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【実体験レポート】ChatGPTで始める副業 – 最先端AI活用で在宅収益化に挑む新たな働き方を更新中!

ChatGPTで図解を諦めたので、代替AIを探してみた【前編】

ブログやプレゼン資料に欠かせない“図解”。
これまでは「なぷきんAI」という便利ツールで作っていたのですが、ある日突然*透かしがドーン!と入るようになってしまいました。
うーん…正直、見た目がダサいし、無料で使いたいし…。

そこで私はひらめきました。

「ChatGPTに図解を作ってもらえばいいんじゃない?」

プロンプトを丁寧に組んで、構成もバッチリ。猫キャラまで入れて、いざ画像生成!
──しかし、そこからまさかのポリシー地獄が始まったのです……。

 

 

 

🧭 本ブログで分かること

  • なぷきんAIからChatGPTに図解作成を切り替えようと思った理由

  • ChatGPTで実際に図解を作ろうとしたプロセス

  • 画像生成がなぜ何度も失敗したのか?試行錯誤の全記録

  • 「ChatGPTは図解に向いているのか?」というリアルな体験談

 

 


🟦 なぷきんAIに透かしがついた日

以前は「なぷきんAI」というツールを使って、図解を気軽に作っていました。
テンプレートを選んで、テキストを入力するだけで、それっぽい“スマートアート風”の図がサクッと作れる。ブログ用にもSNSにも大活躍。

特に「副業」「SEO」「GA4」などの解説記事を書くとき、文章だけでは伝わりづらい構造や流れを視覚的に補足できるので、本当に重宝していました。

ところがある日、違和感に気づきます。

「あれ…なんか、右下に変な透かしが入ってる……?」

しかもまあまあ目立つサイズ。
調べてみると、仕様変更で無料ユーザーには透かしがつくようになったとのこと。

ちょっと試しに作るにはいいけれど、本気でブログに貼るにはちょっと厳しい…
「この図、すごくいいのに…もったいない!」というもどかしさから、代替手段を探す旅が始まったのです。

 

 

 

🟦 ChatGPTで図解ってできるの?

「AIで図解を作る」──それってできるの?と思いますよね。
でも、調べてみるとChatGPTには画像生成機能(DALL·E)があり、プロンプト次第で図解風のイラストも作れるらしい。
ということで、期待を込めてチャレンジしてみることにしました。

 

🐾 ChatGPTの返答は「できるよ!」

「図解って作れる?」という問いに対して、ChatGPTは即答でOK。
しかも、以下のような図解プロンプトテンプレートまで提示してくれました:

  • 主題(何を伝えたい図なのか)

  • 図の種類(フローチャート、円グラフなど)

  • スタイル(手描き風、ポップ、ビジネス系など)

  • 使用キャラ(猫や人、キャラなし)

  • 用途(ブログ、SNSなど)

「これなら思った通りの図解が作れそう!」とテンションが上がります。

 ChatGPTで図解ってできるの?



 

 

🐾 猫キャラ入りでかわいく構成

今回は、ブログ記事の「ノイズレス検索とは?」というパートに合わせて、
“猫キャラで、混乱した検索体験→整理された検索体験を図解する”という構成を組みました。

プロンプト内容も、下記のようにしっかり整理:

  • 横長1920×1080

  • 左にごちゃごちゃした情報

  • 中央に“フィルター”を通る構図

  • 右に落ち着いた猫+整理された情報

  • 全体はパステルカラー+手描き風

あとは、これをもとにChatGPTに画像生成をお願いするだけ。

「これはいける…!」と思ったそのとき、悲劇が起きました。

 

 

 

🟦 最初のチャレンジ「ノイズレス検索図解」

はじめに試したのは、自分のブログ記事でも扱っている「ノイズレス検索とは?」というテーマ。
文章だけでは少し伝わりにくい概念なので、図解で“視覚的にすっきり説明”したいと思っていました。

 

🐾 図解の目的は「混乱からの脱却」

検索しても欲しい情報が見つからない…。
広告まみれのページ、テンプレの寄せ集め、内容が薄い記事…。

そうした“検索のストレス”から、スッキリとした検索体験へと変わっていくイメージを、図で見せたいと思ったんです。

左に困った猫、中央にフィルター、右に満足そうな猫──そんなシンプルな構図を思い描いていました。

 

🐾 テンプレ通り、完璧な構成ができた

ChatGPTのテンプレを使いながら、以下のように構成を整理:

  • 主題:ノイズレス検索を猫キャラで説明

  • 図の種類:ビフォーアフター型の関係図

  • スタイル:手描き風、ポップ、パステルカラー

  • 構図:左→右に進む変化

  • キャラ:スーツ姿の猫(混乱 → 安心)

  • 用途:ブログの挿絵として使用

実際にこの構成をChatGPTに送ると、見事にプロンプト化までしてくれたんです。

最初のチャレンジ「ノイズレス検索図解」



🐾 いざ画像生成へ…そして「ポリシー違反」

さあ、画像生成スタート!

……しかし、出てきたのはこんな返事でした。

「このリクエストはコンテンツポリシーに抵触するため、画像を生成できません」

えっ!?
猫がフィルターを通るだけの図なのに?

この時点ではまだ、「たまたま内容が引っかかったのかな」と思っていました。
でも、このあとさらに深い沼にハマっていくことになります──。

最初のチャレンジ「ノイズレス検索図解」



 

 

🟦 1回、2回、3回…全部アウト

最初は軽くショックを受けつつも、「まあ調整すれば通るでしょ」と思っていた私。
しかしここから、画像生成失敗のループが始まります。

 

🐾 「やさしく表現」に修正 → NG

まずは表現をマイルドにしてみました。
たとえば…

  • 「テンプレ記事」→「情報が多すぎる」

  • 「広告だらけ」→「読みづらい」

  • 「ノイズ除去フィルター」→「情報整理フィルター」

これならいけるでしょ!?と思いきや、

「このリクエストはポリシーに抵触します」

あれ? まだダメ?

最初のチャレンジ「ノイズレス検索図解」



🐾 「読書してるだけの猫」→NG

ならばと、もう情報整理もやめてただ読書してる猫にしてみました。
本棚の前で落ち着いて本を読んでいるだけの癒し系イラスト。

でも、やっぱり返ってきたのは、

「このリクエストは…」

読書もダメなの!? じゃあ何ならOKなの!?

最初のチャレンジ「ノイズレス検索図解」



🐾 「昼寝してる猫」→NG

さらに妥協して、
「本を抱えて昼寝してる猫」とか、
「クッションの上でお昼寝する猫」とか、
もはや“図解”ですらないものを依頼したにもかかわらず、

まさかのNG継続。

ChatGPTがやさしく

「新しいプロンプトをお願いします」

と返してくれるたびに、
こちらは心の中で「さすがにもう無理ぃ!」と叫んでいました。

最初のチャレンジ「ノイズレス検索図解」



 

 

🟦 前編まとめ|ChatGPTは“設計者”として優秀だった

今回わかったのは、ChatGPTは図解の「中身」を考えるのには本当に優秀だということ。

構成を整理したり、主題に合わせてキャラや色味を提案したり、プロンプトをテンプレ化したり──そういう“設計フェーズ”は、むしろ人間よりうまいんじゃないかと思うほどでした。

でも、その図解を実際に画像として生成するところになると、一気に制限がかかる。
特に「情報の整理」「選別」「比較」「フィルター」などのテーマは、ポリシー的に扱いが難しいらしく、何度調整してもNG。

最終的には「ただ昼寝してる猫」すらダメだったことで、潔く今回は画像生成を断念しました。

 

次回【後編】では、
「じゃあ他にどうすればよかったの?」
「なぷきんAIの代わりになりそうなツールは?」
といった代替策と気づきを紹介していきます。

▶︎ ChatGPTの限界と、その活かし方が見えてきたお話。お楽しみに!

 

 

 

🐾 次回予告|ChatGPTがダメなら、どうする?

「図解作成、AIでできるって聞いたのに…」
そんなモヤモヤを抱えつつ、私は次に別のAIツールたちに目を向けました。

Canva、Tome、MindMeister、Gamma…
いろんな選択肢を試してみて、「これはいける!」という手応えを得ることができたのです。

そして気づいたのは、

「ChatGPTは図解の“設計者”として活かすのがベスト!」

次回の後編では、
✔ 実際に使えた代替AIツールの紹介
✔ ChatGPTとの組み合わせ術
✔ 図解作成をうまく乗り切るヒント

をまとめてお届けします!

