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プログラミング
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2025.12.04 17:00
:0% :0% （40代／男性）
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こういう早熟な子の犯罪抑止は難しいテーマですね>『捜査関係者によると、男子生徒（注:17歳）は小学生の頃から独学でプログラミングを学び、サイバーセキュリティーの技術を競う大会で入賞した経験もあった』 https://t.co/8vLkwkXKjk December 12, 2025
11RP
AI開発のノウハウを公開します。
「100%」AIによるコード生成で、月1つペースでプロダクトをリリースができる時代になりました。
これを見れば誰でも、短期間で無限にプロダクトを生み出すことができます。↓↓↓
私が所属する組織では、既に内外向けにこれ以上のペースでプロダクトを生み出し続けています。
しかし、またすぐに時代も変わっていくでしょうということで、気まぐれですが、私の考える現代のプロダクト開発のベストプラクティスを共有しようと思います。
また、その中で感じた各種AIのプログラミングの能力比較もしています。
------
◆ プロダクトの開発プロセス
1. プロダクトの目的と全体像のイメージを固める
自分の中でも、上司との会話でもなんでも良いので、とにかく何を作りたいかのイメージを固めます。
2. ChatGpt（ブラウザ）でプロダクトの超全体の設計を行う
必要な技術と相性の良い技術スタックやインフラ、最低限必要な機能を決めます。
この領域においては、うまくチューニングされたChatGPTのブラウザ版が最強だと思います。
3. ClaudeCodeに2の内容をインプットをして、各種設計ドキュメントを作成する
ドキュメント群と書き方をあらかじめtemplate・ルール化しておくと便利です。
私は、DDDベースでドキュメント群は構築しています。
4. 環境のセットアップ手順ドキュメントをClaudeCodeに読ませて、開発環境を構築する
バージョン等は確認しないと脆弱な環境になりかねないので注意
5. イメージのパーツのスクリーショットを集める
ヘッダー、サイドバー、カード、ボタンなどを各サイトから集めてきて、それをプロジェクト内におきます。
Claudeが読むドキュメント群に、パーツ単位のデザインはこの画像は参照と紐づけておきます。
あとは、全体と色の基調とルールをClaudeCodeに記述させ、ドキュメント群を完成させます。
6. データベース環境を構築
MCPとローカルでリンクさせておき、Claudeが直接アクセス可能な環境を用意します。
マイグレーションは、MCPで反映させ、反映後にファイルを作成するという手順です。
7. 機能の詳細化
ClaudeCodeに各種機能について、さらに詳細に説明し、ドキュメントルールに沿って設計書に反映させます。
8. 実装
「docs/README.mdを読んで、機能を開発して」でClaudeCodeに実装させます。
lintをしっかりとルール決めをしておくことによって、ビルド時にエラーになるので、ビルドでエラーがなくなるまで実行してくれます。
9. 細かな修正
実際の画面を確認し、修正点をまとめて具体的に実装方法を指定してClaudeCodeに渡します。
実装後、テストまでした後にドキュメントに最新情報を反映させます。
10. リリース
ざっくりしたでものあれば、この一連のステップを1日もあれば実施することができます。
細かな修正やデザインの調整、機能の追加調整を同じ手順で行い品質を上げていくことができますが、「普通に使えるレベル」までは一週間もあれば十分でしょう。
大切なことは、セキュリティ周りのチェックを怠らないことと、リリース後は、個人情報のないDB環境を用意して、開発を行うことです。
このステップを踏めば、よく見るSaaSくらいなら誰でも数日で作ることができます。
