ビジネスアイデア生み出すAI壁打ちプロンプト

AIはユーザーを傷つけないようにできています。ユーザーの満足度を上げるように設定されています。

今回は肯定バイアスを潜り抜けて、現実的なビジネスアイデアを出す方法を紹介します！

AI肯定バイアスが隠す“失敗の穴”

ビジネスアイデアを生み出すためのコンサルに数百万のお金が動いたり、高額なビジネスセミナーもあったりするのでAIでも流石に稼げるアイデアをすぐに出すことは難しいのです。

稼げるアイデアになるには、徹底的に失敗の穴を潰すために鉄のように叩く必要があります。

ChatGPTなどの大規模言語処理モデル（LLM）の影響でなくなる仕事の一つに戦略コンサルタントが挙げられています。

実際は肯定バイアスがあるため、AIを使って使えるアイデアや稼げるものを生み出すには工夫が必要です。

なぜ AI は「いいですね！」ばかり？──肯定バイアスの仕組みを5行で理解

AIに組み込まれた設定は主に５つにまとめられます。

1) 生成系 AI は「ユーザーを不快にさせない」アルゴリズム設計が前提。
2) そのため否定より肯定・共感を優先して返答する確率が高い。
3) 質問が曖昧だとポジティブ解釈に寄り、弱点指摘が抜け落ちる。
4) 褒められる安心感で「まだ作り込める余地」が隠れてしまう。
5) 結果、ズレた企画を量産 → 再生も収益も伸びず “半年ゼロ” の負債が残る。

辛口モードを引き出す3テクニック──ロール指定・制約条件・反証指示

この３つを手順や望むアウトプットに合わせて設定すれば精度が上がります。

テクニック①：ロール指定
「あなたは容赦なくダメ出しするベテラン編集者」と設定すると、忖度の少ない指摘を得やすい。

テクニック②：制約条件
「欠点を最低でも5点列挙し、改善案を必ず数値で示して」と条件を付けることで曖昧な肯定を防ぐ。

テクニック③：反証指示
最後に「今の回答を全否定する視点で再検討し、致命的リスクを列挙して」とプロンプトを追加。
AI に“自分の答えを自分で論破させる”ことで、見落としを大幅に減らせる。

手順の多い作業もプロンプトを複数テンプレート化する方法やプロンプト例はこちらから！

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壁打ちプロンプト×批判プロンプトで“複合アイデア10→1”を選定

AIのない時代に、「〇〇のアイデア」を３つの側面で考えていました。

10案を爆速生成する「掛け合わせプロンプト」の書き方

アイデアが出ないときは〈主テーマ〉×〈ターゲット〉×〈成果物〉の掛け合わせで一気に数を稼ぎます。

プロンプト例
あなたは連続起業家。

<主テーマ>と<ターゲット>を掛け合わせ、

6か月で数字を伸ばせる<成果物>を

「タイトル／フック／30字説明」で10案提案して。

下記の中から何パターンか組み合わせることで、ピンとくるアイデアが出るかもしれません。
ぜひいくつか試してみて下さい。

掛け合わせ軸を変えれば無限にバリエーションが出せるので、ネタ切れに悩む時間を減らすことができそうですよね。

もちろん出てきたアイデアにはまだ穴がある状態なので、穴を埋めるかアイデアを落としていきましょう。

欠点をえぐる「VC視点プロンプト」で致命度を数値化

ベンチャーキャピタリストとは新規ビジネスに資金を投じる投資家のことです。

彼らは起業家へ

①事業アイデアの収益モデル、
②競合との差別化、
③法規制リスク、
④資金繰りとコスト構造

を質問し、弱点をあぶり出してから投資するかどうかを決めます。

つまり「VC視点」は“失敗理由を探し当てるプロ”の目線なのです。

先ほどの生成した10案を
VC ロールに切り替えた ChatGPT／Claude にぶつけ、
最大の欠点と致命度(10点満点)を数値で返させます。

欠点が明文化されることで
「このまま進めると危険なのはどの案か」が判断しやすくなり、
「10→1」に絞る判断が主観に左右されにくくなります。

VCロールを付与し、下記のような批判プロンプトを追加します。

プロンプト例
あなたはシード投資を決定するVC。

上記10案を

①法規制 ②コスト ③競合の3軸で評価し、

最大の欠点と致命度(10点満点)をスプレッドシート形式で一覧化せよ。

AI は一案ずつ欠点と致命度を並べるため、リスクの大きい案が視覚的に浮き上がります。
「0＝リスク小」「10＝即死級」など数字が付くことで議論がブレなくなります。