後編はこちらから読む(※公開後にリンクを差し替えてください)

次に読むなら:「できる/できないの線引き」も含めた副業×ChatGPTロードマップ
「何から始めればいい?」を迷わないように、アイデア出し→実行→収益化までの流れと、実際に試したプロジェクトの裏側を、1ページにまとめました。
▶ 副業×ChatGPT実践記録|AIを相棒にしたリアルな挑戦と成果のロードマップ

maisondechatofficial.com

 

 

 

今回はここで終わりにしたいと思います!

最後までお読みいただきありがとうございました!


このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶

むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁

私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

LINEスタンプのキャラ制作に挑戦したりしています👍

デザインの知識ゼロでも、AIの画像生成機能を使えばかなりいい感じになりますよ!

ブログの内容やSEO対策も、ぜんぶChatGPTに相談しながら書いています。

イデアが出ないときも、相棒みたいに助けてくれます🎶

さらに、楽天ルームのレビュー文章もChatGPTと一緒に考えたり、

X(旧Twitter)の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな?」

と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

体験ベースでわかりやすく書いています。

私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。

Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください!

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴

 

 

 

 

 

ChatGPTを“プロジェクト整理帳”として使ってみた!実践レポート&活用の気づきまとめ

前回のふりかえりと、今回のテーマ

前回の記事では、ChatGPTで増えすぎたプロジェクトをどう整理するか?という悩みに対し、
「進捗・タスク管理表をChatGPTに作ってもらう」というシンプルな解決策をご紹介しました。

あれこれ手を出していた私自身、「どのプロジェクトに何を書いた?」「やり残したことは?」と混乱し、
ChatGPTとの会話が便利なはずなのに、逆に情報が散らかるという問題を抱えていました。

今回はその整理術を実際に使ってみた結果を、リアルな感想とともにお届けします。
GA4ブログ記事、メルカリ販売、LINEスタンプ制作――ジャンルも時期もバラバラな3つのプロジェクトをどうやって整理し、どんな気づきがあったのか?ぜひ参考にしてみてください。

 

 

 

実践①:GA4導入記事プロジェクトを整理してみた

GA4(Googleアナリティクス4)関連の記事は、構成を考えたり、導入文を書いたり、図解を検討したりと、
ChatGPTとたくさんのやりとりを積み重ねてきたプロジェクトの1つです。

やったことが整理されて、今の位置が見えた

プロンプトを使ってChatGPTに「このプロジェクトを整理して」と頼むと、
「導入文の完成」「前後編の構成案作成」「図の追加は検討中」など、やったこと・進行中・保留中がきれいに分けられました。

正直、「もうやりきった」と思っていた部分も、実は中途半端に終わっていたことが発覚。
進捗の“錯覚”に気づけたのが、整理の大きな成果でした。

GA4導入記事プロジェクトを整理してみた

ChatGPTからの提案が再確認できる

会話の中で「読者の導線を強化すると良さそうです」「Xでシェアする要点を先にまとめると便利です」など、
いろいろなアドバイスをもらっていたのに、それをスルーしていたことも発覚。

整理によって、過去の“未活用アイデア”が見えるようになったのは大きなポイントでした。

GA4導入記事プロジェクトを整理してみた

 

 

 

メルカリ販売プロジェクトの棚卸し

次は、メルカリでの物販活動です。
猫のポストカード販売をきっかけに、「商品説明の書き方」「価格設定」「画像の撮り方」など、ChatGPTにたくさん相談していました。

いつの間にか止まっていたことが明確に

ChatGPTとのやりとりでは、「777円で売る意味づけ」「ハッシュタグの工夫」「季節ごとのテーマ展開」など、多くのアイデアが出ていました。

ところが整理してもらった結果、「実施済み:説明文の清書・画像選定」「保留中:季節アイデアの実装」「未実施:購入特典の提案」など、
止まっていた作業がはっきり見えてきました。

中途半端なまま埋もれていたことに気づき、「また再開したい」という気持ちにもつながりました。

メルカリ販売プロジェクトの棚卸し

 

 

 

実践③:LINEスタンプ企画をまとめ直してみた

最後は、白い猫キャラクターのLINEスタンプ企画。
日常系あいさつや応用スタンプをChatGPTとアイデア出ししながら、何パターンも考えてきたプロジェクトです。

 

掘り出されたアイデアが“宝の山”だった

「これまでの作業を整理して」と頼んだところ、ChatGPTは「使用済みアイデア」「未使用アイデア」「おすすめされたが実行していない案」を分類。

「“了解!”スタンプは口調違いで展開できそう」「敬語バージョンを入れると職場でも使いやすい」など、
当時は思いつきで出たけど、使わなかったネタが多数見つかりました。

まるで、埋蔵された設計図を発掘したような感覚です。

「いつかやる」が「今やってみる」につながった

整理表にある「保留中」の項目を見たことで、「これ、すぐ作れそうじゃん」とスイッチが入りました。
ChatGPTの中に眠っていたアイデアを活かして、LINEスタンプのバリエーション展開を再始動できたのです。

LINEスタンプ企画をまとめ直してみた

 

 

 

やってみて感じたメリットと注意点

実際にこの整理術を使ってみて、明確に感じたメリットと、ちょっとした注意点をまとめておきます。

1. 会話が“情報資産”になる

ChatGPTとのやりとりは、アイデア・構成案・タスクの進め方など、思考の記録そのもの。
でも、整理しなければ「その場の会話」で終わってしまいがちです。
今回、管理表を作ったことで、過去の会話が“いつでも引き出せる知識の倉庫”になりました。

とくに、以前もらった提案を見返して「これ、今なら活かせる!」と感じる場面が増え、
過去の自分との共同作業のような感覚も得られました。

やってみて感じたメリットと注意点

2. 進捗と保留の境界が明確になる

プロジェクトが複数あると、「どこまでやったか」があいまいになりがちです。
「もう書き終わったはず」と思っていた記事が、実は下書き途中だったり……という経験は少なくありません。

ChatGPTが表にしてくれることで、完了・進行中・保留・未実施が一目でわかり、頭の中もスッキリします。
あいまいだった作業の状態が明確になり、「次に何をやるか」が自然と見えてくるのは大きなメリットです。

やってみて感じたメリットと注意点

3. 再開のハードルが下がる

過去に立ち上げたプロジェクトを再開しようとすると、「あれ、何してたっけ?」と情報収集に時間がかかりがちです。
でも整理表を見れば、やりかけのタスクとアイデアの概要が一発で把握できます。

これは、「再開のハードルをぐっと下げる」という点で非常に効果的です。
ChatGPTが“再開時の引き継ぎメモ”を用意してくれているような感覚になり、モチベーションも復活しやすくなります。

やってみて感じたメリットと注意点

 

 

⚠️ 注意点

1. 会話数が多いと、整理が重く感じるときもある

整理を後回しにしていると、気づけば会話が10個、20個と増え、どれから手をつけるか迷う状態に。
そうなると「整理しなきゃ」と思う気持ちすら重荷になってしまいます。

解決策としては、「プロジェクトが一区切りしたら整理する」「週に1つだけ見直す」といった軽めのルールを決めること。
毎回完璧にまとめようとせず、「ざっくりでも見える化する」ことを目標にすると続けやすいです。

やってみて感じたメリットと注意点

2. ChatGPTの整理は“完璧な履歴管理”ではない

ChatGPTは会話の流れをもとに整理してくれますが、自動で全履歴を検索してくれるわけではないため、
その会話内での整理に限定されることが多いです。

「あのアイデア、別の会話で出た気がする…」といった場合は、自分でも過去の会話を探す必要があります。
逆に言えば、会話名をルール化しておくことで検索性は大きく改善できます(例:「📘ブログ構成|GA4」など)。

やってみて感じたメリットと注意点

3. 整理のタイミングが大事

プロジェクトが完全に終わった後に整理するのもアリですが、それよりも「今ちょっと混乱してるかも…」というタイミングで
ChatGPTにまとめてもらうほうが、効率よく手が打てると感じました。

プロンプト1つで振り返りができるので、「やる気が落ちてるときのリハビリ」にもおすすめです。
とくに、“途中で止まっていたことを発掘して再開する”という観点では、適度なタイミングで整理をはさむのがベストです。

やってみて感じたメリットと注意点

このように、ChatGPT整理術は使えば使うほど自分なりの運用ルールや発見が生まれてきます。
「どうせAIに相談するなら、それを“見える形”にして残す」ことで、作業効率と創造性の両方を高めてくれました。

 

 

 

 

ChatGPTを“プロジェクトマネージャー”にする習慣

3つのプロジェクトを整理して感じたのは、ChatGPTは単なる相談相手ではなく、プロジェクト管理にも使えるということです。

名前のつけ方(例:「📘GA4ブログ|進行中」)、整理プロンプトの再利用、保留タスクのメモ指示など、
ちょっとした習慣化がプロジェクト全体の見通しを良くしてくれます。

また、複数のプロジェクトを一覧にした「📂プロジェクト総まとめ」用のChatGPT会話を1つ作っておくと、横断的な振り返りにも使えます。

 

 

 

まとめ:ChatGPTは“やりっぱなし”から“育てる管理帳”へ

整理してみて、私ははっきり感じました。
ChatGPTはただのAIではなく、「使いっぱなしで終わらせず、あとから何度でも掘り起こせるアシスタント」なのです。

勢いで作ったプロジェクトも、あとから振り返ることで“再資源化”できます。
実際にやってみたことで、「AIと一緒に育てていく感覚」が少しずつ身についてきました。

プロジェクトが増えてきたな…と感じた方は、ぜひ一度、整理プロンプトを試してみてください。
きっと、ChatGPTの可能性がもう一段階広がります。

 

 

今回はここで終わりにしたいと思います!

