「AIに新規事業のアイディアを出させたんですけど、当たり前の事しか出てこなくて」
最近、この相談が本当に増えました。
サブスク化しましょう。
SNSを活用しましょう。
DXを進めましょう。
どこかで見たような言葉が並ぶんですよねぇ。
でも、AIが悪いわけではありません。
平凡な答えが返ってくるのは、平凡な聞き方をしているからです。
今日は、聞き方を変えるだけで出力が変わる話をします。
なぜ、AIは平凡なアイディアしか出さないのでしょうか?
なぜなら、AIは世の中の平均を答えるようにできているからです。
AIは、大量の文章から、次に来る言葉として自然なものを選びます。
つまり、いちばん多くの人が書いている内容が、いちばん出やすい。
だから「うちの会社の新規事業を考えて」と聞くと、どうなるか。
世の中の記事に、いちばんよく書いてある事が出てきます。
それが、サブスクやSNSやDXです。
ここが大事なところなんですよねぇ。
平凡な答えは、AIの限界ではなく、質問の広さがそのまま返ってきているだけです。
そして、もう1つの原因があります。
AIは、あなたの会社の事を何も知りません。
社員が何人いるのか。
去年いちばん儲かった仕事は何だったのか。
どんな相談が現場で多いのか。
これを渡していない状態で聞けば、誰に聞いても同じ答えが返ってくるのは当然です。
AIに渡すべき材料は、何でしょうか?
渡すべき材料は、大きく3つです。
この3つを入れるだけで、出てくる内容が別物になります。
- 自社の事実。業種、地域、社員数、既存の商品と価格。
- お客様の生の言葉。実際に言われた一言を、そのまま。
- 制約条件。使える時間、使えるお金、やりたくない事。
特に効くのが2番です。
現場で聞いた一言を3つ入れるだけで、答えの具体性が跳ね上がります。
例えば、こう渡します。
「うちのお客様から、こう言われました。『毎回、同じ説明をするのが面倒』『前回いくらだったか思い出せない』『担当が変わると話が通じない』」
この3行がないまま質問すると、AIは想像で答えるしかありません。
想像で書かれたものが、平凡に見えるのは当たり前です。
そして3番も重要です。
やりたくない事を先に伝えると、実行できない案が消えます。
夜間対応はしない。
新しい人は雇わない。
在庫は持たない。
この3行があるだけで、残る案の質が変わります。
質問の仕方は、どう変えればいいのでしょうか?
聞き方には、順番があります。
1回で答えを出させようとするのが、いちばん失敗します。
うまくいく順番は、こうです。
- まず、自社の事実と、お客様の言葉を渡す。
- そこから読み取れる困り事を、20個挙げてもらう。
- その中で、既にお金が動いていそうなものを選んでもらう。
- 選んだものだけを、商品の形にしてもらう。
アイディアではなく、まず困り事を出させるのがコツです。
困り事は事実なので、AIも外しにくいんです。
そして、もう1つ強い聞き方があります。
AIに、逆に質問させる事です。
「この事業を考えるうえで、僕に足りていない情報を10個、質問の形で出してください」
こう頼むと、自分では気づいていなかった穴が出てきます。
AIは答えるより、聞き返させたほうが役に立つ場面が多いんですよねぇ。
最後に、答えの評価も任せてください。
「この20案を、初期費用の少ない順に並べて、それぞれの失敗しやすい点を書いてください」
出させて終わりにせず、選ばせるところまでやると、実行できる形に近づきます。
確かに、最後は人が考えるべきでは?
確かに、決めるのは人です。
AIに全部任せて出てきた事業計画を、そのまま実行するのは危険です。
そこは、僕もまったく同じ意見です。
しかし、人が考えるべき場所と、AIに任せていい場所は、はっきり分かれています。
人がやるべきなのは、材料集めと、最後の判断です。
現場で誰が何と言ったか。
どの案なら自社の人と設備で回せるか。
ここは、社内にいる人にしか分かりません。
一方で、AIが得意なのは、その間の作業です。
集めた材料を並べ替える。
抜けている視点を挙げる。
20通りの言い方に書き分ける。
ここは、人がやると1日かかる作業が、数分で終わります。
そして、この分担には大きな効果があります。
試せる回数が増える事です。
以前は、1つの案を形にするのに何日もかかりました。
だから、慎重になって案の数が減っていたんです。
今は、10案を並べて比べてから動ける。
これが、いちばん大きい変化だと思っています。
例えば、AIの使い方を変えて成果が出た会社はありますか?
