AI導入で最初に納品すべきは、ツールではなく業務の型です
AIツールやプロンプトを導入しても仕事が変わらない理由は、業務の型がないからです。入力、AIの処理、人の確認、修正の記録まで残る流れを解説します。
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自分の頭の中にしかない情報が、事業成長のボトルネックになる
自分の頭の中にしかない判断基準は、AIにも外注先にも渡せず、事業が自分で止まりやすくなります。経験を判断理由として記録し、AI・人・次の発信へ広げるための最初の3項目を解説します。一人で抱え込まないための考え方も紹介します。
AIを社員のように使う人と、検索窓のように使う人の差
AIを検索窓のように使うだけでは、仕事は変わりにくいものです。役割ごとに必要な事業情報を渡し、毎週の判断材料を受け取るAIチームの作り方を、最初の1業務から分かりやすく解説します。迷わず動くための考え方と具体例も紹介します。
事業の記憶は1日で完成しない。でも今日から積み上がる
事業の記憶は1日で完成しません。今日の数字、実行、迷いを残して翌朝の優先順位に使うことで、AIは少しずつ事業に合う判断材料を出せるようになります。今日から始める記録の残し方と、毎日の迷いを減らす流れを具体例とともに紹介します。
AIに渡すべきは数字だけではなく、本音です
AIに売上や日報を渡しても提案がしっくり来ない人へ。増やしたくない仕事や守りたい働き方まで伝えると、AIの提案は現実に近づきます。本音を事業の判断条件として残し、今週やることを絞る方法を事業者向けに詳しく解説します。具体例も紹介します。
AI顧問では何をする？約1時間の利益計算を自社用AIツールで数秒へ
AI顧問のクライアントが、約1時間かかっていた物販の利益計算を自社用AIツールで数秒に短縮。最初の1業務、必要データ、人が確認する判断を整理し、クライアント自身が改善を続けられる状態へ伴走した実例を、年商1,000万円以上の経営者向けに紹介します。
AIに全部を任せると仕事が遅くなる。調査するAIと実行するAIを分ける
AIで調査しても仕事が進まないのは、調査と実行を同じ役割へ混ぜているからです。調査するAI、実行を設計するAI、日常作業を進めるAIの分け方を紹介します。年商1,000万以上で、AIの出力を今週の仕事へ変えたい経営者向けです。
AIに毎回同じ説明をしないために
AIを開くたびに事業の前提を説明し直していると、仕事は毎回ゼロから始まります。作業の終わりに次回の開始地点を残し、前回の結論と資料からAIを動かす方法を紹介します。年商1,000万以上で説明作業を減らし、AI活用を前へ進めたい経営者向けです。
できるようになったのに、なぜか不満を言う人がいる
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 […]
ECの広告・注文・在庫は、毎週どこまで見ればいい？経営者のための確認順
ECの広告、注文、在庫を毎週どこまで見ればよいかを解説。売上と粗利、商品別広告費、注文と在庫のズレ、欠品・滞留の確認順を整理し、数字を見ても判断できない物販・EC事業者が確認すべき場所を具体的に紹介します。広告を止める前に確認したい前提も説明します。