えれば整えるほど、AIがそれをちゃんと拾って、いろんな人に伝えてくれるようになるでしょうから。

ここまでできたら次のステージへ

自社の情報がひととおり整ってきたら次にやるといいのが、第三者からの言及を増やしていくことです。住太陽さんの「広報とデジタルPRでメディア露出とクチコミを増やす方法」という記事に、このあたりがとても丁寧にまとまっています。

口コミを集めたり、寄稿したり、セミナーに登壇したり、ニュースレターを配信したり。自社で発信するだけじゃなくて、第三者に語ってもらえる状態を作っていく取り組みです。

AIも検索エンジンも自社が言っていることに加えて、第三者が言っていることを気にしますからね。

順番を間違えないように

自社サイトもSNSもバラバラ、Googleマップの情報も古いまま、会社のことが何ひとつ整っていない状態で、いきなり「口コミを集めましょう」「メディアに取り上げてもらいましょう」と言っても、土台がないから積み上がらない。むしろ、整ってない状態で露出だけ増えると、おばちゃんの噂のネタが増えるだけです。

自社が出している情報を整える。会社概要、サービス説明、SNSのプロフィール、Googleマップ、検索結果に出てくる自社情報。ここが整って、初めて第三者からの言及が意味を持ってきます。土台ができていれば、口コミも寄稿もセミナー登壇も、ぜんぶ同じ方向を向いた情報として積み上がっていきます。

喫茶店のおばちゃんに変な噂をされないように、まずは自分のことを自分でちゃんと発信しておく。それができてから人にも語ってもらう。

AI時代の情報発信ってそういう順番なんじゃないかなと思っています。

でも、使ってみるとなんか違うんですよね。

自分がやりたいことじゃないと思いますし、そこを効率化しても楽しくない。

そのモヤモヤを言語化したくてこの記事を書いてみました。

結論から言うと、乗り遅れているわけではなくて、自分の仕事の性質上、違う使い方になっているというだけのことでした。同じように焦りを感じている人の参考になれば嬉しいです。

自動化路線を選ばない理由

自動化路線を否定するつもりはまったくありません。

効率が上がるし、できることが広がりますから。

やれる人はどんどんやっていて、ものすごく効率化してますし、ものすごく儲けている人もいるはず。

ただ、自分はここにいないというだけのことなのかなと。

理由は二つあって、一つは自動化した仕組みの保守コストの問題です。AIに任せた仕組みはどこかで必ず修正が必要になりますし、修正ができるのは作った人だけという属人化が起きます。いつの間にか「AIの保守」が仕事になってしまう可能性があります。

もう一つは量の競争への懸念です。量をこなす方向に進むと自分より量をこなせる人やAIが必ず出てきます。その競争で今だけ勝っても意味がないと思ってます。地方のフリーランスという立場では、ひとつの突き抜けたスキルで生き残るのが難しく、どうしても量より質の勝負になりますから。

これは今に始まった話ではなくて、アクセス解析が普及し始めたころはレポート作成の仕事がたくさんありました。人を増やしてどんどんレポートをこなすこともできましたが、それは量の勝負で作業であり価格も下がっていく。早めに撤退して改善提案と実行に重きを置くようにしたのは過去にも書きました。

「作業でお金をいただくのではなく、結果を出してお金をいただく」という考えは、そのころから変わっていないので、自動化路線ではないな～と思ってます。

MCPサーバーなどでやっていることもそのうちツールになるはずです。ツール代がかかってしまいますが、バグ対応とか機能追加をしてくれますし、わからないことを聞いたら教えてくれます。AIに聞いて自力解決でもいいけど、そのうち面倒なことになりそうですよね。

自分がやっていることの全体像はこんな感じだった

では実際に何をしているのかというと、AIと壁打ちしながらまとめたらこういう構造になっていました。

「集める→蓄積する→貢献する→また集まる」というサイクルです。それぞれの層を説明していきます。

集める　日常のすべてが資料になる

GA4分析・ペルソナ

集計はLooker Studio、もしくはGA4などのCSVデータとかPDF。AIが活躍するのはその先の「このデータをどう解釈するか」という部分です。GA4のデータからペルソナを作るときも、集客・ページ・調査・ボイスの4種類を作って対話しながら統合していきます。アドホックというか、その時の状況に合わせた分析の最終判断は、自分の目で見た方が精度が高いと思ってます。AIが出すのはヒントと視点であって答えではないですから。

課題の設定、どのデータがあればいいか、どの計測をすればいいのかという設計などは自分が考えた上で「自分はこう思うけど、足りないものある？」とAIに聞いて議論をしていきます。

現場観察

電車の中、道路の看板、飲食店の立て看板、本屋のポップ、聞こえてくる音や会話。展示会では看板、タペストリー、デモ動画、担当者の説明、来場者の傾向、時間や曜日や天気の違い。日常のすべてが観察対象になっています。

見るときのフレームはいつも同じです。誰に何を伝えるのか、どんな表現をしているのか、どの状況でそれが出されているのか。フリーになってからずっと変わっていない習慣で、意識してやっているというより、見れば自然にそのフレームで入ってくる感じです。五感で感じたものをそのまま自分の知識にするイメージでしょうか。