つまり、「作ることに価値」がなくなったと言えます。
これからの時代価値を持つのは、「データ」と「営業力（影響力）」です。
いまだに、平成スタイルでの開発をしている企業は、即座にAIドリブンな開発スタイルに変えないと未来はないでしょう。
それくらい開発の環境は急速に変化しています。
------
これまで、AIやによる開発を行ってきた中で、各種AIのプログラミング能力の歴史と考察もまとめました。
・GPT5が出た時点
ClaudeCode >>> Codex >>>>>> Gemini
・Gemini3.0が出た時点
ClaudeCode > Gemini >>>>>> Codex
・Claude Opus 4.5が出た時点
ClaudeCode >>> Gemini >>>>>> Codex
この3つ全て有料プランで、毎日ように利用きた肌感です。
Geminiは相当Claudeに相当追いつきました。
しかし、ClaudeCodeが特に優れている点は、圧倒的な自己解決能力と、意図を汲み取ってくれるところです。
CodexとGeminiは、タスクを分解して渡してあげないとあまりパフォーマンスが出ないのに対して、ClaudeCodeはニュアンスだけである程度補完してやってくれます。この差はかなり大きいです。
今後どうなるかわかりませんが、個人的にはしばらくの間は、ClaudeCodeがまだ現役かなと思ってます。 December 12, 2025
5RP
AI開発のノウハウを公開します。
「100%」AIによるコード生成で、月1つペースでプロダクトをリリースができる時代になりました。
私が所属する組織では、既に内外向けにこれ以上のペースでプロダクトを生み出し続けています。
これを見れば誰でも、短期間で無限にプロダクトを生み出せるので、正直怖くはあります。
しかし、またすぐに時代も変わっていくでしょうということで、気まぐれですが、私の考える現代のプロダクト開発のベストプラクティスを共有しようと思います。
また、その中で感じた各種AIのプログラミングの能力比較もしています。
------
◆ プロダクトの開発プロセス
1. プロダクトの目的と全体像のイメージを固める
自分の中でも、上司との会話でもなんでも良いので、とにかく何を作りたいかのイメージを固めます。
2. ChatGpt（ブラウザ）でプロダクトの超全体の設計を行う
必要な技術と相性の良い技術スタックやインフラ、最低限必要な機能を決めます。
この領域においては、うまくチューニングされたChatGPTのブラウザ版が最強だと思います。
3. ClaudeCodeに2の内容をインプットをして、各種設計ドキュメントを作成する
ドキュメント群と書き方をあらかじめtemplate・ルール化しておくと便利です。
私は、DDDベースでドキュメント群は構築しています。
4. 環境のセットアップ手順ドキュメントをClaudeCodeに読ませて、開発環境を構築する
バージョン等は確認しないと脆弱な環境になりかねないので注意
5. イメージのパーツのスクリーショットを集める
ヘッダー、サイドバー、カード、ボタンなどを各サイトから集めてきて、それをプロジェクト内におきます。
Claudeが読むドキュメント群に、パーツ単位のデザインはこの画像は参照と紐づけておきます。
あとは、全体と色の基調とルールをClaudeCodeに記述させ、ドキュメント群を完成させます。
6. データベース環境を構築
MCPとローカルでリンクさせておき、Claudeが直接アクセス可能な環境を用意します。
マイグレーションは、MCPで反映させ、反映後にファイルを作成するという手順です。
7. 機能の詳細化
ClaudeCodeに各種機能について、さらに詳細に説明し、ドキュメントルールに沿って設計書に反映させます。
8. 実装
「docs/README.mdを読んで、機能を開発して」でClaudeCodeに実装させます。
lintをしっかりとルール決めをしておくことによって、ビルド時にエラーになるので、ビルドでエラーがなくなるまで実行してくれます。
