ほとんどのクリエイターには、アイデアの問題はない
彼らには、パターン認識の問題がある
X を 2 時間スクロールして、適当な投稿を保存し、なぜそれが機能したのかを推測して、「リサーチ」と呼ぶ
僕も同じことをやっているから分かる
- タイムラインを開く
- 何人かのクリエイターをチェックする
- 10 件の投稿を保存する
- なぜ保存したのか忘れる
- 後で戻ってきて、真っ白な下書きを睨みながら「何のためにやってたんだっけ？」となる
そこで、別のワークフローを試してみたくなった
まず AI に投稿を書かせるのではなく、何を書く価値があるのかを見つけるために AI を使ったらどうなるか？
作ったもの
Adaptive で小さなコンテンツリサーチエージェントを作った
「バイラルツイートを書いて」みたいなボットではない。そういうのは大抵イマイチだ
これはどちらかというと、何かを書く前に市場をウォッチするリサーチオペレーターのようなもの
やることはシンプル
- 自分のニッチのクリエイターとキーワードを追跡する
- 明らかに注目を集めている投稿を収集する
- フック、アングル、フォーマット、感情を分解する
- 複数の投稿にまたがるパターンを見つける
- それを実際に使えるコンテンツアングルの小さなリストに変換する
Adaptive が X Content Agent を作った
これが最初の動作確認だ：
Adaptive がアプリを作成し、x-content-agent と名付け、ダッシュボードが完全に機能することを確認した
19 のキーワードと 10 人のクリエイターを追跡し、すべてを 1 つのダッシュボードに表示する
正確なプロンプト
これが使ったプロンプトの洗練版だ：
1X 向けのコンテンツリサーチエージェントを作ってくれ23目的は、書く前に良いコンテンツアイデアを見つけるのを助けること45以下のクリエイターとキーワードを追跡する（クリエイターの X アカウントをここに追加）：6- [クリエイター 1]7- [クリエイター 2]8- [クリエイター 3]9- [クリエイター 4]10- [クリエイター 5]11- ai agents12- vibe coding13- ai coding tools14- automation workflows15- content systems1617毎日、パフォーマンスが良いか強いリプライを生んでいる投稿を収集する1819各投稿について、以下を抽出：20- フック21- トピック22- フォーマット23- 感情24- なぜ機能したと思われるか25- どんな読者を引きつけるか26- @notjazii 向けにどうパターンを流用できるか（コピーはしない）2728その後、すべてを 3 つのバケットにグループ化する：291. 今日投稿すべきアイデア302. 保存する価値のあるパターン313. 使いすぎられているアングル3233出力をシンプルなテーブルにして、3 つのコンテンツアングルと提案フックを提示してくれ3435文章はシンプルに、ビルダー向けで、ブランドのように洗練させないこと
重要なのは最後の一文だ
ブランドのように洗練させないこと、ここがほとんどの AI コンテンツが失敗するポイント
きれいだけど、適切な結果を得るには具体性が足りない
エージェントに自分の個性を真似させたいわけじゃない。面倒なリサーチ作業を代わりにやってくれて、自分がより良い判断をできるようにしてほしいんだ
返ってきたもの
役に立ったのは投稿のリストだけじゃなくて、パターンのレイヤーだった
例えばこんなことを示してくれるようになった
- クリエイターは AI を使った最終結果だけでなく、その過程の泥臭い部分を見せたときにリプライを得ている
- 「AI エージェント」の投稿は、退屈な実際のワークフローに結びつけると効果的
- コンテキスト、メモリ、反復システムに関するフックは、抽象的なエージェントの話よりも理解されやすい
- コピーできるプロンプト、チェックリスト、ワークフローがあると、投稿は保存されやすい
Content Agent Dashboard
ダッシュボードはすべてを 1 か所に表示する
最新の実行：6 月 16 日 18:19 ステータス：完了 スケジュール：毎日 9:00 9 ソース行 13 準備完了出力 19 追跡キーワード その他多数
そして、アイデア探しの手間を省いてくれる
なぜこれが重要なのか
多くの人が AI を間違った順序で使っていると思う
十分なコンテキストを与える前に、AI に生成を依頼している
- ツイートを書け
- スクリプトを作れ
- 戦略を練れ
- アイデアをくれ
いいだろう、でも何を元に？
入力がランダムなら、出力も一般的になる。これが多くの AI コンテンツがどれも似たように感じられる理由だ
私にとって意味のある唯一のワークフローはこれだ：
- リサーチが先
- パターンが次
- ライティングは最後
Adaptive が便利なのは、エージェントが面倒な部分をつなぎ合わせてくれるからだ
- X の投稿
- クリエイターリスト
- Google Sheets
- Slack へのレポート
- 毎日のモニタリング
- コンテンツブリーフ
そして、毎朝手動で再構築しなくても、同じループを実行し続けてくれる
毎週の使い方
これを本格的なコンテンツシステムにするなら、シンプルに保つだろう
月曜日：
- エージェントがニッチをスキャンしてパターンレポートを作成する
毎日：3 つのアングルを送信する
- ビルダー向けの役立つ教訓 1 つ
- AI ワークフローに関する投稿 1 つ
- トレンド／機会に関するアングル 1 つ
投稿後：その結果をシステムにフィードバックする
- ビュー数
- リプライ数
- ブックマーク数
- プロフィール訪問数（入手可能な場合）
毎週：エージェントがパターンライブラリを更新する
- 何が機能したか
- 何が失敗したか
- 何がリプライを得たか
- 何が保存されたか
- 何が一般的すぎると感じられたか
これがループであり、見事に機能する
コンテンツエージェントによる詳細データ
複利的に効果を発揮するシステムだ。そして正直、これこそがより多くの人がエージェントを使うべき方法だと思う
クリエイターにとって、コンテンツリサーチは最適だ。作業は反復的だが、依然としてセンスが必要だから
AI はパターンを収集できるが、何を発信する価値があるかは、依然として自分で決める必要がある
最後に
私にとって最大の変化はこれだ：
AI を最終的な投稿を書くものとして考えるのをやめた
私は AI を、自分が部屋に入る前に準備を整えてくれるものとして考え始めた
- パターンを見つける
- 証拠を整理する
- ギャップを示す
- 出発点を与えてくれる
そして、すでに整理されたリサーチを基に、人間らしい文章を書くことができる
シンプルだが、効果はある
今週は @adaptiveai のワークフローをいくつか試している
「agent」とリプライしてくれたら、使った正確なプロンプトを共有するよ
