Web制作会社、マジで終わった、、 GPT-5.6 Solがサイトを作る 別AIが品質を鬼チェック 崩れもバグも即差し戻し 30日の制作が最短1日 1案件50万円、月200万円の方法👇 Web制作で利益が残らない原因は、制作ではない。 修正だ。... 「色を変えてください」 「スマホで崩れています」 「もっと高級感を出してください」 「申し込みボタンが分かりません」 この往復で、利益が全部消える。 だから納品前にAI同士で潰せ。 GPT-5.6 Solにサイトを作らせる。 Geminiに競合5社を比較させる。 Claudeに文章と導線を採点させる。 Cursorでコードの問題を修正する。 さらに検証AIへ、 ・全ページのリンク確認 ・スマホ表示の確認 ・表示速度の確認 ・CTAの視認性 ・文章の重複 ・要件とのズレ をチェックさせる。 問題があれば自動差し戻し。 問題が消えるまで公開しない。 これで人間がやるのは、顧客へのヒアリングと最終承認だけ。 50万円の案件を月4件で200万円。 外注費を増やさず、品質と件数を同時に上げられる設計になる。 「AIで早く作る」だけでは弱い。 AIで品質保証まで終わらせろ。 作業者を増やす時代は終わり。 改善ループを持つ会社が全部取る。show more

Claude Codeを使うなら、 「3席構成」は覚えておきたい。 例えば、 コスト：約2万円 → 約3,000円 処理速度：約3倍 まで効率化できるという考え方... ポイントは、 全てを最上位モデルに任せないこと。 構成はこれ▼ Haiku：仕分け ↓ Sonnet：実作業 × 8並列 ↓ Opus：最終判定 ↓ 却下ならSonnetへ差し戻し つまり、 sorter → worker ×8 → judge の3席構成です。 Haiku 大量のタスクを高速で分類 Sonnet 実作業を8レーン並列で処理 Opus 最後の品質チェックだけ担当 重要なのは、 「作るAI」と 「評価するAI」を分けること。 自分で作って、 自分で採点させない。 そして、 一番やってはいけないのが、 「全部Opusに任せれば最強」 という使い方 これではAIに 高い給料を払って 作業させているのと同じです。 AI時代に重要なのは、 どのモデルが最強か ではありません。 どの仕事を、 どのモデルに任せるか。 Haiku = sorter Sonnet = worker Opus = judge Claude Codeを 本気で使いこなすなら、 この役割分担はかなり重要です。 これから差がつくのは、 AIを使える人ではなく、 AIを適材適所で動かせる人。show more

【インフルエンサー完全終了】 Codex×ElevenLabsで作った動画が182万インプ 7日間で売上2,380万円まで到達 👇 広告出稿なしのオーガニック配信 AI初心者でも「これなら試せる」と思える作り方になってきた 今回の事例で注目したいのは だけじゃない。 制作工程そのもの。... 使われているのは CodexとElevenLabs。 Codexは 制作に必要な処理を形にする側。 ElevenLabsは 音声＋アバター生成を担当する側。 つまり 全部を手作業で編集する ではなく AIごとに役割を分けて 動画を組み立てていく。 この発想が重要。 そして完成した縦型動画を TikTokに投稿。 7日間の実測値を見ると インプレッション 1,824,391。 平均視聴完了率 41.2%。 完全視聴 751,649。 商品リンクタップ 71,904回。 CTR 3.94%。 購入 3,412件。 最終売上 2,380万円。 さらに資料には ORGANIC ONLY / NO PAIDとある。 広告を出して 無理やり表示回数を増やした結果ではない。 動画そのものが広がり 視聴され リンクが押され 購入まで動いている。 ここで初心者が 勘違いしなくていいのが 「自分も182万回を狙わないと意味がない」 ということ。 最初からバズを狙う必要はない。 まずは Codexで制作工程を補助する ↓ ElevenLabsで音声を作る ↓ ElevenLabsでUGCにする ↓ 投稿する ↓ 数字を見る ここから始めればいい。 重要なのは 1本目を完璧にすることじゃない。 投稿したあとに どこまで見られたか どれだけクリックされたか どこで離脱したか 数字から改善すること。 AIによって変わったのは 「ヒット動画を必ず作れる」ことではない。 試作品を作って 市場に出して 改善するまでのハードル。 これまで動画制作を 難しそうで避けていた人ほど CodexとElevenLabsを触る意味がある。 作る側に回るための入口が かなり広くなっている。show more

