ちいつる

知る

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AIの開発の幅を広げるリファレンスと、AIに指示を出すための気づき。読んで、確かめて、また作る。

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リファレンス 20気づき 15

リファレンス

20
  • A-01リファレンス

    Web演出の技法カタログ

    スクロール・背景・ホバー演出の技術選択肢と使い所を静的リファレンス化する。

  • A-02リファレンス

    UIコンポーネント組み合わせ辞典

    部品単体ではなく「組み合わせ方」を辞典化し、体験パターンとして提示する。

  • A-03リファレンス

    動画制作の音周りリファレンス

    音声統合の実装パターンと、フリー音源・合成音声という選択肢の存在を示す。

  • A-04リファレンス

    モンテカルロ法 実装ガイド

    資産形成シミュレーションの裏側にある計算根拠を、実装コード付きで公開する。

  • A-05リファレンス

    金融工学のグリークス応用

    デルタ〜ローの意味と計算式に加え、シミュレーションゲームへの組込み例まで広げる。

  • A-06リファレンス

    物理演算の実装ロジック

    重力・衝突・バネ等の計算式と、アプリ・ゲームへの組込み例をセットで示す。

  • A-07リファレンス

    サウンドデザイン実装ガイド

    音声ファイルなしで効果音・BGMをコード合成する手法をリファレンス化する。

  • A-08リファレンス

    3D/WebGLインタラクション実装パターン

    操作可能キャラや街のプロシージャル生成など、Three.js実装の型を示す。

  • A-09リファレンス

    データ可視化・チャート設計ガイド

    形式選定から配色・インタラクションまでの設計判断を一貫して示す。

  • A-10リファレンス

    乱数・確率生成の設計

    おみくじ・ルーレット・チーム分けの裏側にある公平性の設計思想を明かす。

  • A-11リファレンス

    暗号化・エンコーディングの実装

    仕組みの解説と、機密データをローカル処理に留める設計思想をセットで扱う。

  • A-12リファレンス

    複利・金利計算の実装パターン

    ローン・積立・為替計算の数式と、実務で踏みがちな誤差の落とし穴を示す。

  • A-13リファレンス

    統計・偏差値・IQスコアリングの実装

    診断ロジックの計算式と、信頼性・妥当性の担保という論点まで踏み込む。

  • A-14リファレンス

    QR/バーコード生成アルゴリズム

    符号化・誤り訂正の仕組みから、読み取り精度を上げる設計まで。

  • A-15リファレンス

    心理学理論の系譜と応用マップ

    計算式ではなく理論そのもの。何が廃れ、何が生き残ってきたかを扱う。

  • A-16リファレンス

    物語構成・シナリオ技法カタログ

    小説・ノベル・シナリオの構成技法を、AIが下書きを磨く際の参照先として整理する。

  • A-17リファレンス

    金融商品の理論体系

    効率的フロンティア・イールドカーブ・キャッシュフロー評価など、既存の金融教材群を支える理論を独立させて厚みを持たせる。

  • A-18リファレンス

    音楽理論とBGM構成の作法

    「鳴らし方」ではなく「作り方」。外部音源に頼らず自己完結する前提で理論を扱う。

  • A-19リファレンス

    行動経済学とUI実装への応用

    GA/GTM分析やLPのコピーが「なぜ効くか」の理論的裏付け。UI実装のパターンとセットで示す。

  • A-20リファレンス

    訪問者分析基盤の実装リファレンス

    GA4/GTMを軸に、計測設計からファネル分析までの実装パターンを扱う。

気づき

15
  • B-01気づき

    運動×食事×睡眠×メンタルの統合管理という気づき

    アプリごとに分断されがちな4領域を、AIに一体で計画させる発想を示す。

  • B-02気づき

    ゲーム開発の「ついやってしまう」工夫

    無意識に感じている面白さの仕掛けを、指示に使える言葉に変換する。

  • B-03気づき

    デザインのCSS/JS/Three.js/Canvas組み合わせの気づき

    何が使われているかを見分けられて初めて、指示の解像度が上がるという発想。

  • B-04気づき

    お金の管理をAIに頼む切り口

    「つけるだけ」で終わる家計簿から、相談相手としてのAI活用へ。

  • B-05気づき

    学習計画をAIに立ててもらう気づき

    分散学習・想起練習という存在を知ることが、指示の第一歩になる。

  • B-06気づき

    旅行計画をAIに頼む気づき

    動線・予算・現地事情という3つの軸を先に押さえてから相談する。

  • B-07気づき

    キャリア相談でAIに何を聞くべきかの気づき

    棚卸し・交渉・方向づけを、壁打ち相手としてのAIにどう投げるか。

  • B-08気づき

    資料作成・プレゼンでAIに頼む前の構成の型

    型を知っているかどうかで、AIへの指示の質がまるごと変わる。

  • B-09気づき

    写真・動画編集でAIに頼む前に知っておくべき技法

    構図・色調・テンポという言葉を持つだけで、要望が具体的になる。

  • B-10気づき

    住宅購入・ライフイベント計画でAIに相談する切り口

    与件と変数を切り分けられれば、AIとの試算の壁打ちが具体的になる。

  • B-11気づき

    コピー×デザインでLPをつくる気づき

    「何が使われているか」の先にある、「何を訴求するか」の気づき。行動経済学を土台に置く。

  • B-12気づき

    物語を面白くするための気づき

    技法を知っているだけでは面白くならない。「なぜ読者が先を読みたくなるか」を言語化する。

  • B-13気づき

    金融商品を選ぶ前に知っておきたい気づき

    理論を知る前に、そもそも何を比較すべきかという視点を持つ。

  • B-14気づき

    音楽・BGMが与える印象をコントロールする気づき

    理論を知る前に、「この場面にどんな音が合うか」を言葉にできることが指示の第一歩。

  • B-15気づき

    データを見る前に仮説を持つという気づき

    分析基盤を導入する前に、ペルソナと仮説がなければ数字は読めないという視点。