5-1. Value Propositionは、書く前の最後の判断ゲート
第2章2-6では、書く前の判断をM・T・I・Vの4段階で見ました。
第5章で扱うのは、その最後にあるVです。
第4章までで、マスが決まり、書く前の材料がそろいました。
ここから、いよいよ書き始める前に、もう1つだけ通るゲートがあります。
それが、V（Value Proposition）。
書くか書かないかの、最終判断のゲートです。
M・T・Iをクリアしても、Vで止まることがある
ここまで来たテーマは、原則として書ける状態にあります。
市場性は確認できている。
自分の旗との相性も合っている。
書く前のインプットも丁寧に積んだ。
素材は手元にそろっています。
それでも、Vで止まることが、現実にあります。
私自身、何度か経験しました。
「マスは見えている」「インプットは集めた」「書こうと思えば書ける」のに、最後に手が止まる。
本になるはずの材料を眺めながら、なぜか書き始められない。
そういうときに自分の中で起きているのは、振り返るといつも同じです。
「この読者に、自分が渡せる価値」を、自分の言葉ではっきりと言えていない。
Vのゲートで問うのは、1つだけ
Vで問うことは、シンプルです。
「自分らしいか」ではありません。
「この読者に対して、自分だから渡せる価値があるか」。
これです。
ここを取り違えると、Vの判断がブレます。
「自分らしいかどうか」だけで判断すると、Vは作家の自己表現の場になってしまいます。
それは本編が推奨する本棚運営の編集判断とは、別の話です。
本棚運営として問いたいのは、読者側の景色です。
この本を読み終えたあとに、読者にどんな変化が起きるか。
その変化を起こすために、自分だからこそ渡せるものがあるか。
自分の体験と、そこから組み立てた解釈。
これらが、この読者に対する具体的な価値に結びつくかどうか。
Vのゲートで問うているのは、ここです。
「自分らしい」だけでは、Vを通過したことになりません。
「この読者に、自分だからこそ渡せる価値がある」と言えて、初めてVを通過します。
Vは、書く前に通るゲート
Vのゲートは、書く前に通ります。
書きながらVを言語化しようとすると、本の輪郭がブレます。
書き進めるたびに「自分が渡したい価値はなんだろう」と立ち戻ることになり、章ごとにメッセージがズレていきます。
書く前に、1〜2行で「この読者に、自分だから渡せる価値は、これです」と書き出せる状態にしておく。
これがVを通過した状態です。
型を1つ、ここに置いておきます。
「私がこの本で渡す価値は、〇〇な読者に対して、私が〇〇を経験してきたからこそ見えた視点を使い、〇〇という変化に近づいてもらうことです。」
このBrainを書き始めたとき、私が置いた1行は、たとえばこういうものでした。
「私がこのBrainで渡す価値は、1冊以上出版したけれど次に何を書くかで止まっている読者に対して、私がこれまで本棚を運営してきた体験と、そこから組み立てた編集判断の解釈を使って、勘ではなく編集判断で次の1冊を決められる状態に近づけることです。」
この1行が書けて、初めてVを通過したことになります。
書く時間が始まったあとは、この1行を北極星のように置いて、章を構成します。
各章は、その北極星に向かって読者を運ぶ役割を担います。
北極星が書く前に決まっているからこそ、章の役割もブレません。
私自身、最初の頃に書いた何冊かは、振り返るとVを通過しないまま出してしまっていました。
書ける状態だったから書いた。
技術的には完成しているけれど、読者が変わる本にはならなかった。
（だから、残念ながらあまり読まれなかった）
Vを通過した本は、違います。
読者が読み終えたあとに、なにかが変わります。
読者の行動が変わる。
読者の言葉が変わる。
読者が、自分の状況を自分の言葉で説明できるようになる。
読者が、次にやることを1つ決められるようになる。
自分の中で薄々感じていた違和感が言葉になったり、あとから何度も読み返したくなったりする。
「自分のために書かれた本だ」と読者が感じる瞬間が、本の中に生まれます。
では、AIが当たり前に身近にある時代に、「自分だから渡せる価値」とは何を指すのか。
次の節から、その本質を開いていきます。
5-2. AIに聞けば、誰でも似たような答えが出る時代
同じテーマを、同じような前提でAIに聞けば、誰でも似たような答えにたどり着きやすい時代になりました。
これが、Vを語るうえでの前提です。
同じ前提で聞けば、同じような答えが返ってくる