OpenAIが『約34000円』で発売した 「AIエージェント専用のキーボード」だが Codexが同じようなツールを 無料のiOSアプリとして 使えるものが 作られたらこ しかも専用ハードウェアは不要 iPhoneにアプリを入れるだけで 完全ワイヤレスの操作デバイスとして... 使えます。 このアプリはを 中心に構築されており 単なるショートカット キーボードではない 接続しているAIエージェントが、 ・待機中なのか ・処理を実行しているのか ・確認や入力を求めているのか ・タスクが完了したのか といった状態を 機能的なステータス表示で確認できます。 さらに大きな特徴は、特定のAIモデルやエージェントに縛られないこと。 コーディングエージェントであれば 任意のエージェントと連携可能。 つまり、複数のAIエージェントを切り替えながら、iPhoneからタスクの実行や状態確認を行える「AIエージェント用リモコン」に近い存在です。 今後は音声入力にも対応予定とのこと。 実装されれば、 「このエラーを修正して」 「テストを実行して」 「終わったら結果をまとめて」 とiPhoneに話しかけるだけで、PC上のエージェントを操作できるようになる可能性があります。 4万円はドルの専用デバイスを買わなくても、手元のiPhoneをエージェント操作専用キーボードに変えられる。 AI時代のハードウェアは、 製品を買うより先に、 アプリで再現できる時代になってきました。show more

今日から使える Fable5でBlenderを動かしたらヤバい BlenderをAIが操作して 1時間で3D映像を作る時代 使う側は月100万円を狙える 2026年、動画の仕事は完全に分かれる。 編集だけする人。 AIで事業を作る人。 この差はデカい。... Fable5で映像を作る。 GPTで投稿文を作る。 Claudeで営業文を作る。 CursorでLPを作る。 OpenClawで投稿と営業を自動化する。 ここまで組めば、 ただの動画制作者じゃない。 小さなAI動画事業になる。 初心者はまず、 1ジャンルに絞れ。 不動産なら内覧動画。 飲食なら新メニュー動画。 採用なら会社紹介動画。 美容なら施術ビフォー動画。 1ジャンルだけでいい。 30本作れ。 その中で反応が取れた型を売れ。 月額10万円の運用代行を30社。 これで月300万円。 簡単ではない。 でも手順は見えてる。 Fable5を知らない人は遅れる。 知ってるだけの人も遅れる。 今日から使う人間だけが勝つ。show more

Claude史上、一番仕事のやり方が 変わるかもしれない新機能が出ました その名も「Record a skill」 ただの画面録画機能だと 思った人は危ないです 本質は、Claudeに仕事を 文章で説明する時代が... 終わり始めたこと 今までは同じ作業を任せるたびに、 「このファイルを開いて」 「この列を削除して」 「日付順に並べて」 「最後にここへ貼り付けて」 みたいに、手順を細かく プロンプトで書く必要がありました でもRecord a skillは違います 自分がいつも通り作業している様子を 録画しながら、 「ここで何を確認しているか」 「なぜこの順番で進めるのか」 を説明すると、 その流れをClaudeが 再利用できるスキルとしてまとめてくれる つまりこれは、 AIに毎回同じ指示を 出すための機能ではなく、 一度教えた仕事を、 次から任せるための機能です ここを録画できる便利機能ねで流すと、 この先も同じ作業をするたびに、 同じ説明を書き続けることになる 逆に早く使い始めた人は、 ・データ整理 ・定例レポート ・フォーマット修正 ・問い合わせの振り分け ・毎回ほぼ同じ事務作業 みたいな、 地味だけど確実に時間を奪う仕事を、 少しずつClaude側へ移していける 可能性があります 実際の入り口だけ分かるように、 簡単な操作動画もつけました 動画だけで全部説明しているわけではないですが、 「どこから使うのか」 「どういう流れで記録するのか」 はイメージしやすいと思います もちろん、どこまで応用できるのか 単なる操作記録なのか、 意図まで理解してくれるのか 細かい仕様はまだ見えない部分もあります それでも方向性はかなり大きい これから差がつくのは、 「AIを使う人」と「使わない人」 ではありません 「AIに質問する人」と、 「AIに仕事を覚えさせる人」です 使ってみたい人は使いたいと リプしてくださいshow more

