Day33|まず形にする。

2026年7月1日の記録

完璧を目指して止まるより、

まず形にして動き出す方が絶対に早い。


100日チャレンジ33日目。

今日は一日を通して「まず作ること」の大切さを改めて感じた日だった。

最近はAIを使うことにもだいぶ慣れてきて、「完成度」より「スピード」を重視する場面が増えてきている。今日はその考え方が、いろいろな場面で形になった。

久しぶりにDeep Researchを使ってみた

今日は以前から構想していた論文データベースの土台作りを進めた。

Deep Researchを使って論文調査を2本実行。

最近のChatGPTは通常チャットでもかなり深く考えてくれるので「もうDeep Researchじゃなくてもいいかな」と思っていた。でも今回使ってみて印象が変わった。

調査範囲が広いテーマや情報量が多いものほど、Deep Researchの価値は大きい。

ただ時間はかかる。1本あたり15分前後。途中で画面を閉じていいのか分からず少し戸惑ったり、終わったと思っていなかったら実は完了していたりと、まだ使い慣れていない部分もある。

それでも結果を見ると「これはDeep Researchで正解だった」と思える内容だった。

調べることより、その後が大事

調査結果が出たら終わりじゃない。

そこからどう整理して、どう活用して、どう資産にするか。そこまで壁打ちして今日は終了。

最近は情報を集める時間より、情報を使える形に変える時間の方が重要だと感じている。

商品POP制作もスピード重視へ

7月に入り、新しい店内POPも作成した。

今回は最初からAIに全部任せるんじゃなくて、まずCanvaで大まかなレイアウトだけ自分で作成。商品、キャッチコピー、必要な情報だけ配置した状態でChatGPTへ渡した。

すると、かなり理想に近いPOPが完成した。

さらにCanva AIとの連携も試してみた。以前は精度があまり良くない印象だったけど「マジックレイヤーで編集できる形式にして」とお願いすると、その形式に合わせて出力してくれた。これはかなり驚いた。

ただ実際には文字が崩れたり画像が少し荒くなったり、細かい部分はまだ課題もある。最終的には「最初からCanvaで作った方が早い」という場面もあったけど、可能性はかなり感じている。

「完成」より「仮採用」

以前なら納得できるまで作り直していた。

でも今日は違った。ある程度良ければ一旦採用。使いながら改善する。

AIを使っていると修正は後からいくらでもできる。だから最初から100点を目指さなくていい。この考え方が、自分の行動スピードをかなり変えてくれている。

この記事で扱っていること

Deep Researchで論文調査を2本走らせ、商品POP制作もスピード重視へ切り替えた日です。

納得できるまで作り直すのをやめ、ある程度良ければ一旦採用して使いながら改善する「仮採用」の考え方に変わりました。

  • 久しぶりにDeep Researchを使って、論文データベースの土台を作る
  • 調べること自体より、その後どう使うかが大事
  • 商品POP制作もスピード重視へ
  • (note有料部分)AI以外のリアルな行動まで変わってきたこと

この記事の重要ポイント

  • 「完成度」より「スピード」を重視する場面が増えてきている
  • ある程度良ければ一旦採用し、使いながら改善する
  • AIを使っていれば修正は後からいくらでもできるので、最初から100点を目指さなくていい

この記事の後半は、noteの有料エリアです。

初出:note「DAY33|まず形にする。