SNS集客の教科書｜『Threads×図解×GPTs』実践ロードマップ

Brainメディア運営部です！

今回はヒナキラさんへのインタビュー内容をもとに記事を執筆しました。

簡単に紹介をさせていただきます。

「AIを使って投稿しても、なかなか伸びない…」

そんな悩みを感じている方も多いのではないでしょうか。

実際、多くの人がAIに文章を作らせ、そのままSNSに投稿しています。

しかし、それでは心が動かない〝70点の投稿〟で終わってしまうのが現実です。

AI集客を成功させるには、AIを使いこなすことよりも〝人の思い〟を届けることが鍵になる。

AIを活用すれば、効率的に投稿やプロンプトを量産できます。

ですが、感情が欠けたままの発信は、フォロワーの心に響かず、結果的に集客が伸びません。

ヒナキラさんは、プロンプト配布やGPTs活用、LINEオープンチャットの設計など、AIツールを自在に組み合わせながらも、常に〝人の熱量〟を大切にしています。

たとえば、Gemini 3を用いた図解プロンプトで一気に注目を集めたり、Threadsで独自企画を次々と打ち出してAIファンを増やしたりと、AIを「道具」に留めず、ストーリーを伝える武器として活用しています。

こうした姿勢が、多くのフォロワーを惹きつけ、「AIの人といえばヒナキラ」と呼ばれるほどの信頼を築く原動力となりました。

この記事では、AI集客がうまくいかない人が陥りやすい落とし穴から、プロンプト配布・GPTs戦略、オープンチャット運用、そしてコミュニティ構築までを体系的に解説します。

AIを使って発信しているけど結果が出ないという方、これからAIを使って集客を始めたいという方にとって、実践的で再現性の高いヒントが見つかるはずです。

まずは、AI集客がうまくいかない人が見落としがちなポイントから見ていきましょう。

AI集客がうまくいかない理由と成功への突破口

AIを使った集客がこれほど注目される時代に、なぜ多くの人が結果を出せずにいるのでしょうか。

投稿の質も高く、発信頻度も保っているのに、フォロワーが増えない。

そんな悩みを抱える人の多くが、ある共通の壁にぶつかっています。

それは、AIが作った文章を〝そのまま使っている〟という落とし穴です。

AIは優秀なツールですが、感情を理解することはできません。

AIが生み出すのは、正しい情報と整った言葉であって、人の心を動かす〝熱〟ではないのです。

AI集客を成功させるためには、AIと人間それぞれの役割を明確に分け、AIが得意な〝効率〟と、人が担う〝共感〟を組み合わせる必要があります。

この章では、AI投稿がなぜ伸びないのか、そしてそこからどう突破するのか。

ヒナキラさんの経験をもとに、その本質を解き明かしていきます。

AI投稿はなぜ〝70点止まり〟になるのか？人間味を欠く構造的課題

AIが生成するSNS投稿は、一見すると非常に完成度が高く見えます。

文法的にも正確で、読みやすい。誰が見ても〝整っている文章〟です。

しかし、多くの投稿が「読まれても響かない」という共通の壁にぶつかります。

その理由は、AIが平均化された表現を導き出すよう設計されているからです。

大量のデータから〝最も無難な言葉〟を抽出するため、結果的に個性も温度も薄まった文章になってしまうのです。

AIは〝正解の文章〟を作りますが、〝共感の文章〟は作れません。

人が文章に求めるのは、情報の正しさではなく〝感情の共鳴〟です。

発信に込められた思いや背景にこそ、心は動かされます。

たとえば、同じAI集客のノウハウでも、「AIで文章を作りましょう」よりも「AIと一緒に、自分の言葉を磨きましょう」と言われた方が、心に残るでしょう。

この違いは、言葉そのものよりも〝意図の伝わり方〟にあります。

ヒナキラさんは「AI投稿は素材であって完成形ではない」と語ります。

AIが作る70点の文章を、最後の30点で人が磨く。

このひと手間が、投稿を〝生きた文章〟へと変えるのです。

その30点とは、語尾の選び方、例え話、体験談、そして声のトーン。

読者が「この人は本当に話している」と感じる部分です。

フォロワーは無意識のうちに、AI文特有の機械的なテンポや語彙パターンを察知します。

それを崩せるのは、人の言葉だけです。

AIの精度を上げるより、自分の〝言葉の温度〟を上げるほうが結果につながります。

AIに完璧を求めるよりも、AIに足りない部分を自分で補う。

この意識こそが、これからの発信者に求められるスキルです。

ヒナキラさんはAIを「自分の思考を言語化する補助ツール」として扱い、最終的な表現は自分の感情で仕上げるようにしています。

その結果、AI投稿でありながら〝人の熱量〟が伝わる発信が実現しているのです。

この話を整理すると、次のようなポイントが見えてきます。

• AIは平均化された言葉を出すため、個性が薄くなる
• 共感を生むのは、情報ではなく感情と体験
• AIが70点の文章を作り、人が30点の温度を加える
• AIに任せすぎず、共創の意識を持つことが重要

AIの力を最大限に引き出す鍵は、あなた自身の感情をどれだけ言葉に込められるかにかかっているのです。

ジャンルごとのAIリテラシー格差が生む反応率の差

AIを活用した投稿は、すべてのジャンルで同じように効果を発揮するわけではありません。

むしろ、ジャンルごとの〝AIリテラシー〟の差が、そのまま反応率の差につながっています。

ヒナキラさんはこの点を非常に重視しており、「AI投稿が刺さるかどうかは、読者層のAI理解度によって決まる」と断言しています。

たとえば、美容・育児・占いなどの〝非稼ぐ系ジャンル〟では、AIに慣れていない読者が多く、AIが生成した投稿でも自然に受け入れられやすい傾向があります。

一方で、ビジネス・副業・マーケティングなどの〝稼ぐ系ジャンル〟では、多くの読者がすでにAIを使いこなしているため、AI特有の文調や構成をすぐに見抜きます。

その結果、「この投稿、AIで書いたな」と感じた瞬間に、信頼が一気に下がってしまうのです。

同じAI投稿でも、読む相手のAIリテラシーによって〝刺さり方〟がまったく異なる。

だからこそ、発信者は自分のターゲットがどの層なのかを正確に把握する必要があります。

AIリテラシーの高い層に対しては、機械的な文章ではなく、人の感情や思考プロセスをしっかりと伝えることが求められます。

たとえば、「このプロンプトを使うと便利です」と提示するだけでなく、「なぜこのプロンプトを作ったのか」「どんな失敗を経て生まれたのか」という背景を語る。

その〝人間的なストーリー〟が読者との信頼を築くのです。

反対に、AIリテラシーが低い層に向けた発信では、難しい言葉や抽象的な話よりも、図解・画像・具体的な活用例のほうが効果的です。

つまり、AIの内容を磨くよりも、「AIをどう見せるか」を戦略的に考えることが重要なのです。

ヒナキラさんはこの考え方を実践し、ジャンルによって発信のトーンや切り口を柔軟に変えています。

AIリテラシーが高い層には「共感・哲学・挑戦」を、低い層には「わかりやすさ・具体性・体験」を届ける。

その結果、どちらの層にも支持される発信が成立しているのです。

AIを使いこなすより、AIを〝誰の目線で伝えるか〟を設計する。

この視点が、反応率を劇的に変える分岐点になります。

ここで押さえておきたいポイントは次の通りです。

• AI投稿の反応率は、読者層のAIリテラシーで大きく変わる
• 非稼ぐ系ジャンルではAI文章でも自然に通じる
• 稼ぐ系ジャンルでは〝AI感〟が出た瞬間に離脱される
• AIの内容よりも、読者層に合わせた見せ方を設計することが重要

AI時代の集客は、〝万能な文章〟を作ることではなく、〝読者の理解度に合わせた戦略〟を持つことから始まります。

AI任せにしない発信。心を動かす〝人の思い〟の入れ方

AIを活用して発信する人が増えるなかで、最も大きな課題が「どこまでAIに任せるか」という問題です。

AIは文章構成や情報整理に優れていますが、〝人の思い〟を自動生成することはできません。

ヒナキラさんは、「AIに任せきりになると、投稿から〝温度〟が消える」と語ります。

AIが出す文章はどこか冷静で、理屈は通っているのに感情が伴わない。

そのため、読者は理解はしても、共感まではしないのです。

AI任せの発信が伸びない理由は、〝言葉〟ではなく、〝想い〟が欠けているから。

AIが生み出すのは、論理的な正しさ。

一方で、人が生み出すのは、感情的な共鳴です。

この2つをどう組み合わせるかが、AI時代の発信における最大のポイントになります。

ヒナキラさんは、AIで生成した文章をそのまま投稿することはほとんどありません。

常に「この内容を、もし自分の口で話すならどう言うか？」と考えながら手を加えます。

その修正は決して大きなものではなく、語尾やトーン、たとえ話を少し足すだけ。

しかし、それだけで文章全体の温度が一気に変わるのです。

〝伝わる文章〟とは、完璧な構成よりも、〝人の感情〟が見える文章である。

また、AI投稿に人の思いを加える最も効果的な方法のひとつが、〝体験談の挿入〟です。

読者は、成功や失敗、感情の起伏に共感します。

AIが作る一般論ではなく、自分の物語を通して伝えることで、発信に信頼が生まれます。

AIはストーリーを構築できるが、〝生きた物語〟は人間にしか語れない。

たとえば、「AIで集客できる」と言うだけでは響きません。

「AIで最初はうまくいかなかったけれど、工夫を重ねて結果を出せた」と伝えることで、読者は自分の未来を重ね合わせ、行動を起こすきっかけを得ます。

ヒナキラさんは、メルマガやオープンチャットでもこの姿勢を貫いています。

AIの最新情報を伝えるだけでなく、「自分がどう感じたか」「なぜその選択をしたか」を添える。

その一文があるだけで、情報が〝人の声〟へと変わるのです。

このプロセスを取り入れるだけで、AI投稿の印象は劇的に変化します。

AIに任せる部分を明確にし、人が担う部分を意識的に残すことが、心を動かす発信の基本設計です。

最後に、AI任せにしない発信のポイントを整理しておきましょう。

• AIに全てを任せず、人の言葉で感情を上書きする
• 「自分ならどう話すか」を意識して文章を調整する
• 体験談や感情表現を挿入して、文章に温度を加える
• AIの正確さ＋人の感情＝共感される発信になる