Claude Fable 5がWebデザイナーを潰した 次世代LPを15分であっさり生成してしまったw 👇 これ外注費20万円くらいの品質を 安定して生成可能にするには 前提として 「AIでLPを作る」だけなら誰でもできる。... でも、外注で20万円クラスと言われるような 品質を安定して出すには 生成後の改善ループが重要。 ・競合LPをリサーチして構成を比較 ・ファーストビューを複数パターン生成 ・CTAの文言をABテスト前提で作成 ・ユーザー導線を分析して改善 ・スマホ表示・表示速度・SEOまで最適化 ・改善内容を次回のLPへ反映 このサイクルをClaude Fable 5に回すだけで、 LPは作るたびに進化していく。 ただ、AI初心者がこの改善ループを ゼロから構築するのは意外と難しい。 プロンプトを何度も試行錯誤したり ツールを組み合わせたり、安定した 品質になるまで時間もコストもかかる だからこそ、最初からSkillsを導入して その仕組みごと使うのが一番早い。 僕が実際に使っているLP制作/改善用のSkillsも 近日公開予定です。 公開したら、誰でも同じワークフローを 再現できるようになります。 見逃したくない人は、この投稿を今のうちに ブックマークしておいてくださいshow more

スクショでサイトができる 完全無料「screenshot-to-code」がヤバい。 スクショを投げるだけで、コードを生成。 しかも動画からプロトタイプ化までいける。 しかもCodexに言えばすぐに使える！ やり方は👇 結論、これをCodexに投げろ。 プロンプトはこれ。 「このGitHubリポジトリを読み込んで、私のPCで使える状態までセットアップしてください。READMEを確認して、必要な環境、APIキー、Docker起動、ローカルURLまで順番に実行手順を出してください。エラーが出たら原因を特定して修正案も出してください」... これでいい。 やることはシンプル。 Codexを開く GitHub URLを貼る 上のプロンプトを投げる .envにAPIキーを入れる Dockerで起動 localhost:5173を開く スクショをアップロードする 出力形式は最初これでいい。 React + Tailwind LPならHTML + Tailwindでもいい。 初心者がやりがちなミスは、 READMEを自力で読んで詰まること。 違う。 OSSの導入はCodexに読ませろ。 環境構築はAIに任せろ。 人間は使い方と売り方に集中しろ。 これでスクショからLP初稿を作れる。 1本3〜5万円。 月10本なら30〜50万円。 コードを書けないはもう言い訳にならない。 GitHub URLを貼って、動かせ。 知ってるだけの人間から脱落する。show more

