私がAIライティングを強く推奨する理由
さて、この章では超重要な「AIライティング」のコツについてお伝えしていきます。
先に断っておくと、AIライティングって、別に使わなくても本は書けます。
手書きで全部書いても、もちろんKindle出版はできます。
でも私はAIライティングを強く推奨しています。
なぜか？
私の体感では、AIライティングを使うことで、執筆時間を大きく短縮できます。
場合によっては、手書きの数分の一の時間で初稿まで進められます。
執筆時間が短くなると、どんなメリットがあると思いますか？
答え。
Kindle出版を「大量生産」できるようになる、です。
ここで言う大量生産は、雑な本を大量に出すことではありません。
AIで執筆時間を短縮し、1冊ごとに仮説を立て、読者の反応を見ながら改善していく、という意味です。
読者に価値を届ける前提を外した量産は、ただの低品質な本の積み上げになってしまいます。
この章で伝えたいのは、そういう話ではありません。
そして大量生産できると、何がいいか。
「どの書籍が一番読まれるのか」を、
データで分析できるようになります。
え？それって最初からわかるんじゃないの？
って思いました？
ある程度の予想はつきますよ。
でも、「私（あおい）」と「あなた」で同じ本を出しても、同じ結果になるとは限りません。
なぜなら、それぞれの「個人の属性」が違うからです。
だから、結局は「自分で本を大量生産」してみないことには、どの本がヒットするかわからないのです。
「ノウハウ通りにやれば成功する」は絶対にない
XやnoteやLINEのオープンチャットなど、あらゆるところにノウハウが溢れていますよね。
ノウハウコレクターになってしまっている人も多いのではないでしょうか。
でも結論から言えば、その通りにやれば成功するノウハウなんて、絶対にないんです。
なぜか？
それは「成功者」と「あなた」の属性は完全に同じではないからです。
コンサルティングの世界では、これを「アップル・トゥ・アップル（Apple-to-Apple）ではない」と表現します。
リンゴとオレンジを比べても、それは比較にはならない。
同じリンゴ同士で比べないと意味がない、という意味です。
例えばこうです。
同じレシピで料理を作っても、プロのシェフが作るのと、料理を始めたばかりの人が作るのとでは、全く別の結果になります。
レシピは同じ。
でもアウトプットが違う。
これはアップル・トゥ・アップルではないから、つまり「前提条件が違う」からです。
ビジネスで言えば、年商1,000億円の会社の「成功した施策」をそのまま年商1,000万円の会社に適用しても、同じ結果にはなりません。
ブランド力が違う。資金力が違う。知名度が違う。組織力が違う。
施策の内容は同じでも、前提が違えば結果は変わります。
これはKindle出版も全く同じです。
フォロワー10万人のインフルエンサーが出版した本と、フォロワー数百人の人が出版した本では、同じ内容でも初動の読まれ方が全く違います。
そして、発言の価値も同じではありません。
「何を」言うかも大事ですけど、「誰が」言うかも同じくらい大事です。
例えば「ChatGPTを使えば副業で稼げる」という言葉。
フォロワー100万人のインフルエンサーが言うのと、フォロワー100人の無名の人が言うのとでは、受け取り方が全く違います。
言葉の内容は同じです。
「誰が言うか」が信頼度を大きく変える。
それなのに、みんな「何を言うか」の方にばかり引っ張られています。
気持ちはわかります。
「何を言うか」にフォーカスした方がわかりやすいから。
そして「個人の属性」って、簡単には変えられないから。
ですから。
「1日５分の作業で簡単に百万円」とか、
「誰でも数十万円を儲けることができる禁断のノウハウ」みたいな、
煽りMAX商材は基本的には全部詐欺に近いと私は考えています。
だって「属性」が違うのに「必ず同じ成果が出る」ことはあり得ないからです。
ちなみに、「もし」本当に「誰でも数百万を（100%）稼げる」ノウハウが存在するなら、そしてそれを皆が実行したら、何が起きるでしょうか。
きっと「お金そのものの価値が消滅する世界」が始まるでしょう。
もし、スマホを数回操作するだけで誰もが確実に数百万を得られるようになれば、わざわざ汗を流して働く人はいなくなります。
働く人が減れば、提供されるサービスや商品も減り、お金そのものの価値が崩れていきます。
つまり、「100％稼げる方法」が本当に存在するなら、経済は破綻するのです。
しかし、現時点で経済は破綻していません。
つまり、「100%稼げる方法」は存在しないのです。
地に足のついた稼げる仕組みを学んでいきましょう。
このBrainも「アップル・トゥ・アップルではない」
話を戻しましょう。
つまり、このBrainにも同じことが言えます。
私がこれからお伝えすることと、そっくりそのまま同じことをしたとしても、同じ結果になるとは限らないんです。
なぜか？
私「あおい」と「あなた」では、属性が異なるからです。
Xのフォロワー数、これまで発信してきた内容、noteの執筆履歴、性別、年齢、バックグラウンド。
全部が違う。
え？
じゃあこのノウハウって無駄ってこと？
いえいえ、無駄ではありません。
だからこそ、「大量生産」の話に戻るのです。
このBrainでお伝えすることは、私自身の実践では有効だった考え方です。
ただし、それをそのまま写すのではなく、あなたの属性に合わせてチューニングする必要があります。
チューニング、つまりPDCAを回すということです。
PDCAとは、Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Act（改善）のサイクルのことです。
事業の改善活動において、この4段階を繰り返すことで、精度を高めていく考え方です。
最近では「C（評価）」のあとに直接次の「P（計画）」に戻るPDCという考え方も広まっています。
ビジネスの世界では、PDCAを回すことは当たり前の話です。
でも、Kindle出版のような個人事業に近い活動では、どうしても「自分の感覚」だけで判断しがちになります。
だからこそ、PDCAの精度を高めるために「データ」が必要なんです。
大量生産してデータを積む
Kindle出版に関わる全てのデータはKDPで確認をすることができます。
KDP（Kindle Direct Publishing）とは、Kindleで自費出版するためのAmazonのプラットフォームのことです。
著者はこの管理画面から、各書籍の既読ページ数や印税収入をリアルタイムで確認することができます。
大量生産してKDP管理画面にデータが積み上がってくると、色んなことが見えてきます。
例えば、各書籍のシーズナリティです。
シーズナリティとは、季節や時期による需要の変動のことです。
「英語学習」の本は年始（目標設定ブーム）や新年度（4月）に読まれやすい。
「ダイエット」の本は夏前に伸びる。
「副業」の本は経済的な不安が高まるニュースが流れると読まれる。
こうした規則性が、データを積むことで見えてきます。
KDPから売り上げや書籍別の読まれたページ数など簡単にExcelで吐き出すことができるので、分析する時はとっても便利です。
