7-1. 出版したあとに、ようやく分かることがある
第6章までで、Marketing・Targeting・Input・Value Proposition・Speed Writing、つまりMTIVSの5つを使って、1冊を出す仕組みは整いました。
ただ、本棚運営は、本を出した瞬間に終わるわけではありません。
むしろ、出版後に、ようやく見えてくることがあります。
思ったように読まれなかった本。
期待と違うレビューがついた本。
出す前は自信があったのに、数字が伸びなかった本。
これは、出版を続けている人なら、避けて通れない経験です。
私の本棚にも、そういう本が、何冊もあります。
出版後に見るのは、大きく3つです。
KDPの数字。
レビューや読者の反応。
そして、自分の中に残った違和感。
この3つを、感情ではなく、次の判断材料として見ていきます。
大事なのは、その結果を、どう受け取るか、です。
伸びなかった本を「自分には才能がないんだ」と受け取ると、そこで止まります。
次の1冊も、また勘で書くことになる。
そうではなく、伸びなかった本を「編集判断のどこかに、ズレがあった」というデータとして受け取る。
Mを読み違えたのか。
Tのシグナルがズレたのか。
Iが浅かったのか。
Vが足りなかったのか。
Sで、タイトルや本文の約束をそろえ切れなかったのか。
出したあとに、それを診断できるようになると、次の1冊の判断が、確実に良くなります。
良い判断を積み重ねた分だけ、読まれる本が本棚に増えていく確率は、上がります。
この章では、出版後に起きた失敗や違和感を、落ち込む材料ではなく、本棚を育てる学習データとして扱う方法を見ていきます。
MTIVSを、書く前だけでなく、出したあとにもう一度回す。
それが、この章のテーマです。
なお、この章で出す事例は、私のシリーズの都合で、AI関連の本が多くなります。
ただ、ここで扱う「失敗の診断」は、英語学習でも、節約でも、子育てでも、どんなテーマの本でも、同じように使えます。
失敗の中身そのものではなく、診断のやり方や観点を持ち帰って頂ければと思います。
7-2. 低評価レビューは、素手で読まない
出版後の答え合わせで、避けて通れないのが、レビューです。
ここでいう低評価レビューは、★1だけではありません。
★2や★3も含めて見ます。
むしろ、具体的な改善点は、★2〜★3のほうに書かれていることもあります。
白状すると、私は以前、★1のレビューを、あまり見ないようにしていた時期がありました。
ときどき、辛辣なコメントもあります。
読むと、やっぱり気分は下がる。
だから、薄目で、直視を避けていた時期がありました。
でも、それは違うな、と思い直して現在に至ります。
第4章では、レビューを『書く前のInput材料』として扱いました。
一方で本章では、レビューを『出版後の診断データ』として扱います。
同じレビューでも、使うタイミングが変わると、役割も変わります。
どちらにしても、具体的な不満が書かれたレビューから逃げていては、本棚運営は続きません。
かといって、★1の辛辣な部分を、そのまま正面から受け取ると、気分に引っ張られて、せっかくの改善のヒントまで見えなくなります。
だから、見ないのではなく、手袋をして向き合います。
素手で触ると痛いものでも、手袋をすれば扱える。
低評価レビューも同じです。
感情に直接触れる前に、改善データとして扱える形に変換してから読む。
ここでいう手袋は、「自分の人格」と「本棚の改善データ」を、分ける仕組みのことです。
私がやっているのは、こういう手順です。
まず、レビューを集めて、先にAIに一次処理してもらいます。
辛辣な表現や、著者本人を否定されたように感じる部分は、そのまま引用させず、改善の論点に翻訳してもらう。
感情のトゲを、先に落としてもらうイメージです。
そのうえで、翻訳された改善論点を読みます。
辛辣な表現に気分を持っていかれずに、改善のヒントを先に取り出してから、自分で向き合う。
順番を変えるだけで、レビューと、落ち着いて付き合えます。
