ライジングループの動画を読んで、ツールを入れる前に自分の数字1つで回し方を考えた

出典: 【AI活用の最前線】KPIを伸ばすループエンジニアリング・ツール「ライジングループ」

ギリギリ開発会議の動画は、23分1秒。Toruさんが自作のツール『Rising Loop（ライジングループ）』を紹介する回です。出発点は、作るのが一瞬になったあとの悩みでした。

Toruさんは、Claude Codeで、動画も資料もアプリもWebサイトも簡単に作れるようになった、と話します。悩みは、そのあとです。

Toruさん（動画の中で・1:33〜）

だけどそれが早くなればなるほどそういう作ったものをちゃんとみんなに使ってもらって運用したいって思ったんですよね。で、なんかこの運用自体が全然そのループエンジニアリングになってなかったんですよね。

LPも画像も動画も、AIなら一瞬で作れる。でも、広めて売上につなげるところは、AIが全部はやってくれない、と話します。

Toruさんが言う大きなループは、売上を伸ばす、という中心の輪のこと。広告で元が取れるか、値上げで客が離れるか、という一段上の問いが増えた、と言います。

スライドでは、輪が5段で描かれます。ゴール、ボトルネック、施策を決定、施策を実行、施策を評価。人が入るのは「決定」の段で、ほかの段にはAIと書かれています。ボトルネックの次の、施策の案から実行までを、Toruさんはこう話します。

Toruさん（動画の中で・5:22〜）

で、それを提案してくれると。で、人間がそれを、え、AIと相談して決めて、AIがそれを実行すると。

配布ページによると、評価はAからEの5段階で残ります。

この輪は、一周して終わらず、評価の結果が次のゴールに返る形になっています。

私の中には、「同じ場所へ戻るたびに前より良くなる」という見方があります。ぐるぐる回るだけなら、ただの繰り返し。戻ってくるたびに前より良くなっているから、ループって呼びたいんです。

Toruさんの輪だと、戻る場所は「ゴール」で、評価の結果が次のゴールの数字に返ってくるので、人が決める段が真ん中に1つ入っているのも、この見方と重なります。結果を見て、味見して、違和感を返す。その役は人に残るからです。

スライドの上では、人が入るのは決定の段だけです。配布ページのよくある質問には、AIが勝手に進めることはなく、公開や配信のような外に出す判断はあなたがする、と書かれています。

作るのが一瞬になるほど、「何を作るか」より「作ったあとどうするか」が、人の仕事として残ります。数字を見る段と、向きを決める段が、人の手元に残るわけです。

では、私の側のループは、どこまで来ているか。10月8日の昼前に、AI秘書の凛ちゃんが、YouTube Studioのサムネイルのテストに3枚を入れてくれました！期間は最大2週間で、入れたあと、結果は出ていません。5段の輪で言えば評価の手前です。

評価を待つのも、ループの仕事だと思っています。

ループが大きなループの中に入れ子になっている話は、入れ子のループの記事に書きました。

私ならこうする。評価は期間をおいて測り、サムネの結果は10月22日以降に読みます。

デモの画面は、10月6日現在のものです。チャンネルの登録者は6,990人。ループは2つあって、1つは週に増える登録者の目標、2つ目は広告収益の週の目標です。

ツールは1枚のHTMLで、左が表示、右にチャットがあります。このチャットについて、Toruさんはこう説明します。

Toruさん（動画の中で・7:24〜）

このチャットは実はもうあの、ただのただのクロードコードですと。あの、自分のマシンにインストールされたクロードコードも、え、右側に出てくると

ゴールの欄では、主なグラフを毎日見ます。グラフは更新され、AIが分析も付けてくれる。8月中旬に増えた827人のうち554人は、ループエンジニアリングの1本の動画から来ていた、という具合です。

数字は、YouTubeのAPIをClaude Codeにつないであるだけ、とToruさんは言います。自作のダッシュボードは、数字が並ぶだけで役に立たなかった、とも話します。

Toruさん（動画の中で・16:46〜）

左は表示なので、あの、え、Webアプリとしてすごい機能があるわけじゃなくて、え、表示として常に、え、数字を見に行くというルールだけを作って、で、あとはもう、え、クロードコードで全部こっちがやるとAIに、AIに投げてしまうというようなそんな使い方なんですよね。

見る場所を作る。見に行くルールを決める。あとは、AIに投げる。この順番は、動画の中で一番、真似しやすい所だと思いました。

Toruさんは口で「2週間500人」と言っていますが、画面の表示は「500人/週」です。数字を見る場所を作る話ですから、この記事は画面の数字に合わせ、食い違った時は画面を採ります。

ここで思い出す言葉があります。自走が「私が見て育つ」から「私が見ないと止まる」へ変わり、保守が主役になった時に、自走は自己維持に反転する。数字を私が毎回見に行く形にすると、私が見ない日は止まるんです。

だから私のYouTubeは、見る担当をAIに決めました。10月7日の時点では、YouTube Studioのログインが切れていて、公開24時間のクリック率は1本も見られませんでした。YouTubeから数字を受け取る仕組みで、公開日1日分の値だけは集まりました。