本当に伝わる発信とは、AIの正確さの上に、人の情熱を重ねたもの。

その〝熱〟がある投稿こそ、AI時代の中で埋もれずに輝くのです。

ヒナキラ

AIはすごく便利。でもね、〝感情〟のない発信は絶対に人の心には届かないんですよ。

だから僕は、どんなAI投稿でも、最後の一文には〝自分の熱〟を必ず込めています。

プロンプト・GPTs配布戦略の飽和時代に生き残る方法

AIブームの中で、SNS上ではプロンプトやGPTsを配布する投稿が一気に増えました。

数年前までは目新しかったこの手法も、いまや誰もが実践しており、「配布しても反応が取れない」「リストにつながらない」と悩む声が後を絶ちません。

AI集客の最前線は、すでに〝量〟ではなく〝切り口〟の勝負になっている。

どれだけ優れたプロンプトを公開しても、それが他と同じ見え方なら、ユーザーの目に留まらないのです。

ヒナキラさんはこの〝飽和状態〟をチャンスに変え、Gemini3やThreadsを活用した「差別化型AI戦略」で成果を出しています。

この章では、彼がどのように配布戦略を再構築し、今なおリストを増やし続けているのかを具体的に解説します。

プロンプト配布が飽和した背景と現状の課題

AIブーム初期、プロンプト配布は新鮮な試みでした。

「プロンプトを配っている人＝AIに詳しい人」という印象があり、それだけでフォロワーやリストが増えていったのです。

しかし現在は、ChatGPTが一般化し、誰でも簡単にプロンプトを生成・共有できる時代になりました。

AIに「〇〇のプロンプトを作って」と聞けば、数秒で生成される。

つまり、わざわざ他人からもらう価値が薄れてきているのです。

〝配布すれば伸びる時代〟は、すでに終わりを迎えています。

さらに問題なのは、プロンプト配布が似たり寄ったりになっていることです。

内容も構成もほぼ同じで、ユーザーの目には「どれも一緒」に見えてしまいます。

この〝差が見えない状態〟が、飽和の本質です。

ヒナキラさんはこの状況を早い段階で察知していました。

「誰でも配布できるものでは、集客は続かない」と考え、戦略の軸を〝希少性〟と〝体験価値〟に移したのです。

たとえば、ただプロンプトを配布するのではなく、「なぜこのプロンプトを作ったのか」「使うとどんな結果が出るのか」を投稿内で見せる。

こうすることで、投稿そのものが〝学びのコンテンツ〟となり、フォロワーは「使ってみたい」ではなく「学びたい」と感じるようになります。

AIツールが溢れる今、求められているのは〝モノ〟ではなく〝意味〟。

配布の目的を「登録のため」ではなく、「価値の共有」に切り替える。

その意識が、長期的な信頼構築へとつながるのです。

この構造を整理すると、次のようなポイントが見えてきます。

• プロンプト配布は誰でもできる時代になった
• 差別化のない配布はすぐに埋もれる
• 〝体験価値〟と〝背景ストーリー〟を伝えることで信頼を得られる
• 集客目的から、価値提供目的へのシフトが必要

AI集客のフェーズは、〝配る時代〟から〝伝える時代〟へ。

ヒナキラさんの戦略は、この変化を的確に捉えた進化形といえるでしょう。

Gemini 3時代の到来。図解プロンプトで差をつける発想法

AIの進化によって、プロンプト配布の価値は「何を配るか」から「どう見せるか」へと変化しています。

その中でも特に注目を集めているのが、Googleが開発した〝Gemini 3〟の登場です。

このモデルの特徴は、文章生成だけでなく〝図解〟や〝ビジュアル表現〟を自然に生み出せる点にあります。

ヒナキラさんはこの機能に早くから着目し、いち早く「図解プロンプト」という切り口をSNSで展開しました。

情報を文字ではなく〝視覚〟で届けることで、AI投稿の限界を超える。

このアプローチこそ、プロンプト配布が飽和した現在でもフォロワーの心を掴み続ける最大の理由です。

たとえば、ヒナキラさんのThreads投稿では、通常のAI投稿では得られない〝直感的な理解〟を生む図解が多数シェアされています。

同じ内容でも、ビジュアルで見せるだけでユーザーの反応率が数倍に跳ね上がります。

これは、AIを「文章生成のツール」ではなく「情報伝達のデザインツール」として捉えているからです。

多くの人がAIを〝文章作成機〟として扱う一方で、ヒナキラさんはAIを〝視覚プレゼンター〟として使っています。

これが、AI集客の差別化を生む最大の発想転換です。

また、図解プロンプトの利点は、投稿の〝保存率〟を高められる点にもあります。

ユーザーは、すぐに役立つ実践的なビジュアルを見たとき、その投稿をブックマークし、何度も見返す傾向があるからです。

つまり、図解投稿は〝拡散〟よりも〝定着〟を狙う戦略に向いています。

「いいね」ではなく「保存」で勝つ。それがAI集客の新しいKPIです。

さらに、Gemini 3はNanoやProなど複数のモデルを持ち、使い分け次第で生成クオリティもコントロールできます。

特にProモデルでは、図解の色味や構成の一貫性が高く、ブランド投稿の世界観を崩さずにシリーズ化できる点も大きな魅力です。

ヒナキラさんは、これらの特性を理解した上で、「他の誰も持っていないプロンプト＝限定性のある資産」として発信しています。

この戦略により、「プロンプトを配る人」ではなく「プロンプトをデザインする人」としてのポジションを確立しました。

まとめると、図解プロンプト戦略の本質は次の3点に集約されます。

• Gemini 3の登場で、AIはビジュアル時代に突入した
• 図解プロンプトは保存率を高め、ブランド発信に最適
• 「配る」から「魅せる」へ。プロンプトの価値はデザインに宿る

AI投稿が文字の海に埋もれる中、図解という新たな表現手段を手にした人こそ、これからの集客市場で一歩先を行く存在になるのです。

〝欲しい人〟を明確に狙うリスト誘導の新戦略

AIを使った集客が一般化した今、ただフォロワーを増やすだけでは意味がありません。

本当に重要なのは、「誰を集めるか」を明確に設計し、自分の発信に価値を感じる人だけをリストに取り込むことです。

数より質。〝見込みの濃いリスト〟を作ることが、AI集客の勝負どころです。

ヒナキラさんは、単なる「登録促進」ではなく、「興味と共感で自然に集まる仕組み」を構築しています。

具体的には、ThreadsやXで投稿する際に、プロンプトやGPTsを〝おまけ〟として提供するのではなく、「これが使いたい人＝この内容を本気で学びたい人」というフィルターを設定。

つまり、登録する時点で〝求めている層〟を自然に選別しているのです。

これにより、登録者の熱量が高く、メルマガやオープンチャットでも離脱率が低い。

AI集客の最適化とは、この「入口設計」に尽きると言っても過言ではありません。

AIを使ったリスト誘導は、〝誰に使わせるか〟まで設計して初めて機能する。

さらに、ヒナキラさんはメルマガ登録後の体験にも一工夫を加えています。

登録直後に配布するGPTsやプロンプトを単なる〝道具〟ではなく、「次の行動につながる学び」として設計しているのです。

たとえば、「このGPTsを使うと投稿が作りやすくなる」だけでなく、「これを使って、自分のアイデアを形にして発信してみよう」と促す構成にしている。

つまり、ツールを配るのではなく、〝行動を引き出す導線〟を配っているのです。

この導線設計こそ、リストが「ただの数字」ではなく、「コミュニティの核」へと変わる最大の理由です。

リストは集めるものではなく、育てるもの。

ヒナキラさんの発信では、オープンチャットやメルマガ内でのコミュニケーションが、フォロワーとの関係をさらに深めるステージになっています。

登録後も〝最新情報＋人間味のある投稿〟を定期的に届けることで、AI発信でありながら〝温度のある関係性〟を維持しているのです。

この戦略を支えているのは、「仕組みの自動化」ではなく「意図の一貫性」。

誰に、どんな感情を届けたいのかという軸をぶらさないことが、結果的に最も効率的なリスト構築につながっています。

ここまでのポイントを整理すると次の通りです。

• フォロワーの数よりも、熱量の高いリストを重視する
• 登録時点で〝求めている層〟を選別する仕組みをつくる
• 配布ツールは「行動を促す導線」として設計する
• 登録後の発信に一貫した意図を持ち、関係を育てる

