Codexを仕事で使い倒す実践塾｜実務で使える活用法と最新情報を毎日発信｜新モデルは公開当日に実機で検証｜資料・動画・アプリづくりを実演で公開｜AI時代に活かせる資料・図解を無料配布🔻
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これ欲しかった。
AIに「いい感じにして」と頼んでも、思った通りにならない人へ。
作りたいイメージを伝える言葉を、PDF4冊にまとめました。
・画像の構図
・デザイン用語
・資料のレイアウト
・動画のカメラワーク
各100選、合計400の名前に、そのまま使える指示文40本と仕上がりのチェック項目も収録。
「どう頼めばいい？」と迷ったときに使ってください。
受け取りはコメント欄へ🔻
フォロー・リポストも嬉しいです。
この図解の実践用PDFも無料でプレゼントしてます🎁
他にも使える指示文と、仕上がりのチェック項目付き10選を30秒で受け取れます👇
utage-system.com/line/open/1…
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これ欲しかった。
AI動画の色選び、もう迷わない。
同じ「青」でも、静けさ・爽快感・知性的など、色の使い方次第で印象はガラッと変わるんです👀
そこで今回、AI動画で使える「色彩演出100選」をまとめました！🎨
表現したい感情やシーン別に、配色・明度・彩度まで一覧にしています。
プロンプト作成に役立つ保存版の図解4枚です📌
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経営者や個人事業主の人は絶対に知って欲しい
✅️デザインができなくても、自社サービスのLPを作る方法
「自社のサービスを紹介するページが欲しい。でも、どんなデザインにすればいいかわからない」
そんな人にこそ試してほしいのが、
ChatGPTの「Product Design」。
自社サービスの資料をもとに、LPのデザインを3パターン作る方法を紹介します。
■ 使うもの
・ChatGPT
・プラグイン「Product Design」
・自社サービスの紹介資料
■ プロンプト例
添付したサービス資料をもとに、問い合わせ獲得を目的としたLPのデザインを画像で3パターン作成してください。
① 信頼感・安心感を重視したデザイン
② サービスの強みが伝わるデザイン
③ 問い合わせにつながる導線を重視したデザイン
日本語で、実際のビジネスに使えるクオリティを目指してください。
資料にない実績・口コミ・料金は創作せず、不足情報は「要確認」としてください。
まずは画像だけを作成し、私が選ぶまで実装しないでください。
ポイントは、
・最初からWebサイトを作らせない
・まずは画像で3案を比較する
・選んだデザインをもとに実装する
というところ。
これなら、制作会社に依頼する前のイメージ共有や、自社LPの改善案を考えるときにも活用できそう。
デザインを考えるところからAIに任せられるのは、結構便利だと思います。
👇️生成した3パターンのデザインを比較
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✅️デザインができなくても、自社サービスのLPを作る方法
「自社のサービスを紹介するページが欲しい。でも、どんなデザインにすればいいかわからない」
そんな人にこそ試してほしいのが、
ChatGPTの「Product Design」。
自社サービスの資料をもとに、LPのデザインを3パターン作る方法を紹介します。
■ 使うもの
・ChatGPT
・プラグイン「Product Design」
・自社サービスの紹介資料
■ プロンプト例
添付したサービス資料をもとに、問い合わせ獲得を目的としたLPのデザインを画像で3パターン作成してください。
① 信頼感・安心感を重視したデザイン
② サービスの強みが伝わるデザイン
③ 問い合わせにつながる導線を重視したデザイン
日本語で、実際のビジネスに使えるクオリティを目指してください。
資料にない実績・口コミ・料金は創作せず、不足情報は「要確認」としてください。
まずは画像だけを作成し、私が選ぶまで実装しないでください。
ポイントは、
・最初からWebサイトを作らせない
・まずは画像で3案を比較する
・選んだデザインをもとに実装する
というところ。
これなら、制作会社に依頼する前のイメージ共有や、自社LPの改善案を考えるときにも活用できそう。
デザインを考えるところからAIに任せられるのは、結構便利だと思います。
👇️生成した3パターンのデザインを比較
AIで自動化できる仕事を探す。
実は、この順番が間違っているかもしれません。
AIを導入したのに、なぜか仕事が減らない。
そんな会社は、そもそも「やらなくていい仕事」まで自動化している可能性があります。
例えば、毎週作成している会議の報告資料。
AIを使えば、文章やグラフの作成を効率化できます。
でも、会議で本当に確認したいことが、
・売上は目標に届いているか
・どこに問題が発生しているか
・次に何を決める必要があるか
この3つだけなら、そもそも分厚い資料は必要ないかもしれません。
必要な数字と問題点だけを共有する仕組みがあれば十分な場合もあります。
ここで大切なのは、
「どうすればAIで速く作れるか？」
ではなく、
「そもそも、この仕事は何のためにあるのか？」
と考えることです。
AIを使えば、これまで時間がかかっていた仕事を効率化できます。
