次に「テーマによってはチャットのラリーがすごく長くなるのでは？」という質問ですが、わたしの場合ほとんどありません。長くなるのは政策の根幹を調べたり、社会保険料を切り詰める方法を根本から議論したりするような、ごく一部の特殊なケースだけです。
ラリーが長引いてしまう一番の原因は「最初のプロンプトの指示が甘い」から。もう一つは、毎回ゼロから前提条件を説明しているからです。
わたしのGeminiやChatGPTには、過去のチャット履歴が数百個も溜まっています。なので新しく調べ物をする時、いきなり新規作成するのではなく、前に似たような質問をしたスレッドはないかと探すんです。
例えばイラン攻撃に対する国民の賛否を調べたい時。過去に中東情勢について調べたスレッドを開いて、そこに追加で質問を投げてみる。そうすると、AIは過去のチャットの文脈を前提として読み込んでくれるので、イチから「今はこういう状況で～」と説明しなくてもスッと本題の深いデータを出してくれます。だから大体2回くらいのやり取りで終わるんです。
最後に絶対やってはいけないことを言いますと、AIへの丸投げです。この前、AIを使って企画書を書いているが全然使えないと文句を言っている人がいましたが、話を聞いてみたら企画書の構成から内容まで全て丸投げしていました。AIに丸投げなんてしたら、どこにでもある、つまらない常識的な企画しか返してきません。
AIを本当に活用したいなら。データ収集と市場調査がおすすめです。例えば上司から「今度メリノウールの下着を出すから販促企画を考えて」と言われたとします。ここで「メリノウールの売り方を教えて」と聞くのではなく、「日本におけるメリノウールの使用頻度と、消費者の意識調査のデータを全部出して」と指示します。
AIはデータ探しが得意なので、AIが出してきたリンクやデータを自分で精査し、市場規模のあたりをつけた上で、「ざっと見たところターゲットはこの層だと思うんだけど、この仮説に基づいてさらに詳しく精査して」と壁打ちしていくんです。
ビジネスで上司やクライアントを説得する時、一番強いのが客観的なデータです。そのデータを集める一番大変な作業をAIにやってもらう。これが本当に仕事ができる人のAIの活用法だと思います。
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