どうも、Kazuです。
先日、ある物販事業者の方と話していて、改めて思ったことがあります。
AIが苦手だから、AI活用に向いていない。
これは、たぶん違います。
もちろん、AIに抵抗があるより、毎日触っている方が慣れるのは早いです。
でも、現場で見ていると、AI活用で最初に差がつくのは、プロンプトの上手さではありません。
事業の材料を、AIに見せられるかどうか。
ここです。
ChatGPTを少し触った。
Geminiにたまに聞いている。
Claudeも無料で試した。
でも、仕事はほとんど変わっていない。
こういう方は多いです。
で、そこで止まっている人ほど、こう思います。
自分はAIが苦手だから無理かもしれない。
でも、僕はそうは見ていません。
AIが苦手でも、注文履歴、在庫、広告レポート、仕入れ、レビュー、問い合わせがある。
こういう方は、かなり進めやすいです。
AIに何も見せずに聞くから、一般論になる
多くの人は、AIを開いて、いきなり聞きます。
売上を上げるにはどうすればいいですか。
広告を改善するにはどうすればいいですか。
在庫管理を効率化したいです。
商品ページを改善したいです。
もちろん、AIは答えてくれます。
でも、AIはその事業を知りません。
何を売っているのか。
どこで売っているのか。
どの商品が利益を出しているのか。
どの商品が在庫を圧迫しているのか。
どの広告が利益を削っているのか。
どんな問い合わせが多いのか。
ここを知らないAIに聞いても、返ってくるのは一般論です。
市場調査をしましょう。
顧客理解を深めましょう。
広告を見直しましょう。
PDCAを回しましょう。
間違ってはいません。
でも、今日何を触ればいいかは見えません。
商品Aを伸ばすのか。
商品Bの広告を止めるのか。
在庫を減らすのか。
ページを直すのか。
リピーター向けの導線を作るのか。
そこまで落ちない。
だから、AIを使っているのに仕事が変わらないんです。
冷蔵庫の中身を見せずに、料理を頼んでいるようなものです
これは、料理で考えると分かりやすいです。
冷蔵庫の中身を見ないまま、こう言う。
何か美味しいものを作ってください。
これだと、何を作ればいいか決めようがありません。
肉があるのか。
野菜があるのか。
調味料があるのか。
何人分作るのか。
何を避けたいのか。
何も分からない。
AIも同じです。
事業の冷蔵庫を見せないまま、何か良い施策を出してくださいと言っている。
それでは、一般論になるのは当たり前です。
AIが悪いわけではありません。
冷蔵庫の中身を見せていないだけです。
物販なら、最初に見るデータはかなり決まっています
たとえば物販なら、最初に見るデータはかなり決まっています。
注文履歴。
在庫データ。
広告レポート。
仕入れデータ。
レビュー。
問い合わせ。
これをAIが読める状態にします。
すると、見えるものが変わります。
売れているけど利益が薄い商品。
広告費を使っているのに残っていない商品。
在庫を持ちすぎている商品。
リピートされやすい商品の特徴。
レビューから見える改善点。
問い合わせで何度も聞かれていること。
ここが見えてきます。
AIがすごい魔法を使うわけではありません。
人間が毎日見切れていない材料を、先に整理してくれるだけです。
でも、この差が大きい。
今まで感覚で見ていたものが、判断材料として並びます。
これは物販だけの話ではありません
僕は物販出身なので、どうしても物販の例が多くなります。
でも、考え方は物販だけではありません。
士業なら、相談内容、問い合わせ、書類、過去の回答。
クリニックや治療院なら、よくある質問、説明資料、予約の傾向、口コミ。
講座業なら、受講生の質問、講義資料、セミナー台本、メルマガ。
店舗なら、予約、来店履歴、口コミ、スタッフ日報。
広告を使っている事業なら、広告レポート、LP、問い合わせ、成約履歴。
業種が違っても、やることは似ています。
AIに聞く前に、事業を見せる。
その材料から、最初に見るべき業務を決める。
AIに任せる部分と、人間が確認する部分を分ける。
ここから始めます。
AIが苦手でも進みやすい人、進みにくい人
ここは、少し正直に書きます。
AIが苦手でも、進みやすい人はいます。
それは、事業の材料を出せる人です。
注文履歴がある。
広告レポートがある。
問い合わせがある。
過去の資料がある。
業務の流れを説明できる。
何に時間がかかっているか、ある程度分かっている。
こういう方は、AIに詳しくなくても進みやすいです。
逆に、AIツールには詳しくても、事業の材料を出せないと進みにくいです。
数字を見せられない。
業務の流れが説明できない。
どこを変えたいか分からない。
何を残して、何を渡したいか決まっていない。
この状態だと、AIに何を頼んでも浅くなりやすいです。
なので、AIが苦手でも大丈夫です。
でも、事業を見せる材料は必要です。
最初にやることは、AIの勉強ではありません
AIを使おうとすると、多くの人が勉強から入ります。
プロンプトを学ぶ。
最新ツールを追う。
セミナーを見る。
テンプレートを集める。
もちろん、それも意味はあります。
でも、事業に入れるなら、順番は少し変えた方がいいです。
先に、自分の事業の材料を出す。
先月の注文履歴。
在庫表。
広告レポート。
問い合わせ。
レビュー。
仕入れ表。
今困っていること。
これをAIに見せて、こう聞きます。
この中で、最初に見るべき問題を教えてください。
人間が判断すべき部分と、AIに先に整理させる部分を分けてください。
今週やることを3つに絞ってください。
これだけでも、ただ「どうすればいいですか」と聞くより変わります。
もちろん、AIの答えをそのまま信じる必要はありません。
最後に決めるのは人間です。
でも、判断材料は増えます。
見落としていた選択肢も出ます。
何から触ればいいかも見えやすくなります。
AIが苦手でも、止まったままでいる必要はありません
AIが苦手でも大丈夫です。
ただ、何も見せずに質問するだけだと、事業は変わりにくいです。
AIを勉強する。
プロンプトを覚える。
ツールを追う。
その前に、まず事業を見せる。
注文履歴を見せる。
在庫を見せる。
広告レポートを見せる。
問い合わせを見せる。
過去の資料を見せる。
そして、最初にAIへ渡す1業務を決める。
ここからでいいです。
毎回ゼロから説明するより、材料を見せた方が早いです。
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使えます。
AIを学び直すより、事業を見せる方が先です。
個別相談では、あなたの事業にあるデータを見ながら、最初にAIへ渡す1業務を一緒に仕分けます。
AIが苦手でも大丈夫です。
注文履歴、在庫、広告レポート、問い合わせ、過去の資料。
すでに手元にある材料から見ていきます。
止まっている理由が、AIスキルではなく、渡す順番の問題だった。
そういうケースは、本当に多いです。
追伸
AIが苦手な人ほど向いている、と言い切るつもりはありません。
事業の材料が何も出せない状態だと、進めるのは難しいです。
でも、材料があるのに、AIが苦手という理由だけで止まっているなら、かなりもったいないです。
冷蔵庫の中には、もう食材が入っている。
あとは、それを見せるだけ。
そんな人は、思っているより多いです。