どうも、Kazuです。
AIに事業のことを相談すると、かなり立派なレポートが出てきます。
市場分析。
競合分析。
広告改善。
商品ページ改善。
新規事業案。
ロードマップ。
リスク。
次の打ち手。
見ていると、けっこう感動します。
「ここまで出るのか」と思います。
でも、ここで止まる人が多いです。
レポートを読んだ。
すごいと思った。
保存した。
そこで終わる。
AIにレポートを出させても、タスクにしなければ現場は変わりません。
これは、かなり大事です。
AI活用で差がつくのは、レポートの質だけではありません。
そのレポートを、今日やることに変えられるかです。
レポートは、読んだだけでは仕事にならない
AIに聞けば、答えは出ます。
かなり細かく出ます。
市場の傾向。
競合の特徴。
改善ポイント。
やるべき施策。
注意点。
次に見る数字。
ここまで出てくると、かなり仕事をした気になります。
でも、冷静に見ると、まだ何も終わっていません。
広告を止めたわけではない。
商品ページを直したわけではない。
在庫を整理したわけではない。
問い合わせ文を作ったわけではない。
データを保存する仕組みを作ったわけでもない。
つまり、レポートは材料です。
仕事そのものではありません。
現場が変わるのは、レポートがタスクに変わり、そのタスクが終わった時です。
AI活用が資料コレクションになる人がいる
AIを使い始めると、資料が増えます。
分析レポート。
戦略案。
プロンプト。
市場調査。
競合比較。
改善提案。
どれも、それっぽいです。
見返すと、勉強になります。
でも、資料が増えているだけなら、現場は変わっていません。
AIの出力が増えただけで、完了した仕事が増えていない状態です。
ここは、かなり危ないです。
なぜなら、自分では前に進んでいる感覚があるからです。
でも、売上表は変わっていない。
広告費も変わっていない。
在庫も変わっていない。
お客さんへの提案数も変わっていない。
これだと、AIを使っているのに現場は動きません。
レポートを見たら、すぐタスクに変える
僕がAIにレポートを出させたあとに見るのは、内容の美しさではありません。
次に何をやるかです。
だから、レポートが出たら、すぐにこう聞きます。
レポート後に聞く質問
このレポートをもとに、僕が今日やるタスクを出してください。
今週やるタスクと、後回しにするタスクも分けてください。
各タスクは、30分以内で着手できる大きさにしてください。
ここまでやって、やっと使える形になります。
たとえば、レポートに「商品ページ改善が必要」と書かれていたとします。
それだけでは動けません。
何の商品ページか。
どの部分を直すのか。
レビューを何件見るのか。
誰が修正するのか。
今日やるのか、今週やるのか。
ここまで決めて、初めてタスクになります。
タスクは小さくしないと終わらない
AIにタスクを出させる時に、もう一つ大事なことがあります。
タスクを大きくしすぎないことです。
たとえば、こういうタスクは大きすぎます。
大きすぎるタスク
広告を改善する。
在庫管理を整える。
商品ページを直す。
新規事業を進める。
レビューを活用する。
これだと、何から始めればいいか分かりません。
だから、小さくします。
終わるサイズのタスク
先月の広告レポートを1つ保存する。
在庫データを1ファイルだけ置く。
商品レビューを30件だけAIに見せる。
改善する商品ページを3つに絞る。
今日止める候補を1つ出す。
このくらいまで小さくすると、動けます。
そして、終わったらAIに報告します。
「終わりました」
「次は何ですか」
こうやって進める。
地味ですが、これが強いです。
AIは、答えを出すだけでなく、終わるサイズまで仕事を小さくする相手として使う。
AIに完了報告をする
意外と大事なのが、完了報告です。
AIにタスクを出してもらう。
やる。
終わる。
そこで終わりではありません。
AIに「終わりました」と伝えます。
すると、次の判断ができます。
この人は、どれくらいの量なら動けるのか。
どのタスクで止まりやすいのか。
どの順番なら進むのか。
どこで説明が足りなかったのか。
こういうことを、AIが読める記録として残せます。
もちろん、AIが勝手に全部を覚えるわけではありません。
作業ログや日報として、AIが必要な時に読める場所へ残す必要があります。
でも、この記録があると、次のタスク出しが変わります。
人によって、動ける量は違います。
判断が早い人もいれば、細かい作業で止まる人もいます。
朝動ける人もいれば、夜の方が進む人もいます。
完了報告が残ると、AIはその人に合わせてタスクを出しやすくなります。
レポートより、完了タスクを増やす
AIのレポートは便利です。
でも、レポートを増やすことが目的ではありません。
目的は、現場を変えることです。
広告を見直す。
在庫を判断する。
商品ページを直す。
レビューを使う。
問い合わせ対応を整える。
数字を見る習慣を作る。
ここまで進んで、ようやくAI活用です。
だから、次にAIへレポートを出させたら、最後に必ず聞いてください。
このレポートを、今日やるタスクにしてください。
今週やるタスクと、後回しにするタスクを分けてください。
最初の1つは、30分以内に着手できるものにしてください。
これだけで、AIの使い方はかなり変わります。
レポートを読む人から、タスクを終わらせる人に変わるからです。
AIに分析させる。
タスクにする。
終わらせる。
報告する。
次を出してもらう。
この流れができると、現場は少しずつ変わります。
AIに事業を見せる入口を用意しています
AIを学ぶことは大事です。
でも、学んだだけで事業が変わるわけではありません。
事業の数字を見せる。
作業ログを見せる。
過去の判断を見せる。
今止まっている業務を見せる。
そして、そこから次の行動に落とす。
この考え方を、無料動画にまとめています。
AIの使い方を増やす前に、自分の事業をどうAIに見せるか。
まずはここから整理してみてください。