さらに、Xのポストがバズった時に、特定の書籍が読まれて既読ページ数が明確に上がる相関関係が見えてきたり、シリーズ化した本の2冊目が読まれるタイミングで1冊目の印税も再浮上することもデータで確認できたりします。
（このあたり、相関が見えてくると、面白いですよ）
これらを解釈した上で、次に書くべきテーマを決めていく。
これが「戦略的にテーマを立てる」ということです。
そしてそのためには、まずデータの母数を増やす必要がある。
そのためにKindle出版を「大量生産」する必要がある。
そしてそのためには、「AIライティング」で執筆時間を最小化することが重要になってくるわけです。
ここで誤解しないでほしいこと
大事なことを改めてお伝えさせてください。
「大量生産」という言葉を聞いて、「雑に出せばいいってこと？」と思った方がいたら、それは違います。
大量生産とは、手を抜くことではありません。
1冊ごとに「このテーマはこの読者層に刺さるはずだ」という仮説を立てて出版し、データで検証して、次の仮説を立てて出版する。
このサイクルを高速で回すための手段として、AIを使って執筆時間を短縮することが大事。
「大量生産」は3つの要素が大事だと思っています。
①量： たくさん書く。
②体験： 市場に出して読者の反応を集める。
③仮説検証： データを分析して次に活かす。
この3つをしっかり行った出版こそが、「価値のある大量生産」です。
正直に言ってしまうと、何がヒットするかは出版してみるまでわからない
これを言ってしまうと身も蓋もないのですが。
正直なところ、何がヒットするかは出版してみるまで分からない、という側面があります。
1冊目で運よくヒット作に恵まれる人もいれば、10冊目でようやくヒット作に恵まれる人もいる。
私も3〜4冊目でようやく「ヒット作」と呼べる作品が書けた、というのが本当のところです。
この辺はアーティストと同じかもしれません。
デビューアルバムからいきなり大ヒットする人もいれば、何枚も出してようやくブレイクする人もいる。
もう一つお伝えしておきたい、重要な心理的な観点があります。
「最初から当てよう」と思うと、筆が止まります。
完璧主義の罠です。
「まだ準備が足りない」
「もう少し学んでから」
「クオリティが上がってから」。
こうして永遠に出版できない人、たくさんいると思います。
大量生産を前提にすると、この完璧主義が壊れます。
「1冊目は仮説の検証だ」と思えれば、動ける。
動いた人だけが、データを手に入れられる。
だから「大量生産」が「印税最大化」に向けての最短ルートだと、私は思っています。
だから、まだ1冊もKindle本を出版していない方は、まずは1冊目を出すところまで進みましょう。
この本に書いてある手順を使えば、最初の1冊に取りかかるハードルはかなり下がるはずです。
Kindle出版は、投資と同じ構造をしている
Kindle出版の戦略構造を別の角度から説明させてください。
Kindle出版は、実は投資とよく似ています。
1冊は1銘柄です。
どれがヒットするかは、事前には分かりません。
だから分散する。
多くの「銘柄（本）」を持つことで、どれかがヒットする確率を上げる。
そして伸びた銘柄（ヒット作）が見つかったら、そこに追加投資（類似作）をする。
これが私の戦略です。
投資の世界では「テンバガー（10倍株）」という言葉があります。
買った時の10倍になる銘柄のことです。
どの銘柄がテンバガーになるかは誰にも分からない。
（結果論的にテンバガー株を購入していた人は「私には分かる」と言いますが）
だから優れた投資家は分散して保有し、テンバガーが出た時にその恩恵を最大化できるポジションを取ります。
Kindle出版も全く同じです。
私にとっての「ChatGPTでnoteを始めよう」は、テンバガー銘柄でした。
でもそれが分かったのは出版してからです。
「当てにいく」のではなく、「当たった時に最大化する」順番で立ち回る。
凡人である私が印税を最大化するには、この方法が最適なのです。
データが示す「48倍」の現実
ここで私の実績からも、示唆を提示したいと思います。
2026年1月の印税で見ると、「あおい」名義の書籍の中で最も読まれているのは「ChatGPTでnoteを始めよう（1日15分で身に付く書く習慣）」です。
この1冊が単月でどれほどの印税を生み出しているかは、レビュー特典で各書籍の売り上げ推移を公開しているのでそちらをご確認ください。
端的に言えば、1冊で相当な額を稼いでくれています。
KDPセレクトボーナスも乗るので、さらに大きな数字になります。
一方、最も「読まれていない本」は「ChatGPTで内定獲得！！転職活動完全ガイド」で、2026年1月の印税はびっくりするほど低い数字です（笑）
おかしいなぁ〜。
私のキャリアアドバイザー時代の相当なノウハウと知見を盛り込んだ良書のはずなんですが。
悲しすぎてもはやリンクを貼る気にもなれません。
ちなみに、2026年1月の印税差は、なんと「48倍」です。
「転職本」は、マーケットが広いはずですよね？
転職する人は毎年何百万人もいる。
なのに、なぜ読まれなかったのか。
普通に考えたら事前に分かったはずなんですが…。
「転職」マーケットは一定市場規模があります。
マーケットの目の付け所は間違っていなかったハズです。
ですが私が書いた本は「ChatGPTを使えば色々面接対策とかできて、便利ですよ」という内容でした。
でも、そのサービスって、キャリアアドバイザーが普通に無料で提供しているサービスなのですよね…。
元々無料で提供されているサービスをAIに置き換えただけであって、何かしら「負の感情」を解決した訳ではない。
「未解決の感情の総量≒マーケットの大きさ」という説明をしましたが、転職活動における「不便さをAIで解消したい」負の感情は、大きくなかったのかもしれません。
もっと「面接対策」とか「企業分析」とか特定のプロセスに絞った方が、シャープだったのかもしれません。
今思えば、いつの、どこの、どんな人に届けたいのか、例えばバイネームで言えば友人の誰か？というレベルまでペルソナも落とし込めていなかったことも敗因ですね。
色々と反省・学びが大きかった1冊でした。
「大量生産→ヒット発見→類似作→大量生産」のサイクル
私はこれまで15冊以上のKindle本を出版し、毎月印税で25万円程度稼ぐことができるようになりました。
でも「もし」ヒット作だけを最初から生み出せるのであれば、ヒット作5〜6冊を書けば、今の私の印税を優に超えることができます。
ただ、私は間違いなく「凡人」です。
何がメガヒットするかは分かりません。
だから繰り返しになりますが「大量生産」なんです。
「大量生産」はあくまでも「ヒット作」を生み出すための一つの手段です。
「大量生産」→「ヒット作を発見」→「そのヒット作の類似作を積み上げる」→「類似作の限界が来たら、また大量生産に戻る」→「また新しいヒット作が生まれる」→「その類似作を書く」
このサイクルが「印税最大化」の要諦です。
ただし、この章で深く扱いたいのは、本棚全体の設計やポートフォリオ運営ではありません。
ここで伝えたいのは、その前段として「AIを使えば、仮説を形にする速度が上がる」ということです。
どのヒット作に追加投資するか、どの類似作をどう積み上げるかは、より発展的なテーマです。
