この記事では、Claudeのおすすめ設定を「プライバシー設定 → プロフィール設定 → Projects → Memory → コネクタ連携」の優先順位で、どこから整えるべきかを手順とあわせてお伝えします。 筆者自身、「使いながら覚えていけばいい」と思い、デフォルトのまま半年近く使い続けていたのですが、実際に設定を一通り整えてみると、回答の的確さに明らかな変化があったという実感があります。 そこで、個人事業主としてClaudeをビジネスで活用するために最初に整えるべき設定と、その優先順位をまとめてみました。 なお、Claude Code（ターミナルで動作する開発者向けツール）はこの記事の対象外です。Claude.ai（ブラウザ版）とClaude Cowork（デスクトップ版）に絞った内容になっています。同じように「設定を後回しにしてきた」というかたと一緒に整理していければと思います。 Claudeのおすすめ設定、優先順位の考え方と整える範囲の整理 設定を始める前に、「何のために・どの順番で整えるか」という視点を持っておくと、迷わずに進めることができます。Claudeの設定は大きく「安全性」に関わるものと「利便性・精度」に関わるものの2種類があり、整える順番が異なります。 どの設定から始めるかの判断基準と順番について 最初に整えるべきは、利便性より安全性に関わる設定です。具体的には、入力した内容がAnthropicのAI学習に使用されるかどうかの設定がここに当たります。 日々の業務でClaudeに情報を入力しながら、この設定を確認しないまま使い続けることには、ビジネス利用の観点でリスクが伴います。 安全性の設定を整えた後で、プロフィール設定（精度向上）→ Projects（用途別専用スペース）→ Memory（記憶の管理）→ コネクタ連携（外部サービスとの接続）という順で進めると、ステップごとに成果が確認しやすく、途中で止まりにくくなります。 設定の優先順位 優先度1（今すぐ）：プライバシー設定　データ学習・会話履歴の管理 優先度2（次に）：プロフィール設定　Claudeへの自己紹介・指示の登録 優先度3（使い始めたら）：Projects…

この記事では、Geminiを使ってブログ記事を作成する具体的な手順と、実務でそのまま使えるプロンプトの型についてお伝えします。 筆者自身、記事制作を仕組み化する中でGeminiを含む生成AIを日常的に使ってきましたが、最初は構成づくりに時間がかかり、出てくる文章もどこか一般論止まりで、狙った検索意図に刺さらないという課題がありました。 実際に使っている感想として、リサーチから原稿作成まで半日ほどかかっていた作業が、Geminiにプロンプトと必要なデータを送るだけで30分程度に収まるようになりました。さらにAIエージェントと組み合わせることで、その工程自体を自動化できる場面も増えています。 そこで、Geminiでブログ記事を作成する際の手順とプロンプトの型を、実際に使っている例とあわせて整理してみました。同じように「Geminiを使ってはいるものの、思うような記事に仕上がらない」というかたと一緒に整理していければと思います。 Geminiでブログ記事を作成する基本的な流れ Geminiでのブログ記事作成は、情報収集から構成案づくり、本文執筆、仕上げまでを一気通貫でサポートしてもらえる点が特徴です。ただし、いきなり「記事を書いて」と指示するだけでは、狙った読者に響く記事にはなりにくいという傾向があります。 Geminiが記事作成でどこまでサポートできるか Geminiは、キーワードの検索意図の整理、競合記事の傾向分析、タイトルや見出しの案出し、本文のドラフト作成、誤字脱字や表現のチェックまで幅広く対応できます。 総務省の令和7年版情報通信白書によると、生成AIの個人利用率は26.7%まで上昇しており（出典：総務省「令和7年版情報通信白書」）、記事制作の現場でも活用が広がっている段階にあります。 記事作成に役立つGemini3つの機能 Geminiには、記事作成の工程ごとに使い分けたい機能がいくつか用意されています。 Deep Researchは、複数の情報源を横断してリサーチをまとめてくれる機能で、競合分析や一次情報探しの土台づくりに向いています。 Canvasは、生成した文章をその場で編集・調整できる機能で、構成案や本文の手直しに使いやすい機能です。 