ChatGPTに経験を話すことで、note記事の土台はかなり作りやすくなりました。
旅行の記録を話す。
足りないところを質問してもらう。
記事の流れを作ってもらう。
サムネイル画像も作る。
最後に自分でnoteに投稿する。
この流れは、かなり使えます。
実際に、43都道府県の旅行経験をChatGPTに話したことで、旅行記録が記事ネタとして整理できるようになりました。
年齢別の旅先。
ホテル滞在型の家族旅行。
旅育として残したい体験。
旅費の工夫につながる話。
ポイントやふるさと納税と組み合わせられそうな記事。
ただの思い出だと思っていたものが、発信の素材になる。
これは、かなり大きな発見でした。
でも、記事が増えてくると、別の問題が出てきました。
ChatGPTで記事は作れる。でも、毎回の引き継ぎが重い
ChatGPTで記事を作る時、同じチャットでずっとやり取りしていれば、前提はだんだん溜まっていきます。
この発信では、どういう言葉を使うのか。
どういう温度感で書くのか。
旅行記事だけれど、ただの観光紹介にはしないこと。
実際に話した体験をもとに書くこと。
必要な最新情報は、確認しながら足していくこと。
画像はどんな雰囲気にするのか。
noteにどう投稿するのか。
そういう前提が、チャットの中に残っていきます。
でも、同じチャットを使い続けていると、だんだん重くなります。
画像生成だけ別チャットでやりたい。
新しい記事作成だけ別チャットに移したい。
別のテーマの相談は、別チャットに分けたい。
そう思って新しいチャットに移ると、今度は前提が消えます。
また最初から説明する必要がある。
「この発信ではこういう雰囲気で書いてください」
「これはただの観光紹介ではありません」
「私が話した体験をもとにしてください」
「サムネイルはこういうテイストが好きです」
「noteに投稿する時はこういう流れで進めています」
毎回、同じようなことを説明するのが地味に重い。
さらに、記事本文ができても、まだ作業は残ります。
サムネイル画像を作る。
画像を保存する。
noteにタイトルを入れる。
本文を貼る。
見出しを整える。
タグを入れる。
下書き保存する。
最後に自分で確認する。
記事の土台はAIで作れるようになった。
でも、記事づくり全体の流れは、まだ手作業が多い。
そこで、Codexを使って、どこまで半自動化できるのか試してみることにしました。
やりたかったのは、記事作成そのものの丸投げではない
最初に整理しておきたいのですが、私がやりたかったのは、AIに完全自動で記事を量産してもらうことではありません。
公開まで全部任せたいわけでもありません。
最後に読むのは自分。
違和感があれば直すのも自分。
公開するかどうかを決めるのも自分。
ここは、今後も人間がやる前提です。
ただ、その前の作業をもう少し減らしたかった。
たとえば、
記事の前提を読み込む。
既存記事の雰囲気を確認する。
過去に作った画像のテイストを参考にする。
次の記事の本文を作る。
サムネイル画像を作る。
画像をフォルダに保存する。
noteの下書き画面に入れる。
ハッシュタグ候補もまとめておく。
このあたりは、毎回かなり似た作業です。
だったら、ChatGPTでやっていた記事づくりの流れをメモ（MD）として残して、Codexに読ませれば、次の記事作成をかなり進められるのではないか。
そう思いました。
まず、ChatGPT側の流れをメモ（MD）にした
いきなりCodexに、
「いい感じにnote記事を作って」
と頼んでも、たぶんうまくいきません。
なので、まずはChatGPTでやっていた流れをメモ（MD）にしました。
ここでいうメモ（MD）は、手書きのメモではありません。
AIに引き継ぐためのテキストメモです。
何を前提にしているのか。
どんな体験を記事にするのか。
どんな流れで記事を作るのか。
画像はどんな雰囲気にするのか。
そういう情報を、次のAIにも読める形で残しておくものです。
大きく分けると、必要だったのはこの3つです。
1つ目は、体験の記録。
旅行なら、どこに行ったのか。
誰と行ったのか。
子どもが何歳くらいだったのか。
何が良かったのか。
何が大変だったのか。