最初にAIへ渡すお願いは、こんなプロンプトです。
「これから、私のKindle本についた低評価レビューを貼ります。
私はこのレビューを、感情的に読むためではなく、本棚運営の改善データとして扱います。
辛辣な表現や、著者本人を否定されたように感じる部分は、そのまま引用しないでください。
次の4つに翻訳してください。
1. 読者は、何を期待していたのか。
2. 実際に、何が不満だったのか。
3. タイトル・表紙・紹介文・本文の、どこで期待値のズレが生まれたのか。
4. M・T・I・V・Sのどこに関係する問題か。
市場、読者、材料、価値、出荷時の約束（タイトル・表紙・紹介文・本文）の、どこにズレがあったか。
辛辣な表現をそのまま強調せず、編集長として使える改善論点に翻訳してください。
そのうえで、私が原文を確認すべき箇所があれば、教えてください。」
このひと手間で、辛辣な表現に気分を持っていかれずに、改善のヒントだけを、落ち着いて拾えます。
そして、見るときの問いは、4つだけで足ります。
私は、この本で何を約束したのか。
読者は、何を期待したのか。
本文は、何を渡したのか。
そのズレは、次の本でどう減らせるのか。
この4つを見れば、十分です。
次の節からは、私自身が実際に外した本を、M・T・I・V・Sのどこでズレたのか、3つの事例で診断していきます。
このレビュー診断は、MTIVSの前提を理解しているチャットで行うと進めやすいです。
たとえば、執筆部で使った引き継ぎパックを新しいレビュー用チャットに読み込ませてから、低評価レビューを渡します。
そうすると、AIがM・T・I・V・Sのどこにズレがありそうかを、文脈込みで整理しやすくなります。
7-3. Vに自信があっても、MとTを飛ばすと外す
期待値との落差が、いちばん大きかった本の話から始めます。
タイトルは『ChatGPTで内定獲得！転職活動完全ガイド』。
この本がうまくいかなかったことは、これまでにも何度か書いてきました。
ただ、ここでもう一度持ち出すのは、失敗を蒸し返したいからではありません。
MTIVSの観点で見直すと、何がズレていたのかが、はっきり見えるからです。
同じ失敗でも、診断の解像度が変わると、次の判断に使える教訓に変わります。
「これはいける」と思った本が、いちばん外れた
この本を書く前、私は、けっこう自信がありました。
私は、元キャリアアドバイザーです。
転職のことなら、人より詳しいという自負がありました。
職務経歴書の書き方、面接の受け答え、内定の取り方。
語れることは、いくらでもある。
そこにChatGPTという新しい道具を掛け合わせれば、間違いなく刺さるはずだ、と。
ところが、出版してみると、この本は、ほとんど読まれませんでした。
同じ時期に、私はもう1冊、ChatGPTをテーマにした本を出していました。
noteの始め方をChatGPTで支援する、という本です。
こちらは、シリーズの中でも指折りに伸びました。
同じ著者。
同じ熱量。
同じChatGPTという掛け合わせ。
それなのに、片方は伸びて、片方は読まれない。
当時の私は、その差が、まったく説明できませんでした。
詳しいことと、読まれることは、別だった
今、MTIVの観点で見直すと、何がズレていたのかが、はっきりします。
私が飛ばしていたのは、MとTでした。
転職について詳しいこと──これはV、自分が出せる価値です。
ここには、確かに自信がありました。
でも、その価値が読まれる市場があるか（M）、その本を今すぐ必要としている読者がいるか（T）は、まったく別の話です。
しかも、ここでいうMとTは、もっと細かい粒度の話です。
私が見るべきだったMは、「転職という市場があるか」ではありませんでした。
転職で悩んでいる人が、Kindleの中で、ChatGPTを使った転職ノウハウを探しているか。
本当に見るべきだったのは、そこでした。
見るべきだったTも、「転職したい人がいるか」ではありません。
職務経歴書を書きたい人なのか。