NotebookLMは、アップロードした資料やデータを読み込ませたうえで要約・整理させたい場合に活用できます。用途に応じてこれらを使い分けると、ひとつのチャットで完結させるより工程が整理しやすくなります。 プロンプト設計で押さえておきたい考え方 Geminiに一度で理想の記事を書かせようとするのではなく、工程を分けて段階的に依頼することが安定した記事作成につながります。 設定の読み込み、検索意図の分析、タイトルの決定、構成案の作成、本文執筆という順番で依頼を分けると、読者像やトーンがぶれにくくなります。 あわせて、一度に多くの条件を詰め込みすぎるとGemini側の解釈がぶれやすくなるため、指示は工程ごとにシンプルに保つことも意識したいポイントです。 ＼併せて読みたい／ Geminiから常に高精度な回答を引き出すための基本的なプロンプトの型（PTCFフレームワーク）や、ビジネスの様々なシーンでコピペして今すぐ使えるテンプレート例文集については、こちらの記事をあわせて参考にしてください。 ▶︎ 関連記事：コピペで使えるGeminiプロンプトの書き方とテンプレート例文集 Geminiでブログ記事を作成する手順とプロンプト例 ここからは、実際に記事を仕上げるまでの工程を、筆者が使っているプロンプトの型とあわせて紹介します。そのままコピーして、キーワードや読者像の部分だけ書き換えれば使える形にしています。 Step1：記事の土台を固めるプロンプト…

この記事では、Gemini Gemの活用例とおすすめ設定、そしてすぐに使えるカスタム指示のテンプレートをまとめてお伝えします。 Gemを最初に触ったときは「毎回同じ指示を入力する手間がなくなる」程度の印象しか持てず、業務にどう組み込めばいいのか分からないまま放置していた時期がありました。実際に使っている感想として、カスタム指示を自分の業務の型に合わせて作り込んでからは、半日かかっていたリサーチの整理が30分ほどで終わるようになった工程もあります。 そこで、業務シーン別の活用例とおすすめのGem5選、コピペで使えるテンプレートを整理してまとめてみました。同じようにGeminiを使っているのに活用しきれていないと感じるかたと一緒に、Gemの育て方を整理していければと思います。 Gemの作り方・カスタム指示の書き方を詳しく知りたいかたは、別記事の「Gemini Gemの作り方｜初心者でも迷わない手順と活用例」もあわせてご参照ください。 この記事で分かること Gemini Gemの活用例【業務シーン別】 一人ビジネスにおすすめのGem5選 コピペで使えるカスタム指示テンプレート3選 効かないカスタム指示を書き換える5つのパターン Gemをさらに自分仕様に育てるための考え方 Gemini Gemでできることと活用の前提 Gemini Gemは、Googleの生成AI「Gemini」に搭載されている機能です。カスタム指示（役割・背景・出力形式・制約）を事前に設定した専用アシスタントを複数作成し、業務ごとに使い分けられます。 無料アカウントでもカスタムGemの作成・利用ができる範囲が広がっており、まずは試しながら自分の業務に合うかを確かめやすい状態になっています。 Gemを活用すると、次のような変化が生まれます。 毎回同じ指示を打ち込む手間がなくなる 自社のトーン・業種・スタイルをAIが把握した状態で動く 業務ごとに最適化された専用アシスタントを切り替えて使える チームで共有することで、プロンプトの書き方や品質のばらつきを防げる（Google Workspace環境） Gemの作成手順や、カスタム指示に含めるべき4要素（役割・背景・制約・出力形式）の詳しい解説は、Gemの作り方に特化した記事で扱っています。ここでは、実際にどう使えるかという活用例を中心にお伝えします。 ＼併せて読みたい／ GeminiのGemを実際に作成する基本の4ステップや、カスタム指示に含めるべき4要素（役割・背景・制約・出力形式）のより詳細な書き方については、こちらの記事でわかりやすく解説しています。 …

