あなたがAIを使うと微妙なものしか出てこない理由。あなたの頭の中はAIには見えていません
※イラスト版も作ってみました。さわりをサクッと知りたいという方はイラスト版から読んでみて下さい。こちらは理屈版というかとにかく長いです。でも理屈を知るには良いです。
生成AIを使う人は一気に増えました。
ChatGPTで文章を書くこともできますし、画像を作ることもできます。
資料を作ったり、調査をしたり、WEBサイトを作ったり、企画を考えたりと、以前であれば専門家へ依頼しなければ難しかったような仕事まで、AIを使うことで一人でかなりのところまで進められるようになっています。
ですから、
「AIがあれば、いろいろなことが簡単にできるようになる」
という話自体は間違っていません。
僕自身もAIをかなり使っていますし、以前であれば自分一人では到底処理できなかったような作業まで、一人で処理できるようになったことは事実です。
しかし、多くの人がAIを使っている様子を見ていると、かなり根本的なところで勘違いをしているように感じることがあります。
特に多いのが、
自分の頭の中にある完成イメージをプロンプトで説明すれば、AIにもそのまま伝わると思っていることです。
実のところ、ここからかなり多くの失敗が始まっている気がします。
AIを使って何か作ってみたものの、
「なんか違う」
「思っていたものと違う」
「もっと良い感じにならないの？」
と延々と修正を続けている方は非常に多いと思います。
しかし、そもそもAIにはあなたの頭の中は見えていません。
ここを理解しているかどうかで、AIの使い方はかなり変わります。
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「青りんご」と言っただけでは、あなたの青りんごは伝わらない
例えばAIに、
「青りんごの画像を作ってください」
と指示したとします。
人間側の頭の中には、その時点ですでに具体的な青りんごが浮かんでいるかもしれません。
しかし、「青りんご」と一言で言っても、実際にはかなり多くの種類があります。
品種も違えば色も違いますし、黄緑に近いものもあれば濃い緑色のものもあります。丸いものもあれば少し縦長のものもありますし、表面に強い艶があるものもあれば、少しマットな質感のものもあります。
さらに、採れたばかりのように綺麗な青りんごを想像している人もいれば、少し傷が入っていたり、時間が経って多少傷んでいたりする青りんごを想像している人もいるでしょう。
つまり、
「青りんご」という言葉だけでは、候補があまりにも多すぎるのです。
ところが人間側は、自分の頭の中に浮かんでいる一個の青りんごを基準にして、
「もう少し自然にして」
「もっと爽やかにして」
「もう少し高級感を出して」
「ちょっと違う」
とAIへ修正指示を出していきます。
でも、AIからすれば、その「ちょっと違う」の基準になっている青りんごを見たことがありません。
AIには、その人の頭の中に浮かんでいる完成イメージを見ることはできないからです。
この状態で言葉だけを使い、偶然、自分の頭の中にある完成形と一致するものが出てくることを期待しているのであれば、それはAIを上手に使っているというより、かなり当てものに近い使い方になってしまいます。
では、どうしたら良いのか。
例えば、基準になる青りんごの写真を一枚AIへ渡して、
「この青りんごを基準にして、少し傷んだ雰囲気にしてください」
と指示したらどうでしょうか。
話は一気に簡単になります。
AI側にも「何を基準にしているのか」が見えるからです。
つまり重要なのは、完成形を延々と文章だけで説明し続けることではありません。
基準になるものをAIへ見せて、その基準から何を変更したいのかを差分として伝えることです。
これは画像だけの話ではありません。
文章でも、LPでも、営業資料でも、WEBサイトでも基本的には同じです。
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AIに「察してもらおう」とするから、うまくいかない
AIを使っている人の会話を見ていると、
「もっと良い感じにして」
「プロっぽくして」
「高級感を出して」
「自分らしくして」
「もっと売れる感じにして」
という指示を出していることがかなり多くあります。
もちろん、僕自身もこのような表現を使うことはあります。
しかし、それが成立するのは、AI側がすでに「僕が何を良いと思っているのか」「どのようなものを高級感があると思っているのか」「僕らしい文章とは何なのか」という基準をかなり理解している場合です。
