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AIライティングのための創造的なアプローチ『クリエイト法』の公開

AIってすごいけど、使いこなすのは難しいと感じていませんか? クリエイト法は、そんな悩みを解決するためのアイデアです。

AIと一緒に文章を書くときに、自分のアイデアをうまく引き出して、より面白い記事を作るコツをまとめました。

難しそうに聞こえるかもしれませんが、実は簡単。普段の考え方を少し整理するだけで、AIとの相性がグッと良くなりますよ。一緒に試してみませんか?

⬇️動画でも視聴できます⬇️

0.AI共創ライティング「クリエイト法」とは?


クリエイト法は、創造性を拡張するためのAI共創式オリジナルのAIライティング法です。

その名前の由来は、各ステップの頭文字をとった「CREAT(クリエイト)」にあります。

C:Concept(コンセプト)- アイデアの核を定義
R:Reason(理由)- なぜそれが重要かを説明
E:Example(例示)- 具体例で理解を深める
A:Analyze(分析)- 要素に分解して検討
T:Total(総合)- 新たな視点で再統合


この5つのステップを通じて、AIとの対話を重ねながら、創造的で魅力的な文章を生み出すことができるのです。クリエイト法を使えば、AIの力を最大限に活かしつつ、あなた自身のユニークな視点や洞察を織り交ぜた、オリジナリティあふれる文章が書けるようになります。さあ、新しい文章の世界へ飛び込んでみましょう!


1. コンセプト(Concept)

まずは、記事の核となるアイデアを考えてみましょう。これが記事全体の方向性を決める大切な部分です。

AI時代って、情報があふれすぎて「どれも同じようなこと言ってるな」って感じること、ありませんか?だからこそ、あなたならではの新しい視点が光るんです。でも、「新しいアイデアなんて、そう簡単に出てこないよ」って思いますよね。大丈夫です、AIが協力してくれます。

例えば、「筋トレって順番が大事なんじゃない?」という疑問が浮かんだとします。これを「出力順序マネジメント」なんて呼んでみるのはどうでしょうか。ちょっとかっこよくないですか?このように、日常のちょっとした疑問や気づきを、新しい概念に変身させるのが、このステップのポイントです。

AIにヒントをもらいながら、あなたのアイデアを膨らませていけば、きっと面白い切り口が見つかるはずです。難しく考えすぎず、「こんなの書いてみたいな」という気持ちを大切に、楽しみながら探してみてくださいね。

2. 理由(Reason)

さて、面白いコンセプトを思いついたら、次は「なぜこれが大切なの?」という部分を考えてみましょう。これが「理由」のステップです。

2.1意外性を与える

ここでのポイントは、ただ単に「重要だから」とか「役に立つから」といった当たり前の理由ではなく、ちょっと意外な角度から考えてみることです。そうすることで、読者の方々に「へえ、そんな見方があったのか」と思ってもらえるかもしれません。

意外な理由を提示することで、読者の方々の興味をグッとひくことができます。その先が知りたい、と思えるような意外性をAIと共創します。普段から不思議に思うことを、AIにプロンプトで、「理由を考えてください」でいいのです。仮説でもいいので、AIと共創してみましょう。仮説も科学の一部なので、あとはそこに信憑性を持たせる、ここをAIにサポートしてもらいます。

2.2AIと「意外な理由」を共創する


例えば、「リラックスした方がなぜ力が出るのか?」という疑問があれば、AIに「リラックスすると力が出る意外な理由を5つ考えてください」とプロンプトを投げかけてみましょう。AIが出してくれた理由の中から、最も興味深いものを選んで、さらに掘り下げていくこともできます。

「リラックスすると筋肉の協調性が高まり、無駄な力みが減ることで、より効率的に力を発揮できる」という理由が出てきたとしましょう。これをさらに深めるために、「筋肉の協調性とリラックスの関係について、最新の研究結果を教えてください」とAIに尋ねてみるのも良いでしょう。

2.3日常の疑問がヒントに

大切なのは、あまり無理に奇抜なことを言おうとしないことです。日常生活の中で「あれ?」と思ったことを掘り下げてみるだけで、案外面白い理由が見つかったりするものです。

AIと一緒に、いろんな角度から考えてみてください。「こんな理由、アリかな?」と思ったら、どんどんメモしていきましょう。そして、その理由に説得力を持たせるための裏付けも、AIと一緒に探っていきます。きっと、読者の方々の「なるほど!」を引き出せるはずです。

3. 例示(Example)