最後までお読みいただきありがとうございました!


このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶

むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁

私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

LINEスタンプのキャラ制作に挑戦したりしています👍

デザインの知識ゼロでも、AIの画像生成機能を使えばかなりいい感じになりますよ!

ブログの内容やSEO対策も、ぜんぶChatGPTに相談しながら書いています。

イデアが出ないときも、相棒みたいに助けてくれます🎶

さらに、楽天ルームのレビュー文章もChatGPTと一緒に考えたり、

X(旧Twitter)の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな?」

と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

体験ベースでわかりやすく書いています。

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Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください!

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴

 

 

 

 

 

ChatGPTで増えすぎたプロジェクトを整理!勢い任せでも片づくタスク管理術

ブログや画像生成、アプリ開発など、ChatGPTを活用してさまざまなプロジェクトを進めていると、
「このタスク、どこまで進めてたっけ?」「このアイデア、どのプロジェクトだった?」と混乱することがありませんか?

私自身も、思いついたことをその場でChatGPTに相談して進めるタイプなので、
気づけば“勢いで立ち上げたプロジェクト”が10本以上……。

便利なはずのAI活用が、かえって「情報の迷子」を生む原因になってしまっていました。

そこで今回は、ChatGPTだけで完結する「プロジェクトの整理術」を実践してみた結果をご紹介します。
特別なツールは一切不要。AIとの会話を“資産”として整理し、今後の作業がぐっと楽になる方法です。

 

 

 

✅ 本ブログで分かること

  • 勢いで増えたChatGPTプロジェクトが抱える「ありがちな悩み」

  • 散らかったやり取りを整理できる、シンプルなタスク管理テンプレート

  • 実際に使った整理用プロンプト(そのままコピペOK)

  • ChatGPTを“プロジェクトマネージャー”として活用するコツ

  • 整理を続けやすくする命名ルール・運用のヒント

 

 

 

勢いでプロジェクトを作りすぎた問題

ChatGPTを使っていると、「思いついたらすぐ聞く」「とにかく試してみる」というスピード感が魅力です。
ブログ記事の構成案を練ったり、画像生成のスタイルを相談したり、ツールの使い方を教わったり――ChatGPTとやりとりしているだけで、プロジェクトがどんどん進みます。

しかしその一方で、「あのアイデアってどの会話で話したんだっけ?」「まだ進めてないタスクあったよな……」といった問題も頻発。
気づけば、何をやっていたか自分でも把握しきれない状態になっていました。

私の場合、ChatGPTとのやりとりが10以上のプロジェクトにまたがっていて、進捗や未完了のタスクがあちこちに分散。
せっかくのAI活用も、整理されていないと“使いっぱなし”になってしまいます。

 

 

 

解決策は「タスク管理表」での可視化

選んだ方法は「進捗・タスク管理表」

あれこれ試した中で、もっとも効果があったのがシンプルな「進捗・タスク管理表」をChatGPTに作ってもらう方法でした。
難しいツールや外部サービスは使いません。ChatGPTとの会話だけで完結します。

ChatGPTに「このプロジェクトでやったこと、まだやってないこと、提案されたことを整理して」と頼むと、会話履歴をもとに表形式でまとめてくれます。
“勢いだけで進めた会話”も、あとから立派な「プロジェクト進行表」に変わるのです。

解決策は「タスク管理表」での可視化

 

整理フォーマットのテンプレ(実例付き)

ChatGPTに依頼すると、たとえばこんな表を作ってくれます:

項目 内容
プロジェクト名 GA4導入ブログ記事
やったこと(完了) ChatGPTと構成案を検討、導入文を書いた、画像生成の相談をした
進行中のタスク 中編の書き出し、X投稿用まとめの整理
保留・未実施タスク 図の追加、体験談の挿入を検討
イデア・提案 読者導線を強化するTipsの挿入を提案された、他記事との内部リンクも推奨された
備考 まとめ用プロンプトも保存した方が良さそう

このテンプレをベースにすれば、「見返すたびに迷う」状態から脱出できます。

 

 

 

実際に使ったプロンプトも紹介

この整理術に必要なのは、たった1つのプロンプトだけ。
ChatGPTの各プロジェクト内で、次のように入力すればOKです:

 

 

このプロジェクトは勢いで始めたもので、整理できていません。
以下のフォーマットで、これまでのやり取りを整理してください:

1. やったこと(完了済み)
2. 進行中のタスク
3. 保留・未実施タスク
4. ChatGPTから出た提案・アイデア
5. 備考

表にしてくれてもOKです。
このプロジェクトをもう一度見直すときにパッと把握できるようにまとめてほしいです。

実際に使ったプロンプトも紹介



 

 

 

 

プロンプトを投げるだけで、ChatGPTがこれまでの会話を読み返して要約・分類してくれます。
過去のやりとりが一目でわかる形に変わるので、本当に助かります。

 

 

 

ChatGPTを“プロジェクトマネージャー”にするコツ

この整理術を続けやすくするために、ちょっとした工夫も加えてみました。

 

プロジェクト名に絵文字+カテゴリをつける

ChatGPTの会話一覧は、すぐに埋もれてしまいます。
そこで、「📘GA4分析記事」「🎨猫イラスト生成」「📂プロジェクト総まとめ」など、カテゴリと絵文字を組み合わせた命名ルールに変更しました。

一覧でプロジェクトの目的がひと目でわかるので、探すストレスが激減しました。

ChatGPTを“プロジェクトマネージャー”にするコツ

整理用の「総まとめプロジェクト」を作る

プロジェクトが多くなってきたら、それらを俯瞰するための「📂プロジェクト管理ブック」を1つ作るのもおすすめです。

ChatGPTに「これまでやってきたプロジェクトをジャンルごとにまとめて、進捗や未完タスクを一覧化して」と頼むと、横断的な整理もしてくれます。
複数プロジェクトを扱う人ほど、この「1つにまとめて管理」が便利です。

ChatGPTを“プロジェクトマネージャー”にするコツ

タスクにタグや期日をつけておく

やりとりの中で「これ保留にしたいな」と思ったら、ChatGPTにこう伝えておきます:

 
 
このタスクは【保留】でメモしておいて。タグは「ブログ」、期限は今月末。

こうしておけば、あとで「保留タスクを全部出して」と聞くだけで抽出できます。
自分の“忘れそうなこと”をAIに預けておける感覚です。

 

ChatGPTを“プロジェクトマネージャー”にするコツ

 

まとめ

ChatGPTとの会話は、思いつきから始まる“勢い型プロジェクト”に最適です。
でも、その勢いを「あとから整理して活かす」工夫がないと、せっかくのアイデアや作業が埋もれてしまいます。

今回ご紹介したタスク管理表と整理プロンプトを活用すれば、
「整理されていない会話」→「使える情報資産」へと変換できます。

ChatGPTをただのAIアシスタントとしてではなく、“プロジェクトマネージャー”として使う視点を持てば、
あなたのアイデアや作業効率も、さらに大きく前進するはずです。

 

 

 

今回はここで終わりにしたいと思います!

最後までお読みいただきありがとうございました!


このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶

むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁

私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

LINEスタンプのキャラ制作に挑戦したりしています👍

デザインの知識ゼロでも、AIの画像生成機能を使えばかなりいい感じになりますよ!

