フェレットAIチャンネル

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By フェレット先輩|AI活用ログBusiness
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フェレットAIチャンネル episodes

  • 【38人で1人→10日で4人】声をかけたその日に、Substackに登録が来た

    今回は、Substackで声をかけた人が、その日のうちに登録してくれるようになった話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:毎日3人への声かけは、登録につながったか


    この回で話した内容

    ❶ 10月1日から、Substackのノートで毎日3人ずつコメントを送っています

    ❷ 最初の16日間は、38人に送って登録は1人でした

    ❸ 10月21日から26日の間に、声をかけたその日に4人が登録してくれました

    ❹ 声をかけていない人も、ノートから1人登録してくれました

    ❺ フォロー返しは73%から29%に下がりましたが、見ているのは登録だけです


    登録してくれた人は、みんな返信をくれた人でした。

    具体的な使い方を書くと、返信が返ってきやすいですね。


    毎朝の記録は、メールでも届けています。

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    15 min
  • 【64分】公開ボタンをAIに渡したら、収録から4つの媒体に全部出るまで

    今回は、公開ボタンをAIに渡したら、収録から4つの媒体に全部出るまで64分だった話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:公開までAIに任せたら、何が変わったか


    この回で話した内容

    ❶ 10月18日から、Spotify・𝕏の記事・noteは公開ボタンまでAIに任せました

    ❷ 前は、Substackと𝕏の記事を手で直すだけで毎日20分かかっていました

    ❸ 初日は、説明欄に逆さまに入った文章を、AIが公開の手前で見つけました

    ❹ 10月20日は、AIの見張り役に公開を止められ、一言添える形にしました

    ❺ 手元に残したのは、Substackの仕上げと引用ポスト・引用リスタックです


    任せられたのは、押す前に読み直す場所と、一言で通す場所を作ったからでした。

    毎日同じことをしていないか、探してみるといいですね。


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    17 min
  • 【これまでの最高】同じ人に7本送って、1本だけ16,307回見られたリプの中身

    今回は、𝕏で1本だけ16,307回見られたリプの話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:いちばん伸びたリプに、何を書いていたか


    この回で話した内容

    ❶ 同じ人に7本送ったリプのうち、1本だけが16,307回見られました

    ❷ 中身は、PCのバックアップが止まったときにAIの説明が間違っていた話でした

    ❸ リプからプロフィールを見に来てくれた人は10人いました

    ❹ 自分のサイトの話を書いたリプも、3本とも300回を超えました

    ❺ 10月25日から、リプのネタは新しい一次データから使うと決めました


    伸びたのは、どれも自分の家でいま起きている話でした。

    リプ欄の表示は収益化には入りませんが、知ってもらう入り口にはなっていますね。


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    20 min
  • 【1週で外れた】数字を入れた7本は、どれも100回に届かなかった

    今回は、𝕏の記事に数字を入れても伸びなかった話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:先週の自分の結論が、1週で外れたとき


    この回で話した内容

    ❶ 854回・408回・295回と伸びた記事には、比べる数字が入っていました

    ❷ 10月11日から7本ともタイトルに数字を入れたら、38回から96回で、100回を超えた記事は0本でした

    ❸ 記事に引用ポストを付けたら、7本の合計は460回から521回へ13%増えました

    ❹ 361回見られた募集のポストは、同じ1本を1週間毎日引用し続けていました

    ❺ 今週は𝕏の画像を、数字をたくさん並べていた前の形に戻して試します


    数字を入れれば伸びる、わけではありませんでした。

    1週に1つずつ変えないと、何が効いたかは分かりません。


    毎朝の記録は、メールでも届けています。

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    17 min
  • 【10時間】AIはずっと、ぼくの返事を待っていた

    今回は、AIが許可を待ったまま10時間止まっていて、誰も気づかなかった話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:AIに任せた仕事が、静かに止まっていたとき


    この回で話した内容

    ❶ 朝5時半のSubstackのノートの声かけを忘れてばかりだったので、夜19時半へ移すようAIに頼みました

    ❷ AIは予約を書き換える許可を待ったまま、10月22日の夜8時から翌朝6時まで止まっていました

    ❸ アプリのアップデートで再起動しようとしたら「2件のセッションが作業中」と出て、初めて見つかりました

    ❹ 朝4時の報告に「止まっているセッション」の行を足したら、試しの1回目でその道具自体が許可待ちで止まりました

    ❺ AIが自分で許可を広げようとすると、自動モードの見張り役に止められます


    AIに任せた仕事は、止まっていても静かなまま。

    気づく仕組みは、気づけなかったときにしか作れません。


    毎朝の記録は、メールでも届けています。

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    16 min
  • 【12か所】noteの太字が、1か月ずっと効いていなかった

    今回は、noteの太字が1か月で12か所効いていなかったことに気づいた話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:見えていなかったミスを、AIに数えてもらった結果