9. 細かな修正
実際の画面を確認し、修正点をまとめて具体的に実装方法を指定してClaudeCodeに渡します。
実装後、テストまでした後にドキュメントに最新情報を反映させます。
10. リリース
ざっくりしたでものあれば、この一連のステップを1日もあれば実施することができます。
細かな修正やデザインの調整、機能の追加調整を同じ手順で行い品質を上げていくことができますが、「普通に使えるレベル」までは一週間もあれば十分でしょう。
大切なことは、セキュリティ周りのチェックを怠らないことと、リリース後は、個人情報のないDB環境を用意して、開発を行うことです。
このステップを踏めば、よく見るSaaSくらいなら誰でも数日で作ることができます。
つまり、「作ることに価値」がなくなったと言えます。
これからの時代価値を持つのは、「データ」と「営業力（影響力）」です。
いまだに、平成スタイルでの開発をしている企業は、即座にAIドリブンな開発スタイルに変えないと未来はないでしょう。
それくらい開発の環境は急速に変化しています。
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これまで、AIやによる開発を行ってきた中で、各種AIのプログラミング能力の歴史と考察もまとめました。
・GPT5が出た時点
ClaudeCode >>> Codex >>>>>> Gemini
・Gemini3.0が出た時点
ClaudeCode > Gemini >>>>>> Codex
・Claude Opus 4.5が出た時点
ClaudeCode >>> Gemini >>>>>> Codex
この3つ全て有料プランで、毎日ように利用きた肌感です。
Geminiは相当Claudeに相当追いつきました。
しかし、ClaudeCodeが特に優れている点は、圧倒的な自己解決能力と、意図を汲み取ってくれるところです。
CodexとGeminiは、タスクを分解して渡してあげないとあまりパフォーマンスが出ないのに対して、ClaudeCodeはニュアンスだけである程度補完してやってくれます。この差はかなり大きいです。
今後どうなるかわかりませんが、個人的にはしばらくの間は、ClaudeCodeがまだ現役かなと思ってます。 December 12, 2025
2RP
5分で3次元空間、作っちゃった！
自分でやってて怖くなったわwww←いい意味で！
さすがにエグいレベル！！！
これ、Gemini 3 Proで3次元の世界をパソコン画面でそのまま見えるようにしたんだけど、ほんとに手を動かしただけで、立体のオブジェが目の前に出てくる感じになった。
プログラミングの知識ゼロでもこれ作れるのヤバすぎるｗｗｗ
で、この3Dの技術って思った以上に広く使えるやつで、これから一気にいろんな所に入ってくる未来が見えてくる。
似た技術でいうと、
①VR - バーチャル・リアリティy（仮想現実）
→画面の中に入りこむ体験
→専用ヘッドセットつけてゲームする
②AR - アグメンティッド・リアリティ（拡張現実）
→現実世界にデジタル要素を重ねる体験
→Pokemon GOとか
③MR - ミックスド・リアリティ（複合現実）
→VRとARを融合した体験
→現実空間でホログラム投影させて車の見学など
そして、こういうテクノロジーを日常で使うと何ができるかというと、
＊ネットショップで商品を立体のまま見れる
＊家の中を歩くみたいに物件を内覧ができる
＊旅行先をサクッと下見できる
これ、家でも外出先でもできるから、一気に身近になると思う。
気づいたらこういうテクノロジーが身の回りにあって、
「とりあえず触ったり体験して確認してみる」が普通になるんだろうなと思った。
いや、これはほんとに未来たのしみ！
こちらel.cine(@EHuanglu)さんのプロンプトを参考にさせて頂きました！ December 12, 2025
2RP
📝正直に言います
このレポートを読んで、私は少し怖くなりました
一方でワクワクも増しました
