RSCっつうかreact routerやってるとserver functionは欲しくなるんよなあ、loaderだけじゃ足りずどっかでfetchすることになるけどresource routeだと結局jsonこねくり回すことになるし、じゃあreact routerに全部乗っかるかってfetcherこねくり回してるとこれぜってえ違えだろになる December 12, 2025

そろソロ、jsonに投げるのが面倒かな。コピペは決して悪いことでは無い。 https://t.co/FgpTuf5ws9 December 12, 2025

皆さん、JSONプロンプトって知ってますか？
実はこれ、AIを“賢くする魔法”ではなく
人間側の指示ブレをなくすための仕組みです。

結論から言うと、JSONプロンプトとは
【AIへの依頼内容を項目ごとに構造化した指示書】のこと。

普通の文章プロンプトは、
・読ませ方が曖昧
・条件や意図が抜けやすい
・AIが勝手に補完しがち
という弱点があります

一方、JSONプロンプトは
「項目＝意図」
「値＝具体指示」
という形で整理されているため、
AIが迷わない。

だからこそ強いのはこの2点。

①指示ズレが起きにくい
②品質が安定する

特に、 画像や動画生成
ここでは使えると一気に差が出ます！

逆に、雑談・壁打ち・アイデア出し初期では不向き。
発散には文章プロンプト、
再現にはJSONプロンプト。

この違いを理解して使い分けるだけで、AI活用は一気に安定します。

AIを武器にしたい人は、
まず「このJSONプロンプト」で画像生成してみて December 12, 2025

Googleマップのタイムラインをエクスポート→ChatGPTでJSONからGPXに変換。そのときに切り出す範囲を指定→TravelBoastにインポート
って感じ。できなくはないけど、なんかまだ見直す点ありそう。あとTravelBoastがあまり信用ならん感じする(笑) December 12, 2025

おそらくAIを組織として学ぶ順番はこれがいい⬇️
これまで早々に構造化されたプロンプトを習得させることを良しとしてきたが、これまで数百人に対して一斉指導を幾度もしてきた感触として、受講者にインパクトを与えて、AIに対するモチベーションを高めた方が、結果的に習得率が上がると感じている。

・AIのメカニズム（特にハルシネーションの要因）
・各種AIの特徴
・基礎プロンプト
・出力形式のバリエーション
・画像生成と解析
・画像加工のバリエーション
・Canvas機能を使ったバイブコーディング
・こまれまでの知識をもとに実務的なツールの作成
・NotebookLMでの資料生成
・Googleスライドによる資料生成
・Gem、GPTs等の自動化に関する知識
・構造化プロンプトの特徴（md、yaml、json）
・構造化プロンプトによる画像や動画の再現
・Studioなどの高度な自動化

＊レベル的にはもっと高度なこともできるけど、あくまでも一般レベルの底上げを重視していくやり方。

これまでの携わった多くの組織の様子を見ていると、AIレベルの底上げを重視した方が、結果的に組織内の会話レベルがあうのでスムーズに進んでいく。

レベルの高い人を育てることも重要だけど、レベル格差がありすぎると、いらぬトラブルが発生しかねない。 December 12, 2025