ブログの内容やSEO対策も、ぜんぶChatGPTに相談しながら書いています。

イデアが出ないときも、相棒みたいに助けてくれます🎶

さらに、楽天ルームのレビュー文章もChatGPTと一緒に考えたり、

X(旧Twitter)の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな?」

と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

体験ベースでわかりやすく書いています。

私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。

Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください!

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴

 

 

 

 



副業に活かせるAIエージェント5選|ChatGPTユーザー向けの使い方と選び方【AIエージェント後編】

前編では、AIエージェントとは何か?という基本や、代表的なエージェントの種類を紹介しました。
では実際に、自分のような個人の副業ユーザーにとって「どれが役に立つのか?」が気になりますよね。

「投稿用の素材を自動で整理してくれるエージェントがあったらな…」
「ブログ構成を考えてくれるパートナーがほしい…」

そんな願いを持つあなたに向けて、今回は副業のスタイル別に、おすすめのAIエージェントを5つ紹介します。
コードが苦手な人でも扱えるツールから、ChatGPTの機能を活用する方法まで、
あなたにぴったりな“デジタルアシスタント”を見つけてみてください。

 

 

 

本ブログで分かること(後編)

  • 副業におすすめのAIエージェント5選

  • それぞれのエージェントの特徴とできること

  • 自分の副業スタイルに合った選び方のポイント

  • コード不要で始められる活用法も紹介

  • 今すぐ試せるChatGPT活用アイデアも!

 

 

 

副業向け!AIエージェント5選と特徴比較

AIエージェントといっても、使えるツールや仕組みはさまざま。
技術の知識がなくても扱えるものから、がっつり開発向けのものまで幅広いんです。

ここでは、副業でよくある「投稿・ブログ・物販・作業整理」などに向いている5つのエージェントを、特徴・使いやすさ・向いてる人のタイプで比較してみました👇

 

 

 

エージェント名 特徴 向いている人 難易度
n8n ノーコードで自動処理の流れを作れる。ChatGPTやGoogle連携も可能 コードが苦手だけど作業を自動化したい人 ★★☆☆☆
GPTs(カスタムGPT) ChatGPTを“自分専用のアシスタント”として育てられる ChatGPT Plusユーザー・日常業務の効率化に使いたい人 ★☆☆☆☆
Auto-GPT/LangChain系 GPTが「目的→計画→実行」を自律的にこなす。高度な設計が可能 技術に強く、自分で自動化を組みたい人 ★★★★★
Open Interpreter ローカルPC上でAIがファイル操作やコード実行までこなす プライバシー重視・PC作業の補助に使いたい人 ★★★★☆
ChatGPTエージェント(開発中) ブラウザや仮想環境をAIが操作する「次世代アシスタント」 最新機能を活用したい人・将来を見据えて準備したい人 ★★★☆☆

こうやって見ると、「今すぐ使えるもの」もあれば、「もうちょっと先の未来ツール」もありますよね。
次のセクションでは、具体的な副業スタイル別に、どれをどう使うと効果的か?を詳しく見ていきます!

 

 

 

副業別おすすめエージェント

エージェントの特徴が分かってきたところで、
「で、自分の副業にはどれが合うの?」ってなりますよね。

ここでは、よくある副業タイプ別におすすめエージェントと使い方例を紹介します!
あなたの活動スタイルにぴったりなエージェントがきっと見つかります👇

 

🎨 投稿素材作成(画像+文章+整理)

✔ 向いているエージェント:

  • GPTs(カスタムGPT)

  • ChatGPT+高度なデータ分析(旧:コードインタープリタ

  • n8n(画像整理→通知)

💡 活用例:

  • ChatGPTで画像+投稿文を自動生成→曜日ごとに自動フォルダ分け

  • n8nで「画像が保存されたらX投稿文も一緒にまとめて保管」

→「毎回の準備がめんどう…」を一気に解決!

 

✍ ブログ執筆・構成案作成

✔ 向いているエージェント:

  • GPTs(記事構成&下書き)

  • Auto-GPT/LangChain系(構成+調査+執筆)

💡 活用例:

  • GPTsで「〇〇というキーワードでSEO意識した記事構成を作って」

  • LangChainでWeb検索→本文生成→Markdown整形まで一括

→「ネタが浮かばない」「構成に時間がかかる」から脱却!

 

🛒 物販管理(SUZURI/メルカリなど)

✔ 向いているエージェント:

  • ChatGPT+Python(ファイル名変更・リサイズ)

  • Open Interpreter(ローカル画像処理&分類)

💡 活用例:

  • 商品画像を自動で命名&サイズ調整→出品フォルダへ振り分け

  • 出品用タイトルや説明文をGPTで自動生成

→「画像整理と出品準備に追われる毎日」から解放!

 

🧠 ネタ・タスク管理(副業全体の整頓)

✔ 向いているエージェント:

  • GPTs(ネタ帳専用GPTを作る)

  • n8n(日次チェック&提案)

💡 活用例:

  • 毎週「次に投稿するべきネタ」をAIが提案&整理

  • 思いついたアイデアをタグ付きで分類して自動保存

→「あのネタどこいった?」をゼロに!

 

それぞれの副業で、エージェントが「アシスタント以上の存在」になってくれそうですよね。
次は、実際に始めるにはどうすればいい?どれから手をつける?についてご紹介します!

 

 

 

実際に始めるには?おすすめのステップ

「使えそうなのは分かったけど、何から始めればいいの?」
そんなあなたのために、ここではエージェント導入の初めの一歩をやさしくご案内します。

 

🪜 ステップ①:まずはChatGPTで“試す”のが早い

難しそうに見えて、実はChatGPTの中にすでに“エージェント的な機能”が入ってるんです。

  • ChatGPT Plusに登録(GPT-4を使えるように)

  • GPTsストアで「スケジュール整理」や「ブログ構成提案」などのGPTを探してみる

  • あるいは自分でオリジナルGPTを作成(対話形式で作れるので簡単!)

「自分専用アシスタント」がいきなり誕生しますよ!

実際に始めるには?おすすめのステップ

⚙ ステップ②:ちょっと冒険するならn8nで自動化

「画像保存→Slack通知」とか「ChatGPTからの回答をスプレッドシートに記録」など、
日常の作業をドラッグ&ドロップで自動化できるのがn8n。

クラウド版もあるので、PCに詳しくなくても触りやすいのがポイントです。

実際に始めるには?おすすめのステップ

🔧 ステップ③:技術が好きならAuto-GPTやLangChainに挑戦

「AIにタスクを丸投げして勝手に調査・実行してほしい」なら、
開発者向けのエージェントが本領発揮!

ただし、Pythonコマンドライン操作の知識が必要なので、慣れるまではちょっと難しめです。

実際に始めるには?おすすめのステップ

🔜 ChatGPTエージェントの正式公開にも注目!

現在はまだ一部のPro/Teamユーザーに限られていますが、
OpenAI公式の「ChatGPTエージェント」がリリースされれば、
仮想ブラウザ操作やファイル整理までAIが代行できるようになります。

将来を見越して、今のうちから「どう活かせそうか」想像しておくのもアリですね!

 

 

 

“AIエージェント×副業”の未来はすぐそこに

副業をしていると、「この作業、誰か代わってくれないかな…」って思う瞬間ありますよね。
今回紹介したAIエージェントは、まさにその“デジタル相棒”になってくれる存在です。

 

💡 今回のポイントをおさらい

  • AIエージェントにはさまざまなタイプがあり、副業スタイルによって選び方が変わる

  • ノーコードで使えるn8nやGPTsは、初心者でも導入しやすい

  • 技術好きならAuto-GPTやLangChainでさらに高度な自動化も可能

  • ChatGPTエージェントのような“次世代型”にも注目が集まっている

実際に始めるには?おすすめのステップ

エージェントといっても、最初は「ちょっと便利なアシスタント」から始めてOKです。
小さな自動化や効率化が積み重なれば、それはもう立派な「AI副業活用」!

あなたの作業にぴったりのエージェントを見つけて、
“自分だけの最強アシスタント”を育ててみてはいかがでしょうか?

 

 

 

今回はここで終わりにしたいと思います!

最後までお読みいただきありがとうございました!


このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶

むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁

私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

LINEスタンプのキャラ制作に挑戦したりしています👍

デザインの知識ゼロでも、AIの画像生成機能を使えばかなりいい感じになりますよ!

ブログの内容やSEO対策も、ぜんぶChatGPTに相談しながら書いています。

イデアが出ないときも、相棒みたいに助けてくれます🎶

さらに、楽天ルームのレビュー文章もChatGPTと一緒に考えたり、

X(旧Twitter)の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな?」

と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

体験ベースでわかりやすく書いています。

私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。

Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください!

