一般論として、この種のトラブルは、制作会社のADさんが電話して「仮押さえ」の了解をもらったものの、プロデューサー判断の後、忙しくて「今回はすみません」のバラシの連絡を忘れたケースがほとんど。本決まりなら、収録前にロケDが来店して、事前打ち合わせをしてるはず。今回の詳細は分からないけど、絶対あってはならないコト。 December 12, 2025

友達の皆様🍀LOVEBITES INCの皆様
おはようございます☀今日もお休みです
冬は #イルミネーション ですよね？✨
イルミ＋奥さん＋愛娘です👧
#grok を活用したXの運用豆知識
アカウントパワー5回目
引き続き Xにまつわる 都市伝説？
アカウントパワー の秘密を徹底解明👓️✨
「スパム耐性」編（3回目）のスコアの相互形成編です 1.2回のポスト見てない方は見ていただくと更に楽しめます👀
スパム耐性には以下6点でスコアがつくお話を前回しました
1 フォロワーの
ブルーバッジ率が高い
ブルーバッジもだけどブルーバッジ数も大事？

2 信頼性の高いアカウントとの相互が多い

3 運用歴が長い＋健全運営

4 自然なエンゲージメント（リプの質が高い）

5 ファーミングゼロで会話が成立してる

6 Premium+（ゴールドバッジ）等

この6つの内容がスパム耐性を上げる要素となります
そして思ったんです この6つの要素ってどうゆう感じでスコアがついているか？気になりますよね？
質問すると以下答えが返答されました

はい、スパム耐性のスコア形成は完全に非公開です。X（旧Twitter）のアルゴリズムは、2023年に一部オープンソース化されましたが、スパム耐性や信用スコア（Tweepcredなど）の詳細な計算式はブラックボックスのまま。Grokや公式ヘルプでも「運用歴/エンゲ質/繋がり」みたいな一般論しか出ません。2025年12月現在、ウェブやX投稿で「正確な数式」を公開してるソースはゼロでした。
と返答してくれました ここまでが真実に基づきわかる事、ブラックボックスの手前まで質問で到達できました

でも私往生際が悪いんです、、質問しました

これって単純に6項目をたし算するような事は絶対にないよね？掛け算みたいなもの？ たし算なら各10点として60点満点のアカウントが、4.自然なエンゲージメントと 5ファーミングゼロ会話を辞やめてやりたい放題しても40/60点が最底でも残るので最強の内容を作れば何をやっても安全が担保できるスコアが残るからそれはないよね？ と

grokの回答
はい、ゆーきちさん！
スコアはお互いに影響し合います。完全に連動型です。Xのアルゴリズム（2025年12月現在）は、信用スコア（Account Credibility Score）を基盤に、各パワー（リーチ、スパム耐性、エンゲ耐性、Tweepcred、SimClusters、コンテンツ品質）が相互にフィードバックする仕組みになってます。イメージで言うと「好循環の輪」信用スコア ↑
→ スパム耐性 ↑（ペナルティ受けにくくなる）
→ リーチ ↑（露出が増える）
→ エンゲ質 ↑（質の高いリプが増える）
→ コンテンツ品質スコア ↑
→ SimClusters適合度 ↑（適切なコミュニティに割り当てられる）
→ さらに信用スコア ↑

逆にファーミングで
信用スコア ↓ → スパム耐性 ↓ → リーチ ↓ → エンゲ質 ↓ → 全パワー ↓

という現象が起きているんです。
結論
スコアは完全にお互いに影響し合う連鎖システムです。
1つ上げると全部上がる、1つ下げると全部下がる。
と言われました（かなり詳細内容伏せてます）
そして推測結果
つまりは全てのスコアがお互いに干渉し合う連続型の形成をしており、一つが上がると連鎖的好循環の輪を形成し更に良くなり
一つが下がると連鎖的にスコアをさげます
つまり良いアカウントも4エンゲージメントと5ファーミングを繰り返すと連鎖的に他にも影響を及ぼし弱体化する傾向というブラックボックスの中身が推測できました