この記事では、Geminiのカスタム指示のおすすめ設定を、業務別に9つ、コピペして使えるテンプレート付きでお伝えします。 しかし筆者自身も、GeminiのGemを活用する前は、毎回のチャットにロール定義・記事のトーン・ターゲット読者・NG表現リストをまとめたMDファイルを読み込ませてから作業を始めるという手順を繰り返していました。昨年末からGemのカスタム指示を使い始めて7か月ほど経ちますが、このファイル読み込みステップ自体が不要になり、半日かかっていた原稿の下準備が数分で終わるようになっています。 そこでGeminiのカスタム指示について、業務別のテンプレートと設定のコツをまとめてみました。同じように「毎回同じ説明を繰り返している」というかたと一緒に整理していければと思います。 実際に使っている感想として、カスタム指示は「なんとなく」で設定すると、いつの間にか使わなくなるという状況に陥りやすいです。多くの場合、その原因はカスタム指示の中身が曖昧なことにあります。Gemの品質は、カスタム指示の中身がほぼすべてを決めます。 この記事で分かること 業務別おすすめカスタム指示テンプレート9選(コピペして使えます) 最初に作るGemの選び方と優先順位の考え方 カスタム指示が思い通りに動かないときの改善サイクル GeminiのAIを使ってカスタム指示を自動生成・改善する方法 GeminiのGemの作成手順(4ステップ)やカスタム指示の4要素(役割・文脈・制約・出力形式)の基本については、別記事で解説しています。この記事では設定例の紹介と選定基準の整理に絞って進めます。 ＼併せて読みたい／ GeminiのGemの作成手順（4ステップ）やカスタム指示の4要素（役割・文脈・制約・出力形式）の基本については、以下の記事で詳しく解説しています。この記事では設定例の紹介と選定基準の整理に絞って進めます。 ▶︎ 関連記事：【Gemini Gemの作り方】初心者でも迷わない手順と活用例 Gemのカスタム指示とパーソナルコンテキストの違い Geminiのカスタマイズ機能には、大きく分けて「カスタム指示(パーソナルコンテキスト)」と「Gem(カスタムGemini)」の2つがあります。この記事では主にGemに設定するカスタム指示(システムプロンプト)を扱います。 まず2つの機能の違いを整理しておきましょう。 項目 カスタム指示(全体設定) Gemのカスタム指示(個別Gem設定) 適用範囲 全チャットに常時反映 そのGemを呼び出したときのみ反映 設定の目的 基本情報・文体の好みを登録 特定の業務に特化した専用AIを設計 指示の詳細度 シンプルな基本設定 役割・動作・制約・出力形式を詳細に設定可能 向いている人 Gemini全般の使い勝手を上げたい 特定業務を毎回高精度で行いたい ※↔スワイプして表を見る 2026年に追加されたPersonal Intelligenceとの関係 2026年のGeminiでは、パーソナルコンテキストの発展形として「Personal Intelligence(背景情報の同期)」という機能が加わっています。これは、ユーザー自身に関する基本的なコンテキストをGemini全体でグローバルに記憶させる仕組みです。 ただ、Personal Intelligenceが担うのは「あなたという人間の背景情報」の同期であり、特定の業務フローを再現するGemのカスタム指示とは役割が異なります。 そのため、全体設定としてPersonal…

この記事では、ChatGPTとClaude（クロード）の違いから、Claudeの始め方・基本操作・プロンプトのコツまで、個人事業主・フリーランスが最初に知るべきことをまとめてお伝えします。 私自身、本格的に使い始めてまだ3ヶ月ほどですが、現在は主にメール文章作り・企画案の作成・ブログ記事の修正といった文章系の業務で使っています。「Claude Code」がかなり話題になっていますが、Claude Codeは主にエンジニア向けのコーディングツールで、業務効率化を目的とした方が使うツールとは別物です。 そこで、エンジニアではない方が「チャット型AIとしてのClaude.ai」を使いこなすための情報だけを整理してみました。同じようにツール選びに迷っているという方と一緒に整理していければと思います。 ClaudeとClaude Codeはどう違う？ 多くの「Claude 使い方」記事がこの2つを混在させています。まずここだけ押さえておきます。 Claude.aiは「会話型AI」・Claude Codeは「エンジニア向け開発ツール」 Claude.aiとClaude Codeは、同じ「Claude」という名称を冠していますが、まったく異なるツールです。 