たとえば、英語学習をテーマに「30代社会人が独学で英語を伸ばすための学習法を、構成・具体例・実践のステップで整理してください」と頼めば、Claudeに聞いてもChatGPTに聞いても、似た前提で聞けば、近い構成の答えが返ってきます。
具体例の選び方や言葉づかいは少し違いますが、骨格は近い。
副業、節約、HSP、ダイエット、お金。
どのテーマでも、同じことが起きます。
これは、AIの精度が上がってきた結果でもあります。
多くの人が納得しやすい、外しにくい答えが、AIの回答として出てきやすい。
だから、似たような前提で聞くと、似たような答えに収束します。
それは、悪いことではありません
ここで強調しておきたいのは、これはAIの問題ではない、ということです。
AIに聞けば似たような答えが返ってくることは、悪いことではありません。
むしろ、情報の中央値に短時間でたどり着ける、というのは、本を書く側にとってはありがたい状況です。
書く前のリサーチで、いきなり外れた情報をつかむリスクが減っています。
問題は、AIの側ではなく、書く側にあります。
AIから返ってきた答えを、そのまま本にしたらどうなるか。
同じテーマで、別の作家・別のYouTuber・別のブロガーが、似たような答えを使って書いている可能性が高い、ということです。
本としての差別化が立たなくなります。
書く側として理解しておきたいのは、AIが土台をそろえてくれる時代だからこそ、その土台の上に何を乗せるかで本の価値が決まる、ということです。
「みんなが書ける本」と「自分にしか書けない本」の差
AIは、書く前の土台をそろえてくれる存在です。
記事を100本集めて整理してくれる。
骨格の構成を提案してくれる。
読者の悩みを言語化してくれる。
これらの仕事は、AIに任せていい部分です。
ただ、土台がそろっただけでは、本にはなりません。
土台の上に、自分の体験と解釈、自分が読者に渡したい約束を乗せる。
ここから先は、自分の仕事として残ります。
AIに聞ける答えだけで書かれた本は、「みんなが書ける本」になります。
Kindleで検索すれば、同じような目次の本が複数並んでいる。
そう見えた瞬間、読者にとっては『どれを選んでも大きく変わらない本』になってしまいます。
一方で、自分の体験と解釈が、読者マスに合わせて翻訳された本は、「自分にしか書けない本」になります。
同じテーマでも、同じ目次でも、書いた人が変われば中身が別物になる。
読者にとっては、「この人が書いたから読む価値がある」と感じる本になります。
月50万円のラインに継続的に近づける本棚は、後者の積み上げで作られます。
前者でも一時的な売上は立ちますが、レビューや読まれ続け方が変わります。
ただし、自分の体験を足せば、それだけで価値になるわけではありません。
大事なのは、その体験を、いま目の前にいる読者マスの悩みに合わせて翻訳することです。
ここを取り違えると、第5章のVは「自分語り」と「価値提供」の境界線を越えて、前者に倒れます。
では、「自分にしか書けない本」になるための切り口は、具体的に何から生まれるのか。
次の5-3で、その正体を3つに分けて整理します。
5-3. 自分にしか書けない本は、独自性・再現性・新規性で立つ
5-2の最後で、「自分にしか書けない本」になるための切り口は、具体的に何から生まれるのか、と問いを立てました。
ここを、3つの条件に分けて開きます。
少し難しく聞こえるかもしれません。
でも、伝えていることはシンプルです。
この本は、私にしか書けないか。
読者が、自分の状況に置き換えて使えるか。
すでにKindleに同じ角度の本が並んでいないか。
この3つを確認するだけです。
それぞれに名前を付けると、独自性・再現性・新規性。
この第5章では、この3つを判断材料として進めます。
これはAIテーマに限った話ではありません
私のシリーズはAI活用が多いので、この章の事例もAIに寄りがちです。
ただ、独自性・再現性・新規性は、AI本を書くためだけの話ではありません。
英語学習、節約、副業、HSP、子育て、片づけ、介護、恋愛、睡眠改善、ダイエット。
どんなテーマでも、「自分にしか書けない価値」を作るときに見るポイントは同じです。
もう1つ。
ここでAIを使うのは、AI本を書くためではありません。
自分のテーマについて、自分の体験と解釈を掘り出すためです。
英語学習の本でも、節約の本でも、子育ての本でも、AIと議論しながら自分にしか書けない切り口を取り出す動きは、同じ型として使えます。
どれか1つだけだと、何になるか
3つの条件のうち、どれか1つしか立っていない本がどうなるか。
