特化ライターの難しさ
おはようございます。ライターをしたり、デザインをしたり、在宅個人事業主として働いているこばやしです。
今日は特化ライターの末路ということで、ちょっと語気強めですけども、毎回絶望していますという話をしたいなと思います。
いやー、毎回絶望しますね。この特化ライターのお仕事は。
何が大変って、やっぱり難しいですよね。今日はその特化ライターの難易度っていうんですかね。
この難易度があるからこそ、やっている仕事の希少性というか、他社の参入衝撃になっていたりもするんですけど、
毎度のこと結構難しいなと思いながらね、頭をひねりながら仕事をしていますという話ですね。
今日概要欄に入れておこうかなと思うんですけど、基本的にAI時代、特化ライター強いなって思っているっていう放送もしてますので、
別に嫌じゃないというか、ここにすがりついているまでもあるかな、特化ライターで僕は行きますみたいな。
そういった感じではあるので、全然ね、お仕事いただいてありがとうっていう感じなんですけど、
そのテーマの難易度がやっぱり上がる時もあるというか、自分の特化しているとはいえ全部が得意領域っていうわけじゃなくて、
これ僕毎回例えるんですけど、お医者さんって言っても全然領域違うじゃないですか。下界と内界と小二界とか眼界とか全然違うじゃないですか。
それと一緒でIT業界もめちゃめちゃいっぱいあるんですよね。
僕が結構得意なのはシステム開発だったり統合基盤と呼ばれるERPみたいな感じのシステムだったりとかするんですけど、
あんまりデータ活用基盤みたいな…結構難しいね。説明難しいんだけど。
最近のトレンドだと企業さんがたくさんのデータを、企業自社のデータをデータ活用基盤という箱にデータを入れて、
そこからそのデータをAIですよね。LMとかオープンAIが用意しているAPIとかにつなぐと、そのデータを学習して業務データを弾き出すみたいな傾向とかを弾き出すっていう仕組みがあるんですけど、
僕自身がやっていたのは割とシステム開発ゴリゴリしてたんですよ。
システムのアプリケーションっていうレイヤーって言うんですかね。システムって、建物と一緒で土台になるインフラですよね。建物で言うと地面の下とか水道管とかそういうもの、インフラとかね。
水を想像するとわかると思うんですけど、蛇口からひねるとキッチンとか通って下水に流れていくと思うんですけど、そういうデータの流れみたいなのを設計したりするのにインフラとか、ためておく場所とかいるんですけど、そういうところというよりはどちらかというと、この家の窓のサイズどうしますかとか、ドアどこにつけますかとか、
割と人が触るようなアプリケーションの開発をしていたので、あんまりインフラが詳しくないのと、さらにインフラの中でもデータベースとかデータの流れとか、話はわかるけど専門的なものだとちょっと難しいねみたいな感じではあるんですよね。
この辺りって本当に奥が深くて、カタカナも多くて、めっちゃ大変なんですよね、ここの部分。
一応アーキテクチャーと呼ばれる構造みたいな、インフラがあってその上にアプリケーションが乗ってるんだけど、サーバーがあってその中にデータベースが入ってて、上にアプリケーションが乗っかっているみたいな、そういう構造体っていうんですかね。
その構造みたいのはなんとなく理解できるので、話に過労死でついていけているのと、情報を摂取するときに普通の人よりも体に入ってくる情報量が多いという感じで一応吸収はできるんですけど、やっぱり内容が難しいと結構なんて言おうかな。
構成を組んだりとか、記事の課題が何でとか、解決策が何でとか、その技術が分かってないとこれの課題が分からないみたいなことが結構あるんですよね。
結構難しいっていうところが結構特化ライターの末路と言いますか、内容がいちいち難しいっていうことですね。これが一応お金の厳選になっているというか、そういうことがあるから多くお支払いいただいているということでね。
もう決断策しかないんですけど、やっぱり難しいね。難しいですね、この辺りは。
企業規模の壁
あと、これ特化ライターに限らないんですけど、一個ちょっと盲点があったのはですね、企業規模ですね。企業規模の壁みたいなのがありました、個人的に。
これB2Bのマーケティングなんですけど、従業員規模が小さいものっていうんですかね、中小企業レベルだと、ある程度解像度が個人に近くなる。
例えば悩みの解像度っていうのかな、比較的個人に近くなるので、例えばだけどAI活用とかであれば、うまく使えるかわからないとかどう使えばいいかわからないとか、そういうような解像度が個人レベルに比較的近しいので想像がつくし、
あとは何といっても中小企業だと数が多いので、インターネットに転がっている課題のB2Bマーケティングにおける課題とかっていうのが割と情報落ちているので、AIに通じてなんとなくわかるんですけど、
大手企業さんと仕事をしているんですけど、規模がデカすぎて、例えば見込み顧客が1000億から1兆円みたいな規模のお客様に向けてのコンテンツを作るってなると、
ぶっちゃけよくわからないというか、それって企業規模でいうとどういう傾向があるの?みたいな。
500億から1000億だとこうで、1000億から1兆円規模だとこうなんですって言われたんですけど、わからないなと思って、めっちゃデカい会社だとこうだよね。
ちょっと中堅なのかな?わかんないけど、金額規模と会社規模の中での課題ってやっぱり大きく変わるんですよ。
例えばさっきAIの話してたんで、企業でもAIの話よく出てくるんですけど、中小企業とかであれば、AIを使ってどうやって使えばいいかな?みたいな感じ。
あと個人で使っちゃっているところもあって、活用法とかそういうのに目が向くこともあると思うんですけど、そういう500億、1000億、兆円クラスみたいな会社だと、
もうすでに先進取り組み部隊があるので、そういうところがあったりとか、部署単位でも先進的にやっている会社があったりもするんですけど、会社としては何が重要かっていうとセキュリティだったりとかガバナンス?
全体の最適化、統制みたいなところがすごく重要になるんですけど、その規模感ですよね。その規模感を捉えるのがちょっと難しくて、1000億の会社の悩みとかわからないし、会社に出るとわからないよね。
もちろん取材で聞いたんだけど、やっぱりこういうのって取材しないとわからないなと思っていて、そこはしっかりとヒアリングする時間を設けていただかないと良いコンテンツにはならないなと思ったんですけど、
いかんせんね、こういう大企業の担当者さんって忙しいんですよね。しょうがないんだけどね。ということで、企業をどこから行ったら毎回難しいって話と、
あとは、IT業界にどっかしてるんで、そういうソリューションとか、商材の金額がでかかったりとか、その商材の金額がでかいということは、大企業の会社さんが取り扱うような商材になるということで、
そうなると悩みの、P2Pマーケットの課題の選定とか、そういうのが非常に難しいなと思いましたね。取材でやらないといけないということが想像できないという状況になっているので、しっかりと取材を、もう何回かヒアリングというか、もう何回かすり合わせは必要かなと思いましたね。
conclusion.
難しい。難しかった。はい、以上です。バイバイ。
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