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結論から ChatGPTにタロットを読ませるとき、いちばん重要なのは「解釈が当たっているか」を見ないことです。 カードを引いてAIに読ませると、それらしい解釈が返ってきます。 ただし、その解釈を受け取って行動を決めるなら、それは自分の判断を外に預け...

中小企業のAI導入は、ツールを選ぶところから始めると、たいてい止まります。 最初に決めるべきなのは「どのAIを使うか」ではなく「どの仕事を任せるか」です。 そして最初の1個としていちばん無難なのは、会社の玄関にあたる仕事──問い合わせ対応です。理...

この記事の結論 自社サイトにAIチャットボットを設置するとき、機能と同じくらい先に決めておきたいのが、 「このAIは、何に答えないのか」 です。 応答範囲を決めずに生成AIのAPIをつなぐと、自社と無関係な質問にも普通に答えます。 今回、SolunaProject...

この記事の結論 AIエージェントとチャットボットの境界には、業界共通の一つだけの厳密な定義があるわけではありません。 ただし、現在の主要な定義を見ると、AIエージェントには、 目標を理解する 状況に応じて推論・計画する 必要なツールを利用する 複...

この記事の結論 AI導入を考えるとき、私は「何をAIに任せるか」と同じくらい、 「何を任せないか」を先に決めることが重要だと考えています。 最低限、先に決めたいのは次の4つです。 AIに任せない業務 人間へ引き継ぐ条件 AIに言わせないこと AIに扱わせ...

AIが当たり障りのない答えしか返さない理由｜「返してほしい型」を先に決める AIに日報を渡しても、当たり障りのない励ましで終わってしまう。その原因は、プロンプトの言い回しではありません。 返してほしいものの型を、先に決めていないからです。 総括...

日報が続かないのは、意志が弱いからではありません 読む相手がいないからです。 書いても何も返ってこないものを、毎日続けられる人は多くありません。私は日記も手帳も業務日誌も、何度も挫折してきました。 続くようになったのは、日報の宛先をAIに変え...

AIの答えが一般論になる理由｜プロンプトより先に渡すべき「判断基準」の作り方 AIの出力が一般論になるのは、プロンプトの精度が低いからではありません。 AIがあなたの判断基準を知らないからです。 解決策はプロンプトを改良することではなく、あなたの...

この記事の結論 中小企業のAI導入が止まる最大の理由は、費用でも性能でもなく「自社のどの業務に使うのかが分からない」ことです。全国調査では35.6%が最多の課題として挙げています。 しかもこの課題は、AIを使っていない企業ほど強く出ます。積極活用層...

結論から。飲食店の人手不足は、AIや配膳ロボットを導入するだけでは解決しません。 技術で減らせるのは「覚える・探す・連絡する・混雑を予測する」といった負担まで。 賃金、人員配置、営業時間の設計、注文の集中、そして従業員への接し方は、ツールを...

AIライティングで文章が薄くなる理由｜プロンプトより先に「入力」を直す AIで書いた文章が薄くなる原因は、AIの性能不足ではありません。 原因は、AIに渡す入力に含まれる「信号」と「ノイズ」の比率にあります。 経験・判断軸・思想・衝動といった一次情...

この記事の結論 複数のAIに同じ質問を投げると、返ってくる答えは驚くほど違います。 これは「どのAIが優秀か」という優劣の話ではありません。 AIごとに得意な工程が違うため、一体にすべてを任せるより、役割を分けて使い分けたほうが、出力の質は安定す...

この記事の結論 分身AIを作るとき、一番大変なのはAIの設定ではありません。 本人が、自分の判断基準を言葉にすることです。 僕は実際に、あるコーチの分身AIを有償で設計しました。その記録から言えることは3つです。 継がせられたのは、作業手順ではなく...

この記事の結論 属人化がなかなか解消しないのは、マニュアルの作り込みが甘いからとは限りません。 通常のマニュアルに書きやすいのは、「何をやったか」という作業手順です。しかし、本当に引き継ぎたいのは、その手順を選ぶ前にある「なぜそう判断した...

この記事の結論 AIで記事を書いても読まれない、反応されない、商品やサービスに繋がらない。 その原因は、AIの性能不足ではありません。 多くの場合、記事を書く前に 、「この記事の役割」 が決まっていないことが原因です。 記事には、大きく分けて2つの...

原液の掘り方｜AIに渡す前に、自分を掘る3つの問い この記事の結論 AIに書かせると自分の言葉が薄くなるなら、必要なのは新しいプロンプト集ではありません。 先にやるべきことは、AIに渡す前の「原液」を言語化することです。 原液とは、あなたの経験・判...

第4章：AIは義足、才能は本体｜あなたの原液は、AIに増幅されるか、平均値に埋もれるか この章のひとこと要約： AIは「義足」だ。歩く速さは増幅できるが、どこへ歩くかは決められない。決めるのは本体——あなたの経験・判断軸・思想・衝動、つまり「原液」...

この記事の結論 Claudeでブログを書いても稼げないのは、Claudeの性能が低いからではありません。 原因は、プロンプト集が「書き方」しか教えてくれず、あなたにしか書けない「原液」——経験・判断軸・思想——をAIに渡せていないことにあります。 読者が反応...

この章のひとこと要約： AIに書かせた文章が薄くなるのは、AIの性能不足ではなく、渡す前の「原液」——経験・判断軸・思想——が言語化されていないからだ。僕はそれを、490件の営業での消耗と、自分の音楽制作、つまりMIXの現場から学んだ。 第1章：AIに書か...

前回の記事 → 第1章：AIに書かせるほど発信が薄くなる理由｜“自分らしさ”が消えない設計図 AIで書いた文章が「なんかAIっぽい」と感じるのは、AIの性能が低いからではありません。 原因は、文章の表面ではなく中身にあります。 あなた自身の経験や判断が通...

AIに書かせるほど発信が薄くなるのは、AIの性能が足りないからではありません。 原因は、AIに渡す前の「原液」——あなたの経験・判断軸・思想——が、 まだ言語化されていないことにあります。 AIはゼロを増幅できません。経験や判断軸を渡していなければ、返...