何も情報がない状態で、
「もっと自分らしくして」
と言われても、AIからすれば、そもそもあなたがどのような人なのか分かりません。
これは人間同士でも同じです。
何年も一緒に仕事をしているデザイナーであれば、
「いつもの感じでお願いします」
だけでも伝わるかもしれません。
しかし、それが成立するのは、過去に作った制作物、何度も行った修正、普段の会話、好み、嫌いな表現など、膨大な共通情報がすでに存在するからです。
初対面のデザイナーにいきなり、
「いつもの感じでお願いします」
と言っても分かるわけがありません。
AIも同じです。
だから重要なのは、
AIに察してもらおうとしないことです。
そして、AIが推測をしなくても良いだけの材料を、人間側が先に渡しておくことです。
ここをやらずにプロンプトの書き方ばかりを変えていても、なかなか自分の思ったものには近づきません。
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「魔法のプロンプト」を探している時点で、かなりズレている
生成AIについて検索をすると、
「これを入れるだけ」
「売れる文章が一発で作れる」
「最強のプロンプト」
「このテンプレートを使えばOK」
などの情報が大量に出てきます。
もちろん、プロンプトや指示文は必要です。
AIへ何をしてほしいのかを伝えなければ、当然仕事は始まりません。
しかし、コピーライティングやダイレクトマーケティング、広告制作などの仕事をしてきた僕からすると、「プロンプトさえ良ければ高度な仕事ができる」という考え方にはかなり違和感があります。
なぜなら、
プロの仕事とは、秘密の呪文を知っていることではないからです。
例えば、自分が全く知らない商品について広告を作ってほしいという仕事を受けたとします。
当然、最初からその商品について何でも知っているわけではありません。
知らない業界もあります。
初めて扱うサービスもあります。
それでも仕事として進めることができるのは、何でも知っているからではありません。
何を知らないのかが分かるからです。
この商品の顧客は誰なのか。
何を理由に購入しているのか。
競合商品と何が違うのか。
実績はあるのか。
価格は妥当なのか。
顧客は購入前に何を不安に思うのか。
写真を見なければ判断できないのか。
過去の問い合わせを見る必要があるのか。
営業担当に話を聞く必要があるのか。
このように、仕事を完成させるために不足している情報が何なのかを判断して、必要な情報を集めていきます。
AIを使う場合でも同じです。
重要なのは、
AIが何を知っているかではありません。
この仕事を完成させるために、AIへ何の情報が足りていないのかを人間側が判断できるかどうかです。
ここが分かっていない状態で、いくら長いプロンプトを書いたとしても、結局AIは不足している部分を勝手に推測するしかありません。
そして、その推測があなたの頭の中にある答えと一致しなければ、
「なんか違う」
になるわけです。
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プロは「何の情報が足りないか」が見える
例えばAIに、
「この商品が売れるLPを書いてください」
と頼んだとします。
AIは何かしら文章を書いてくれます。
しかし、その時点で、
誰がその商品を買うのか、なぜ購入するのか、現在どのような商品を使っているのか、何に困っているのか、競合との違いは何なのか、過去にどのような実績があるのか、顧客は購入前に何を不安に感じるのか、問い合わせではどのような質問が出るのか、といった情報が何も入っていなければ、当然ながら薄いLPになりやすいのです。
ここで経験や基礎知識がある人であれば、
「AIの文章力が低いのではなく、そもそも情報が足りない」
と気づきます。
だから既存サイトを見ます。
過去の広告を見ます。
営業資料を確認します。
問い合わせの内容を見たり、口コミを読んだり、競合サイトを調べたり、料金表や実績、写真を確認したりします。
必要であれば担当者へ質問します。
そして、そこから集めた情報をAIが扱える状態に整理して渡します。
これが仕事です。
AIに何か文章を書かせることだけが仕事なのではなく、AIが仕事をできる状態にするところまでが人間側の仕事なのです。
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「AIが何をできるか」より「何を食わせればできるか」
AIについての話になると、
「このAIは動画が作れる」
「このAIは資料が作れる」
「このAIは画像が作れる」
