Bolt.new（ボルト）バイブコーディングで作る会員制の診断ポータルサイト

おはようございます、ひろくんです。おかげさまで、GPTs研究会が6000名を突破しました！本当にありがとうございます。今回は単なるお祝いじゃなくて、ここから先を「みんなで創る」ための具体的なアイデア出しと実装の話をたくさんしていきます。私の体験や技術的な実務、運営で気をつけたいポイントまで、現場感をそのまま伝えていくよ。

この記事は、6000名というコミュニティのマイルストーンを経て、これから何をどう作るか、どんな仕組みで回すか、そして個人として・事業としてどうAI共創を加速させるかを実践的に整理したものです。私は三方よしAI共創コンサルタント兼おうちCEOの田中啓之（ひろくん）です。家族第一で、実践と失敗から学んだことを余すところなくシェアするよ。

目次

• 6000名到達の意味とこれからのビジョン 🌱
• これからみんなで創る企画案まとめ 💡
• テクニカル：サイト作成の実務と使った技術スタック 🛠️
• 運営と参加の仕組み：ランキング・スポンサー・コメント機能 🧩
• AIツールの話：Gemini、NotebookLM、ChatGPTの活用法 🤖
• プロジェクト化するための具体的ステップ（0→1）🏁
• 私のパーソナルな話：家族と健康、そしてAI共創の哲学 ❤️
• Apply Fest / AI診断フェスの設計案 🎤
• 運営で気をつける小さなテクニックと落とし穴 ⚠️
• 実例：プロトタイプ公開の流れ（チェックリスト） ✅
• よくある質問（FAQ）❓
• 最後に：これから一緒に作るために — ひろくんの呼びかけ 💬

6000名到達の意味とこれからのビジョン 🌱

動画はこちら（タイムスタンプ：00:40） → みんなで創る未来アイデアLIVE

コミュニティが6000名になるというのは単なる数字以上の意味があるよね。人数が増えると、多様な知恵が集まりやすくなる。個人の小さな実験が誰かのヒントになり、逆に企業やプロジェクトがコミュニティの資源になる。これが本当に面白いところだ。

• 分散された学びの加速 – 6000名の経験が共有されれば、成功事例も失敗事例も蓄積される。
• アイデアのスケール – 小さなアイデアが、大きなプロジェクトの種になる。
• 実践と評価の高速ループ – コンテストや公開実験で素早くPDCAを回せる。

2025年の冬至という「一区切りと新しい始まり」の日にこれを祝うのは分かりやすくていいよね。過去を振り返りつつ、次の1年で何を実現するかを本気で決める絶好のタイミングだ。

これからみんなで創る企画案まとめ 💡

動画はこちら（タイムスタンプ：06:00） → 多田っちの企画案プロンプト

LIVEで出た企画案を、私の視点で整理・補足していくよ。多田啓二（ただっち）と一緒にブレストしたアイデアは、全部持ち寄って、実験→評価→スケールの流れに乗せるのがポイントだ。

• AI診断サイト コンテスト（AIアプリフェス）参加者がAI診断サイトを作って競うコンテスト。配信中には「AIアプリフェス」にして、もっと広いアプリも対象にしよう！というアイデアも出たね。評価軸は「実用性」「UX」「社会課題解決」「実装の再現性」など。審査をコミュニティ＆外部審査員でやるとフェアだよ。
• AI×音楽／映像／キャラクター企画クリエイティブな領域でのAI共創。生成AIでプロトタイプを作り、魅力ある作品を短期間で量産→市場テストする。コラボ企画としてスポンサーやプラットフォームと組むのが鍵。
• 初心者向けAI実験LIVEコード書けない人も参加できる実験シリーズ。ノーコードツールやChatGPTプロンプトを使って、短い時間で成果が出るように設計する。
• 起業家・経営者向け実践型AI企画事業課題を持ち寄り、AIの導入計画を3日〜1ヶ月で作るワークショップ。成果はテンプレート化して販売・共有する。
• 「こんなLIVEが見たい！」アンケート反映企画コミュニティ投票でテーマを決める。参加意欲が高まるし、ニーズに合ったコンテンツを届けられる。

