どうも、Kazuです。
AIに毎回、同じ説明をしていませんか。
うちはこういう事業で。
商品はこれで。
お客さんはこうで。
今困っているのはこれで。
毎回説明しているなら、そのAIはまだ初対面です。
プロンプトを増やす前に、事業の記憶を作った方がいいです。
AIを初対面のまま使っていませんか？
AIに毎回同じ前提を説明する。
前に相談した内容がつながらない。
過去の判断も、今月の方針も、また説明し直す。
これだと、AIはいつまでも外の人です。
毎回説明し直しているなら、それは事業の相談相手ではありません。
毎回初対面の相手に、毎回相談している状態です。
事業の記憶とは、AIが読める事業情報のこと
ここで誤解しないでほしいことがあります。
事業の記憶とは、AIが勝手に学習して覚えるという意味ではありません。
必要な時に、AIが読める場所に事業情報を置いておくことです。
商品情報。
顧客情報。
数字。
判断基準。
過去に試したこと。
やめた理由。
こういうものを、AIが回答時に参照できる状態にする。
それが、僕の言う事業の記憶です。
1層目：変わりにくい記憶
1層目は、変わりにくい記憶です。
商品。
顧客。
強み。
判断基準。
ブランド方針。
ここは、毎日変わるものではありません。
AIが答える時の土台になります。
2層目：更新される記憶
2層目は、更新される記憶です。
売上。
在庫。
広告。
案件。
今月の目標。
進行中のタスク。
ここは古くなります。
だから、日付が大事です。
3層目：判断の記憶
3層目は、判断の記憶です。
何を試したか。
なぜやめたか。
何が失敗したか。
何を次にやらないと決めたか。
ここがあると、AIの答えがかなり変わります。
同じ失敗をもう一度すすめてこない。
過去にやめた理由を踏まえて案を出せる。
いま続けるべきことと、やめるべきことの判断材料になる。
一番価値があるのは、成功事例よりも「なぜやめたか」の記録です。
誰が、いつ、何を更新するか
事業の記憶は、置くだけでは弱いです。
更新するルールが必要です。
毎日、日報や作業ログを残す。
毎週、売上・広告・在庫など、見る数字を更新する。
打ち合わせや判断の後に、決めた理由と次に確認する日を残す。
AIが勝手に覚えるのではなく、AIが読める場所へ記録を積み上げる。
これだけでも、AIに毎回説明し直す時間はかなり減ります。
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