面接の対策をしたい人なのか。
未経験の業界に移りたい人なのか。
30代以降で、キャリアに迷っている人なのか。
どの読者に向けるのかを、私は絞れていませんでした。
当時の私は、そもそもMやTという概念を持っていませんでした。
市場と読者を見ずに、「自分が詳しいから」という理由だけで、本を出していたわけです。
もっと手前で見落としていたこともあります。
そもそも、このターゲットは本当に存在するのか、です。
冷静に考えると、転職活動に必要なサポートの多くは、求職者側から見ると、転職エージェント経由で無料に近い形で受けられます。
職務経歴書の添削も、面接対策も、求人紹介も、エージェントが支援してくれることが多い。
そう考えると、読者の側に『わざわざChatGPTに相談しなければいけない理由』が、十分に立っていなかったのだと思います。
私は「ChatGPTで転職」という掛け合わせを思いついた時点で、刺さると思い込んでいました。
でも、それを必要とする読者が、具体的にどこにいるのか。
本当に、そのターゲットは存在するのか。
そこを、ほとんど確かめていませんでした。
一方、noteの本は違いました。
「ChatGPTを使って何か発信したい」という人は、当時すでに動き始めていた。
そのターゲットは、確実に存在していた。
詳しいこと（V）と、その本を必要とする読者が実際にいること（M・T）は、別。
今なら、なぜ私が書いた本が読まれなかったのか、しっかり説明できます。
詳しい分野だったからこそ、Iを飛ばしてしまった
もう1つ、見落としていたものがあります。
Input、つまり書く前の調査です。
私は、転職に詳しいという自負があったぶん、「自分は分かっている」と思い込んでいました。
だから、書く前に、「転職活動」について、改めて調べるという作業を、ほとんどしませんでした。
詳しい分野ほど、調べなくても書けてしまう。
でも、本来はここでInputをしていれば、気づけたことがあったはずなんです。
たとえば、第2章で触れた、スマートニュースで記事の具体性を確かめる手法。
あれを、書く前に「ChatGPTで転職」で試していれば、どうだったか。
おそらく、中身のある記事は、ほとんど出てこなかったはずです。
それを見ていれば、「この市場はまだ早い」ではなく、「そもそも、この市場は本当に存在するのか」という問いに、書く前にたどり着けたかもしれません。
詳しいからこそ、Inputを省いてしまう。
これは、専門性を持っている人ほど、ハマりやすい罠だと思います。
自分の知識を疑わないぶん、インプットが甘くなる。
私の場合、元キャリアアドバイザーという経験が、かえって足を引っ張ったとも言えます。
Mを、見ていませんでした。
Tを、絞れていませんでした。
そして、Iを、自分の過去の知識で代用してしまっていた。
詳しいという自信が、MもTもIも、まとめて飛ばさせてしまったわけです。
Vに自信がある時こそ、MとTに戻る
この失敗から私が学んだことは、非常にシンプルなことです。
Vに自信がある時こそ、いったんMとTに戻る。
「自分が詳しいから書ける」は、本を出す理由にはなりません。
詳しさは、あくまで自分の側の話です。
その価値を必要としている市場があるか、今それを探している読者がいるか。
そこを見てから、出版の有無を決めるべきです。
そして、自分が詳しいテーマほど、書く前のInputを省かない。
すでに知見があるからといって、Inputを省く理由にはなりません。
これは、どんなテーマでも同じだと思います。
英語学習でも、節約でも、子育てでも、自分が詳しいジャンルを持っている人ほど、起こりやすいことだと思います。
「私はこれを知っている」という自信が強いほど、市場と読者を見る目が、後回しになる。
詳しいことは、強みです。
でも、その強みは、市場と読者の上に置いて初めて、意味を成します。
次の節では、市場も読者もあったのに、別の理由で止めることを選んだ本の話をします。
出す前に止めるのではなく、出したあとに、止める判断です。