どれも実装フェーズで「採点」「報酬」「実例公開」がセットになっているのが成功の秘訣。参加者にとって学びと名誉がある形にするんだ。

テクニカル：サイト作成の実務と使った技術スタック 🛠️

動画はこちら（タイムスタンプ：09:31） → Boltでの実装実演

実際にAI診断サイトや参加型プラットフォームを作るときに言及されていた技術要素を、実務視点で分かりやすく解説するよ。料理に例えるとイメージしやすいかも！

• フロントエンド：React（リアクト）料理で言うと「キッチン」や「盛り付け」の部分。UIを素早く組めて、一度作った部品（コンポーネント）を再利用できるから、モダンな設計にすると拡張が楽だよね。
• 開発環境＆データベース：Bolt.new（ボルト）これは「全自動調理ロボット」みたいなもの。チャットで指示するだけでアプリを作ってくれる。データベース（冷蔵庫）機能も、Supabaseなどの外部連携を使えば簡単に実装できるよ。プロトタイプ段階ではこれで十分！
• バージョン管理：GitHub（ギットハブ）これは「レシピノート」。いつ誰がどの味付けを変えたか、全部記録できる。これがあれば、失敗しても前の味に戻せるし、チームでレシピを共有できる。
• デプロイ：Cloud / Serverless（Vercelなど）作った料理をお客さんに「配膳」すること。初期はVercelやNetlifyなどで無料で素早く公開して、お店が繁盛（アクセス増）したらGCP/AWSのような大きな厨房に移すのが現実的。
• コメント・キャプション機能参加型プラットフォームなら「お客様アンケート」のようなコメント機能や、ガイドライン表示もしっかり作るべき。

動画はこちら（タイムスタンプ：09:43） → Boltのチェックリスト画面

実際に運用するときに大切なのは「再現性」。ソースコードやデプロイ手順、テストケースを公開して、他の参加者が同じものを動かせるようにしておくとコミュニティの資産になるよ。

運営と参加の仕組み：ランキング・スポンサー・コメント機能 🧩

動画はこちら（タイムスタンプ：07:01） → 賞のレイヤーと評価軸

運営目線で大事なポイントをまとめるよ。コミュニティイベントは技術よりも「仕組み作り」が勝負を決める。

1. ランキング制度参加者の成果を見える化することで参加意欲を高める。ランキングは単なる勝ち負けじゃなく、「技術力」「UX」「社会的影響力」など、輝ける場所を複数用意するのが良い。
2. スポンサーの巻き込み方スポンサーは賞金だけでなく、実務の提供（API提供、クラウドクレジット、メンター枠）で巻き込むと参加者に価値が届くよ。
3. コメントとキャプションオープンに議論できる設計にする一方で、ガイドラインを明確に。AIアプリの公開には利用規約と倫理ガイドラインをつけるべきだよ。

スポンサーはプロダクトの共同開発パートナーとして関係構築するとWin-Winになりやすい。コミュニティでの露出や採用のパイプラインを提供できるのが魅力だね。

AIツールの話：Gemini、NotebookLM、ChatGPTの活用法 🤖

動画はこちら（タイムスタンプ：26:06） → GeminiとAIツールの話

最近のトピックでよく出てくるのがGeminiやNotebookLMの話。実際の導入や選定で迷っている人が多いから、私のおすすめと注意点をまとめるよ。

• Gemini（特にProプラン）の特徴マルチモーダルや大規模モデルのアビリティを簡単に試せる。プロプランは応答品質や個別設定（パーソナライズ）が強化されるから、商用で使うなら検討の余地あり。動画でも「最近の進化がすごい」って話した通りだね。
• NotebookLMの使い方ドキュメントベースでAIを動かすときに便利。社内の知識やプロジェクト履歴を渡してQAやプロンプト作成の補助をさせると効率が上がるよ。アーカイブ動画の要約にも最適。
• ChatGPTの活用プロンプト設計、議事録作成、アイデア出しなどの汎用タスクで最も手軽に使えるツール。前後のコンテキスト（メモリー）を工夫して使うと実務が捗る。やっぱり「相棒」としての安心感は別格。