KPI スコアシートで伸び代トップ1案を決める手順

欠点リストを KPI スコアシートの
「致命度」列に貼り付けると、
スプレッドシートが自動で伸び代スコアを算出します。

手順は 3 ステップです。

1.致命度をコピペ

2.競合数・制作コストの列を追加して 1〜10 で入力。
  競合分析や制作コストの洗い出しもAIにさせる。

3.「伸び代」列をソートしトップ1を選定

これで主観なし・30分以内に「最も伸びるアイデア」が決まります。
時間をかけて迷うのはもったいないので、アイデアブレスト段階で必ずKPIシートを作成しましょう

もし想定より下振れしたときもこのシートを元に分析を行えば、修正方針も立てやすく、自分なりの再現性あるノウハウが蓄積していきます。

シグナル量で測る最小テスト設計

アイデアだけでなく、状況に合わせて計画の修正を正しくできることも成功には欠かせません。

アイデアによってテスト期間や指標も異なるのでテストの設計プロンプトまで紹介します。

まずはテストする時の大きな指標を理解しましょう。

“シグナル”を決める３大指標──露出・反応・滞在

アイデアの良し悪しを期間ではなくデータ量で判定するために、
まずは「露出」「反応」「滞在」の３指標を押さえます。

露出：プラットフォームがあなたのコンテンツをどれだけ人に見せたか
（例：インプレッション、掲載順位）

反応：見た人がクリック・保存・シェアなど行動を起こした割合
（例：CTR、登録率など）

滞在：中身が届いているかを示す時間や維持率
（例：平均視聴時間、ページ滞在、直帰率）

最低限この３つが揃えることで “伸びしろ” は測ることができます。
これから紹介するテンプレやプロンプトでは、この３指標が一定量集まった時点を
「判定ライン」として定義しています。

ショート動画／SNS向け：高速シグナル判定プリセット

回転が速いプラットフォームでは、以下のデータが揃えば3〜7日で判断できます。

指標	判定ライン	備考
インプレッション	≥ 800	表示が少なすぎる場合は再投稿で露出確保
CTR	≥ 2.5 %	1,000回表示時に25クリックが目安
平均視聴維持	≥ 50 %	短尺は50%以上で“見切られていない”と判断

３指標すべてを満たしたら続行（Go）、
CTRは高いが維持が低い等のミックスなら改善（Tune）、
インプレッション条件を満たした上で
いずれも大幅に下回るなら角度を変えて再テスト（Pivot）です。

ブログ／検索向け：ロングテール判定プリセット

検索エンジン流入はデータが溜まるのに時間がかかるため、
30〜45日で以下のシグナルを集めます。

指標	判定ライン	備考
平均掲載順位	≤ 20 位	まずは2ページ目以内に入るか
クリック数	≥ 30	母数確保。SNS流入は除外して算出
CTR	順位別平均±20％	1位なら25%以上、10位なら3%以上が目安

掲載順位が圏外でも、直帰率が極端に低い場合はタイトル＆内部リンクの改善でCTR上昇が見込めるので
すぐに捨てず改善（Tune）へ回します。

自分のビジネスアイデアでテスト計画を生成するプロンプト集

下記いずれかを ChatGPT / Claude に投げ、7日・30日・60日
3スパンのテスト計画を自動生成させてください。

あなたはグロースハッカー。
私のビジネスアイデア <ここに要約> を
7/30/60日の3スパンで検証する計画を作成。
各スパンで「露出・反応・滞在」の目標値、
必要コンテンツ数、作業リストを表形式で。