AIが自動で集客を支援する時代だからこそ、〝自分の理念〟を軸にした設計がリストの質を決めるのです。

画像投稿と体験価値をかけ合わせたAI集客モデル

AIを活用した投稿戦略の中でも、ヒナキラさんが特に成果を上げているのが「画像投稿 × 体験価値」の組み合わせです。

AIが生成する画像や図解は、視覚的なインパクトを与え、瞬時に読者の興味を引きつけます。

しかし、ただ画像を投稿するだけでは、単なるビジュアル共有に終わってしまいます。

重要なのは、〝画像そのもの〟ではなく、〝画像を通して何を感じさせるか〟。

ヒナキラさんは、この「感じさせる体験」に価値を置き、AI画像を使った投稿を〝ストーリー化〟しています。

たとえば、ChatGPTで生成した画像と、自身のプロンプトやGPTsを使って生成した画像を並べ、その違いを一目で伝える投稿を行いました。

この比較によって、「同じAIでも、使い方次第でここまで変わる」という驚きを体験として届けたのです。

結果として、「このプロンプトを使いたい」「どうやって作るの？」という自然な関心が生まれ、オープンチャットやメルマガ登録へとスムーズに誘導されました。

つまり、画像は単なる素材ではなく、〝学びと興味を生む装置〟として機能しているのです。

AI投稿のゴールは、驚かせることではなく、気づかせること。

このアプローチは、AIの限界を逆手に取った巧妙な戦略でもあります。

AIが自動で作れる時代だからこそ、「人の発想」や「体験」が価値になる。

ヒナキラさんは、その〝体験の演出〟をAI画像というメディアで行っているのです。

さらに、AI画像を投稿する際には、キャプションで「裏側のプロセス」や「使ったプロンプトの意図」を簡潔に共有します。

これにより、投稿が単なる成果発表ではなく、〝学びの場〟として機能します。

人は〝作り方〟よりも、〝なぜ作ったのか〟に共感する。

この共感が、AI投稿に〝熱量〟を宿らせるのです。

また、AI画像を使った投稿は、SNSアルゴリズム的にも優位です。

ThreadsやXでは、画像投稿のエンゲージメント率がテキスト投稿より平均1.5〜2倍高く、さらに〝比較型〟や〝ビフォーアフター型〟は保存率・拡散率ともに安定して高い傾向にあります。

つまり、AI画像投稿は単なるブームではなく、〝視覚×体験〟の時代における最適解なのです。

最後に、このAI集客モデルのポイントを整理しましょう。

• AI画像は、体験価値を伝えるための「ストーリーメディア」として使う
• 比較やビフォーアフターで〝違い〟を見せることで共感を得る
• キャプションでプロセスや意図を共有し、学びに変える
• AI投稿の本質は、「驚き」ではなく「気づき」を生むこと

AIが生成する画像は、単なるツールの出力ではなく、発信者が「どんな体験を届けたいか」を映し出す鏡でもあります。

ヒナキラ

AIで作る画像って、ただのビジュアルじゃないんですよ。

〝人に何を感じさせたいか〟その意図を込めることで、投稿が〝作品〟になるんです。

AIを“ただの時短ツール”としてではなく、「土台はAI、熱量は自分」というバランスで使うことで、noteを使った安定収益化が現実になる方法論。

あなたがWordPressやnoteで発信＆マネタイズを考えているなら、非常に実践的なテンプレが得られます。

AI集客を成功させる鍵は〝企画力〟にあり

AIを活用した投稿やプロンプト配布は、すでに多くの発信者が実践しています。

しかし、同じテーマを扱っていても「伸びる人」と「埋もれる人」の差が明確に出ているのが現状です。

では、その違いはどこにあるのでしょうか。

結論から言えば、AI時代の集客を左右するのは〝企画力〟です。

どんなに優れたAIツールを使っても、〝面白い切り口〟や〝まだ誰も見ていない視点〟がなければ、発信はすぐに埋もれます。

AIの普及で「作る力」は誰でも持てるようになりました。

そのため、今求められるのは、「考える力」つまり企画発想です。

この章では、ヒナキラさんが実践してきた〝差別化を生む企画力〟と、その裏にあるリサーチの考え方を詳しく掘り下げていきます。

差別化を生む企画発想のコツとリサーチの視点

企画力とは、単にアイデアを思いつくことではありません。

ヒナキラさんは、「企画とは〝見つける力〟」と表現します。

つまり、世の中にまだ出ていない「ニーズ」や「切り口」を見つけ、それをAIと掛け合わせて表現する力が、AI時代の発信者に求められているのです。

たとえば、AIで生成できるプロンプトやツールは、すでに無数に存在しています。

その中で同じような内容を発信しても、フォロワーの興味は動きません。

大事なのは、〝まだ誰もやっていない見せ方〟を探すこと。

ヒナキラさんがThreadsで最初に注目された理由も、「プロンプトを投稿する」という当時では珍しい切り口を取ったからでした。

そして、同じテーマでも「投稿の形」や「体験の見せ方」を変えることで、常に新しい価値を生み出してきました。

企画力とは、〝違い〟を作る技術であり、〝気づき〟を与える設計力。

では、どうすれば差別化につながる企画を発想できるのでしょうか。

ヒナキラさんが実践しているのは、日常の中での「仮説リサーチ」です。

AI関連のニュースやSNSトレンドを見て、「これをAIで表現したら面白いかも」と考える。

この〝かも〟の瞬間を逃さないことが、発想の源泉になっています。

また、他の人がどんな投稿をしているかを観察する際も、単に真似るのではなく「なぜその投稿が伸びているのか」を分解して分析。

フォロワーの反応・コメント・保存率などのデータを見て、「本当のニーズがどこにあるのか」を探る視点を持っています。

リサーチの目的は、模倣ではなく発見。他者の投稿を鏡に、自分の発信軸を磨くことが大切なのです。

さらに、AIを使う発信者として重要なのは、「AIツールそのもの」ではなく「AIをどう使う人か」を見せること。

たとえば、同じGeminiやChatGPTを使っていても、投稿者の意図や発想のプロセスを共有することで、読者は〝人〟に興味を持ちます。

つまり、企画とはツールの話ではなく〝自分の視点を商品化する作業〟なのです。

この考え方を整理すると、差別化を生む企画のコツは次の通りです。

• 企画とは「見つける力」であり、未開の切り口を探すこと
• リサーチは模倣ではなく〝本質の発見〟を目的にする
• AIツールよりも「人の発想」を中心に据える
• 発信者自身の体験や視点を〝商品化〟する意識を持つ

AI時代の発信に〝自分だけの視点〟を入れた瞬間、唯一無二のブランドになる。

それが、AI集客を成功へ導く企画力の本質なのです。

失敗を恐れず〝まずやってみる〟勇気が成果を呼ぶ

AIを使った発信において、多くの人がつまずく最大の壁は「完璧を求めすぎること」です。

プロンプトを練り、投稿内容を整え、AIの出力を微調整しているうちに、いつの間にか行動のスピードが止まってしまう。

でも、AI時代の勝者は〝最初に動いた人〟です。

ヒナキラさんも「とにかくまずやってみる」ことを最も大事にしています。

AIツールもSNSも日々進化しています。

昨日の最適解が今日には通用しない世界で、完璧な準備をしてから動く人は、常に変化に遅れを取ってしまうのです。

スピードはAI時代の最大の武器。〝考えながら動く〟のではなく、〝動きながら考える〟ほうが結果につながります。

ヒナキラさんは、新しいアイデアが浮かんだときには、すぐにThreadsやXでテスト投稿を行い、反応を見ます。

そこで得たリアルなデータが、次の企画やプロンプト改良の種になる。

つまり、失敗も次の成功への材料になるのです。

多くの人が「失敗したらどうしよう」と悩みますが、AI発信における失敗は〝情報〟にすぎません。

どんな投稿が刺さらないか、どんな切り口が反応しないかを知ることは、成功よりも貴重な学びになります。

失敗は痛みではなく、データです。

ヒナキラさんは「企画って、結局やってみないと分からない」と語ります。

思いついた企画を形にして、試して、修正していく。

その繰り返しが、結果的に〝企画の精度〟を高める最短ルートになるのです。

また、〝やってみる〟勇気がある人は、チャンスを逃しません。

AIやSNSのアルゴリズムが変わった瞬間、すぐに新しい機能やテーマに挑戦できる人ほど、トレンドの波を掴みます。

ヒナキラさん自身も、Threadsが登場した直後に参入し、まだ競合が少ないタイミングで一気に注目を集めました。

成功は、完璧な準備ではなく、素早い一歩から始まる。

AIの世界はスピードが命です。

そして、挑戦の数こそが、経験値と発信力の源になります。

ここまでの内容を整理すると、次のようなポイントが見えてきます。

• AI発信では、完璧よりもスピードが重要
• 失敗は恐れるものではなく、学びのデータになる
• 動きながら考えることで、発想と結果が磨かれる
• トレンド初期に挑戦する勇気が、成長の加速装置になる

