AI資料作成効率化で業務スピードが大幅向上する現状

# なぜ賢い人がAIでつまずくのか（そしてどうやって活用するか）

### AIパワーユーザーと一般ユーザーを分ける4ステップのマインドセット転換

先週の火曜日、ちょっとした出来事があったんですよ。あるマーケティングディレクターが、新製品ローンチ戦略を作るために3日間も机にかじりついてたらしい。でもその隣で、同僚はAIに頼って、30分でほぼ同じクオリティの成果物を仕上げていた。うーん、不公平だな…いや、そうとも限らないか。その成果物にはタイムラインやコンテンツカレンダー、さらには予算内訳まで含まれていたそうです。不思議と、この差は技術的なスキルじゃなくて、「ものごとの考え方」に起因しているみたいだ。

生成AIって、一見するとシンプルなんだよね。**入力 → 変換 → 出力**という流れだけ。あなたがテキストとか画像とかデータ、それから要件なんかをポイッと放り込むと、AIがそれらをごちゃ混ぜにして新しい何かに仕立て上げてくれる。でもさ、その単純さゆえに、本当は知識労働全体の在り方自体が根底から揺らいでいることに気づきづらいんだよなぁ……あ、また脱線した。本筋へ戻ろう。

### なぜAIがプロフェッショナルワーク全般に影響するのか

そもそも、多くの場合「専門職による業務成果物」って何なの？たぶんね、こんな感じ：

- **ソフトウェア開発者** はコードを書く。それって結局コンピュータ向けのテキストですよ。

- **デザイナー** はビジュアルコンセプトを描き出す。要するにアイデア伝達用画像なんです。

- **マーケター** はキャンペーン設計担当。ただし説得や情報提供につながるコンテンツとして形になる。

- **コンサルタント** はインサイト（洞察）創出係。それは意思決定サポートになる分析結果だったり。

- **プロダクトマネージャー** は仕様書執筆役。その内容が開発ガイドラインとなる構造化文書になる。

- **ファイナンシャルアナリスト** はモデル構築者。アウトカム予測用のデータ関係性として機能します。

……共通点、おぼろげながら浮かびません？ま、とりあえずこんなところかな。

知識労働って、まあコンテンツ作りの話なんだけど、AIはその生成とか分析とか変換でやたら適応力あるって、よく言われてる。うーん、それが本当にそうかは…いや、たぶん合ってる。でも根っこのところで大きく変わったのはスピード感と「所有権」だと思う。AIを使えばね、これまでみたいに人に丸投げして調整しまくる必要なくなるし（あれ、本当疲れるから）、しかも何倍も早くアウトプット出せたりする。一方で、自分が全部直接ハンドリングできる感じになるんだよな。この辺、「AIが仕事を奪う」とかいう表層的な議論じゃなくてさ、「ビジネス価値を生む中核活動」をAIが増幅していく、その点が焦点になっている気がする。えっと…たとえばだけど、ソリューション設計のスピード10倍になった開発者とか、1時間で50個キャンペーン案回すマーケターいたりとか。シナリオモデリングなんかも、本来数日かかったのに数分で終わらせちゃうアナリストもいるしね。ちょっと自慢っぽい事例多すぎ？いやでも現実なんだよな…。さて、本題戻ろ。

ああ、それと、多くの人が見落としがちなAI導入による能力ギャップについてもちょっと触れておきたい。

AIは知識労働に5つほど新しい機能を持ち込んできたらしい。

まず、人間では到底到達できない計算速度や規模感。「そんなバカな」と思いたいけど、何時間も掛けてまとめてたこともAIなら秒単位で処理したりする。例えば法務研究者の場合だけどさ、契約書先例分析2週間頑張った結果と同じ洞察を15分くらいでAIが引き出したケースもあるんだとか。嘘みたいだけど報告されてるから仕方ない。

次に領域横断型パターン認識ね。普通じゃ繋げようとも思わない業界同士でも関連性見つけちゃうことあるらしいし。ファッションブランドなのにインテリアデザインや自動車業界データまで混ぜて色彩トレンド分析した事例とか紹介されてたよなぁ。それ、人間だったら多分自然には辿り着かなかった示唆だったみたい。

それから「疲れ知らず」の反復イテレーション能力というか…。正直5回目ぐらいから人間ヘロヘロになるじゃん。でもAIは50回目でも最初と同じ品質保つって話。本当かな。でも一部コンテンツ制作者は30種類以上のヘッドライン案考える時にも使った、と聞いているので多少信憑性あるかもしれない。