個人的には、まずはプロトタイプを安い構成で回して、実データを得た上でどのモデルにマイグレーション（移行）するかを決めるのが合理的だと思う。新しいモデルが出るたびに飛びつくより、実データでの有効性を見極めることが大事だよ。

動画はこちら（タイムスタンプ：25:19） → チャットGPTは相棒

プロジェクト化するための具体的ステップ（0→1）🏁

動画はこちら（タイムスタンプ：29:27） → 公開とフィードバックの流れ

実際にアイデアをプロジェクトに落とし込むための手順を、私が現場でやっている方法で示すね。0から1にするための最短ルートだよ。

1. アイデアの選定（1日）参加意欲と実現可能性の両方を評価する。基準は「10人が30分で試せるか」「1週間でプロトタイプが作れるか」。
2. プロトタイプ作成（1週間）ReactとBoltなどで最小限の機能を作る。重要なのはUXの肝だけに絞ること。バックエンドは後回しにできるなら後回し。
3. 実証とフィードバック（1〜2週間）コミュニティ内でテスト運用。コメントやアンケート、使い方動画を収集し、改善点を洗い出す。
4. 伸ばすべき点のスケール計画（2週間〜）ユーザーが増えたときのコスト、プライバシー、倫理面を整理してスケール設計を作る。
5. 公開と審査・コンテスト（1日イベント）審査基準を明示してイベントを実施。スポンサーの提供物（賞金、クラウドクレジット等）を活用する。

目標は「最小実行可能プロダクト（MVP）」をとにかく早く出すこと。時間がかかると参加者の熱が冷めるからね。経験上、1週間で動くプロトタイプを作るとコミュニティの反応が早くて良いよ。

動画はこちら（タイムスタンプ：29:33） → 30分でほぼ完成した話

私のパーソナルな話：家族と健康、そしてAI共創の哲学 ❤️

動画はこちら（タイムスタンプ：01:59） → ひろくんのガン闘病と復活の話

ここで少しだけ私の個人的な話を。2024年末に直腸がんのステージ3を早期発見して、手術と抗がん剤治療の準備中…という状態から、おかげさまで1年経って経過観察までこれました。正直言って、健康と家族が何より大事だと改めて強く感じているよ。

私の行動原理は「家族第一／愛と感謝の循環／共創＞競争」。AI共創は、この価値観と非常に相性が良い。分身AIを育てて社長業を自動化し、家族と過ごす時間を確保する。「あなたが頑張らなくても回る仕組み」を一緒に作っていきたいんだ。

あと、個人的な実績としては50kgのダイエット成功や、事業での大きな失敗と再起などがある。失敗はネタとして使えるし、失敗から学べることが一番濃い。そういう経験をコミュニティに還元していくつもりだよ。

動画はこちら（タイムスタンプ：25:31） → 夫婦でのAI活用

Apply Fest / AI診断フェスの設計案 🎤

動画はこちら（タイムスタンプ：17:30） → AIアプリフェスへの名称変更？

Apply Fest（AI診断フェス改め、AIアプリフェス！）のようなイベントは、単発のショーにしないで「シリーズ化」すると長期的に価値が生まれる。以下はイベント設計のポイントだよ。