ポッドキャスト

インタビューのポッドキャストを始めたのは、人間が持っている宝物を引き出したかったからです。AIが大量のコンテンツを生成できるからこそ、人間から引き出したコンテンツの価値が上がると思っています。1次情報だからなんてことはまったく思ってないです。AIは自分に合わせてくるけれど、人間はその人の価値観と経験で話してきますのでまったく違った角度からの会話になって、それが自分の脳を刺激するんですよね。

大内さんとの対談で「これから楽しくなる」という感覚を得たのがまさにそれ。AI時代だからこそ、人間との対話の刺激が心地よいです。

毎日堂アーカイブ

過去のニュースレターをClaude Codeでトレンド分析しています。自分のコメント、ピックアップした記事の傾向とかですね。これは外部のどのデータにも存在しない自分だけの歴史なので、かなり参考になっています。毎日堂のその1からのデータがある人にもできてしまいますが、そんな面倒なことをする人はいないはず(笑)。

コンテンツ制作・クライアントとの対話

記事の骨格をAIと対話しながら作る。この記事がその例です。クライアントとのミーティングや現場訪問で得た気づきも、メモして後でプロジェクトに入れていく。もともとやっていた記録の習慣がそのままAIへの入力になっています。

蓄積する　秘伝のたれとしてのプロジェクト

集めたものを全部そのまま入れてはダメです。

Garbage in, Garbage Outってやつですね。

資料を整理せずに渡してくるディレクターがいると周りの仕事が増えるのと同じで、整理されていない情報を渡すと出てくるものの質が下がります。自分が良いフィルターになって情報を通さないと、AIも困るというかいらんことをします。

入れているのはいろんなものがあって、議事録、クライアントの理念やブランドブック、自分の分析視点や考え、その他いろいろが継ぎ足されていきます。日本料理の秘伝のたれのように特別に仕込もうとしているわけではなく、仕事をしながら自然に継ぎ足されていきます。長期間続けることで「このクライアントのことを知っているClaude」が育っていて資産になっています。

といっても、最初は何を渡せばいいかわかりませんでした。AIと対話を重ねる中で自分の中にある資産に気づいていった感じです。AとのI対話を続けて、AIのことが理解できたからなんでしょうね。人間を理解するのとまったく同じことでした。

貢献する　そしてまた集まる

プロジェクトに蓄積されたものをベースに、クライアントへの的確なアドバイス、実行プランの作成、スタッフへの指示ができるようになっています。

もちろん、AIが出したものをそのまま渡したことはないです。必ず自分でチェックして、相手に合わせて修正します。クライアントごとの文脈、過去のやり取り、担当者が気にしているポイントなどで、ここは自分が介在しないといけないというか、ここの手を抜くとコミュニケーションがうまくいきません。

最近あったことをちょっと付け加えるとか、SNSの投稿に触れるとか、ちょっとしたことなんですけどね。

そしてクライアントに貢献する中でまた新しいものが生まれます。ミーティングの議事録、現場で気づいたこと、スタッフとのやり取り。これがまたプロジェクトに入っていく。使えば使うほど育っていく構造です。

サイクルを回して気づいたこと

AIとの対話でやっていることは自分の頭を整理し、自分の知識を使い、外部データを入れることです。これは「自分を真ん中にして閉じていく世界」だと思ってます。AIは自分に合わせてくるので快適だし深まっていく。発散はしない。

ここでちょっと厄介なことに気づきます。

秘伝のたれとして蓄積してきたものは資産ですが、同時にエコーチェンバーの燃料でもあります。自分に都合のいい情報だけで仕込まれた濃い出汁で、自分に合わせたアウトプットを受け取り続ける。蓄積するほど快適になるし、蓄積するほど客観性を失うリスクも高まる。資産とリスクが同じものの表裏になっているんですよね。

解決策として人間との対話を置いているわけですが、正直それで十分なのかどうかは自分でもまだわかりません。

クライアントとのミーティング、展示会、店舗訪問、ポッドキャスト。これらは確かに閉じた世界の外から情報が入ってくる機会なんですが、人間との対話で得たものもまた、自分のフィルターを通って秘伝のたれに入っていきます。つまり外の刺激も最終的には閉じた世界に取り込まれてしまう構造があるわけです。

それでも続ける意味があるのは、取り込まれる前に、AIでは絶対に出てこない角度の話が差し込まれるタイミングがあるからです。前述の大内さんとの対談で「これから楽しくなる」という感覚を得たのがまさにそれ。そのときに秘伝のたれが一度かき混ぜられるというか、閉じた世界を腐らせないために必要な行為なんだと思います。

自分を真ん中にして閉じていくAIの世界と、外から差し込んでくる人間の世界。完全な解決策ではないですが、両方を行き来することで、エコーチェンバーに沈み込むのを遅らせることはできている気がします。

冷静に考えたら、変わっていなかった

最初に書いたようにAIと自動化路線の話題を見ているうちに、焦っていたんだと思います。

周りが見えなくなっていた。

冷静に振り返ると、自分の考えは何も変わっていませんでした。誰に何を伝えるか、そのために人間から引き出す。結果を出してお金をいただく。この軸はずっと同じです。AIはその延長線上に自然に組み込まれた対話相手でした。