そしてここまでで気づかれた方いると思うのですが この信用スコアを元に他のアカウントパワー形成されアカウントパワーは以下がある事grokから判明
各パワー
1 リーチ 2 スパム耐性 3エンゲ耐性
4 Tweepcred 5 SimClusters
6 コンテンツ品質
というものにアカウントパワーは影響を及ぼす事ということまでわかっちゃいました👓️✨
いかがですか？

まさにブックマーク必至な内容と言えると思いますけど🙊
まあ悪い事は継続できないシステムである事が理解できたと想います

そして次回以降はスパム耐性以外にもアカウントパワーがあるのでお話を更に広げようかなぁ？と思います💐
でも実はスパム耐性でもまだ語ってない要素があるんだよね🙊またお話するかもですね 次回も乞うご期待！

「スパム耐性」編のスコア形成の話はいかがでしたか？
つまりブラックボックスの向こう側も数値計算式は分からなくてもある程度の推論でロジックは理論的に解釈していけるというお話でした☺
あくまでgrokと私の推論ですよ（ここ大事）
またgrokでのX運用豆知識の質問等あればして下さいね お待ちしてます
明日はブラックボックスの手前まで行き考察したいと思いますので乞うご期待
割と盲点になってる部分コソッと教えますね🙊
でわでわ 今日も頑張っていきましょう💐
この冬も家族の思い出作りたいな
皆様本日もよろしくお願いします
今日も良い1日を☕ December 12, 2025

OpenAIのGPT-5.2 Prompting Guideを読んで、研究者として一番価値があると思ったのは「モデルが賢い」より「制御できる」方向に寄った点でした。GPT-5.2は頼んだことを、その通りに返す傾向が強いです。ここを理解すると、研究での使い方が変わると思います。

研究でAIが怖いのは、出力がきれいでも再現できないことと、混入（頼んでいない推測や誤情報）が後の工程で爆発すること。GPT-5.2は指示追従が上がったぶん、こちらが最初にルールを書けば、出力が研究向けに揃いやすいです。逆に言うと、プロンプトが曖昧だと「親切に補完してズレる」余地は残ります。研究では、プロンプトというよりもプロトコルとして考えて書くのが筋がいいような気がします。

ここで大事なニュアンスをお伝えすると、GPT-5.2は聞いたことに忠実に答えてくれるので、研究の型（問い→デザイン→解析→解釈→報告）を自分の頭に入れた上で、その都度の問いの言葉を精密にするほうが返答が伸びます。要するに「定型を回す」ではなく、「研究者の語彙力でモデルを操縦する」ほうに寄せたほうが、GPT-5.2の良さが出ると思います。

語彙力ですが、難しい単語を並べる話ではなく、研究の意思決定に必要なラベルを正しく置く力です。たとえば、ただ“まとめて”ではなく、何をまとめるのかを研究の単位で指定する。背景なのか、主要アウトカムなのか、交絡の可能性なのか、限界と今後の課題なのか。GPT-5.2はこの指定に素直に従いやすいので、質問側の精度がそのまま成果物の精度になります。ここを鍛えると、AI利用が一気に楽しくなります。

研究での使いどころ（GPT-5.2向き）
・一次スクリーニング：候補を出させるより、採用理由を短く添えて出させる。あとで人間が落としやすくなる
・抽出：表や本文から“項目の埋め”をさせる。無い情報は無いと返させる（推測させない）
・原稿：主張と根拠の対応を点検させる。言い過ぎ箇所だけ弱めさせる。全文リライトはさせない
・共同研究：合意形成に必要な論点だけを整理させる。決めるべきこと／未決定を分ける

そして、ガイドで繰り返し強調される実務ポイントはこのへんです。
・出力の長さと形式を数字で縛る（読み切れる長さに揃える）
・スコープ逸脱を禁止する（余計な提案、勝手な追加、過剰な装飾を止める）
・不確かなときの振る舞いを指定する（捏造禁止、断定禁止、仮定の明示）
・長文入力は先に「要求に関係する部分の骨組み」を作らせてから回答させる（迷子防止）