例えば、DXコンサルティングをしている会社さんの話です。
その会社さんは、AIの活用支援を看板にしていました。
にもかかわらず、自社の新サービスを考える段になって手が止まっていたんです。
最初に見せてもらったAIとのやり取りは、こうでした。
「中小企業向けのDX支援で、新しいサービスを提案してください」
返ってきたのは、業務可視化、ペーパーレス、クラウド移行。
どこの会社でも言っている言葉ばかりでした。
そこで、渡す材料を変えてもらいました。
過去1年の商談で、断られた理由を全部書き出してもらったんです。
出てきたのは、こんな言葉でした。
「専任の担当を置けない」「入れた後、誰が使い方を教えるのか分からない」「前に入れたツールが、誰も使わないまま止まっている」
この3行をAIに渡して、困り事を20個出させました。
そして、既にお金が動いていそうなものだけを選びました。
残ったのは、意外なものでした。
新しいツールを入れる支援ではなく、既に入っているツールを使い切らせる支援です。
そこから作ったのが、すでに契約しているソフトの棚卸しと、社内向けの使い方研修をセットにしたサービスでした。
新しい技術は、1つも使っていません。
事業主様は、こう言っていました。
「断られた理由の中に、次の商品があるとは思わなかった」
AIは何も発明していません。捨てていた言葉を、並べ直しただけです。
出てきたアイディアは、次に何をすればいいのでしょうか?
AIから出た案は、そのままでは1円にもなりません。
次にやるのは、1枚のページにする事です。
誰の、どんな困り事を消すのか。
いくらで、どこまでやるのか。
申し込む方法。
この3つを書いたページを出して、反応を見る。
ここまでやって、初めてアイディアが検証されます。
そして、ここで多くの会社が止まります。
案は10個できたのに、形にする手段がないという状態です。
制作会社に頼むと、1枚のページで2週間から1ヶ月。
10案を試すには、単純に計算して1年近くかかります。
自社でページを作れる会社は、AIで出した案を翌日に出せます。
文章の下書きはAIに書かせて、自分の言葉に直す。
デザインはテーマの型に流し込む。
AIで案の数が増えた分、試す速さが結果を分けるようになりました。
今はAI × WordPress × テーマSnowMonkeyを組み合わせれば、専門的な知識がなくてもページが形になります。
よくあるご質問
社外に出せない情報を、AIに入れても大丈夫ですか?
契約や設定によって扱いが変わるので、必ず利用中のサービスの規約を確認してください。
安全に進めたい場合は、社名や個人名を伏せて、状況だけを渡す形で十分効果があります。
顧客名簿や未公開の財務情報を、そのまま貼り付けるのは避けてください。
判断に迷う場合は、専門家に確認してください。
AIが出した案に、本当に需要があるかを確かめる方法はありますか?
AIには判断できません。
需要があるかどうかは、過去にお金を払った人がいるかで確かめてください。
知り合い10人に「去年、それに近い事にいくら払いましたか」と聞くのがいちばん早いです。
払った経験がある人が1人もいなければ、その案は保留にしてください。
AIに何度聞いても似た答えばかり出てくる時は、どうすればいいですか?
材料が足りていない可能性が高いです。
同じ材料からは、何度聞いても同じ答えしか出ません。
現場で聞いた具体的な一言を、3つ追加してみてください。
それでも変わらない時は、質問を「案を出して」から「困り事を挙げて」に変えてください。
AIの答えは、渡した材料で決まります
もう一度お伝えします。
AIが平凡な答えを返すのは、性能の問題ではありません。
質問が広すぎて、自社の事実が1つも入っていないだけです。
やる事は3つです。
自社の事実を渡す。お客様の生の言葉を渡す。やりたくない事を先に伝える。
そして、アイディアではなく困り事から出させてください。
出てきた案は、1枚のページにして反応を見るまでが1セットです。
出して終わりでは、何も検証できません。
ぜひ、直近で断られた理由を3つ書き出して、それをAIに渡してみてください。
そこから出てくる答えは、今までとまったく違うはずです。
そして、もし「出てきた案を、自分の手ですぐページにしたい」と感じたなら、Webのスキルを社内に持つ事を考えてみてください。
僕が運営しているウェブココスクールでは、AI × WordPress × テーマSnowMonkeyを使って、自社のページを自分で作って直せるようになるまでを伴走しています。
まずは、どんな事ができるようになるのか、気軽に覗いてみてください。
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