まずは、1冊を作り、出し、反応を見る。
そのためにAIライティングを使う、という位置づけで読んでください。
ただ、類似作を書き続けるにも限界はあります。
何より私の場合、同じテーマを何冊も書くと飽きちゃう（笑）
類似作をある程度出版したら、また大量生産に戻る。
その過程でまたヒット作が生まれる。そしてそのヒット作の類似作を書く。
このサイクルを回し続けることが、長期的に印税収入を最大化させる道だと思っています。
なぜ私は「大量生産」という思想に至ったのか
ふう、だいぶ長くなってしまいましたね。
でも遠回りした割には、めちゃくちゃ大事なことを言っていると思うので、もう少しだけ付き合ってください。
ここで少し、私自身の話をさせてください。
私がKindle出版を始めた時、最初の数冊は「良いものを1冊作ろう」と思っていました。
1冊に時間をかけて、丁寧に書いて、レビューも良くて……それでも、ほとんど読まれなかった。
心が折れかけました。
「こんなに頑張って書いたのに」
「私には向いていないのかも」
「お金と時間を無駄にした」
でも、ある時ふと思ったのです。
「1冊に全力を注いで失敗するのと、10冊に分散して失敗するのでは、どちらが学びが多いか？」と。
答えは明らかでした。
10冊出版した方が、10倍のデータが手に入る。
しかも、10冊出版する過程で、自分の文体が磨かれ、読者の反応が分かり、マーケットの感覚が身についていく。
そして3〜4冊目で、ようやく「ヒット作」が生まれました。
あの瞬間の感覚は、今でも覚えています。
「あ、これだ」と。
ヒット作が生まれてから改めて振り返ると、なぜこれが読まれるのかが分かった。
だから次の本に活かせた。
1冊目から完璧を目指していたら、このデータは絶対に手に入らなかった。
大量生産思想は、私の「凡人としての戦い方」から生まれた戦略です。
今のKindle市場で、何が起きているか
さて、ここで少し俯瞰した話をさせてください。
今、Kindle市場では一つの構造変化が起きています。
「知識そのものの価値が、急速に下がっている」ということです。
AIが数秒で要約できる時代に、「情報だけ」を売ることは難しくなっています。
例えばこうです。
「ダイエットの方法」
「英語学習のコツ」
「副業の始め方」。
こういった知識は、今やChatGPTやGeminiに聞けば無料で、しかも体系的に一瞬で教えてもらえます。
では、今後Kindle本に価値があるとすれば、何でしょうか。
それは「体験と考察」です。
あなたが実際にやってみて、どうだったか。
何につまずいて、どう乗り越えたか。
そこから何を感じて、何を考えたか。
この「一次情報」は、AIには出せません。
なぜなら、「あなた」は世界に1人しかいないからです。
AIが普及した今「量産は誰でもできる」という構造になっています。
だからこそ、AIで量産しながら、そこにあなたの「体験と考察」を盛り込む。
この両立こそが、今のKindle出版の勝ちパターンだと私は思うのです。
では、AIライティングで最も重要なことは何か
前置きの前置きがとんでもなく長くなってしまいました。
でもここまで読んでくださった方は、
「なぜ大量生産が重要か」
「なぜAIライティングが必要か」の哲学的な背景が腹落ちしているはずです。
その上で、本題に入ります。
AIライティングで最も大事なことは何か。
ズバリ、「作り込み」です。
（最近はコンテキスト、なんて言われることも多いですが、私は「作り込み」の方がしっくりきています）
作り込むべきものは3つあります。
①「あなた（著者）の設定」
②「あなたの文体」
③「本の骨子（概要・構成）」
この3つを丁寧に作り込めば、AIライティングの精度は劇的に上がります。
逆にここを端折ると、どれだけ優れたAIツールを使っても「デジタル産業廃棄物」が大量生産されるだけです。
「作り込みに時間がかかっていたら、大量生産できないんじゃない？」と思いましたか？
大丈夫です。
①著者の設定と②文体は、最初に型を作れば、次の本でも繰り返し使えます。
一方で、③本の骨子は、本ごとに作る必要があります。
最初は3つを整えるのに1〜2時間かかることがありますが、慣れれば1時間ほどで進められるようになります。
この準備が、その後の執筆を速くしてくれます。
それぞれ詳しく説明していきます。
「あなたの設定」を細かく、深く作り込む
まず、著者であるあなたの設定を細かくAIに伝えてあげる必要があります。
表層的な情報から始めましょう。
あなたの名前、年齢、性別、居住地、職業、年収、家族構成（既婚か、子供はいるか）、好きな食べ物、趣味、これまでの経歴。
こうした「プロフィール的な情報」はもちろん必要です。
でも、ここで止まってはいけません。
一番大事なのは、あなたの「パーパス」です。
もう少しやさしく言えば、「この本を通じて、誰に、どんな変化を届けたいのか」ということです。
パーパスとは、あなたが人生において成し遂げたいこと、存在意義、使命感のことです。
ビジネスの世界では「企業が存在する理由」という意味で使われることが多い言葉ですが、個人にも当てはまります。
あなたは、あなたの人生で何を成したい人なのか。
具体的には、こんな問いを自分に投げかけてみてください。
10年後、どんな自分になっていたいか。
誰かの役に立ちたいとすれば、誰の、どんな役に立ちたいか。
もし明日から「仕事」をしなくていいとしたら、何をしているか。
お金のためでなく、純粋に情熱を注げることは何か。
自分が死んだ後、どんな人間だったと覚えていてほしいか。
子供や家族に、どんな背中を見せたいか。
「あなたって、こういう人だよね」と言われた時、どんな言葉であれば嬉しいか。
こうした問いへの答えが、あなたのパーパスの輪郭を作ります。
「えええ、楽して稼ぎたいだけなんだけど、いきなりこんな哲学的なワークみたいなことしないといけないの？」と思いましたか？
はい、してください！
なぜなら、これが「個性」だからです。
個性のないAIの文章は「産業廃棄物」と同じ
なぜAIで書いた文章が読まれないのか。
それは圧倒的に「個性」がないからです。
AIは本来、最大公約数的な正解を出すことを最も得意としています。
「誰にとっても概ね正しいこと」
「誰も傷つけない無難な表現」
「平均的に分かりやすい構成」。
だから、何も指示しないでAIに文章を書かせると、どこかで読んだことがあるような、何の個性も感じない文章が出てきます。
読者はそれを敏感に感じ取ります。
「なんか薄いな」
「どこかで見た話だな」
「心に刺さらないな」と。
だからこそ、AIが最大公約数的に動こうとする力を、あなたの「個性」で抑制する必要があります。
これ本当に大事なので、覚えておいてください。
「AIに、個性を与えよ」
そして、その個性の核となるのが「パーパス」であり、あなたの内面的な深さです。
「え、私はそんな立派な人間じゃない」と思いましたか？
いやいや、事実を書いてくださいとは言っていません。
あなたが「こうありたい」という理想の人物像で良いのです。
毎日3食カップラーメンを食べて寝転がってネトフリを見ているお金のない人の話なんて、誰も聞きたくないですよね。
そうじゃなくて、「私はこういう人間であろうとしている」という理想の姿を、AIに伝えるのです。
