前に、AIっぽい文章をどう消すかを書きました。

ただ、他にも修正点を私がお願いしていて、

・タイトルが弱い。
・前の記事に似ている。
・画像が同じポーズになる。
・メンシの境界をつくれてないので実例で作りたい。

毎回そこを指摘していました。

そこで今回は、文章だけではなく、note下書き全体の修正ポイントをAIが先に読むMDにしました。

今日の記事は、MDを少しずつ調整していったら下書きが本当に品質がよくなっているのを実感したという話です。

この記事でわかること

• ✅ AIっぽくない文章MDだけでは足りなかった理由

• ✅ 実際にタイトルがどう変わったか

• ✅ note下書きで毎回直していた場所

• ✅ 他人の興味のあることを記事候補にする見方

• ✅ 無料部分とメンシ部分を自然に分ける考え方

• ✅ 画像を「いい感じ」ではなく点数で見る方法

🤔 文章は直せた。でも下書き全体はまだ詰まっていた

前回のテーマは、これでした。

これはかなり良かったです。

「内容は合ってる。でも、なんかAIっぽい」

この違和感を、毎回のプロンプトではなく、MDやSkillに戻す。
そこまでは整理できました。

つまり、AIっぽい文章を消すだけでは、note下書きとしてはまだ足りなかった。

文章の問題ではなく、公開前に見る順番の問題でした。

🧪 実験1: タイトルはこう変わった

今日の素材を調べた後に最初にAIが安出ししたタイトルはこれでした。

変更前

これは内容としては合っています。

でも、自分でクリックしたくならなかったです。

「品質ゲート」が内輪語で、クリックする前に何が得られるかが見えにくい。
前回記事との続きも見えない。

そこで、タイトルをこう変えました。

変更後

こっちの方が、実験として読めます。

何を入れたのか。何が変わったのか。今回はしっくりこなくて、MD研究記録としました。

💡 タイトルで変えたのは、説明ではなく、読者の疑問でした。

🧾 実験2: 直す対象が「文章」から「下書き全体」に広がった

前回のMDで見ていたのは、文章のクセでした。

変更前: 文章だけを見る

語尾がきれいすぎる
まとめ方が予想できる
具体例が薄い
どこかで見たような言い回しが残る

今回は、それをnote下書き全体へ広げました。

変更後: 下書き全体を見る

タイトルはクリックしたくなるか
前の記事と似すぎていないか
無料部分だけで価値があるか
メンシ部分は追加説明ではなく時間短縮になるか
実体験や実MDが入っているか
絵文字を減らしすぎていないか
H2ごとの画像は理解を助けているか
他人の伸び記事から読者の痛みを拾えているか

ここまで見ると、AIの下書きはかなり変わります。

文章をきれいにするだけなら、最後に添削すればいい。
でも、タイトル、画像、メンシ境界、過去記事との被りは、最後に直すほど重くなります。

だから先にMDへ戻しました。

🔎 実験3: 急上昇だけでなく、他人の伸び記事も見る

ここも今回の大きな変更です。

今までは、記事候補を見る時に、

🔹 急上昇
🔹 GitHubの推薦
🔹 自分の過去記事

このあたりを中心に見ていました。

でも、それだけだと「今日出しやすいネタ」に寄ります。

伸びている方の記事には、別の価値があります。

ネタを真似するためではありません。

読者がどこで反応したかを見るためです。

たとえば見るのは、この5つです。

reader pain: 読者は何に困っていたか
title shape: どんなタイトル型で開かせたか
opening shape: 冒頭でどんな場面を置いたか
why it got likes: なぜスキされそうか
orlha proof: 自分なら何の実体験で書けるか