AIを使う力よりも、AIと共に〝挑戦を続ける力〟。それこそが、成果を呼び込む最大の才能なのです。

Threads初期参入で実績を築いたヒナキラ流の戦略思考

AIを使った発信で成果を出しているヒナキラさん。

その裏には、周囲とは一線を画す「戦略的な行動判断」があります。

中でも象徴的なのが、Threadsへの初期参入です。

まだ多くの発信者が「X（旧Twitter）」中心で動いていた時期に、彼は誰よりも早くThreadsに目をつけました。

「AI発信の波が来る前に、自分が〝AIの人〟になる」その戦略がすべての始まりでした。

当時、ThreadsではAIをテーマに発信している人はほとんどおらず、いわばブルーオーシャンの状態でした。

その中で、ヒナキラさんはAIノウハウやプロンプト投稿を連日更新。

「AIといえばこの人」と認知されるポジションを短期間で確立しました。

これは偶然ではなく、〝市場が成熟する前に動く〟という明確な戦略思考です。

ヒナキラさんが重視していたのは、「いま伸びている場所」ではなく「これから伸びる場所」。

つまり、短期的な流行よりも、中長期で〝AIに関心を持つ層〟が増える土台を見ていました。

彼の行動の根底にあるのは、「人より早く試し、人より深く考える」という姿勢です。

Threads初期では、投稿への反応は決して大きくなかったといいます。

それでも継続的に実験を重ね、データを取りながら投稿内容を磨いていきました。

「最初は伸びなくても、継続すれば必ず〝伸びる型〟が見えてくる」これが彼の信念です。

そして、他の発信者が参入してきた頃には、すでに彼の投稿はブランド化していました。

フォロワーにとって、ヒナキラさんは〝AIを分かりやすく伝える人〟という印象が定着。

その時点で新規参入者との明確な差が生まれていたのです。

スピードと継続。この2つの軸が、AI時代の成長戦略の根幹を成しています。

さらにヒナキラさんは、「プラットフォームの特性」を冷静に分析していました。

Xが短文・速報型のSNSであるのに対し、Threadsは会話型・コミュニティ型。

そのため、フォロワーと〝共に成長していく発信〟が求められると判断したのです。

AI情報を一方的に配信するのではなく、フォロワーが「一緒に学んでいる感覚」を持てるように投稿を構成。

これがThreadsでの高エンゲージメントを生み出す要因となりました。

行動・継続・分析。この3つをAIと掛け合わせたことが、彼を単なる「発信者」ではなく「先駆者」に押し上げたのです。

最後に、ヒナキラ流の戦略思考のポイントを整理します。

• 流行の後追いではなく、〝伸びる前〟に動く勇気を持つ
• 結果が出なくても実験を続け、データで判断する
• プラットフォームの特性を理解し、発信スタイルを最適化する
• フォロワーと共に成長する構造を意識する

「誰よりも早く試し、誰よりも継続する」という姿勢が、結果的に最強の差別化になるのです。

ヒナキラ

最初に動くって、怖いんですよ。でも、そこで踏み出した一歩が〝未来の当たり前〟になる。

僕はその瞬間をつかみに行くだけです。

メルマガ×オープンチャットで築くAI集客の導線設計

AIを活用した集客の成否を分けるのは、「どんな投稿をするか」だけではありません。

どんなに優れた投稿でも、次の行動につながる導線がなければ、フォロワーとの関係は一度きりで終わってしまいます。

AI時代の集客は、〝投稿後の設計〟が命です。

その中でヒナキラさんが最も重視しているのが、「メルマガ」と「オープンチャット」を組み合わせた導線づくり。

単なる登録導線ではなく、「自然に流れるようにフォロワーが次のステップに進む構造」を設計することで、AI発信に〝人の温度〟を加えています。

この章では、ヒナキラさんの実践する「メルマガ×オプチャ」の導線構築術を、実例とともに解説します。

メルマガからオープンチャットへ。自然導線の作り方

ヒナキラさんの集客設計は、驚くほどシンプルです。

まず、ThreadsやXなどの投稿を入り口にして、興味を持った読者をメルマガへと誘導します。

ここで重要なのは、「登録する理由」を自然に提示している点です。

単に「登録してね」と呼びかけるのではなく、「このプロンプトを使いたい人」「このGPTsを体験したい人」といった〝欲求ベース〟で動機づけを行います。

つまり、読者が〝自分から登録したくなる理由〟を設計しているのです。

メルマガに登録した段階で、読者はすでに〝AIに興味がある層〟。

この段階から、ヒナキラさんは一人ひとりとの関係づくりを始めます。

メルマガ内では単なるAI情報を発信するのではなく、「なぜその情報を伝えるのか」という背景や体験を添えて、読者の共感を得る構成にしています。

さらに、メルマガの中で自然にオープンチャットを紹介。

「もっとリアルタイムで学びたい方はこちらへ」と〝参加の意義〟を提示する形です。

この流れによって、オープンチャットに参加する読者は「ただの興味層」ではなく、すでにヒナキラさんの価値観に共感した〝信頼層〟へと変わっています。

この〝心理的な準備期間〟こそが、自然導線の最大のポイントです。

多くの発信者は、SNS → LINEやオプチャへ直接誘導しようとします。

しかし、それでは一時的な登録に終わり、関係が継続しにくい。

ヒナキラさんの設計は、あくまで「段階的な関係構築」。

投稿 → メルマガ → オープンチャットという流れの中で、読者の理解と共感を少しずつ深めていくのです。

〝早く登録させる〟より、〝自然に参加したくなる〟流れを作ることが、AI集客における本当の〝導線設計〟といえます。

また、メルマガでの発信トーンとオープンチャットでのトーンを変えないこともポイントです。

どちらも「AIの話＋人間味のあるリアルな話」をバランス良く発信することで、読者は「同じ空気感の中にいる」と感じ、安心して参加できます。

つまり、導線の自然さは〝心理的一貫性〟によって生まれるのです。

最後に、自然導線を構築するためのポイントを整理します。

• 登録を〝お願い〟ではなく〝体験の提案〟として提示する
• メルマガで背景・想いを共有し、信頼を醸成する
• オープンチャット参加の意義を明確に伝える
• 全体で発信トーンと空気感を統一する

フォロワーが自然に「もっと知りたい」と感じる構造こそが、長く続く関係づくりの第一歩なのです。

AI情報×人間味＝信頼。ファン化を進める心理設計

AI発信者にとって最大の課題は、「情報だけの存在」になってしまうことです。

AIのノウハウやツールを発信していると、どうしても〝冷たい印象〟を持たれがち。

しかしヒナキラさんは、この〝無機質さの壁〟を意図的に壊しています。

AI情報の中に〝人間味〟を混ぜることで、発信が共感を生む。

ヒナキラさんのオープンチャットでは、最新のAI情報やツール活用法だけでなく、日常の小さな出来事や、感情を綴った投稿も並んでいます。

たとえば、「今日ラーメンを食べた」「AIでこんな失敗をした」といった内容。

一見、ビジネスと関係のないように見えますが、こうした日常の共有こそが〝人としての距離感〟を縮める要素になっています。

情報だけの発信は、信頼ではなく〝評価〟を生みますが、感情のある発信は、〝共感〟を生みます。

この〝共感〟の積み重ねが、AI集客の本当の土台になります。

また、AI情報と人間味をバランスよく発信することは、フォロワーに〝リアルな人間像〟を想起させる効果もあります。

AIの発信はどうしても抽象的なテーマになりやすいですが、そこに人間的な失敗談や葛藤を混ぜることで、読者が「この人も同じように悩んでるんだ」と感じる。

その瞬間、発信者は〝情報提供者〟から〝信頼できる人〟へと変わります。

ファン化とは、情報ではなく〝感情の共有〟から始まる。

ヒナキラさんの発信では、情報投稿と日常投稿を意図的に交互に挟むようにしています。

たとえば、AIに関する新機能の解説を投稿した翌日に、「最近ハマってること」や「仕事中に考えたこと」をシェア。

この〝緩急のリズム〟が、フォロワーの離脱を防ぎ、コミュニティ全体の一体感を生み出しているのです。

さらに、オープンチャットではメンバー同士の交流も活発です。

AI情報をシェアするだけでなく、「今日これを試してみた」「こんな図解ができた」など、〝成果共有〟を通じて自然と会話が生まれています。

これもまた、ヒナキラさんが意図的に仕掛けた心理設計のひとつ。

人は〝同じ目標に向かう仲間〟を感じたとき、安心感とモチベーションを得ます。

AIという難しそうなテーマを「みんなで学ぶ場」に変えたことが、ヒナキラコミュニティの強みなのです。

最後に、AI情報と人間味を融合させるための心理設計ポイントを整理します。

• AI情報だけでなく、〝感情や日常〟を意識的に発信する
• 失敗談や雑談を交えることで、発信に〝温度〟を持たせる
• 情報投稿と日常投稿のリズムを整える
• コミュニティ内で〝共有体験〟を生み出す仕組みを作る

