Substackの記事は、書く前のリサーチで8割が決まります。
「何を書くか」で悩んでいるなら、ライティング力ではなくその手前。AIを使ったリサーチの深さが、記事や投稿の刺さり方を根本から変えます。
「書けない」の正体は、素材不足だった
世の中の人が何に困っているのか、何に悩んでいるのか。これはリサーチしないとわかりません。
少なくとも私は、感覚だけで当て続けられるタイプではありませんでした。だから以前は、ひたすらネット検索をしていました。
検索ワードを変え、関連記事を読み、SNSや掲示板を見て、「この人たちは何に引っかかっているのか」を、自分の手と目を使って探していました。
大事な作業でした。でもとにかく時間がかかります。しかも、どこまで調べれば実態を掴んだと言えるのかが曖昧でした。
それが今、AIの登場で前提が変わりました。
AIリサーチは「5時間→5分」の圧縮装置
AIに調査させると、人間が5時間かけていたリサーチが5分で終わります。この速度の変化が、Substackの記事づくりの前提を書き換えます。
頭に何か引っかかることがあれば、まずAIに実態を調査させます。
すると、うちのリサーチAI（プロンプト）は、表面的な情報を並べるだけでなく、何層も深掘りしてレポートにまとめてくれます。
「それホント？」と思ったら、すぐAIにリサーチをかけます。
レポートが返ってきます。そこから新しい疑問が生まれます。またAIに聞きます。この反復を繰り返したあと、「ここまでのやり取りの内容を総括してレポートにまとめて」と言います。
すると、そこには世界に一つしかない素材ができあがります。一般論ではありません。自分の疑問から始まり、自分の関心で掘り進めたリサーチの蓄積が、構造化された一つの塊になっていて、一次情報へとつながっていきます。
実例：リサーチが「体験」に変わった瞬間
SNSで「スマホでローカルLLMが動く」という話を見かけました。気になって、まずAIに実態を調べさせました。
どのアプリで動くのか？
どのモデルが載るのか？
実用レベルなのか？
レポートを読むうちに「自分のiPhoneでも試せるんじゃないか？」と思い、実機で検証しました。23GBのファイルを間違えてダウンロードしかけた失敗も含めて、すべて記事にしました。
あの記事は、リサーチなしには生まれませんでした。SNSの投稿を見て「へえ」で終わっていたら、何も残りませんでした。
ここでのポイントは、リサーチにかかる時間が圧倒的に短縮されたことで、「実際にやってみようか」という余力が生まれたことです。
時間だけでなく気力も消耗していません。それが実践につながり、記事一本分の体験談になりました。
「AIに書かせる」の前に、やるべきことがある
多くの人は、AIというと「文章を書かせるもの」だと思っています。
でも本当の価値はそこだけではありません。文章も画像もSNS投稿も有料ニュースレターも、全部その後の話です。その前にあるのがリサーチです。
誰が何に困っているのか、どこに本当の痛みがあるのか、何がまだ記事化されていないのか？
そもそもそこが掴めていなければ、どれだけうまく書いても弱いままです。
どんな料理人でも、材料が弱ければ限界があります。逆に材料が強ければ、料理の自由度は一気に上がります。
リサーチとはその材料を仕入れる工程です。
書く前に、まず掘りましょう
記事を書く上での最上流はライティングではありません。リサーチです。
明日からやることは一つでいいです。
何か気になることがあったら、書き始める前にAIに聞いてみてください。「これって実際どうなの？」と。
書く前に、まず掘る。
それだけで、Substackは「それっぽい記事」から抜け出せます。AI時代に差がつくのは、書く速さではありません。掘る深さです。
