同じAIなのに、答えが浅い人と深い人の違い

同じAIなのに、答えが浅い人と深い人の違い

どうも、Kazuです。

AIに聞くと、それっぽい答えは返ってくる。

でも、読み終わったあとに思うんです。

「で、うちの場合は何をすればいいの？」

この状態で止まっている人は多いです。

ChatGPTも使っている。

Claudeも触っている。

プロンプトも、前よりは上手くなった。

なのに、返ってくる答えが浅い。

一般論っぽい。

自分の事業に刺さってこない。

で、結局、自分で考え直す。

これ、AIの性能だけの問題ではありません。

AIが、あなたの事業の前提を読めていない可能性が高いです。

毎回、初対面のAIに相談している

たとえば、初対面のコンサルに相談するとします。

あなたの売上を知らない。

商品も知らない。

過去に何を試したかも知らない。

どのお客さんを増やしたいのかも知らない。

どんな売り方はしたくないのかも知らない。

その相手に、いきなりこう聞く。

「来月、何をすればいいですか？」

まあ、返ってくるのは一般論になりますよね。

ターゲットを明確にしましょう。

顧客の悩みに寄り添いましょう。

SNSを活用しましょう。

正しい。

でも、動けない。

AIでも同じです。

毎回その場で質問しているだけだと、AIはあなたの事業を知りません。

だから、どれだけ賢いAIを使っても、返ってくる答えは浅くなります。

AIが弱いのではなく、AIに渡している前提が薄い。

ここを見落としている人が多いです。

同じ質問でも、前提があると答えは変わる

たとえば、AIにこう聞いたとします。

「来月、何を発信すればいいですか？」

事業情報がないAIなら、こう返します。

まあ、正しいです。

でも、これを読んでも手は動きません。

一方で、AIが事業の前提を読める状態なら、答えは変わります。

同じAIです。

同じ質問です。

でも、答えの深さが変わる。

違いは、AIの気分ではありません。

AIが読める判断材料の量です。

AIに渡すのは、数字だけではない

もちろん、売上や広告や在庫の数字は大事です。

数字がないと、AIは現場を見られません。

でも、数字だけではまだ足りません。

なぜその商品を残しているのか。

なぜその施策をやめたのか。

どんなお客さんを増やしたいのか。

どんな売り方はしたくないのか。

過去にどの判断で失敗したのか。

こういうものも、AIの答えに影響します。

僕はこれを、判断の前提だと思っています。

判断の前提がないと、AIの提案はきれいでも、どこか他人事になります。

売上を伸ばしましょう。

発信しましょう。

広告を改善しましょう。

どれも間違っていない。

でも、あなたが先月それをやめた理由をAIが知らなければ、また同じ提案をしてきます。

AIに何度も同じ前提を説明しているなら、その時間はかなりもったいないです。

記憶の保管庫は、AIが毎回読める場所

ここで必要になるのが、記憶の保管庫です。

僕が言う記憶の保管庫は、AIが勝手に全部を覚える場所ではありません。

事業の情報や判断の記録を置いておき、必要なときにAIが毎回読める場所です。

Obsidian（メモアプリ）でもいい。

Notion（情報整理ツール）でもいい。

最初はGoogleドキュメントでもいいです。

大事なのは、チャットで話して終わりにしないこと。

今日決めたこと。

迷ったこと。

やめたこと。

なぜ、その判断をしたのか。

こういう情報を残しておく。

すると、AIが答えるときに使える材料が増えます。

AIそのものが勝手に別物へ育つ、という話ではありません。

AIが毎回読める前提を、こちらで残していく。

これが、浅い答えから抜けるための土台です。

僕自身も、AIの答えが変わってきた

僕自身も、最初はAIに何を聞けばいいか分かりませんでした。

その場で質問する。

それっぽい答えが返る。

でも、事業は前に進まない。

この繰り返しでした。

変わったのは、日報、判断、商品設計、数字、迷っていることを残し始めてからです。

AIの答えが急に魔法みたいになったわけではありません。

僕の事業の前提を、AIが読めるようになっただけです。

すると、悩みの種類が変わりました。

「何をやればいいか分からない」

から、

「やることが見えすぎるから、優先順位を決めたい」

に変わったんです。

あれもできる。

これも試せる。

この導線も改善できる。

この商品設計も変えられる。

実際、そこから新しい企画や商品設計につながったものもあります。

もちろん、AIが全部を勝手に収益化してくれるわけではありません。

でも、見えていなかった選択肢が見えるようになる。

ここはかなり大きいです。

情報を置くだけでは、まだ弱い

ただし、ここで勘違いしてほしくないことがあります。

情報を置くだけでは、事業は変わりません。

どの情報を、どの業務で使うのか。

ここまで決める必要があります。

発信に使うのか。

広告判断に使うのか。

商品設計に使うのか。

問い合わせ対応に使うのか。

数字の確認に使うのか。

ここが曖昧なままだと、記録だけ増えていきます。

ファイルは増える。

メモも増える。

でも、現場は動かない。

これでは意味がありません。

記憶の保管庫は、作って終わりではないです。

使う業務まで決めて、初めて事業の中で動き始めます。

まず残すものは3つでいい

最初から完璧な仕組みを作る必要はありません。

まずは3つでいいです。

今日決めたこと。

今日迷ったこと。

今日やめたこと。

これだけでも、AIに渡せる前提は増えます。

特に「やめたこと」は残した方がいいです。

なぜなら、AIは放っておくと、また同じ案を出してくるからです。

前にやって失敗した施策。

今はやらないと決めた商品。

お客さんに合わなかった売り方。

そういうものを残しておくと、AIの提案が少しずつ現実に寄ってきます。

毎回ゼロから説明するより、読める場所に置いておいた方が、ずっと楽じゃないですか。

一般論をもらうより、自分の事業の前提で返ってくる方が、ずっと早くないですか。

AIを学び直すより、まず判断の前提を残す方が、先じゃないですか。

もし今、AIに聞いても浅い答えしか返ってこないなら、AIが弱いからではないかもしれません。

あなたの事業の前提を、まだ読めていないだけかもしれません。

この続きでは、

事業の記憶をどう整理するか。

AIに何を読ませるか。

最初にどの業務へ使うか。

ここを無料動画で話しています。

追伸

最近、AIに聞く前に、先にメモを残すようになりました。

今日考えたこと。

今日迷ったこと。

今日やらないと決めたこと。

これを残してからAIに聞くと、頭の中の散らかり方が少し変わります。

まあ、油断すると僕もすぐ新しいツールを触りたくなります(笑)

でも、ツールを増やす前に、まず前提を残す。

ここを忘れないようにしています。