どうも、Kazuです。
ChatGPTやClaudeへ相談したのに、「顧客目線で考えましょう」「SNS（交流型メディア）を活用しましょう」といった答えしか返らない。
そこで、もっと高度なプロンプトを探す人がいます。
しかし、回答が浅い原因は、質問文よりもAIがあなたの事業を知らないことにある場合がほとんどです。
同じ「売上を伸ばしたい」という相談でも、利益率、既存顧客、広告、在庫、使える時間によって答えは変わります。それを渡さず、AIに正解だけを求めても一般論になるのは自然です。
ここでは、AIを事業の相談相手へ変えるために必要な4つの情報を整理します。全体的な使い分けは経営者のためのAI活用実例にまとめています。
AIが一般論を返す4つの理由
1. 事業の現在地がない
業種と商品名だけでは、事業の状態は分かりません。
必要なのは、売上規模、利益の残り方、集客経路、主な商品、現在止まっている場所です。
「売上を増やしたい」ではなく、「広告から登録までは来るが相談につながらない」と伝えるだけでも、確認する場所は変わります。
2. 判断の目的がない
売上を増やすのか、利益を残すのか、作業時間を減らすのか。同じ数字でも、目的によって見る場所が違います。
目的を一つに決めず、全部を良くしたいと頼むと、AIは広く浅い答えを返します。
3. 比較する材料がない
今回の数字だけを渡しても、それが良いのか悪いのかは判断できません。
前回、目標、商品別、経路別など、比較対象が必要です。
AIが得意なのは、正解を突然当てることではなく、複数の材料から変化や食い違いを見つけることです。
4. 良い答えの見本がない
「詳しく分析して」と頼んでも、詳しさの基準は人によって違います。
過去の良いレポート、採用した提案、読みやすい表、避けたい言葉を見せると、出力の基準がそろいます。
最初に渡す4つの事業情報
| 情報 | 最低限入れる内容 | AIができること |
|---|---|---|
| 現在地 | 商品、顧客、集客、売上の構造 | 前提に合わない案を減らす |
| 目的 | 今回決めたいことを一つ | 回答の範囲を絞る |
| 比較材料 | 前回値、目標、経路別データ | 変化と確認候補を出す |
| 判断基準 | 良い見本、禁止事項、人が決める範囲 | 出力品質をそろえる |
ここで重要なのは、最初から完璧な資料を作らないことです。
まず、すでに持っている資料を渡します。AIの質問に答えながら不足を足す方が、使わない資料を大量に作らずに済みます。
一般論を減らす質問の順番
一度に長い指示を書く必要はありません。次の順番で会話します。
- 事業の現在地を読ませる
- 今回決めたいことを一つ伝える
- 判断に必要な不足情報を質問させる
- 比較材料を追加する
- 事実、仮説、確認事項を分けて出させる
例えば、次のように始めます。
この資料は私の事業の現在地です。まず内容を要約せず、今回の判断に不足している情報を質問してください。情報がそろったら、確認できた事実、考えられる原因、追加確認の順で整理してください。
この形なら、AIが知らないことを知っているように答えるのを減らせます。
数字だけでなく、本音も渡す
事業判断には数字だけでなく、「本当はこの商品を続けたい」「この仕事に時間を使いたくない」「値下げは避けたい」といった条件も関係します。
本音を隠したまま相談すると、数字上は正しくても実行できない案が出ます。
AIは感情で判断する必要はありません。しかし、人が何を大切にしているかを知らなければ、現実的な選択肢を作れません。
人が残す判断
AIが出した原因は、確定事実とは限りません。
人が確認するのは次の三点です。
- 元データの集計条件は合っているか
- AIの推測が事実として混ざっていないか
- 顧客や資金への影響を受け入れられるか
AIには比較と整理を任せ、人は採用と実行を決めます。
今日やること
新しいプロンプトを探す前に、次の4行だけ書いてください。
- 私は何を販売しているか
- 今どこで止まっているか
- 今回何を決めたいか
- 判断に使える資料は何か
この4行と手元の資料をAIへ渡し、「不足情報を質問してください」と頼みます。
一般論を抜け出す入口は、質問文を飾ることではありません。AIが読める場所へ、あなたの事業の前提を置くことです。
Claude CodeやCodexを経営実務へ入れる全体像は、経営者向けAI活用の親記事でも確認できます。
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