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note運用のAI診断プロンプト28本 ─「どうしたらいい?」を卒業する | AI活用 | プロンプト | クリエイター支援 | #501

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先に、この記事が何なのかだけ言うとく。
メンバーシップで公開しとるHTMLファイルを、有料記事に落とし直したもんや。
キッカケは、メンシプのメンバーさんからもらった一言やってん。

「有料級な内容を、記事に書けばいいのに」

……言われてみたら、そらそうや。
ツールだけポンと置いて、なんでこの形にしたかを1回も説明してへんかった。
使う人からしたら、中身のわからん箱を渡されただけやんな。

せやから今回は、いつもより解説寄りに書いとる。
28個のキーを並べるだけやなくて、なんでこれがAIに効くのか、というところから始める。
ちょっと長い。
先に言うとく。


AIに、こう聞いたことがある。

ワイのnote、あんまり読まれへんのやけど、どうしたらいい?

返ってきた答えを、そのまま貼る。

  • タイトルを魅力的にしましょう

  • 読者のニーズを意識しましょう

  • 投稿頻度を上げて継続しましょう

  • SNSでの発信も組み合わせましょう

……。

知っとるがな。

いや、間違ってはおらん。
全部正しい。

正しいけど、これを読んで明日から何をしたらええかは、1ミリもわからん。

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で、しばらくしてから、同じAIに、同じnoteを渡して、こう聞き直してん。

RCF(Reader-Content Fit)の観点で、このnoteを評価してください。

そしたら、返ってきたもんが別物やってん。

変えたのは、質問の中の単語1個だけや。


この記事でわかること

  • 同じAIに同じnoteを渡して、聞き方だけ変えたときの出力の差(実物を並べる)

  • なんで用語を渡すと出力が変わるのか、という仕組みの話

  • PMFをnoteに翻訳した RCF(Reader-Content Fit) の定義と、フェーズ0〜4の判定表

  • スキ率・フォロワー転換率・有料転換率、どれを最初に見るかの順番

  • RCF診断プロンプトの全文(無料パートで丸ごと渡す)

  • マーケのフレームワーク28個を、noteクリエイター文脈に翻訳した診断プロンプト全文

要するに、マーケを勉強する話やなくて、AIに投げる単語を持っとく話や。




「どうしたらいい?」は、AIにとって一番答えにくい質問やった

さっきの2つ、何がちゃうか。

A:ワイのnote、読まれへんのやけど、どうしたらいい?
B:RCF(Reader-Content Fit)の観点で、このnoteを評価してください。

Aの質問には、範囲がない。

「読まれへん」が、PVの話なのか、スキの話なのか、フォロワーの話なのか、有料が売れん話なのか、指定してへん。
AIは全部の可能性に対応せなあかん。

全部に対応した結果が、「タイトルを魅力的にしましょう」や。

全方位に効く答えは、どこにも刺さらん。

Bには、範囲がある。

RCFという言葉を出した瞬間に、「読者とコンテンツが合っとるかを見る」という枠が決まる。

枠が決まると、AIはその枠の中で答えを出さなあかんくなる。

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質問の範囲と出力の関係

実際の出力を、頭のほうだけ並べる。

Aの出力(抜粋)

noteをより多くの方に読んでいただくために、以下の点を意識してみてください。

1. タイトルを魅力的にする
読者が思わずクリックしたくなるタイトルを心がけましょう。

2. 読者のニーズを把握する
どんな情報が求められているかをリサーチしてみましょう。
...

Bの出力(抜粋)

RCF(Reader-Content Fit)の観点で評価します。

■ 現在のフェーズ判定:Phase 1(SIGNAL)

根拠:
- スキ率は安定しているが、フォロワー転換が追随していない
- 特定テーマの記事だけ反応が突出しており、テーマの再現性が未確立

■ 詰まっている箇所
Activation(読む→スキ)は通過しているが、
Retention(フォローして次も読む)に進んでいない。

■ 次に検証すべき仮説
「読者はテーマではなく個別記事に反応している」
→ 同テーマで連続3本出し、2本目・3本目のスキ率が
   1本目の70%を維持するかで判定できます。
...

