フェレットAIチャンネル

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。

毎朝の記録は、メールでも届けています。

フェレット先輩のAI活用ログラジオ

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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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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。

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今回は、𝕏のリプ1本が12,000回表示されて、同じ週の記事7本の合計460回を大きく超えた話です。

・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：リプ1本と記事7本の表示を比べた

この回で話した内容

❶ 10月15日の朝6時18分に送ったリプが、12,000回表示されました。これまでの最高です

❷ 同じ週の𝕏の記事は7本で、合わせて460回でした

❸ ただ、12,000回の日に認証済みの人へ届いたのは5%だけ。ふだんは20〜40%なのです

❹ 2週前のいちばんは1,600回で、プロフィールへのアクセスは0。今回は14人が見に来てくれました

❺ 相手の投稿から9分後に送った回と23分後に送った回を、元の投稿の表示と比べてみたら、割合はほとんど変わりませんでした

数字が大きいときほど、誰に届いたのかの中身まで見ることにしています。

リプには、自分の体験をひとつ入れて送っていきますね。

毎朝の記録は、メールでも届けています。

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今回は、63本出して再生0だったSpotifyを、公開までAIに任せた話です。

・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：Spotifyの入力から公開まで、AIに任せた

この回で話した内容

❶ 8月16日から2か月、Spotifyに63本出してきました。再生数は0です

❷ 音声を出しているいちばんの目的は、記事を作ることなんですよね。喋った音声をAIが文字起こしして、下書きを書いてもらっています

❸ 昨日までは、タイトル選びも説明文の確認も公開も自分でやっていました。今日から、音声・タイトル・説明文の入力から公開まで、AIに任せています

❹ つまずいたのは、音声を入れる道具の上限が1回10MBだったこと。直近10本のうち5本が超えていたのですが、48kbpsに縮めたら10.7MBが7.7MBになり、聞き比べても違いはわからなかったのです

❺ 「𝕏に止められた」とAIが報告してきたのは、実は画面の外を押していただけでした

反応のない場所ほど、AIに丸ごと渡しやすいのです。

自分の手は、読まれる場所に使っていきますね。

【お知らせ】

この音声から記事までの手順を使ってみたい先行メンバーを、3人募集しています。（締め切りは今日、10月18日）

質問だけでも大歓迎です。お気軽に聞いてください。

https://x.com/ferettosenior/status/2109062617608392704

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今回は、毎日いちばん面倒だった𝕏の記事の手直しを、AIに任せた話です。

・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：𝕏の記事の入力をAIに任せたら、1分49秒だった

この回で話した内容

❶ 10月15日の夕方、𝕏の記事のタイトルと本文を、Claudeの内蔵ブラウザで入れてもらいました。𝕏の記事は1分49秒、Substackは47秒

❷ 見出し11本・太字・箇条書き・塊の中の改行まで、手直しはゼロでした

❸ これまでは見出しの記号や太字のアスタリスクを手で消していて、𝕏とSubstackで毎日20分ほどかかっていたのです

❹ 8月18日にも同じことを試して、編集しづらくてコピペに戻していたんですよね。違いは、本文をまとめて貼ったこと

❺ カバー画像はまだ入れられません。いまはClaude in Chromeで試しているところです

一度あきらめたやり方でも、やり方を変えると通ることがあります。

いちばん面倒な作業から任せると、効き目が大きいですね。

【お知らせ】

この音声から記事までの手順を使ってみたい先行メンバーを、3人募集しています。（締め切りは10月18日）

質問でもなんでも、お気軽に聞いてください。

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今回は、ChatGPTの契約をやめても、画像にだけは使い続けている話です。

・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：同じ仕事を3つのAIで比べて、残ったのは画像だけ

この回で話した内容

❶ 10月4日の夜、Claude Codeのチャットの中から、ChatGPTのLuna・Sol・Astraを呼べるようにしました

❷ 10月5日から6日にかけて、リプの文面をLunaに書かせてみたものの、回りくどくて自分語りの多い文章に

❸ 画像は同じ依頼を3つに出して、断然Lunaがよかったのです。webpにすると、サイズはおよそ10分の1になりました

❹ ChatGPTの契約は10月14日で切れましたが、カバー画像は無料の枠でも作れています

❺ note用の画像がしょぼかった原因をAIに聞いたら、Lunaではなく、Solで作られていたことがわかりました

文章はClaude、画像はChatGPT。

窓口はひとつのまま、中身だけ使い分けています。

【お知らせ】

この音声から記事までの手順を使ってみたい先行メンバーを、3人募集しています（10月18日まで）

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今回は、𝕏からSubstackへ、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：小さくても、0が1に変わった数字

この回で話した内容

❶ 10月11日の週次分析で、Substackのトラフィック画面を見ると、twitter.comの行に初めて登録者1人が付いていました

❷ 𝕏から見に来てくれたのは5回と5人。10月5日の回では「6人とも𝕏から来ていなかった」と話していたのです

❸ Substackのノートで声をかけた23人からの登録は、まだ0人です

❹ 登録者は6人から13人に、Substackの記事の閲覧は週8回から21回に増えました

❺ 同じ週、𝕏の認証済みフォロワーも52人から119人に増えていて、次の日曜の週次分析では2人目が来るかを確認する予定です

たった1人ですが、0と1では向きが違います。

数字を取っていなかったら、気づけなかった1人でした。

【お知らせ】

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今回は、𝕏の記事の表示回数を並べて、伸びた題材と伸びなかった題材を確認した話です。

・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：伸びるのは、読む人が自分と比べられる数字の話

この回で話した内容

❶ 10月11日の週次分析で、10月3日〜9日の𝕏の記事を並べてみると、いちばん多かったのは初コラムの2,892回です

❷ 毎朝の記事では「職種で探した34人」が854回。低かったのは10月7日〜9日の3本で「岩爺の数珠」は73回でした

❸ 伸びた4本は、どれも題に「前と後」「AとB」の比べる数字入り。伸びなかった3本は、AIオフィスの仕組みを変えた話です

❹ 数字が入っていればいい、ではありませんでした。ルールの9,404字の記事は、数字入りでも112回だったのです

❺ 10月12日から、題材と骨組みを「数字＋比較」に寄せることにしました。仕組みの話は、数字の答えと絡ませて出していきます

読む人が、自分の数字と比べられるかどうか。

これはまだ推測ですが、伸びた記事に共通していたことです。

なんでもそうですが「並べてみないと、何が効いているのかわからない」んですよね。

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今回は、こちらからフォローしにいった214人のうち、何人が返してくれたのかを確認した話です。

・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：フォロー返しの率は、拾う先の濃さで変わる

この回で話した内容

❶ 9月30日から、こちらからフォローしにいく作業を始めました。3日以上たった214人のうち、返してくれたのは69人（32%）です

❷ 最初の3日は43%。そのあとは28%・29%まで下がりました

❸ フォローする人はAIが探しています。拾う先が薄くなると、1日40人前後で打ち止めになってしまうのです

❹ 同じ週に増えたフォロワーさんは94人。自分からフォローしにいかなかったら、25人ほどしか増えていなかった計算になります

❺ 2〜3日はフォローのボタンもAIに任せてみましたが、垢BANのリスクを考えて、10月10日から自分で押しています

フォロー返しの率は、拾う先が濃いほど高くなる。

これはまだ推測ですが、数字を取ってみて初めて見えてきたことです。

なんでもそうですが「数字を取らないと、何もわからない」ことがよく分かりました。

【お知らせ】

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