GPT-6 Astraを無駄遣いした。note記事1本に16分25秒かかった話
新しいAIが出ると、一度は使ってみたくなりますよね。
僕もGPT-6 Astraが使えるようになり、いつものnote記事作成プロンプトをそのまま入れてみました。
結果、普段なら数十秒で終わる作業に16分25秒。
たぶん僕は、使い方を間違えました。
GPT-6 Astraにいつものプロンプトを入れてみた
2026年9月5日。
せっかくGPT-6 Astraが使えるなら、試してみようと思いました。
僕はChatGPTを2022年11月30日から使っています。
新しいモデルや機能が出れば、とりあえず触ってみるほうです。
今回やったことは、とても単純でした。
僕が普段noteを書くときに使っている「2026対応note記事作成メインプロンプト」をGPT-6 Astraに渡しました。
テーマはこちらです。
「GPT-6 Astraを使って、note副業で収益化するのは簡単なのか」
これについて記事を作ってもらったんです。
特別に難しい計算を頼んだわけでもありません。
大規模な市場調査でもない。
プログラムを何本も組み合わせてシステムを作ったわけでもありません。
いつもやっているnoteの記事作成です。
僕としては、
「Astraなら、どんな記事になるのかな」
くらいの気持ちでした。
ところが、なかなか終わりません。
まだ考えています。
まだ終わりません。
僕も途中から、
「ずいぶん考えるな……」
と思いながら見ていました。
最終的に生成が終わるまで、
16分25秒。
えっ、そんなに？
というのが最初の感想でした。
普段、僕がSolで同じような記事生成をすると、数十秒で終わることがあります。
それを16分25秒です。
出来上がった記事はこちらです。
もちろん記事はできました。
でも僕は、完成した文章より先に別のことを考えてしまいました。
「これ、Astraを使う必要あった？」
問題は16分25秒かかったことより、そもそもAstraにやらせる仕事だったのか、でした。
GPT-6 Astraはnote記事作成に必要なのか？
今回の僕の使い方だけで言えば、必要ありませんでした。
少なくとも、普通のnote記事を1本作るだけなら、僕には完全にオーバースペックだったと思います。
OpenAIはGPT-6 Astraを、複雑な推論、調査、コード、コンピュータ操作、文書作成などを組み合わせた難しい仕事に使えるモデルとして説明しています。
要するに、かなりいろいろできるわけです。
ブラウザを使う。
情報を調べる。
複数の工程を進める。
コードを書く。
資料を作る。
コンピュータ上の作業まで行う。
そういう能力まで持ったAIに、僕がやらせたのは、
「このテーマでnoteの記事を書いて」
でした。
しかもプロンプト側ですでに、
読者設定。
検索意図。
タイトル。
構成。
本文。
次記事への導線。
サムネイル画像の指示。
ハッシュタグ。
ここまで細かく決めています。
Astraからすれば、
「もうやること、かなり指定されているじゃないか」
という状態だったのかもしれません。
もちろん、僕にはAIが内部で何をしていたのかまでは分かりません。
分かるのは、僕が完成まで16分25秒待ったということだけです。
その一方で、普段のnote記事作成なら、もっと短い時間で済んでいます。
だったら僕にとっては、それで十分なんですよね。
ここで、かなり分かりやすい例えが頭に浮かびました。
東大生に小学生のドリルをやらせたようなものだった
今回の使い方を僕なりに例えるなら、
東大生を呼んで、小学生のドリルを解いてもらったようなものです。
もちろん解けます。
ものすごく考える力もある。
難しい問題だって解けるでしょう。
でも、
「7＋8はいくつですか？」
だけを聞くために呼ぶ必要があるのか。
そんな感じです。
GPT-6 Astraが悪いわけではありません。
むしろ逆です。
できることが増えたからこそ、僕の使い方が合っていなかった。
ここを間違えると、
「最新AIなのに遅い」
「高性能なのに使いにくい」
という話になってしまいます。
でも、本当は道具の問題ではないかもしれません。
使う側が仕事を間違えている。
僕は今回、そこをやってしまいました。
これってAI以外でもありますよね。
高性能なパソコンを買った。
高価なカメラを買った。
最新のソフトを契約した。
便利な機能もたくさんある。
でも、自分が実際に使っているのは全体の一部だけ。
性能が上がれば、自動的に仕事がうまくなるわけではありません。
AIも同じなんだと思います。
「一番賢いAIを使う」
ではなく、
「この仕事なら、どのAIで十分なのか」
こっちを考えたほうがいい。
では、僕たちはAIの何を見て選べばいいのでしょうか。
AIで時短したいなら「性能」より「仕事との組み合わせ」を見る
僕がAIを使う一番の理由は、時短です。
本業があります。
そのうえで副業をやっています。
AIを使うために時間が増えたら、本末転倒なんですよね。
noteの記事を書く。
SNS用の文章を作る。
Excelのツールを作る。
WordPressのプラグインを考える。
PDFレポートを作る。
同じ「AIを使う」でも、仕事はまったく違います。
だから、全部を同じモデルでやる必要もない。
今回、僕が改めて感じた基準はシンプルです。
・普通の記事作成なら、普段使って速く終わるモデル
・大量の情報を調べて整理するなら、調査が得意な使い方