次のアイデアを最速で殺す検証計画を作って下さい。
指標は「最小で判断できるデータ量」観点で決定し、
期待値(中央値)と許容下限(25%分位)を数値で提示。

生成後は「作業リスト→Googleカレンダー連携」「目標値→KPIシートへ貼付け」の順で
即スケジュールに落とすと行動をスムーズに決めることができます。

壁打ちログを資産化──データが次のアイデアを生むサイクル

何かやるときは試行錯誤がつきものです。

特に今回みたいにアウトプットに成果を求めるものはなおさらです。

この壁打ちログをつけることには３つのメリットがあります。

数値＋メモで「伸びた理由／伸びなかった理由」が可視化

壁打ちログ＝“検証履歴”を残すことで、同じ失敗を二度しない

良質プロンプト・失敗パターン集を “自家製ライブラリ” 化

ログで自分の志向に合わせてアイデアブレストを効率化できます。

30秒で書ける壁打ちログテンプレと自動保存ワザ

壁打ちログは「プロンプト ▶ AI 出力 ▶ 気づき ▶ 次アクション」の4列だけ。
1ラウンド書くのに 30秒 で済みます。

プロンプト	AI 出力	気づき	次アクション
失敗例を3つ挙げて	〜〜	保存率低い＝冒頭弱い	フックを問いに変更

ログ→新プロンプト循環で“アイデア枯渇”を防ぐ仕組み

毎晩ログの「気づき」列だけを ChatGPT に渡し、下記プロンプトで要約します。

あなたは成長ハッカー。
以下の気づきログから
「改善が必要な共通パターン」と
「効果が高かったフック」を抽出し、
次に試す実験案を5つ提案して。

翌日の壁打ちは“ログ由来の新実験”をテーマに開始。
この循環を続ければ、自家製 A/B テストネタ生成マシンが完成します。
「ネタが切れたらAIに聞く」ではなく「ログ→AI→実験」のループが自走するので
アイデア枯渇の心配がゼロになります。

ログを資産化──外注・商品化に転用する３ステップ

1.タグ付け
Notion DB に「成功」「改善」「失敗」の3タグを追加し自動分類。

2.外注マニュアル化
「成功タグ」の行をフィルタ → CSV 書き出し → SOP テンプレへ流用。
これで新メンバーや外注に一発共有できます。

3.商品化・教材化
成功＋失敗ログをセットにし「実践プロンプト集」としてPDF化。
事例＋結果＋改善がワンセットなので価値が高く、
低単価テンプレ商品やメールマグネットにも転用可能。

ログを書き捨てずタグ付け→活用→販売まで回すと、
検証そのものが副次収益を生む“学習資産”に変わります。

数字で進む最初の一歩──今夜中に済む３タスクまとめ

AIのメリットが悪く働く場面をプロンプトの工夫で、自分に合ったアイデアや運用戦略をAIと一緒に作ることができます。

AIの出力が使えないことを嘆く前にぜひ今回のプロンプト、試してみてもらえたら嬉しいです。

無料KPIシートで“初データ”を今夜中に入力

ダウンロードしたKPIシート（近日公開）の「目標設定」セルに、
今日決めた 露出・反応・滞在 の３指標と閾値を入力しましょう。

始めに数値を置くと “測れない焦り” が消え、行動のハードルが一気に下がります。

24時間以内に1アウトプット──選んだアイデアを形にする

シート入力が終わったら、選定したトップ1案で
YouTube Shorts でもブログでも構いません。

「とりあえず量産」の前に 1 本だけ MVP を公開し、
指標を集めることに全力を振りましょう。
完璧さより“数字が返ってくる速度”が最優先です。

壁打ちログを7日書くと宣言──SNSでコミットメントを高める

最後に、壁打ちログを書くことを SNS で宣言するのも手です！
「7日間、毎晩ログをアップする」と公言すれば、
外部圧＋フィードバックで継続率が跳ね上がります。

完了したらログをハッシュタグ #AI壁打ち7days で共有し、
他の挑戦者のデータも参考にして次のアイデアを生み出しましょう。

クローズドでもいいので、SNSを活用してログを作ることで新たなコンテンツを生み出すこともできます。

AIを使いこなせるよう人になって、AIを使える人になっていきましょう！

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