AI発信における〝人間味〟は、弱点ではなく最大の武器。

テクノロジーの時代だからこそ、感情を込めた言葉が最も心を動かすのです。

メルマガとLINE、AI集客に向くのはどちらか？

AI集客を実践していく中で、必ず議論になるのが「メルマガとLINE、どちらが効果的か？」というテーマです。

どちらもリストマーケティングの王道ツールですが、それぞれに強みと弱みがあり、AI時代においては目的によって使い分けることが重要になります。

結論から言えば、〝発信者のスタイル〟によって最適解は変わる。

ヒナキラさんは現在、メルマガを中心に活用しています。

その理由は明確で、「リスクを最小化しつつ、自由度の高い発信ができるから」です。

LINEは気軽にメッセージを届けられる一方、プラットフォーム依存のリスクが大きく、アカウント停止などの制限を受けやすいのが実情です。

特にAI発信や情報提供を扱う場合、内容によっては規制対象になることもあり、安定的な運用を続けるには不向きな場合があります。

一方、メルマガは自分のリストを完全に管理できるため、万が一SNSや外部サービスが制限されても、読者との接点を維持できるのが強みです。

AI時代における資産とは、ツールではなく〝接続できるリスト〟そのものです。

また、ヒナキラさんの場合、もともとブログや記事制作の経験があり、文章で自分の考えを伝えることに長けています。

そのため、メルマガで丁寧に思考やストーリーを共有するスタイルが合っているのです。

とはいえ、LINEがAI集客に不向きというわけではありません。

LINEの最大の強みは、「リアルタイム性と反応率」です。

特にAI初心者や、ビジュアル的な情報発信を多く行う層に対しては、LINEの通知がダイレクトに届くため、レスポンスが早く、反応も得やすい。

〝即時反応を取りたいならLINE、長期関係を築きたいならメルマガ〟。

AI集客の目的が「一時的なキャンペーン」なのか、「継続的な信頼構築」なのかで選択肢は変わります。

また、理想的なのはどちらか一方ではなく、段階的に両方を組み合わせるハイブリッド設計です。

ヒナキラさんも、メルマガで読者との信頼を育てた上で、より近い距離で交流したい人をオープンチャット（LINE）へと誘導するという流れを構築しています。

この二段階構成により、関係性の温度差に応じた発信が可能になるのです。

AI集客の本質は、〝媒体選び〟ではなく〝関係性の深度設計〟。

メルマガもLINEも、目的に応じて適切に役割を分担させることで、「売り込まなくても売れる導線」を実現できます。

最後に、それぞれの特徴を整理してみましょう。

• メルマガ： 長文で思考を伝えられる・リスクが低い・信頼構築向き
• LINE： 即時性が高い・反応が速い・短期キャンペーンに最適
• 両方の併用： メルマガで教育 → LINEで行動喚起という流れが理想

どの媒体を選ぶかではなく、〝どんな体験を届けたいか〟を基準に考えることで、ツールは自然と最適化されていきます。

ヒナキラ

LINEもメルマガも、使う人の〝意図〟次第なんですよ。

大事なのはツールじゃなくて、「どう届けたいか」っていう姿勢ですね。

SNS発信 × AI × 副業の掛け合わせで、フォロワーゼロからでも収益化できる7つの手法を網羅的に紹介。

プロンプト配布や飽和への対策も含み、今の時代に即した実践ノウハウが学べます。

AI発信に〝思い〟を込めることでファンは育つ

AI発信の世界では、テクニックやツールの話題が常に中心にあります。

しかし、フォロワーの心を動かし、長く愛される発信者になるためには、AIを使いこなすスキル以上に「思いの伝え方」が重要です。

AI発信の本質は、情報を出すことではなく、〝人の感情を動かすこと〟です。

どんなに完璧なプロンプトを使っても、どんなに美しい画像を生成しても、そこに〝思い〟がなければ、投稿はただのデータにすぎません。

この章では、AI発信が無機質に見えてしまう理由と、〝思い〟を込めてファンを育てるための具体的な改善策を解説します。

AI発信が無機質に見える理由と改善策

AI発信が「心に響かない」と言われる最大の理由は、発信者の感情や背景が伝わっていないことにあります。

AIが生成する文章は、正確で読みやすくても、〝揺らぎ〟や〝余白〟が欠けている。

人が惹かれるのは、完璧な文章ではなく、〝人間らしさ〟のある言葉なのです。

AIの投稿が無機質に見えるのは、〝エラーがない〟からではなく、〝心の温度〟がないから。

ヒナキラさんはこの課題を早い段階で認識し、AIに頼りすぎない発信設計をしています。

たとえば、AIで生成した文章をそのまま投稿するのではなく、自分の言葉で「なぜこれを伝えたいのか」を必ず追記する。

AIの出力を〝素材〟として扱い、〝作品〟に仕上げるのはあくまで人間の役割です。

さらに、AIが生み出す整った表現に対して、あえて「話し言葉」や「間（ま）」を残すことで、人間味を加える工夫もしています。

こうした小さな〝ズレ〟が、逆に読者の共感を呼ぶのです。

完璧な文章よりも、〝不完全でも伝わる言葉〟のほうが、人の心は動く。

また、AI投稿に「ストーリー性」が欠けていることも、無機質さの原因の一つです。

ヒナキラさんは、情報発信に必ず「背景」と「未来」をセットで語ります。

たとえば、「なぜそのプロンプトを作ったのか」「それを使うとどんな変化が起こるのか」。

こうした文脈を添えるだけで、投稿が〝体験共有〟へと変わります。

人は情報ではなく、〝物語〟に共感する。

AI発信にストーリーを加えることは、最も効果的な〝感情の設計〟です。

さらに、ビジュアル面でも〝感情のトーン〟を意識することが重要です。

画像の色味やフォント、表情などを、伝えたいメッセージと一致させることで、視覚的にも「温度感のある発信」ができます。

AIが生成した画像に、人間の選択という〝意図〟を加えることで、初めて〝発信〟が完成するのです。

AI発信を無機質から温かく変えるためのポイントを整理すると、次の通りです。

• AIの出力を〝そのまま投稿しない〟。必ず自分の意図を加える
• 整いすぎた表現には〝人間らしいズレ〟を残す
• 情報ではなく、背景や物語を語る
• ビジュアルにも〝感情のトーン〟を反映させる

AIを使うこと自体が目的ではなく、AIを通して〝人の心に届く発信〟をすること。

その意識の差が、AI発信者の成長を大きく分けるのです。

2:6:2の法則で考える〝嫌われても発信する〟覚悟

AI発信を続けていく中で、誰もが一度は悩むのが「発信したいけど、嫌われたくない」という感情です。

とくにAIやビジネス系の発信では、発信内容が尖ったり、価値観が強く出ることで、一部の人に拒否されることがあります。

しかし、ヒナキラさんは「嫌われる覚悟を持つことが、ファンを生む第一歩」と語ります。

その考え方のベースにあるのが、いわゆる〝2:6:2の法則〟。

この法則は、どんな発信者にも「2割が好き」「6割が普通」「2割が嫌い」という反応層が存在するという考え方です。

つまり、誰にでも好かれようとすると、〝普通〟の6割に埋もれてしまうのです。

AI発信で影響力を持つ人ほど、「全員に好かれよう」とはしていません。

むしろ、自分の思想やビジョンを明確に発信することで、共感する2割のフォロワーを深く惹きつけています。

ヒナキラさんも、AIや発信に対する自分の〝思い〟を率直に伝えるスタイルを貫いています。

たとえば、「AIに感情を込めるべき」「効率だけを追いすぎる発信はつまらない」といった意見。

これらは賛否が分かれる発言ですが、彼の〝軸〟を感じさせる発信でもあります。

AI発信は〝正解〟を語る場所ではなく、〝自分の哲学〟を伝える場所。

その姿勢が、結果的に共鳴する人を引き寄せ、コミュニティの濃度を高めているのです。

また、嫌われることを恐れないためには、「目的の明確化」が不可欠です。

発信の目的が〝数字〟や〝評価〟になってしまうと、批判を受けた時に大きなストレスを感じやすくなります。

しかし、「自分の理念を伝える」「AIの可能性を広げたい」という目的が根底にあれば、反対意見も〝想定内の反応〟として冷静に受け止められます。

覚悟とは、批判を避けることではなく、目的を見失わないこと。

そしてもう一つ重要なのは、〝6割の層〟を無理に動かそうとしないこと。

この層は、興味はあるけれど熱量は低いので、「いつでも戻ってこられる場所を作っておく」ことが大切です。

ヒナキラさんはオープンチャットやメルマガを通して、強い共感を持つ2割と深くつながりながら、6割の層にも「居場所」を提供しています。

これにより、強いファンと緩やかなフォロワーが共存するバランスが生まれているのです。

最後に、〝嫌われても発信する〟覚悟を持つためのポイントをまとめます。

• 2:6:2の法則を理解し、全員に好かれようとしない
• 目的を「評価」ではなく「理念」に置く
• 反対意見を恐れず、軸を持って発信を続ける
• 6割の層にも「戻れる場所」を提供する設計を作る

嫌われることを恐れずに、自分の信じる言葉を発信し続ける人こそ、本当の意味でファンを育てられるのです。

日常×AIノウハウで親近感と信頼を同時に得る方法

AI発信が成功するかどうかは、発信者がどれだけ「人間らしさ」を保てるかにかかっています。

どれだけ高度なAIノウハウを持っていても、そこに〝温度〟がなければフォロワーの心は動きません。

AIと人間らしさ。この両立こそが、発信の新しい価値基準です。

ヒナキラさんの発信は、このバランスの上に成り立っています。

彼は、AIツールを駆使しながらも、必ず〝日常〟を織り交ぜることで、発信に温度を与えています。

たとえば、AIで作った図解やプロンプトの紹介投稿の翌日には、「今日こんなことがあった」「ラーメン食べてきた」といった日常投稿を挟む。

このリズムが、発信の〝人間味〟を保ち、AI情報一色にならない工夫になっているのです。

AIの話だけでは、知識は増えるが、信頼は生まれない。

ヒナキラさんが意識しているのは、〝AIノウハウ＝理性〟と〝日常＝感情〟の調和です。

フォロワーは、理性でAIを学び、感情で人を信頼します。

その両方を提供できる発信者が、最も強いファンを育てられるのです。

「AIを教える人」から「AIを一緒に楽しむ人」へ。

そのスタンスの変化が、フォロワーの心理的距離を一気に縮めます。

さらに、ヒナキラさんは〝リアルな言葉〟で自分の考えを伝えることを重視しています。

AIが生成した整った文章ではなく、あえて感情のこもった語り口で「今の気づき」や「感じた違和感」を発信。

この〝粗さ〟こそが、読者にとってのリアリティになります。

また、オープンチャットでは、AI活用法だけでなく、「今日の失敗」や「ちょっとした実験結果」など、発信者自身の〝等身大の体験〟もシェアしています。

これにより、フォロワーは〝学ぶ対象〟ではなく、〝共に成長する仲間〟として関わるようになります。

信頼は、知識の差よりも〝共感の距離〟で決まる。

つまり、AIノウハウを共有するだけではなく、その背景にある日常や思考のプロセスを見せることが、ファン化への近道なのです。

最後に、親近感と信頼を同時に育てるための要点を整理します。

• AI情報と日常投稿を交互に発信するリズムを作る
• 感情のこもった〝リアルな言葉〟で伝える
• 成功だけでなく、失敗や気づきも共有する
• フォロワーを〝学ぶ人〟ではなく〝共に歩む仲間〟と捉える