独自性だけに寄りすぎると、自分語りになりやすいです。
再現性だけだと、親切だけど誰でも書ける本になります。
新規性だけだと、読まれるかどうかわからない本になります。
3つがそろったとき、『自分にしか書けない本』にかなり近づきます。
少なくとも、AIに聞いただけで作れる本とは、明確に違うものになります。
自分の原稿が今どこに倒れやすいかは、この3つで診断できます。
ここから、3つの条件を順番に開きます。
独自性：自分の体験と解釈が乗っているか
独自性で問うのは、2つです。
1つ目は、自分の体験が乗っているか。
実際にやってきたことの中に、本の素材があるか。
2つ目は、自分の解釈が乗っているか。
同じ体験でも、人によって違う解釈が出てきます。
その「自分なりの解釈」が、本の中に流れているか。
たとえば、同じ節約本でも、家計簿アプリの使い方をまとめただけなら、誰でも書けます。
でも、毎月3万円の固定費を削った体験と、その中で感じた不安や工夫まで入っていれば、その人にしか書けない本になります。
体験だけ書かれていて、解釈が浅い本は、エッセイになります。
エッセイとして優れている本もありますが、月50万円を狙う本棚運営の中では、解釈の薄い本は中堅群やロングテール群を作りにくいです。
読者は、著者の体験そのものだけを読みたいわけではありません。
その体験から取り出された『使える解釈』を求めています。
だから、体験を書くだけで終わらせず、読者が使える形に翻訳する必要があります。
自分の解釈を取り出すときに、私がよく使う問いがあります。
「多くの人が当たり前だと思っているけれど、自分は少し違うと思っていることは何か」。
この問いに、AIと議論しながら答えていきます。
私自身、このBrainの『Vの北極星になる1行』を出すまでに、価値設計部のClaudeと何度も議論しました。
最初の方向は、「AIをもっと高度に使いこなして本を作る方法を伝えるBrain」でした。
Claudeに「逆の立場の意見も入れてください」とお願いし議論を続けると、「AIで本を作るのは、もう誰でもできる時代。
読者は、AIの使い方を知りたいのではなく、AIを使った後にどう本棚を運営するかを知りたいのではないか」という答えに行きつきました。
その時、自分の中の違和感が言葉になりました。
「私が本当に渡したいのは、AIの使い方ではなく、本棚の運営の話だ」。
このBrainの北極星が、ここで決まりました。
「AIの使い方を知りたいんじゃない」と気づくのが、自分の解釈です。
AIの最初の答えをそのまま受け取らず、逆の立場をぶつけてもらいながら、自分の中の違和感を取り出す。
これが、独自性を立てる作業です。
こう書くと当たり前に聞こえるかもしれません。
でも、私は最初、この区別で何度もつまずきました。
再現性：読者が、自分の状況に置き換えて真似できるか
再現性で問うのは、1つだけです。
「読者は、この本を読んだあとに、自分の状況に置き換えて、何か1つを試せるか」。
ここに「Yes」と答えられない本は、いくら独自性が立っていても、評価が伸びにくいです。
読者は、私の体験そのものを使うことはできません。
私が組み立てた解釈を、自分の状況に翻訳して、初めて使えるようになります。
たとえば、本の中で「私はChatGPTでこのプロンプトを使いました」とだけ書いても、読者にとっての価値は限定的です。
読者が使っているのはGeminiかもしれないし、別のテーマで使いたいかもしれません。
プロンプトの文字列そのままでは、再現できません。
ここを「生成AIに何かを問う前に、まずこの3つを言語化してから問いを立てる」のように1段抽象化して書くと、読者は自分の状況に置き換えられます。
プロンプトの文字列ではなく、プロンプトの組み立て方の判断軸を真似できる形になります。
これはAIに限った話ではありません。
節約本で「私はこの家計簿アプリで成功しました」とだけ書くより、「家計簿は、続ける仕組みを先に決めてから、ツールを選ぶ」と判断軸を渡すほうが、読者は別のアプリでも応用できます。
「私はこうして成功しました」ではなく、「読者なら、まずどこから真似できるか」まで降ろす。
これが再現性の作り方です。
再現性をAIと議論するときは、こう聞きます。
「この章で書いた私の体験を、読者の状況に置き換えると、どう書き換わりますか。
読者がこの章を読んだあとに、明日から試せる行動を1つ出してください」。
返ってきた答えに、自分の解釈をもう一度乗せ直します。
AIが出した翻訳をそのまま使うのではなく、自分の体験と接続し直して、自分の言葉に書き戻すのが、あなたの大切な仕事です。