項目 Claude.ai Claude Code 使う場所 ブラウザ・スマホアプリ ターミナル（コマンドライン） 対象ユーザー プログラミング知識不要 個人事業主・ビジネスパーソン エンジニア・開発者向け プログラミング知識が必要 主な用途 文章生成・要約・翻訳・壁打ち コード生成・システム開発・自動化 料金 無料プランあり（有料Proは月$20） Proプラン（月$20）以上が必要 ※↔スワイプして表を見る Claude.aiはブラウザ（claude.ai）やスマホアプリからアクセスする会話型AIで、プログラミングの知識は一切不要です。メールを書く、資料を要約する、アイデアを壁打ちするなどの業務に対応しています。 一方のClaude Codeはターミナル（コマンドライン）と呼ばれる開発者向けの画面で動くツールです。コードを書いたりシステムを構築したりする用途で使われるもので、エンジニアが対象です。 この記事で解説するのはClaude.aiのみです 対象：エンジニアではない個人事業主・フリーランス ツール：ブラウザ・アプリで使うClaude.ai（会話型AI） Claude Codeの解説はこの記事では扱いません …

この記事では、ChatGPT・Gemini・Claudeの特徴や料金の違いを、個人事業主・フリーランスが実際のビジネスで使い分けるための判断基準に絞ってお伝えします。 実際に使っている感想として、筆者は現在ChatGPT・Gemini・Claudeの3ツールすべてに課金し、ほぼ毎日使っています。ただし、3つを同時にランダムに使っているわけではなく、ツールごとに役割を設定したうえで連動させています。 そこで、それぞれのAIがどの業務に向いているか、どう役割を分けると機能するか、課金をどう考えるかを整理してみました。同じように「どれを使えばいいのかわからない」という状況にある方と一緒に考えていければと思います。 なお、総務省「令和7年版 情報通信白書」によると、日本の生成AI個人利用率は2025年時点で26.7%に達しており、前年の9.1%から約3倍に拡大しています。40代の利用率は29.6%と全年代平均を上回っており、個人事業主・一人社長にとっても「使うかどうか」ではなく「どう使うか」を考える段階にきています。（出典：総務省 令和7年版 情報通信白書） 迷われている方の参考になれば幸いです。 ChatGPT・Gemini・Claude それぞれの特徴と強み・弱み 3つのAIは、開発元・設計思想・得意領域がそれぞれ異なります。機能の多さで比べるよりも、どんな場面で力を発揮するかを理解することが、選択の出発点になります。 ChatGPTの特徴と強み・弱み ChatGPTはOpenAIが開発した生成AIで、2026年時点の最新モデルはGPT-5.4です。汎用性の高さと機能の豊富さが特徴で、テキスト生成・画像生成・音声対話・コード実行・Web検索を1つのインターフェースで扱えます。 GPTs（カスタムAI）やプラグインのエコシステムも成熟しており、業務に合わせた専用AIを設定できるのも強みのひとつです。「AIをまず試してみたい」「幅広く使ってみたい」という段階では、入り口として機能しやすいツールです。 筆者の場合、ChatGPT CodexとObsidianを連動させたタスク管理や業務分析に活用しています。また、画像生成を使う機会も増えており、SNS用のビジュアルや資料の図解作成にも役立っています。 一方で、回答が長文になりがちで要点を絞りにくいと感じる場面があります。検索機能はあるものの、最新情報の精度にムラが出ることもあります。 ChatGPTの使い分けポイント 多機能を1つのツールでこなしたい人、画像生成や音声対話も含めて試したい人に向いています。また、アイデアの量出しやタイトル候補の生成など、発散的な思考支援が得意です。AIを初めて使う方にも、最初の1ツールとして選びやすい設計になっています。 Geminiの特徴と強み・弱み GeminiはGoogleが開発した生成AIで、2026年時点の最新モデルはGemini 3.1 Proです。最大の強みは、GmailやGoogleドキュメント・スプレッドシート・カレンダーといったGoogleサービスとの連携にあります。 リアルタイムでのWeb検索能力が高く、最新情報を調査する業務に向いています。動画ファイルや長文PDFを直接読み込んで分析できる機能（NotebookLM連携含む）もあり、大量の資料を扱う場面で力を発揮します。 筆者の場合、NotebookLMをはじめとしたGoogleドライブ関連ツールと連動させて使っており、簡単なブログ記事やSNS投稿の原稿案作成に活用しています。また、サイト管理の際にCSSやHTMLのコード生成にも使っており、コードを一から書く手間が減っています。 ただし、Google Workspaceをあまり使っていない場合、他のツールと比べた恩恵は薄くなります。日本語文章の自然さという点では、ClaudeやChatGPTのほうが安定している実感があります。…

