note409記事のデータをAIに渡して「次に書くべき記事」を決めさせてみた

「AIにnoteの記事ネタを考えてもらう」

これ自体は、もう珍しいことではありません。

ChatGPTに、「noteで伸びそうな記事を10個考えて」

とお願いすれば、数秒でそれっぽいタイトルを出してくれます。

でも、僕はずっと一つ疑問がありました。

AIは、本当に「自分のアカウントで伸びる記事」を考えられるのか？

一般的に伸びそうな記事と、

僕のnoteで伸びる記事。

この2つは、同じではないはずです。

そこで今回は、ちょっとやり方を変えました。

AIにいきなりタイトルを考えてもらうのではなく、

これまで僕が投稿してきた409記事のデータを先に分析してもらう。

そのうえで、

「じゃあ、次は何を書けばいい？」

と聞いてみました。

AI×note実験、第2弾です。

はじめまして、りょうです。

普段は会社員として働きながら、AIを使ってnoteをどこまで伸ばせるのかを実験しています。

noteを始めてから現在までのことや、この実験を始めた理由はこちらにまとめています。

▶︎ 【自己紹介】note1年で7,200人。普通の会社員がAIを武器にどこまでいけるか実験します

目次

なぜ「AIにネタを聞くだけ」では弱いと思ったのか

以前の僕は、ChatGPTにかなりざっくりお願いしていました。

例えば、

「note初心者向けの記事ネタを考えて」

「副業について読まれそうな記事を考えて」

「noteで伸びそうなタイトルを10個出して」

こんな感じです。

すると、

「note初心者がやるべき5つのこと」

「noteでフォロワーを増やす方法」

「ChatGPTを使って効率よく記事を書く方法」

など、それっぽい企画はたくさん出てきます。

別に間違ってはいません。

ただ、どこかで見たことがある。

そして何より、

僕のnoteで実際に読まれるかどうかは分からない。

AIは僕の過去を知らないからです。

どの記事が読まれたのか。

どの記事にはスキが集まったのか。

逆に、どんな記事が伸びなかったのか。

それを知らないAIに、

「次に何を書けばいい？」

と聞いても、一般論になってしまうのは当然です。

だったら先に、

僕自身のデータをAIに渡せばいい。

今回はそこから始めました。

AIに409記事のデータを渡してみた

前回の記事で、これまで投稿した409記事を改めて整理しました。

累計ビューは171,949。

累計スキは15,438。

1記事あたりのビュー中央値は352でした。

つまり僕の場合、300〜400ビュー前後が一つの基準になります。

一方で、1,000ビューを超えた記事もあります。

たとえば、

「noteでフォロワーが増えない人が“やりがちな行動”5選」

は1,216ビュー。

「note開始2ヶ月で“7.5万ビュー”を超えた話」

は1,106ビュー。

AI関連では、

「noteで読まれる記事は、ChatGPTにこう頼むと書ける」

が849ビュー。

さらに、

「ChatGPTに頼りすぎて失敗したnote運用と、その改善法」

も749ビューでした。

こうしたデータをまとめてAIに分析してもらいました。

すると、いくつか面白い傾向が出てきました。

前回、409記事を実際に分析して見つけた特徴についてはこちらで詳しくまとめています。

AIが見つけた僕のnoteの勝ちパターン

特に目立ったのが、大きく3つでした。

① 「具体的な数字」が入っている

「たくさん読まれました」

ではなく、

7.5万ビュー。

「記事を書きました」

ではなく、

409記事。

「収益化できました」

ではなく、

1万円。

具体的な数字が入ることで、体験談としての解像度が上がります。

② 読者の悩みがタイトルから分かる

「noteについて思うこと」

より、

「noteでフォロワーが増えない人がやりがちな行動」

のほうが圧倒的に対象が明確です。

タイトルを見ただけで、

「これ、自分のことかも」

と思える。

僕の過去記事でも、このタイプは反応が強い傾向がありました。

③ AIそのものより「AIをどう使ったか」

これも今回かなり重要だと思っています。

僕のnoteでは、

「ChatGPTとは？」

「AIの最新機能」

のようなAIそのものの解説ではなく、

「ChatGPTをnoteでこう使った」

という記事に反応があります。

つまり僕の場合、

AIを語ることより、AIを使って何かをやること

のほうが相性がいい。

これは、これからやろうとしている方向性とも一致しました。

そこから「次に書く記事」を考えさせてみた