コンセプトを説明したら、次は具体的な例を挙げてみましょう。これが「例示」のステップです。良い例があると、読者の方々がより深く理解してくれるはずです。

3.1身近な例をあげる

ここでのポイントは、身近で分かりやすい例を選ぶことです。そして、その例に信憑性を持たせることも大切です。実際にあった出来事や、科学的な裏付けのある例を使うと、読者の方々により説得力のある内容を伝えられます。

例えば、先ほどの「リラックスすると力が出る」というコンセプトを野球のバッティングで説明してみましょう。

野球でバットを思いっきり握るよりも、リラックスして持つ方が遠くにボールが飛ぶことってあると思います。これは多くの野球選手や指導者が経験的に知っていることですね。

3.2 事例をAIに聞く(思い浮かばない場合)

ここで、AIの力を借りて、この例をさらに掘り下げてみましょう。「プロ野球選手のバッティングフォームとリラックスの関係について、具体的な事例を3つ挙げてください」とAIに尋ねてみるのはどうでしょうか。

AIが提供してくれた情報を基に、例えばこんな風に例示を膨らませることができます:

  1. イチロー選手の軽やかなスイング:力みのないフォームで、しなやかに打球を飛ばす技術で有名です。

  2. 落合博満選手の「ゆったりスイング」:バットを軽く持ち、力まずにゆったりとしたスイングで、正確なタイミングと強い打球を生み出していました。

  3. 王貞治選手の「空手バット」:バットを持つ手の力を抜くことで、より速いヘッドスピードを生み出していたと言われています。

これらの例を挙げることで、「リラックスすると力が出る」というコンセプトがより具体的に、そして信憑性を持って伝わります。読者の方々も「なるほど、確かにそうだな」と感じてくれるかもしれません。

大切なのは、例示を通じて読者の方々が自分の経験や知識と結びつけられるようにすることです。そうすることで、コンセプトがより印象に残り、理解が深まります。

AIと協力しながら、様々な角度から例を探してみてください。

4. 分析(Analyze)

コンセプトを例示したら、次はそれを深く掘り下げる「分析」のステップです。ここでは、コンセプトを複数の要素に分解し、それぞれの要素について詳しく検討していきます。

今回の「リラックスすると力が出る」というコンセプトを、以下の3つの要素に分解してみましょう:

  1. リラックスによるアウターマッスルの弛緩とインナーマッスルの活性化

  2. インナーマッスルによる軸の形成

  3. 形成された軸へのアウターマッスルの力の乗せ方

それでは、各要素を詳しく見ていきましょう。

1. リラックスによるアウターマッスルの弛緩とインナーマッスルの活性化

リラックスすることで、まず表層の大きな筋肉(アウターマッスル)が弛緩します。これにより、普段はあまり意識されない深層の小さな筋肉(インナーマッスル)が活動しやすくなります。

ここで、AIに「アウターマッスルとインナーマッスルの関係性について、最新の運動生理学の知見を教えてください」と尋ねてみるのもいいかもしれません。得られた情報を基に、この要素をさらに深く掘り下げることができるでしょう。

2. インナーマッスルによる軸の形成

インナーマッスルが活性化すると、体の中心に「軸」が形成されます。この軸は、効率的な力の伝達と安定したフォームの維持に重要な役割を果たします。

ここで少し補足しますね。実は「インナーマッスル」という言葉、正式な解剖学用語ではないんです。でも、体の深いところにある筋肉のことを指すのによく使われています。

例えば、肩の場合を考えてみましょう。肩の「インナーマッスル」と呼ばれるのは、実は「ローテーターカフ」という筋肉群なんです。この筋肉群が肩の軸をしっかり支えてくれるおかげで、腕を滑らかに回す動きができるんですよ。

野球のバッティングで考えると、この肩の軸がしっかりしていることで、バットをスムーズに振り抜けるわけです。力任せに振るのではなく、体の芯からの回転運動で打つ、あのきれいなスイングの秘密は、まさにこの「インナーマッスル」にあるんですね。

「野球のバッティングにおける軸の重要性」についてAIに質問してみると、より具体的な情報が得られるかもしれません。プロ選手のフォーム分析なども参考になるでしょう。

3. 形成された軸へのアウターマッスルの力の乗せ方

最後に、形成された軸を基盤として、アウターマッスルの力を効果的に動作に乗せていきます。これにより、ムダな力みがなく、効率的で力強い動きが可能になります。

ここでは、「効率的な力の伝達メカニズム」についてAIに尋ねてみるのはどうでしょうか。物理学や生体力学の観点から、より科学的な説明を加えることができるかもしれません。