改めてコンテスト応募作品を全て２回ずつ見ました。 １４人まで絞れたけどここからがさらに悩みどころ。 ストーリーが良いもの、芸術性が長けているもの、音楽との調和が気持ち良いもの、かわいいやかっこいいもの、技術的にすごいもの、それぞれ良さがあってどれも良い。 AI動画には色んな種類の作品があるけど、誰かの真似とかバズらせるためだけに作られた映像とは違って(←自分もよくやるけど)、それぞれが持つ個性やアイデア、意図した整合性を感じられる作品に私は心を動かされます。 自分がコンテストを開催する理由は、SNSで日の目を浴びていない作品にもスポットライトをあてたいから。 でも、Xで数字が伸びているだけの映像には興味すらもてない自分は"評価をして良い立場なのか？"といつも不安になってしまって、今までのコンテストは審査員を複数呼んでみんなで評価をしてもらっていました。 しかし、今回は逃げずに自分なりにでも明確な理由をもって評価をしようと思い、もし審査員を呼んだとしても他者の評価を見ないと決めていました。 映像業界に長くいたからこそ感じることかもしれませんが、自分の制作でも他者への評価でも、時間を置いて何度も見ることが重要だと思っています。 なので、もう１日悩ませてください。

これはヤバい AI動画の作り方が完全に変わった GPT-6でプロンプトを作る それをMiniMax H3に投げるだけ 15秒のファッションMVまで一気に作れる 動画を見ると完成度の意味がわかる 再現方法は👇 まずGPT-6に作りたい映像を伝える... 今回はファッション系のMV 人物を中心に置いて 衣装が次々と切り替わる構成にする 重要なのは動画を直接作らせないこと 先にGPT-6でプロンプトを設計する 映像の構図 人物の動き 衣装の変化 カメラワーク 背景 テンポ 全体の世界観 これらを文章にまとめてもらう そのプロンプトをMiniMax H3に投入 するとH3側が映像として生成する 今回の動画では 同じ人物を軸にしながら 衣装だけが自然に切り替わっていく 単なる画像の切り替えではない 人物の動きと衣装変化がつながっている だからファッションMVとして見せられる 16:9の横動画で 約15秒のルックブックまで作れる これを人間が作るなら 企画を考えて モデルを用意して 衣装を何着も準備して 撮影して カットをつないで トランジションを作る必要がある でもAIなら 「プロンプト設計→生成」まで一気に短縮できる 一番重要なのはここ 動画AIだけ触るより GPT-6を“演出家”として先に使う方が強い 何を映すかをGPT-6で詰めて どう動かすかをH3に任せる この役割分担で完成度が一段上がる 商品PV アパレル広告 SNS用MV ブランドのルックブックにも使える これからは動画編集スキルだけじゃない AIに映像を設計させる力で差がつくshow more

(※ChatGPT + 動画生成AI + 画像生成AI + AE) 【ご報告】 勇気を出して、憧れのとある制作チームに志願してみたところ、なんと快く受け入れてもらえました。... 今までマネタイズもせず、ただただAI動画の認知度を上げるためだけに投稿してきましたが、ようやく自分の活動ができそうです。 オンラインで面談をして頂き、まずはお試しで仕事をさせてもらう形になれたと思うので結果を出して正式に採用されたら報告ができるかもです。 一部の人は目にすることになるかもしれない期待のプロジェクトにさっそく参加させてもらえるようです。 練習を兼ねたいので、Xでの制作内容や投稿内容が少し変わるかもしれませんが、引き続きツール紹介などはかかさず投稿するつもりです。 フルコミットしだしたらXの投稿が遅れることもあるかもしれないですが、既に多くの方が同じようにツール紹介をしてくれているので引用やリポストも多様します。 これからも別の角度からAI動画を盛り上げる役割を果たすつもりですので、引き続き宜しくお願いします。 ※ ちなみにこの動画は、ChatGPT 4oでタイトルを作って、Runway Gen3で動かして、Midjourney V7で作ったイラスト合成して、AfterEffectsで編集した動画です。 こういう動画を含め、ソシャゲ系とかキャラ動作、フラットアニメ風とかも増えると思います。 今までは仕事が別だったのでＳＮＳは５０％くらいでしかやってませんでしたが、仕事の練習になるなら全力でできる機会も増えるので、おそらく投稿作品のクオリティーはあがります。 AI動画界隈の人達みんなの活動がいずれ、クリエイターとして仕事になるようにサポートできればいいなと思っていますので、これからは指標になれるような存在を目指します！ 応援してくれた方々に良い報告ができるよう頑張るぞ！ いつも見てくれてありがとう！！！🙏🙏🙏show more