AIの発信が進化しても、人が求めるのは〝人らしさ〟。

その温度を持った発信こそが、信頼とファンを生み出す源泉になるのです。

ヒナキラ

日常のひとことにこそ、人の温度が宿ります。

だから僕は、ノウハウと同じくらい、日常も発信しています。

独学×直感で伸ばすAI発信者の成長プロセス

AI時代の発信では、膨大な情報が毎日のように更新されています。

「どのツールを使えばいいのか」「どの戦略が正しいのか」と考えすぎて、行動できなくなる人も少なくありません。

しかし、AI発信で実績を重ねる人たちの共通点は、意外にも〝独学〟と〝直感〟にあります。

完璧なノウハウよりも、自分で試す勇気。それがAI時代の成長速度を決める。

ヒナキラさんも、AI活用やプロンプト制作を誰かに教わったわけではありません。

すべて自分で触って、失敗して、試行錯誤の中から型を作ってきたと言います。

AIの進化は速く、誰かのノウハウを学ぶ頃にはもう古くなっている。

そのため〝学ぶよりも試す〟ことを優先するのが、彼のスタイルです。

この章では、ヒナキラさんのように〝自分で動きながら学ぶ〟発信スタイルがなぜ強いのかを、具体的な実践視点で掘り下げます。

〝ノウハウ学習不要〟でも成果を出す実験型スタイル

AI発信で結果を出している人は、例外なく「試して学ぶ人」です。

ヒナキラさんもその一人で、最初から体系的なノウハウを持っていたわけではありません。

むしろ、「正解がないからこそ動ける」という発想で、AIを実験道具として扱っています。

AIは〝学ぶ対象〟ではなく、〝触って気づく相棒〟。

たとえば、プロンプト作成では他人の構文を真似するのではなく、「こうしたらどうなるんだろう？」という直感的な疑問からスタートします。

その試行の中で、「思った通りにならない」「でも、ここを変えたら上手くいった」といった発見を積み重ねる。

この繰り返しが、結果的に自分だけのノウハウに変わっていくのです。

つまり、〝経験〟が最強の教材。

ヒナキラさんが他の発信者と一線を画しているのは、学び方よりも〝作り方〟に重きを置いている点です。

AIツールを実際に触りながら、自分の使いやすいプロンプトを作り出し、その成果をすぐにSNSで共有する。

この「行動→結果→共有」のループが高速で回るほど、発信精度も上がっていきます。

また、ノウハウを詰め込むよりも、〝直感〟を信じて試すことで、AIとの対話の感覚が研ぎ澄まされていくのも大きなポイントです。

AIは、頭で理解するより、指で掴む方が上達が早い。

もちろん、最初はうまくいかないこともあります。

しかし、その〝うまくいかない経験〟こそが、自分だけのノウハウを生む源です。

ヒナキラさんは「失敗しても〝AIに教えてもらう〟つもりで触る」と話します。

AIの出力を〝間違い〟と捉えるのではなく、〝次の学び〟として扱う姿勢が、AI発信者としての成長スピードを何倍にも引き上げています。

最後に、〝ノウハウ不要〟でも成果を出せる実験型スタイルのポイントを整理します。

• AIを学ぶより、まず触って〝対話〟する
• 正解探しではなく、〝発見〟を目的にする
• 失敗を〝情報〟として記録し、次に活かす
• 直感的なアイデアをすぐ行動に移す

AI発信で成果を出す人は、知識を持っている人ではなく、〝動きながら学び続ける人〟。

その積み重ねが、他の誰にも真似できないオリジナリティを生み出すのです。

自作プロンプトが導くオリジナリティと差別化

AIを使った発信が増える中で、誰もが同じようなアウトプットを生み出すようになっています。

テンプレート的な構文、定型的なプロンプト。

どれも一定の水準は出せますが、そこから一歩抜け出すのが難しいのが現実です。

だからこそ、〝自作プロンプト〟こそが、AI発信者の差別化の核心になる。

ヒナキラさんは、AIの出力をただ利用するのではなく、〝設計する〟ことにこだわっています。

たとえば、文章構成・画像生成・図解など、それぞれの目的に応じた独自のプロンプトを構築し、その再現性を検証するまでをひとつの〝作品づくり〟として捉えています。

AIに完全に頼るのではなく、〝AIを自分の思考の延長線上に置く〟という発想です。

これにより、同じツールを使っていても、出力される結果が他人と全く異なるものになる。

ツールの使い方ではなく、AIへの〝問い方〟が発信者の価値を決める。

ヒナキラさんは、既存のプロンプトを真似るのではなく、自分の言葉でAIに話しかけるように設計しています。

「この構成で面白く書いて」「もっと温かみを出して」一見曖昧な指示ですが、この〝感情のニュアンス〟を理解させる工夫こそが、AIの出力を人間らしく仕上げる鍵になります。

つまり、自作プロンプトとは単なる命令文ではなく、〝対話の型〟なのです。

AIを使いこなすとは、AIを〝従わせる〟ことではなく、〝育てる〟こと。

この視点を持つことで、AIは単なるツールから〝共同制作者〟へと変わります。

また、自作プロンプトの魅力は〝再現性〟にもあります。

一度自分の考え方をプロンプト化すれば、他のコンテンツにも応用でき、自分だけの世界観を量産することができるのです。

たとえば、ブログ・Threads・オープンチャット・教材など、異なる媒体でも一貫した文体や価値観を保つことができます。

この〝一貫性〟こそが、フォロワーに信頼を生み出す最強の武器になります。

自作プロンプトを持つ発信者は、〝ツール利用者〟ではなく〝表現者〟といえます。

AI時代における個性は、技術ではなく、〝AIに込めた思考の深さ〟で決まるのです。

最後に、自作プロンプトで差別化を生むための実践ポイントをまとめます。

• 他人のプロンプトを真似るより、自分の言葉で設計する
• AIを〝命令する存在〟ではなく、〝共に創る存在〟として扱う
• 再現性のある構文を作り、他媒体にも展開する
• 感情や意図をプロンプトに織り込むことで、〝人間味〟を残す

自作プロンプトは、AIの出力を〝自分の世界観〟に変えるための設計図。

それを持つ発信者こそが、情報の波に埋もれず、独自のブランドを築いていけるのです。

自分で作る力が発信の深みと説得力を生む

AI発信者として長く支持される人には、共通して〝自分で作る力〟があります。

それはツールを使いこなす技術ではなく、「ゼロから何かを生み出す姿勢」です。

自分の手で作るからこそ、言葉に〝重み〟と〝説得力〟が宿る。

AIが生成したものをそのまま使うのではなく、そこに自分の視点や感情を重ねて〝再構築〟する。その工程が、発信の深みを生みます。

ヒナキラさんも、最初から完成されたノウハウを持っていたわけではありません。

記事構成、プロンプト設計、画像生成。すべてを自分の手で試しながら形にしてきました。

その中で得た失敗や成功の体験が、今のリアルな発信につながっているのです。

人は、〝自分で作ったもの〟にしか本当の信念を込められません。

他人のテンプレートを使っても、一定の結果は出るかもしれませんが、それでは発信に〝温度〟が乗りません。

フォロワーが惹かれるのは、効率ではなく、〝リアルな試行錯誤〟です。

そのため、ヒナキラさんは常に〝未完成の自分〟を見せることを恐れません。

「まだ試してる段階です」「今日はここまで進化しました」といった発信が、読者にとっては〝共に成長する物語〟になります。

完璧さよりも、進化の途中を見せることが信頼を生む。

この姿勢が、結果的に多くのフォロワーを巻き込み、AI発信者としてのブランドを確立しています。

また、自分で作る力は、AI時代における〝再現性のない価値〟を生みます。

AIツールは誰でも使えますが、その中で「どう使うか」「なぜ使うか」を語れる人は限られています。

発信者が自分の思考と手で形にしたものは、それ自体がストーリーを持つプロダクトになるのです。

ヒナキラさんのプロンプトや投稿が支持されるのも、その背後に〝経験の積層〟があるから。

それは他人が真似できない説得力となり、ファンを引き寄せ続けています。

最後に、〝自分で作る力〟を育てるための実践ポイントを整理します。

• AI出力をそのまま使わず、必ず自分の手で編集する
• 完璧を目指すより、試行の過程を発信に乗せる
• 失敗から学んだことを〝物語〟として共有する
• 経験を積み重ね、自分の文体や世界観を形成する