さらに追加コストなしで多様化されたパーソナライズ対応まで可能、と言われてる。受け手ごとのアウトプットカスタマイズにも柔軟性持って対応できるという点ね――ま、一瞬「ほんまか？」と思いつつ、この柔軟さこそ今後ますます問われそうだよなぁ…。

ワンプロンプトで、CEO向けサマリーも、技術的な実装の詳細も、それから投資家プレゼン用フォーマットも……全部同じ戦略文書から生み出せるって、まあ正直すごい時代になったなと思う。あ、エゴなく継続的に学習って部分ね。AIはフィードバックを受けると即座に学び取れるんだよ。人間みたいに「それ違う！」とかムキにならず、淡々と改善されていく。でも…なんというか、その能力が意味を持つのは、結局ちゃんとした指示があればこそだよね。まったく、当たり前と言えば当たり前か。

### AIの生産性を阻害するマインドセットの問題

多分だけど、多くの人はAIを使う時Google検索みたいな感覚で扱っちゃう癖があるんじゃないかな？質問さえすれば、有益な回答がポンっと出てくると思い込む。でも実際には…今どきのAIツールは検索エンジンじゃなくてコンテンツ生成エンジンなんだし、それだけじゃなく課題解決の伴奏者にもなるし（まぁ本当に伴奏してる感じする時とそうでもない時もあるけど）、ワークフロー協働ツールとして機能したりする。その違いって本当に見過ごせないんだよね。えっと——ちょっと例を挟むと、

- **検索思考**：「ソーシャルメディアマーケティングについて知っておくべきことは？」

- **生成思考**：「B2B SaaSスタートアップ向けに、お客様成功事例に焦点を当てた30日間のLinkedInコンテンツカレンダーを作成してください。週3種類の投稿タイプ、それぞれにエンゲージメント促進要素も付与してください。」

という感じ。でもさ、本当に思うんだけど（ああまた脱線してる）、AIは利用者から受け取った指示内容そのまま反映するものだから、不明確な依頼には不明確な成果しか返せないってオチになること多い。それなのに具体的な指示なら具体的な価値につながる場合が観察されたりして…いや、不思議というか当然かもしれない。ただより根深い問題として、多数の場合ユーザー自身が何を達成したいかわからず、とりあえず質問してしまう傾向もある気がする。その質問自体、「何でこれ訊いているんだっけ」みたいになりやすかったりして。本末転倒かもしれないし…いやまあ、人間らしいと言えばそれまでなんだけどさ。

あなたの実際の目標と、本当に一致しているのだろうか。いや、そもそも「目標」って何なんだろう…ちょっと考え込んでしまうけど、まあ、気を取り直して。AIはね、どうやら君自身のクリアな部分だけじゃなくて、その中に潜む混沌まで映し出す鏡みたいな存在なのかもしれない。意外と怖い話だよね。で――この記事では、生産性を上げるためにAIをどう使うべきか、という話に入るんだけど……あ、また脇道それた。でも本題へ戻すと、「逆算的なアプローチ」を取ることで望む結果からスタートし、それぞれのフェーズごとに必要になるもの――具体的には適切なアウトプットとかインプット、それから問い方――そういう部分をどう特定するか、その方法について語ろうと思ってる。

### 終わりから始める：リザルト・バックワード思考

AIとうまくやっていくコツ？たぶん技術力じゃなくて、「ゴールから遡って考える癖」なんじゃないかな。ああ、疲れる言い回し……でも大事だから繰り返すけど、「プロンプト打つ前に一度止まろう」ってこと。自分自身に問いかけてみてほしい。

> _もしAIがこれを完璧にこなしたなら、自分の手元には何が残っているだろうか？その後、それをどう使う予定だろうか？_

なんとなく抽象的だけど……まあいいや。それが「リザルト・バックワード思考」なんだよね。成果地点から歩き始めて、その到達ルートを逆方向に探していく感じ。この思考法さえ身につけば、「価値」に集中できるし、「尋ね方」という途中経過だけでグルグル悩まなくても済むようになるんじゃないかな。

さて、AIでちゃんとした成果につなげたいなら――それには4つくらい相互作用するステップがあるっぽい。「良いアウトプット」（これこそ欲しいもの）、そして「良いインプット」（十分な文脈とか情報）、さらには「良いプロンプティング」（効果的な伝え方）と「良いモデル」（つまりツール選び）。今こう書いていても頭がぼーっとするけど、とりあえず土台になる部分から話そうと思う。

