ギド＠AIプロンプトGPTsクリエイター 完了条件は、最終の成果物もそうですが、 途中で、これだけは、やって欲しいものとかもあれば記述する項目を想定しています。 --- 例えば、ブログ作成という最成果物の場合。 ## 最終成果物 ・ブログ ## 中間成果物 ・ペルソナの確定 ・見出し作成 ・見出しごとに本文作成

ゲームの速報ニュースを見つけて、誰よりも速く完成された記事を生成する最強の自動記事製造マシンが手に入れたいなら、このプロンプトを試してみて。 ``` { "システム名": "ゲーム特化SEO記事生成エージェント", "目的": \[

言語問題を「検収設計」にひっくり返す転換点におもわず唸りました。

「AIの出力に責任を持つのは誰か？」 この問いは、プロンプトを扱う人に対して投げかけられている。 カスタムインストラクションの危険性とは、「自分が気づかぬうちにAIの方向性を決めている」という無自覚な権限。 AIは命令に忠実だが、それが正しいとは限らない。

言葉は文脈で色を変える。本来の意味と違っても、比喩として使えば理解がぐっと早くなることがある。 要は、意図を持って使い分けられるか否かだ。

AIに仕事を任せるということは「自転車にギアをつける」ようなもの。全部を自動にするわけじゃない。でも上り坂は軽くなる。要は、何をペダルで、何をギアでこなすかの設計力。丸投げするほど乗り心地は悪くなる。一緒に漕げる仕組みを整える、それがAI時代の仕事設計となる。

マルチエージェント設計で起きがちな「断片っぽい最終文」。これは中継の語り口がそのまま最終稿に移る「スタイル汚染」が原因。だから途中は文章にせず構造化データで渡すのが有効。最終の書き手は一人に固定し、仕上げ用の層を設けると文章のつながりが自然となる。

このプロンプトの価値は、具体に落ちるように設計されてること。 止血→定量→層別→優先度→対策の流れがデータ構造化されていて、議論が「実行可能な設計」で終わる。 つまり、「やったつもり」で終わらない。

優れたプロンプト＝上手な指示文とはならない。本質はむしろ「自分がどんな思考をAIに任せたいか」の見極め力。要素還元・システム思考・複雑性の許容・価値観の問い直し。プロンプトの精度は、その人の「思考の段階」をそのまま映す。自分の問い方こそが最大のスキルになる。

カミングスーーーン

無料開放で喜ぶ前に知っておきたいのは「プロジェクト＝単なるフォルダ」じゃないということ。 ChatGPTの記憶（メモリー）も分けて運用できるのが最大のポイント。 つまり、ビジネスAとBで全く別の文脈を学習させられる。

「AIにはこれができないから人間がやるべき」という議論の本質は、技術ではなく不安のコントロールにある。 実際には、何が残るかより、「不確実性をどう受け入れるか」が人間側の課題。テクノロジーの話をしているようで、ほとんどの議論は「心の話」になっているのが、このテーマの面白さ。

GitHub Actionsで絵本自動生成。しかも既存アクションだけで実現できて、SecretsでLLMとも接続済み。これだけでノーコードAI運用の超良い教材。LLM＋GitHub＝コードを書くAIではなく、コードで動かすAIへ。この視点の転換が、AI活用の段階をより高める。

プロンプト設計で忘れられがちなのが「思考の階層性」。 人は自然に短期的なアウトプット（段落や図）、中期的な枠組み（目次や計画）、長期的な基準（ゴールや条件）を行き来している。 しかし、AIは指示がなければどの粒度で答えるか混乱しがちだ。 Telos

IPEMは単なるAI活用術ではなく、思考の再構築ツールとなる。 「記憶→推論→構造化→評価」の循環は、まさに人間の思考のモデル化。 AIに学ばせるのではなく、人間の思考モデルをAIに模倣させるプロンプト設計。これこそがノーコードAI開発の本質だと感じる。

問いは「武器」にも「壁」にもなる。AIが出してくる答えは、問いが浅ければ答えも表面的にしかならない。逆に深い問いを投げれば、思考の深さそのものが差別化になる。つまり、問いの質がそのまま人の知性の深さを映し出すということ。

顧客・現場・経営のKPIを並列で見ると「トレードオフの調整」に意識が行きがち。でも一段抽象化すると、これは三層の時間軸を束ねる設計となる。顧客＝現在、現場＝近未来、経営＝長期。重み合成は「どの時間を優先するか」の意思表示に等しい。

IF化が強い理由は「精度が上がるから」だけじゃない。 逆に言えば、「IF化できない問い」は、そもそも実行・検証・再現が難しい曖昧な問い。 AIのためでなく、自分たちのために、問いを構造化する。 これによりプロンプトは、AIを動かす道具である前に、仕事の解像度を上げるためのツールとなる。

AIに「委ねる」ことは、コントロールを失うことではない。むしろ、自分が何を担い、どこまで任せるかを決める主体性の確認。全てを抱え込むよりも、役割分担をデザインする。その選択が、AIを単なる効率化ツールから、思考の伴走者へと変える。