![[Biz]生成AIの4段階活用](https://image.listen.style/img/OQsdttJyTPh5SzKaVSCOF_sGSSIYHqoJg6fnRuXMzn4/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfbm9sb2dvLzExNDQwNzM5LzExNDQwNzM5LTE3Mjg0NDY3ODIzMTMtMmFhMDEyZDEyNGU1Yi5qcGc.avif)
ミューラ国際市民マラソンの体験
B2BコミュニケーションとB2Bビジネス談話、コロンバスプロジェクトの緒方です。この番組は、B2Bビジネスにおけるセールス、マーケティング、事業推進などの様々なコミュニケーションのお話をする番組です。
ぜひお楽しみください。では、今日のどうでもいい話は、先週行われましたミューラ国際市民マラソンについてです。
今日収録が9日日曜日で10日配信なんですが、1週間前の3月2日日曜日にミューラ海岸で行われた、東京マラソンもありましたよね。私は裏マラソンのミューラ国際市民マラソンに参加しました。
パーフマラソンで21キロ走って、個人的にはだいぶいい感じで走れたんで満足度が高かったんですけども、何より大会が良かったなって話をしたいなと思ってます。
まずこのミューラ海岸、ほぼ初めて車で上ヶ島には行ったことがあったと思うんですけど、電車で行ったのは初めてだったんですが、街がかなりいい感じですね。やっぱり海岸があるからってこともあるのか、のんびり雰囲気もありますし、でも寂れたりしてるわけではなくお店も結構あって活気があって良かったなと思いました。
マラソン大会に関しては20年か続いてるらしいんです。20年?50年?あれ?だいぶ続いてるらしいんですよね。
街全体で盛り上げてるのがすごく分かって、本当に応援してくれる方々が、エリアもコンパクトなのもあるのかもしれないですけど、おじいちゃんおばあちゃんからお子さんまで本当に旗振って応援してくれるのが非常に元気になりまして、本当に感想も無事できたなと思ってます。
三浦国際市民マラソン、東京マラソンに出る人は参加しないかもしれないですけど、非常に良いコースでしたし、若干坂が多かったっていうのもあるんですけど、私的には全然問題なかったので、おすすめマラソン大会だなと。
5キロ10キロハーフマラソン、フルはないですけどあるので、良い大会に出たい方はぜひ参加してみていただけたらと思いました。また来年も私は出たいなと思ってます。では本題まいります。
B2BコミュニケーションとB2Bビジネス談話コロンバースプロジェクトの尾形です。今日はですね、最近ポッドキャストいろいろ聞いてるとAIネタが非常に多くて耳に入ってきてしまうんですけど、マーケットとか事業推進とかスタートアップとかそのあたりのポッドキャスト聞いてるとですね。
今日は生成AIの4段階活用というのをですね、営業とかマーケットとか事業推進における当社なりの活用方法ですね、などをちょっとお話ししたいなと思っております。ではですね、まず実はこのポッドキャストも最近はですね、この記事というか内容をですね、
チャットGPT君と相談しながら作ってるっていう状況ですね。そんな活用の仕方ももうあるわけなんですけど、どんな活用の仕方があるのかっていうことをですね、4段階にまとめてまして、今日はその4段階っていうのは何なのかとか、各段階の具体的な一応使い方や事例とかですね。
あとは現状を感じているAIと今後みたいなことをちょっとお話ししたいなと思っております。ではまず4段階、AI活用の4段階っていうのをですね、どういうふうに考えているかというと、まずやっぱり作業レベルのことですね、オペレーションレイヤーのことと企画と戦略、戦略戦術実行みたいなことが組織にもあると思うんですが、
そんなイメージプラス個人とチーム、そんなものでちょっとマトリックスを考えていったときにあるかなと。第1段階としては個人の作業、作業効率化ですね。第2段階としては個人のオペレーションではなくプランニングとかストラテジーの部分ですね、の補助ですね、戦略企画の補助。
