AI Dev Lab
PromptStock

SNS 投稿文のたたきを AI プロンプトで量産しすぎないための型

SNS 投稿文を量産するだけで終わらせず、媒体、トーン、CTA までそろえて使える形に寄せる PromptStock の実例記事です。

·decision主力·stage改善して伸ばす

SNS 投稿文のたたきを AI プロンプトで量産しすぎないための型

SNS 投稿文は AI と相性が良い一方で、量産しすぎると似た文面ばかりになりがちです。
そのまま使えるかどうかより、媒体、トーン、CTA をどこまで揃えられるかが大事です。

このページでは、PromptStock を使って SNS 投稿文のたたきを整える考え方をまとめます。

まず決めるべき三つ

  1. どの媒体か
  2. 何を一番伝えたいか
  3. 読んだ人に何をしてほしいか

これを曖昧にすると、言い換えだけの量産になりやすいです。

雑な依頼の例

SNS 投稿文を作って

これだと、媒体差も CTA も出ません。

改善した依頼の例

AI ツールの新機能告知用に、X 投稿を 140 字以内で 3 案、
LP 冒頭コピーを 3 案、CTA も 1 案つけて。

こうすると、単なる本文ではなく比較しやすい素材になります。

PromptStock で見るときのポイント

  • マーケティング系テンプレから近いものを探す
  • 詳細ページでそのままコピーして試す
  • 足りない条件を改善ページで足す

一覧からすぐ試せて、そのまま改善へ流せるのが便利です。

量産しすぎないための見方

  • 言い回しだけでなく訴求軸が変わっているか
  • CTA が毎回同じになっていないか
  • 媒体の文字数や温度感に合っているか
  • 誰向けの投稿かが消えていないか

次に進むなら

  • PromptStock のマーケティングカテゴリを見る
  • 1 本コピーして実際の告知文に寄せる
  • 改善ページでトーンや禁止表現を追加する

AI に量産させるだけでは弱いですが、比較しやすい素材を早く作る用途にはかなり向いています。

[ ./next_action ]

読んだら、 PromptStock を実際に動かす。

この開発ログは PromptStock をどう作ったかの記録です。 読み終わったらそのままサービス本体へ戻って、 実物で価値を確かめてください。

[ ./related_logs ]

関連する開発ログ

all logs →
ToonCast

ToonCast ができるまで — AnimeGANv2 をブラウザで動かす

AnimeGANv2 の小さな ONNX (約9MB) を onnxruntime-web (単一スレッド WASM=COOP/COEP不要、 color-revive で承認済みライブラリの再利用) で実行。 512x512・[-1,1] 正規化で推論し、 結果を元解像度に戻して表示する設計記録。 写真は端末内処理。

read log →
ColorRevive

ColorRevive ができるまで — onnxruntime-web で白黒写真をカラー化

DeOldify の量子化 ONNX を onnxruntime-web (CDN side-load・単一スレッド WASM=COOP/COEP不要) で実行。 256x256 でモデル推論し、 輝度は元写真・色だけ AI を YCbCr で再合成して輪郭を保つ設計記録。 写真は端末内処理。

read log →
PhotoTwin

PhotoTwin ができるまで — CLIP画像埋め込みで似た写真を見つける

CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) の image-feature-extraction を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各写真を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で重複・似た写真をブラウザ内で検出する設計記録 (新ライブラリ追加なし=what-cam と同じ CLIP の再利用)。

read log →
AkinFind

AkinFind ができるまで — 文章embeddingsで意味検索をブラウザ内に

多言語の文章埋め込みモデル (Xenova/multilingual-e5-small) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各文を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で意味検索と似ている文ペア検出を全て端末内で行う設計記録。

read log →
WhatCam

WhatCam ができるまで — CLIP のゼロショット画像分類をブラウザで動かす

CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 写真と候補ラベルの近さをブラウザ内で計算。 日本語ラベルを英語プロンプトに変換し、 図鑑と自由入力の両モードで「これ何?」を判定する設計記録。

read log →
DepthCast

DepthCast ができるまで — 1枚の写真をAIの深度推定で立体にする

Depth Anything (transformers.js) を CDN ESM で side-load し、 1枚の写真から深度マップを推定。 WebGL2 フラグメントシェーダで深度に比例した視差 (iterative backward parallax) を作り、 赤青アナグリフ / WebM 書き出しまで端末内で完結させた設計記録。

read log →