下は、指示が入っとる。

「同テーマで3本出して、2本目・3本目のスキ率を見る」やったら、今週やることが決まる。

上は、決まらん。


AIは「平均値」を返す生き物やねん

なんでこうなるか。
ワイの理解はこうや。

AIは、聞かれた範囲の平均的な答えを返してくる。

「note 読まれない」で世の中に存在する文章の平均を取ったら、そら「タイトルを魅力的に」になる。

だってそれが一番よく書かれとるからな。

でも、「RCF」「Reader-Content Fit」「Activation」みたいな語彙を渡すと、参照される範囲が絞られる。

プロダクトマネジメントとかグロース分析の領域に寄る。

あの領域の文章は、だいたい構造で書かれとる。
フェーズがあって、指標があって、次の打ち手がある。
せやから、返ってくる形も構造になる。

つまりな。

フレームワーク名は、AIに渡すキーや。

内容を教えてもらうために覚えるんやない。
AIの引き出しを指定するために覚えるんや。

ここが、ワイの中でひっくり返ったところやってん。

……マーケの勉強って、知識を増やす行為やと思っとった。

ちゃうかった。

質問の解像度を上げる行為やった。


ただし、そのまま使うと外れる

で、ここに罠がある。

マーケのフレームワークって、だいたい企業向けに作られとる。

PMF(Product-Market Fit)は、プロダクトと市場の話や。
noteクリエイターにはプロダクトがない。
あるのは記事や。

STPも、セグメント・ターゲット・ポジショニングやけど、想定しとるのは市場調査ができる規模の話や。

ワイらは読者インタビューもできん。

AARRRも、SaaSのファネル前提や。
ActivationがサインアップでRevenueが課金。
noteにサインアップはない。

そのまま「STPで分析して」と投げると、AIは企業の枠で答える。

「まず市場調査を行い、セグメントごとの市場規模を算出します」

……できるかい。

せやから、翻訳せなあかん。

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この翻訳を先に渡してから聞くと、答えが自分の話になる。

翻訳してへん状態で聞くと、どっかの会社の話になる。


RCF ─ 一番先に持っといたほうがええキー

28個のうち、最初に1個だけ覚えるならこれやねん。

RCF(Reader-Content Fit)= 読者がコンテンツを自然に求める状態。

PMFのnote版やと思ってくれてええ。

読者が「次の記事を待っとる」「友達に紹介したい」と感じはじめたら、RCFが取れとる。

判定に使えるテストがある。

新規事業の世界にSean Ellisテストというのがあって、「この製品が明日から使えなくなったらどう感じますか」と聞いて「非常に残念」が40%を超えたらPMF、という目安や。

(※この40%という基準は、Sean Ellisが提唱した経験則としてグロース界隈で広く使われとるもんで、学術的に検証された定数やない。ワイもそう理解して使っとる)

note版に置き換えると、こうなる。

このクリエイターが更新を止めたら、どう感じますか?

これ、実際にアンケート取れとは言わん。
取れる規模の人は取ったらええけど、大半はそこまで読者数がない。

代わりに、指標で近似する。

RCFの3指標

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3指標は上から順に見る

順番が大事やな。

上から順に詰まっとるところを探す。
スキ率が低いのに有料転換の心配をしてもしゃあない。
記事が刺さってへんのに、値段の話をしとるのと同じやからな。

フェーズ判定表

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RCFフェーズ 0〜4

このフェーズをAIに渡すと、「読まれへん」が「Phase 1で止まっとる」に変わる。

止まっとる場所がわかったら、打ち手は絞れる。
全部やらんでええようになる。


数字は、自分の過去とだけ比べる

ここ、大事なとこやから濁さんと書く。

ネットを見ると「スキ率5〜10%が目安」「有料転換率2〜5%」みたいな数字がよう出てくる。

ワイも最初、そういう数字を探しとった。

でもな、この手の数字に公式な出典はないねん。
noteが公表しとるベンチマークがあるわけやない。
ジャンルによっても桁が変わる。エッセイとハウツーで同じスキ率になるわけないやろ。

で、あるとき気づいてん。

そもそも、他人の平均値を知っても動けへん。

「スキ率5%が目安らしい」と言われても、自分が今3%なのか8%なのか知らんかったら、判断のしようがない。

逆に、自分が先月3%で今月4%やったら、目安が何%やろうが「上がった」は確定する。

改善したかどうかを判定できるのは、自分の過去だけや。

せやから、この記事では他人の目安を一切基準にせん。
代わりに、記録の取り方だけ置いとく。

最小限の記録セット

週に1回、5分でええ。
これだけ取る。

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スプレッドシート1枚でええ。
行が10本たまったら、それがあんたのベンチマークになる。

10本たまるまでは、AIに投げても「データが足りません」と言われる。
それでええ。

むしろ、データがないのに断定してくるAIのほうが危ない。

ワイも最初の10本は、ただ記録するだけの期間やった。
何も判定できひん2ヶ月半。
しんどいけど、ここを飛ばすと、ずっと他人の数字を眺めることになる。


AIに渡すときの、たった1つのコツ

ここまでで一番大事なことを先に言うとく。

用語だけ渡してもアカン。数字を一緒に渡す。

これ、失敗して学んでん。

最初、ワイはこう投げとった。

RCFの観点でワイのnoteを評価して

そしたら、RCFの解説が返ってきてん。

「RCFとはReader-Content Fitの略で、読者とコンテンツの適合性を指します。まずは……」

……解説はええねん。
診断してほしいねん。

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解説モードと診断モードの分かれ道

用語だけ渡すと、AIはその用語を説明するモードに入る。
数字を渡すと、その数字を判定するモードに入る。

正しくはこう。

自分のnoteをRCFフレームで診断して。
直近10記事の平均スキ率[数字]%、1記事あたりの新規フォロワー[数字]人、
有料転換率[数字]%。
現在のフェーズと、次に改善すべき指標を1つだけ教えて。

