どうも、Kazuです。
最近、SNSでこういう声をよく見かけます。
Claude Codeは長期プロジェクトで使えない。
Codexはハルシネーションが多い。
AIは仕事に使えない。
有料プランを下げました。
解約しました。
こういう投稿を見るたびに、僕はずっと違和感がありました。
僕の体感とは、正直かなり違うからです。
僕はClaudeもCodexも毎日使っています。
むしろ、使えば使うほど手放せなくなっています。
仕事の進め方も変わった。
考え方も変わった。
毎日のタスクも変わった。
事業のアイデアも、どんどん出るようになった。
同じAIを使っているはずなのに、なぜここまで受け取り方が違うのか。
最近、その理由がかなり見えてきました。
AIが使えないのではなく、AIに事業を見せていない。
ここで止まっている人が、かなり多いです。
ハルシネーションは、もっともらしいズレです
先に、ハルシネーションの話をします。
難しく聞こえますが、分かりやすく言うと、AIがそれっぽい嘘やズレた答えを自信ありげに返してくることです。
存在しない事実を、知っているかのように話す。
実際の状況と違うのに、きれいな答えとして返してくる。
長期プロジェクトでは、これがかなり危ないです。
前に決めたこととズレる。
今の状況と合わない提案を出す。
過去の判断を踏まえていない。
やらないと決めたことを、また提案してくる。
こうなると、たしかに疲れます。
「やっぱりAIは仕事に使えない」と思うのも分かります。
でも、ここで一度考えた方がいいです。
なぜAIは、その事業についてズレた答えを出すのか。
答えはシンプルで、AIがその事業を知らないからです。
AIを検索窓のまま使っていないか
多くの人は、AIを使っていると言いながら、実際には検索窓の延長で使っています。
この文章を作って。
このコードを書いて。
この企画を考えて。
この商品、どう売ればいい？
うちの事業、どうしたらいい？
こうやって、その場その場で聞く。
もちろん、答えは返ってきます。
でもAI側からすると、毎回ほぼ初対面です。
売上の流れを知らない。
過去に何をやったか知らない。
何がうまくいって、何が失敗したか知らない。
どの施策をやめたのかも知らない。
今どこで詰まっているのかも知らない。
そんな状態で「どうすればいいですか」と聞いても、返ってくるのは一般論です。
SNSを頑張りましょう。
導線を改善しましょう。
顧客の悩みに寄り添いましょう。
優先順位を決めましょう。
正しいです。
でも、動けない。
なぜなら、その事業の前提が入っていないからです。
AIに詳しいことと、AIで仕事を変えることは別です
ここで、僕がずっと感じていた違和感の正体が分かりました。
AIに詳しそうに話していても、AIを事業に入れていない人はかなり多い。
新しいモデルの話はできる。
プロンプトの話もできる。
ClaudeとCodexの違いも語れる。
どのAIが賢いかも語れる。
でも、自分の事業の数字をAIに渡していない。
日報も残していない。
過去の判断も渡していない。
売上や導線やお客さんの声も見せていない。
これだと、AIを触っているようで、事業では使えていません。
専門用語をまとっているだけで、現場は何も変わっていない。
ここを混同すると危ないです。
AIについて語れることと、AIを仕事の中に入れていることは別です。
AIを語っているだけなのに、AIを使えている気になってしまう。
でも、事業は何も変わっていない。
この状態で「AIは使えない」と決めてしまうのは、かなりもったいないです。
変化が早い人は、AIの知識が多い人ではない
AI顧問でサポートしている方を見ていると、早い方は1ヶ月ほどでAIの使い方がかなり変わります。
最初は、何を聞けばいいか分からない。
どの業務に使えばいいか分からない。
AIに何を渡せばいいか分からない。
そういう状態から始まることもあります。
でも、日報を残す。
数字を渡す。
業務を分解する。
判断の理由を残す。
AIに毎回読ませる。
ここを一緒に整えていくと、AIとの会話が変わります。
単発の質問ではなく、自分の事業を前提にした相談になる。
すると、業務の整理も進む。
毎日のタスクも見える。
何をAIに渡せるかも分かる。
事業の回し方そのものが変わっていく。
ここで、はっきり分かりました。
変化が早い人は、AIの知識が多い人ではなく、自分の事業をAIに渡すのが早い人です。
僕がAIを使う前にやっていること
僕がClaudeやCodexを使うときは、いきなり質問しません。
先に、事業の情報を渡します。
日報。
作業ログ。
売上の数字。
公開した記事。
Xの投稿。
メルマガ。
LINE。
クライアントとのZoom記録。
過去に迷った判断。
やめた施策。
うまくいった導線。
反応があった言葉。
今月の目標。
今日やるタスク。
こういうものを、AIが読める状態にしています。
僕が普段から言っている、自分の情報、事業の情報をAIに渡すというのは、まさにこれです。
AIに相談する前に、AIが事業の前提を読める状態を作っている。
だから、同じClaudeを使っても、同じCodexを使っても、返ってくる答えが変わります。