「このAIはプログラムを書ける」
という機能紹介が中心になりがちです。
もちろん、どのAIに何ができるのかを知っていることには価値があります。
しかし、実際の仕事で使うのであれば、それ以上に重要なのが、
「この仕事をAIにさせるためには、何をAIへ渡せばいいのか」
を考えることです。
完成物のイメージが曖昧なのであれば、参考になる制作物を探して渡します。
文章のトーンが分からないのであれば、本人が以前書いた文章を何本か渡せば良いでしょう。
顧客像が曖昧なのであれば、問い合わせや口コミを集めて、実際にどのような人が何を理由に問い合わせているのかを見せれば良いのです。
商品情報が不足しているのであれば、営業資料や既存サイト、料金表、過去の広告などを確認します。
つまり、
不足している情報を見つけて、必要な一次情報を集め、それをAIが理解できる形にして渡す。
この判断ができるかどうかが重要です。
AIを使いこなすというと、何か特殊な命令文を知っているようなイメージを持つ人も多いと思いますが、僕はそれよりも、こちらの能力の方がよほど重要だと思っています。
▶ 「この仕事をAIにやらせたい。何を食わせればいい？」そんな相談でも構いません →
プロンプトではなく、情報設計が仕事
極端な話、
「これを基準にしてください」
「ここだけ変更してください」
「この二つを比較してください」
「この部分が違っています」
という程度の指示であったとしても、AI側に十分な情報が入っていれば、かなり高度な仕事をさせることができます。
逆に、1,000文字、2,000文字と立派そうなプロンプトを書いたとしても、仕事を完成させるために必要な材料が入っていなければ、AIは不足部分を推測するしかありません。
成果物の品質を大きく左右するのは、
何と命令したかだけではなく、AIが何を見た状態で仕事を始めたかです。
だから僕自身も、AIを使う際に「魔法のプロンプト」を一生懸命考えているわけではありません。
それよりも、
AI側にどこまで情報を見せれば、こちらが考えている完成形の方向が見える状態になるのか
を考えます。
ここが作れれば、あとはAIとの会話を続けながら修正していけば良いのです。
▶ 長いプロンプトを書く前に、仕事に必要な情報を整理しませんか？ →
AIに仕事をさせる前に、その仕事についてAIへ説明する
多くの人はAIとの会話を、
AIが出してきたものに修正指示を出す場所
だと思っているように感じます。
最初に何かを作らせて、
「もっと詳しくして」
「違う」
「もっと専門的にして」
「もっと自分らしくして」
と直していく。
もちろん、その使い方も必要です。
僕も普通にやります。
しかし、それとは別に非常に重要な使い方があります。
それが、
自分が扱っている仕事について、先にAIへ説明をしていくことです。
例えば記事を作るのであれば、
「この業界では一般的にはこう言われているけれど、実際の現場ではこうなっています」
「顧客はここを勘違いしています」
「この説明だと意味が変わってしまいます」
「僕が本当に問題だと思っているのはそこではなく、こっちです」
という話をAIと延々と続けます。
この段階では、まだ記事を書かせなくても構いません。
まず対象について認識を揃えていくのです。
AIがこちらの話を理解したと思ったら、その理解を返してもらいます。
違っていたら、
「違う。そこではない」
と訂正します。
すると今度は、訂正するために新しい情報を僕自身がAIへ渡すことになります。
そうやって情報を蓄積していき、ある程度認識が揃ったところで、
「では、これまでの会話を記事として整理してください」
と頼みます。
すると、その時点でAIの仕事は、
中身をゼロから考えることではありません。
人間との対話によって蓄積した情報を、文章として編集する仕事に変わります。
これは「AIに記事を書いてもらう」という言い方だけでは同じに見えるかもしれませんが、実際に中で起きていることは全く違います。
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AIベタ出し文章と、AIを使って作った文章は同じではない
最終的な文章化をAIに行わせれば、多少はAI特有の文章表現が出ることはあります。
しかし、
「○○について記事を書いて」
と一言だけ指示を出して生成した文章と、
人間側が何千文字、何万文字と、自分の経験、考え方、実務、業界構造、反論、具体例、判断基準などをAIへ説明した上で記事化した文章では、中身は全く違います。
前者は、
テーマだけを人間が渡し、AIが中身を考え、AIが文章を書く
という仕事です。