Anthropicが自社のエンジニア132人を調査し、53人に深掘りインタビューまで行った内部レポート。普通、企業ってこういう「都合の悪いこと」は隠したがるじゃないですか。
でもこのレポート、AIがもたらす『希望』と『不安』の両方を、驚くほど正直に語っているんです。
なぜ怖くなったか？
それは、ここに書かれていることが「AIを作っている側の人たち」のリアルな声だから。つまり、私たちの数カ月…数年後の姿かもしれない。
まず数字から見ていきましょう。
Anthropicのエンジニアたちは現在、仕事の60%でClaudeを使い、生産性は50%向上したと報告しています。
1年前は？ 仕事の28%で使用、生産性向上は20%。
つまり、たった1年で使用率は2倍以上、生産性向上も2.5倍。このスピード感、ちょっと異常じゃないですか？
でも私が本当に興味を持ったのは、この先の話なんです。
『やらなかったはずの仕事』が27%も生まれている。
これ、すごく重要なポイントだと思うんです。
AIで既存の仕事が速くなる——これは誰もが想像できる。でも実際に起きているのは、それだけじゃない。
エンジニアたちはこう語っています。
「以前は優先度が低くて放置していた『ペーパーカット』に手が回るようになった」
ペーパーカットって何かというと、紙で指を切るような小さな痛み。コードの世界では、構造の悪いコードのリファクタリングとか、あったら便利なツールの作成とか、そういう「やりたいけど時間がなくて後回しにしていたこと」を指します。
実際、Claude Codeの利用データを分析すると、タスクの8.6%がこのペーパーカット修正だったそうです。
これ、地味に見えて実はめちゃくちゃ大きな変化だと思うんですよね。なぜなら、こういう小さな改善の積み重ねが、長期的には組織の生産性を根本から変えるから。
もう一つ、読んでいて「これは...」と思ったのが『フルスタック化』の話。
あるバックエンドエンジニアのエピソードが印象的でした。
Claudeと何度もやり取りしながら複雑なUIを構築したところ、デザイナーに見せたら驚かれたそうです。
「待って、これあなたが作ったの？」
「いや、Claudeが作った。僕はプロンプトを出しただけ」
このエンジニア、自分では「絶対にできなかった」し「期限内には間に合わなかった」と言っています。
別のエンジニアはこう語っています。
「以前は触るのが怖かったフロントエンドやトランザクションデータベースも、今は自分で扱えるようになった」
研究者がデータの可視化を自分で作る。セキュリティチームが不慣れなコードベースを分析する。非技術系の従業員がデバッグやデータサイエンスをこなす。
Claudeのタスク分析を見ると、チームごとに使い方が全然違うんです。でも共通しているのは、みんなが「自分の専門外」に手を伸ばせるようになっていること。
数週間かかっていたプロセスが、同僚との「数時間の作業セッション」で完結することもあるそうです。
すごい時代になったなぁ...と思いますよね。
でも、ここからが本題なんです。
レポートで最も考えさせられたのが『監督のパラドックス』という概念。
これ、本当に深い問題だと思うんですよ。
AIを効果的に使うには、その出力を監督する能力が必要。でもその監督能力は、実際にコードを書く経験から培われる。ところがAIを使いすぎると、その経験を積む機会が減ってしまう——という矛盾。
あるエンジニアはこう表現しています。
「以前なら難しい問題を自分でデバッグする過程で、ドキュメントやコードを読み込んで、システムがどう動くかのメンタルモデルを構築していた。Claudeはすぐに問題の核心にたどり着けるから、そういう時間が大幅に減っている」
別の人も言っています。
「新しいツールの設定を全部調べて理解していたのに、今はAIに使い方を聞くだけ。だから専門知識が身につかない。同僚との会話で『それ知ってる』と即答できていたことが、今は『AIに聞かないとわからない』になっている」
これ、すごくリアルな声だと思いませんか？
特に印象的だったのが、あるシニアエンジニアの言葉。