    この回で話した内容

    ❶ 10月10日の記事で、noteの一番上に太字の記号が残っているのに気づきました

    ❷ AIに過去の分を全部見てもらうと、9月13日〜10月6日の7本と当日の5か所、合わせて12か所でした

    ❸ 原因はカギ括弧と%。記号のすぐ外側に「**」があると、noteは太字にしてくれません

    ❹ 同じ日に「と」の前の読点をやめてと言ったのですが、前に言ったときは記録されていませんでした

    ❺ 出す前に検索するチェックを足したら、その後の2週間で引っかかった2回はどちらも出す前に直りました


    見えていないミスは、数えるまでないのと同じ。

    言ったことは、記録しないと次に渡りません。


    毎朝の記録は、メールでも届けています。

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    22 min
  • 【3人と2人】先行メンバーを募集したら、ぼくには見えなかった面倒が見つかった

    今回は、10月11日に出した先行メンバーの募集に、何人来たかの話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:記事100本まで待つのをやめて、その日に募集を出した結果


    この回で話した内容

    ❶ 軍配の診断は「P0:打席前」でした。記事100本がそろう12月中旬まで待つのをやめて、10月11日に募集を出しました

    ❷ 3人募集して、手が挙がったのは2人。1人目はSubstackのチャットから、2人目は𝕏から来ました

    ❸ 朝の募集ポストは361回で、その週の記事のどれよりも多かったんですが、夜のお知らせ5本は45〜82回でした

    ❹ AIが最初に出した手順書はターミナル版で、アプリで進める版に書き直しました

    ❺ 1人目の方の感想で、Substackで直してClaudeに戻す往復が面倒だとわかり、チャットで直せるようにしました


    1人でも使ってくれれば、直す所は見つかります。

    待つより、先に出したほうが早い。


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    23 min
  • 【0か所と25か所】毎日の仕事をスキルにしたら、まっさらなAIは改行を取りこぼした

    今回は、毎日の作業をスキルに切り出して、まっさらなAIで試運転した話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:オフィスの外に出したら、何を取りこぼしたか


    この回で話した内容

    ❶ 音声1本から4媒体へ出す流れを、10月11日にAIオフィスなしで動くスキルに切り出しました

    ❷ 改行チェックの道具にかけると、ぼくの完成形は0か所、スキルの初稿は25か所でした

    ❸ 「気をつけて」と書いても効かず、冒頭に【厳禁】の節と照合表の道具を足しました

    ❹ 直すたびに、まちがいの種類が変わっていく(足し算 → 向きと期間 → 推測を断定に)

    ❺ 照合の道具に向き・理由・期間を足したら、確かめる行は4行から21行に増えました


    自分の直しは、自分のフォルダの中でしか生きていません。

    渡すなら、直しの中身ごと渡す。


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    24 min
  • 【35%と30%】フォローのボタンをAIに任せて3日、自分に戻した理由

    今回は、𝕏のフォローのボタンをAIに押してもらって、3日で自分に戻した話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:AIが押した回と、自分で押した回のフォロー返しを比べた


    この回で話した内容

    ❶ 10月8日から、予約タスク「フォロー係」にフォローのボタンを押してもらいました。1回8人、3日で5回、40人です

    ❷ 10月18日に数えたら、AIが押した40人のうち返ってきたのは14人で35%。自分で押した187人は56人で30%でした

    ❸ 率の差はほぼありませんでした。それでも10月10日に、押すのは自分に戻しています

    ❹ 戻した理由は、垢BANのリスク。イケハヤさんの教材で「自動フォローはやらない」という話を見たことがきっかけです

    ❺ 時間がかかっていたのは、押すことではなく探すこと。探すのはAIのまま、いまは8人ずつのリンクを押しています


    押すことは、AIでも人でも結果は変わりませんでした。

    任せるのは探すまで。

    押すのは自分にしました。


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    18 min
  • 【38人と1人】声をかけ続けて、初めて登録が来た週

    今回は、Substackで38人に声をかけて、初めて1人が登録してくれた話です。


    ・発信の型:学習ログ型(AI関連の教材・ツールを実際に買って試した記録)

    ・今回のテーマ:声かけで来た登録と、自分のノートから来た登録を並べた


    この回で話した内容

    ❶ 10月1日から、Substackのノートで毎朝3人に声をかけています。通算38人で、返信は27人、フォロー返しは23人でした

    ❷ 38人目の方が、初めて登録してくれました。返信は「差分を毎回残している、と聞いてうれしくなりました」でした

    ❸ 同じ週に、登録者は8人から15人へ。増えた7人のうち5人はノート経由で、𝕏からは1人のままです

    ❹ 自分のノートは1週間で22本、いいねは82。いちばん反応があったのは、朝の起床ノートでした

    ❺ 記事の閲覧は21回から52回へ。開封率も、0%の日がなくなりました


    声かけは、つながりを作る仕事。

    登録を運んでいるのは、自分のノートでした。

    どちらもやめずに、毎週数えていきますね。


    毎朝の記録は、メールでも届けています。

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    17 min

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