どうも、Kazuです。
今日は、僕が個別相談を続けるなかで、ずっと不思議に思っていることを書きます。
AIを使えば、今までひとりで整理しきれなかったことも、過去の傾向をもとに考えやすくなります。
在庫の判断材料。
売れ筋の把握。
次に何を仕入れるかの候補整理。
ひとりでは整理しきれなかったことを、AIが整理・比較してくれる。
なのに、その入口にあるたった10分の作業を、なぜか嫌がる人がいます。
その差は、才能でも知識でもありません。
ある1点だけです。
その10分を、なぜか惜しむ
物販をやっていれば、在庫のレポートも、注文履歴も、管理画面からダウンロードできます。
ボタンを1回押すだけです。
それを週に一度、AIに渡す。
かかる時間は、10分もありません。
なのに、こう言う人がいます。
「そのダウンロード作業も、AIに任せられませんか」と感じる方もいます。
正直に言うと、僕はこの一言を聞くたびに、少しだけ言葉に詰まります。
ここで、これまでやってきた作業を思い出してほしいんです。
管理画面とにらめっこして、在庫の数を目で追って。
注文履歴を遡って、売れ行きを確かめて。
どれをいくつ仕入れるか、頭を悩ませて。
商品ページの文章まで、自分で書いて。
その作業に、2時間も3時間もかけていたはずなんです。
それが、レポートを1回ダウンロードして渡すだけで、AIが整理や比較を手伝えるようになる。
3時間の手作業は、何年も続けてきた。
でも、週10分のダウンロードは、惜しい。
この違いに気づかないまま、AIの性能だけを問題にしてしまうことがあります。
AIの答えが「ありきたり」になる本当の理由
こういう人は、たいてい同じことを言います。
「AIに聞いても、ありきたりな答えしか返ってこない」
在庫を増やしましょう。
広告を見直しましょう。
ページを改善しましょう。
たしかに、これでは動けません。
でも、それはAIの性能だけが原因ではありません。
AIに、あなたの事業の前提がまだ見えていないからです。
あなたの売上の流れも、どの商品が動いているかも、去年の同じ時期に何が売れたかも。
渡していなければ、AIは判断材料にできません。
だから、一般論を返してくる。
それだけの話です。
逆に、在庫のレポートと、注文履歴を、毎週渡し続けたらどうなるか。
2年分、3年分のデータがあれば、過去の傾向から確認すべき候補を出しやすくなります。
「去年の7月はこの商品がよく動いていました。今の在庫と照らして、追加の必要性を確認してください」
「過去の8月は動きが落ちていました。仕入れを控える候補として確認しましょう」
事業のデータがあるほど、一般論ではなく確認すべき候補が具体化します。
同じAIでも、渡した人と渡さない人で、返ってくるものがまるで変わる。
入口はいつも、あの10分のダウンロードなんです。
渡し続けた先に、待っている景色
データを定期的に渡すと、AIは過去の記録を前提に整理・比較しやすくなります。
1年、2年、3年と記録が積み上がるほど、過去の判断や季節ごとの傾向を参照しやすくなる。
そうなると、働き方そのものが変わります。
今日やるべきことの候補を、AIが先に整理してくれる。
人間は、その内容を確認して、優先順位と実行内容を決める。
僕自身、今はこの流れで仕事をしています。
朝にゼロからタスクを考えるのではなく、AIが整理した候補を確認し、優先順位を決めて動き始めます。
画面とにらめっこして数字を追う側から、AIが整理した候補を見て、判断と実行を担う側へ。
こうした変化は、AIに必要な材料を定期的に渡すところから始まります。
「AIにはここまで」と思う前に
最初に、その差は才能でも知識でもない、と書きました。
ある1点だけ、と。
その1点は、自分の手で材料を渡せるかどうかです。
「AIにはここまでしかできないんですね」と、がっかりする人がいます。
でも、その多くは、AIの限界だけで決まる話ではありません。
AIが判断できる材料が、まだ足りない場合があります。
週に一度、10分。
この記録を続けると、半年後には見えてくる判断材料が変わります。
作業の前提が残らなければ、同じ確認を繰り返しやすくなります。
在庫のレポートを、渡す。
注文履歴を、渡す。
広告のデータを、渡す。
記録を渡すほど、AIはあなたの事業の前提を踏まえて整理しやすくなります。
難しい設定も、特別な才能も要りません。
必要な資料を定期的に渡せる運用を作る。
そこから、AIの使い道が具体的になっていきます。
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