どうも、Kazuです。
ある専門分野で知られている著者の方のAI活用をサポートしていて、改めて思ったことがあります。
過去に本を書いている人は、やっぱり強いです。
理由はシンプルです。
すでに、その人の考え方がまとまっているからです。
本には、専門性が入っています。
経験も入っています。
言葉の選び方も入っています。
何を大事にしているのか。
どんな順番で説明するのか。
どんな人に届けたいのか。
どこで読者がつまずくのか。
どんな比喩を使うのか。
こういうものが、一冊の中にかなり詰まっています。
だから、AIにそれを読ませると強い。
AIに新しい答えを出させる前に、過去に積み上げてきた答えを渡す。
ここが、AI活用の出力を大きく変えます。
過去コンテンツは、ただの古い資料ではない
過去に書いた本。
昔のブログ記事。
メルマガ。
セミナー資料。
講座スライド。
お客さんからの質問。
過去の発信。
これらは、ただの古い資料ではありません。
AIに渡せば、これからの発信の燃料になります。
もちろん、そのままコピペするという話ではありません。
大事なのは、AIが読める場所に置いておくことです。
僕はこれを、記憶保管庫と呼んでいます。
過去の本や発信を、AIがあとから読める状態にする。
するとAIは、単なる一般論ではなく、その人の考え方を材料にして出力しやすくなります。
本はカルピスの原液みたいなもの
ここで大事なのは、ただ薄めるわけではないということです。
本は、カルピスの原液みたいなものです。
水で薄めるだけなら、味は弱くなります。
でもAIをうまく使うと、単に薄めるのではなく、味の方向を変えられます。
初心者向けにする。
経験者向けにする。
悩み別にする。
業務別にする。
短文投稿にする。
動画台本にする。
セミナー導入にする。
Kindleの章立てにする。
同じ原液を使いながら、届け方を変えられる。
過去コンテンツの価値は、再利用ではなく再展開にあります。
AIに何も見せずに頼むのは、もったいない
過去に本を書いたことがある方。
過去にブログを続けていた方。
昔メルマガを書いていた方。
セミナー資料をたくさん持っている方。
そういう人は、AIに何も見せずに質問するのはもったいないです。
記事を書いて。
SNS投稿を作って。
YouTube台本を作って。
Kindleの構成を作って。
こう頼む前に、まず過去の情報を渡した方がいい。
AIの出力が変わります。
なぜなら、AIがその人の文脈を読めるようになるからです。
AIが読めるようになる文脈
過去コンテンツを渡すと、AIは少しずつ文脈を読みやすくなります。
何を言う人なのか。
何を言わない人なのか。
どんな切り口が強いのか。
どんな読者に届きやすいのか。
どの表現は避けるべきなのか。
ここが見えてくる。
AIが完璧に本人になるわけではありません。
最後に見るのは人間です。
公開前の確認も必要です。
専門性が高い領域ほど、表現の安全性も見ないといけません。
それでも、ゼロから毎回考える状態とはまったく違います。
AIに過去の文脈を渡しておけば、最初の出力地点が変わります。
過去に積み上げたものがある人ほど有利
AI活用というと、新しいツールを覚えることばかりに意識が向きます。
でも実際には、過去に何を積み上げてきたかもかなり大きいです。
本を書いた。
ブログを書いた。
メルマガを書いた。
セミナーをした。
講座を作った。
お客さんの質問に答えてきた。
これらは、AIに渡せる資産です。
せっかく書いてきたものを、ハードディスクの奥や、ブログの過去記事に眠らせておくのはもったいないです。
AIに読める形で渡す。
記憶保管庫に入れる。
そして、今の事業に合わせて展開する。
AIに新しい答えを出させる前に、過去の答えを渡す
AIに新しい答えを出させる前に、過去の自分の答えを渡してください。
本。
ブログ。
メルマガ。
セミナー資料。
過去の質問回答。
それらは、これからの発信を作るための原液です。
過去に積み上げたものがある人ほど、AI活用のスタート地点は有利です。
ゼロからAIに考えさせるのではなく、これまでの言葉をAIに渡す。
そこから、記事、SNS、動画、Kindle、講座へ展開していく。
この順番を作れると、AIの出力は一段変わります。
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この続きでは、過去コンテンツや日々の記録をAIに渡す入口を動画と資料でお見せします。
本やブログ、日報、作業ログをどう残すのか。
AIに何を読ませるのか。
最初にどの業務へ使うのか。
まずは、その流れを見てください。
僕が普段使っているObsidianボルトテンプレート、完全マニュアル、デモ動画、無料コミュニティ招待を、エージェントチームと一緒に無料で配布しています。