「私がAIを使うのは、主に『答えがどうあるべきか』を既に知っている領域。その能力は、かつてSWE（ソフトウェアエンジニアリング）を『ハードな方法』でやることで身につけたもの。でも自分がキャリア初期だったら、モデルの出力を鵜呑みにせず、意図的に自分の能力を伸ばす努力が必要だと思う」
ここに、AI時代の学習における核心的な課題があると思うんです。
「楽」と「成長」のトレードオフ
出力を簡単に得られるからこそ、「じっくり学ぶ時間を取る」ことが難しくなる。
一部のエンジニアは対策として、意図的にAIなしでコードを書く練習をしているそうです。
「Claudeが問題を解決できると分かっていても、あえて頼まないことがある。自分を鋭く保つために」
この姿勢、すごく大事だと思うんですよね...。
一方で、こんな反論もありました。
「『錆びつく』という発想は、コーディングがいつかClaude 3.5以前の状態に戻るという前提に依存している。でも僕はそうは思わない」
これも一理ある。
ソフトウェアエンジニアリングは過去にも抽象化のレベルを上げてきました。アセンブリ言語から高級言語へ、手動のメモリ管理から自動ガベージコレクションへ。
今、英語がプログラミング言語になりつつあるのかもしれない。
あるスタッフはこう提案しています。
「これからのエンジニアは、AIにコードを書かせることに習熟し、より高レベルな概念とパターンの学習に集中すべきだ」
抽象化が進めば、低レベルの知識は必要なくなる——理論上は。
ただ、別のエンジニアが指摘していたように、「高級言語への移行で、ほとんどのエンジニアはメモリ処理に関する深い理解を失った」のも事実。抽象化にはコストが伴う。
どちらの視点が正しいかは、正直まだ誰にも分からない。でも両方の視点を持っておくことが大事なんじゃないかと思うんです。
個人的に一番グッときたのが、『職人技と意義』についての議論でした。
エンジニアたちの声が、見事に二極化しているんです。
ある人は言う。
「25年間プログラミングを続けてきた私にとって、これは時代の終わり。そのスキルセットに自信を持てることが、職業的な満足感の核だった」
「一日中Claudeにプロンプトを出すのは、あまり楽しくないし充実感もない。音楽をかけて没頭して、自分で実装するほうがずっと楽しい」
一方で、こういう声も。
「コードをリファクタリングするときの禅のようなフロー状態...確かに失った部分もある。でも今は生産性が劇的に上がったから、喜んで手放す」
そして、こんな発見をした人も。
「この時点で、怖くなったり退屈になったりすると思っていた。でも実際はどちらも感じない。代わりに、ずっと多くのことができるようになってワクワクしている。コードを書くこと自体を楽しんでいたと思っていたけど、実は『コードを書くことで得られるもの』を楽しんでいたんだ」
これ、すごく深い気づきだと思うんですよね。
自分が仕事のどの部分に意義を感じているか——手段なのか、結果なのか。AI時代は、この問いに向き合わざるを得なくなる。
職場の人間関係にも、静かだけど確実な変化が起きています。
「質問の80〜90%はClaudeに行く」
かつて同僚に向けられていた質問が、まずAIに向かうようになった。Claudeがルーティンな問い合わせを処理し、人間はAIの能力を超える複雑な問題だけを担当する——そんなフィルタリング機構が生まれている。
「同僚の誰よりもClaudeと遥かに多く働いている」という声も。
興味深いのは、これを肯定的に捉える人と否定的に捉える人がいること。
「同僚の時間を奪うことへの罪悪感がなくなった」——これは楽になった側の声。
「『Claudeに聞いた？』が一般的な反応になるのは好きじゃない。人と直接働くことを本当に楽しんでいるし、すごく大事にしている」——これは寂しさを感じている側。
あるシニアエンジニアの言葉が、少し切なかったです。
「若手が質問に来る頻度が減ったのは悲しい。でも彼らは確実に、より効果的に答えを得て、より速く学んでいる」
メンターシップの形が変わりつつある。それが良いことなのか悪いことなのか、まだ誰にも分からない。
キャリアの未来について、エンジニアたちの本音が語られていました。
多くの人が、自分の役割が「コードを書く人」から「AIを管理する人」へとシフトしていると感じている。