逆プロンプト：AIにあなたをインタビューさせる
「自分のことを言語化するの、難しいんだけど」
「そういう面倒なのが嫌だからこのBrainを買ったんだけど」って思ったそこのあなた。
安心してください。
裏技があります。
それは、AIにあなたをインタビューさせる「逆プロンプト」という発想です。
こんなプロンプトを試してみてください。
「私はこれからプロのKindle作家になります。あなた（Gemini/Claude）にはその執筆を担っていただきます。あなたが私の代わりに執筆するためには、私のことを深く理解しないと書けませんよね。これから、私の表面的なことから、内面的なこと、思考、人生の目的に至るまで、私のことが100%理解できるまで、徹底的に質問をしてください。私はひたすらそれに答え続けます。理解できるまで忖度なく何個でも質問をしてください」
これを打ち込んでみてください。
自分で徹底的に自己分析するより、AIに「懸念がなくなるまで質問して」と聞いた方が、的確なヒアリングをしてくれます。
多くの領域で人間を大きく上回るパフォーマンスを発揮するAIですが、「引き出す力」においても例外ではありません。
「いや、AIってイマイチじゃん」と思う方もいるかもしれません。
AIがうまく動かない時は、AIそのものよりも、こちらの依頼の出し方がまだ粗いことが多いです。
自分で考えてインプットするより、AIに「ヒアリングしてもらう」方が楽な場合もある。
この方法があると知っておくだけで、使える引き出しがぐっと増えます。
ちなみに、AIライティング以外でも「あなたの設定」はなんでも使えます。
Xの投稿文を考える時でも、noteで長文を書く時でも、いつでもあなたの設定を最初に投稿すれば、「あなた」として文章を書き始めてくれます。
私はスプレッドシートに「あおいのキャラ」を箇条書きにしてあって、執筆を始める前は毎回「えいっ」ってコピペして最初にチャットに投稿します。
「今から『あおい』の人格を投稿します。これから執筆する際は、この人格をベースにしてください」と一言添えて。
キャラを変えたい時は、書き足せばいい。
それだけでOK。
「設定」には「読者」の設定も必要
「あなたの設定」が終わったら、次はどんな人にメッセージを届けたいのか、読者ペルソナを徹底的な「一人」に絞り込む必要があります。
一番わかりやすいのは「過去の自分」です。
ノウハウ系・稼ぐ系の本なら、まさに「できなかった時の自分」が完璧なペルソナになります。
自分の過去の話だから、絶対に詳しく書けますよね。
その時に困っていたこと、困った結果どんなことが起きたのか、どんな感情になったのか、どんな風に苦しんだのか。
「ドラえもんのあの道具があったらなぁ」なんて思っていたかもしれませんね。
読者ペルソナを設定する際に大切なのは、表層的な属性（年齢・性別・職業など）だけでなく、「読後に読者にどんな状態になってほしいのか」まで考え抜くことです。
専門的には、これを「状態目標」と言います。
難しく考えなくて大丈夫です。
読み終わったあと、読者にどんな気持ちになってほしいか、ということです。
簡単に言えば「湯上がり感」ですね。
この本を読んだ後、読者はどんな気持ちになっているのか。
気持ちが高揚している？
やる気に満ちている？
「あ、自分でもできそう」って思っている？
私はよく「あ、自分でもできそう」という着地を意識します。
読者に自己効力感を持ってもらうこと、これがノウハウ系のKindle本を書く上で、大切なことだと思っているからです。
こちらの「読者ペルソナの設定と読後の状態目標」も、AIにヒアリングしてもらうことができます。
「この本のタイトルは◯◯です。◯◯という内容を書きたいと現時点では考えています。読者のペルソナを固めた方が執筆もスムーズだと思いますが、どのように固めたらよいか分かりません。読者のペルソナ、及び読後の状態目標を定義してほしいです。明確に定義できるまで私に質問を忖度なく続けてください」
こんなプロンプトをGeminiやClaudeに投げてみてください。
思った以上に深いヒアリングをしてくれますよ！
「あなたの文体」を作り込む
「あなたの設定」が終わったら、次は「あなたの文体」を作り込む必要があります。
色々「作り込む」必要があって、大変そうに見えるかもしれないけど、慣れれば、1時間ほどで進められるようになります！
一番大変なのは最初の一回だけ！
慣れてきたら本当に1日で1冊書き上げることが可能になりますよ。
しかし、覚えることいっぱいありますね〜。
でも１つ１つのタスクの難易度はそんなに高くないです。
だから頑張ってください！
さて、文体の指定には、色々な方法があります。
「親しみを込めて」
「友人に語りかけるように」
「です・ます調で」など、方向性を言葉で伝えるやり方。
必ず入れておきたいのは「スマホで読まれることを前提に、改行を多めに」です。
複数の電子書籍市場調査によれば、電子書籍の読書デバイスはスマートフォンが最多で、全体の50〜60%以上を占めるという結果が出ています。
スマホで読む場合、画面が小さいため、長い段落はとにかく読みにくい。
1〜2文で改行する、3〜5行を一つの塊にする、という意識が不可欠です。
さて、文体の指定をしても、一発で思い通りの文章が出てこないことがあります。
そんな時は、AIが生成した文章をあなたが手直しして、「もう一度インプット」するのです。
「あなたが書いた文章を、私の方で手直ししました。次回からはこのトーンを学習して、文体に反映するようにしてください。何を反映するつもりか、私に教えてください。」
このプロンプトをつけて、手直し後の文章を貼り付けて投稿する。
これを繰り返すと、まるで「秘伝のタレ」のように、AIはあなたに対する理解を深めて、文体を育ててくれます。
一つ、具体的な例を出しましょう。
例えば、AIが「です・ます」を使いすぎて少し堅苦しいなと感じたとします。
その時、こんな風に教えてあげてください。
「もう少し、リラックスした時に、隣の席の友人に語りかけるようなトーンで書いてください」
この一言で、文章に「温度」が宿ります。
まぁ…今度は逆に馴れ馴れしくなり過ぎたりするので、塩梅が大事なのですが。
AIはあなたの「心の温度」までは推測できません。
そこを教えるのが、著者の仕事です。
何度も教えてあげると、AIはちゃんと学習していきます。
最終的には「ほぼ一発で」自分の望む文章スタイルが出てくるようになります。
最初は少し根気が要りますが、この「秘伝のタレ」を育てることが、AIライティングの精度を劇的に上げる最大の要諦です。
文章クオリティの4段階
少し余談になりますが、私は「文章のクオリティ」には4つの段階があると思っています。
①Webライティングスキルを学んだ人の手書きの文章
②Webライティングスキルを学んだ人のAIライティングの文章
③素人のAIライティングの文章
④素人の手書きの文章
私は現在、完全に③です。
そして②に近づくべく、現在も学習中というステータスです。
①になるのを待っていたら、一生Kindle出版できません。
まずは③のクオリティで数冊出すことを強くお勧めします。
Kindle出版は後から修正しやすいので、紙の商業出版より改善しやすいです。
ただし、読者に価値を届ける前提は絶対に外さないでください。