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴

 

 

 

 

 

 

 

AIエージェントとは?種類・仕組み・ツールをやさしく解説【AIエージェント前編】

「AIエージェント」という言葉、最近よく耳にするようになりました。
特に、ChatGPTを使っていると「カスタムGPT」「エージェントモード」「自律型AI」など、関連用語もあふれています。
でも正直、ChatGPTとどう違うの?自分にも関係あるの?と思っている方も多いのではないでしょうか。

私自身も、副業でChatGPTを活用しながら、「もっと自動で動いてくれたらいいのに…」と感じていました。
そんなときに出会ったのが「AIエージェント」という考え方です。

この前編では、AIエージェントの基本的な仕組みや種類、ChatGPTとの違いなどを、実際に使っていない人でも分かるようにやさしく解説していきます。
(後編では、副業に向いているエージェントや使い方を実践視点でご紹介します!)

 

 

 

本ブログで分かること(前編)

  • AIエージェントってそもそも何?

  • ChatGPTとの違いはどこにある?

  • エージェントってどうやって動くの?

  • どんな種類がある?(n8nやAuto-GPTなど)

  • 自分の活動にどう関わるか、イメージをつかめる

 

 

 

AIエージェントとは?

AIエージェントとは、一言でいえば「自律的に目的を達成しようとするAI」のことです。
従来のAI(たとえばChatGPTなど)は、人間からの指示(プロンプト)に対して反応するだけの存在でした。

一方、AIエージェントは「この仕事を達成して」と目的を与えると、
自分で考えて調査・実行・確認を繰り返しながら、ゴールを目指して動きます。

 

 

たとえば「ブログ記事を作成して」と伝えたとき、エージェントは以下のような流れを“自分で判断して”進めます:

  • テーマについて調査

  • 構成を考える

  • 本文を執筆

  • 必要に応じて画像を生成

  • Markdown形式で保存

 

このように、AIエージェントは“指示をこなす存在”ではなく、
“目的に向かって自律行動する存在”という点で、従来のAIとは一線を画します。

AIエージェントとは?



 

 

 

AIエージェントの基本構成

AIエージェントは、単なるAIモデルではなく、複数の要素が連携して動作するシステムです。
基本的な構成は、以下の4ステップに分けられます。

 

① インプット(目標の受け取り)

ユーザーから与えられた「目的」や「依頼内容」が出発点になります。

例:「SUZURIの商品を比較して人気順にまとめて」など。

 

② プランニング(計画)

AIがゴールに向かって何をすればよいか、必要な手順を自動で分解・設計します。
ステップ数が多くても、人間のように順序立てて考えます。

 

③ 実行(ツールの操作・処理)

仮想ブラウザやファイル操作、APIへのアクセスなどを自動で実行します。
ChatGPTエージェントでは、仮想的にブラウザやターミナルを操作することが可能になります。

 

④ 反復・修正(自己評価)

途中で失敗したり、情報が足りなかった場合、AIは自分で手順を見直して再実行します。
この反復処理こそが、従来のAIとの大きな違いです。

 

このような仕組みによって、AIエージェントは「1回限りの応答」にとどまらず、
タスク全体を自律的に管理できる存在として動くことが可能になります。

AIエージェントとは?



 

 

 

代表的なAIエージェントの種類(簡単な紹介)

「AIエージェントって言っても、実際どんなものがあるの?」と思いますよね。
実は、エンジニア向けからノーコード系まで、いろんなタイプが登場しています。

ここでは、私でも名前を聞いたことがある!と思えた、代表的な3つをご紹介します。

 

🧩 n8n(ノーコードで自動化できる便利ツール)

n8n(エヌ・エイト・エヌ)は、コードなしで作業の自動化ができるツールです。
たとえば、「画像を保存したらSlackに通知する」とか、
「ChatGPT APIで答えを出して→スプレッドシートに記録する」みたいなことが、ボタン操作でできちゃうんです。

複雑な操作をワークフローでつなげる感じなので、“自分だけのミニエージェント”を作ってる感覚に近いかも。

代表的なAIエージェントの種類(簡単な紹介)

🤖 GPTエージェント(Auto-GPT/LangChain系)

これは、ChatGPTを進化させた“考えて動くAI”みたいな存在。
「このタスクをこなして」って言うと、AIが自分でサブタスクを考えて、
調べて、実行して、また判断して…という感じで進めてくれます。

ただし、ちょっとプログラミングが必要だったり、環境構築が面倒だったりもするので、
技術好きな人向けって印象です!

代表的なAIエージェントの種類(簡単な紹介)

🧠 ChatGPTエージェント(OpenAIが開発中)

そして最後にご紹介するのが、ChatGPTエージェント(正式名!)
これはOpenAIが今まさに進めてる新機能で、仮想ブラウザ・ターミナル・ファイル操作まで自分でこなす超スゴいエージェントです。

「この作業お願い!」って渡すと、調査→文書作成→画像生成→保存まで全部やってくれる…そんな未来が近づいてきてる感じ。

今はまだ一部のPro/Teamユーザーだけが使えるベータ版ですが、
これが一般に開放されたら、ほんとにAIが仕事のパートナーになる時代が来そうです。

代表的なAIエージェントの種類(簡単な紹介)

「エージェントって遠い存在かな?」と思ってたけど、こうして見ると、
実は意外と身近なところまで来てるんですよね。

 

 

 

エージェントは“指示待ちAI”の次のかたち

今回は「AIエージェントってなに?」というテーマで、基本の考え方や仕組み、
そして代表的なツールをざっくり紹介してきました。

 

振り返ると…

  • エージェントは“目的に向かって自律的に動くAI”

  • ChatGPTのような「一問一答型AI」とは違って、複数ステップを自分でこなす存在

  • ノーコード系(n8n)から開発者向け(Auto-GPT)まで、レベルに応じたツールがいろいろ

  • ChatGPTエージェントは、まさにそれらの進化系として今後に期待!

 

「難しそう」と感じるかもしれませんが、
実際には“画像の整理”や“投稿文の準備”といった日常作業にも応用できるものばかりです。

次回の後編では、副業に活かすならどれが向いているのか?をテーマに、
それぞれのエージェントを具体的な使い道・向き不向き
の視点で比較紹介していきます。

代表的なAIエージェントの種類(簡単な紹介)

「自分もエージェントに手伝ってもらいたいな」
そう思ったあなたに、きっとヒントになるはずです!

→【後編はこちら】(※リンクは後日追記)

 

 

 

今回はここで終わりにしたいと思います!

最後までお読みいただきありがとうございました!


このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶

むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁

私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

LINEスタンプのキャラ制作に挑戦したりしています👍

デザインの知識ゼロでも、AIの画像生成機能を使えばかなりいい感じになりますよ!

ブログの内容やSEO対策も、ぜんぶChatGPTに相談しながら書いています。

イデアが出ないときも、相棒みたいに助けてくれます🎶

さらに、楽天ルームのレビュー文章もChatGPTと一緒に考えたり、

X(旧Twitter)の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな?」

と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

体験ベースでわかりやすく書いています。

私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。

Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください!

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴

 

 

 

 

 

 

 

GA4×GTMでつまずいた13の壁|導入・設定で実際に困ったこと全記録!【GTM活用後編】

GA4とGoogleタグマネージャー(GTM)を連携させて、本格的なアクセス解析に挑戦し始めた筆者。
ところが、理屈では理解していたはずの手順で、次々とつまずきが発生…。

「GA4のイベントが記録されない」「GTMのタグが発火しない」「なぜかデータが反映されない」
ネット上のマニュアルだけでは分からなかった“リアルな詰まりポイント”に何度も直面しました。

この記事では、そんな体験談をもとに 「初心者が実際に困った13の壁」 を整理し、
それぞれの 解決方法と気づき をまとめています。
これから導入しようとしている方や、途中で心が折れかけている方のヒントになれば幸いです。

 

 

 

本ブログで分かること

  • GA4×GTM連携時によくあるつまずき13パターン

  • それぞれの問題の「原因」と「解決方法」

  • 筆者が実体験から学んだ“しくじりポイント”と“回避策”

  • GA4中級設定を成功に導くための実践的なアドバイス

  • 「今から始める人が迷わないための設計のヒント」

 

 

 

GA4×GTMでつまずいた13の壁とその気づき

GA4とGTMを連携しようとしたとき、最初に感じたのは「情報が断片的で、ピンとこない」ことでした。
実際に作業を進めると、書かれていない落とし穴がいくつも見つかります。
ここでは、私自身がリアルに経験した13のつまずきと、それを乗り越えて気づいたことを記録しておきます。