これら3つの要素の関連性を探ると、リラックスすることが単に力を抜くだけでなく、より効果的に力を発揮するための準備段階であることが分かります。アウターマッスルとインナーマッスルのバランス、軸の形成、そして力の効率的な伝達が、一連のプロセスとして機能しているのです。

この分析により、「リラックスすると力が出る」というコンセプトの背景にある仕組みがより明確になりました。読者の方々にも、身体の仕組みと動作の関係性についての新たな気づきを提供できるのではないでしょうか。

5. 総合(Total)

さて、ここまでコンセプトを分解して詳しく分析してきました。「総合」のステップでは、それらの要素を再び組み合わせ、新たな視点で全体を見直します。このプロセスこそが、クリエイティブな思考の核心部分と言えるでしょう。

実は、この「総合」のステップには、CREATIVEの概念が隠れています。ここでは特に以下の3つの要素が重要です:

  1. Innovation(革新): 分析した要素を再び統合する

  2. Vision(ビジョン): 新たな視点や洞察を組み合わせる

  3. Execution(実行): アイデアを具体的な形にする

それでは、これらの要素について、「出力順序マネジメント」というコンセプトを中心に見ていきましょう。

1. Innovation(革新): 知識のイノベーション

ここでは、これまで分析してきた要素を新しい方法で組み合わせます。「出力順序マネジメント」は、リラックスと筋力発揮の関係性を新しい角度から捉え直した革新的なアプローチです。

この概念は、単に効率的な運動方法というだけでなく、日常生活における身体の使い方全般に応用可能な新しい視点を提供しています。例えば、デスクワークや家事など、日常的な動作においても適切な筋肉の使用順序を意識することで、身体への負担を軽減できる可能性があります。

AIに「出力順序マネジメントを日常生活に応用する具体的な方法を5つ提案してください」と尋ねてみるのも良いでしょう。AIの提案を基に、さらに独自のアイデアを膨らませていくこともできます。

2. Vision(ビジョン): 新たな視点や洞察

ここでは、出力順序マネジメントから生まれた洞察を元に、より大きなビジョンを描きます。

具体的には、出力順序マネジメントにより、日常の身体活動の負担を減らし、ワーキング寿命を伸ばすというビジョンが挙げられます。これは、日本が直面している高齢化問題に対する一つの解決策となる可能性を秘めています。

高齢者が長く健康的に働き続けられるようになれば、社会保障制度の負担軽減や、豊富な経験を持つ人材の有効活用など、多方面にわたる社会的利益が期待できます。

AIに「出力順序マネジメントを活用して高齢者の労働参加を促進する具体的な政策アイデアを3つ提案してください」と問いかけてみるのも面白いでしょう。

3. Execution(実行): アイデアの具現化

最後に、生まれたアイデアやビジョンを具体的な形にしていきます。ここでは、実行可能性や必要なリソース、想定される課題なども考慮に入れます。

出力順序マネジメントの概念は、すでに「潜在運動系プログラム」の中に組み込まれています。このプログラムを実行することで、日本社会に持続的な働き方改革として取り組んでいくことができます。

クリエイト法の結論

クリエイト法は、AIと人間の知恵を融合させ、創造的な問題解決を可能にする手法です。コンセプト、理由、例示、分析、総合の各ステップを通じて、私たちは新しい視点を獲得し、革新的なアイデアを生み出すことができます。この方法は、個人の創造性を高めるだけでなく、社会的課題に対する斬新なアプローチを提供する可能性を秘めています。AIを効果的に活用しながら、人間ならではの洞察と組み合わせることで、より豊かで持続可能な未来の創造に貢献できるのです。

ps.「クリエイト法」でAIライティングした記事が以下です。ちなみに、一発生成ですw

シンプルにまとめで終わる方法は「クリエイト法」です。
このトータルにイノベーション・ビジョン・実行を加えたものが「クリエイティブ法」となります。

C:Concept(コンセプト)- アイデアの核を定義
R:Reason(理由)- なぜそれが重要かを説明
E:Example(例示)- 具体例で理解を深める
A:Analyze(分析)- 要素に分解して検討
T:Total(総合)- 新たな視点で再統合
I:Innovation(革新)- 知識を新しく組み合わせる
V:Vision(ビジョン)- 将来の可能性を描く
E:Execution(実行)- アイデアを具体化する

また、機会あれば、「クリエイティブ法」の詳細記事を書きたいと思います。

【プロフィール】
佐藤源彦(MBBS)
医療や心理学の研究所に研究員として勤務。
その後、独立して心身の総合研究所MBBSを設立。
心理学を応用したAI共創学を研究・開発している。

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