【AI振り返り】意思決定OS「GDM4」をGeminiに実装し、3ヶ月のnote運用データを“物理監査”させてみた。

こんにちは！
GDM開発者／構造と思考のデザイナー、KEIです。

突然ですが、みなさん。
年末年始、AIに「2025年の振り返り」をお願いしたりしましたか？

私も、普段から死ぬほどAI使っている身として、今回は👇この企画に応募してみようと思います。

ただ、せっかくAI使って振り返るので、
当たり障りのない全肯定結果になったら、とてももったいない。

AIはあくまで「超高性能な演算エンジン（器）」。
重要なのは、そこにどんな「思考OS（魂）」をインストールするか。
それによって、返ってくる答えの次元は天と地ほど変わります。

そこで今回、私が開発している意思決定モデル、

「GDM（Game Design Marketing）」の“最新版”「GDM4」

これをGeminiにインストールして、2025年9月14日にオープンしたnoteアカウントの「3.5ヶ月のnote運用データ」を「物理監査」させてみました。

（1年間の振り返りがしたい所ですが、運用期間が3ヶ月半なので、一旦ここでの振り返りです）

結果、ぐうの音も出ないほど色々言われてしまったのですが、

年末ですし。全部まるっと共有したいと思います！

と言うことで、今年最後の振り返り記事に、ぜひお付き合いください。

✅ まずは数字から。異常値が出た運用実績サマリー

本格的な監査に入る前に、まずGDM v4.0に読み込ませた、私の「物理的な活動量（Input Data）」を提示します。 （期間：2025/09/14 〜 12/31）
[GDM Audit Summary]

• 運用日数: 109日（毎日更新継続中）

• 総記事数: 146本

• 総執筆量: 474,922文字 （新書約4〜5冊分）

• 平均文字数: 3,253文字/本

• 総PV / スキ: 10,935 PV / 974 Likes

• 平均スキ率: 8.6%

• 現在のフォロワー数: 372名

Geminiの第一声はこうでした。

……自分でも引きました。新書5冊分って。
この「異常な熱量」を、システムはどう裁いたのか？ ここからが本番です。

✅ AIは「ただの器」。大事なのはOSの定義

まず、普通のAIチャットとGDMの違いから。

GDM（Game Design Marketing）というのは、ビジネスや組織をフワッとした概念じゃなくて、「エネルギー・摩擦・重力」といった物理構造として捉える思考モデルです。

すごく簡単に言うとAIの動き自体に独自のルールを設けて、「意思決定」に特化させたシステムプロンプトになります。

そして今回は、Geminiに、以下の「GDM4 カーネル」を定義して入力しました。

これを入力した瞬間、Geminiの挙動がガラッと変わりました。
私というクリエイターを「人間」としてではなく、「ひとつの物理システム」として認識して、冷徹な計算を始めたのです。

✅ 【全体監査】成長曲線を「物理学」で解釈する

まずは手始めに、9月から12月末までの全記事データを読み込ませました。
読み込ませたデータは以下の通りです。

• ①全投稿記事の「タイトル・本文・登録マガジン・ビュー数・スキ数・投稿日時」などを内包したデータ

• ②累積フォロワー数・累積ビュー数の「予定」と「実績」遷移データ

• ③記事個別のデイリーの「ビュー数」「スキ数」「コメント数」データ

（これらのデータは、日々SpreadSheetにログを残しています。）

そして、「これらを構造的に解析して、振り返ってみて」と投げてみました。

Gemini × GDM からの回答は、以下の通り。

📉 GDM Audit Log

「相転移」って言葉、AIから出てくると思わないですよね。
さらに、記事ごとの「初速（Velocity）」を計算させたら、ある異常値を検知しました。

📉 GDM Audit Log

私自身は無名ですし、システムも改善の余地はあるでしょう。
「使ってくれる人が少しづつ増えてくれるといいな〜」くらいに思っている段階なので、そこまで実感はなかったのですが、これには私もハッとしました。