**例:** 例えば君がマーケターで25〜35歳女性向けスキンケア製品発売計画についてAI支援を求めたい時。「計画作成手伝って」と雑に頼むより、本当に欲しいもの――たとえば「明確なプロジェクトタイムライン」とかさ――それ自体を最初にはっきりイメージするところから始めてみてほしい。本筋見失った気もしたけど、多分合ってるはず…。

えっと、コンテンツアイデアのリスト…？いや、なんか急に脳内で「そもそも何を作りたいんだっけ？」って自問してしまった。ま、それはさておき。キャンペーンのビジュアルコンセプトとかも気になるし。うーん、でも本当に良いアウトプットって一体何なのか、曖昧なままだと正直困るんだよね。

AIにお願いしたいものがもしあるなら、そのゴールを正確に定義することが不可欠らしい。戦略的思考という言葉、正直いつもふわっとしか捉えられないけど、「何をやればいい？」じゃなくて「どんな成果物が今この手元に必要なのか」まで突き詰めて聞く感じかな。うーん、まあAIに「ちょっと手伝って」と甘えるつもりはさらさらなくて…。実際すぐ使えるものじゃないと意味ないし。

たとえばだけど、「25～35歳女性向けスキンケア美容液の商品ローンチタイムラインがほしいです」みたいな具体性、大事だよね。「タイムライン｜チャネル｜コンテンツタイプ｜目的」を全部含めて、と指定すればOK。それにしても、こう書いている間にも頭の片隅で別の案件のこと思い出してしまった…。ああ、ごめん戻るね。本筋へ。

フォーマットや範囲が明確になっているほど、AIは求めているものをピタッと出してくれる—多分。でも完璧は存在しないから、多少ブレてもしょうがないと思うところもある。

そして次、「良いインプット」の話だけど。AIには心読まれるなんて絶対嫌だけど（まあ読めないし）、現実的な結果を求めるなら文脈やデータをちゃんと与えること、それしか道はない気がするんだよね。「取り組んでいる内容」とか、自分自身ちゃんと言語化できてるか不安になってきたりするけどさ…。

なんだろう、ときどき立ち止まって「あれ？これ今本当に必要？」とか迷子になりそうになる。でも結局、一歩ずつ丁寧に説明して要求を伝えるしか方法はない。そういう感じ。

製品やサービスについて細かく話そうと思ったけど、なんだか頭の中がぐるぐるしてきた。あれ、今何を書いてたんだっけ？ま、とりあえず…。うちの夜用フェイシャルセラム、高速吸収処方っていうのが売りでね。都市部で暮らす25～35歳くらいの女性、特にスキンケアに熱心な人がターゲット層なんだよ。まあ、そんなこと言っても、全然化粧水とか興味ない人は最初から見てないし…あ、それは関係ないか。

キャンペーン目標としては「認知度向上」と「試用促進」、つまりもっと多くの人に存在を知ってもらって、気軽に使ってみてもらいたいわけ。でも予算が潤沢というわけじゃなくて、現実的には低めなので、どうしてもInstagramやTikTokみたいなSNS中心になるよね。昔なら雑誌広告とか考えたんだろうけど…。いやいや、時代が違うし。

ブランドボイスは、「現代的」でありつつ、「親しみやすさ」や「誠実性」も大事にしたいなと思っている。なんだろうね、最近“誠実性”って言葉自体ちょっと嘘っぽく響く時あるけど。ふとした瞬間に、もうちょっとリアルで痛みのある言葉を探したくなる。でも本筋戻そう。要するに、この辺全部まとめて短くて分かりやすいインプットを作る必要があるんだけど、本当にそれだけで十分なのかな…とか不安にもなるよ。うーん、大丈夫かな。

結局さ、「より良いインプットがより良いアウトプットにつながる」って聞こえはいいけど、そのシンプルさゆえに逆に身構えてしまう時もある。それでもまあ、多分正しいんだろうな。

プロンプトを書くときは、とりあえずAI相手とはいえ、自分自身でも理解できるようになるべく明確に書いておいた方がいいという話。色々フレームワークはあるみたいだけど、とりわけ自分がよく使う形としては──ROLE（役割）をまず指定して、それからTASK（タスク）を書き出す。そして最後にFORMAT（フォーマット）まで示しておく感じ。

例えば、「あなたは化粧品マーケティングの専門家です。都市部在住25～35歳女性向けフェイシャルセラムの商品ローンチ計画について支援してください。低予算でInstagramとTikTokに注力します。」みたいな例文かな。本当こういうガイドライン的なものを書く作業そのものが疲れる時もあるし、一歩引いて考えると誰のためでもなく自分のためだったりする気もする。不思議だよね。