 

① GA4設定タグがどこにあるかわからない

問題:
Google アナリティクス:GA4設定」タグが見つからず、代わりに「GA4イベント」タグしか表示されない。

解決方法:
GTMのタグ作成画面で、「すべて表示」を選んでからスクロールすることで「GA4設定」が出現。

気づき:
検索窓だけでは出ないタグもある。タグ選択は「全表示」+スクロールが基本。

 

 

② GA4設定タグに正しい測定IDを入れたのに反映されない

問題:
タグは作成済みだが、リアルタイムにデータが表示されない。

解決方法:
GTMのプレビューモードで「発火」を確認、タグの紐づけやトリガーの見直しで解決。

気づき:
「作成=反映」ではない。プレビューで「ちゃんと発火してるか」の確認が大事。

 

 

③ GA4とGTMの両方を埋め込んで競合していた

問題:
GA4のスクリプトをhead直書き+GTM経由でも読み込んでいたことで二重計測の懸念。

解決方法:
GTM側で一元管理する方針に変更し、head内のGA4直書きを削除。

気づき:
「両方あった方が安心」は逆効果。GA4導入後は“GTM一本化”が原則。

 

 

④ GTMの「設定タグ」が意味不明だった

問題:
「イベントタグを作れ」と言われるが、設定タグの存在が分からない。

解決方法:
まず「GA4設定タグ(測定ID付き)」を作っておき、それをイベントタグ内で「設定タグとして参照」。

気づき:
イベントタグだけでは動かない。親タグとしての「GA4設定」が基礎土台。

 

 

⑤ GA4イベント名のルールに戸惑う

問題:
自由入力でいいの?正式な命名ルールがある?

解決方法:
基本は小文字+アンダースコア推奨(例:contact_click)。GAの公式リファレンスも確認。

気づき:
あとから分析しやすくするために「命名ルール」を統一すべき。

 

 

⑥ トリガーを設定したのにイベントが拾えない

問題:
「ボタンクリック」で設定したのにイベントが発火しない。

解決方法:
ボタン要素のクラス名やクリック可能な領域が正しく指定されていなかった。CSSセレクタで調整。

気づき:
見た目でクリックできても、GTMが認識できているとは限らない。

 

デバッグビューでイベントが出ない

問題:
送ったはずのイベントがGA4側で確認できない。

解決方法:
プレビューモード → タグ発火確認 → GA4デバッグビューで該当イベントを探す。
反映に数分かかるケースもある。

気づき:
焦らず「GTM→タグ→デバッグ→GA4」の流れで追いかけると見えてくる。

 

 

 

「発火条件が緩すぎる or 厳しすぎる」問題

問題:
イベントが想定外のページやクリックでも発火してしまう/逆にまったく発火しない。

解決方法:
トリガー条件を「URLに/contact/を含むとき」や「ボタンIDがsubmit_btnのとき」など、具体的に絞り込んだ。

気づき:
汎用的すぎる条件ではノイズが多く、逆に限定しすぎると拾えない。「精度の高い条件設計」が超重要

 

⑨ 自分のアクセスばかりが計測されてしまう

問題:
何度もテストしているうちに、自分の行動データでGA4が埋め尽くされていた。

解決方法:
Googleアナリティクスで自分のIPを除外するフィルタを追加。さらにタグで「デバッグ用」と「本番用」を分離。

気づき:
テスト段階でのデータ汚染を避ける設計は、分析フェーズの信頼性にも直結する。

 

⑩ GA4のリアルタイムレポートに表示されない

問題:
イベントを送っているはずなのに、GA4リアルタイムで何も見えない。

解決方法:
GA4はイベント受信から表示まで数分遅れる場合がある。焦らず、デバッグビューやExploreでも併用確認。

気づき:
リアルタイムレポートがリアルすぎるとは限らない。数分のラグは織り込み済みで動く。

 

はてなブログにGTMが反映されない

問題:
GTMのIDを貼ったはずなのに、Tag Assistantで読み込みが確認できない。

解決方法:
はてなブログ側の設定欄(詳細設定>head要素内)にGTMのスニペット形式で入力し直した。

気づき:
ブログサービス側の仕様に合わせて「ID貼り付け」か「コード埋め込み」かを見極める必要あり。

 

⑫ 設定したのにGA4イベントが1つも表示されない

問題:
イベントが計測されていないように見え、何が悪いのか不明。

解決方法:
GTMで「タグ → トリガー → 設定タグの参照」の3点セットを改めて確認。GA4測定IDのタイプミスも見直した。

気づき:
問題が起きたら「GTM→GA4→デバッグの流れで一つずつ確認」が鉄則。推測ではなく検証で。

 

⑬ イベント名とトリガー内容がバラバラで混乱

問題:
GTMのイベント名と、GA4の探索レポートで表示されるイベント名が一致せず分析しづらい。

解決方法:
GTM内で命名ルールを統一(例:contact_click, link_next)し、GA4でも同様のラベルを設定。

気づき:
「整理されていない命名」はあとで自分の首を締める。最初から「イベント名リスト」を作ると◎。

 

✅ まとめ|つまずきを超えたからこそ見える景色がある

GA4×GTMの導入は、ただ設定すれば終わりではありません。
「思った通りに動かない」ことが当たり前だからこそ、ひとつひとつを丁寧に検証し、修正していく経験が自信になります。

この章で紹介した13のトラブルは、私にとって“教科書には書いていないリアルな学び”でした。

そして今後、同じ壁にぶつかる人の手助けになるように、この記事を残しておきます。

 

 

 

GA4×GTMをどうブログ運営に活かすか

ここまでで、GA4とGTMを使って「自分のブログに何が起きているか」を“見える化”する道具はそろいました。
でも、本当に重要なのはここからです。

GTMでイベントを計測できるようになったら、「どこを改善すべきか」「どんな導線が強いか」という“改善ネタ”が浮き彫りになります。

この章では、GA4×GTMの実践がブログの成果につながる瞬間を、リアルな応用例とともに紹介します。

 

1. 「よくクリックされる場所」がわかるとリンク配置が変わる

GTMで「次の記事へ」リンクにイベントを設定したことで、どの記事でどのリンクが押されているかを計測できるようになりました。

すると、

  • 一覧ページではボタンが押されやすい

  • 記事下部の「関連記事」は意外とクリックされていない

といったデータが判明。これにより、「記事の途中に“次記事リンク”を入れる方がいいのでは?」という仮説が生まれ、実際にリンク配置を変更しました。

🔄 データ → 仮説 → 修正 → 再計測 の流れがつかめてくると、ブログ運営の精度が上がります。

GA4×GTMをどうブログ運営に活かすか



 

 

 

2. サンクスページ閲覧数から「目的達成率」を計測できる

「お問い合わせ完了」や「プロフィールページ閲覧」をイベント化し、コンバージョン登録したことで、目標に到達した人数・割合が可視化されました。

これまでは「どれくらい効果があるのか分からない」状態だったのが、

  • 〇月の訪問者のうち〇人が問い合わせ完了

  • リピーターの方がプロフィールをよく見ている

という具体的な数値が得られました。

📊 ゴールを数値で見れること=改善の第一歩です。

GA4×GTMをどうブログ運営に活かすか

3. UTMパラメータで「どのSNS投稿が強いか」が分かる

X(旧Twitter)で投稿したリンクに ?utm_source=twitter&utm_medium=social を付けるようにしたことで、「GA4の流入元」に明確な違いが現れました。

ある投稿ではクリック数が多く、別の投稿では少ない。
そして、クリックされた後にちゃんとプロフィールや次記事まで読まれているかどうかも分析可能です。

つまり、

  • 投稿文の構成

  • 投稿時間帯

  • 誘導先の魅力

のテスト&改善がやりやすくなりました。

📱 SNSマーケティングも「勘」ではなく「データ」で回せるようになります。

GA4×GTMをどうブログ運営に活かすか

4. GA4×GTMは「副業クリエイター」にとっての“成長記録装置”

データは裏切りません。
良い投稿は数字が残り、伸び悩むコンテンツは行動データに現れます。

この仕組みを持っているだけで、私たちは「なんとなく」から卒業できるのです。

さらに、

  • 画像生成の系統で一番見られているのはどれ?

  • アプリ開発の記録はどこで離脱されている?

  • 一見さんとリピーターで行動はどう違う?

