どうも、Kazuです。
新しいAIが出るたびに、毎回こういう話になります。
どのAIが一番賢いのか。
どのモデルを使えばいいのか。
どのツールを契約すれば、仕事が一気に変わるのか。
もちろん、AIの性能が上がるのはいいことです。
ただ、AI顧問としていろいろな事業の現場を見ていると、成果の差はそこだけで決まっていないと感じます。
AIが一般論しか返さない理由
AIを使っているのに、返ってくる答えが浅い。
どこかで聞いたようなアドバイスしか出てこない。
毎回、同じような質問をして、同じような回答を受け取って終わる。
これ、AIが弱いからではありません。
多くの場合、AIに自社の前提を見せていないだけです。
売上の流れ。
広告の数字。
お客さんとのやり取り。
過去にうまくいった判断。
逆に、失敗した判断。
こういう情報を見せないまま、「何をすればいいですか」と聞いても、AIは一般論で返すしかありません。
初対面の優秀な人に、会社の資料を何も見せずに経営相談している状態です。
その人がどれだけ優秀でも、こちらの事情を知らなければ、当たり障りのないことしか言えません。
差がつくのは、モデル名ではなく前提の量
今は、どのAIもかなり賢いです。
もちろん細かい違いはあります。
文章が得意なAIもあれば、コードが得意なAIもあります。
資料を読むのが得意なAIもあります。
でも、事業で成果を出すという意味では、どのAIを使うかより、何をAIに見せているかの方が大きいです。
同じAIを使っていても、結果が変わる人と変わらない人がいます。
その差は、プロンプトの暗記量ではありません。
最新ツールを全部追っているかどうかでもありません。
自分の事業の情報を、AIが読める形でどれだけ渡しているかです。
記憶の保管庫を作る
僕が最近ずっと伝えているのが、記憶の保管庫を作るという考え方です。
難しいシステムの話ではありません。
自社の情報を、AIが読める場所に置いておく。
日報、議事録、売上メモ、広告レポート、商品ページ、LP、過去の提案資料。
バラバラに散らばっている情報を、AIに見せられる形で集めていく。
これがあるだけで、AIへの聞き方が変わります。
「売上を上げるにはどうすればいいですか」ではなくなります。
「この3ヶ月の売上、広告費、問い合わせ内容、失注理由を見て、来週やるべき優先順位を出してください」になります。
この違いは大きいです。
AIに質問しているだけの状態から、AIに仕事の材料を渡している状態に変わるからです。
最初に渡す情報は5つでいい
最初から全部を整えようとすると、ほぼ止まります。
なので、最初は5つでいいです。
1つ目は、いまの数字。
売上、利益、広告費、問い合わせ数、成約数、在庫、支払い予定。
2つ目は、過去の判断。
なぜその商品を出したのか。なぜその広告を止めたのか。なぜその価格にしたのか。
3つ目は、お客さんの声。
問い合わせ、感想、断られた理由、購入前の不安、購入後の変化。
4つ目は、業務の流れ。
誰が、いつ、何を見て、何を判断しているのか。
5つ目は、人間に残す判断。
AIに任せる部分と、人間が最後に見る部分を分けておく。
ここまで見せると、AIの返答はかなり変わります。
抽象的なアドバイスではなく、今の事業に合わせた順番が出やすくなります。
AIを契約しているだけでは変わらない
AIを契約している。
有料プランにも入っている。
たまに文章を書かせたり、調べものをしたりしている。
それでも事業が変わっていないなら、次に見るべきはモデル名ではありません。
自社情報を渡す仕組みがあるかどうかです。
AIに聞く前に、AIに見せる。
この順番に変えるだけで、使い方はかなり変わります。
これから新しいAIがどれだけ出てきても、この考え方は変わりません。
AIが賢くなるほど、事業の前提を渡せる人との差はさらに開きます。
個別相談で整理していること
AI顧問では、新しい裏ワザを教えているわけではありません。
その人の事業情報を、どこから、どうやってAIに渡すかを一緒に整理しています。
最初にAIへ渡す1業務。
そのために必要なデータ。
AIに任せる部分。
人間に残す判断。
最初の30日で進める順番。
ここを決めるだけでも、AIの使い方はかなり具体的になります。
AIを契約しているのに止まっている。
事業の数字やデータはある程度出せる。
最初の1業務だけでもAIに移したい。
そういう方は、一度話しに来てください。