違うのは、その軸に沿ってやっていることが、効率化されて質も上がっているということです。今までと同じことをやっているようで、できることの幅と精度が変わっている。それがAIを使うことの本当の意味だったと、このサイクルを回しながら気づきました。

みんながやっていて、それがすごいことだと焦るんですが、自分がどうしたいのか？を振り返っていくと自分なりのAI活用法が分かってくるかもしれませんね。

作業で終わると徐々に信用を失う

クライアントから「ここのテキストを直してください」という連絡が来る → 担当者が確認して、修正して、納品する。

保守契約の範囲内で処理できるものはさっさと終わらせる。範囲を超えたら「それは別途お見積もりになります」で返す。

「小さい案件だから」「いちいち報告するほどでもない」という判断をして、営業やディレクターを挟まずに現場だけで完結させる。

気持ちはわかります。忙しいし、工数もかかるし、単価も低いですから。

でもこれを続けると、クライアントから見たら「言ったことをやってくれる業者」にしかなれません。

今の時代ならこの手の作業はAIがやってくれるかもしれませんし、外部の業者って自分たちの知らないところで比較されていますので、じわっと仕事が減っていてある日突然終了を告げられる。突然ではなくて予兆があるけど気づかないといったほうがいいでしょうか。

更新作業はチャンスが多い

クライアントの「今」がわかる

何を変えようとしているか、どこに力を入れているか、現場で何をしようとしているのか。「スタッフ紹介を追加したい」なら採用に力を入れていることが分かりますし、「料金ページを整理したい」ならここに関しての質問が多いとか利益率が下がっているかもしれないです。テキスト一本の修正依頼でも、背景を聞くことで会社の状況が分かってくるんですよね。

クライアントのお客さんのことがわかる

「〇〇について質問されることが多くて」とか「最近このページからの離脱が気になってて」とか、更新の理由を聞くと、こんなトラブルがあったと聞けることがあります。トラブルとかネガティブなことって聞かない限りは出てこないですし、クライアントは困っていることなので、ここを解決すればクライアントもエンドユーザーも幸せになれるはず。

接点が継続的に生まれる

今や「ちょっと近くに来たので」といって会社に行っても会えないでしょうし、「雑談がてら」といったところで邪魔でしかありません。クライアントと継続的な接点（会話）を持つことって難しいです。メルマガとかSNSは見てくれているかもしれませんが、そこにはリアルタイムのコミュニケーションは生まれませんので。

月1回でも更新がある関係というのは、それだけでコミュニケーションの機会があるということですよね。

「先月の修正、その後どうでした？」「こちらでデータを見る限りはうまくいってそうなのですが」と聞くだけで効果測定になりますし、良ければ他に横展開できるかもしれません。反対に悪ければどこが悪いのかを聞けば次の改善を出して、そこからちょっとした仕事になるかもしれません。

更新はこんな感じで広げる

たとえば「住所が変わるのでサイトのここ直してほしい」という依頼が来たとします。

普通にやったら住所を直して終わりです。

でも、ちょっと考えてみると、移転は会社にとって結構大きな出来事ですし、オフィスがきれいになるなら採用ページの雰囲気も変えた方が良いでしょうし、写真も撮りなおしたほうが良いでしょう。「採用に関連するページがこれだけあるので、ここも一緒に見直しませんか？」という提案は自然です。移転のタイミングでお客様へのご案内メールを送るなら、「文面を一緒に考えましょうか」という提案もできます。

Googleビジネスプロフィールの住所、営業時間、写真などは更新できてますか？ 店頭の案内はどうします？ 既存顧客や会員さんへの連絡は？

一つの更新依頼からどんどん話は広がります。

新製品の情報を追加したいという依頼なら、「プレスリリースは出しますか？」「説明ページはできてますか？」「ダウンロード資料できていますか？」「広告も出稿しますか？」「メールで告知しますか？」「サポートチームには展開してマニュアルやFAQも整備しましたか？」などなどやることがてんこ盛りです。

全部クライアントが考えておいてほしいことではありますが、現場は忙しいですし部署間の調整などもあるでしょうから抜け漏れが出るのは仕方ないです。

そこを一緒に整理してあげられると、相手は「助かった～」ってなりますよね。

こうなれば相手に頼られる存在になるので、作業の依頼前に連絡が来るようになって全体の動きを決められるようになってきます。

面倒だと思うところに仕事があるのです。

営業はどうやるんですか？と聞く前に

フリーランスの方や制作会社さんによく聞かれます。

営業をする前にクライアントのことをよく見て、よく聞いて、相手の立場になって考えてますか？と逆に聞きたいです。

更新作業を丁寧にやって、一言添えて、背景や結果を聞く。

それだけで「業者」から「相談できる人」に変わっていきますし、相談できる人には新しい仕事の話が来ます。

信頼されれば「知り合いにも紹介するよ」と言ってもらえることもあります。

新規新規というよりも足元を見つめなおすことが早い時もありますよ。