第3段階としてはAIをうまく取り入れてですね、自分の業務の仕組み作り、業務プロセスの自動化などに取り組む。4段階としてはそれを個人ではなくてチーム組織の仕組み作りに展開する。そんなことができるのかなと思っています。各個人もしくはチームで取り組みがまた違ったりもしているかもしれないですけど、そんなイメージですね。
まず第1段階、個人のオペレーション、作業効率化というのを第1段階にすると、これもネットでいろいろ出ていると思うんですけど、やっぱり営業だったらメール作成でも自分ですると思うんですが、テンプレ作ってプラスのキャッチのコピーをどうしようかとかですね、そんなことをAIにピュンと投げてピュンと戻してもらって出すとかですね。
あと私よく使ったのは英語のメールですね。英語のメールはもう作法もわからないんでですね、そういったちょっとどうしようかなっていうものはテンプレ的なものをAIにから出してもらう。
固い文章じゃなくてですね、こういう用途でこんな方に送りたいんだけどっていうのもAIくんはピュンと出してくれるんですね。そういった作業効率はいいですよね。今まではネットで探してテンプレ確認してコピペして自分なりに考えてってやってると30分くらい普通にかかってしまうのはだいぶ時間効率化できますよと。
あとは企業さんを調べるとかですね、そういったものもこの会社さんにこういうことで営業したいんだけどどうなのかみたいなことで聞いてみるといろんな情報を出してくれますと。
マーケティング関連で言ったらやっぱり原稿作成とかですね、コピー作成は難しいなとやっぱり正直思いますけども、インプットをかなり整備しないと難しいは難しいんですが、原稿作成、記事作成などはやっぱりサマリー化してくれるっていうのが結構強いので、その辺りは使えるなと。
組織でのAI活用
あとSNSなんかも悪くはないですけど、バズらせるみたいなことで言うともうちょっとなんか自分でやれる余地がだいぶまだ領域として高いなみたいなことは感じます。
事業推進などで言ったら資料をざざっと書いていってサマリー化してもらうとかですね、ニュースの要約をざっくりざっくりしていくことで記事を複数ですね、サクサク読んでいくとかですね。
ニュースの要約なんかはいろんな会社さんのメディアなんかはね、要約を出せるような仕組みを導入してきたりもしてますけど、各社さんのサービスなんかもAI生成だって言ってるようなことに関してもやっぱり作業効率的なレイヤーが非常に多いのかなというふうには思いますね。
第2段階としては、戦略、企画の補助ということで市場分析とかですね、営業戦略のブレストとかですね、マーケで言ったらプロモーション戦略の方向性を定めていこうとかターゲットセグメントどこなのかなっていうようなことを、この辺はやっぱりインプット一発でアウトプットしてもらうっていうよりも、
AIが出してきたことを、こっちの考えを織り混ぜてですね、より求めるその戦略の方向性などを出していくと、大枠は組み立てていくことっていうのはできるかなというふうには思いますね。
それを基にして会議をして、その後はやっぱり個別で人が考えていくべきかなと思うんですけど、補助的な活用の仕方は非常にできるかなと。事業推進であれば新規事業のアイデア出しですとか。
そうですね。事業で言うとそうだな、やっぱり人の判断が必要になるような部分は苦手だと思っているのでですね、事業推進のほうも全体の戦略とかアイデア出しですとか、その辺り扱えるかなと思いますね。
以前ちょっと使ったのは、こういう状況の企業があるんだけど、リスクは何かみたいなことを聞いてですね、取り組みのリスクは何かみたいなことを聞いたりですとか、いろんな角度でちょっと新しい、自分が調べるにしたらちょっと腰が重いなっていうようなことはAIに聞くと対話型でいろいろ教えてもらえるっていうのは非常にあるかなと思うんですね。
第3 段階は自分自身の仕組みづくりっていうことで、オペレーションになっているようなことを自動化、都度都度 AI に出していくんではなくて、管理業務をバッと業務効率化してもらうのに、GPT 組んで対話型で運営するのではなくてですね、やっぱりスプレッドシートを活用したりとか、Excel とかですね。