「1つだけ」も効く。
指定せんと5個くらい返ってきて、結局どれもやらんことになる。

この後の28本のプロンプトは、全部この形で作ってある。
用語+自分の数字を入れる欄+出力の絞り込み。


KEY 10|RCF診断 ─ 1本だけ、ここで丸ごと渡す

「型があるらしい」だけ言うて渡さんのは不誠実やと思うから、28本のうち一番強い1本を、無料パートで全文出す。

これがそのまま使える完成版や。
コピーして、[ ]に自分の数字を入れて投げてくれ。

自分のnoteをRCF(Reader-Content Fit)フレームで診断してくれ。

■ データ
直近10記事の平均スキ率:[  ]%
1記事あたりの新規フォロワー:[  ]人
フォロワー総数:[  ]人
有料転換率(有料購読者 ÷ フォロワー数):[  ]%
記事ごとのスキ率のばらつき:[ 最高 ]% 〜[ 最低 ]%
更新頻度:[  ]

■ フェーズ判定
次のどれかを1つ選び、根拠を数値で示すこと。

Phase 0 EXPLORE:何を書くか探っとる。スキ率が記事ごとにバラバラ
Phase 1 SIGNAL:特定テーマで反応が出はじめた。同テーマで再現する
Phase 2 TRACTION:記事を出すたびにフォロワーが増える
Phase 3 RCF:読者が次の記事を待っとる。有料が自然に売れる
Phase 4 SCALE:連載・マガジン・メンバーシップでMRRが立っとる

■ ボトルネック
3指標(スキ率/フォロワー転換率/有料転換率)のうち、
最も詰まっとるものを1つだけ挙げること。
上流から見ること。スキ率が低い状態で有料転換の話をせんこと。

■ 次の1手
そのボトルネックに効く施策を、1つだけ。
今週から着手できる粒度で。複数案を出さんこと。

■ 次に見る日
何日後に、どの数字がどうなっとったら改善と判定するか。

「1つだけ」を2箇所に入れてある。
ここを消すと、必ず5個くらい返ってくる。
5個返ってきたら人間は1個もやらん。

……やらんかった。

数字がまだない人は「不明」と書いて投げる。
空欄のまま投げると、AIが勝手に仮定した数字で診断してくる。
それが一番タチ悪い。

これ1本を月1回投げるだけでも、「読まれへん」がだいぶ具体的になるはずや。


ここから先に入っとるもの

ここまでが、キーの考え方と、一番強いキー1個や。

正直、ここまでで1個は動ける。
上のプロンプトを投げたら、今週やることが1個決まる。

ここから先は、残りの27個や。

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28キーのフェーズ別マップ

1. 診断プロンプト28本の全文
フェーズ別に並べてある。
1本ずつ「何が引き出せるか」「いつ使うか」を書いて、そのままコピペできる形で貼ってある。
noteクリエイター文脈に翻訳済みやから、企業の話にならん。

2. フェーズ別の使う順番
28本を全部使うわけやない。
今どこにおるかで、使うべきキーが変わる。
探索期・成長期・スケール期の3段階で、どれを引くかを整理してある。

3. 用語→note翻訳の対応表(全項目)
無料パートで7個だけ出した対応表の全量版。
29項目。
ここがズレると、AIが企業の話をしはじめる。

4. うまくいかんときの潰し方4つ
「解説が返ってくる」
「全部やれと言われる」
「毎回ちがう診断が出る」
「数字がないから答えられんと言われる」
の4パターン。
全部踏んだ。

5. Knowledge Shelf のHTML一式
28個を1ページで引けるようにしたHTMLや。
ブラウザで開いてブックマークしとくと、投げるときに探さんで済む。
CSS変数を数行変えたら自分の色になる。

先に断っとくことが2つある。

1つ目。

これは正解集やない。

「noteマーケティングの正解はこれです」という話は1個もしてへん。
ワイがマーケの概念をnoteクリエイター文脈にどう翻訳して使っとるか、という頭の中身や。
翻訳の仕方が違うと思ったら、自分の言葉に直して使ってくれてええ。

2つ目。

プロンプトは、AIの機嫌で出力が変わる。

同じプロンプトを2回投げても、全く同じ答えは返ってこん。
せやから「このプロンプトを投げれば正解が出る」やなくて、「聞き方の型」として使ってほしい。
型を持っとくと、毎回ゼロから考えんで済む。
それが本体や。

あと、この記事は2026年9月時点で書いとる。
noteの仕様やアルゴリズムは変わるから、数値の話は各自で確認してくれ。


値段のことも書いとく

この記事、部数で値段が上がる。
1,480円から始めて、5部売れるたびに上げて、2,980円で止める。

煽りやなくて、単純に早く買ってくれた人が得をするようにしただけや。
今の価格が今の価格。
それだけ。

あと、返金設定はオフにしとる。
中身がプロンプトとHTMLで、読んだ時点で全部コピーして持ち出せるからや。
ここは先に言うとくべきやと思った。

では、以下有料パートや。

 
 
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