どうも、Kazuです。
AIを使っているのに、答えが浅い。
ブログを書かせても、どこか一般論になる。
SNS投稿を作らせても、誰でも言える内容になる。
動画台本を作らせても、自分の専門性が乗らない。
こう感じている専門家の方は、多いと思います。
でも、それはAIの性能だけの問題ではありません。
AIが、その方の専門性を読めていないだけかもしれません。
過去の相談。
何度も説明してきた話。
セミナー資料。
ブログ。
本。
よくある質問。
断った案件。
大事にしている判断基準。
こういうものが、頭の中やフォルダの中に眠っています。
それをAIが読める状態にすると、出力は変わります。
専門家の頭の中は、AIに渡せる資産です。
今日は、AIで専門家の発信や事業を動かす前に、まず何を整えるべきかについて話します。
AIに質問しても浅くなる理由
AIに、こう頼んだことはないでしょうか。
専門家向けのブログを書いて。
SNS投稿を作って。
YouTubeの台本を作って。
集客につながる発信テーマを出して。
すると、それっぽい答えは出ます。
ただ、どこか薄い。
きれいではあるけど、読者の心に残らない。
間違ってはいないけど、その人らしくない。
使えるようで、最後はかなり直さないといけない。
こうなりやすい理由は、シンプルです。
AIに、その専門家の前提が渡っていないからです。
どんな相談を受けてきたのか。
どんな説明を何度もしてきたのか。
どこで相談者がつまずくのか。
どんな表現を避けているのか。
どんな判断基準で線を引いているのか。
ここが見えていない状態でAIに書かせると、どうしても一般論になります。
専門家の価値は、発信済みの文章だけではない
専門家の価値は、すでに公開されている記事やSNSだけではありません。
むしろ、表に出ていない部分にこそ、強い資産があります。
たとえば、初回相談で必ず説明していること。
お客さんや相談者から、毎回のように聞かれる質問。
説明すると一気に安心される話。
逆に、誤解されやすい話。
専門家として、ここから先は言わないと決めている線引き。
こういうものは、日々の仕事の中では当たり前になっています。
だから、本人ほど価値に気づきにくい。
でも、外から見るとかなり重要です。
専門家が毎日のように説明していることは、発信・教育・資料作成の原液になります。
AIに渡すべきものは、専門知識だけではない
AIに専門知識だけを渡しても、まだ足りません。
なぜなら、専門家の発信で大事なのは、知識そのものだけではないからです。
誰に届けるのか。
どんな順番で説明するのか。
どんな言葉なら伝わるのか。
どの表現は避けるのか。
どこまでAIに任せて、どこから人間が見るのか。
ここまで含めて、AIが読める状態にする必要があります。
特に、医療、士業、ヘルスケア、美容、専門サービスの領域では、表現の線引きがかなり大事です。
強い言い切り。
結果を保証するような表現。
個別相談の中身が分かりすぎる内容。
専門家の確認なしで公開される文章。
このあたりは慎重に扱う必要があります。
AIは専門家の代わりではありません。
ただし、専門家の判断前の下準備は手伝えます。
過去資料を整理する。
よくある質問を分類する。
ブログの下書きを作る。
動画台本の構成を出す。
スタッフ教育用の要点をまとめる。
相談前に読んでもらう資料のたたき台を作る。
ここには、かなり使えます。
AIに渡すと強い7つの情報
では、専門家の方は何をAIに渡せばいいのか。
最初は、次の7つからで十分です。
1. よくある相談
何度も聞かれる質問、最初に不安を持たれやすい内容。
2. 過去の説明資料
セミナー資料、講座スライド、初回説明用の資料。
3. 過去の発信
ブログ、メルマガ、SNS投稿、本の原稿、動画台本。
4. 判断基準
どこまで対応するのか、何を大事にしているのか、どこで線を引くのか。
5. 避ける表現
言い切らないこと、誤解されやすい言葉、公開前に必ず確認する項目。
6. 届けたい相手
誰に届ける発信なのか、どんな状態の方に読んでほしいのか。
7. 日々の気づき
日報、相談後のメモ、次に改善したいこと。
これらを一度に完璧に整える必要はありません。
まずは、1つのフォルダやメモに集めるだけでも変わります。
AIに質問する前に、AIが読める材料を用意する。
この順番が大事です。
業務効率化だけで終わらせるのはもったいない
AI活用というと、業務効率化の話になりがちです。
もちろん、効率化も大事です。
問い合わせ対応の下書き。
資料作成。
議事録整理。
日報の要約。
タスクの整理。
こういう使い方だけでも、かなり助かります。
ただ、専門家の方にとっては、それだけで終わらせるのはもったいないです。
AIが読める場所に専門性を残していくと、次の展開が見えてきます。
ブログを書く。
SNSで発信する。
YouTube台本にする。
Kindleや書籍の構成にする。
講座を作る。
スタッフ教育に使う。
メディアから見つけてもらいやすい発信軸を作る。
発信量を増やすだけではありません。
その専門家が、何を大事にしているのか。
どの分野で相談される人なのか。
どんな立ち位置で情報を届けるのか。
ここを一貫して出しやすくなります。
専門家のAI活用は、効率化だけではなく、認知資産化まで広げられます。
この分野といえばこの先生、は偶然だけでは作れない
地域や業界で、思い出される専門家がいます。
この分野なら、この先生。
この悩みなら、この事務所。
このテーマなら、このお店。
こう思われるには、専門性があるだけでは足りません。
その専門性が、必要な人に届く形で出ている必要があります。
本。
ブログ。
SNS。
動画。
講座。
セミナー。
スタッフの説明。
いろいろな場所で、同じ思想が違う形で伝わっている。
その状態を作るには、毎回ゼロから発信を考えるのではなく、専門性の置き場を作った方が早いです。
AIが読める記憶保管庫に、過去の資料や判断基準を集める。
そこから、媒体ごとに届け方を変える。
この流れを作ると、発信はかなり進めやすくなります。
最初に作るべきは、専門性の記憶保管庫
専門家の方がAIを使うなら、最初から投稿量を増やす必要はありません。
まず作るべきは、専門性の記憶保管庫です。
過去の相談傾向。
よくある質問。
初回説明資料。
セミナー資料。
過去の発信。
判断基準。
表現ルール。
日々の気づき。
これらを、AIが必要なときに読める状態にしておく。
すると、AIへの相談が変わります。
何を書けばいいですか。
ではなく、
この資料と判断基準を読んで、今月の発信テーマを整理してください。
こういう使い方に変わっていきます。
AIを覚えることより先に、AIに何を読ませるかを決める。
専門家のAI活用は、ここから始めるのが現実的です。
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この続きでは、事業の記憶をAIに渡す入口を動画と資料でお見せします。
過去資料、日報、作業ログ、判断基準をどう残すのか。
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。
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