一方で後者は、
人間が説明をし、AIが理解した内容を返し、人間が違っている部分を訂正し、さらに情報を追加し、AIが再び整理し、そのやり取りを何度も行った上で最後に文章化する
という仕事です。
最終的にキーボードを打って文章を並べているのがAIであったとしても、論旨や一次情報、判断基準のかなり多くは人間側から出ています。
ここを全部一緒にして、
「AIが書いた文章だから全部同じ」
と考えてしまうと、かなり実態からズレます。
▶ 「AIベタ出し」ではなく、自分の知識をAIで成果物にしたい方へ →
人間自身も、自分の考えを最初から全部言語化できるわけではない
ここはかなり重要だと思っています。
人間は、自分が知っていること、自分が普段仕事で判断していることを、最初から全部言葉にして説明できるわけではありません。
自分の中では当たり前すぎて、わざわざ説明する必要を感じていないこともかなり多いからです。
AIへ何かを説明すると、
「つまり、こういうことですね」
とAIが返してきます。
そこで、
「いや、違う」
「そこではない」
「それだと意味が変わってしまう」
と感じることがあります。
しかし、実はこの「違う」と感じた瞬間がかなり重要です。
なぜ違うのかをAIへ説明しようとすると、それまで自分でも明確に言葉にしていなかったことが新しく出てくるからです。
「そうではなく、本当に問題なのはこっちです」
「その説明では、この条件の話が抜けています」
「一般的にはそう言うけれど、僕が実際に経験している現場では違います」
と、次々に追加情報が出てきます。
つまり、AIの返答によって、
人間側の課題認識や知識まで刺激されることがあります。
最初から自分の頭の中に完成した文章が全部入っていたわけではありません。
AIが一度こちらの話を解釈して返し、人間がそこに違和感を感じ、その違和感を説明する。
このラリーによって、それまで明確に言葉になっていなかった知識や経験が、だんだん表面に出てきます。
▶ 頭の中にあるのに言語化できない仕事やノウハウも、対話から整理できます →
AIの返答は「思考の鏡」になる
人間が何かを説明します。
AIがその説明を理解して、
「つまりこういうことですね」
と返します。
人間は、その返ってきた理解を見ます。
そこでズレを見つけたら、
「そこではない」
と補足します。
AIが理解を更新します。
そして、その更新された内容を人間が見ると、さらに新しい考えが出てくることがあります。
この循環です。
だから僕はAIの返答を、一種の、
思考の鏡
として使えると思っています。
しかも、完全に正確な鏡である必要はありません。
むしろ少しズレることに価値がある場合すらあります。
AIから違った理解が返ってくることで、
「いや、そこじゃない」
と新しい説明をする必要が生まれます。
そして、その説明の中から、それまで本人しか持っていなかった具体的な経験や知識が出てくることがあります。
AIとの対話の価値は、正解を返してもらうことだけではありません。
人間側の中にある情報を引き出すことにも価値があります。
▶ AIを「答えを出す機械」以外にどう使うのか？あなたの仕事に合わせて一緒に考えます →
AIとの会話は「修正指示」ではなく「情報生成」でもある
一般的なAI利用では、
人間が指示を出し、AIが出力し、人間が修正指示を出し、AIが修正する、という構造で説明されることが多いです。
もちろん、それも間違いではありません。
しかし、実際に仕事で長くAIを使っていると、それだけではないことが分かります。
人間が説明し、AIが理解して返し、人間がその理解を訂正し、AIが再理解し、その過程で人間側に新しい認識や説明が生まれ、さらにAIがそれを整理する、ということが起きます。
つまり、
AIとの会話そのものが、新しい情報を作る工程になることがあります。
だから僕はAIとの会話を、単なる「命令入力欄」だとは考えていません。
仕事についてAIへ説明すること自体が、仕事の整理や知識の掘り起こしにもなっていくのです。
▶ ChatGPTとの会話を「修正指示」だけで終わらせていませんか？ →
一発生成で完成させようとしない
もう一つ、AIを使っている人によくある勘違いがあります。
それが、
AIなら一回の指示で全部完成するはず
という考え方です。
実際の仕事では、一発で完成しないものなどいくらでもあります。
例えば、制作ロードマップについて図解版と文章版を作り、さらに、
図解版の何ページが文章版のどのページに対応しているのか
という対応表まで作りたいとします。
この場合、
「図解版、文章版、対応表を全部作ってください」