7-4. 市場があっても、Vが枯れたら止める
7-3は、市場と読者を見ずに外した話でした。
次は、その逆です。
ここでいう「Vが枯れる」とは、次に読者へ渡せる新しい価値が、自分の中から出てこなくなる状態です。
市場も読者もあったのに、止めた本の話をします。
2-4で、私は占い系の本を、本棚の中で「撤退寄りのジャンル」として位置づけたと説明しました。
AI×占いというテーマで、3冊出したシリーズです。
ここでは、そのあと編集長として、なぜ追加の出版を止めたのかに絞って、MTIVの観点から振り返ってみます。
市場はあった。読者もいた
占い系は、外したジャンルではありません。
むしろ、MもTもIも、これ以上ないほどそろっていました。
まず、市場が巨大でした（M）。
矢野経済研究所などの市場調査でも、占い関連サービスには一定以上の市場規模があることが示されています。
ただ、本章で大事なのは正確な市場規模そのものではありません。
AI×占いには、少なくとも『読者も市場も存在する』と判断できる材料があった、という点です。
ココナラには、AI占いの類似サービスが溢れ始め、Brainにも、AI占いのコンテンツが並び始めていた。
市場は、間違いなくありました。
読者も、はっきり見えていました（T）。
占いに興味があって、副業を始めてみたい人。
もっと具体的に言えば、育休中で、すきま時間に何かを始めたいママさん。
実際、私の周りだけでも、AI占いに興味を持つ子育て中の方が、十数人以上いました。
顔が浮かぶ読者がいた、という意味では、ターゲットはかなり具体的に見えていました。
情報も、取り切っていました（I）。
私は占いマーケットを知るために、ココナラで2万円ほど使って、自分で実際に占いを受けてみました。
どう売られ、どう届けられているのか。
そこまで調べていましたから、Inputも充実していました。
MもTもIも、そろっていた。
それでも、私はこのジャンルで追加の新刊を出すことをやめました。
私が次に渡せるV（価値）が枯れてしまった
3冊目を書き終えたあたりで、私は、自分の本に、引っかかりを感じ始めていました。
私の占い本の価値は、占いそのものの説明ではありませんでした。
占いを、AIでいかに効率的にやるか。
AIで鑑定書を、いかにクオリティ高く作るか。
そして、ココナラで、どう売上を作り始めるか。
読者に渡していたVは、本当はそこでした。
ところが、3冊目になると、その肝心の部分が、毎回ほとんど同じになっていきました。
AIで効率化して、鑑定書を作って、ココナラで売る。
その同じノウハウが、気づけば本の3割くらいを占めるようになっていた。
題材は、タロット、数秘術、星占いと、いくらでも枝分かれします。
でも、その枝の先で渡すVは、毎回同じものの焼き直しになっていく。
このまま続けると、読者に対して不誠実な本になってしまう。
そう感じました。
新しく渡せる価値が、湧いてこなくなる。
これが、Vが枯れる、ということでした。
ちなみに、私が「Vが枯れてきたな」と感じる時のサインは、だいたい3つあります。
1つ目は、既刊で書いた話を、別のテーマのふりをして、また書こうとしている時。
2つ目は、読者に起こせる変化が、前の本とほとんど同じになっている時。
3つ目は、新しい切り口があるわけではなく、題材だけを変えようとしている時。
この3つが重なってきたら、私は一度、手を止めます。
占いの3冊目は、まさに、この状態でした。
第5章では、書く前にVで止める話をしました。
骨子を作ってみても、自分にしか出せない価値が乗らない時は、書く前に止める。
7-4は、その出版後バージョンです。
出してみて、何冊か続けてみて、その途中で、次に渡せるVが見えなくなる。
書く前ではなく、出したあとに、Vが枯れていることに気づく。
数字を見て止めるのではありません。
自分が次に渡せる価値があるかどうかを見て、止める。
市場があるから続けるのではなく、自分のVがあるから続ける。