今振り返ると、どんな記事にできそうなのか。
そういう記事の材料になる部分です。
2つ目は、記事作成の流れ。
いきなり完成原稿にするのではなく、足りない情報があれば質問してもらう。
体験をもとに構成を作る。
一般論だけにしない。
最後にnote記事として読める形に整える。
そういう、記事を作る時の流れです。
3つ目は、画像のテイスト。
サムネイル画像は、文章だけで説明するより、既存画像を見せた方が早いです。
この発信では、こういう雰囲気の画像を使っている。
文字は大きく読みやすくしたい。
かわいすぎるより、実験ログっぽさも残したい。
記事内容に合わせたサムネイルにしたい。
そういう前提を、メモ（MD）と既存画像で渡せるようにしました。
Codexに読ませて、note下書きまで進めてみた
そのうえで、Codexに材料を渡しました。
体験記録のメモ（MD）。
記事作成の流れのメモ（MD）。
画像テイストのメモ（MD）。
すでに作ったnote記事。
すでに作ったサムネイル画像。
そして、
「この前提で、次の記事をnoteの下書き保存まで進めてください」
という形で依頼しました。
結果として、思っていたより進められました。
記事本文を作る。
タイトルを入れる。
タグを考える。
サムネイル画像を作る。
画像をフォルダに保存する。
noteの下書きに入れる。
もちろん、すべてが一瞬で終わるわけではありません。
Codexに依頼してから、素材ができるまでには時間がかかります。
途中で確認が必要になることもあります。
ブラウザを開いてください、ログイン状態を確認してください、というような流れになることもあります。
それでも、全部を自分でコピペして、画像を保存して、noteに入れていくよりは、かなり作業がまとまりました。
何よりよかったのは、毎回ゼロから説明しなくてよくなったことです。
note下書きに入るところまで進むと、思ったより楽だった
今回やってみてよかったのは、本文がただ作られるだけではなかったことです。
noteの下書きに入れるところまで進めると、大見出し、小見出し、本文の流れが崩れにくい。
自分で全部コピーして、貼って、見出しを直して、余白を見て、また整える。
この作業がかなり減りました。
さらに、ハッシュタグ候補も記事の一番下にまとめてもらいました。
これが地味に便利でした。
noteに投稿する時、
「ハッシュタグ、何をつければいいんだろう」
と毎回少し迷います。
でも、記事内容に合わせた候補を出しておいてもらうと、そこから選ぶだけでよくなります。
記事本文。
見出し。
画像。
ハッシュタグ。
note下書き。
このあたりがまとまってくると、記事づくりの負担はかなり変わります。
ただし、サムネイル画像の設定だけは手作業にしました。
Codexが画像を作ってフォルダに保存するところまではできても、noteのサムネイル設定まで完全に任せるのは、私の環境では少し難しそうでした。
なので、
画像はCodexに作ってもらう。
フォルダに保存してもらう。
noteの下書きには本文やタグを入れてもらう。
サムネイルは自分で設定する。
最後にチェックして投稿する。
この分担が、今のところ一番現実的でした。
便利だったけれど、完全自動化ではない
使ってみて思ったのは、これは「完全自動化」というより、かなり実用的な半自動化だということです。
AIに任せる部分と、人間が見る部分を分ける。
ここが大事でした。
Codexには、下書き作成まで進めてもらう。
画像も作ってもらう。
フォルダに保存してもらう。
noteに入れられるところまで進めてもらう。
でも、最後は自分で見る。
タイトルはこのままでいいか。
本文に違和感はないか。
自分が話していないことが入っていないか。
サムネイル画像は記事と合っているか。
ハッシュタグはこの内容に合っているか。
公開していい状態か。
ここは、人間が確認した方がいいと思いました。
特に、体験ベースの記事の場合、AIがきれいに整えすぎることがあります。
読みやすくはなるけれど、自分の実感が薄くなる。
一般的な説明に寄る。
言っていないことが、それっぽく足される。
そういうこともあるので、最後の確認は必要です。