と最初に頼んでも、正確な対応表を作ることはできません。
なぜなら、その時点では図解版も文章版も最終的な完成ページが存在していないからです。
実際には、まず図解版を作ります。
作ったものを確認して修正し、図解版を完成させます。
次に、その完成した図解版や元資料などを使って文章版を作り、こちらも修正して完成させます。
そして、完成した二つのPDFを改めてAIへ渡して、
「この二つを比較分析し、対応ページ表を作ってください」
と指示します。
そこで初めて、完成物そのものを根拠にした対応表が作れます。
これはプロンプトが悪いのではありません。
仕事の工程設計の問題です。
一発で全部作らせようとしていること自体が間違っているのです。
▶ 「一発で作れない仕事を、どうAI工程に分ける？」まで相談できます →
前工程の完成物を、次工程の一次情報にする
AIを実務で使っていると、
情報は工程ごとに進化していく
ということがよく分かります。
最初はWEBサイト、既存資料、写真、料金表、過去の記事などが一次情報になります。
それらを元にして構成案や記事、資料、図解などを作ります。
そして、完成したものを今度は別のAI作業へ渡します。
すると、前の工程で作った完成物自体が、次の工程では新しい一次情報になります。
そこで比較したり、検証したり、再編集したりするわけです。
つまり、
前工程の完成物が、次工程では新しい一次情報になるのです。
この考え方が非常に重要です。
AIを一回だけ生成ボタンを押す機械として考えるのではなく、
複数の制作工程へ参加する作業者として使う
ということです。
人間の仕事でも、最初から完成品だけを一発で作るわけではありません。
企画を作り、試作品を作り、それを見て修正し、完成させ、完成したものを使って次の資料を作る。
AIでも同じです。
▶ あなたの作業を「AIで回せる工程」に組み替えてみませんか？ →
そもそも一次情報を集められない人も多い
AI以前の問題として、
そもそも仕事に必要な情報がどこにあるのか把握できていない
というケースもかなり多いと思います。
例えば会社案内をAIで作りたいとします。
しかし、料金表がどこにあるのか分からない。
過去の提案資料を把握していない。
WEBサイトのどこに実績が掲載されているのか分からない。
昔の資料と現在のサービス内容が混ざっている。
この状態で、
「AIで会社案内を作りたい」
と言ったところで、AIへ渡す材料がありません。
AIは勝手に会社のパソコンの中を探し回って、必要な資料を全部集めてくれるわけではありません。
だからAI活用の前には、まず情報を集めて、整理して、何が必要なのかを選別し、どの資料を基準にするのかを決める工程があります。
これができなければ、プロンプト以前のところで止まります。
つまりAIを使う能力というのは、AIへ命令する能力だけではありません。
仕事に必要な情報が何なのかを把握し、それを集められる能力まで含まれています。
▶ 「そもそも何を集めればいい？」という段階から相談して大丈夫です →
AIがあれば何でもできる。しかし、勉強が不要になったわけではない
「AIがあれば何でもできる」
という言葉には、かなり正しい部分があります。
文章も作れますし、資料も作れます。
画像も作れます。
企画や調査もできますし、プログラミングもかなりのところまでAIが処理できます。
以前よりも、はるかに多くの仕事へ一人で挑戦できるようになりました。
しかし、
AIがあるから勉強をしなくても良くなった
という意味ではありません。
僕はむしろ逆だと思っています。
AIを使えば使うほど、
基礎知識がある人の方が圧倒的に強くなります。
なぜなら、基礎知識がある人は、何の情報が足りないのか、何を調べれば良いのか、AIが出したもののどこがおかしいのか、どの数字を確認すべきなのか、何を基準に評価するべきなのかが分かるからです。
AIがかなり多くの作業をやってくれるようになったことは事実です。
しかし、
人間側の基礎理解まで自動的に頭へ入れてくれるわけではありません。
だから、AIを使うことで勉強が不要になるのではなく、知識を持っている人がその知識を以前よりはるかに広い仕事へ使えるようになった、と考えた方が実態に近いと思います。
▶ AIを使って「何を学ぶべきか」まで見失っている方へ →
知識がなければ、AIの間違いにも気づけない
例えばマーケティングであれば、
「顧客理解が足りない」
「競合比較が足りない」
「オファー設計がおかしい」
ということを判断するためには、最低限のマーケティング知識が必要です。