AIが誰でも扱える時代だからこそ、〝自分の手で作る〟という姿勢が価値を持ちます。

それが、AI発信における最大の差別化であり、信頼の根源なのです。

ヒナキラ

AIの力を借りるのはいいこと。

でも〝自分の手で形にする〟からこそ、それが本物になるんです。

作る人だけが、伝えられる熱量があると思います。

AIを活用しながらSNS発信を軌道に乗せるための、ジャンル選定・投稿の型・導線の作り方を体系的に解説。

独学でAIを触りながら発信を磨くスタイルと非常に相性がよく、差別化の感覚も身につきます。

AI商品販売とコミュニティ構築の裏側

AIの普及とともに、プロンプト販売やGPTsの配布など、AI関連のプロダクトが急増しています。

しかし、誰でも同じようにツールを使えるようになった今、〝AI商品を売る〟という行為そのものが難しくなっています。

そんな中でも成果を出している発信者に共通するのは、商品設計の中心に「価値の定義」を置いていることです。

AI販売で成功する人は、〝機能〟ではなく〝時短価値〟を売っている。

ヒナキラさんも、AI関連商品を販売するときに常に意識しているのは、「使えばどれだけ時間が短縮できるか」「どれだけ作業負担を減らせるか」という視点です。

AIを使った発信者にとって、最も貴重なのは時間です。

その時間をどう解放してあげられるかが、購入理由の本質になります。

この章では、AIプロンプト販売の裏にある〝価値の再定義〟と、ヒナキラ流のコミュニティ構築への考え方を紐解いていきます。

AIプロンプト販売の本質は〝時短価値〟にある

AIプロンプトの販売というと、多くの人が「便利なツールを提供すること」と考えがちです。

しかし実際に売れているプロンプトの多くは、便利さよりも〝時短性〟にフォーカスしています。

ユーザーはツールを求めているのではなく、〝すぐ使える結果〟を求めている。

ヒナキラさんは、自身が販売・配布してきたプロンプトの中でも、「最も反応があったのは〝作業を劇的に減らせる系〟だった」と語っています。

たとえば、図解やSNS投稿を自動化するプロンプト、あるいはリスト誘導まで一気に生成するテンプレートなど。

これらは、機能的には単純でも〝手間を省ける〟という明確な価値を提供しているのです。

AI商品は、内容の複雑さではなく、「使った瞬間に得られる快感」で評価されます。

つまり、AI販売で意識すべきは「ユーザーが何を〝面倒〟と感じているか」です。

ヒナキラさんがプロンプトを設計するとき、最初に考えるのは「何を最も楽にしたいのか？」という問いです。

そして、その答えをもとに、できるだけ短い入力で完成度の高い成果が出せるように構築します。

AIの価値は〝技術の高さ〟ではなく、〝時間の節約〟にある。

この視点を持つことで、プロンプトやGPTsの設計も、より〝使われる前提〟で作れるようになります。

また、販売後のリピート率を高めるためには、〝即成果体験〟を重視することも重要です。

ヒナキラさんは、自分の商品を紹介する際に、「まず使って〝すごい〟を体験してもらう」ことを最優先にしています。

人は体験を通して価値を理解する。

だからこそ、〝体験設計〟を重視することで、販売後のファン化にもつながるのです。

さらに、プロンプト販売のもう一つの鍵が〝更新性〟です。

AIツールの進化が早いからこそ、定期的なアップデートや新機能への対応を行うことで、商品そのものが〝成長するプロダクト〟として信頼を獲得します。

これは、単なる販売ではなく〝共に進化する関係性〟を築く行為でもあります。

最後に、AIプロンプト販売を成功させるためのポイントをまとめます。

• 「時短」「即成果」「体験」を中心に設計する
• 〝ユーザーの面倒〟を先に見つける
• 販売後のアップデートで継続的に信頼を積む
• ツールより〝人の感情〟に寄り添う設計を意識する

AI商品販売の成功は、技術力ではなく、〝時間を救う力〟に比例します。

そして、その時間を解放された人たちが、再びあなたのファンとなるのです。

〝紹介ベースで売れる〟信頼型マーケティングとは

AI商品販売の世界では、広告やセールス投稿で強引に売り込む人も少なくありません。

しかし、ヒナキラさんの販売スタイルは真逆です。

〝売らずに売れる〟。それが信頼型マーケティングの本質です。

ヒナキラさんは、自分の商品をほとんど宣伝していません。

それでも自然と購入が生まれ、口コミで広がっていくのです。

その理由は、「販売」を目的とせず、〝信頼〟を中心に設計しているからです。

AI発信では、ノウハウを与えるよりも、「この人の考え方が好き」「一緒に学びたい」と思ってもらうことが重要になります。

つまり、商品よりも〝人〟を先に好きになってもらうのが、最も強いマーケティングなのです。

〝信頼〟は、コンテンツよりも先に購入される。

ヒナキラさんが実践しているのは、日常的な発信やオープンチャットでの交流を通じて、相手の中に〝親近感〟を積み重ねていくスタイルです。

AI情報だけでなく、自分の思い、考え方、日常まで共有することで、「この人から買いたい」と思われる状況を自然に作り出しています。

セールスをしなくても、信頼が売上を作る。

また、ヒナキラさんが重視しているのは「ユーザー体験の共有」です。

販売後の購入者が「使ってよかった」「こう変わった」と感じた瞬間を、そのままコミュニティ内で発信できるような環境を整えています。

これにより、〝紹介が紹介を呼ぶ循環〟が自然に生まれるのです。

さらに、紹介ベースで売れる仕組みには〝透明性〟も不可欠です。

誇張したセールスコピーや限定感ではなく、「実際にこういう成果があった」「これを使ってこう変わった」と、リアルな声を共有する。

そうした〝リアルさ〟こそが、AI時代の信頼通貨になります。

AI発信では、信頼が最も再現性の高い〝資産〟になる。

この信頼を築くために必要なのは、〝先に与える姿勢〟です。

ヒナキラさんも、まず無料で価値を提供し、その延長線上に有料商品やコミュニティを位置づけています。

その結果、フォロワーが自然と「この人の新商品を待つ」状態を作ることに成功しています。

最後に、〝紹介ベースで売れる信頼型マーケティング〟を構築するためのポイントを整理します。

• セールスよりも〝信頼の蓄積〟を優先する
• 日常・思考・ストーリーを通して〝人間味〟を伝える
• ユーザーの体験共有が自然な紹介につながる設計を作る
• 誇張よりも〝リアルな声〟を活用して透明性を保つ