これが、私の中での停止判断の軸になっています。
撤退は、出した本を否定することではない
止めると決めたあと、私は、占いの3冊を消したりはしませんでした。
撤退というと、過去の本をなかったことにする、というイメージがあるかもしれません。
でも、私の言う撤退は、そうではありません。
これ以上、新しい本でこのジャンルにリソースを張らない、と決めるだけです。
すでに出した本は、そのまま本棚に置いておきます。
占いの3冊は、今でもロングテールとして、少しずつ読まれています。
それに、占いマーケットを調べて、シリーズ化の難しさを身をもって知ったこと自体が、他のジャンルの出版判断に活きています。
止めることは、損切りではなく、次にリソースを向け直すことです。
経済学に、機会費用という考え方があります。
あることに時間やお金を使うと、その同じ時間やお金で得られたはずの、別の成果を手放すことになる、という考え方です。
占いのシリーズを無理に続けると、その時間で書けたはずのAIやKindle出版関連の本に向けるリソースが不足することになる。
そんな風に考えて、私は、このシリーズの新刊を書くことをやめました。
続ける理由は、市場ではなく、自分が出せる価値に置く
この経験から学んだのは、出版を続ける判断軸です。
市場があるから続ける、だけでは足りない。
自分が読者に渡せる価値があるから出版する、続編を書く。
Vが枯れたら、市場が残っていても、止める。
これは、どんなテーマでも同じだと思っています。
英語学習でも、料理でも、副業でも、最初は書けることがたくさんあったのに、何冊か出すうちに「もう書くことがないな」と感じる瞬間が来ることがあります。
その時、市場がまだあるからと無理に続けると、だんだん中身が薄くなって、読者にもそれが伝わってしまう。
3冊出したから、もったいないから続ける、ではない。
次に渡せるVがあるかどうかで、続けるか止めるかを決める。
出したあとでも、止めるという判断は、編集長の正しい仕事の1つだと、私は思っています。
さて、次の節では、市場も当たっていて、価値もあったのに、タイトルで読者を間違えてしまった本の話をします。
7-5. タイトルは、出荷時の約束である
7-3は、市場と読者を見ずに外した話。
7-4は、市場はあったけれどVが枯れて止めた話でした。
7-5は、また少し違います。
市場も当たっていて、中身も悪くなかったのに、外した本の話です。
先に、TとSの関係を整理します。
タイトルの設計思想は、T（Targeting）と深く関わっています。
誰に届けるかを決めなければ、タイトルは決まりません。
ただし、今回の失敗は、本文の中身ではなく、出荷時に読者へ渡した『約束の言葉』で起きました。
だから、この事例ではS（Speed Writing／出荷）のズレとして診断します。
Tで設計した読者に、Sで正しい約束を渡せなかった。
そう捉えると、失敗の場所が見えやすくなります。
教科書は読まれて、ドリルは読まれなかった
この本のことは、前作のBrainの追記でも書きました。
タイトルの1語で、売上がここまで変わるのか、という話として。
ここでは、その続きを、MTIVSの診断として見ていきます。
まず、起きた事実だけ。
私は『ClaudeCodeいちばんやさしい教科書』という本を出して、これがよく読まれました。
その手応えのまま、2週間後に、続編として『ClaudeCode実践ドリル』を出しました。
同じテーマ、同じ著者、同じシリーズ風の表紙。
内容の濃さは、むしろドリルのほうが上だと、自分では思っていました。
それでも、2冊は、桁が変わるほどの差がつきました。
よく読まれたのは、教科書のほうでした。
「シンプルに、誠実に」と自分で言ってきたのに、タイトルでつまずいた。
これは、自分にとってかなり大きな学びでした。
中身（V）は、むしろ悪くなかった
ここが、この失敗の肝になる部分です。
中身が薄かったから読まれなかった、のではないと思っています。
むしろ、書き込んだのはドリルのほうです。