デザインであれば、視線誘導、文字の優先順位、余白、配色、画像との整合性などを多少なりとも知っていなければ、
「なんとなく変」
以上の指摘が難しくなります。
WEB制作でも同じです。
SEO、導線、表示速度、ユーザビリティ、実装などについて全く知らなければ、AIが作ったサイトが本当に良いのか悪いのか判断することができません。
つまり、
AIが間違ったものを出すことよりも、その間違いを人間側が見抜けないことの方が危険なのです。
AIは自信満々に間違えることがあります。
しかし、人間側に知識がなければ、それを「AIがそう言っているのだから正しいのだろう」と思ってしまいます。
だから、AIが高度になればなるほど、人間側の判断力が不要になるというより、むしろ人間が最後に判断する能力の重要性が高くなると僕は思っています。
▶ AIの出力を「これでいいの？」と判断できないなら、その成果物ごと相談できます →
AIは能力差を消すより、増幅する側面がある
AIが普及すると、
「プロと素人の差がなくなる」
と言われることがあります。
もちろん、以前なら専門家でなければできなかったことを、初心者でもかなりできるようになったという意味では、その側面はあります。
しかし僕は、逆の側面もかなり強いと思っています。
知識がある人は、不足している情報を見つけ、必要な資料を探し、それをAIへ渡し、出力を評価し、間違っていれば修正し、さらに深掘りすることができます。
そのため、以前なら複数の専門家へ依頼しなければならなかったような仕事や、自分一人では扱えなかった範囲まで、一人で処理できるようになります。
一方で、基礎理解がないままAIを使うと、不足している情報に気づきません。
出力の間違いにも気づきません。
ありきたりな内容が出ていても、それがありきたりだということすら分からない可能性があります。
しかしAI自体はものすごい速度で成果物を生成してくれます。
すると、
成果物を作る速度だけが猛烈に上がり、品質を判断する能力が追いついていない
ということが起こります。
AIは人間の能力差を完全に消してくれる魔法ではありません。
場合によっては、
人間がすでに持っている知識、経験、判断力の差を、さらに増幅する道具
にもなります。
▶ 「AIで作れるようにはなった。でも品質が分からない」なら、一度プロの視点を入れてみませんか？ →
プロとは、何でも知っている人ではない
プロだからといって、最初から全ての答えを知っているわけではありません。
僕自身、知らない業界もあります。
初めて扱う商品もあります。
知らない技術も当然あります。
しかし重要なのは、
何を知らないのかが分かることです。
この仕事を完成させるためには、この数字を確認する必要がある。
この資料が必要になる。
この質問を顧客へしなければならない。
この競合を調べる必要がある。
この参考物を確認しなければ判断できない。
このように、不足している情報を特定することができます。
知らないこと自体がダメなのではありません。
知らないものを特定し、それを調べ、仕事に必要な一次情報へ変換できるかどうかが重要なのです。
そしてAIがある現在では、その一次情報をAIへ渡すことで、以前よりもかなり広い範囲の仕事を処理できるようになっています。
▶ 自分では「何を知らないのか分からない」。その状態から整理するための相談です →
「簡単にできる」の意味を勘違いしない
AIによって仕事は確かに簡単になりました。
これは間違いありません。
しかし、
考えなくても良くなったわけではありません。
学ばなくても良くなったわけでもありません。
判断しなくても良くなったわけでもありません。
簡単になったというのは、
必要な知識や判断力を持っている人が、今まで人間が手作業で処理していたかなりの部分をAIへ渡せるようになった
という意味です。
だから、
「AIがあるから専門知識はいらない」
という話ではありません。
むしろ、
専門知識がある人ほど、AIによって扱える仕事の範囲が一気に広がる
と考えた方が現実に近いと思います。
▶ 「自分の知識なら、AIでどこまでできる？」を一緒に見つけます →
では、自分の仕事をAIにどう渡せばいいのか？
ここまで読んで、
「考え方は分かった」
と思って頂いた方もいらっしゃると思います。
しかし同時に、
「では、自分の仕事の場合には、具体的に何をAIへ渡せばいいの？」
と思う方もいるでしょう。
実のところ、ここが難しいところです。
AIについて詳しくないこと以上に、
自分の仕事をAIへ渡すために、何が足りていないのかが自分では分からない
という問題の方が大きいからです。
例えば、
「集客を改善したい」
