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凱ラボ|IT歴30年のAI活用×Kindle出版
@guy_labo_7DBM
創業:凱ビズ・オンライン合同会社 オンラインスクール「凱ラボ」運営 生成AI×Kindle出版 知識・経験を資産コンテンツへ変換。 人生の主導権を取り戻せ。 |IT業界30年 |Kindle書籍出版 note▶
執筆書籍はリンクから
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凱ラボ|IT歴30年のAI活用×Kindle出版
@guy_labo_7DBM
3 months ago
電子書籍は、「作家」だけのものではありません。 自分の知識・経験・ノウハウを、 “資産コンテンツ”に変える手段です。 ただし、Kindle出版は作って終わりでは売れません。 大切なのは、 ・何を本にするか ・どう出版するか ・誰に届けるか ・Xでどう読者と出会うか ここまで設計することです。 そこで今回、公式LINE登録者限定で ・「電子書籍の作り方」 ・「Kindle出版後にXで読者へ届ける導線設計」 をまとめた無料マニュアルを配布しています。 ▼マニュアルでわかること 第1部:電子書籍の作り方 ・Kindle出版の始め方 ・KDPアカウント登録方法 ・売れるタイトルと表紙の考え方 ・ChatGPTを使った目次・本文作成 ・出版申請から公開までの流れ 第2部:Xで読者に届ける拡販戦略 ・Kindle出版後に売上が発生しない理由 ・Xアルゴリズムを踏まえた発信設計 ・Kindle書籍を届けるプロフィール設計 ・固定ポストとLINE導線の作り方 ・7日間で始めるKindle拡販投稿プラン 電子書籍を作るだけで終わらせず、必要としている読者に届けたい方は、下記から無料で受け取ってください。 ▼無料プレゼントはこちら https://t.co/4QQarzZADP
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24 days ago
努力は没頭には勝てない🤝
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3 months ago
今日も最高の1日にしましょう
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3 months ago
noteでも様々なコンテンツを紹介中! https://t.co/KgRlfWAmvD
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3 months ago
電子書籍は、「作家」だけのものではありません。 自分の知識・経験・ノウハウを、 “資産コンテンツ”に変える手段です。 た��し、Kindle出版は作って終わりでは売れません。 大切なのは、 ・何を本にするか ・どう出版するか ・誰に届けるか ・Xでどう読者と出会うか ここまで設計することです。 そこで今回、公式LINE登録者限定で ・「電子書籍の作り方」 ・「Kindle出版後にXで読者へ届ける導線設計」 をまとめた無料マニュアルを配布しています。 ▼マニュアルでわかること 第1部:電子書籍の作り方 ・Kindle出版の始め方 ・KDPアカウント登録方法 ・売れるタイトルと表紙の考え方 ・ChatGPTを使った目次・本文作成 ・出版申請から公開までの流れ 第2部:Xで読者に届ける拡販戦略 ・Kindle出版後に売上が発生しない理由 ・Xアルゴリズムを踏まえた発信設計 ・Kindle書籍を届けるプロフィール設計 ・固定ポストとLINE導線の作り方 ・7日間で始めるKindle拡販投��プラン 電子書籍を作るだけで終わらせず、必要としている読者に届けたい方は、下記から無料で受け取ってください。 ▼無料プレゼントはこちら https://t.co/4QQarzZADP
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3 months ago
「努力が足りない」ではなく、“積み上がらない努力”をしてる人が多い。 例えば会社員。 毎日、 ・会議 ・チャット返信 ・資料修正 ・上司対応 で1日が終わる。 でも、翌月に何も残ってない。 一方で、 ・実務経験を言語化する ・失敗を因果分解する ・知識を整理する ・ノウハウを構造化する これは未来に積み上がる。 実際、市場価値が上がる人は、 「頑張ってる人」じゃない。 “資産化される努力”をしてる人。 ここを理解してないと、 永遠に「労働の延長線」で消耗する。
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@guy_labo_7DBM
3 months ago
行動が止まる理由は、気合いが足りないからじゃない。 “始めるハードル”が高すぎるだけ。 5秒で始められる仕組みを作ろう。
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@guy_labo_7DBM
3 months ago