Mも、当たっていました。
Claude Codeに興味のある読者は、確かにいた。
『ClaudeCodeいちばんやさしい教科書』が読まれていたことが、その証拠です。
つまり、MもVも、大きく外してはいなかったんです。
それなのに、片方だけ、読まれなかった。
ズレは、もっと出口に近いところにありました。
「ドリル」という言葉は、私が届けたかったAI初心者には、少し重く見えました。
一方で、Claude Codeをしっかり使いこなしたい人には、かなり高い期待を持たせてしまった。
「できることを、体験ベースで見せる本」として作った中身と、「ドリル」という言葉が読者に持たせた期待が、ズレていたわけです。
中身を変えず、タイトルだけ変えてみた
そこで、私は1つだけ、実験をしました。
中身の本文は、まったく変えていません。
本当に、1文字も、です。
変えたのは、タイトルだけです。
『ドリル』をやめて、『Claude Codeでできること全部やってみた』に変えました。
そうしたら、数字が、はっきり動きました。
中身は同じなのに、タイトルを変えただけで、読まれ方が変わった。
これは、私にとって、かなり決定的な答え合わせでした。
前作のBrainでは、「ドリルという言葉が重かったのかもしれない」と、いくつかの仮説を並べて終わっていました。
中身を大きく変えず、タイトルを変えたあとに数字が動いたことで、『ドリルという言葉が重かった』という仮説の確度はかなり上がりました。
少なくとも、私の中では、タイトルが読者の期待値を大きく左右することを実感する出来事になりました。
ズレていたのは、出荷時の約束だった
MTIVSで見直すと、この失敗は、こう診断できます。
Mは当たっていた。
Vも悪くなかった。
Tで届けたい読者も、見えていた。
ズレたのは、Sの段階。
出荷の時に、タイトルという約束の言葉が、別の読者と別の期待を連れてきてしまった。
これは、第3章で書いた「タイトル・表紙・冒頭は、ターゲットへのシグナル」という話の、出版後の答え合わせでもあります。
シグナルが1つズレると、届く読者そのものが入れ替わる。
それを、数字で突きつけられた経験でした。
これは、AIや出版に限った話ではないと思います。
英語学習でも、料理でも、まったく同じ中身の本が、タイトル次第で、初心者に届くか、上級者に届くかが変わります。
中身を作る力と、その中身に正しい約束のラベルを貼る力は、別なんですよね。
Sは、速く書くことではなく、約束をそろえて出すこと
この経験から、私の中でのSの定義が、1つ深くなりました。
Sは、ただ速く書くこと、MTIVの内容を書き起こすことだけではありません。
出荷する時に、タイトル、表紙、紹介文、冒頭、そして本文の約束を、そろえて出すこと。
そこまでが、Sの仕事です。
どれだけ本文が良くても、出荷時の約束がズレていると、読者は違う期待を持って本を開きます。
そして、その期待との差で、満足度が決まってしまう。
第6章で「迷わず出荷する仕組み」としてSを組み立てたのは、ここまで含めての話でした。
そして、この失敗がくれた、いちばん実用的な教訓は、これです。
本が読まれなかった時、人は「中身が悪かった」「自分には才能がない」と思いがちです。
でも、本文を直す前に、まず出荷時の約束（タイトルや紹介文）を見直す。
タイトルや表紙が、届けたい読者に、正しい期待を抱かせているか。
そこを疑うだけで、直せる失敗が、実はあります。
次の節では、ここまでの3つの失敗を1枚に並べて、自分の本棚を診断する型として、まとめます。
7-6. 失敗を、本棚の学習データに変える
この章では、私が実際に外した本を、3つ見てきました。
並べてみると、同じ「外した」でも、ズレていた場所が、それぞれ違います。
3つの失敗は、3つの診断パターンだった
7-3は、転職の本でした。
Vには自信があったのに、そもそもその読者が実在するのかを確かめずに、MとT（ついでにIも）を飛ばして出版した。
