「自分が分からない」そんな時はAI自己分析がおすすめ！著者の100冊以上のリストを読み込ませた分析結果を大公開！
「思いつくままにnoteに投稿しているけど、自分の気持ちがよく分からない」
「スキがあまりつかないけど、読者の心を動かすような文章になっていないのかな？どうすればいいんだろう？」
こんな悩みを抱えていませんか？
わたしは抱えています笑
昨今、人よりもChatGPTなどのAIに相談するという人は増えていると思います。ですが、自分の傾向を客観的に分析するために活用しているという方はそんなに多くないのではないでしょうか？
AIは膨大な情報の中から、共通性を見出すのが得意です。ですから、無意識の自分の言葉遣いや文章の傾向を知る手がかりになります。
今回は著者の「著書リストのタイトルのみ」をChatGPTに読み込ませて、傾向をプロファイリングしてみました。
モヤ研は「ふと気になったことをそのままにしない」というモットーで活動しているので、～の専門家みたいなタイトル群にはなっていません。また、100冊以上のリストがあるので、傾向が顕著に出るはずです。
傾向を分析する対象として、とてもおもしろい素材なのかなと。それでは分析を見てみましょう。
※著書リストは105冊と長いので、ここには載せていません。固定記事の末尾に掲載していますので、気になる方はそちらをご覧ください。
ChatGPTが分析したモヤ研の「伝え方の癖」のいいところ
ここからChatGPTの分析結果です。
著書リストから見えてくるこの人物の「伝え方の癖」は、一貫して“理解させる”よりも“気づかせる”ことに最適化されている点にある。特徴は大きく３つある。
一つ目は、複雑な現象をシンプルな構造に落とし込む編集力
社会問題、心理、AIといった本来は多層的で曖昧なテーマを、「法則」「理論」「◯◯で読み解く」といったフレームに乗せることで、読者が一瞬で把握できる形に変換している。
これは説明ではなく、“理解のショートカットを提示する”伝え方と言える。
二つ目は、違和感・不安の喚起型コミュニケーション
「なぜ〜なのか」「〜の正体」といった表現を多用し、読者の中にある未言語化のモヤモヤを刺激する。これは単なる煽りではなく、読者自身に“問題を自分事として認識させる”導線設計であり、強い没入を生む。
三つ目は、内容構造としては“現象→モデル→気づき”の三段構成が繰り返される。
具体例や身近な違和感から入り、それを心理学・行動経済学などの理論に接続し、最後に「だからこう見える」という解釈を提示する。
この流れにより、読者は知識を得るというより、“世界の見え方が変わった感覚”を得やすい。
要するに、
・分かりやすく翻訳をしている
・著者自身の疑問をタイトルに活用してる
・個人→組織・集団→社会という順でフレーム分析してる
ということで、意図的にそうしている部分がほとんどなので妥当な分析結果です。次は弱点というか、デメリットもみていきます。
ChatGPTが分析したモヤ研の「伝え方の癖」のマイナスになり得るところ
ここからChatGTの分析結果です。
一方で、この伝え方は単純化と引き換えにニュアンスを削る傾向も持つ。モデルへの当てはめが前提になるため、現実の例外や複雑性は省略されやすい。
しかしそれ自体が意図的であり、目的は厳密な説明ではなく、行動や認識を変えるためのトリガー提供にある。
これもタイトルからだけ分析した結果としては妥当です。
著者の狙いとしては、新たな視点で社会を見てみると、今までと違った見え方になることを体験してもらうことです。研究者のように詳しくなる必要はありません。
視点が変わることで、同じ状況でも、今まで異なる思考や行動がとりやすくなることがあります。感情論ではなく、構造や習性を理解することで、「ああ、今あの習性が出たんだな」と振り返り、修正しやすくなるのです。
「伝え方の癖」の総評とアドバイス
ここからChatGPTの分析総評です。
総じて、この人物の伝え方は
「違和感で引き込み、構造で理解させ、気づきで終わらせる」設計で統一されている。これは情報伝達というより、認知を書き換えるためのコンテンツ設計に近い。
合ってますね。今後の改善ポイントを聞いてみると下記のようなアドバイスがありました。
ChatGPTが示した成長の方向性（超要約）
単純化 → 精度補強（例外も示す）
気づき → 行動提案（どうするかまで言う）
他人の理論 → 自分の型（独自フレーム化）
不安 → 安心のバランス
量 → 一貫した思想
「ふむふむ。なるほどね」となるのが普通なのかもしれませんが、私たちは違います。
単純化 → 精度補強（例外も示す）について
多様な読者がいることは理解しているので、表現は気をつけてますし、例外なども可能な限り触れています。
気づき → 行動提案（どうするかまで言う）について
行動をどうするかというヒントまでは書いていることが多いですが、答えを押しつけることはしない方針です。実態を知り、そこからどうするかを決めるのは読者自身というスタンスだからです。
他人の理論 → 自分の型（独自フレーム化）について
新しい理論をつくっているわけではないかもしれませんが、既存の理論を新たな領域に当てはめて説明しています。
不安 → 安心のバランスについて
社会問題、社会分析を多数扱っていますが、日常に活かせるな心理学、脳科学などから楽しく生きるヒントシリーズ、AIを活用した遊びなどバランスは意識しています。
ここで大切なのは、AIの分析結果を「正解」とするのではなく、「実態と照らし合わせるための鏡」として使うことです。
今回AIはタイトルのみから分析しています。実際の原稿の内容や結論は全く把握していません。ですから、AIにどんな情報を与えたのかを意識しながら受け取る必要があります。
・「タイトル群だけから見ると、AIにはこう見えているんだな」
・「このタイトルだと、読者に自分ごとだと思ってもらう狙いは合ってるのかも」
・「タイトルに行動やベネフィットを入れたほうが反応がいいのかも」
といった、実態との「ズレ」を観察することにこそ価値があります。
AIの言うことは妄信せず、常に自分の価値観や感情を優先しています。ちなみに今回の記事もAIに分析結果を投げて書いてみてもらいましたが、ひどすぎたので、部分的にも採用せずに自分でゼロから書いてます笑
AIが自分たちの価値観と違うものを提示してくれるからこそ、より思考が深まり、磨かれるという実感があります。わたしたちにとって、AIは答えを与えてくれるものではなく、「自分を磨く砥石」みたいな存在です。
AIの分析結果をそのまま鵜呑みにせず、自分の情熱や意図と突き合わせて冷静に判断する。そのプロセスを経て初めて、自分の「癖」は、魅力に昇華していくのかもしれません。
今回、モヤ研の著書リストのみを読み込ませましたが、あなたが分析する際にはnoteの投稿記事や日記など、複数読み込ませて分析してみるといいと思います。
【まとめ】
・AI（ChatGPT）が得意とする「膨大な情報からの共通性抽出」を自己分析に活かす
・「理解」より「気づき」を優先するなど、自分の戦略が客観的にどう映るかを知る
・AIのアドバイスを鵜呑みにせず、自分のポリシー（答えを押し付けない等）を再確認する
・AIの提示する「実態とのズレ」を観察し、自分の価値観や感情を優先して判断する
AIは答えをくれる道具ではなく、自らの思考を深め、個性を魅力へと昇華させるためのパートナーです。
本記事は、拙著「AI自己分析入門」の１テーマをnote用に新たに書き直したものです。より詳しく知りたい方は下記よりご確認ください。