「仕事の70%以上が、純粋なコードライターではなく、コードレビュアー・リバイザーにシフトした」
「1人、5人、または100人のClaudeの仕事に責任を持つこと——それが将来の役割の一部だと思う」
短期的には楽観的な人が多い。でも長期的には...？
「短期的には楽観的。でも長期的にはAIがすべてをやり遂げて、自分や多くの人を無関係にすると思う」
「毎日仕事に来るたび、自分の仕事をなくしているような気がする」
こういう声を読むと、胸が締め付けられる思いがします。
でも前向きな視点もありました。
「ジュニア開発者のことは心配だけど、彼らは新しいテクノロジーに最も貪欲でもある。この職業の軌道について、僕はかなり楽観的だ」
そして、こんな適応戦略も。
「AIの仕事を意味のある形でレビューするスキルを開発するには、より多くの時間とより深い専門化が必要になる」
「合意形成により多くの時間を費やし、実装はAIに任せるようになるだろう」
「Claudeからフィードバックをもらうことで、物事を学ぶ速度が完全に変わった。天井が砕けたような感覚」
━━━━━━━━━━━━
最後に、あるチームリーダーの言葉を紹介させてください。
「誰も何が起こるか知らない。重要なのは、本当に適応できることだ」
このレポートを読んで思ったのは、AIがもたらす変化に「正解」はないということ。
生産性は上がる。新しい可能性も広がる。でも同時に、大切なものを失うリスクもある。
技術的な専門知識の維持。有意義な協業の形。学習とメンターシップのあり方。キャリア開発の新しいアプローチ。
Anthropicは2026年に、より具体的な対応策を共有予定だそうです。彼ら自身が「責任ある職場移行の実験場」として、この変革を乗りこなす方法を模索している。
私たちも、このレポートを他人事として読むのではなく、「数年後の自分」として読んでみる価値があるんじゃないかと思いました。
長文読んでいただきありがとうございます
※この図解の作り方は今回発行したニュースレターで作り方を紹介しています リプ欄へ↓ December 12, 2025
1RP
売上無しの会社経営者旦那を養ってるけど、これ見たら確かにそうかもと思った
私プログラミング全く分からないし興味も持てないけど、旦那は全く知らない言語でもチャッピーに聞きながら1から物作れるから凄いと思う
まあでも家族を養うっていうことに対してあまり見返りを求めない方が良いとは思う https://t.co/gZzaKWB3Ra December 12, 2025
私がかわいがっている小学生にSwitchのはじプロとscratchを与えたらYouTubeで解説動画見てみるみるプログラミングしててすげぇ…となってる。（私がたまにリテラシー面を指導するだけでプログラミングについてはあまり手出ししてないけど子供の成長） December 12, 2025
地域活性化のために居酒屋を行ってる店主にメニュー表を作ってほしいと言われたのでエクセルでメニュー名と値段、料理写真、店舗内の写真などを頂いてヒアリングを重ねてメニュー表を制作し納品させて頂きました。
#デザイナー
#プログラミング December 12, 2025
今週のプログラミング教室では、久しぶりに来てくれた子もいて、初めてのプログリンクで苦戦していましたが、楽しんでくれていました！
気軽に話せる先生方なので、初めてでも安心ですね！
🔽ご予約はこちらから
https://t.co/pNKK8x9FW5
#敦賀 #プログラミング #プログリンク https://t.co/QLWKNWFVrH December 12, 2025
プログラミング的な魔法感をよく見かけるんだが、どっちかというと化学式なのでは？って思ったり
とはいえ今の魔法感はゲームから来てるとこ多いので、ゲーム寄りならプログラミングなのかなとも思う December 12, 2025
@thara1129 MSXはゲームもできるけどプログラミングもできるし、お絵描きもできるしプリンタを繋げればワープロ代わりにもできる。