Claude CodeでAIトレードBotを プログラミング初心者でも 構築する方法を徹底解説 これはトレードBotに稼がせるのではなく むしろ本質は逆で、 AIに相場を予言させるのではなく、 AIにトレードシステムそのものを作らせる という話... 中身はかなり本格的で、 ・HMMによる市場レジーム判定 ・相場環境ごとの資金配分 ・ウォークフォワードバックテスト ・リスク管理 ・Alpacaへのブローカー接続 ・自動発注 ・P&L監視用ダッシュボード ・メインループ構築 まで入っている。 まず面白いのが、 HMMというモデルを使って 「今の相場がどんな状態か」を判定するところ。 HMMはざっくり言うと、 価格やボラティリティの動きから、 裏側にある市場の状態を推定するモデル。 例えば、 Crash Bear Neutral Bull Euphoria のように、今の相場をいくつかのレジームに分類する。 ここがかなり重要。 なぜなら、同じ売買戦略でも、 相場環境によって勝ちやすさは全然違うから。 強気相場で機能する戦略が、 暴落相場では一瞬で壊れることがある。 だからこのBotは、いきなり「何を買うか」を決めない。 まず、 今の相場はリスクを取っていい状態なのか。 それともポジションを減らすべき状態なのか。 そもそも止まるべき局面なのか。 そこを判定する。 例えば、 Bull相場ならリスクを取り、 Neutralなら通常運用、 Bearならポジションを縮小、 Crashならほぼ停止、 Euphoriaなら過熱警戒でリスクを抑える。 つまり、 「いつ買うか」だけではなく、 「どの相場で、どれくらい資金を入れるか」 まで自動化している。 ここが普通のインジケーターBotと違う。 多くの自動売買Botは、 エントリー条件ばかり見ている。 RSIが30以下なら買い。 移動平均がクロスしたら買い。 MACDがこうなったら売り。 でも、トレードで本当に重要なのは、 エントリーよりもリスク管理。 どれくらいの資金を入れるのか。 どこまで負けたら止めるのか。 連敗したらどうするのか。 暴落相場では止まれるのか。 想定外の動きが来た時に破壊されないのか。 このBotでは、 AIの判断よりも上位にリスク管理を置いている。 例えば、 1日の損失が一定以上ならポジションを縮小する。 さらに損失が広がれば全決済する。 最大ドローダウンに到達したらBotを停止する。 再開には手動確認を必要にする。 1回の取引で取れるリスクを制限する。 こういう安全装置を入れている。 これがめちゃくちゃ大事。 AIトレードで一番怖いのは、 AIが間違えることではない。 間違えたまま、止まらずに売買し続けること。 人間なら、 「なんかおかしいな」 と思って止められる。 でもBotは、 設計が甘いと間違ったまま動き続ける。 だから、AIに全権限を渡さない。 AIには分析と実装をさせる。 でも最終的な安全装置は、 固定されたルールで止める。 この設計がかなり現実的。 さらに動画では、 ウォークフォワードバックテストも入っている。 普通のバックテストは、 過去データに合わせすぎる危険がある。 過去では勝てる。でも未来では勝てない。 いわゆる過剰最適化。 そこで、 過去の一部で学習し、 次の期間で検証し、また期間をずらして検証する。 この流れで、 「過去にたまたま合っただけのBot」を避けようとしている。 つまり、 AIに未来を当てさせるのではなく、 AIに検証の仕組みを作らせている。 ここが本質。 最終的には、 Alpacaのペーパー口座に接続し、 実際の運用に近い形で発注テストまで行う。 流れとしては、 価格データを取得する ↓ HMMで市場レジームを判定する ↓ レジームに応じて資金配分を決める ↓ リスク管理ルールを通す ↓ 問題なければ発注する ↓ ログを保存する ↓ ダッシュボードでP&Lやポジションを監視する という形。 ここまで来ると、 ただコードを書いて終わりではない。 市場分析、資金配分、検証、 発注、監視まで、一気通貫でトレードシステムを組める。 ただし、重要な注意点がある。 この動画で、 「最終的にいくら稼いだか」 という 実利益は明言されていない。 だから、 「Claude Codeで爆益Botを作った」 という見方は少しズレている。 正しくは、 Claude Codeを使えば、 個人でもトレード戦略の研究、 実装、検証、リスク管理、発注、 監視までを 一人で作れるようになってきた。 という話。 ここがかなりヤバい。 今までなら、 こういう仕組みを作るには、 Pythonを書ける人、 金融データを扱える人、 バックテストを作れる人、 証券APIを触れる人、 リスク管理を設計できる人、 UIを作れる人が必要だった。 でも今は、 Claude Codeに指示しながら、 1人でかなりの部分を組み上げられる。 AIトレードで強い人は、 AIに「明日何を買えばいい？」と聞く人ではない。 AIに、 データ取得を作らせる。 特徴量を作らせる。 市場レジームを判定させる。 バックテストを作らせる。 リスク管理を作らせる。 ブローカーAPIに接続させる。 発注ロジックを組ませる。 ログを分析させる。 改善案を出させる。 こういう使い方をする人。 AIが相場を当てる時代ではなく、 AIで検証ループを自動化する時代。 トレードは、勘と根性の勝負から、 検証システムを持っている人の 勝負に変わり始めている。 もちろん、これで勝てる保証はない。 むしろ、適当に作ったBotは普通に負ける。 でもヤバいのは、 個人がここまで作れるようになったこと。 Claude CodeやCodexを使える人は、 もはやただの個人トレーダーではなく、 小さなヘッジファンドのような検証環境を持てる。 AIトレードの本命は、 自動売買ではない。 自動検証。 AIにトレードを任せるな。 AIにトレードシステムを作らせろ。show more

