Claude Codeでもできる言語化能力の鍛え方
曲を作ったり、noteを書いたり、日々創作をしているとスムーズに言語化できるところと、そうでないところが出てきます。
ものごとを全て言語化する必要はないけど、言語化すれば自分の心のもやもやにインデックスをつけることができる。
そうすれば、「もやもや」がちゃんと手が届くところに降りてくる。
こんな感覚で過ごしています。
じゃあどうすれば、その「言語化能力」を鍛えていけるのか。
クリエイターに必要な「言語化能力」の整理と、強化方法について
これを読めばClaude Codeで鍛えていくことが出来ます。
音楽でもミックスダウンをしたあと、「なんか違う」を「低音が多すぎる」に変えられれば、次の一手が決まります。
作るのも、発信するのも、そこから先はだいぶ速くなります。
AIにアウトプットの言葉まで書かせない
何度か同じテーマでnoteに記事にしていることでもあるのですが、
AIに「記事を書いて」、「ポストを作って」だけ投げても、一度はそれなりの文章が出てきます。
自分の情報をある程度読み込ませておくと、自分が思っていたことに近い気もするので、そのまま使えてしまう。
しかし、この状態ではインターネット上にあるただの「正確な情報」が出力されているだけです。
クリエイターはインプットに近い場所でAIを使わなければ、「人間の一次情報」が入らなくなる。
当たり前のように自分のフィルターが通った創作は出てきません。
これを続けていると、自分で輪郭をつける機会が丸ごとなくなります。使わない機能は落ちていくので、そのうち「なんか違う」を言葉にできないままAIに渡すようになります。
出てくる文章はきれいなのに、自分の声はどこにもない。
クリエイターにとって、これは一番もったいない使い方だと思っています。
同じ道具が、姿勢ひとつでジムになる
これはAIの性能の話ではなく、使う側の姿勢の話です。
クリエイターの一番色が出る部分をAIに任せることによって、思考する筋力を落としてしまう。
それに対して、自分のフィルター前の「インプット」としてAIを使うと、自らの思考の筋力を鍛える、「ジム」となります。
言語化を肩代わりさせるのではなく、なにが「モヤモヤ」しているのか確定させるために使う。
なぜそうなるかというと、AIから使える答えを引き出すには、自分のぼんやりした感覚を一度言葉にして渡すしかないからです。
雑に投げれば雑なものが返ってきます。
だから毎回、渡す前に自分で輪郭をつける。この「渡すために言葉にする」ところが、そのまま反復練習になっています。
ここから先の話で使い分けるので、先に区別を書いておきます。
ここでは「AI」を通常のLLM（大規模言語モデル）はChatGPTのようなチャットのAI全般のことと、（乱暴ですが、ここではそう定義）します。
「Claude Code」と書くときは、ぼくが自分用に育てているAIエージェントのことです。ファイルを読み書きできるタイプで、これまで書いたブログやnote、Xの投稿を読み込ませてあります。自分の蓄積を入れて、外付けの脳のように使っているものだと思ってください。
同じ「AIを使う」でも、一般的なチャットに聞くのと、自分の過去を全部知っている相棒に聞くのとでは、返ってくる質問の鋭さが変わります。
ぼくがやってきた4つのこと
言語化のために特別な練習やClaude Codeに特殊なプロンプトを投げてシステムを組み立てたわけではありません。
このnoteアカウントを含む、発信を回すためにやっていたことが、結果として言語化の練習になっていました。
あとから並べてみたら、鍛えている方向が4つに分かれていました。
1.壁打ちしながらnote/blogを書く
まずはClaude Codeと壁打ちしながらnoteやblogを書くことです。
書く前に、まだ形になっていない話を投げます。
そうすると質問が返ってきます。それはどういう意味か、いつの話か、それは前に言っていたあれと同じことか。
前提として自分の情報や前に書いたnoteやblogを一定量Claude Codeに読み込ませて、「自分専属の秘書」のようにしておく必要があります。
プロンプト集めは時代遅れ、Claude Codeを秘書化して自分でSkillを構築させる方法
そしてそれに一つ一つ答えようとすると、自分でも整理できていなかったところが明らかになっていきます。
答えられない質問が出てきたら、そこがまだ言語化できていない場所というわけです。
実際に投げている言葉も、たいしたものではありません。
この記事のときも、最初に書いたのはこれだけです。
「メモにあったこれを記事にして組み立てたい。まずは壁打ちでこの案を深めていくところから始めたい」
長いプロンプトは書いていません。
代わりに置いてあるのは、数行のルールだけです。毎回の会話で打つのではなく、一度置いたら以降ずっと効きます。
貼る場所は、Claude Codeなら作業フォルダの CLAUDE.md、ChatGPTならカスタム指示、Claudeのアプリならプロジェクトの指示欄です。
壁打ちのときの進め方