それでも、記事づくりの負担はかなり変わった
ChatGPTに話して記事を作る。
その流れをメモ（MD）にする。
既存記事や画像も一緒にCodexへ渡す。
次の記事は、Codexに下書き保存まで進めてもらう。
この流れができると、記事づくりの見え方が少し変わります。
毎回、白紙から始める感じではなくなる。
毎回、同じ説明を繰り返す感じでもなくなる。
「この発信ではこう書く」
「この画像テイストで作る」
「noteにはこう入れる」
「ハッシュタグは最後に候補をまとめる」
そういう前提を引き継ぎながら、次の記事に進めるようになります。
もちろん、最初にメモ（MD）を作る手間はあります。
既存記事や画像も必要です。
だから、最初の1記事目からいきなりやるより、まずはChatGPTで1〜2本記事を作ってからの方が向いていると思います。
でも、記事を何本か続けていきたいなら、この前提づくりはかなり効いてきます。
旅行やAI以外にも、使い道がありそうだと思った
今回試していて、少しワクワクしたのは、これは旅行記事やAI活用記事だけの話ではなさそうだと思ったことです。
私は今、旅行系の記事やAI活用系の記事を中心にnoteを書いています。
でも、仕組みとしては、他のテーマにも使えそうです。
たとえば、推し活。
好きなアイドルの活動を追いながら、感じたことを記録する。
応援したいYouTuberの動画を見て、気づいたことや魅力を記事にする。
Netflixで見た作品のレビューを、シリーズとして書いていく。
読んだ本、行った場所、試したサービスを記録していく。
興味があることを、ただ消費して終わらせるのではなく、記事として積み上げていく。
そのための流れを、一度作っておける。
そう考えると、かなりいろいろな使い方ができそうです。
もちろん、テーマによって確認することは変わります。
作品レビューならネタバレへの配慮が必要です。
推し活なら、事実確認や敬意のある書き方も大事です。
旅行なら、最新情報や料金、営業状況の確認が必要です。
でも、
経験や感想を記録する。
記事の型にする。
画像やタグも含めて下書きにする。
最後は自分で確認して出す。
この流れ自体は、いろいろな発信に広げられそうだと思いました。
これは、記事を増やすための仕組みづくりかもしれない
今回試してみて、Codexは「記事を書いてくれるAI」というより、記事づくりの流れを引き継いでくれる作業パートナーに近いと感じました。
ChatGPTで考える。
経験を話す。
記事にする。
画像も作る。
noteに投稿する。
この流れを、何度も繰り返せるようにする。
そのために、メモ（MD）を残し、既存記事を使い、画像の型を渡し、Codexに引き継いでいく。
これは、発信を続けるための仕組みづくりなのかもしれません。
AIで記事を作るというより、AIと一緒に発信の型を作る。
その感覚に近いです。
まとめ
ChatGPTに経験を話すことで、note記事の土台は作りやすくなりました。
でも、記事が増えてくると、
前提を毎回説明すること。
チャットが重くなること。
画像生成やnote投入が手作業で残ること。
そういう別の手間が出てきます。
そこで、ChatGPTで作っていた記事づくりの流れをメモ（MD）にして、既存記事や既存画像と一緒にCodexへ渡してみました。
結果として、noteの下書き保存まで半自動で進めることができました。
時間はかかります。
確認も必要です。
完全自動化ではありません。
でも、毎回ゼロから説明し直すより、かなり楽になります。
記事を1本作るだけではなく、続けていくための仕組みを作る。
今回のCodex活用は、そこに価値があると感じました。
今回試した流れを、自分でも試せるように、メモ（MD）の分け方、Codexへの依頼文、note下書き保存までの進め方を「実験室の道具箱」にまとめました。
Codexでnote下書きまで作るAI半自動化キット
https://note.com/nakanika_select2/n/nb8c14c292b15
「ChatGPTで記事は作れるようになってきたけれど、毎回の前提説明やnoteへの貼り付け作業をもう少し減らしたい」という方は、よかったらのぞいてみてください。