と言われても、その事業を実際に見なければ何をすれば良いかは分かりません。
SEOが必要なのかもしれません。
広告が必要なのかもしれません。
写真が悪いのかもしれません。
LPの問題かもしれません。
商品設計そのものを見直す必要があるかもしれません。
既存顧客への施策を先に行った方が良いかもしれません。
AIを使って一部の仕事を内製化した方が良いケースもあります。
場合によっては、今考えている施策自体をやらなくても良いかもしれません。
その事業を見なければ分からないのです。
多くの事業者様は、
「何をしたらいいか分からない」以前に、「何が分からないのかも分からない」
という状態にいます。
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「ホームページを作りたい」
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むしろ、
「何をやればいいのか皆目見当がついていない」
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マーケティングの観点から、現在何に困っているのか、どこに課題がありそうなのか、どの情報が不足しているのか、何から確認すべきなのか、何を作る必要があるのか、逆に今は何をやらなくても良いのかをヒアリングしながら整理していきます。
その結果、WEB制作が必要なのであればWEB制作を考えれば良いですし、SEOが必要であればSEOを行います。
写真が必要であれば写真撮影を考えます。
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商品設計そのものを見直すことが先なのであれば、そこから考えます。
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つまり、最初からサービスを決めて相談する必要はありません。
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しかし、
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その内容を持って、他の制作会社へ相談して頂いても構いません。
広告代理店へ相談する際の資料として使って頂いても構いません。
自社で実行できると思ったのであれば、自社で進めて頂いても構いません。
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だからです。
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つまり、
調査 → 企画 → 訴求設計 → 写真・ビジュアル → コピー → WEB・LP → SEO → SNS → 広告 → 問い合わせ導線
という事業全体を見ながら、その事業に何が必要なのかを考えます。
何か特定の商品を売るところから始めるのではなく、
「この事業では、そもそも何が問題なのか」
というところから考えることを重視しています。
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Nich idea PRの主なサービス
Nich idea PRでは、マーケティング上の課題から逆算して、必要な制作や施策をご提案しています。
制作・マーケティング総合支援では、調査、企画、写真、コピー、WEB・LP、SEO、SNS、広告などを横断して考えます。
スポットコンサルでは、
「何をすれば良いのか分からない」
という状態から、課題、必要な施策、優先順位を一緒に整理します。
サロンや地域事業者様向けには、値引きや媒体依存だけに頼るのではなく、地域での集客導線や広告、制作を実践的に見直す支援も行っています。
また、SNSのように投稿して流れて終わるコンテンツだけに依存せず、画像やコンテンツを検索され続ける資産へ変える画像SEO・検索資産化についてもご提案しています。
現在はこちらについて相談無料キャンペーンを実施しています。
具体的に何を相談すれば良いのか決まっていない場合でも構いません。
▶ 「自分にはどのサービスが必要なのか分からない」という方こそ、まず無料スポット相談をご利用ください →
著者・齋藤寿修プロフィール
この記事を書いているのは、合同会社De poulet代表、Nich idea PR代表の齋藤寿修です。
23〜24歳で起業、法人化し、事業運営、マーケティング、広告、制作の現場に長く携わってきました。