新規性：すでに同じ本が並んでいないか
ここで先に、第2章のM（Marketing）との違いを整理します。
第2章のMarketingで見たのは、市場全体の大きさや波です。
このテーマに読者の需要があるか、Kindleで読まれる余地があるか、を問うていました。
一方で、ここで見る新規性は、角度の話です。
すでに需要がある市場の中で、自分が出す本の切り口が、既存本と丸かぶりしていないか。
Marketingが見るのは、市場の大きさ。
新規性で見るのは、自分の本がその市場の中で立つ角度。
同じKindleの本棚を見ても、見るレイヤーが違います。
そのうえで、新規性で問うのは、こうです。
「Kindleで検索したとき、同じテーマ・同じ目次・同じ切り口の本が、すでに並んでいないか」。
完全な新規である必要はありません。
同じテーマで本を出している人は、すでにたくさんいます。
（そしてそれは悪いことではありません。マーケットが存在するということですから。）
重要なのは、その中で「自分にしか出せない角度」があるかです。
英語学習でも、睡眠改善でも、副業でも、すでに似た角度の本がKindleに並んでいることはあります。
だから、同じ市場に入るなら、自分の体験と解釈で、どの角度をずらせるかを見る必要があります。
たとえば、英語学習というテーマで本を出すなら、Kindleで「英語学習」と検索すると、何千冊もの本が並びます。
その中で、「私しか書いていない角度」があるか。
「海外ドラマだけを使って3年で英語が話せるようになった話」とか、「英語が苦手なまま就職して、3年目で初めて海外案件を任された会社員の話」とか。
新規性は、テーマの新規性ではなく、角度の新規性で取りに行きます。
ここで重要な補足です。
ClaudeやChatGPTに「Kindleで似た本があるか調べて」と頼んでも、現在のKindle本棚を正確に見に行けるとは限りません。
AIの検索機能やAmazon側の仕様によって、取得できる情報には限界があります。
ですから、類書の確認は、基本的には自分でKindle検索を行い、目に入った本のタイトル、表紙、説明文、レビューの傾向をメモして、AIに渡すのが安全です。
AIには、検索そのものを丸投げするのではなく、自分が集めた類書メモを整理してもらう。
この使い方にしておくと、新規性の判断がかなり安定します。
書き始める前に、3行で確認する
書き始める前に、最後に改めて確認しましょう。
自分の体験と解釈は入っているか。（独自性）
読者が自分の状況に置き換えて使えるか。（再現性）
類書と同じ角度になっていないか。（新規性）
この3つに答えられるなら、Vはかなり通過に近づいています。
次の節では、私自身が3つの条件で議論して、止まる瞬間に何が起きたかを、価値設計部のClaudeとの会話ログから開いていきます。
5-4. Vで止まった時、何が起きていたか
第2章2-6で、NotebookLM続編を出さなかった話に軽く触れました。
ここでは、あの判断の内側を、もう一段開きます。
価値設計部のClaudeと、私が当時どう議論したか。
当時の議論の流れを、できるだけ生々しさが残る形で再構成して開きます。
NotebookLMという具体的なテーマで開いていますが、Vで止まる体験は、テーマを問わずに起きます。
英語学習でも、節約でも、子育てでも、3つの条件で議論すると、どこかで止まるテーマは必ずあります。
「これはAIに詳しい人だけの話」ではない、という前提を、先に置いておきます。
「業務効率」で書きたかった、けれど
書きたかったのは、「NotebookLMを使った業務効率化」のテーマでした。
前作の私のKindle書籍「いちばんやさしいNotebookLMの教科書」では、基本的な使い方を取り扱いました。
続編では、もう一段踏み込んで、業務効率化の文脈で深掘りしたい、と思っていたんです。
価値設計部のClaudeに、最初にこう投げました。
私：「NotebookLM続編で、業務効率化の角度で書きたいと思っています。
私の体験をベースに、独自性のある切り口を3つ案で出してください」
Claudeは3つの案を出してくれました。
「会議の議事録処理を自動化する」
「資料整理にNotebookLMを組み込む」
「リサーチ業務でAIに下調べを頼む」
というような案です。
私は、こう返しました。
私：「うーん、どれもありきたりです。前作の書籍で扱った範囲とほぼ被ります。
もう一段、私の体験から取り出せる独自性のある切り口はないですか？」