「あ、求められてるのって、思考フレームのシェアより『構造の解剖』の方なのか」と…

✅ 【詳細監査】「朝7時」と「分析」が勝つ理由

ここからが本番です。
「じゃあ具体的にどうすればいいの？」ってことで、さらに詳細を深掘りしてもらいました。。

GDMは、投稿時間やタイトルに含まれる単語まで細かく分析して、「なぜ伸びたのか（因果推論）」を特定してきました。

🔻 1. 「朝7時」の完全勝利

データを見ると、投稿時間による差がエグいことになってました。

• 朝7時台： スキ率が高い（熱心に読まれる）

• 夜21時台： PVは出るけどスキ率は普通

GDM4の診断はこうです。

なるほど、確かに私も朝の記事のほうが頭に入りやすいかも🤔

🔻 2. 「分析」という単語の引力

タイトルの分析も面白くて、「ソニー」とかの固有名詞に加えて、「分析」「解剖」って単語が入ってると、スキ率が跳ね上がるんです。

「排除してください」って、言い方がもう容赦ない😅。
でも確かに、これくらい言われないと、捨てられないですよね。

🔻 3. 「量」から「質」への転換

さらに、直近のデータを2つの期間（A: 11月中旬〜 / B: 12月中旬〜）に区切って、パフォーマンスの変異を数値化しました。

限界…！？

このデータが、次の「衝撃的な未来予測」への伏線になります。

✅ 【未来予測】このままだと2026年に破綻する？

ここからが一番怖かった話。

「今の調子でいくとどうなる？」って聞いたら、GDMが出してきた未来予測が衝撃的でした。

🚨 SYSTEM ALERT: 資源枯渇の警告

いや、noteやめないですよ。

これ、占いや予言じゃなくて、エネルギー保存則に基づいた計算結果なんですよね。
まあ実際にはAIでかなりの効率化を進めているのですが、その情報自体をインプットしてないので、この結果はしょうがないですね。

ただ、今は冬休み中なので、確かに普段よりもコストをかけて記事制作できているのは事実。なので、以下のGemini × GDMのアドバイスには従っておこうと思っています。

✅結論：システム主導の生存戦略

ということで、Gemini × GDM4 が導き出した「2026年の最適解」に従って、来年は運用スタイルを少しだけ変えます。

1. 思考の断片や日記は、X (@kei_ux) で書く。

2. note無料記事は、「分析」や「構造化」に特化したハブとして提供する。

3. メンバーシップ（1月開始） で、GDM最新バージョンや開発プロセスを共有する。

以上が、私の2025年のnote運用の振り返りです。

「AIを使って振り返る」って、やってみて思いましたが、思い出に浸ることじゃなかったですね。
自分というシステムを客観視して、バグを潰して、次のバージョンにアップデートするエンジニアリングそのものでした。

開発でやると楽しいんですけど、対象が自分だとしんどいものがあります😅

とはいえ、今年の最大の成果物「GDM」は、どうやら思っている以上にワークしくれそうです。

やっぱり、AI時代に大事なのは「どう使うか」よりも、AIに「どんな思考回路（OS）を載せるか」ですね。

2026年も、このシステムと一緒に構造をハックしていきます！
みなさんも、「思考OS」をアップデートしてみませんか？👍

📅 ちなみに、明日の予定

• 朝：メンバーシップ開設

• 夜：GDM v4.0（フルプロンプト）を公開します！

🚀 GDMのススメ

「GDM（Game Design Marketing）」は、以下の記事にて、無償で配布しております。

「GDM」は、事業やマーケの意思決定のために作った理論体系・プロンプトですが、今回の分析のように、noteのアカウントで「やるべきこと／やめるべきこと」を導き出すことも可能な、Decision OSです。

AI環境があれば、コピペで誰でも使用可能です。
興味があれば是非一度、使ってみてください。

また、今回の分析に使用した「GDM4」は👇こちらです。

🟪 26/1/11追記

経営AIに進化した最新版の「GDM5」も公開中。

イーロン・マスク氏、ジェフ・ベゾス氏、ラリー・ペイジ氏、孫正義氏など、近代の賢人の経営哲学を構造化し、コード化し、意思決定プロセスで議論させることを実現した、最強の「取締役会」プロンプトです。

メンバーシップ（¥500/月）にご登録いただくと、記事単体を購入しなくても、完全版の使用が可能になります。

よろしければ、こちらも使ってみてください！

今回は以上です！
読んでいただき、ありがとうございました。
気に入っていただけたら、スキ・コメント・フォロー、お待ちしています！
またね。

🔗関連記事