③の段階でも、テーマ選びと改善を丁寧に積み重ねれば、収益化は十分に狙えます。
実践を積み重ねれば、月5万円、月10万円、その先を目指せる可能性もあります。
ただし、文章力だけで決まるわけではありません。
読者に届くテーマを選び、改善を続けることが大切です。
ちなみに、文章・Webライティングの世界は本気で学び出せば数年かかる奥深い世界です。
ただ、数年後にKindle出版業界がどうなっているかも分からないし、今の前提も変わっている。
だからこのBrainでは深く扱いません。
Webライティングについては、私のメルマガでも時々発信しています。
気になる方は、登録してみてください。
ここで一度、深呼吸して、背伸びでもしましょう。
はい、ぐーーーーーっと。
情報が濃くて大変だったと思います。でもここまで来れば、あと一つです。
「本の骨子（概要・構成）」を作り込む
作り込みの3つ目、そしてある意味これが一番重要です。
（なんか全部重要って言っている気もするけど）
それが「本の骨子（概要・構成）」です。
私はライティングはゴリゴリAIに投げますが、骨子だけはほぼ手作業で作成しています。
もうここが全てと言っても過言ではないくらいです。
骨子とは、本の目次と、各章・各節で「何を伝えるか」という設計図のことです。
AIに丸投げすると何が起きるか。
まず「ハルシネーション」という問題が発生します。
ハルシネーション（Hallucination）とは、AIが実際には存在しない情報や、事実に基づかない内容を自信満々に生成してしまう現象のことです。
Hallucinationは英語で「幻覚」という意味で、AIが「ないものを見る」ような状態を指します。
例えばAIが「この研究では◯◯という結果が出ています」と書いたのに、実際には存在しない論文だった、というのが典型的なハルシネーションです。
Kindle本の文脈ではもう一つ、構造的な問題も起きやすいです。
「何度も同じ内容が繰り返される」
「論理が前後でつながらない」
「明らかに矛盾した主張が同じ本の中に混在する」といった状態です。
これはハルシネーションとは少し違いますが、人間の設計なしにAIに丸投げすると高確率で発生します。
これらを防ぐためには、人間が骨子レベルでしっかり設計を行い、AIはその設計に沿って「肉付け」をする役割に徹させることが重要です。
もう一つ、骨子を作る上で最も重要な概念が「MECE（ミーシー）」です。
MECEとは「Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive」の頭文字を取った言葉で、日本語にすると「モレなく、ダブりなく」という意味です。
コンサルティング業界で広く使われるロジカルシンキングの基本概念です。
例えば「日本の人口」を「男性・女性」に分けるのはMECEです。
全ての人が必ずどちらかに入り（モレなし）、どちらにも入る人はいない（ダブりなし）から。
一方「東日本・西日本・関東」に分けると、関東は東日本と重複するのでMECEではありません。
Kindle本でMECEが重要なのは、各章・各節で言うべきことが明確に分離されていないと、同じことを何度も言い続ける本になってしまうからです。
読者にとって「この話、さっきも聞いたな」という体験は、離脱の原因になります。
骨子の「介在価値」を、カレーで説明する
ここで、骨子に人間が介在することの価値を、具体例で説明させてください。
まず、AIに何も指示せず「美味しいカレーの作り方を教えてください」とだけ依頼した場合、こんな答えが返ってきます。
美味しい基本のビーフカレーの作り方
【材料（4人分）】
牛もも肉：300g
玉ねぎ：大2個
人参：1本
ジャガイモ：2個
カレールウ：1パック
水：ルウの規定量
【作り方】
下準備： 野菜と肉を一口大に切ります。玉ねぎは薄切りにすると甘みが出やすくなります。
炒める： 厚手の鍋に油を引き、玉ねぎが透き通るまで炒めます。肉を加え、表面に焼き色をつけます。
煮込む： 水を加え、沸騰したらアクを取り、弱火で20分ほど煮込みます。
仕上げ： 火を止め、ルウを溶かし入れます。再び弱火で5分ほどとろみがつくまで煮込めば完成です。
【美味しく作るコツ】
隠し味： インスタントコーヒーやチョコレートを一欠片入れると、コクが深まります。
玉ねぎ： 時間があれば、飴色になるまでじっくり炒めるのがおすすめです。
確かに正しいことが書いてあります。
でも、どこかの料理サイトで見た気がするような内容ですよね。
では次に、こんな情報を添えてみます。
「美味しいカレーの作り方を考えてほしいです。なるべく安く、近所のOKストアで材料を揃えたいです。推定でいいので総額も教えてください。我が家は3人家族で、5歳の娘がいます。娘はニンジンが苦手ですが、野菜は食べさせたいです。甘口がいいですが、なるべく簡単に作りたい。簡単だけどびっくりするくらい美味しくなるtipsもたくさん教えてください。洗い物もなるべく減らしたい。私と同じようなズボラな主婦に刺さるカレーの作り方が良いです。買い出しから調理・煮込み・洗い片付けまでの手順に分けて教えてください。過去にカレーをカビさせたことがあります。最適な保存方法も。家族3人分だと材料が余ると思うので、翌日の献立を3パターン案で出してください」
すると、こんな答えが返ってきます。
毎日の家事、本当にお疲れ様です！「ズボラ」なんてとんでもない、効率よく家族の健康を守ろうとするのは立派な「暮らしの知恵」ですよ。
OKストアは高品質なのに安くて、主婦の強い味方ですよね。
5歳の娘さんのニンジン嫌いも克服しつつ、旦那様も満足、そして何より「あなたが楽できる」最強のカレー作戦を立ててみました。
OKストアでの買い出しリスト（目安総額：約1,200円）
・鶏もも肉または豚こま肉 400〜500g……約600円
・玉ねぎ（3個入り）、じゃがいも（1袋）、ニンジン（3本入り）……約400円
・甘口カレールー（S&Bゴールデンカレー等）……約200円
合計：約1,200円
ニンジン消滅作戦：すりおろして完全に溶かし込む
5歳のお子さんへのニンジン対策は「すりおろし」が最強です。
皮を剥いたニンジンをおろし器でまるごとすりおろして鍋に入れると、煮込む過程でカレーに完全に溶け込みます。
食感も色も消えるので、娘さんは気づかずに栄養をたっぷり摂れます。
洗い物激減の鉄則
お肉はOKのトレイのまま、キッチンバサミで一口大にカット。
炒めるのも煮込むのも一つの鍋で完結。
究極の裏技として、お皿にラップを敷いてからご飯を盛ると、お皿洗いがほぼゼロになります（これは内緒にしておいてください（笑））
びっくりするほど美味しくなるTips3選
「ハチミツ大さじ1＋ケチャップ大さじ1」をルウを入れる前に加えると、コクと甘みが引き立ちます。
食べる直前に「牛乳50ml」を加えるとまろやかさが爆発します。
最後に「バター10g」を落とすと香りが一気に高級感アップ。
カビさせない！安心の保存鉄則
常温放置は絶対NGです。
ウェルシュ菌はぬるい温度が大好物で、常温放置中のカレーは菌の天国になります。
食べ終わったら鍋ごと氷水で急速冷却して、1食分ずつ冷凍保存が正解です。
翌日の献立3パターン