プロンプト作成って、ほんとうに気づいたら今や大事なライフスキルになりつつあると思う。なんか、たとえばマーケターでも開発者でも教育者でも、うーん…ファウンダーでも同じでさ、AIがチームの仲間みたいに働くシーンが明らかに増えてきてるじゃない？まあ、自分だけかなと一瞬思ったけど、たぶんみんなもそうだろうなぁ。で、そのAIとうまくコミュニケーション取るための「言語」こそがプロンプトだったりするわけ。

さてと、「適切なモデル：目的に合ったツールを選ぶ」となると話はちょっと複雑だよね。いや、それほど難しいことじゃないかもしれないけど、まず自分の考え方とか、「自分は何を求めているか」とか「どう質問したいのか」、さらに「どんな情報を渡しておくべきなのか」を、それとなく整理しとく必要があるんだよね。でも、ああ…ちょっと脱線した、話戻すわ。結局、その準備ができたら次は「業務をちゃんと担当者へ割り当てる」という段階になるんだけど、この場合の担当者っていうのは、つまりAI界隈では「適切なモデル」を選ぶことに当たる。各モデルには固有の強みや特性があるから、それぞれ役割とか使い所も微妙に違ったりするし…。ま、いいか。本当にその辺意識すると結果も変わってくる気がするんだよね。

どのチームにも言えることなんだけど、業務をうまく委任したいなら、誰が何に強いか把握しておいた方がいいんだよね。まあ、それって面倒だけど…やっぱり効率には直結するからさ、無視できない。で、ここから急にAIツールの話になるけど――えっと、最近はChatGPT（OpenAI）が多用途で論理的な応答してくれるし、文脈もよく掴む。得意分野としてはアイデア出しとか構造化された文章作成、それと複雑な文脈でも割とついてこれるし会話履歴も把握できてる気がする。ただ、「安全」すぎる返事になることが多かったりしてね、時々創造性が足りないって感じることもある。ああ、それに具体的指示を出さないと微妙な仕上がりになったり…。主に計画立案とかメール作成、それからアイデア要約やフォーマット変換なんかによく使うかな。

Claude（Anthropic）については…長文読解とか自然なトーン維持では強みを発揮する印象。得意なのは長文テキストの要約だったり、多層的ドキュメント分析だったり――あれ？ちょっと脱線したか。でも自然な文章スタイル保つっていう特徴も大きい。ただし回答自体柔らかめになっちゃう傾向で断定力には欠ける場面もしばしば見受けられる。不安？いや、大丈夫だと思う。本筋に戻すと、このツールは長大ドキュメント分析やトーン重視リライト、それからコンテンツ感情分析なんかによく登場する。

Grok（xAI）はというと、とにかくリアルタイム更新が売りだよね…Xエコシステム限定だけど。そのぶんニュースやトレンド情報への即応性、高いと思う。あと、大衆議論・ミームみたいな流行話題にも敏感。ただXプラットフォーム内じゃないと使えないって縛りはあるし、正直長文とかディープダイブ系には全然向いてなくて……えーと、自分でも何を書いているんだろう。でもコミュニティインサイト収集やトレンド監視、それからカジュアルだけど知的好奇心刺激する質問対応にはぴったりじゃない？

Gemini（Google）はGoogle Workspaceとの連携強みかなぁ、と個人的には思ってたりする。検索機能も優秀だし、多数ソース横断型の情報統合・要約にも活用されているイメージ。ただ長文系とか超クリエイティブ要求される場合、一貫性欠けちゃうことも…ま、そこまで万能求めてもしょうがないよね？リサーチ全般やGoogle Docs/Gmail/Sheetsとの連携活用、それから幅広い情報源頼みにした回答生成時によく使われている模様。

そしてビジュアル系ならDALL·E／Midjourney／Stable Diffusion。この3つ…いや実際触った人少なくない？DALL·E（ChatGPT連携）は自然言語プロンプトから画像生成可能なので気軽さあり。一方Midjourneyは芸術的構図・色彩表現でクリエイター寄せかなぁ。それに対してStable Diffusionは技術志向ユーザー向きということでカスタマイズ性高めなのがポイント。今思えば全部ちょっとずつ違う良さあるような…。