【TiktokでバズるAI美女ダンス動画を作る方法をまとめたので配ります】 AIと本物の見分けが付かないレベルのダンス動画が、誰でも超簡単に5分で作れる時代になりました。 動きだけではなく表情も自然で、もうAIだと気付けない人の方が多いんじゃないでしょうか？ これからAIで稼ぎたい人がこのノウハウを知らないのはもったいなさすぎるので、やり方を記事にまとめました。 ▼受け取り方法 気になる方はいいね＋「好きな絵文字」をリプしてください！

要件定義やデザイン作成のフェーズで私が絶対使っているのがCreatie。AIがデザインを制作してくれる。その後の編集もFigmaに似ているからデザイナーも使えるPMはマストで入れてもいいぐらい。クライアントとその場でデザイン作りながら要件定義もできるし、デザイナーさんとのイメージのすり合わせも楽にできる。デザイン力がないエンジニアにもおすすめAIをコラボレーションをブーストさせるために使った方がいい成果物が作れる。

ヤバい。これは本気で「鳥肌」が立つ。 初期のAIオフィスが、すでに会社っぽく動いている。 営業が売り、マーケが集め、管理部が監視。 開発が直した結果を、また営業が試す。 情報が部署を巡回し、24時間改善が続く。 社員ゼロの会社が現実味を帯びてきた。 この動画の本質は、 AIがたくさん表示されていることじゃない。 「部署同士がつながっていること」だ。... 営業AIが顧客との会話から課題を抜き出す。 マーケAIが、その課題をもとに新しい訴求を作る。 開発AIが、売れない原因を機能へ反映する。 管理部AIが、売上とコストの変化を判定する。 良ければ継続。 悪ければ修正。 判断結果は、また各部署へ共有される。 これを人間の会社でやると遅い。 報告書を書く。 上司が確認する。 会議を予約する。 担当者へ依頼する。 翌週に結果を見る。 その間に市場は変わる。 AIオフィスは、この待ち時間を消す。 Claudeが顧客データを要約。 Geminiが競合情報を収集。 GPTが営業資料と広告案を生成。 Cursorが開発修正を進める。 OpenClawが全体の処理をつなぐ。 人間が担当するのは、 目標設定と最終判断だけになっていく。 AI導入で作業を速くする時代は終わる。 これからは、会社の意思決定そのものを速くする時代だ。show more