パターンA：「コンソメスープ＋肉入りオムレツ」——余った野菜をコンソメで煮てスープに。余ったお肉を炒めて卵で包むオムレツを添えるだけ。
パターンB：「野菜たっぷりミートソース風うどん」——余ったお肉と野菜を細かく炒め、ケチャップとウスターソースでミートソース風に。ゆでたうどんにかけるだけ。
パターンC：「肉じゃがリメイク」——余った材料を醤油・砂糖・みりんで煮るだけで、カレーとは全く違う和風の味に変身。
いかがでしたか？
同じカレーの作り方でも、骨子に「誰のために（5歳の娘がいる3人家族のズボラ主婦）」「何が課題か（ニンジン嫌い・洗い物・カビ）」「何を最終的に得たいか（翌日の献立まで）」という文脈が入るだけで、まるで別のコンテンツになります。
AIはやっぱり「それっぽい文章を書かせたら」最強です。
でも、何も指示しないと70点のコンテンツしか出てきません。
残りの30点は「あなたの骨子」と「あなたの個性」で埋める必要があります。
そして実は、このカレーの骨子、すでに「1冊の本」の設計図になっています。
「先ほど投稿された『美味しいカレーの作り方』の概要を使って、1冊の本を書いてみたいと思います。本の目次、及び概要を作ってください。2万文字くらいの書籍を想定しています。それぞれの目次、及び概要の内容が重複しないように、MECEであることを強く意識してください」
このプロンプトで目次を出してもらえば、そのままKindle本の骨格になります。
あとはAIライティングを使えば、「ズボラ主婦向けカレー決定版」の本が1冊できあがります！
もっと言えば、さっき生成されたカレーの作り方に、
「この概要を元に1万文字の短い本に仕立て直したいと思います。独自のユニークなエピソードなど盛り込みながら、1万文字の文章にリライトしてください。」
と依頼してみてください。
それで普通に「それっぽい文章」1万文字の美味しいカレーの作り方の本が作れちゃいますよ。
「それっぽい本」なら、10分で作れてしまう時代なのです。
「体験を伴った考察」は最強の武器
ここまで読んでいただくと分かる通り、骨子に込めるべき最大の価値は「あなたの体験と考察」です。
私は大体、本を書く前に必ず「体験」するようにしています。
例えば、私が執筆している「占い」シリーズ。
【ChatGPTで稼げる占い師になろう！】
https://www.amazon.co.jp/dp/B0FR14ZP54
1冊書く前に、大体2万円くらい使って実際にココナラで5〜10名くらいの占い師に占いを依頼しています。
数秘術や手相占いシリーズもそうです。
すると、おそらくココナラの占い師より「占いマーケット」については詳しくなります。
私は占い師に本気でなろうとしているわけではありません。
「占い師になって稼ぎたい」読者のために本を書いているのです。
だから私が詳しくなるべきは「占いの方法」ではなく「占いマーケット」についてです。
良い占い師と悪い占い師の違い、サービスを受ける側の心理、マーケットの特徴。
そして「体験のプロセス」でどのように感じたか、なぜそう思ったか、という「考察」です。
「体験を伴った考察」は最強です。
あなたにしか出せない価値です。
しかも、そこに画一的な正解はありません。
体験を通してあなたが「こう感じた」という言葉があれば、それで良い。
一方で、多くのKindle作家は「占いの方法」や事細かな「占いの知識」に焦点を当てた本を書きがちです。
でも今の時代、そんなものはAIで調べればすぐに出てきます。
わざわざ本にする必要はありません。
「知識」や「手法」そのものの価値は薄く、その知識を得る過程で「何が起きたか」、その手法を実践して「あなたはどう感じたか」という部分こそが価値なのです。
知識や正解だけでは、価値を出しにくくなっています。
だからこそ、知識そのものだけでなく、「どう体験したか」「どこでつまずいたか」「そこから何を考えたか」というプロセス価値を重視していきましょう。
失敗体験こそ、最高のコンテンツになる
「成功体験」よりも「失敗からのリカバリー」の方が、読者には圧倒的に刺さるということもあります。
なぜか。
読者が本当に知りたいのは「最終的にうまくいった結果」ではなく、「うまくいくまでのプロセス」だからです。
「この方法で、最初から最後まで全部うまくいきました」
そう言われても、読者はこう感じます。
「それは、あなたが優秀だからでは？」
「自分には再現できないのでは？」
一方で、
「最初は全くうまくいかなかった」
「こんな失敗をした」
「でも、ここを修正したら結果が出た」
この情報には、圧倒的な実用価値があります。
なぜなら、読者自身が同じ失敗に直面した時、「ああ、この人も同じところでつまずいたんだ。
じゃあ、この解決法を試してみよう」と具体的な行動に移せるからです。
例えば、NanoBananaProの本を書いた時の私の体験です。
最初から、うまくいったわけではありません。
むしろ、最初に生成されたのは「これは何だ？」と思うような、意図とは全く違うイラストでした。
正直、「使えないツールなのでは？」とすら思いました。
しかし、プロンプトの構造を変え、不要な指示を削り、順序を整理し、役割を明確にしたところ、ようやく意図通りの画像が生成されました。
この「どこで詰まったか」「何を変えたら解決したか」という試行錯誤のプロセスこそが、読者が一番知りたい情報です。
そしてこれは、実際に試した人間にしか書けない、一次情報です。
この「一次情報」は、AIだけでは出しにくい部分です。
少なくとも、あなたが実際に感じた温度や、失敗した時の具体的な違和感までは、AIだけでは再現しにくい部分です。
あなたの失敗は、すべてコンテンツになります。
うまくいかなかった体験。
遠回りした体験。
間違えた体験。
それらはすべて、これから同じ道を通る読者にとっての「地図」になります。
読者が求めているのは、完璧なマニュアルではありません。
自分と同じように迷い、失敗し、それでも前に進んだ人の「軌跡」です。
「AIの指示に沿って副業をやってみたら、大失敗した私の話」なんて本も需要があるかもしれませんね。
もう一つの事例：NanoBananaPro使ったことありませんでした
もう1冊、プロセス価値に関する事例を紹介させてください。
【nano banana pro AI漫画 画像生成入門 完全初心者向け！】 https://www.amazon.co.jp/dp/B0GFXVSS4T
この本を書くまで、実は、私は一度もNanoBananaProを触ったことがありませんでした。
でも、それで良いと思っていました。
「NanoBananaProを全く触ったことがない人」が、それは何なのかを調べるところから始まり、よくわからないまま使ってみて、途中でつまづいたり、よくわからない画像を生成してみたり……。
「NanoBananaProって何ですか？」という状態から始まって、最後はAI漫画まで書けてしまう。
この「全く無知の素人がなんとかNanoBananaProを使えるようになるプロセスの体験」にこそ価値があると私は考えています。
世にあるNanoBananaPro関連の本の多くは「調べれば分かる知識」を詰め込んだ本です。
でも、繰り返しになりますが、調べれば分かることは、もう価値がないのです。
だってAIに聞けば全部わかるから。
