Nano Banana Pro 🍌が新登場！

Gemini の画像生成が劇的進化：倭国語🇯🇵のテキスト描写、 文化理解、細部の表現、スタイル変換など、かつてないレベルに。

最高性能の画像生成モデルを、Gemini アプリの「思考モード (thinking)」より今すぐ体験✨
無料プランでも 1 日数回お試しできます！ December 12, 2025

初心者がAI×noteで月10万稼ぐためのステップ7つ。

これ知ってるかどうかで、結果が全然違う。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

【Step1】ターゲットを超具体的に決める

「副業したい人」じゃ弱い。

「30代会社員で、子どもがいて、副業したいけど時間ないと思ってる人」

ここまで絞る。

【Step2】AIでコンセプト作る

「私のターゲットは〇〇です。刺さるコンセプトを10個考えて」

これでAIに聞く。出てきた中から一番尖ってるやつ選ぶ。ChatGPT5.1 ThinkingかGemini3がいい。

【Step3】無料記事を3本書く

有料じゃなくて無料。まず価値提供。AIに「新PASONAの法則で書いて」って指示すれば一瞬。2,000文字くらいだね。

【Step4】有料記事を1本作る

980円〜3,000円で。PREP法で書けば読みやすい。AIに任せればOK。具体的なやり方は固定に書いてある。ここは適当なプロンプトはNG。

【Step5】SNSで毎日3〜5投稿

X・Threads、どっちでもいい。noteへの導線作る。バズらなくていい。ペルソナに超刺さる教育投稿を発信。

【Step6】分析して改善

どの記事が読まれた?どの投稿が伸びた？インサイトデータ見て、次に活かす。

【Step7】最初は月10記事書く

量が質を作る。AIあるなら月10記事は余裕。

これだけ。

才能とかセンスとか関係ない。

このステップ通りにやるだけで、月10万いける。

逆にいけない人は、この基本ステップをどこかすっ飛ばしてるか、AI使いこなせてない。

なんか質問あったらリプに書いて。 December 12, 2025

このスレッドの内容をぜひ知ってほしい。
多分、ChatGPTのWeb検索の精度が他と比べ物にならないくらいぶち抜いてるのを実感してる人としていない人がいるのは、日常的に、明示的にThinkingを使ってるかどうかによるものだと思うんだ。
Thinking（Reasoning）しない簡易なGPTなんて使ってたら、そりゃGeminiを使ったって（てか何を使ってたって）文句出ないだろうなって思ってる。
Reasoningの有無ってのはそれくらい重要な差だと言うことが知られていないのがモヤモヤする。 December 12, 2025

Google大善人再发福利！超神AI编辑器Antigravity不用另付费，可以免费用Opus4.5！

Google的Antigravity不用另付费了！

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Google AI Pro 和 Ultra 用户直接享受优先访问权限，拥有最高、最慷慨的速率限制，且配额每五小时刷新一次。

对于免费计划用户，Google 已转向更大的、基于每周的速率限制，以尽量减少在项目执行过程中快速达到速率限制的情况。

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与其同时，还把Opus的价格给彻底打下来了！Claude Opus 4.5 (Thinking) 免费供应！

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今のLLMは「どれが一番強いか」よりも、
GPT-5.1、Gemini 3、Claude 4.5 を用途で役割分担するのが現実的か。

・軽い生成や日常作業：GPT-5.1
・Googleサービスと絡めた業務自動化＆UI：Gemini 3
・重めの推論やコード・設計レビュー：Claude Opus 4.5

この3つを「1つに決める」のではなく、
仕事の種類ごとに配役する前提で見ると使いやすそう。

これは各社とも「考え方モード」が違うからと言える。

・GPT-5.1
→ 簡単な質問はサクッと返し、難しいときだけ内部でじっくり考える設計
→ Instant = 速さ重視、Thinking = 論理・分解タスク重視
・Gemini 3
→ テキスト、画像、コード、動画をまとめて扱うマルチモーダル前提
→ Gmail、カレンダー、Docs などとつながるエージェント＋「質問に応じてUIレイアウトも一緒に生成する」方向に振っている

・Claude Opus 4.5
→ effortパラメータで「どこまで深く考えさせるか」を指定できる
→ 同じモデルで「軽く相談」と「ガチで設計レビュー」を使い分けやすい

なので、「一番頭がいいのはどれ？」と一本化して選ぶより、「この作業はどの考え方＋エコシステムと相性がいいか」で分けた方が、実務では扱いやすい。

個人SaaSや副業プロダクトをやっている想定で、かなり現実的な切り方をすると

・GPT-5.1（Instant中心）
・LPの文言案を10パターン出す
・Xの投稿文・メルマガ・プッシュ通知の案出し
・簡単な機能説明、FAQ案、社内用の要約
→ 「とにかく数を回したいテキスト・アイデア仕事」担当

・Gemini 3
・Gmailの問い合わせをもとに、自動で分類・要約 → Docs に整理
・カレンダー予定やToDoと連動して、業務リマインドや簡単なレポートを生成
・プロトタイプ用に、テキストだけ渡して画面構成＋文言をまとめて作らせる
→ 「Googleアカウント周辺のデータをそのまま道具にしたい仕事」担当

・Claude Opus 4.5
・大きめのリファクタや、アーキテクチャ設計レビュー
・長めの仕様書を読み込ませて、抜け漏れチェックや代替案の提案
・複雑なデータ処理ロジックの相談、疑似コード→本番コード化
→ 「失敗コストが高い、考え込んでほしい仕事」担当
こんな感じで、
・「軽い・速い・たくさん回す」＝ GPT-5.1
・「既存のGoogle業務をAIに染み込ませる」＝ Gemini 3
・「重い判断・設計・コードの深掘り」＝ Claude 4.5

と割り振ることができる感じ。

今のLLM選びは「最強の1体を決める」ゲームではなく、
自分の仕事を「軽い作業」「業務データと絡む作業」「重い判断」に分ける。そこに GPT-5.1、Gemini 3、Claude 4.5 をそれぞれ当てはめていくパズルに近い、という感じかな。 December 12, 2025