いざアニメ制作を始めようとしましたが、当時は制作に必要な備品が何もありませんでした。そこで山本が倒産した会社に連絡し、「掃除を手伝う代わりに、備品を一部譲っていただけないでしょうか」と相談。会社の方もとても親切に協力してくださり、そのおかげで必要な備品を揃えることができました。こうして、僕たちのアニメ制作が本格的に動き出します。備品をもらったその日は夏で、帰りに駅前でアイスを食べたことを覚えています。 当初、僕は山本に「一緒に自主制作アニメを作ろう」と提案しただけで、その活動を将来どのように発展させていくかまでは考えていませんでした。一方、山本はすでにその先の展開を思い描いていて、自分なりの構想を僕に話してくれました。 当時の僕は、その構想を十分には理解できていなかったかもしれません。それでも、山本の話には何か面白いことが始まりそうな予感がありました。 そして、備品を揃えるために自ら動き、制作上の問題を一つ一つ解決していく山本の姿を見て、作画だけでなく制作全体を動かす役割が合っているのではないかと思い、そこで彼にプロデューサーの役割をお願いしました。

【エイムは「脳」で強制同期させる】 ​​「今日は当たらないな」で終わらせてない？ FPSの調子は、根性じゃなくて「脳の書き換え」で強制的に引きずり出せる。 トップ層が無意識にやってる「脳のリミッター解除」を言語化してみた。 ​刺さる人にはマジで刺さるはず。 ​1. 脳内に「最強のビデオ」をインストールする ​まず、理想のエイムを脳内で再生できるようにして。自分の過去最高プレイでもいいし、憧れのプロのハイライトでもいい。 2.「強い意志」をトリガーにしてリンクさせる... ​よくある「動作」のスイッチじゃない。もっと深い部分、「この動きを今ここで再現する」という強烈な意志をトリガーにする。 この「強いイメージ」と「再現する意志」をリンクさせれば、脳の回路が瞬時に理想のプレイへと同期する。 3. カテゴリー別にリミッターを解除する ​脳のリソースは限られてる。だから「今、何に全振りするか」を意志の力で切り替える。 ・エイムモード： 「あのプロの、あの吸い付きを今ここで出す」と脳に命令する。 ・​立ち回りモード： 「全情報を把握する視点に切り替える」と強く念じる。 ​シンクロ率が上がれば、これまで「たまに調子が良い時」にしか出せなかったプレイが、自分の意志で、いつでも、瞬間的に引き出せるようになる。 ​「才能」っていうのは、このイメージと現実を同期させるスピードが異常に速いこと。 ​練習はただ弾を当てる作業じゃない。 「イメージさえ呼び出せば、いつでも最強になれる」っていう確信を深める作業。 ​これ出来るようになるだけで、Demon1憑依する確率あがるから試してみて #VALORANTshow more