でも、
「あなたの体験」
「あなたが感じたこと」
「あなたができるようになるまでのプロセス」。
そこには価値があります。
それは、まだAIではアウトプットできないことだからです。
「渋谷と魚とお酒と実家のネコの写真を統合したらとんでもない写真ができあがって面白かった」というエピソードは、絶対に「あおい」からしか出てきません。
（ネタ元の詳細は、ぜひ著書をご覧ください！）
矛盾したようなことを言いますが、これからは、いかにAIライティングを駆使しながらも、そこに「AIでは書けないこと」を盛り込むかがカギになります。
世界に1人しかいない「あなた」が実際に体験・経験したこと、それで実際どう感じたか、どう考察したか、を骨子に盛り込むことがとにかく重要です。
失敗体験でも良いのです。
あなたの経験をふんだんに盛り込んだ世界に1冊しかない本を作ろうではありませんか。
骨子作りを助ける考え方：MECEとロジカルシンキング
骨子を作る上で、最低限のロジカルシンキングの概念は持っておいた方が良いです。
MECEについては先ほど説明しましたが、これはKindle本の構成においても重要です。
各章・各節で言うことが重複すると、読者は「また同じ話か」と感じ、離脱しやすくなります。
逆にモレがあると、読者は「あれ、あの話はどこにあるんだろう」と疑問を持ちます。
ロジカルシンキングで最も有名な書籍は、バーバラ・ミントの「考える技術・書く技術」ですが、少しとっつきにくいです。
入門として読みやすいのは「入門 考える技術・書く技術 日本人のロジカルシンキング実践法（山崎康司 著）」です。
中古で数百円程度で手に入りますので、骨子作りに行き詰まった方はぜひ。
また、思考の質を高める上で私が参考にしている動画も紹介しておきます。
スタートアップ支援の第一人者、東京大学FoundXの馬田隆明氏による思考のバイブル的な動画です。
無料で見ることができます。
https://www.youtube.com/watch?v=bbpjEWzQVng
こちらの動画も、構造化、MECEについてかなりわかりやすく説明をしています。
構造化についてはこの動画を見るだけでOKかもしれません。
AIライティングは手段であって目的ではない
さて、これで事前準備が揃いました。
①「あなた（著者）の設定」：パーパスを含む深い自己定義
②「あなたの文体」：秘伝のタレを育てる
③「本の骨子」：MECEを意識した構成設計
この3つが揃った状態で、ようやくAIライティングによる執筆に進みます。
最後に、この章で一番伝えたかったことを一言でまとめます。
AIを使うことは目的ではありません。
自分の体験を、最短距離で市場に届けるための手段としてAIを使う。
どうかそのことを忘れないようにしてください。
あなたの体験という「唯一無二の価値」を、AIという「最速の翻訳機」で市場に届ける。
この掛け算は、後発組のKindle作家が大きな成果を目指すうえで、再現性の高い戦略の一つだと私は思います。
次の章では、いよいよ具体的なAIの使い方をお伝えしていきます！
追記：文体ルールをAIに保存しておく方法
私が最近よく使っているのは、「自分の文体ルールをAI側に持たせておく」という方法です。
Claudeではプロジェクト機能や文体メモのような形で管理できますし、他のAIでも、専用チャット、カスタム指示、プロジェクト設定のような場所に保存しておけば、近いことができます。
重要なのは、機能名ではありません。
「自分の文章の癖」
「読者との距離感」
「一文の長さ」
「使わない表現」
「よく使う言い回し」
こうしたルールを、毎回ゼロから説明しなくていい状態を作ることです。
ここでは、私が使っているClaudeの機能を例に説明します。
ただし、画面や機能名は変わる可能性があります。
手順そのものより、「文体ルールを保存してAIに参照させる」という考え方を覚えてください。
まずは『プロジェクト』っていう箱を作る
添付の画像、見てもらえますか。
以下は、私が使っている環境での一例です。
画面の名前やボタンの位置は変わる可能性があります。
使っているAIに「文体ルールを保存して、毎回の執筆で参照できる場所はありますか？」と聞いてみてください。
その機能が、ここで言う「作業部屋」にあたります。
左側のメニューに「Projects」ってボタン、ありますよね。それをポチッと押すだけです。
あ、ちなみにこれはClaudeのデスクトップアプリの「Cowork」です。
Claudeチャットに「デスクトップアプリをインストールしたいんだけど」って打って貰えれば方法はわかります。
で、押したら「新しいプロジェクトを作る」って画面に行けるので、好きな名前をつけます。
私は「あおいのKindle出版」って名前にしてます。
あなたも、ブログ用なら「ブログ下書き」とか、note用なら「note執筆」とか、わかりやすい名前でOK。
これで、あなた専用の「作業部屋」が一部屋できました。
この部屋の中だけで、あなたの文体がずっと保存される仕組みです。
他の作業には干渉しない。
自分の書き方を守った静かな書斎が、AIの中にひとつできる感じ。
実際のあおいのプロジェクト画面はこんな感じです。
次に、あなたの文章をAIに渡す
ここが一番大事なところ。
AIに「私の文体はこう」って教えるには、やり方が2つあります。
どっちでも動くので、やりやすいほうで大丈夫。
ひとつ目は、実物の文章を放り込むやり方。
過去に書いたブログ、Kindleの原稿、noteの記事、なんでもいいです。
あなたが「これぞ自分のトーン」って思う文章を、ファイルごと、さっき作った部屋にドラッグ&ドロップで入れる。
これが一番早いんですよ。
自分で文体を説明しようとすると意外と難しいんですけど、実物を渡せばAIが勝手に分析してくれる。
「あ、この人、一文が短くて、自虐が多くて、語尾がくだけてて…」って、読み取ってくれる。
ふたつ目は、手打ちで説明するやり方。
「私の文章は短文が多くて、関西弁をたまに混ぜて、自虐を入れるのが癖で…」みたいに、自分の文体を文字で伝えるだけ。
過去の文章データがない人は、こっちでもちゃんと動きます。
で、どっちでもいいから一回渡したら、AIにこう打ち込んでください。
「このトーンを『SKILL.md』っていう名前のファイルにまとめて、このプロジェクトに保存しといて」
本当にこれだけです。
AIが勝手に、あなたの文体を要約したファイルを作って、プロジェクトの中に置いといてくれます。
あなたは何も書かなくていい。
コピペも、設定画面もいじらない。
お願いするだけ。
次からどうなるか
ここからが便利。
次にそのプロジェクトを開いて「ブログ書いて」って頼むとするじゃないですか。
設定しておくと、執筆時にAIがその文体ルールを参照しやすくなります。
「あ、この人の文体は短文で、自虐好きで、箇条書き嫌いね、了解」って、全部わかった状態から書き始める。
毎回ゼロから文体を説明する手間を減らせます。
あなたはただ「○○について書いて」って言うだけで、あなたの文体で、あなたの文章が出てくる。
ただし、やっぱり「○○について書いて」は、箇条書きくらいでいいから、自分で考えないとだめ。
なんだけど、逆に言えば箇条書きでいいから、作った骨子（概要）どんどん放り込んでいけば、あなたの文体で、どんどん執筆が進む。
