🧪 「みんなのニュースレターMCP」を使って質の高いニュースレターを作る5つのテクニックを海外の人気ニュースレターから引用した
この記事はAIと共に書いた。そんなこと言わなくても、もうほとんどのコンテンツにAIが入り込んでいるだろう。
ただ、何を書くかを決め、方向を指示し、最後の細かい修正などはまだ人間がやる必要がある。
英語圏の人気AI系ニュースレターがその効率的なやり方を示している。リサーチから下書きの仕上げ、サムネイル、SEOまでの工程をAIが行い、1万3,000人以上に読まれ、9本の記事だけで約300人を有料会員にした。
AIを使えばそれなりのコンテンツは作れる。差がつくのはそのコンテンツの質。
今回の記事はAIを使って質の高いニュースレターを作るためのガイド。ダリアの方法を5つのテクニックに分け、日本語でそのまま使えるプロンプトを載せた。
👯 もくじ
無料チャプター
- ☕ 写真日記：ベルリンの魚屋さん
- 🗞️ 「みんなのニュースレター」に記事を書く時にまだエディター使ってんの？
- 🍳 運営のほぼ全工程をAIが行うこと
- 🧭 AIを使わないことは、もう「人間らしさ」の証明にならない
- 🦜 AIの出力の質は、渡した情報で決まる
- 🐙 テクニック１ AIに「読者」と「声」のファイルを渡す
- 🐝 テクニック２ 下書きは自分、AIは仕上げ係
- 🎬 この記事で私がAIに出した1つの指示
有料コンテンツ
- 🍣 テクニック３ 初稿と完成稿の差分をAIに学ばせる
- 🐳 テクニック４ 良い見本を集めてAIに見せる
- 🌮 テクニック５ 書く前に「もう出回っている話」を調べる
- 💼 9本の記事で300人が課金した有料の壁の置き方
- 🌹 「みんなのニュースレター」であなたができる３つのこと
☕ 写真日記：ベルリンの魚屋さん
海外在住者にとって質のいい魚屋さんの確保は必須。この魚屋さんは金曜日しか開いてないんだけど、めっちゃいい魚が置いてある。
🗞️ 「みんなのニュースレター」に記事を書く時にまだエディター使ってんの？
「みんなのニュースレター」はこれから、AIを前提にしたプラットフォームになる。もうこれは避けようがない。
私にとってエディターはもはやClaude Codeに書かせた内容を確認し、最後の修正をする場でしかなくなっている。この記事を書いている時の私のデスクトップ。
- 左の黒い画面：みんなのニュースレターのMCPにつなげたClaude Code
- 右の白い画面：原稿を確認するためのエディター
MCPはかなりの機能を追加していて、記事執筆や運営についてはほぼ全てが可能になっている。
- 下書きの作成
- 本文の一部だけの修正
- 誤字の修正
- 自分の過去記事の読み出しと検索
- アクセスや購読の数字の読み出し
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AIと会話して記事を書く（Claude × MCP） | みんなのニュースレター
Claude に話しかけるだけで、ニュースレターの下書きができあがります。コピペも整形もいりません。AI が触れるのは下書きだけで、公開と配信はあなたが決めます。コピーして使えるプロンプト付き。
m-newsletter.com
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この傾向は私だけでなく全てのクリエイターに波及していくだろう。
AIを使えばそれなりの記事は作れても、読者がお金を払いたくなるクオリティには届かない。だからポイントはもはや「AIを使うこと」ではない。
本当に重要なのは「いかにして高品質なコンテンツを作るのか」になる。
なのでこの記事は、そのためのガイドとして書いた。
もしAIで書くことに迷っていたり、MCPを使ってみてつまずいたことがあれば、ぜひコメントで教えてください。
🍳 運営のほぼ全工程をAIが行うこと
ダリアはマーケティング、営業、フードデリバリー企業の部署立ち上げと、職を転々としてきた元会社員。2025年4月、友人に「いつもAIをいじってるんだから共有したら？」と言われ、翌日にニュースレターを始めた。
2026年8月、購読者が1万3,000人を超えたところで、彼女は運営の全システムを公開した。
- 記事のネタのリサーチ
- 下書きの仕上げ
- サムネイルと図解の作成
- SEOの最適化と、過去記事への内部リンク
- 会計士に渡す請求書のダウンロード
以前ならチームが必要だった作業を、いまは1人で回している。本人もこう語る。
AIで変わったのは、以前ならチーム丸ごと必要だったものを、ついに自分ひとりで作れるようになったこと
What AI changed was that I could finally build things on my own that before would have required an entire team.