この記事では、Claude Codeの使い方・料金・始め方・業務での活用方法を、初心者向けに非エンジニアの視点から整理してお伝えします。 筆者はAI活用の情報発信をしていますが、Claude Codeについては「名前は知っているが、まだ本格的に使い始めていない」という段階です。ターミナル操作が前提のツールであることもあり、「これは自分向けなのか？」という迷いがありました。ただ、調べれば調べるほど、コードを書かない一人社長にとっても使い道が広いことがわかってきました。 現在は Claude Cowork（Claudeのデスクトップ版）を日常的に使っており、Claude Codeとどう組み合わせると業務がより効率化できるかを、同じように整理している段階ですが、その整理の過程で得た「使い始める前に知っておくべきこと」を一緒に共有していければと思います。 Claude Code とは？チャット版 Claude との違い Claude Codeを調べ始めると、「ターミナル」「CLI」「エージェント型」といった言葉が並びます。しかし、これらの技術用語を理解する前に押さえておくべきことがあります。 それは「Claude Code は、チャット版の Claude と根本的に役割が違う」という点です。 チャット版との違い Claude Codeは、AIに「作業を渡す」ためのツールです。チャット版（claude.ai）が「AIと会話しながら答えをもらう」場であるのに対し、Claude Codeはファイルの読み書き・コマンドの実行・複数ステップの作業を自律的にこなします。 チャット版では、AIが回答を出した後の作業は人間が行います。「この文章をWordにまとめて」と言っても、AIはテキストを返すだけです。一方Claude Codeは、「このフォルダの請求書PDFを読んで、Excelにまとめて」という指示を受け取ると、実際にファイルを操作して結果を出します。 チャット版とClaude…

公益社団法人日本マーケティング協会・調査によるとマーケティングにAIを活用している企業は、すでに9割近くに到達しているというデータがあります。 しかし、それだけ普及しているにもかかわらず、「成果を実感できている」と答えた企業は約半数にとどまっています。ツールを入れた、使い始めた、でも何も変わらないという状況だというのです。 なぜでしょうか？ AIには性能差がありますが、実は成果が出ない理由の多くは、ツール選びの問題ではありません。「何をAI化する順番か」という設計が整っていないことが原因です。 この記事では、AIマーケティング活用の基本的な考え方から、業務効率を上げるための具体的な方法と、集客成果を伸ばすためのポイントを順番に整理して解説します。 「何から始めればいいかわからない」という方が、明日から試せるアクションを1〜2個持ち帰れるような内容を目指していますので、参考にしていただければ幸いです。 AIマーケティング活用とは？基本の考え方を整理 AIマーケティング活用とは、マーケティング業務の一部または全体にAI技術を組み込み、精度・速度・効率を高める取り組みです。 まずは「AIに何ができるか」と「どのAIをどう使い分けるか」という基本の考え方を整理しておきましょう。 マーケティング業務でAIができる4つのこと AIがマーケティングで活用できる領域は、大きく4つに分類できます。 データ分析・顧客分析、コンテンツ生成、パーソナライゼーション、広告・キャンペーンの最適化です。 それぞれの特徴を整理すると、次のようになります。 領域 AIができること 活用例 データ分析・顧客分析 大量データを短時間で処理 傾向・パターンの抽出 購買履歴の分析、離脱予測、セグメント分類 コンテンツ生成 テキスト・画像の初稿を自動生成 品質の底上げ ブログ記事・メール・SNS投稿・広告文のドラフト作成 パーソナライゼーション 顧客ごとに最適な内容を出し分け レコメンド、メールの件名や本文の個別最適化 広告・キャンペーン最適化 リアルタイムで入札・配信を調整 効果測定の自動化 Google広告の自動入札、A/Bテストの高速化 ※↔スワイプして表を見る ひとつ注意しておきたいのは、AIはあくまでも「処理・生成を速くするツール」だという点です。 