継続のコツは「負荷を下げること」。 最初から完璧にやろうとすると折れます。 小さく、軽く、短く。 その積み重ねが最強です。
guy_labo_7DBM
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凱ラボ|IT歴30年のAI活用×Kindle出版
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3 months ago
「AIを学ばないと危険」より先に、“自分の経験を説明できない方が危険”です。 例えば営業。 私自身、営業支援のデータ分析に入った時、最初に感じたのは、 「頑張ってるのに、なぜ成果がバラつくのか誰も説明できない」という違和感でした。 だから、 ・なぜ案件化したのか ・なぜ失注したのか ・どの行動が差を生んだのか を可視化した。 すると、感覚だったものが、再現可能になった。 AI時代って、知識量の勝負じゃない。 “経験を構造化できる人”が強い。 ここを理解して��いと、AIを使っても、「薄い一般論」しか出せなくなる。
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凱ラボ|IT歴30年のAI活用×Kindle出版
@guy_labo_7DBM
3 months ago
Kindleが書けない人ほど、「得意なこと」を探し続けてしまう。 でも実際は、 ・過去に悩んだこと ・遠回りしたこと ・失敗したこと ・違和感を持ったこと の方が、圧倒的に“本人感”が出ます。 なぜなら、知識だけの文章はAIでも作れるから。 でも、 「なぜ悩んだのか」 「どこで止まったのか」 「何を変えて前に進めたのか」 は、その人の経験にしか出せない。 だから、“得意”より“通ってきた道”をテーマにした方がいい。 実際、読まれるnoteやKindleは、完璧な成功者の話より、「過程」がある人の方が共感される。 特に今は、ノウハウ過多の時代。 だからこそ、「この人は本当に通ってきたんだ」というリアリティが、一番強い差別化になりま���。
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@guy_labo_7DBM
4 months ago
「やってみたい」で終わるのか、「やってみた」にできるかで、人生の選択肢は大きく変わります。後悔のない選択をしたいと思っています。
guy_labo_7DBM
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凱ラボ|IT歴30年のAI活用×Kindle出版
@guy_labo_7DBM
4 months ago
習慣化のコツはひとつだけ。 「時間を決めて、淡々とやる」。 やる気があってもなくても、 決めた時間に“机に座る”だけで続きます。 仕組み化された努力は強い。
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凱ラボ|IT歴30年のAI活用×Kindle出版
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4 months ago
短期で稼げる話ほど、長期では残らない。
凱ラボ|IT歴30年のAI活用×Kindle出版
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3 months ago
経験は無駄になりません。 言葉にすると価値になります。
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3 months ago
「時間がない」は、かなり危険なサインです。 なぜなら、忙しい人ほど、“思考整理”が止まるから。 私も以前、複数案件を同時に回してた時期、 毎日、対応だけで終わってました。 でもある時、かなり違和感があった。 「この働き方、何年続けても、知識が残らないな」って。 だから途中から、 ・失敗理由 ・改善内容 ・現場課題 ・顧客反応 を、毎回メモするようにした。 すると、点だった経験が、線になり始めた。 忙しい人ほど、「処理量」じゃなく、“何を蓄積したか”を見た方がいい。 ここで、5年後が変わります。
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@guy_labo_7DBM
3 months ago
「仕事ができる人」と、“市場価値が高い人”は、別です。 ここ、かなり誤解されてます。 例えば会社員。 ・頼まれた仕事が早い ・調整がうまい ・真面目 ・責任感がある もちろん大事。 でも、それだけだと、 “社内で便利な人” で終わることがある。 一方で、市場価値が上がる人は、 ・なぜ成果が出た? ・なぜ失敗した? ・なぜ改善した? を、言語化できる。 私も、データ分析支援や業務改善をやる中で、 「優秀なのに、説明できない人」を何人も見てきました。 逆に、説明できる人は強い。 なぜなら、 ・教育 ・改善 ・提案 ・発信 ・AI活用 全部に転用できるから。 今後の時代、必要なのは、 “頑張った経験” ではなく、「再利用できる経験」です。
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