AIが急に別物になったわけではありません。
AIが見ている材料が違うだけです。
同じAIなのに、答えが変わる理由
たとえば、何も渡していないAIにこう聞いたとします。
「今月、何を優先すべきですか？」
たぶん、一般論が返ってきます。
売上向上のために集客を強化しましょう。
既存顧客へのフォローをしましょう。
SNS発信を増やしましょう。
業務効率化を進めましょう。
まあ、正しいです。
でも、これを見ても動けません。
一方で、AIがこういう情報を読める状態だったらどうでしょう。
今月の売上。
先月の反応。
公開した記事。
予約投稿の状況。
個別相談の件数。
成約した商品。
止まっているタスク。
直近のZoomで出た悩み。
ここまで渡した上で聞くと、答えは変わります。
今は記事を増やすより、反応者を個別診断へ送る方が優先です。
このテーマはAOP教育につながるので、Xに分解して予約しましょう。
この記事は資産化できますが、即効性は低いので、LINE配信も同時に必要です。
こういう答えに変わります。
これが、AIに事業を見せるということです。
長期プロジェクトほど、記憶がないAIはズレる
短い作業なら、AIはその場の指示だけでも動きます。
文章を整える。
タイトルを出す。
コードを一部直す。
表を作る。
要約する。
このくらいなら、単発でも十分使えます。
でも、長期プロジェクトになると話が変わります。
なぜその方針になったのか。
前回何を捨てたのか。
どの表現は使わないのか。
どの商品へつなげたいのか。
どの読者に向けているのか。
どの導線はすでに使っているのか。
どのタスクは完了しているのか。
今月の売上目標に対して何が足りないのか。
こういう前提がないと、AIはズレます。
毎回、その場だけで答えるからです。
長期プロジェクトでAIが破綻する原因は、AIの性能だけではなく、読ませる前提の不足です。
プロンプトより先に、渡す情報を変える
多くの人は、AIの答えが浅いとプロンプトを直そうとします。
もっと詳しく聞こう。
命令文を変えよう。
役割を与えよう。
テンプレートを使おう。
プロンプト集を買おう。
もちろん、それも無意味ではありません。
でも、順番が違います。
AIに何も見せていないまま、プロンプトだけ磨いても限界があります。
まず必要なのは、AIが事業の前提を読める状態を作ること。
僕はこれを、記憶の保管庫と呼んでいます。
AIが勝手に覚えるという意味ではありません。
必要なときに、AIが日報、数字、判断、過去の施策、事業の前提を読める状態にしておく。
プロンプトを増やす前に、AIへ渡す情報を増やす。
ここを変えるだけで、AIとの会話はかなり変わります。
難しい言葉を知っている人より、動かしている人の方が強い
SNSでAIに詳しそうに語っている人を見て、自分はまだまだだと思う必要はありません。
新しいモデル名を知っている。
プロンプト用語を知っている。
難しい言葉でAIを語れる。
それだけで、AIを事業に入れられているわけではありません。
大事なのは、自分の仕事をAIに渡しているか。
日々の判断を残しているか。
事業の数字をAIに見せているか。
実際に業務が変わっているか。
ここです。
AIを語れる人より、AIで自分の仕事を1つでも変えている人の方が強いです。
これは、本当にそう思います。
今日からやるなら、まず3つでいい
いきなり全部を整える必要はありません。
まずは、AIが読める場所にこの3つを残してください。
1. 今日やったこと
2. 今日決めたこと
3. 次に迷っていること
これだけでも変わります。
余裕があれば、売上の数字、反応があった投稿、やめた施策、失敗した理由、次に試したいことも残す。
それを毎日AIに渡していく。
すると、AIとの会話が変わります。
昨日の延長で話せるようになる。
先週の判断を踏まえて提案してくれる。
今月の流れを見て優先順位を出してくれる。
ここまで来ると、AIはただの便利ツールではなくなります。
事業を一緒に進める相手になります。
AIに質問する前に、事業を見せる
これからAIを使う人は、さらに増えます。
Claudeも使う。
Codexも使う。
ChatGPTも使う。
新しいツールもどんどん出ます。
でも、差がつくのはツールではありません。
AIに何を見せているかです。
事業の前提を見せているか。
数字を見せているか。
判断履歴を見せているか。
迷いを見せているか。
やめた理由を見せているか。
ここで差がつきます。
ClaudeやCodexが使えないんじゃない。
AIに事業を見せていないだけ。
ここに気づくと、AIの使い方はかなり変わります。
この続きでは、AIに事業を見せるとは何か。
記憶の保管庫をどう考えるか。
どの業務からAIに渡すか。
ここを無料動画で話しています。
追伸
AIがズレるたびに、AIを責めたくなる気持ちは分かります。
でも、見せている材料が薄ければ、返ってくる答えも薄くなります。
僕も最初から今の使い方ができたわけではありません。
日報を残す。
判断を残す。
やめた理由を残す。
そこからAIの答えが変わりました。
難しい用語を覚えるより、まず今日の判断を1つ残す。
そこからで十分です。