Manus aiに「渋谷を舞台にしたマリオ風のゲーム作って」とお願いしたら20〜30分で作ってくれた。 🍄の代わりにお酒をGet出来るようにして、酔っ払ったら最強モードになる仕様です。 全くゲームを作った事が無くても「ここをこうしてくれ」と日本語でお願いするだけで、どんどん改善してくれるのが凄い。 AI動画も2〜3年前は「このレベルで動画作って何になるの？」と言われてたけど、今や「映画が作れる...」とようやく世間でもなってる。 ゲームも同じで「マリオっぽく作れるからなんなの...？」と今の段階で思われそうだけど「いやもっとやばいゲーム作れるのも時間の問題だから」と個人的には思う。 初期段階で触ってるのと、そうでないのとでは、AIが進化した時の解像度が全く異なるから、気になる人は早めに触ってみる事をおすすめします。 というより、難しい事考えずに「面白そうだからとりあえず遊んでみる」みたいなマインドが行動力に繋がり、ひいてはAI時代を楽しめる人だと思います。

私の書き方が悪く《紙で出来ている》と思われてしまった方がおられるので訂正させてください とある人物が紙で作ろうと計画していたのを私が「それならば、いつもの方法でペラッペラなモノを作りましょう」と手を挙げた。が正解です この事を皆さんの力をお借りして上書きしていただければ幸いです

ぶっちゃけ、これあまり公開したくないが、 noteで月27万稼ぐのに、才能とか文章力なんて1ミリもいらない。 オレが実際にやってる裏側の流れ。 毎回0から自分で考えるのに疲れた人は、この通りにやってみて。 ↓ まずChatGPTにこう聞く 「今売れている “稼ぐ系note /... Brain / Tips”の訴求を分析して、 どんな悩みの人に、 何を約束して売っているのか 3行でまとめて」 ↓ 売れてる型が見える ↓ 次にこう聞く 「その訴求を使って、 ターゲットを “40代会社員” “副業したいけど時間がない人” 向けにズラし、 一番刺さる切り口を3案出して」 ↓ 誰に何を売るか決まる ↓ 次にこう聞く 「その中で一番売れそうな切り口を選んで、 2,980円で売るnoteのタイトルを10案作って」 ↓ 売れる入口ができる ↓ 次にこう聞く 「一番強いタイトルを選んで、 無料部分→有料部分へ自然につながる noteの構成を作って」 ↓ 骨組みができる ↓ 次にこう聞く 「この構成が弱くないか、 無料で出しすぎてないか、 売れる前提でチェックして」 ↓ 弱い企画を本文前に落とせる ↓ 次にこう聞く 「改善後の構成に沿って、 小学生でも読める言葉で、 『2,980円払ってよかった』と120%満足させるため、 具体例をたくさん入れて全体で7,000〜10,000文字の特大ボリュームで本文を書いて ↓ 中身が一気にできる ↓ 最後にこう聞く 「この商品を2,980円で売ります。 今買う理由を3つ、 買わないまま放置する損を2つ整理してから、 販売文を書いて」 ↓ 売る理由まで明確になる ↓ 要するに、 ・売れてる訴求を分析する ・ターゲットを少しズラす ・タイトルと構成を作る ・売れる前に弱い企画を落とす ・本文を書く ・販売文を書く これだけ。 2,980円のnoteが1日たった3件売れるだけで、月額約27万円。 しかも強いのはここ。 ・0から商品を考えなくていい ・弱い企画を本文前に落とせる ・切り口を変えて何本も試せる ・当たった型をそのまま横展開できる noteで手堅く月27万稼ぐなら、 記事数を増やすより 当たりを引くまでの試行回数を増やした方が圧倒的に早いです。 でも毎回これを手入力するのは面倒よな。 なので、この一連の流れを 「ワンクリックで完了するツール」を 作りました。 ただ、商品だけ作れても「売り方」を知らないと1円にもなりません。 「じゃあ、どうやって2,980円のnoteを1日3件売るのか？」 今回は特別に、 ① 【note作成特化ツール】 ② 【1日3件を手堅く売るXの販売ルート】 この2つをセットにして無料公開します。 （※引用元の自動化システムと組み合わせるとさらにエグいです） 欲しい人は 【いいね】と【リプで好きな絵文字】で プロフのnoteで公開します。 手動でやるか、ツールで稼ぐか？ 好きな方を選んでください。show more