ここからが今回の実験です。

過去409記事のデータ。

伸びた記事。

伸びなかった記事。

タイトルの特徴。

これから発信したい「AI×note」というテーマ。

これらを踏まえて、

「次に書くべき記事を考えて」

とAIに依頼しました。

すると候補として出てきたのは、

「AIでタイトルを作った記事と自分で作った記事、どちらが読まれる？」

「ChatGPTでnoteを1週間書いたら、PVはどう変わる？」

「409記事のデータからAIに“伸びるタイトル”を作らせてみた」

「AIに記事を丸投げした場合と、自分の体験を入れた場合を比較してみた」

「note7,200フォロワーの僕が、AIを使って1万フォロワーを目指したらどうなる？」

といった企画でした。

ここで、かなり面白くなってきました。

どれも単なる、

「ChatGPTの使い方」

ではありません。

実験になっている。

しかも結果がまだ分からない。

これなら僕自身も続きを知りたいと思いました。

でも、AIが出したタイトルをそのまま使わない

ここは今回かなり大事にしたいところです。

AIに409記事を分析させた。

だから、

「これから全部AIに決めてもらいます」

ではありません。

むしろ逆です。

過去に僕は、ChatGPTに頼りすぎて失敗しています。

ネタ。

構成。

タイトル。

本文。

全部AIに任せる。

確かに記事は早く作れました。

でも、どこか似たような文章になる。

僕自身の体験も薄くなる。

結果として、

「誰が書いても同じ記事」

に近づいてしまいました。

その失敗については、以前の記事にもまとめています。

だから今回も、

AIは判断材料を増やすために使う。

最終的に何を書くか決めるのは自分です。

これは409記事を書いてきた今だからこそ、かなり意識しています。

普通の会社員だからこそ、AIをこう使いたい

僕はAIの専門家ではありません。

文章を書くことを本業にしているわけでもありません。

普通に会社で働いています。

だから、noteに使える時間にも限界があります。

そんな人間にとってAIの一番の価値は、

「全部やってもらうこと」ではなく、「試行錯誤を速くすること」

なんじゃないかと思っています。

409記事を一つずつ眺めて、

「このタイトルは数字が入っているな」

「これは失敗談だな」

「これはAI×noteだな」

と分析する。

これを人間だけでやるのは結構大変です。

でもAIなら、その作業をかなり手伝ってくれる。

最後に判断するのは自分。

体験を入れるのも自分。

実際に投稿するのも自分。

その役割分担なら、

普通の会社員でもかなり強い武器になるんじゃないか。

これから、それを自分のnoteで証明してみたいと思っています。

じゃあ、本当にAIが考えた企画は伸びるのか？

ここまでなら、

「AIにデータを分析してもらったら面白かった」

というだけの話です。

僕が知りたいのは、その先。

実際に数字は変わるのか？

です。

そこで次は、409記事のデータをもとに、

AIに「伸びる可能性が高いタイトル」を複数作らせます。

その中から実際に1本選んで記事を書く。

そして投稿する。

あとは、

ビューとスキを見る。

もし伸びれば、

「自分の過去データ×AI」は使える可能性があります。

逆に全然伸びなかったら、

それも結果として公開します。

AIに409記事も分析させたのに、

普通に300ビューでした。

となる可能性だってあります。笑

でも、それでいい。

成功した結果だけを見せるのではなく、

試す→数字を見る→また改善する。

この過程そのものを、このnoteに残していきます。

次は「AIが考えたタイトル」で本当に記事を書きます

今回分かったのは、

AIにいきなり答えを聞くより、自分のデータを先に渡したほうが面白い

ということでした。

ただし、まだ結果は出ていません。

ここから実際に記事を投稿して初めて実験になります。

次回は、

409記事のデータからAIが考えたタイトルを使って、実際に1本投稿します。

そして、その後のビューやスキまで公開します。

普通の会社員がAIを武器にすると、note運用はどこまで変わるのか。

引き続き、自分自身で試してみます。

AI×noteの実験をもっと見る

このnoteでは、普通の会社員がAIを使ってnoteをどこまで伸ばせるのかを実験しています。

うまくいった方法だけではなく、失敗・ビュー・スキ・フォロワーの変化まで含めて公開していきます。

次の実験結果も見てみたいと思ってもらえたら、フォローして追いかけてもらえるとうれしいです。