いくらAIが優秀であっても「何を作るか」「誰に届けるか」という判断は、人間が設計しなければなりません。この前提を持っておくことが、AIマーケティング活用を成功させる最初のステップになります。 生成AIと従来型AIの使い分けの考え方 生成AIはアウトプットを作り出し、従来型（予測型）AIは判断を支援するものです。この違いを理解しておくと、どのツールをどの業務に使うべきかが整理しやすくなります。 生成AIの代表例はChatGPT、Claude、Geminiなどです。主にテキストや画像を「生成」することを得意としており、ブログの初稿作成やメール文面の作成、アイデア出しに向いています。 一方、従来型AIは過去のデータを学習し、「次に何が起こるか」を予測することを得意としています。例えば、マーケティングオートメーション（MA）ツールが顧客の購買スコアを算出したり、広告プラットフォームがクリック率を予測して配信を最適化したりする仕組みがこれにあたります。…

この記事では、Perplexity（パープレキシティ）の基本的な使い方と、個人事業主・一人社長がマーケティング業務で活用するための具体的な手順を整理してお伝えします。 筆者自身がはじめてPerplexityを試したのは、自分の事業に関連する最新のAIトレンドを調べたいと思ったときでした。 そして実際に使って分かったのは、ChatGPTをはじめとする生成AIとの違いは情報の整理のされ方の違いでした。 例えば、知りたいテーマを入力するだけで、関連する情報が分かりやすく集約されて返ってくる。さらに、その情報をマインドマップ形式で表示させて気になったトピックをその場で深堀りできます。 とは言え、具体的にどう使い分けるべきか悩む方多いと思います。 そこで同じように「AIツールが増えすぎて、どれをどの場面で使えばいいか整理できていない」というかたと一緒に、使い分けの考え方からまとめてみます。ぜひ参考にしてください。 Perplexityとは出典を明示する対話型AI検索ツール Perplexityは、入力した質問に対してリアルタイムでWebを検索し、情報源のURLとともに回答を生成するAI検索ツールです。 2022年にアメリカで設立されたスタートアップが開発しており、無料から使い始められる点が特徴のひとつです。 ChatGPTやGeminiといったAIツールが「知識を持った対話相手」に近い設計であるのに対し、Perplexity AIは「調べる専門のリサーチアシスタント」としての役割に特化しています。この違いが、2つのツールの使い分けの軸になります。 なお、Perplexityの月間アクティブユーザーは2025年時点で4,500万人を超え、前年比800%以上の成長を記録（出典：DemandSage）しており、AIを使った情報収集の需要が急速に高まっている状況をうかがい知ることができます。 ChatGPTなど、生成AIとの違いは？ PerplexityとChatGPTの最大の違いは、情報の取得方法と出典の扱い方にあります。 ChatGPTは主に学習済みの知識から回答を生成するため、最新情報への対応や出典の明示が弱い側面があります。一方でPerplexityは毎回Webを検索して最新の情報をもとに回答し、使用した情報源のURLを必ず表示します。 比較項目 Perplexity ChatGPT 情報源 リアルタイムWeb検索（常時） 最新情報に対応 主に学習データ ※有料版は一部Web検索対応 出典表示 必ず表示 自分で確認できる 基本的に表示なし 向いている用途 調査・リサーチ・ファクトチェック 文章生成・アイデア出し・分析 ハルシネーション 比較的少ない 発生しやすい場合あり 無料版の制限 あり（Pro検索は1日5回） あり（GPT-4oは利用制限あり） ※↔スワイプして表を見る 実際に使っている感想として、「新しいことを調べる・情報を確かめる」場面ではPerplexityを、「調べた内容をもとに文章をつくる・アイデアを広げる」場面ではChatGPTを使うと、両方のツールが自然に機能するようになりました。 優劣ではなく、役割が異なる道具という整理が一番しっくりきています。 情報源が必ず表示される仕組みになっている…