自分はこの領域に詳しい、という驕りだけで走ってしまった失敗です。
7-4は、占いのシリーズでした。
市場も読者も情報もそろっていたのに、3冊目で、自分が次に提供できるVが枯れた。
市場が残っていても、渡せる価値がなくなったら止める、という判断でした。
7-5は、Claude Codeの本でした。
MもVも外していないのに、出荷の時に「ドリル」という言葉が、別の読者と別の期待を連れてきた。
Sのズレです。
3つとも、「読まれなかった」という結果は同じです。
でも、ズレていた場所は、M・Tだったり、Vだったり、Sだったりと、まったく違いました。
ここが、この章で渡したかった視点です。
失敗を「読まれなかった」で終わらせず、MTIVSのどこでズレたのかまで、分けて見る。
そうすると、次に直すべき場所が、見えてきます。
失敗は、才能のなさではなく、ズレの場所を教えてくれる
本が伸びないと、人はつい、こう思います。
「自分には才能がないんだ」「向いていないんだ」と。
私も、何度もそう思いました。
こうして診断の話をしている私も、新刊が静かなときは、今でも一度は凹みます。
それくらい、出版後の数字や反応は、書き手の感情を揺らします。
でも、MTIVSで切り分けてみると、たいていの失敗は、才能の有無ではなく、どこかの判断がズレていた可能性があるのだと、今なら分かります。
場合によっては、MとT、VとSのように、複数の場所が同時にズレていることもあります。
だからこそ、MTIVSで分けて見る価値があります。
市場を見ていなかったのか。
読者を絞れていなかったのか。
材料が足りていなかったのか。
渡せる価値が枯れていたのか。
出荷の約束がズレていたのか。
これは、自分を責める材料ではなく、次の判断を良くするためのデータです。
7-5でも書いた通り、本が読まれなかった時、すぐに中身を疑って書き直す前に、まず「どこがズレたのか」を診断する。
中身（V）は悪くなくて、出荷の言葉（S）を直すだけで変わることも、実際にあります。
失敗は、才能のなさを証明するものではありません。
編集判断の、どこにズレがあったのかを教えてくれる、データだと捉えましょう。
出版後に、もう一度MTIVSを回す
7-1で、出版後に見るのは3つ、という話をしました。
KDPの数字、読者の反応、自分の中に残った違和感。
その3つを、感情ではなく、MTIVSという物差しに通す。
それが、この章でやってきたことです。
書く前にMTIVを回して、1冊を出す。
出したあとに、もう一度MTIVSを回して、どこがズレたかを診断する。
その診断を、次の1冊の判断に持ち込む。
これを繰り返すほど、外す回数は、少しずつ減っていきます。
少なくとも、同じ場所で2回ズレることは、減っていく。
これは、AIや出版に限った話ではありません。
英語学習の本でも、子育ての本でも、副業の発信でも、「なぜ届かなかったのか」を診断して次に活かす、という流れは、まったく同じです。
診断の物差しを持っているかどうかで、失敗が、ただの痛い記憶で終わるのか、次を良くする材料になるのかが、変わります。
1冊ごとの成功も失敗も、本棚全体で見れば、すべて次の判断のための材料です。
出して、見て、診断して、また出す。
この運用を続けられる人が、長く本棚を育てていけるのだと、私は思っています。
次に直す場所を、問いで絞る
伸びなかった本を見た時、私はまず、4つだけ問い直します。
読者は、本当にそこにいたのか。
これは、M と T の問いです。
必要な材料を、自分の知識だけで代用していなかったか。
これは、I の問いです。
いまの自分が、次に渡せる価値はあったのか。
これは、V の問いです。
出荷時の約束は、本文とそろっていたのか。
これは、S の問いです。
ここまでが、MTIVSという物差しで1冊を出し、出したあとに振り返るまでの、本棚運営の基本サイクルです。
次の「さいごに」では、この本棚運営を続けた先に、何があるのか。
私がこのBrainを通して、本当にお伝えしたかったことを書きます。