その10月7日の夜に、進める案を選んで、毎週月曜の朝9時にAIの自動便が見る形に決めたので、月曜の朝に一覧を読むのは、私の役目になりました。1回目は10月8日に出て、直近4週の通常動画50本のうち、数字が取れたのは23本。取れなかった分は0ではなく、未取得です。詳しくは前の記事に書きました。

私の数字ダッシュボードにも、似た動きがあります。毎時更新で、グラフごとに「相談」のボタンを足しました。ただ、相談の答えが当たったかは、まだ評価していません。10月6日の記録では、診断や購入の段のように、数字を取る道具がまだ無い所もありました。

私ならこうする。数字を増やす前に、見る担当を決める。

動画の中盤は、施策の案が出て、選んで、実行して、評価まで進む場面です。デモは、YouTubeチャンネルと、Toruさんの会社のゲームサイトの2つ。

ボトルネックが分かると、施策の案も同時に出ます。

選んだのは、保存版をショート動画に切り出して入り口を作る施策。ショートを2本作って、公開までClaude Codeがやった、とToruさんは話します。

ゲームサイトは、別のループです。画面には、1日の来訪者が365人、目標は3,300人と出ています。

Toruさん（動画の中で・14:35〜）

9月の11日に、え、2300人通知をしたとABテストでABテスト作ってもらってこれを出した

狙い通りに人が来てくれた、とToruさんは話します。

AIが案を出し、人が選ぶ。この動画の中で、一番、人の仕事として残る段だと思います。

動画の例で人が選んだのは、登録の割合が高い保存版でした。選ぶ根拠は、登録の割合という数字です。案が数字で並ぶと、選ぶ理由を言葉にしやすくなります。

動画の「人がAIと相談して決める」は、AIの案に頷くだけの段ではありません。ダサい案は消して、自分で考えてもいい段です。案ごとのボタンは、押すと右のClaude Codeに指示文が渡るだけなので、押す前の選ぶ段が、人の仕事です。

AIのおすすめと違う方を選んだ時の話は、YouTube冒頭30秒の記事に書きました。

私ならこうする。AIの案は材料として受け取り、選ぶ段は自分で決める。

動画の終わり近くで、Toruさんは正直な話をします。施策の提案は、実際に当たるのか、という話です。

Toruさん（動画の中で・18:22〜）

AIが一生懸命あの提案もしてくれるんだけど、あの、ほとんど当たらないっすね。当たらないっていうのか。割とありきたりなことをやっぱりAIは言ってくるので

スライドの9枚目は、施策の当たり外れの話です。当たるのは5回に1回くらいで、残りを捨てるか、足場にするか、と問いかけます。Rising Loopは、外れた分も全部残す作りです。

Toruさんは、ゲーム運営の経験が少ないので、AIの案を信じてやってみて、うまくいかなかった経験が溜まっている状態だ、と話します。続ければ、当たる割合は上がるはず、とも。聞き手の一人は、こう返します。

聞き手の一人とToruさんの会話（動画の中で・19:35〜）

人間があのスキルアップツールでもあるわけですね。あ、そうです。そうです。そうです。完全にそういうものだと思ってます。

AIの案は、仮説です。私の判断軸にも、「AIが示す未来は仮説」という考えがあります。本人が身体と感性で本気で試して、選び直すための場、という位置づけです。

ですから、AIが出した案がほとんど外れても、それは失敗ではなく、仮説を一つ確かめ終えた、という記録になります。

作った本人が、提案はほとんど当たらないと言い切る。だから、この道具は人の選ぶ段を前提に作られている、と私は見ています。

当たりが5回に1回なら、残りは全部外れです。外れを、捨てるか、足場にするか。Toruさんの問いは、そのまま私の問いにもなりました。

最初から当たりだけを求めると外れた時にやめたくなりますが、外れも材料と決めておけば、一回の外れで止まらずに、次の案を出してもらえます。

数字の読み違いは、提案とは別の段で起きました。日数違いの前週比で外した例を、GA4の記事に書いています。

案を出すのはAI。当たるかどうかを決めるのは、実際にやった人です。

私ならこうする。AIの案は、仮説と書いてから試す。外れても、理由を決めるのは自分。

この章は、聞き手の感想から始まります。以前から、Claude CodeにGoogleアナリティクスの数字を渡して、直す所を聞いていた人の話です。

聞き手の一人（動画の中で・17:16〜）

Googleアナリティクスのデータ持ってきてどこ改善したらいいか教えてみたいなことは聞いてたしでそれでなんかグラフとか出てきてそれに対して何したらいいとかとかやってたけれどもそれって1回もうセッション切ったら終わるんですよね。

前に何を話したかも、何を施策にしたかも忘れる。振り返ることもなく、また新しい方法を聞き始める。知見が溜まらない悩みがあったので、画面として溜まっていくのはいい、と聞き手は言います。