そんな問いに、すべてデータで答えてくれるのがGA4×GTMです。

✍️ ブログが「自分の発信力を磨く武器」であるならば、GA4×GTMはその強化アイテムです。

GA4×GTMをどうブログ運営に活かすか



 

 

今後のタスクと優先順位

GA4×GTMの導入・初期設定・分析の体験を通じて、「できること」と「やり残していること」が明確になってきました。
ここでは、今後の運用において優先したいタスクとその理由を整理します。

 

✅ 最優先タスク(優先度:高)

1. カスタムイベントの拡充と分類ルールの整備

  • :「次の記事へ」リンク、「画像クリック」、「外部サービス誘導ボタン」など

  • 理由:ユーザーの具体的な行動を把握できれば、導線改善が加速します。

  • やること

    • GTMでイベントタグを増やす

    • イベント名やパラメータ命名のルールを設ける(例:event_category=click, event_label=next_post

 

2. カスタムディメンションの登録と活用

  • :クリックされたボタン名、設置ページ、ユーザーの初回/再訪など

  • 理由:イベント単体では見えない「背景」まで分析できるようになるため

  • やること

    • GA4の「カスタムディメンション」設定画面で追加登録

    • 探索レポートに使うフィールドとして活用準備を進める

 

 

3. コンバージョンの整理と改善目標の明確化

  • :「プロフィール閲覧」「サンクスページ表示」など

  • 理由:ブログの“成果”を見える化し、改善ポイントを定量化できる

  • やること

    • コンバージョン設定の見直し(不要なものの削除、必要な追加)

    • 月次で到達率・成長度をモニタリング

 

⏳ 中期タスク(優先度:中)

4. コンテンツグループの設計と登録

  • :「SEO記事」「アプリ開発」「イラスト系」など

  • 理由:ジャンルごとの反応や成果が比較できるようになる

  • やること

    • 記事のカテゴリとグループ分け方針を決定

    • GTMまたはGA4で分類情報を追加

 

5. UTMパラメータ活用ルールの整備

  • :X投稿時、URLに?utm_source=twitter&utm_medium=socialを付ける

  • 理由SNSや外部導線ごとの効果が可視化できる

  • やること

    • UTMのテンプレートを用意

    • SNSや商品ページへのリンクに反映を徹底

 

6. 探索レポートのテンプレ化

  • 理由:毎回ゼロから作らずに分析がルーチン化できる

  • やること

    • 「離脱ページTOP5」「よくクリックされるリンク」などの定型レポートを保存

    • 月1回のレポート出力を習慣化

 

📈 長期タスク(優先度:低〜上級編)

7. Looker Studioの連携と自動レポート化

  • 理由:データの見える化と共有性の向上

  • やること

    • よく見る指標をLookerに接続

    • ダッシュボードをブログ運営者向けに設計

 

8. Cookieレス対応の理解と設定

  • 理由:将来的なデータ欠損への備え

  • やること

    • GA4のモデル補完機能(モデリング)について調査

    • Consent Mode対応の是非を判断(特にEU流入がある場合)

 

🧭 最後に:GA4×GTMは「使いながら覚える」が正解

GA4やGTMは、最初から完璧を目指すと疲れてしまいます。
むしろ「困ったら試す」「気になったら触る」くらいの気持ちで、徐々に理解が深まります。

今回わたしが体験したように、

  • 見えなかったものが見えるようになる

  • 感覚でやっていた改善が、データに基づく戦略に変わる

この変化こそが、ブログ運営の地力アップにつながる最大の学びでした。

 

 

 

 

GA4×GTM導入と中級分析の気づき

今回の3部構成ブログを通じて、GA4とGTMの導入からカスタム設定、データ分析の中級ステップまで一通り体験しました。

📌 一番の学びは「タグを入れて終わり」ではなかったこと。

導入後こそが本番で、
自分のブログの目的や課題に応じて、「見たい行動を測る」→「改善につなげる」という流れを作っていくことが重要です。

特に以下の3点は中級者の大きな分かれ道になると実感しました:

  • 「何をイベントとしてとらえるか?」の設計力

  • パラメータやディメンションの使いこなし

  • 継続して数字と向き合う姿勢

ブログ運営において、
アクセス解析は“見るだけのデータ”ではなく、“行動を変えるためのヒント”だということ。

この視点を忘れずに、今後も少しずつ改善を積み重ねていきます。

GA4×GTMをどうブログ運営に活かすか

🔗 参考リンク集|GA4×GTMの公式・学習リソース

以下は、今回の設定や分析にあたって参考にした公式情報やツールです。
読者のみなさんの学習や導入時にもきっと役立つはずです。

種別 タイトル/リンク 内容
🔧 公式 Googleタグマネージャー公式ヘルプ GTMの基礎設定・トラブル対応など
📊 公式 Google アナリティクス 4 ヘルプ GA4の管理・イベント・探索機能解説
🧪 ツール Tag Assistant(拡張機能) タグ動作確認ツール。プレビュー時に使用
🔍 学習 アナリティクスアカデミー(Google公式) GA4やGTMの無料オンライン講座
📘 解説 Search Console ヘルプ GAとは別の視点でSEO効果も測定したい場合に活用

次回のアップデートでは、探索レポートのテンプレ化やLooker Studio連携の体験もシェア予定です。
引き続きGA4活用を一緒に深めていきましょう。

 

 

 

今回はここで終わりにしたいと思います!

最後までお読みいただきありがとうございました!


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むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁

私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

LINEスタンプのキャラ制作に挑戦したりしています👍

デザインの知識ゼロでも、AIの画像生成機能を使えばかなりいい感じになりますよ!

ブログの内容やSEO対策も、ぜんぶChatGPTに相談しながら書いています。

イデアが出ないときも、相棒みたいに助けてくれます🎶

さらに、楽天ルームのレビュー文章もChatGPTと一緒に考えたり、

X(旧Twitter)の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな?」

と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

体験ベースでわかりやすく書いています。

私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。

Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください!

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴

 

 

 

 

 

 

 

 

GA4×タグマネージャー中級編|ブログ分析が進化する13の活用ポイントと実践ステップ【GTM活用中編】

GA4とGoogleタグマネージャー(GTM)を導入したものの、「で、何ができるの?」と手が止まっていませんか?
私も最初は「イベント?コンバージョン?何それ難しそう…」と思いながら、手探りで設定を始めました。

ところがある日、タグマネで「ボタンのクリック」を正しく計測できるようになったことで世界が一変。
アクセス数だけでは見えなかった「読者の動き」や「改善のヒント」が浮かび上がってきたのです。

この中編では、そんなGA4×GTM活用の次の一歩として、「成果につながる中級設定13項目」私の進捗とあわせてご紹介します。

 

 

 

📘本ブログで分かること

  • GA4とタグマネージャーで何ができるのか?を具体的に13項目に分けて解説

  • 自分のブログに必要な分析設定がどれか判断できるようになる

  • 「計測できた=改善できる」につなげるための設定方針

  • 実際に設定してみたときのつまずきと乗り越え方

  • 今後の成長のために押さえておくべき「未対応の注目項目」も紹介

 

 

 

なぜ13項目を設定するに至ったのか?

GA4とGoogleタグマネージャー(GTM)を導入したとき、私の目標はただひとつ――ブログ改善につながる具体的な“ヒント”を得ることでした。
アクセス解析は数字を見るだけでは意味がありません。重要なのは「その数字から何を読み取るか」「どんな行動を改善するか」です。

最初はPVや滞在時間、離脱率など基本的な数値ばかりを眺めていました。
しかし、ある日「お問い合わせボタンが押されているか、実は分かっていない」ことに気づきます。
「クリックされた?されてない?GA4では分からないの?」と調べるうちに、**“イベントの計測”や“コンバージョン設定”**という概念に行き着きました。

そこからさらに深堀りしていくと、以下のような気づきが次々に出てきました:

  • 「どのリンクが押されているか」も記録できる

  • SNSやSUZURIからの流入も追跡できる

  • 複数記事をジャンル別に分けて分析もできる

  • プロフィールページへの誘導数も成果としてカウントできる

  • GA4の画面では分かりづらい分析をLooker Studioで可視化できる

そして「ブログ改善に役立つ機能」を書き出してみたところ、ちょうど13項目になったのです。
この13項目は、「見えなかったものを見えるようにする」ためのステップです。
アクセス解析が“ただの記録”から“改善のヒント”に進化した実感がありました。

この中編では、その13項目を「どんな目的で?どこまでできた?どこでつまずいた?」といった視点で整理し、
同じようにアクセス改善を目指す方の参考になるようまとめていきます。

なぜ13項目を設定するに至ったのか?