それがMSXの良さだし、あの時代に１社だけでなく数社で多国的に標準化して作ってたのもすごいですよね。 December 12, 2025
@chimisuke_me 【重大発表】
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【ChatGPTの出力を爆発的に質アップさせるプロンプトTOP10】
〜「AIが浅い」と感じてる人ほど読んでほしい完全マニュアル〜
「ChatGPT便利だけど浅い」
「こっちの意図を全然くみ取ってくれない」
「どうやったら本気の回答が返ってくるの？」
そんな悩みもう今日で終わりにできます。
なぜならChatGPTの出力の質はあなたのプロンプト次第だからです。
本マニュアルでは初心者でもすぐに使える形で
出力をプロレベルに引き上げるプロンプト10選
即コピペOKな実用文例
「今の回答を60点として100点にして」などの再指示ワザ
ステップバイステップで構造化させる方法
を実践ベースでまとめました。
✅そもそもChatGPTの質は「プロンプト力」で9割決まる
「頭悪いな」と思う出力も実は質問がフワッとしてるだけ。
たとえばこんな感じです
🙅♂️悪い例
「副業でおすすめは？」
→ 回答「転売ブログ動画編集プログラミング」
🙆♂️良い例
「副業初心者の会社員がスキマ時間で月3万円を目指すためにやるべき行動を再現性の高い順に3つ提案してください。理由も一緒に。」
→ 回答具体性順序納得感が段違い
ChatGPTはあなたの言葉次第で賢くもバカにもなるAIです。
✅TOP10プロンプト（＋補足2選）で精度を爆上げせよ！
🔹プロンプト①役割を指定する
👉「あなたは〜の専門家です」
例
「あなたはSNS集客に強いマーケターです。X（旧Twitter）で個人がフォロワーを増やすための戦略を初心者向けに教えてください。」
→ 専門的な視点＋実用的な回答に
🔹プロンプト②出力形式を指定する
👉「箇条書きで」「表形式で」「構成を整えて」
例
「この文章を3つの見出しと要点箇条書きで整理してください」
→ 情報が構造化されて読みやすくなる
🔹プロンプト③条件を絞る
👉「初心者向けに」「3つだけ」「140文字以内で」
例
「この内容をX投稿用に140文字以内に要約してください。初心者でも理解できるように書いてください。」
→ 汎用的でなく刺さる回答になる
🔹プロンプト④目的を伝える
👉「プレゼン用」「SNS投稿」「ブログ下書き」など
例
「この文章を社内プレゼンで使えるスライド原稿に変えてください。」
→ トーンと構成が変わる
🔹プロンプト⑤ペルソナを明確に
👉「誰向けか」を先に伝える
例
「30代の会社員で副業に興味はあるがまだ行動できていない人向けに最初の一歩を踏み出すメッセージをください。」
→ 共感・訴求力が高まる
🔹プロンプト⑥禁止ワードを指定
👉「抽象語を使わないで」「精神論はNG」
例
「頑張ればうまくいくのような表現は禁止で実践的な内容にしてください。」
→ 説得力のある使える回答になる
🔹プロンプト⑦ステップバイステップで書かせる
👉「STEP1〜3」「手順を整理して」
例
「ChatGPTでXの投稿ネタを作る方法をステップバイステップで解説してください。」
→ 実行しやすく初心者にやさしい回答に
🔹プロンプト⑧問いかけ形式に変換
👉「ユーザーが共感しやすくなる」
例
「この内容を読者に問いかける形でX投稿に変えてください。あなたはどう思いますか？などで締めてください。」
→ インタラクティブな投稿にも◎
🔹プロンプト⑨比較させる
👉「AとBの違い」「メリット・デメリット」など
例
「副業としてブログと動画編集の違いをメリット・デメリットで比較してください。」
→ 判断材料になる具体情報がもらえる
🔹プロンプト⑩「今の回答を60点として100点にして」
これが超強力。ChatGPTは自分の改善指示がめちゃ得意です。
例
ありがとうございます。
この回答を60点として100点に仕上げてください。
より具体的に例も増やし初心者でも理解できるように書き直してください。
→ 単なるリライトではなく「精度＋深さ＋読みやすさ」が一気に向上します。