・あいまいな言葉が出てきたら、推測で進めないで質問する
・まだ形になっていない話には、いきなり文章を書かない
まず論点を3つから5つに整理して、それぞれに選択肢と、あなたの推しを1つ添える
・「これで一番言いたいことは何か」を必ず引き出す。そこが決まるまで本文には進まない
・骨子（見出しレベル）で一度止めて、合意してから書き始める
・ぼくの言葉を、勝手に整えたり言い換えたりしない
・分からない数字や日付は、書かずに空欄にして質問する
言い換えて整えてもらわないのが大事なところで、きれいに整えてもらおうとすると、せっかくのクリエイターである我々の「言語化練習」が終わってしまいます。
2.引用リポストで元ポストを自分ごとに引き込む。
次に引用リポスト施策です。
Xで他の人のポストに自分の言葉を添えて投稿するおなじみのやつです。
ここでやっているのは、他人の言葉を要約することではありません。
読んで自分のなかが動いたなら、なぜ動いたのかを自分の体験から書きます。
要約もしない、反論もしない、自分の体験に根ざして書く。これだけを決めています。
そのために、やまだくにあきさんの「あたうるAI」という発信の壁打ち用のAIを使ってきました。ここでも壁打ちの役目は同じで、書く前に「なぜそう感じたのか」を掘られます。
自分と違う意見に出会ったときも、反論を考えるのではなく、自分のなかに似た経験がなかったかを探しに行きます。
見つからなければ、その見つからなさが次のテーマになります。
これは、外からの入力を自分の言葉に翻訳する練習です。
やり方の詳しいところは、この記事に書きました。
引用リポストで思考拡張するとnoteのネタも無限に拡張する、その方法
3.届いたかどうかを言葉にする
3つめは、XやThreads、noteなどを投稿したあとの分析です。
自分のポストが届いたのか、刺さったのか、Claude Codeに数字を見てもらいます。
ここで返ってくるのは数字と傾向だけです。
そこから「なぜこれは届いて、これは届かなかったのか」を言葉にするのは自分の仕事になります。
書いたときの手応えと、実際の反応がずれることがあります。
自信のあった投稿が動かず、軽く書いたものが伸びる。
そのズレを毎回言葉にしていくと、自分が思っている自分の言葉と、他人に届いている自分の言葉の距離が分かってきます。
これは、結果から原因を言葉にする練習です。
4.外部の言葉から触発されたことを形にする。
４つめは、「アーティストの語録」という施策です。
XやThreadsで発信するために、海外のミュージシャンの名言や逸話をClaude Codeに集めてきてもらっています。
ただ、集めてきたものをそのまま出しても、ただの引用で、それは誰でも使える情報となっています。
この情報に含まれている自分が触発された部分に対して、「クリエイター」の目線で持ち帰ることができるところをコメントします。
例えばこんな感じ。
一つの事例から、「持って帰れる部分」を探すという部分においてはさっきの「引用リポスト施策」に近しい部分があります。
これは自分の得意な分野であれば、近いことは誰でもできるのでオススメのポスト作成方法です。
素材を集めてくるのはAI。
これに対して、沸き起こる感覚を言語化するのは「自分」
ポストも考えられるし、鍛えることもできる一石二鳥の施策です。
4つは、鍛えている方向が違う
並べると、こうなります。
内から外へ。壁打ちでnoteを書く。
外から自分へ。引用リポストで、他人の発信を自分の体験に翻訳する。
結果から原因へ。届いたかどうかを言葉にする。
具体から抽象へ。ひとつの逸話を、誰でも使えるティップスに変える。
言語化を「うまく書けるかどうか」の一枚岩で考えていると、伸びている実感が持てません。
方向が4つあると分かっていれば、いま自分がどこを鍛えていないかが見えます。
ぼくの場合は、4つめの具体から抽象に上げるところがいちばん弱かったので、語録に一言添える作業をいちばん長く続けています。
最後の一言は、自分の手で
4つを並べてみて、共通しているところがひとつあります。
AIがやっているのは、質問を返す、素材を持ってくる、数字を出す、ここまでです。
いちばんおいしい「言葉にする」ところは、毎回自分がやっています。
AIと壁打ちしてできたものを、もう一度アナログに自分の言葉に直す。この最後の一手間が、魂を宿らせているような気分になります。
言語化力は、才能ではなく回数だと思っています。
そして回数を稼ぐ場所は、もう手元にあります。
代わりに書いてもらう場所として使うか、鍛えに行く場所として使うか。
分けているのは、AIの性能ではなくて、そこに向かう姿勢のほうです。
もっと深く知りたい方へ
クリエイターが発信の軸を確立させる『AI外部脳』のつくりかた
自分の蓄積を読み込ませて、外付けの脳のように使うAIの作り方をまとめた1本です。今回書いた4つの練習を、毎日回る仕組みにするところまで書いています。
引用リポストで思考拡張するとnoteのネタも無限に拡張する、その方法
2つめの「他人の発信を自分の言葉に翻訳する」を、実際の手順まで落とした記事です。