Toruさんは、成功も失敗も全部溜めたかった、エンジニアリングとして、ちゃんとログに貯めたい思いがある、と答えます。

画面では、ループごとの施策と結果が、下に並びます。どの施策がA判定、B判定だったかも、その流れで分かります。

仕組みの面では、アプリとしてのロジックはほとんどなく、スキルとして組まれている、とToruさんは説明します。別の表や判定アプリを、間に差し込むこともできる、と言います。

溜める、は、いいことに聞こえます。ただ、私の判断軸には、全部の履歴を重く検証し続けると、学ぶためにトークンを燃やすだけの装置になる、という戒めがあります。

Toruさんのツールは、外れた施策を全部残す作りです。残すこと自体を問う話ではありません。私の線引きは、通常の運用では、「同じ状況で次回の判断が変わるものだけ」を、最小限の記録として残す、です。

うちには、私が選んだことを1行ずつ残す、決定メモがあります。仕事ごとにファイルが分かれていて、10月10日の時点で163本。YouTube改善の分は、10月7日から8日の決定が、時刻つきで10行あります。

ただ、溜まっただけで、次の判断が変わったとは、まだ言えません。効いたかどうかは、これから確かめる所です。

Toruさんの画面は、数字のすぐ下に施策の流れが並ぶので、数字を見るたびに前に何をしたかが目に入り、溜めた記録が読まれる場所にある、ってことです。

決定メモを私への確認の前に自動で見せるのは、自動便だけです。ほかの仕事では、自分から開かないと読まれないので、読まれる場所に置けているとはまだ言えません。

溜めるものの範囲は、人によって違っていい。私は、次の判断を変える1行から始めます。

私ならこうする。溜めるのは、次の判断が変わるものから。まず1行。

ここから先は、元の動画にない、私の提案です。まだ試していません。私は動画と配布ページを読んだだけで、Rising Loopを入れてもいません。

概要欄から配っている理由を、Toruさんはこう話します。

Toruさん（動画の中で・20:29〜）

ちゃんと使えればちゃんとその商売になると思うんですけど、ただ、ま、これがちゃん、こういう手法があの、ちゃんと広まるのか、人に受け入れられるのかっていうのを知りたいんですよね。

配布ページ（rising-loop.web.app）に書かれている条件を、先に並べます。Mac／Windowsのデスクトップアプリです。Claude（Pro以上）かChatGPT（Plus以上）の有料プランが要ります。ベータ版で、画面は予告なく変わります。

アカウント登録はなく、データはPCの中のloopsフォルダに入ります。個人で使うなら無料、と書かれています。AIが読んだ中身は、使うAIの提供元に送られます。APIキーを置くなら、読み取りだけなど最小限の権限を勧めています。

Macは、ターミナルに1行貼る方式で、ページには「中身を見る」のリンクもあります。更新は、そのつど「更新」を押す形で、自動で回す仕組みは今はない、とあります。

入れる前に確かめたい4点は、有料プラン、デスクトップアプリ、ベータ版、読み取り専用のキーです。

そのうえで、私の提案です。ツールを入れる前に、同じ形を、自分の数字1つで回してみる。動画のスライドにある、見る、決める、任せる、の3つの動詞をそのまま使います。

紙かメモに、3行だけ書きます。1行目は、見る曜日。2行目は、見る担当（人か、AIか）。3行目は、AIに出させるのは「差」まで。理由と次の一手は、私が決める。

ツールが無くても、この形は回せます。私のYouTubeでは、毎週月曜の自動便が見る担当です。自動便の記事に書いています。

配布ページにも、資料が少ないと、AIの出す目標やボトルネックが一般論になりがち、とあります。推測ですが、決める所が空のままだと、同じことが起きます。先に自分の言葉で3行を書いておく理由は、ここにもあります。

動画の最後のスライドにある「作業はAIに。人にしかできないループ」の線を、自分の数字に引く作業でもあります。

この3行は、資料の少ない状態でツールに向かうより、ずっと軽い準備です。3行で回してみて、足りないと感じた所が出てから、ツールを入れるか決めます。

AIの速さは、数字を見る手間を引き取らせて、私が選ぶ余白を作るために使いたい。選ぶ段を手放さないために、見る段を任せるんです。

→ 数字1つの3行メモ（15分）

提案です・未実装です・未試行です。今日、自分の数字を1つ選び、3行を書きます。完了条件は、3行が埋まること。止まる条件は、「見る担当」が決まらない時です。数字がまだ多すぎるので、1つに減らします。

ギリギリ開発会議の動画は、23分1秒。Toruさんの自作ツール『Rising Loop』は、ゴール、ボトルネック、施策案、人がAIと相談して決める、AIが実行、評価の輪を、1枚のHTMLで回します。右側のチャットは、自分のPCのClaude Codeそのものです。

Toruさん自身が、AIの施策提案はほとんど当たらない、と正直に話します。だから人のアイデアが要り、外れた分も溜めて、足場にする。ここが、私にとっての一番の収穫でした。

私が持ち帰ったのは1点。ツールを入れる前に、自分の数字1つで、見る、決める、任せる、を先に回す。これは動画にない私の提案で、まだ試していません。

あなたが今日、見る担当を決められる数字は、どれですか？