・複数の作業を順番に進めてもらうなら、ツールやエージェント的な機能を活用する
これでいいんだと思います。
僕は新しいAIが出ると、どうしても試したくなります。
これはたぶん、これからも変わりません。
ただ、
「新しいから、これを全部に使おう」
とは考えなくなりそうです。
高性能なモデルが登場すると、古いモデルを使っている自分が遅れているように感じることがあります。
でも仕事で考えれば、そんなことはありません。
目的はAIを使うことではないからです。
noteなら記事を完成させる。
仕事なら資料を完成させる。
副業なら作業時間を減らす。
そこが目的です。
一番性能の高い道具を使った人が勝つわけではありません。
自分の仕事が一番早く終わる道具を選べた人のほうが、実用上は助かります。
そう考えると、16分25秒待ったことにも一つだけ収穫がありました。
16分25秒は無駄だった。でも、試したから分かった
この記事のタイトルでは「無駄遣いした」と書きました。
実際、note記事を1本作るだけなら、僕には無駄だったと思っています。
16分25秒も待つとは思っていませんでした。
ただ、試さなければ分からなかったことでもあります。
僕はこれまでもAIをいろいろ試してきました。
使ってみて、
「これは便利だ」
と思ったものもあります。
反対に、
「僕にはここまで必要ないな」
と感じたものもありました。
AIについて記事を書いていると、どうしても、
「これができます」
「こんなに高性能です」
という話になりがちです。
でも実際に仕事で使うなら、
「できるかどうか」
だけでは足りません。
「自分の仕事で使う意味があるか」
まで見ないといけない。
ここは結構違います。
ものすごいAIが登場しても、自分の作業時間が増えたら意味がありません。
逆に、少し前のモデルでも30秒で欲しい文章ができるなら、僕はそちらを使います。
AIを使う目的は、AIの能力を鑑賞することではありません。
自分の仕事をラクにすることです。
便利な世の中になりました。
ツールの性能もどんどん上がっています。
でも、性能が上がるほど「何に使うか」を人間側が考えないと、宝の持ち腐れになる。
結局、最後に使うのは人間なんですよね。
今回の16分25秒で、それをかなり実感しました。
そして、今回使ったプロンプトについても一つ分かったことがあります。
note記事を書くなら、僕はもっと普通に使います
今回GPT-6 Astraに入れたのは、僕が普段使っている「2026対応note記事作成メインプロンプト」です。
自己紹介記事と1つのキーワードをもとに、
読者設定、検索意図、タイトル、構成、本文、次記事への導線、商品への導線、サムネイル画像の指示、ハッシュタグ、次記事候補までまとめて作るものです。
ただ今回分かったのは、
これを使うためにGPT-6 Astraまで持ち出す必要はない、
ということでした。
むしろ僕は、普段のチャット型AIで短時間に記事を組み立てるために使います。
今回の失敗まで含めて、商品の使い方が一つはっきりしました。
必要な方はこちらです。
Astraを使うための商品として勧めるつもりはありません。
noteの記事作成を毎回ゼロから考えるのが大変な人向けです。
まとめ｜高性能なAIより、自分の仕事に合うAIを選ぶ
GPT-6 Astraでnoteの記事を作ったら、完成まで16分25秒かかりました。
僕にとって今回の使い方は、完全にオーバースペックでした。
でも、一つ分かったことがあります。
AIは性能が高ければ高いほどいいわけではありません。
自分がやりたい仕事に合っていて、早く終わることのほうが大事です。
新しいAIが出たら、まず一つだけ普段の作業をやらせてみる。
それで今までより便利なのかを見る。
僕は、そのくらいでいいと思っています。
ちなみに、僕が16分25秒待って出来上がった記事はこちらです。
「16分25秒もかけて、何を書いたんだ？」
と思った方は、ぜひ読んでみてください。
こういう成功とも失敗とも言い切れないAIの実験も、これから書いていきます。
また読みたいと思ってもらえたら、スキやフォローでつながってもらえるとうれしいです。
この記事を読んだ方へ
◆ 有料noteがなかなか売れない方へ
僕自身が書いたKindle本です。
有料noteを出してみたけれど売れない、何を改善したらいいのか分からない。
そんなときに一度読んでほしい内容をまとめました。
『有料noteが売れないときに読む本』
◆ AIで「自分にしか書けない記事」を作りたい方へ
ChatGPTに記事を書かせると、どうしても似たような文章になりやすいです。
僕自身の経験・失敗・具体例などの一次情報を使いながら、読者設定、検索意図、タイトル、構成、本文、次の記事、商品への導線までまとめて作れるようにした記事作成プロンプトを公開しています。
◆ note初心者・まだ収益化できていない方へ
最初の記事の作り方、自己紹介、記事ネタ、AI活用、継続、収益化まで順番にまとめています。
①から読める無料のスタートガイドです。
◆ noteプロフィールを無料で診断できます
プロフィールURLを入力するだけで、1000項目から採点する無料診断です。
戦闘力、カテゴリー別得点、称号なども表示されます。
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次の記事の調査費に使います。
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