Claudeは、別の3案を出してきました。
「複数のNotebookLMを使い分けるワークフロー」
「個人のナレッジベースとして運用する方法」
「他のAIツールと組み合わせた業務設計」
のような案です。
私：「これも、Web記事に普通に書かれている話です。私の本として出す独自性が見えません。」
何度問い直しても、決定打が出なかった
ここから、議論は何往復もしました。
私が「もっと独自性のある角度を」と問い、Claudeが案を出し、私は、また「これだと、まだ既存の切り口から抜けていないです」と返しました。
これを何回も繰り返したんです。
外の材料も、相当集めました。
「YouTubeでは、NotebookLM活用の動画を100本近く集めました。」
第4章で書いた、Claude CodeとWhisperを組み合わせた文字起こしの方法も使い、寝ている間に動画内容をテキスト化しました。
朝に文字起こしを確認しながら、使えそうな観点を拾っていきました。
関連書籍も何冊か読みました。
Xで「NotebookLM」のキーワードで巡回もしました。
そのうえで、Claudeに「以下の材料を踏まえて、まだ誰も書いていない角度を出してください」と渡しました。
Claudeは、また案を出しました。
私は、また「ありきたりです」と返しました。
なぜか。
どの案も、「言われればそうだよね、すでにあるよね」という感じだったんです。
完全な未踏ではないけれど、「これは私だから書ける」と腹落ちするものではなかった。
厳密には、出てこなかったこともなかったんです。
新しい切り口の種は、いくつかありました。
ただ、それを私の本として出す独自性としてまでは捉えきれなかった。
「これ、NotebookLMでやる意味あるの？」が消えなかった
議論の途中で、私の中にずっと残っていた問いがありました。
「それ、ClaudeCoworkでやった方が楽じゃない？」
NotebookLMで業務効率化、という話を考えるたびに、自分の中でこの問いが鳴っていたんです。
同じ業務効率化を、Coworkを使った方が、もっと自然に、もっと幅広く、もっと楽にできる気がしていた。
Claudeに、この問いをぶつけました。
私：「NotebookLMで業務効率化、という切り口を考えるたびに、『それCoworkでやった方が楽じゃない？』という自分の中の問いに引っかかります。これ、どう思いますか？」
Claudeはこう答えました。
「鋭い問いだと思います。NotebookLMは元々、リサーチや学習用途に強いツールです。
業務全般の効率化を扱うなら、ご指摘の通り、Coworkのような業務自動化に特化したツールの方が、汎用性も再現性も高い可能性があります。
NotebookLMでしか書けない業務効率化の角度を立てるなら、『リサーチ／学習用途に絞った業務効率化』のように、ツールの強みに寄せた絞り込みが必要になりそうです。」
これを読んで、自分の中で何かが落ちました。
「リサーチ／学習用途に絞った業務効率化」を頭の中で組み立ててみても、自分の中で確信が持てなかったんです。
「効率化」とみんな言うけれど、私自身、NotebookLMを使ってリサーチや学習が本当に効率化できているか、と問われると、ちゃんと「はい」と言える自信がなかった。
「これ、参考書1冊買った方が早いんじゃないか」「Coworkで組んだ方が楽じゃないか」という問いを、自分の中で最後まで打ち消せなかったんです。
AIは案を出してくれる。でも最後の判断は自分が持つ
ここで、もう1つ気づいたことがありました。
AIに「もっと独自性のある角度を」と何度も問うと、AIは案を出し続けます。
「いや、これは私が書きたいわけじゃない」と叩くと、別の案を出してきます。
延々と続けられます。
AIは、私が「いいね」と言うと、その方向で深掘りしてくれます。
「ダメだね」と言うと、別の方向を試してくれます。
でも、「私が本当に書きたい独自性は何か」を、AIが代わりに見つけてくれるわけではない。
最後は、自分で担保するしかない。
3つの条件の評価をAIと議論しても、独自性の中身は、最終的に自分の中から取り出すものです。
AIは、議論相手として、整理や角度出しを手伝ってくれます。
でも、「自分にしか書けない解釈」が自分の中にあるかどうかは、自分しか判断できません。
念のため添えると、Claudeとの議論が無駄だった、ということではありません。
何度もやりとりする中で、自分1人で考えていたら気づけなかった観点や示唆を、Claudeはたくさん出してくれました。