自費診療分野のマーケティング事業、店舗・サービス業の集客、広告制作、写真撮影、WEB制作、コピーライティングなどを経験し、カメラメーカーでは販売、研修講師としても約5年間活動してきました。
現在のNich idea PRでも、マーケティング調査から企画、写真撮影、ビジュアル制作、コピーライティング、LP・WEB制作、SEO、SNS・Pinterest、広告、問い合わせ導線まで横断して扱っています。
僕自身、以前から調査、企画、開発、制作、実装、営業まで、一通り自分で処理する仕事の進め方をしてきました。
そのためAIについても、
「AIは何ができますか？」
という機能論だけではなく、
「今まで人間がやっていたこの工程を、どうAIへ渡せるか」
という視点で使っています。
文章についても、AIへテーマだけを渡して生成されたものをそのまま掲載するというより、まず対象について大量に対話し、認識を揃え、必要な一次情報を入れ、内容を詰め、その上で最終的な編集や文章化にAIを利用するという方法を取っています。
AIそのものを難しい専門用語で説明することよりも、
実際の仕事でどう使えば完成物まで持っていけるのか
ということを重視しています。
より詳しい経歴、事業経験については下記をご覧下さい。
AIを使うというのは、AIに丸投げすることではない
AIを仕事で使うというのは、人間が何も考えずに、
「これ作って」
と頼むことではありません。
人間側で何を作るのかを決め、必要な一次情報を集め、基準になるものを渡し、対象についてAIへ説明します。
そしてAIがどのように理解しているのかを確認し、違っているのであれば補足します。
一発で完成しない仕事であれば工程を分けます。
前工程で完成したものを次工程へ渡し、必要であれば別のスレッドで検証し、最後は人間が判断します。
こうした仕事の流れを人間側が作ります。
その代わり、今まで人間が手作業で処理していたかなり多くの部分をAIへ担当させることができます。
AIは人間の知識を不要にするものではありません。
むしろ、
人間が持っている知識や経験を、これまでよりはるかに広い仕事へ展開するための道具
と考えた方が実態に近いと思います。
▶ 丸投げではなく「AIをどう働かせるか」を自分の仕事で考えたい方へ →
AIとの会話は、命令するためだけの場所ではない
最後に、この記事で最も伝えたいことをまとめます。
AIとの会話は、
指示を出すためだけの場所ではありません。
自分が持っている知識をAIへ説明します。
AIがどのように理解したのかを見ます。
違っていれば指摘します。
その指摘をする過程で、自分自身もさらに考えます。
すると、新しい情報が出てきます。
またAIへ説明します。
このラリーを繰り返すことで、
自分自身でも、まだ完全には言葉にできていなかった知識
まで表に出てくることがあります。
その状態になってから、記事、LP、資料、企画、画像、WEBサイトなどを作らせます。
だから僕は、
「AIを使うには良いプロンプトを書くことが重要です」
という説明だけでは、かなり足りないと思っています。
もちろん、プロンプトも必要です。
しかし、本当に重要なのは、
AIに察してもらおうとしないことです。
必要な一次情報と基準を渡すことです。
AIへ自分の仕事について十分に説明することです。
AIの理解を見ながら対話を続けることです。
一発生成ではなく、仕事そのものを工程として考えることです。
そして、
人間側も勉強を続けることです。
AIは非常に便利です。
以前なら難しかった多くのことを、一人でも実現できるようになりました。
しかし、それは人間の知識や判断が不要になったという話ではありません。
むしろ、
知識を持ち、必要な情報を見極め、それをAIへ渡すことができる人が、以前より圧倒的に多くの仕事をできるようになった。
これが生成AIによって起きている大きな変化であると僕は思っています。
そして、
「自分の場合には、何をAIへ渡せばいいの？」
というところが分からないのであれば、一人で考え続ける必要はありません。
AIについてでも構いません。
SEOについてでも構いません。
広告でも構いません。
WEB制作でも構いません。
商品やサービスの集客についてでも構いません。
さらに、
「何を相談したらいいのか分からない」
という状態でも構いません。
そこから課題を整理するために、Nich idea PRのスポットコンサルをご用意しています。
現在は、サービスをより多くの方に知って頂くため、期間限定で無料相談を実施しています。
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