ここで大事なのは、伸びている記事をネタ帳にしないこと。

伸びている記事は、読者の痛みの観測ログとして見る。
そして自分の感想もいれたり実践してAIに情報を落とす。

自分の実体験、ローカルMD、失敗画像、数字、メンシ成果物に変換できる時だけ、記事候補にする。

これを入れたことで、記事候補の見方が少し変わりました。

「急上昇だから書く」ではなく、
「読者の痛みが見えた。自分の実例で返せるから書く」
に近づきます。

🖼️ 実験4: 画像は「いい感じ」ではなく10点で見る

画像も、毎回同じ修正が出ていました。

同じ白板。
同じ指差し。
同じポーズ。
文字が小さい。
手や腕が変。

これも、画像生成の腕だけの問題ではありませんでした。

生成前の計画が足りなかった。

変更前

H2:
visual role:
character:
large text:
filename:

これでも作れます。

でも、似た画像になりやすい。

そこで、こう変えました。

変更後

fig:
H2:
scene:
camera:
character:
action / pose:
main object:
large text:
free/member visibility:
reject if:

さらに、採点も入れました。

H2との一致: 0-2
大きい日本語の読みやすさ: 0-2
場面とポーズの違い: 0-2
キャラの役割一致: 0-1
体や手の自然さ: 0-2
記事固有性: 0-1

10点満点で、8点未満なら使わない。

これを決めると、画像への判断がかなり楽になります。

「なんか微妙」ではなく、
「H2とは合ってるけど、ポーズがまた同じだから減点」
と言えるようになる。

この差は大きいです。

💰 実験5: 無料とメンシは、誘導ではなく役割で分ける

メンシ部分も、毎回悩みます。

無料でどこまで出すか。
どこから先をメンシにするか。
誘導っぽく見えないか。

今回のMDでは、こう分けました。

無料部分で出すもの

痛み
方向性
1つの実例
自分の判断
小さな再利用ポイント

メンシ部分に置くもの

実MD抜粋
失敗ログ
画像採点表
タイトル判定表
次回AIが読むチェックリスト

無料部分は、それだけで読んでよかった状態にする。

メンシ側には、読者が次の下書きで時間を減らせるものだけを置く。

この分け方にすると、メンシへの誘導感が薄くなります。

「続きはこちら」ではなく、
「実際に使うなら、このチェックカードを持っていってください」
に近くなるからです。

✅ 今回、実際に作ったもの

今回作ったのは、note下書き用の1枚MDです。

中身はざっくり言うと、これです。

1. 自分の過去記事を見る
2. 他人の伸び記事を見る
3. タイトル戦略を作る
4. 無料/メンシ境界を決める
5. 実体験と証拠を入れる
6. 画像計画を作る
7. stop-slopで文章の2周目を削る
8. H2絵文字とスキャン性を見る
9. 画像を10点で採点する
10. publish前にlintする

前回は、文章のAIっぽさを消すMDでした。

今回は、note下書き全体で毎回直している場所を、AIが先に読むMDにしました。

これで完璧になるわけではありません。

でも、夜に自分がやることは少し変わります。

前は、

と直していました。

次からは、AIに先にこう読ませられます。

これができると、添削はゼロにはならないけれど、毎回同じ注意は少し減ります。

今回の実験で見えたのは、そこでした。

AIをうまくするというより、AIが読む前提を育てる。

今回やってみて思ったのは、AIの出力を毎回その場で直すより、AIが読む前提を少しずつ育てた方が楽だということです。

✅タイトルが弱い。
✅画像が似る。
✅無料とメンシの境界が曖昧になる。
✅前の記事と同じ話になりかける。

今回は人間っぽい記事にするから拡張して「あとで添削する項目」ではなく、「書く前にAIが読むMD」にしました。

もちろん、これで完璧な記事が一発で出るわけではありません。

繰り返しになりますが、毎回同じ場所でつまずいているなら、そこはプロンプトではなく、ルールとして残した方がいい。

文章のAIっぽさを消す。
その次は、下書き全体のズレを先に潰す。

今回の実験で見えたのは、そこでした。

🔐 ここから先はメンバー用です

ここから先はメンバー用です。

本文の話はここまでで完結しています。

ここからは、今回実際に使ったMDと、下書き前にAIへ渡すチェックカードを置いておきます。

まずは今日実際に使ったｍｄ完全版