ただ彼女は同じ記事で「何を公開する価値があるかは私が決める」とも書いている。AIに渡すものと、自分が手放さないものの線引きがはっきりしている。それこそが、彼女のコンテンツの質を支えている。
🧭 AIを使わないことは、もう「人間らしさ」の証明にならない
AIの使い方には、2つの失敗がある。
1つ目は、AIに丸投げすること。前号で紹介した、週3,000本のポッドキャストをAIで作った会社は「AIゴミ」と呼ばれ、番組づくりから手を引いた。AIに何を作るかまで決めさせると、平均的なコンテンツが量産されるだけ。
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2つ目は、AIをまったく使わないこと。こちらは失敗に見えにくい。でも1人で全部やれば、多大な作業に疲弊し、調査の質が低くなる。その横で、ライバルの配信者がAIを使って毎週しっかり調べた記事を出してくると負ける。
ダリアはこう書いている。「AIのおかげで、何でも『そこそこ』できるのは簡単になった。だから『そこそこ』はもう強みにならない」。
これからは、AIを使ったかどうかでは差がつかない。読者が読みたいのは、高品質のコンテンツであって、それを指でタイプしたかAIが生成したか、なんてどーでもいい。
🦜 AIの出力の質は、渡した情報で決まる
AIに何も渡さずに「ニュースレターを書いて」と頼むと、平均点の記事しかできない。
原因は単純で、AIはあなたのことを何も知らない。誰に向けて書くのか、どんな文体なのか、何のためのニュースレターなのか。何も知らないまま書かせれば、誰の役にも立たない平均点の記事になる。AIの出力の質は、渡した情報の質で決まる。
そこで彼女は、自分の情報をファイルにまとめてAIに渡している。ここから紹介する5つのテクニックは、基本的には「AIに自分を教える」ための方法になる。
🐙 テクニック１ AIに「読者」と「声」のファイルを渡す
ダリアが最初に作ったのは3つのファイル。
- 読者プロフィール：誰に向けて書くのか
- ボイスDNA：どんな文体で書くのか
- ビジネスプロフィール：何をしていて、誰の役に立つのか
全部をテキストファイルにして1つのフォルダに置き、ClaudeにもChatGPTにも同じものを読ませる。難しければ、ClaudeのProjectかChatGPTのプロジェクトに入れるだけ。
読者プロフィールの材料は、感想、DM、読者からのメール、購読時アンケートの回答。ダリアは400件以上の回答を使った。データがなければ、まずはこのプロンプトで仮のものを作る。
私のニュースレターの読者プロフィールを作ってください。
・テーマ：[例：個人で稼ぐためのAI活用]
・想定読者：[例：40代の会社員で副業を考えている人]
1. 読者の目標と、一番の不安
2. 有料会員になる決め手と、ためらう理由
3. 購読をやめるきっかけ
4. 受信箱でこのニュースレターを開いた瞬間の、心の中のつぶやき
足りない情報があれば、書き始める前に質問してください。
ボイスDNAは、文章の癖をまとめたファイル。自分らしい記事を5〜10本渡して分析させる。もしくは、AIにインタビューしてもらい、音声入力で答える。
私の過去記事から5本を選んで読み、私の文章の癖を「ボイスDNA」としてまとめてください。
トーン、文の長さとリズム、よく使う言葉と一度も使わない言葉、書き出しと締めの型、意見の言い方を、引用つきで書き出し、最後に「私のふりをして書くときのルール」を10個にしてください。