こういうビジュアル生成系ツール群ってSNS用ビジュアルだったりキャンペーンのストーリーボード制作、そのほかスライド表紙・ブログトップ画像づくりなんかにも頻繁に利用されてたりします。本当はもっと地味な用途も多そうだけど…。

全部細部まで知識詰め込む必要なんて実際なくて、「用途ごと何を選べばいい？」ぐらい把握できれば十分じゃん？ 迷ったらそれくらい割切ればいいと思う。

たとえば、

- 文章作成関連：ChatGPT, Claude

- ドキュメント分析：Claude, NotebookLM

- 画像生成：DALL·E または Midjourney

- トレンド調査：Grok

- 多ソース型リサーチ：Gemini, Perplexity

こんなふうにざっくり振り分ければOK。それぞれ適材適所で選ぶことで時間短縮にもなるし最終アウトプット品質もちょっと良くなる―たぶん。

### 結果改善のためフィードバックを行う

AI技術進化しまくってても結局成果物への責任負わされるのこっち側だからさ…。結果物チェック時には「目標内容ちゃんと合致してる？」とか、「曖昧箇所残ってない？」みたいなの一通確認しておいた方がおすすめ。「もっと具体例挙げてもらえる？」みたい追加指示出せば精度上げられるケース多々あるので試す価値あり。【例えば】AI回答として「バズるTikTokコンテンツ作成」と返された場合、「私たちの商品・ターゲット顧客層に合った具体例動画3つ提示してください」と頼むことでより自分達仕様へ近づけたりできちゃいます。本当にそれだけでも結果変わった経験何度もあるので…。

AIをうまく活用するための手順……まあ、手順って言われてもピンとこない人もいるかもしれないけど、とりあえず進めるね。あ、コーヒー冷めてきた。えっと、まず「機能したものを保存する」ってすごく地味だけど大事な話でさ。

正直、一晩で全部マスターできるほど甘くはないんだよね。もちろん、中には一瞬でコツつかむ人もいるみたいだけど、多くの場合は反復練習が要るっぽい。でも焦らなくていいと思う。実際に続けていれば慣れてくるし、それに……ああ、また脱線しそうだった、ごめん。

- うまくいったプロンプトを保存する

- 目的や顧客タイプ、それからコミュニケーションチャネル別にタグ付けしておく

- 毎回ゼロスタートじゃなくて、再利用できるライブラリとして蓄積していく

こういう地道なことが結局効いてきたりするんだよね。ま、いいか。なんとなくだけど、自分の中に「サポートシステム」みたいなのができてきた感覚もあるし、そのぶん意思決定するときの自己理解もちょっと深まった気がする——いや、本当かどうかわからないけど。

それと、「AIを効果的に使いたい！」って思うなら、ただ良いプロンプトを書けば万事OKってわけでもなくてさ…。

- 実際何を求めているのか把握すること

- 明確な指示でタスクを委任すること

- ツール選びもちゃんとやること

- フィードバックはタイミングとか方法とか意識してみること

- そして成果例はこまめに保存・改善しておくこと

…とか色々あるわけで。ふぅ。しかし一度混乱すると何すればいいかわからなくなる時もあるよね。でも本質的には「考える力」を伸ばす道具としてAIを見るべきかなぁって思ったりして。

> AIは思考そのものの代替じゃなくて――なんというか拡張子？　いや拡張機能だな。考え方次第では、不十分な思考と組み合わさることでダメさ加減まで増幅されちゃう可能性もあり得るっぽいので注意したほうがいい…多分そんな感じです。

友人と今すぐ共有できるんだよね。あ、でもさ…まあ、とりあえず話を戻すけど。Hoang Nguyenをフォローしておけば、最新のストーリーについてアップデートが届くらしい。なんか知らないうちに情報が流れてくるって、便利だけど少し怖い気もする。でも今はそういう時代なのかな。本ストーリー自体はGenerative AIで公開されているって聞いたけど、最近やたら増えてきたな、この手のやつ。

うーん、それからLinkedInで僕らとつながったりZeniteqをフォローしたりすると、AI関連の最新ストーリーとか情報も得られるっぽい。別に全部追わなくてもいいとは思うけど…いや、自分で言っててなんだけど本当に必要なものだけ拾えばいいんじゃない？まあそれはともかく。またニュースレターやYouTubeチャンネルにも登録できて、そのおかげで生成系AIに関するニュースやアップデートも随時確認できるという算段だよね。まあ、それぐらいなら負担じゃないかも。

一緒にAIの未来について考えてみようかな―いや、正直ちょっと不安にもなるけど。でも多分、それが普通なんだろうな。