でも、本当に目指すべきなのは、今の仕事をそのまま速くすることではありません。
仕事の目的を見直し、やるべき仕事そのものを減らすこと。
AIに何を任せるかを考える前に、今やっている仕事が本当に必要なのかを考えてみる。
それが、事業を変えるAI活用の第一歩ですよ。
経営者や個人事業主の人は絶対に知って欲しい
✅️デザインができなくても、自社サービスのLPを作る方法
「自社のサービスを紹介するページが欲しい。でも、どんなデザインにすればいいかわからない」
そんな人にこそ試してほしいのが、
ChatGPTの「Product Design」。
自社サービスの資料をもとに、LPのデザインを3パターン作る方法を紹介します。
■ 使うもの
・ChatGPT
・プラグイン「Product Design」
・自社サービスの紹介資料
■ プロンプト例
添付したサービス資料をもとに、問い合わせ獲得を目的としたLPのデザインを画像で3パターン作成してください。
① 信頼感・安心感を重視したデザイン
② サービスの強みが伝わるデザイン
③ 問い合わせにつながる導線を重視したデザイン
日本語で、実際のビジネスに使えるクオリティを目指してください。
資料にない実績・口コミ・料金は創作せず、不足情報は「要確認」としてください。
まずは画像だけを作成し、私が選ぶまで実装しないでください。
ポイントは、
・最初からWebサイトを作らせない
・まずは画像で3案を比較する
・選んだデザインをもとに実装する
というところ。
これなら、制作会社に依頼する前のイメージ共有や、自社LPの改善案を考えるときにも活用できそう。
デザインを考えるところからAIに任せられるのは、結構便利だと思います。
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使える指示文と、仕上がりのチェック項目付き 30秒で受け取れます👇
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「AIを使えば、これまでの経験はいらなくなる」
そう思っているなら今すぐ考え変えてください。
AIを使うほど、現場で積んできた経験が武器になります。
経営者や個人事業主なら、こんな経験はありませんか？
・お客様から何度も同じ質問をされる
・毎回、確認作業に時間を取られる
・担当者が変わると仕事の質が落ちる
実は、こうした日々の気づきこそ、AIで業務を改善するためのヒントです。
例えば「見積もり作成」をAIで効率化する場合。
ただAIに「見積書を作って」と頼むだけでは、実務で使えるものにはなりません。
・どんな情報が必要なのか
・何によって金額が変わるのか
・どんなケースは人の判断が必要なのか
・お客様にどう見せれば伝わりやすいのか
こうしたことを理解しているのは、現場を経験してきた人です。
その経験を言語化できれば、AIに任せる仕事と、人が判断すべき仕事を切り分けられる。
大切なのは、最新のAIツールを覚えることだけではありません。
自分の仕事を言語化し、AIに任せ、結果を見て改善する力。
この力があれば、使うAIが変わっても応用できます。
AIの進化が速い今だからこそ、これまで積み上げてきた経験に価値がある。
まずは、毎日繰り返している仕事を1つ選んで、手順と例外を書き出してみてください。
そこから、本当に事業に役立つAI活用が始まります。
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LPを作るとき、「イメージはあるのに、AIにどう伝えたらいいかわからない」
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Codexで作ったのに、修正が終わらない。
そんな人に知ってほしい「Spec Kit」。
GitHubが公開している、AIと開発を進めるためのツールです。
ポイントは、作り始める前に
「何ができたら完成か」を決めること。
例えば「予約サイトを作って」だけでなく、
・予約内容が保存される
・満席なら予約できない
・他人の予約を変更できない
ここまで先に整理する。
そのうえで、作業を小さく分けて
作成→テストの順に進めます。
Spec Kitには導入設定が必要ですが、
この考え方は今日から使えます。
次にCodexへ頼むときは、
「完成の条件」を3つ添えてみてください。
公式はこちら👇
github.github.com/spec-kit/
CodeX 実践塾 retweeted
これはすぐ使おう
機械可読性チェックツール「Harunobu（はるのぶ）」公開✅
Excelなどの表形式のデータが「コンピュータやAIにとって読みやすい形になっているか」を自動で点検し、100点満点で採点してくれるツールをGitHubで公開。データのどこをどう直せばよいかを迅速に把握できます。
digital.go.jp/resources/mach…
ALT Harunobuによるルール適合チェックの処理フローを示す図。データのアップロードから機械可読性の確保までの5ステップを左から右に説明している。 1.ファイルアップロード（Excel / CSV / TSVなどのファイル形式を取り込み）、2.チェックを実行（ルールに沿って3段階のレベル別で採点）、3.採点結果の出力（ルール違反の箇所と理由が確認できる）、4.データクレンジング（効率的かつ機械的にデータを修正）、5.機械可読性の確保（AIや分析ツールで利用する）
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