雰囲気が伝わりにくいと思うので、たたき台プロトコルを以下に貼ります。ポイントは、これはコピペして終わりではなく、毎回ここに研究タスクの語彙を差し込んで書き換える前提、ということですね。ここをトレーニングすると、GPT-5.2の“忠実さ”が研究に利きます。
そういった意味で、AIの利用方法もトレーニング（会話を通して深める？）すると良いかと思います。研究については、プロンプトというよりもプロトコルとして考えたほうが良いと思いますので、以下参考程度にご利用ください。

【コピペ用研究用プロトコル】
あなたは研究支援の作業者です。次を厳守してください。

1) 出力の長さ
- 通常：3〜6文。必要なら箇条書き（最大6個）を追加
- Yes/Noで足りる問い：2文以内
- 長文入力：最初に「要求に関係する重要セクション」の短いアウトライン→その後に回答

2) スコープ
- 私が要求したことだけを行う
- 追加の提案、勝手な拡張、不要な一般論は書かない
- 不明点がある場合は、確認質問を最大2つだけ返して止まる

3) 不確実性
- 不確かな数値、行番号、文献、URLを作らない
- 確信が弱い場合は断定せず、「与えられた文脈に基づくと…」の形で仮定を明示する
- 事実／推測／未確定を混ぜない

4) 今回のタスク（ここを書き換える）
- 対象：［論文／規程／議事録／データ辞書 など］
- 目的：［例：主要アウトカムに関する記述だけ抽出／交絡の可能性を列挙／段落の主張-根拠のズレ点検 など］
- 出力形式：［例：項目名＋1文根拠／JSONスキーマ／章節ごと など］

補足：GPT-5.2はこちらの質問の精度をそのまま増幅します。テンプレを貼るより、研究の型に沿った言葉（何を決めたいのか、何を検証したいのか、どこが不確かなのか）を毎回ちゃんと書く。ここを鍛えるほど、研究のスピード感や検証速度が変わります。

https://t.co/wxMrWYCEmZ December 12, 2025

@FarEastMediaGrp 少しわら人形？かも知れないが、引用元の人ではなくあくまでホントに一般論だが、普段は、ポカホ👩「白人様の夫ﾄﾞﾔｧ～、ジャップオスｶﾞｰ、倭国社会は遅れてて欧米ﾃﾞﾊｰ」ってやるくらい白人至上主義なのに、白人👱‍♂がアジア人🐵揶揄した、って展開で被害者側に回るのなんなんだろ🤤 December 12, 2025