13項目の全体像と現在の進捗状況

ここでは、GA4とGTMを組み合わせて「ブログの成果を見える化」するために設定・検討した13項目を一覧でご紹介します。
それぞれの目的と、現時点での進捗状況も合わせて整理しました。

 

 

✅ 完了した項目(2件)

番号 項目名 概要
6 GTMの導入 はてなブログにGTM IDを設置し、GA4設定タグも発火するよう設定済み。
9 デバッグビューとプレビューモードの活用 Tag Assistantなどでイベントの送信確認を実施。トラブル時の調査経験あり。

 

⏳ 一部完了・途中の項目(9件)

番号 項目名 現状
1 カスタムイベントの設定 GTMでイベントタグを作成準備中。「お問い合わせ」等のクリック検知はこれから。
2 コンバージョン設定 コンバージョンとして登録すべきイベントは未作成。GA4側の紐づけ未実施。
3 探索レポートの活用 GA4画面は確認済み。レポート作成やグラフ表示は今後予定。
4 セグメント分析 分析対象のセグメント(例:スマホユーザー)を作るのは未着手。
5 UTMパラメータの設計 ?utm_source=… の付与はまだ。XやSUZURIのリンクに活用予定。
8 イベントパラメータ+カスタムディメンション 「どのページでボタンが押されたか」などの詳細な送信は未設定。
10 Looker Studio連携 GA4と連携してダッシュボード表示は未実施。検討中。
12 コンテンツグループ設計 カテゴリー単位での分析設計はこれから。記事分類のルールも検討中。
13 Cookieレス対応の補完機能 Consent Modeや推定値補完などの知識・設定は未着手。
 

❌ 未着手の項目(2件)

番号 項目名 概要
7 BigQuery連携 上級向け。GA4データのエクスポート・SQL分析は必要性が出たら対応予定。
11 セッション vs ユーザーベース分析 ライフサイクル分析やリテンション分析にはまだ手が回っていない状態。
 

🎯 現在の進捗まとめ(13項目)

  • ✅ 完了:2項目(6・9)

  • ⏳ 一部完了・準備中:9項目(1・2・3・4・5・8・10・12・13)

  • ❌ 未着手:2項目(7・11)

 

 

この13項目は、単体で意味を持つというよりも「連携して機能する」のが大きな特徴です。
たとえば「イベント(1)」を「コンバージョン(2)」として計測し、さらに「探索レポート(3)」で深掘る、といった流れを構築することが可能になります。

次の章では、それぞれの項目について、具体的にどんな目的で設定したのか・どこで悩んだか・今後どう活かすかを詳しくご紹介します。

 

 

 

13項目の詳細解説とつまずきポイント

この章では、前章でご紹介した13項目それぞれについて、「どんな目的で設定しようとしたのか」「実際にやってみてどうだったか」「今後の活用イメージ」を詳しくまとめます。

 

① カスタムイベントの設定【一部完了】

目的:GA4では「ページ閲覧」などは自動で取得できますが、「お問い合わせボタンをクリックした」などの行動は自動では拾えません。
そのため、GTMでボタンのクリックを検知してカスタムイベントとして送信する必要があります。

つまずき
・GTMのイベントタグで「トリガーの設定」が必要だと理解するまで時間がかかりました。
・イベント名やパラメータの設計にも迷いがありました。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

② コンバージョンの設定【一部完了】

目的:「成果が出ているか?」をGA4で確認するための設定です。
例えば「サンクスページに到達したら1件のコンバージョン」とカウントさせます。

つまずき
・イベントを送信していないと、そもそもコンバージョンに登録できない点で詰まりました。
・どの行動を成果とするかも、ブログによって違うため設計が難しいです

13項目の詳細解説とつまずきポイント

 

 

③ 探索レポートの使い方【一部完了】

目的:GA4の標準レポートでは見えにくい「離脱ページ」「リンククリック数」などを、自由に表やグラフで分析できます。

つまずき
・どのディメンション・指標を使えば目的の分析になるか、最初は手探り。
・UIに慣れるまで少し時間が必要でした。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

④ セグメント分析【一部完了】

目的:「スマホユーザーだけ」「リピーターだけ」などに分けて分析することで、ページや導線の相性を把握できます。

つまずき
・セグメントの条件をどう設計するかで迷いました。
・セグメント間比較をするとき、見せ方も工夫が要ります。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

⑤ UTMパラメータによる流入元分析【一部完了】

目的:X(旧Twitter)やSUZURIなど、外部サイトからの流入を個別にトラッキングするための手段です。

つまずき
・リンクを作るたびにUTM付きURLに変えるのを忘れがち。
・どのパラメータを何に使うか(source, medium など)にもルールが必要です。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

⑥ GTM導入による柔軟な設定【完了】

目的:GTMを使えば、HTMLを直接触らずにイベント計測やタグの追加が可能になります。複数サイト運営にも便利。

成果
はてなブログにGTM IDを設置し、GA4設定タグを通して全ページに計測が届くようになりました。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

⑦ BigQuery連携【未着手】

目的:GA4の生データをエクスポートし、SQLや外部BIツールで複雑な分析が可能に。上級者向けの機能です。

つまずき
・現時点ではそこまでの集計が必要なフェーズではなく、保留中です。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

⑧ イベントパラメータの活用とカスタムディメンション登録【一部完了】

目的:同じ「お問い合わせクリック」でも、ページや設置場所が違えば意味も変わります。
その違いを「button_name」「page_title」などの追加情報で送ることで、より深い分析が可能に。

つまずき
・イベントタグの送信値にパラメータを追加するGTMの設定に迷いました。
・GA4側でカスタムディメンションとして登録する工程も必要。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

デバッグビューとプレビューモードの活用【完了】

目的:イベントが正しく送信されているかをリアルタイムで確認する機能です。GTMのプレビューモードと連携して使います。

成果
・イベントが発火しないトラブルを確認・修正できるようになりました。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

⑩ GA4とLooker Studioの連携【一部完了】

目的:GA4の数値をもっと見やすいダッシュボードに変換することで、成果や改善ポイントが分かりやすくなります。

つまずき
・まだ接続しておらず、今後の検討課題です。
・使いこなすには設計力も必要だと感じています。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

⑪ セッションベース vs ユーザーベースの理解と活用【未着手】

目的:GA4は「ユーザー軸」で分析できるのが特徴。
訪問回数や再訪率なども含めて「ユーザー行動」を捉えることで改善策が変わります。

課題
・まだ「ページ単位」の分析が中心で、ユーザー視点の分析はこれからです。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

⑫ コンテンツグループの設計【一部完了】

目的:記事をジャンルでグループ分けすることで、カテゴリごとの直帰率やコンバージョン率を比較できます。

つまずき
・どのようなグループに分けるのか、事前の整理が必要。
はてなブログ側のカテゴリ構造とも連動させたいです。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

Cookieレス時代の補完機能の理解【一部完了】

目的:GA4はユーザーの一部データが取得できない場合でも、AIで補完する仕組みを持っています(モデリング)。
また、Cookie利用の可否に応じた設定(Consent Mode)にも対応。

つまずき
・実装はまだで、今後の必須知識と認識。
・信頼できるデータを保つための対策として学習が必要です。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

 



 

 

 

数字を見る力は「自信」になる

ブログ運営をしていると、「どこを改善すればいいのかわからない」「成果が出ていない気がする」という不安にぶつかります。
でも、データを取って可視化できれば、次にやるべきことが見えてきます。

今回ご紹介した13の分析強化項目は、GA4やGTMを活用する中で「こういう情報があったら便利だな」「成果を測るにはここがカギだな」と思った実体験から生まれました。
まだ全てを完了できたわけではありませんが、方向性が定まっただけでも大きな一歩です。

13項目の詳細解説とつまずきポイント

🔜 後編では何をするのか?

後編では、今回ご紹介した13項目それぞれの進捗状況・つまずき・学んだことをリアルな記録として整理していきます。

  • どの設定に時間がかかったか?

  • GA4とGTMでどう連携させたか?

  • 実際に数字が取れるようになった項目はどれか?

  • 今後の改善につなげる気づきは?

こうしたプロセスを記録しておくことで、
「なんとなく使ってるGA4」から「成果に直結するGA4」へ変わっていく道のりが見えてきます。

ブログでの収益化や成果向上を本気で目指すなら、後編もぜひ読んでみてください。

📘→【後編:GA4×GTM実践記|13項目の進捗とリアルな学び】(※リンク予定)

 

 

 

今回はここで終わりにしたいと思います!

最後までお読みいただきありがとうございました!


このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶

むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁

私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

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X(旧Twitter)の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな?」

と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

体験ベースでわかりやすく書いています。

私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。

Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください!

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