などなどを当社で言うとGoogle 使ってるんでですね、Google Apps Script とか、ガスって呼ばれているプログラムを作るようなものが簡単にできるものがあってですね、それをJAT GPT に投げてソースというか、ソース書いてっていうと書いてくれて、半分自動化させながら運営していくことができたりするんですね。
なので、そういうような本当に反復のことをですね、都度都度5分かかってたのが1分ではなくて、その1分すらなくすというか、そのために行わなければならない作業、そうですね、1分の作業というのをなくしていくような発想で自動化の仕組みっていうのを作っていくと。
今までは5個の作業で1分、1分、1分ってかかってたのを5個をつなげてですね、1発で複数の業務を処理させるみたいなことを行ったりしてますね。
以前やったりしたのは、そうですね、スクリプトじゃないですね、メール文を自動的に書くのに情報が複数あったりすると、やっぱり結局手作業が発生してしまってたのを、Aの情報とBの情報とCの情報が分散してるのをですね、1つにまとめて、その分散情報をまとめることによったメール文を作るみたいなんですね。
そんなことも行っていましたね。まとめる作業もなくすような、そんな仕組みを作るとか、そういう形ですね。この辺は営業上ではいろいろ使えると思いますし、特にマーケ関連だと結構活用がしやすいというかですね、そんな発想になる。
複数のデータを処理したいってなるとですね、大掛かりなデータベースを入れるみたいな話になるところをExcelとかに分散させてても出せば、それをAIでサマリー化するような仕組みを作って運営していくみたいなことはできるかなと。
ただやっぱり仕組みを作る作業になるので、少々仕組み作りを理解していなければならないですけど、やっていけば見えてくるんでですね、自分の中でやる範囲であればですね、取り組んでいくのはいいのかなと思いますね。
4段階目は今の仕組み作りなどを会社、組織、チームで取り組んでいく。これは業務をオペレーションする方々が違うので、業務を整備していく。同じ業務にまとめていく、整理していくということが必要になりますけども、多くのシステム導入などは取り組んでいることではあると思うんですが、
それが同じようなシステムで何千万とか何百万かけるのではなくて、AI とガスなどのミニプログラムを集合させることで、自分たちで組み立てていくことができる。最近のノーコードだったりの流れもこの流れかもしれないんですけども、
AIの限界と人間の役割
ノーコードで作る部分もAI を補助機能として使って、自分の機能として使って運営していくということはできたりもするかなというようなところですね。これは経営判断まではいかないですけど、いろんなサマリー情報を整理していくのに大掛かりデータベースを導入するのではなく、分散された情報もアウトプットをAI とプログラムで運営していくような形ですね。
今日お話しする第3段階、第4段階はAI だけでなく、システムを開発するという要素も出てきてしまっていますが、そんな形で4段階のステップがあるかなというふうに思っております。
今日のメインはこの4段階は4段階であるんですけども、やっぱりこういう今までの人がやっていた作業の効率化などで考えていったときに、使っていてもやっぱり感じるのはAI の限界と人間がやるべき部分というのは何なのかということをすごく考えるわけなんですけど、
ちょっと前の会話の話でもしたかもしれないんですが、やっぱり決断することはすごく苦手というか、これですって言われても全然それなのっていう、どちらかというと人間が判断できないのかもしれないですよね。
AI 君がこれがいいと思いますよって言っても、それって本当にいいのかなっていうのは納得感がない。そこまで身を任せるほどですね、AI 君を信用してないのかもしれないですけど現状で言うと。やっぱり決断するとかですね、決めるみたいなことはAI は苦手というか、人が決められないとも言えるのかもしれないですね。その一つに決められる。
全く納得いかないですもんね、正直。今日のポッドキャストで台本作っていても全然面白くなさそうだなみたいになってですね、だいぶ調整をして今お話ししてるんですけど、決めるとか決断するとかですね、あと尖らせる、そのキャッチコピーは難しいなっていうことも先ほど言いましたけども、キャッチコピーはやはり人の感性の部分になってくる一方で、