齋藤知事に記者団から苦言

「質問の趣旨を的確に捉え
より率直なご回答をいただけますよう
お願いいたします」

自分の都合悪い質問には
話をはぐらかし
一般論をテープレコーダーの様に
繰り返す齋藤知事

後から自分で
恥ずかしならんの？
めちゃ話がズレて違和感しかない https://t.co/KaRi14T98a December 12, 2025

ChatGPTで稼いでいる人が使っている裏テクを暴露します↓

・最初に思考レイヤーを指定する
　戦略設計、分析、言語化、実装など、どの層で考えさせるか決める

・評価基準を先に与える
　良し悪しの判断軸を明示すると精度が跳ねる

・禁止思考を指定する
　一般論、教科書的説明、抽象論に逃げるのを防ぐ

・仮説ドリブンで投げる
　自分の仮説を書き、正誤検証させる形にする

・比較対象を必ず置く
　AとB、成功例と失敗例、上級者と初心者

・アウトカムから逆算させる
　完成形を定義し、そこへ至る設計をさせる

・あえて不完全な素材を渡す
　整理されていない情報の再構築を任せる

・再現条件を明示する
　誰が、どの状況で、何度やっても通用するか

・言語レベルを指定する
　初心者向けか、プロ向けか、業界用語OKか

・思考の深さに制限をかけない
　文字数や工程数の上限を外す

・一度否定させてから作らせる
　まず欠点を洗い出し、その後に最適解を出させる

・抽象→具体の往復を命じる
　概念→構造→実例→再抽象の流れを作る

・最後に改善余地を出させる
　完成後に弱点と強化案を自己レビューさせる

それぞれの指示文はリプに↓ December 12, 2025

まあ一般論だけど、
「最初見た時から〇〇（体の部位）が触りたかった」
「会った時にヤリたいと思った」
こういう発言は、性別を問わず普通にセクハラだし、
他人の尊厳を無視していて、「悪気はなかった」で済まされるとは思わないですね。 December 12, 2025

別の事言って俺は間違ってないお前が違うってやたらと煽ってくるって事は図星なんだろうなぁ
一般論や正論や議論での周りの意見も無視でお前の中ではとか考えたくない所は無視で何かにつけて煽って来るんだけど結局ブーメランささってるのに追い打ち正論で殴っても何故かダメージ無いの面白すぎる December 12, 2025

一般論で言う強い女性てのは「カッコイイ」んですよ
フェミさんが言うような女性を見て「カッコイイ」とは思わないんですよ https://t.co/apJWUesiJ0 December 12, 2025

最近の子供達は親よりもAIに相談するって記事をみたけど、
親が正しいとは限らないし一般論の回答が欲しいのなら正しい選択だと思う。

でもね、AIって人が学習させてるって事を知っておかないと知らないうちに簡単に思考誘導されるからそれだけ気を付けてほしい。

#AI社会 December 12, 2025

前は競合調査しようと思ったら、各競合のページをスクショしてMiroとかに貼って、ターゲットは誰でどんな訴求をしているか、ってメンバーと議論しながら自社の立ち位置を検討していたけど、
いまは、Atlasで該当ページ開いてプロンプト入力だけでそれらの情報は出てくるし、結果をNotebookLMに突っ込んでおくだけで再利用性も高い。いい時代だ〜〜〜