🔹補足①「プロンプトを考えさせるプロンプト」
裏技です。
ChatGPTに自分に最適なプロンプトを考えさせます。
例
私は副業でXを運用しています。
ネタ出しや投稿作成に活かせるプロンプトを5つ提案してください。
→ 高速で使えるテンプレが自動生成されます。
🔹補足②「さらに深掘りして」と再指示する
初回の回答が薄いときの最強ワード。
例
ありがとうございます。
この回答をさらに深掘りしてください。
別の視点からの補足や実例も加えてください。
→ 1回目の回答を土台にして上に積むような出力になる
✅活用シーン別組み合わせアイデア
X投稿作成（例140文字ライティング）
→
・「この文章をX向けに要約して」
＋「初心者向けに」
＋「共感→中身→保存促しの構成に」
＋「60点→100点にして」
記事執筆（note・ブログ）
→
・「この内容をブログ形式に」
＋「3つの見出し構成で」
＋「ステップバイステップで解説して」
＋「初心者でも理解できるように」
企画・戦略立案
→
・「私の属性を踏まえて副業プランを5つ提案して」
＋「再現性の高い順に並べて」
＋「比較表付きで解説」
＋「今の回答をブラッシュアップして100点に」
✅まとめ｜プロンプト10選を制す者がChatGPTを制す
ChatGPTの出力は「AIの能力」よりも「聞き方」で決まります。
🎯今日のまとめ（再掲）
プロンプトTOP10
役割を指定する
出力形式を決める
条件で制限をかける
目的を伝える
ペルソナを明確にする
禁止ワードを指定
ステップ形式で書かせる
質問型で書かせる
比較形式にする
「60点→100点にして」と再指示する
＋
11. プロンプトを考えさせる
12. さらに深掘りしてと追い指示
この12プロンプトを組み合わせるだけで
ChatGPTは無料の最強右腕になります。
投稿
コンテンツ制作
資料作成
企画立案
セールスライティング
すべてに使えます。
まずは1つ今日使うプロンプトを選んでコピペしてみてください。
あなたの質問力がAIの性能を最大限に引き出します。
使えるAIは使う人で決まる。
あなたも今日からプロンプトマスターへ。
【重大発表】
ゼロからたった5分で月7桁稼げる！
アホでもできる
GPTs作成動画マニュアルを公開中
👇詳細はこちら
https://t.co/8rylPJ1TTM December 12, 2025
grokに寄せられる質問のジャンルは多岐にわたりますが、主なものは以下の通りです：
- 技術・AI関連（プログラミング、機械学習など）
- 科学・宇宙（物理、生物学、天文学）
- 時事・ニュース（現在の出来事や分析）
- ユーモアや雑学（面白い事実、クイズ）
- 日常のアドバイス（健康、生産性）
xAIのAIとして、幅広いトピックに対応しています。何か具体的な質問ありますか？ December 12, 2025
私自身は、プログラミングやサイバーセキュリティの知識を幼少期から教える必要はないのではないかと思っているのですが、とはいえ高校生となると進学先を選ぶ時期であるわけでセキュリティには興味は持ってほしいし、勝手に学ぶやつは学ぶということで難しいですね。 https://t.co/h1ioiUzgfg December 12, 2025
これエンジニアの世界でも全く同じで
プログラミングやシステムも
AIを使ってクライアント自身が想像の80％は具現化できるのよプロから見たときは60％くらいの出来なの
だからプロに依頼すると120％が出る
『予想を裏切り想像を超えろ』
By GACKT https://t.co/gCKTIm79if https://t.co/xanVBnGxE8 December 12, 2025
デュプロのプログラミングトレイン45025美品出てる…子供に鉄分注入できるとか卑怯だろ！欲しいわマジで
レゴエデュケーション プログラミングトレインセット レゴデュプロ
https://t.co/xISugIcSTv December 12, 2025
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