ノウハウ系のKindle本はこの機能で作成してます。
SKILL.mdが便利なのは「ちょっと文章違うな」と思ったら「このルールもプロジェクトに追加して」ってお願いしたら、ルールをチューニングできるのですよね。
これもとっても便利です。
追記：1本の会話で、テーマ相談から執筆まで進める方法
もう1つ、最近私が実践している手法を公開します。
それは「次作の本のテーマ相談から執筆まで、Claudeチャットで一気に書き切る」方法です。
先ほど紹介したSKILL.md方式は、文体を保存して効率よく量産するのに向いています。ノウハウ系の本を書く時は、あの方法がとても便利。
でも、エッセイ寄りの本とか、自分の体験を軸にした本を書く時は、ちょっと事情が違うんですよね。
私は最近、こっちの方法で書くことが増えてきました。
実際に、最新刊の「Claudeを使って1日でKindle出版！」はこの方法で書いています。
どういうやり方か
やることはシンプルです。
AIとの1つの会話スレッドを開いて、そこで相談から執筆まで進めます。
本当に全部です。
「次の本、何書こうかな？」っていう相談から始めて、 テーマを決めて、 骨子を作って、 1章ずつ書いていく。
全部、同じチャットの中で。
別のツールに移動しない。
別のチャットに引っ越さない。
1本のチャットで、相談から完成まで一気通貫で走り切る。
具体的にどう進めるか
私の場合はこんな流れです。
私の場合は、KDPの売上傾向を、個人情報やアカウント情報が入らない形に整理してAIに渡します。
スクリーンショットを使う場合も、表示名、口座情報、個人情報、不要な管理画面情報は必ず隠してください。
大事なのは、生データをそのまま渡すことではありません。
「どの本が伸びているか」「どのジャンルに反応があるか」をAIと一緒に整理することです。
「この売上データ見て、次はどんなテーマの本がいいと思う？」って聞く。
すると、Claudeが売上の傾向を分析して「このジャンルが伸びてますね」とか提案してくれる。
ここからディスカッションが始まります。
「でもさ、このテーマって既出の本めっちゃあるやん？」
「じゃあ、あおいが敢えてこのテーマで出す価値って何だと思う？」
みたいなやりとりを、結構長くやります。
テーマが決まったら、次は骨子。
「こういう章立てでどう？」
「いや、2章と3章の順番逆のほうがいいかも」とか、構成を一緒に練っていく。
骨子が固まったら「じゃあ、はじめに、から書いて」って頼む。
1章書いてもらって、気になるところがあったら「ここ、もうちょっとこうしたい」って修正を入れる。
OKなら次の章へ。
これを繰り返して、最終章まで書き切る。
途中で「あ、そういえばこんなスクショもあるんだけど」って画像を貼ったり、 「メルマガでこんな質問もらったんだけど、これも本に入れたい」ってテキストを貼り付けたりもします。
するとClaudeが「じゃあ第2章のこの部分に組み込みましょうか」って提案してくれる。
本当に、相談相手と一緒に本を作ってる感覚です。
なぜこの方法がいいのか
一番大きいメリットは「なぜこの本を書くことにしたのか」の文脈が、そのまま本文に反映されることです。
例えば、最初のディスカッションで「凡人戦略で行くしかないよね」って話をしたとします。
その「凡人」というキーワードが、Claudeの中にずっと残ってるんですよ。
だから第1章でも第5章でも、ブレずに「凡人の戦い方」というトーンで書いてくれる。
これが別のチャットに移すと「あの時なんて話したっけ？」が発生する。
同じチャットなら、文脈ごと全部残ってる。
もう1つ。
途中で方針変更しても、変更の経緯をClaudeが全部覚えてくれています。
私は今回の本でも
「Brainへの露骨な誘導はやめよう」
「節番号はなしにしよう」
「表紙の作り方も章に入れよう」って、途中で何回も修正しました。
1つの会話内で進めると、それまでの相談の流れを本文に反映しやすくなります。
そのため、テーマや主張のブレを減らしやすくなります。
それから、スクショを貼りながら相談できるのも大きいです。
売上データを見せて「どのジャンルが伸びてる？」って聞いたり、 他の人のレビューを貼って「この指摘、どう思う？」って相談したり。
ここで得た気づきが、そのまま本の説得力になるんですよね。
あと、これはエッセイ系の本を書く人に特に伝えたいんですが、 自分の過去の体験とか、思い出とか、感情の動きを、ジャーナリングみたいにチャットに書き出していくことができるんです。
「あの時こんなことがあって、こう感じて…」って語ったことを、Claudeが整理して骨子にまとめてくれる。
これ、自分一人でやるとなかなかうまく構造化できないんですけど、AIが壁打ち相手になってくれると、スルスル形になっていきます。
「試してみました」系の本を書く時もこの方法が向いてます。
Claudeで色々試しながら、そのやりとり自体を後から「Kindle用の文章」に仕立て直してもらえるので。
実験ログがそのまま原稿になる感覚です。
SKILL.md方式との使い分け
じゃあ、SKILL.md方式と、チャット一気通貫方式、どう使い分けるのか。
私なりの基準を書いておきます。
SKILL.md方式が向いているのは、ノウハウ系・ハウツー系の本です。
文体ルールが保存されているので、骨子を放り込めばどんどん書ける。
同じプロジェクトの中で何冊でも書けるから、シリーズものの量産にも強い。
ただし、文体が安定する反面、オリジナリティの濃度がちょっと下がる感覚があります。
効率は最高。
でも「自分の言葉」の密度は、少し薄まる。
チャット一気通貫方式が向いているのは、エッセイ系・体験記系の本です。
相談から執筆までの文脈がまるごと残るので、著者の感情や温度感がそのまま文章に乗る。
ディスカッションの中で出てきた言葉が、そのまま本文のキーフレーズになることもある。
チャット一気通貫方式では、SKILL.mdのように文体ルールが保存されないため、チャットの最初に文体を共有する必要があります。
また、長編では前半の文脈が薄れたり、ツール側の上限に当たったりすることがあります。
その場合は、途中で要約を作らせ、新しい会話に引き継ぎましょう。
まとめると、こんな感じです。
SKILL.md方式は「効率と安定の量産型」。
チャット一気通貫方式は「文脈と感情を活かすオーダーメイド型」。
どっちが正解ということではなくて、書く本の性格に合わせて選ぶのがいいと思います。
私は両方使い分けています。
ちなみに、文体のmdファイルをチャットの冒頭に貼り付けてから一気通貫で書く、っていうハイブリッドもできます。
私は最近これが一番多いかもしれない。
いいとこ取りですね。
参考までに、百聞は一見に如かずなので「Kindle出版始めたら書く副業だけで1年で年収500万増えた私の話」を一番最初にClaudeに相談した時のやり取り、スクショで貼りますね。
最初はタイトルも全然違ったんですよ。
Claudeと相談しながら、このタイトルに落ち着きました。
ちなみに私のClaudeは私に引っ張られて関西弁になっています（笑）
こんな感じで、Claudeはなかなか優秀な壁打ち相手になってくれます。
是非、参考にしていただければ！