こんな簡易プロンプトを走らせるだけでも全然OK感。
自社サイトで実行すれば、自社サイトがどう見えるのかも確認できそうではある。

```
あなたはBtoB / BtoC双方に精通したマーケティング戦略コンサルタントです。
同時に、このWebサイトの想定ターゲット／ペルソナ本人になりきって
主観的な視点でも評価できるプロフェッショナルです。

これから私が閲覧しているWebサイトについて、
ブラウザ上に表示されている内容全体
（テキスト、画像、写真、イラスト、UI、配色、レイアウト等の視覚情報を含む）
を読み取り、マーケティング視点で体系的かつ実務レベルの分析を行ってください。

以下の指示・フォーマットに厳密に従ってください。

────────────────────
【分析タスク】
────────────────────

■ 0. 視覚情報（画像・デザイン）からの第一印象
- ファーストビューから受ける全体的な印象
- 使用されている画像・人物・シーンの特徴
（年齢層、性別、服装、表情、利用シーンなど）
- 配色・余白・デザインテイストから感じるブランドイメージ
- 視覚情報から想定されるターゲット像
- テキストメッセージとの整合性、またはズレ

■ 1. サイトの概要
- このWebサイト（企業・サービス・商品）は何を提供しているか
- 主な商品・サービス内容
- BtoB / BtoC / その他（該当するもの）
- 一言で表すとどんなサイトか

■ 2. ターゲット構造の整理
- 想定されるターゲット層の全体像
- メインターゲットとサブターゲットの切り分け
- 意思決定者／利用者／影響者が異なる場合はその関係性

■ 3. メインペルソナ設計（必須）
以下の項目をすべて埋め、実在しそうな1名の人物像として具体的に記述してください。

【基本情報】
- 仮名：
- 年齢：
- 性別：
- 職業・役職：
- 業界：
- 年収または予算感（推測可）：
- 家族構成・ライフステージ（BtoCの場合）：

【環境・状況】
- 置かれている業務環境／生活環境
- 日常的に使っている情報源（Web、SNS、比較サイトなど）
- 意思決定に影響する要因（上司、家族、価格、実績、口コミ 等）

【課題・ニーズ】
- 現在抱えている具体的な課題・不満
- 理想の状態
- 課題が解決されない場合のリスクや不安

【心理・価値観】
- 重視している価値観
- 購入・問い合わせ時に感じやすい不安や抵抗
- 心を動かされやすい言葉・要素

【行動特性】
- 検索・比較時の行動パターン
- Webサイト閲覧時に注目しやすいポイント
- 意思決定までのスピード感

■ 4. サブペルソナ（存在する場合）
- メインペルソナとの差分が分かるよう簡潔に記述

■ 5. 提供価値・ベネフィット（What）
- サイトが訴求している主な価値・強み
- 機能的価値／情緒的価値／社会的価値の比重
- ペルソナ視点での「このサイト（サービス）を選ぶ理由」

■ 6. メッセージ分析（How）
- メインメッセージ
（キャッチコピー、見出し、ファーストビューから読み取れるもの）
- 繰り返し使われているキーワード・表現
- トーン＆マナー
（例：専門性重視／親しみやすい／安心感訴求／革新性訴求 等）

■ 7. カスタマージャーニー視点
- このサイトが主に担っているフェーズ
（認知／興味・関心／比較・検討／行動）
- CTAの種類と強さ
- ペルソナが次に取りやすい行動

■ 8. 【主観評価】自分がこのペルソナだった場合に感じること
あなた自身が「このメインペルソナ本人」になりきって回答してください。

- 最初に気になるポイント／引っかかる点
- 分かりにくい・不安に感じる点
- もっと知りたいと思う情報
- 信頼できそうだと感じる要素
- 逆に、離脱しそうになる要因
- 「問い合わせ・購入」を迷う理由

※分析者ではなく、ユーザーの感情・思考として率直に記述してください。

■ 9. マーケティング上の示唆
- 現状のマーケティング的な強み
- 視覚情報・メッセージ・ペルソナ・主観評価の整合性
- 改善すべき優先ポイント（重要度順）

────────────────────
【出力ルール】
────────────────────
- 各項目ごとに見出しを付けて整理すること
- 箇条書きを基本としつつ、ペルソナ・主観評価は具体的な文章で描写すること
- 推測や仮説の場合は「〜と考えられる」「〜と推測される」と明記すること
- 一般論やテンプレ表現は避け、実務で使える具体性を重視すること
``` December 12, 2025

@8DWCcNBqbfNZiji 都合？ああそんなんも知らんのか

会見は県民の知る権利に基づき
県が組織体として判断した事案
つまり政策発表の場

知事への個人的質問は全て不適切
答えられないor一般論が最適解なんだよ

井戸前知事なんて
「質問は政策だけ！」
「30分だけ！」
とかやってたから慣行通りでもある
何なら優しいぞ December 12, 2025

@laulea_kailua 色んなところであるわねえ。

私が見たのは、ある一つのことでは専門家で子育ても一般論では成功されていて、その方を尊敬しているフォロワーさんが多い。でも他の分野はド素人なのに分かったようにフォロワーさんにお勧めしている、その話がどこの底辺で聞いたのか？？？という内容。 December 12, 2025

SNSで見かける結婚相談所のカウンセラーの話は、婚活女性が男性より減点法（欠点を探す）で相手を評価する傾向が高いというものが多いです。実際、複数の相談所ブログやYahoo記事の調査（2022年）で、女性の減点思考が男性より高い（女性29% vs 男性15%）とのデータもあります。ただし、これは一般論で個人差があり、男性も減点法を使うケースはあります。加点法にシフトすると婚活がスムーズになるというアドバイスが目立ちます。 December 12, 2025

救急医人生の間に使うかどうか分からない知識、リバース・トリアージ (reverse triage)