ありきたりな案ばかり、というわけでもなかった。
AIを使った価値は、その部分では確かにありました。
ただ、それでも、3つの条件のクリアには至らなかったのです。
止めるという判断の重み
最後に、価値設計部のClaudeにこう問いました。
私：「ここまでの議論で、私の中に『この違和感がある以上、いま出すのは違う』という気持ちが残っています。
この違和感を超える反論はありますか？」
Claudeはこう答えました。
「現時点では、明確に反論できません。
NotebookLMでしか渡せない価値が、まだ十分に言語化されていないように見えます。」
それを読んで、私は最後に、自分で決めました。
私：「出さない、と決めます」
書ける状態にはあったので、書こうと思えば書けた本でした。
前作の読者からは、「ぜひ続編も書いてほしいです」という声も届いていました。
でも、Vで止まっているまま出してしまうと、読者に「この本は自分のために書かれている」と感じてもらいにくくなります。
前作で渡した価値を超えるものがない以上、続編を出しても「前作の方が良かった」と感じさせる可能性が高い。
それなら、もう一段、独自性が言語化できるまで待つ方が、本棚運営として筋の通る判断だと思いました。
これは、ある程度慣れてきたKindle作家ほど陥りやすい罠です。
怖いのは、書けないことではありません。
書こうと思えば、無理矢理にでも1冊書けてしまうことです。
書けるからこそ、Vを通過していないまま出版できてしまう。
だから、編集長として、自分で止める必要があります。
書かない判断も、編集長の仕事です。
このNotebookLM続編が、将来私の本棚に並ぶことがあれば、そのときは「Vを乗り越えられたんだな」と思って読んでいただければと思います。
NotebookLMという具体的なテーマで開いた話ですが、英語学習でも、節約でも、子育てでも、他のテーマでも同じことが言えます。
止まったテーマを、その時点で出さないと決められることが大事です。
そして、AIはあくまで議論相手であり、最後のクオリティは自分で担保するしかないこと。
これが、第5章のVの章で、特にお伝えしたいことです。
次の節では、第5章をまとめます。
5-5. 「書ける状態」と「出していい状態」は別物
第5章では、書く前の最後の判断ゲートであるV（Value Proposition）を扱ってきました。
最後に、この章で扱ってきたことを、簡単にまとめます。
第5章で整理してきたこと
5-1では、Vが書く前の最後の判断ゲートであること、そして書く前に1〜2行のテンプレで「この読者に、自分だから渡せる価値は、これです」と書き出せる状態を作る、という北極星の置き方をお伝えしました。
5-2では、AIに聞けば誰でも似たような答えにたどり着きやすい時代の前提の中で、土台の上に何を乗せるかで本の価値が決まる、という話をしました。
5-3では、「自分にしか書けない本」を独自性・再現性・新規性の3つの条件で見る、という整理を入れました。
それぞれの条件を、AIとの議論でどう確認していくかにも触れました。
5-4では、私自身がNotebookLM続編を出さなかったときの議論プロセスを、当時のやり取りを再構成する形で開きました。
AIとの議論で観点や示唆は出てくるけれど、最終的な独自性の中身は、自分の中から取り出すものでした。
「書ける状態」と「出していい状態」は別物
第5章のメッセージを1つだけ残せるとしたら、私はこれを伝えたいです。
「書ける状態」と「出していい状態」は、別物です。
私自身、書ける状態にある本は、何冊もあります。
マスが見えていて、市場性も確認できて、書くための素材も集まっている。
技術的には完成させることができる本たちです。
でも、その本を「出していい」かどうかは、別の話です。
読者に対して、自分だから渡せる価値があるか。
独自性・再現性・新規性の3つの条件が同時に立っているか。
ここに自信をもって答えられるまで、Vのゲートは閉まったままです。
これは、月50万円の本棚を、勘ではなく編集判断で動かしていくためのとても大切な考え方です。
ここで扱った独自性・再現性・新規性は、AIや出版に限らず、英語学習でも、節約でも、子育てでも、自分が読者に何を渡すかを問うすべてのテーマで使えます。
テーマを問わずに、Vのゲートを意識する習慣を作っていきましょう。
次の第6章では、Vを通過したテーマを、実際に原稿へ落とし込んでいく工程、Speed Writingを扱います。
書く前の判断が固まったら、ここから先は、できるだけ速く、品質を落とさずに本を出版していきます。