• カテゴリー分け – ユーザー向け診断、業務改善向け診断、クリエイティブAIなどカテゴリを分ける。
• 評価指標 – 技術的完成度、ビジネスインパクト、UX、再現性の4軸でスコアリング。
• メンタリング枠 – スポンサーや有識者がメンターとして参加して、改善提案や実装支援を提供する。
• 公開リポジトリ – ソースコードやデプロイ手順をOSS（オープンソース）化して、優勝作はコミュニティテンプレートとして残す。

これにより、イベントが終わってからも「学びの資産」が残る。参加できなかった人も学べる形にしておくことが大事だね。

運営で気をつける小さなテクニックと落とし穴 ⚠️

動画はこちら（タイムスタンプ：15:08） → 管理画面と審査機能

• ガイドラインを最初に示す – AIの出力や著作権、プライバシーに関するルールは明確に。
• 参加障壁を下げる – ノーコード枠やテンプレートを用意して、参加を簡単にする。
• フィードバックループを短く – コメントやアンケートで得た改善点を1週間単位で反映する。
• 過度な期待をコントロール – 新技術で「全部解決できる」と伝えない。現実の制約を共有しておくと信頼が生まれる。

こうした小さなケアが運営負荷を下げ、コミュニティの継続性を高めるよ。

実例：プロトタイプ公開の流れ（チェックリスト） ✅

動画はこちら（タイムスタンプ：13:12） → 新規登録フローの実演

1. アイデアシートを1枚にまとめる（目的、対象、KPI）
2. MVPの機能を3つに絞る（コアに集中）
3. フロントを作る（React）
4. バックエンドはミニマム（Bolt等）
5. 簡易ドキュメントを作る（デプロイ手順、APIキーの取得方法）
6. コミュニティでベータ公開 → フィードバック収集
7. イベントで公開・評価・優勝作はOSS化

このチェックリストを回すだけで、個人でもチームでも短期でアウトプットを出せるようになるよ。

よくある質問（FAQ）❓

GPTs研究会に初めて参加するけど、どこから始めればいい？

まずはコミュニティの過去投稿を眺めて「自分が最も解決したい課題」を見つけると良いよ。初心者向けの実験LIVEやノーコード枠に参加して小さな成功体験を作るのがおすすめ。最初の1歩は「試してみること」だよ。

AI診断サイトコンテストに参加したいが、技術力が心配です。どうすれば良い？

心配いらないよ。BoltやChatGPTなどのAIツール、既存テンプレートを活用してまずプロトタイプを作ろう。MVPはUXとアイデアの分かりやすさが大事だから、機能は最低限でOK。必要ならメンターに相談して改善していくと良いよ。

スポンサーや企業と組むメリットと注意点は？

メリットはリソース提供（賞金やクラウドクレジット）と実務的なフィードバック。注意点はスポンサー依存になりすぎないこと。スポンサーの意向とコミュニティの自主性のバランスを取る運営が重要だよ。

プロトタイプを短期間で作るコツは？

機能を絞ること、既存のスタックやテンプレートを使うこと、そして早めにユーザーに触らせて改善すること。私は「1週間で動くMVP」を基準にしてるよ。

AI導入で気をつける倫理的なポイントは？

データの扱い（個人情報）、生成物の著作権、誤情報の拡散防止、偏りのある学習データの検証などを最初にルール化すること。参加者全員が守る簡潔なガイドラインを作っておこう。

最後に：これから一緒に作るために — ひろくんの呼びかけ 💬

「6000名の知恵・好奇心・想いが集まると、どんな未来が生まれるのか。その最初の一歩を、ぜひ一緒に踏み出してください。」

私は経営者としても、主夫としても、そして家族の一員としても「時間」と「心」の余裕を作ることが目的だよ。分身AIや共創の仕組みを使えば、あなたも「頑張りすぎない」働き方に近づける。コミュニティはそのための支援ネットワークになれるはずだ。

最後にもう一度。もし何かアイデアがある人は遠慮なく投稿してほしい。一緒にプロトタイプを作って、失敗してネタにして、また前に進もう。私も手を動かすから、一緒にやろうよ。〜ひろくん

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