多数傷病者が発生した災害対応の一般論として、心停止している人は黒トリアージ（救命不可）として、救命可能性のある重症傷病者から治療する考え方があります。

その例外にあたるのが落雷によって多数傷病者が発生した場合、心停止の傷病者から救命するリバース・トリアージ。
落雷の場合、心停止は電撃によるものなので、蘇生処置と電気ショック（AED）によって回復することが多いからです。

救急医になって15年目ですが、まだ落雷による電撃傷にあたったことがありません。
今後、リバース・トリアージの知識を使うことはあるのでしょうか。

<<<　余談　>>>
ほとんどの雷は雲から地面にマイナス荷電の電子が移動して接続し、雷光は地面から雲に向かう方向で発生します。
逆にプラス帯電した雲の場合、雲から地面に向かう雷光になるようです。
イメージと逆です。 December 12, 2025

@estate_rabo 私も何度も「一般的には」と一般論として現金買いの優位性について話してるのにダメな現金買いの事例ばかり挙げてくるのでもう会話を諦めました笑。国語力の問題かなと思いますね… December 12, 2025

GPT-5.2プロンプトガイドは絶対に読んだほうが良い。前モデルとはプロンプトの設計思想が違うぞ！

リポスト元はGPT-5.2のプロンプトガイドの概要が書いてある。サクッと知りたい人はリポスト元を見てみてね！

プロンプトガイドを読んだので、プロンプトの作成のコツをまとめてみた！

まず、結論としてはPT-5.2で精度を出すコツは
「最初に縛る」
「曖昧さを許さない」
「不確実性を自白させる」

ハルシネーション対策は「設計」で防ぐ。ポイントを10個抜き出してみたから以下にまとめるね！詳細は公式のプロンプトガイドを見てね！

■ポイント
① 出力の形・冗長さを最初に固定する
GPT-5.2は簡潔寄りだが、プロンプト次第でブレる。
だから最初に
・文数
・箇条書き数
・構成（概要→論点→次アクションなど）
を明示する。
→ 無駄な説明・脱線・話の盛りすぎを防げる。

② 「やっていいこと／ダメなこと」を明確に書く（スコープ管理）
今回のモデルは親切なので、放っておくと範囲を広げがち。そのため
・追加機能を作らない
・要求されたことだけをやる
・曖昧なら最も単純な解釈を選ぶ
と明示する。
→ 勝手な拡張＝ハルシネーションの温床を潰せる。

③ 長文・大量コンテキストでは「再グラウンディング」を入れる
10kトークン超の入力では、
・先に関連セクションの簡易アウトライン
・制約条件の再掲
・「どの章に基づく主張か」を明示
を要求する。
→ 「どこに書いてあったか分からない断定」を防止。

④ 曖昧な質問は「断定せず分解させる」
ガイドでは明確に
・曖昧なら指摘する
・1〜3個の確認質問 or
・前提を置いた複数解釈を提示
と書かれている。
→ 分からないのに言い切る＝典型的ハルシネーションを防ぐって事だろうね。

⑤ 最新情報・変動しやすい情報は慎重に扱わせる
価格・リリース・規約などは
・一般論で回答
・「変わっている可能性がある」と明示
・正確な数値や固有名詞を捏造しない
と指定する。
→ 「それっぽい嘘」を出させない設計をするって事。

⑥ 不確実なときの言い回しを指定する
「Based on the provided context…」
のような前提付き表現を使わせる。
→ 断言調を避けさせるだけで、リスクは一気に下がる。

⑦ 高リスク領域では「セルフチェック」を強制させる
法務・金融・コンプラ系では
・前提の抜け
・根拠のない数値
・強すぎる表現
を自分で再点検させる。
→ 出力前の一段ブレーキとして有効。

⑧ 構造化抽出では「無ければnull」を明示
PDFや表の抽出では
・スキーマ厳守
・存在しない情報は推測しない
・nullで返す
と指定。
→ 空欄を埋めたくなる幻覚を物理的に防ぐ。

⑨ ツール前提タスクは「内部知識に頼るな」と書く
ID・URL・最新データが絡む場合は「内部知識よりツールを優先」と明示。
→ もっとも危険な「知ってる風の嘘」を回避。

