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。」