信頼を築く過程こそが、AI発信者としての最大のブランディングになるのです。

すべてを出し切る。コミュニティ戦略の真意

多くの発信者は、販売のたびに「どの情報を出すか」「どこまで話すか」を迷います。

しかしヒナキラさんは、その迷いを捨てました。

「すべてを出し切る」。それが彼のコミュニティ運営の原点です。

一般的な発信者は、有料商品と無料コンテンツを明確に線引きします。

でも、ヒナキラさんは「自分の持てるものはすべて公開する」方針を貫いています。

AIプロンプトも、SNS戦略も、投稿設計も、全出し。

それでもファンが離れないどころか、むしろコミュニティが拡大しているのはなぜでしょうか。

それは、〝情報〟ではなく〝関係〟でつながっているからです。

ヒナキラさんの発信を見ていると、ノウハウ以上に〝姿勢〟が伝わります。

「学びを独占しない」「みんなで成長する」。その考え方自体が共感を呼んでいるのです。

AIの世界では、知識を守るより〝循環させる〟方が価値を生む。

ヒナキラさんのコミュニティでは、参加者が自ら学び、共有し、発信していく文化が根づいています。

その結果、単なる受け身のメンバーではなく、能動的に行動する〝共創者〟が増えていく。

この〝共創の循環〟こそが、AI時代の新しい成長モデルです。

さらに、〝全出し〟は発信者自身の進化にもつながります。

知識を出し切ることで、自分の中に〝次の空白〟が生まれ、新しいアイデアや気づきが自然に流れ込んでくるのです。

出し切ることは、終わりではなく〝再成長の始まり〟。

コミュニティを通じて、参加者同士がAIを活用し合い、新しいツールや発想をシェアすることで、次々と新しい価値が生まれていく。

それは、ヒナキラさん一人では到底作れない〝集合知の場〟です。

こうした共創型の仕組みこそが、AI発信者にとって最大の資産になります。

最後に、〝全出しコミュニティ〟を成立させるための3つの本質をまとめます。

• 情報よりも〝関係〟を中心に設計する
• 共有と学びを循環させる仕組みを持つ
• 自分の空白を恐れず、〝出し切る勇気〟を持つ

AI時代は、知識を囲う人よりも、共有して広げる人が信頼される時代。

〝全出し〟という覚悟こそが、コミュニティの結束を強め、発信者自身のブランドを永続的に成長させていくのです。

ヒナキラ

出し惜しみせずに出すと、不思議とまた新しいものが入ってくるんですよ。

〝出し切る〟って、実は自分を更新する一番の近道なんです。

AI集客の未来と共創コミュニティの可能性

AI発信の流れは、ここ数年で大きく変化しています。

一人の発信者が情報を届ける時代から、複数の発信者が〝共に作り上げる〟時代へ。

特に、Threadsやオープンチャットのような双方向プラットフォームの登場が、この変化を一気に加速させました。

AI集客の未来は、〝競争〟ではなく〝共創〟にある。

発信者同士がノウハウを共有し、アイデアを掛け合わせ、AIを通して新しい学びや価値を作り出していく。これが次のフェーズです。

その最前線にあるのが、ヒナキラさんが実践しているThreadsとAIの組み合わせ。

彼が築いているのは、単なる発信プラットフォームではなく、〝学びが循環する場〟なのです。

この章では、Threads×AIの活用によって生まれる新しい学びの形と、そこから広がるAIコミュニティの未来像を描きます。

Threads×AIで実現する新しい学びの形

Threadsは、これまでのSNSとは異なる〝温度感のある発信〟が特徴です。

X（旧Twitter）のように情報が高速で流れ去るのではなく、「人と人のつながり」「会話の延長線」が中心にあります。

この特性こそ、AI発信と最も相性が良い部分だとヒナキラさんは語ります。

AI×Threads＝〝共に学び、共に育つ〟SNSの進化系。

Threadsでは、AIに関するノウハウ投稿に対して、他の発信者がその場で「これも試してみた」「こんな結果になった」とフィードバックを返します。

これにより、単なる投稿ではなく〝共同実験〟のような学びの連鎖が生まれているのです。

AIという変化の速い領域では、一人で研究しても追いつけません。

〝複数の視点を持ち寄る場〟が力を発揮します。

ヒナキラさん自身、Threadsで多くのAI実験を共有しながら、フォロワーからの反応を見て新しいプロンプトやツール改善につなげています。

「発信」ではなく「共同研究」。これがThreads型AI学習の本質です。

さらに、Threadsは〝心理的な敷居の低さ〟も魅力のひとつ。

Xのように拡散を意識しすぎず、より自然体で発信できるため、発信初心者でも参加しやすく、AIの情報共有が活発になります。

発信＝競争から、発信＝協働へ。

Threads上では、AIのプロンプトや画像生成だけでなく、「どう使えばより伝わるか」「どんな組み合わせが最適か」といった〝実践知〟も共有されます。

これが、学びを加速させる最大のエンジンです。

また、こうしたコミュニティ的な発信が増えることで、AI活用が「一人のスキル」から「集合の知」へと変化しています。

ヒナキラさんが目指しているのは、〝学ぶ人が発信する人に変わる循環〟。

誰かがAIで新しい発見をしたら、それをスレッドとして共有し、また別の誰かがそれを試して改善する。この繰り返しが、新しいAI文化を生んでいるのです。

最後に、Threads×AIによる〝新しい学びの形〟のポイントを整理します。

• AI情報を共有し合う〝対話型コミュニティ〟を作る
• 一方的な発信ではなく、〝共同実験〟として発信する
• 初心者でも参加できる〝心理的安全性〟を保つ
• 学びを循環させることで、個人の発信が文化になる

ThreadsとAIの組み合わせは、単なる発信手段ではなく、人と人が〝学びでつながる〟新しい時代の入口なのです。

共創で広がるブルーオーシャン戦略

AI発信の分野では、競争が激化するほど「どう差別化するか」が問われます。

多くの発信者が同じような情報を発信し、同じようなツールを使う中で、伸び悩む人が増えているのも事実です。

しかし、ヒナキラさんはそこに〝競争〟ではなく〝共創〟の道を見出しています。

他人と戦うのではなく、〝一緒に新しい海を作る〟。それがブルーオーシャン戦略の本質。

AI発信におけるブルーオーシャンとは、まだ誰も踏み入れていないテーマや、組み合わせによって生まれる新しい価値の領域を意味します。

ヒナキラさんは、その発想をSNS運用やコミュニティ活動に落とし込み、〝他の発信者と共に実験する〟ことで新しい切り口を見つけ出しています。

たとえばAI×Threads、AI×動画編集、AI×ブログ構築など、異なるスキルを持つ人と掛け合わせることで、新しい市場が自然に生まれていくのです。

ブルーオーシャンは〝個人の戦略〟ではなく、〝共創の結果〟として現れる。

従来のAIマーケティングでは、「先にポジションを取る」ことが重視されました。

しかし今のAI時代は、進化が速すぎてポジションはすぐに塗り替えられます。

だからこそ、ヒナキラさんは〝先行者〟ではなく、〝共創者〟になることを選びました。

「誰もやっていないこと」を一人で探すより、「誰かと作り出す」ほうが速いです。

共創の場では、他者の発想が自分の固定観念を壊し、思考の幅を広げます。

AIという変化の速い領域だからこそ、この〝発想の拡張〟が何よりの武器になります。

さらに、共創によって得られる最大のメリットは〝モチベーションの維持〟です。

一人で試行錯誤を続けると、情報の波に飲まれ、迷いや疲弊を感じやすいですが、仲間と共に試すことで、挑戦が〝楽しさ〟に変わる。

その継続力こそが、AI発信の最大の差別化要素なのです。

ヒナキラさんは、「誰かの発信をきっかけに自分も動く。この連鎖が、AI発信分野の全体のレベルを引き上げている」と語ります。

そして、それは同時に〝信頼の連鎖〟でもあります。

共に作り、共に成長する人たちの間に生まれるのは、数字を超えた〝つながりの価値〟。

それが、AI集客の新たなブルーオーシャンの正体なのです。

最後に、共創でブルーオーシャンを広げるための実践ポイントをまとめます。

• 競争よりも〝共創〟を優先する発想を持つ
• 異分野の発信者とコラボして、新しい価値を生み出す
• 「結果」より「プロセス」を共有し合う
• 楽しさと継続力を軸に、信頼の輪を広げる

変化を恐れず、他者とともに〝新しい海〟を開拓していくことが、これからの時代を生き抜くAI発信者の在り方なのです。

AI発信者が次に挑むべき新時代のステージ

AI発信の世界は、今も猛烈なスピードで変化しています。

新しいツール、SNS、価値観が次々と生まれ、昨日までの常識がすぐに塗り替えられていきます。

そんな中で、これからのAI発信者に求められるのは「柔軟さ」と「共創力」です。

一人で完結する発信から、〝つながりで進化する発信〟へ。

これまでのAI集客は、いかに効率的に情報を届けるか、いかに目立つ投稿をするか。いわば「個の戦い」でした。

しかし今、時代は確実に「集合の知」へと移行しています。

発信者が互いに学び合い、ツールを共有し、成功体験も失敗談もさらけ出すことで、AI発信の〝持続可能な成長〟が生まれるのです。

ヒナキラさんが構想している次のステージは、まさにこの「共創の知」を最大化する学びのコミュニティです。

AIだけでなく、SNS、動画、文章、マーケティング。

あらゆるスキルを持つ人たちが、同じ目的で集う〝実践型ラボ〟のような場。

そしてその中では、「ヒナキラさんが教える」ではなく、「みんなで作り上げる」ことが軸になります。

AI時代におけるリーダーは、〝教える人〟ではなく〝共に探求する人〟と言えます。

このスタイルこそ、AI発信者が次に挑むべき新しいステージなのです。

教えるのではなく、共に作る。

競うのではなく、支え合う。

そうした共創の場から、また次のムーブメントが生まれていくでしょう。

Threads、メルマガ、オープンチャットなど、それぞれの発信の形がつながり、互いに刺激し合いながら進化していくのです。

AI発信はもはや「個の戦場」ではなく、「共に未来を創るフィールド」です。

この流れの中で、〝次の挑戦〟を選ぶのは自分自身。

AIを使うのではなく、AIと共に成長する。

その覚悟を持った人から、新時代の中心に立つことができるのです。

最後に、AI発信者がこれから挑むべきステージの要点を整理します。

• AIを「ツール」ではなく「共創パートナー」として扱う
• 発信者同士で学び合い、協働する文化を築く
• 変化を恐れず、進化のスピードを楽しむ
• 〝教える〟より〝共に試す〟ことで、新しい価値を生む

仲間と共に変化の波を楽しむことが、次の時代のAI発信者に求められる〝挑戦〟なのです。

ヒナキラ

AIは、使う人の〝想い〟を映す鏡です。

だからこそ、どんな未来を描きたいのか。その〝想い〟を持つ人が、次の時代を創っていくんだと思います。

まとめ：AI発信が導く〝つながり〟と成長の未来

AIが当たり前のように使われる今、情報はあふれ、発信は誰にでもできるようになりました。

けれど、心を動かすのは技術でもテンプレートでもなく、〝想い〟です。

ヒナキラさんの実践が示しているのは、AIの時代において最も価値を持つのは〝人の温度〟であるということ。

AIは「人を超える力」ではなく、「人を広げる力」。

AIのツールやプロンプトは目的ではなく、想いを形にするための手段です。

それをどう使い、誰と共有し、どう価値に変えるか。

そこに発信者の真価が現れます。

ヒナキラさんのように、学びを独占せず、惜しみなく分かち合うことで、AIは単なるツールから〝共に進化する仲間〟へと変わっていきます。

そして、その輪の中で生まれるのは、効率を超えた〝つながり〟と〝共感〟です。

AI発信の未来は、〝孤独な戦い〟ではなく、〝共に創る物語〟。

あなたの発信もまた、誰かに勇気を与え、誰かの学びになる力を秘めています。

小さな挑戦の積み重ねが、やがて大きな変化を生み出します。

それが、AI時代を生きる、発信者の新しいスタンダードです。

AIと共に学び、育ち、未来を描く、その先には、〝本物の発信者〟としての成長が待っています。

今日の一歩が、きっと、明日の誰かの希望になります。

あなたの物語を、AIと共に紡いでいきましょう。

【AIライジング】ChatGPT活用大全｜限定コミュニティ有・GPTsセット50個超！

ヒナキラさんが執筆したBrain「【AIライジング】ChatGPT活用大全｜限定コミュニティ有・GPTsセット50個超！」では、実際にヒナキラさんがAIを実際に活用して集めた再現性の高いノウハウを解説しています。