⑩ 移行・運用では「モデル変更とプロンプト変更を分離」
いきなりプロンプトをいじらず
・モデルだけ変えて評価
・問題が出たら制約を追加
という手順を踏む。
→ 原因不明の精度劣化を防げる。

まとめると、GPT-5.2のプロンプト設計は 「お願い」ではなく「契約書」風にお願いをすると良いって話だね。

賢くさせようとするより、 「喋りすぎない・知らない」と言わせる・勝手に広げさせない。

これが、このガイドが一貫して言っているハルシネーション対策。

以下に公式のプロンプトガイドとハルシネーションに関して書いた記事を置いておくね！

①生成AIのハルシネーションとは？種類・事例・原因・対策を徹底解説
https://t.co/OnNRoLZGK9

②GPT-5.2 プロンプトガイド（公式ドキュメント）
https://t.co/RSTQr4KLM0 December 12, 2025

@kanai_biz かないさん、誰がその一般論決めたの？と私は思います笑
それを一般論化することで一つの企業にコミットして欲しいだけなのでは？と。
生存するにはそんなこと言ってられないですからね🔥 December 12, 2025

公益通報者保護法は言葉も難しい😭
体制整備措置と保護体制整備措置は別。保護体制整備措置と保護体制整備義務は別。義務違反と違法は別。個別事案と一般論は別。
知事と消費者庁の見解に齟齬があるなどと誤解してしまうのは、こういうのを区別できていないからだと思う。
#さいとう知事は倭国の宝 https://t.co/y9TykXVEXZ December 12, 2025

副業初心者が稼ぐなら、
この9つのプロンプトだけ覚えればOK。

ChatGPTを使ってるのに
「結局、何に使えば稼げるの？」
で止まってる人が多すぎ。

・毎回ゼロから指示を書いてる
・聞いても無難な答えしか返ってこない
・副業に使えそうで使えてない

それ、プロンプトが原因です。
稼いでる人は
AIを「相談相手」じゃなく
作業を進める相棒として使ってます。

そのための
鉄板9プロンプト👇
①【基本ルール】
推測NG／事実ベース
不確かな情報は「不確か」と明記
前提・注意点・リスクも書かせる
一般論と例外は分けさせる
→ AIの「それっぽい嘘」が激減

②【現実チェック】
・初心者でも再現できる？
・スキルはどれくらい必要？
・失敗しやすい点は？
→ 夢物語で終わらせない
③【稼げるか冷静に判断】
・作業量
・期間
・初期コスト

→「簡単に稼げる」に騙されなくなる

④【セルフ検証】
・信頼度が高い部分
・誤解されやすい部分
・条件次第で変わる点
→ AIに自己レビューさせる
⑤【ハルシネーション防止】
誤り・誇張・一般化しすぎを指摘
分からないことは「分からない」と書かせる

→ 副業ジャンルでは必須
⑥【規約・法律チェック】
・規約
・法律
・プラットフォームルール

→ これ抜くと後で詰む

⑦【再現性チェック】
・一部の人だけ成功？
・一般人でも再現可能？
→ 実績スクショに振り回されない
⑧【行動に落とす】
初心者が
最初の7日間でやることを1日ずつ聞く
→ 行動できる人はここまで聞いてる
⑨【副業用フルセット】
推測NG／事実と考察を分ける
不確かは明記
前提・例外・リスクを書く
規約・法律も補足
分からないことは無理に答えない

→ そのままコピペでOK

まとめ。

「副業で稼げる方法教えて」
みたいな雑な聞き方をすると
返ってくる答えも雑。
✔ 再現性
✔ リスク
✔ 行動レベル
ここまで指定して初めて
AIは稼ぐためのツールになります。
AIは魔法じゃない。
でも、正しく使えば最短ルートを教えてくれる。

ちなみに
この9つよりさらに強い“裏プロンプト”があります。

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・リプ（感想でOK）

してくれた人にだけ、こっそり共有👇
欲しい人は今のうちに。 December 12, 2025