みんなのニュースレターでは： MCPをつないだClaudeなら、過去記事を自分でコピペする必要はない。上のプロンプトをそのまま入れれば、AIが自分で過去記事を読み出して分析する。できたファイルはProjectに入れておく。
🐝 テクニック２ 下書きは自分、AIは仕上げ係
ダリアはAIで記事を生成する時にまず自分で下書きを書く。例として見せた下書きは12ページの殴り書きだった。
- 自分で汚い下書きを書く（声で吹き込んでもいい）
- ファイルと一緒にAIに渡し、仕上げてもらう
- AIの版を読み直す
- 順番を入れ替え、足りないところを足し、読者の役に立たない行を削る
- 公開する
この方法で、最初の出力で8割ができあがる。
AIに渡すときは、彼女が紹介していたコツも使える。
- 書かせる前に「足りない情報があれば先に質問して」と頼む
- 打たずに話す。音声入力は約3倍速い
- 出てきた文章の弱いところを、AI自身に指摘させる
AIに白紙から書かせると、ネタも切り口もAIが決めることになる。それでは、あなたにしかない経験や判断が記事に入らない。何を書くかは自分で決めて、どう整えるかをAIに任せる。
🎬 この記事で私がAIに出した1つの指示
最初、AIが生成した記事では「どうすればAIっぽい文章にならないか」という話になっていた。
そこで私は、Claude Codeにこう入れた。
もう現代ではAIっぽくならない、は当然のこととしてAIっぽいかそうでないか、は議論ではないです。AIっぽいことを議論の前提にしている箇所を削ってください。その代わりに高品質なコンテンツをどのように作るのかにフォーカスしてください
どこを直すかは指定していない。AIは記事全体から「AIっぽさ」を前提にしている箇所を自分で探し、本文の十数か所とタイトル、サブタイトルを書き換えた。
直す前 | 直した後 |
「AIで書いた文章は、たいていAIっぽくなる。読者はそれをすぐ見抜く」 | 「AIを使えば、誰でも記事は書ける。差がつくのは中身の質」 |
見出し「AIの文章が『自分っぽくない』本当の理由」 | 見出し「AIの出力の質は、渡した情報で決まる」 |
「その線引きこそが、AIっぽくならない文章の正体だった」 | 「その線引きこそが、彼女のコンテンツの質を支えている」 |
件名の例「AIで書いてもバレない人の共通点」 | 件名の例「有料読者が増える記事の共通点」 |
全部、MCPで「みんなのニュースレター」の下書きを直接書き換えている。
私がやったのは、何を議論すべきかを決めたこと。どの文が当てはまるかを探し、言い回しを考えて直すのはAIの仕事。人間が決めるのは言い回しではなく前提。「何を書くかは自分、どう整えるかはAI」を、この記事自体でやっている。
元々このニュースレターはある程度情報感度の高い人に向けて書いている。「AIっぽい文章かどうか」なんて議論は1年か半年ほど前のAIモデルを前提にした議論だろう。
最新版のAIモデルではそんな余計なことを考える必要もない。それを読者も気が付いている。こうした判断は質の高いコンテンツを作る上で欠かせない、と思う。
無料コンテンツはここまでです。残りの3つのテクニックは有料コンテンツにて。
有料コンテンツでは、テクニック２までで足りない「残りの半分」を解説しました。
有料コンテンツ
- 🍣 テクニック３ 初稿と完成稿の差分をAIに学ばせる
- 🐳 テクニック４ 良い見本を集めてAIに見せる
- 🌮 テクニック５ 書く前に「もう出回っている話」を調べる
- 💼 9本の記事で300人が課金した有料の壁の置き方
- 🌹 「みんなのニュースレター」であなたができる３つのこと
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