AI はそのビッグデータ的な情報をガチャガチャガチャガチャサマリー化させて、1万あるのを100にするとかですね、そういうところまではできるんですけど、100を1にするのはやっぱりなかなか難しかったりして、かつその1ってどうやって決めればいいのっていうのはやっぱり人が定めてあげなきゃいけない。
どうやって99捨てるのっていうのはやっぱり人が考えなきゃいけなくて、人の思考の範囲とのラインがその今言った100と1と100と1万ぐらいの解像度というかですね、流度があって100ぐらいだったら認識できて、1だと納得がいかなくて、100だとオーバーフローで人間が判断がわからないってなっちゃうような、
ラインが多分回想がある中でのAI のアウトプットを人間がちょっと見定められてないみたいなところなのかもしれないですけどね。
とにかく人間が納得しないとそのアウトプットを受け入れられないっていうのもあると思うので、決断するとか尖らせるみたいなことはなかなか難しい。人間が判断できない。
あとは少ない情報から新しい発想を生むっていうのはやっぱりない。ゼロから考えられるかって言ったらやっぱりデータに依存しているAI君なんでですね、今までなかったものを生み出すっていうのはやっぱり人間がやるべきだよなというふうに思うんですね。
そんなことを持っていくとまとめにちょっと入らせていただくんですが、AI活用とかビジネスのほうの活用や未来ということで考えていくとやはり作業系とかはなくなっていくにしても先ほどのような組織で活用する会社で仕組みづくりなどに入ってくるということで言えばまだまだ仕組み自体AIの機能というか
AI自体はだいぶもう良い状態になっているんですけど、複合的なデータをまとめていくみたいなこととかですね、などなどはやはり開発しないといけなくて、その開発するっていうのでシステム開発会社さんとかが入ってくるわけですけど、それらもおそらくですね、AIとプラットフォームができてくることによってかなりのスピードを持ってですね、仕組みづくりまで4段階の先ほどの4段階もAI君とコストをだいぶ落として運営していくというか、
落として運営していけることになってくるんじゃないかなというふうにはやっぱり思いますね。ただそれを作るためにはやっぱりもちろん人が必要ですし、その人自体にも知識が必要。
要はわからんけど、AIとやっていったら出来上がりますっていうのはやはり、つどつどお前AI違うんだよって言ってることとか考えてること違うんだよっていうのは調整をしないとですね、暴走というか変な方向にシステムを作るシステムになっていってしまうので、
やはり全体を理解して、どのような仕組みをどのように作っていくべきか、制約をどうやって作るのか、ルールをどうやって作るのか、今の組織に合った状態にするにはどうすればいいのかということを考えて設計ができる。
そんなことが人の領域になっていって、作るとかですね、そういったことに関してはやはりAI君とかノーコードだったりとかがやってくれるような形になってくるのかなと。組織のモデルを作っていく、仕組みを作っていくっていうのもこのAIを補助機能として使いながら運営していくような形になっていくのかなと思いますね。
作業の代替から仕組み作りのパートナーになるみたいなことを書いていますが、AIをちゃんとオペレーションの作業の効率ではなくて、きちんと補助機能としてパワフルに使える営業マンとかマーケー担当が圧倒的に強くなっていく。
それは今までで言ったらやっぱり業務の上位レイヤーにどんどんなっていく。それは作業ができるだけではなく、組み立てを設計できるというような領域に足を踏み込んでいけるような人、営業マン、マーケー担当というのが強みを発揮していくのかなというふうに思いますね。
何やともあれ身近な業務からどんどん試していくのがいいんだと思うので、GPTとかジェミニとかノートブックLMとかいろんなツールがありますので、パワープレイとかクラウドとかいろいろあるので、まず使ってやっていきましょうというところですかね。
今日は以上になります。では、B2Bのコミュニケーションということで今後もお話ししていきたいと思います。ではでは。
