品川区の社長です！
みなさん、こんばんは。
五反田明駿です。
本日は、経営者がまず覚えるべきプロンプトの型5つについてお話しします。
「プロンプト」という言葉に身構える方も多いですが、
要はAIへの頼み方のことです。
難しいテクニックを覚えるより、いくつかの「型」を持っておく方が実務では役立ちます。
今日は5つに絞って紹介します。
長い資料やメールを渡して「3行で要約して」と頼む、
一番使う機会が多い型です。
「経営者向けに」「数字を中心に」など、
誰向け・何を軸にまとめるかを添えると精度が上がります。
複数の選択肢を並べて、
「メリット・デメリットを表にして」と頼む型です。
ツール選びや取引先の比較検討など、
判断材料を整理したい場面で使えます。
「この考えの弱いところを指摘して」
「反対意見を出して」と頼む型です。
一人で考えていると気づきにくい抜け漏れを、
AIに指摘してもらう使い方です。
「あなたは人事の専門家として答えてください」のように、
役割を指定する型です。
同じ質問でも、役割を指定すると答えの切り口が変わります。
複数の視点がほしいときに使うと効果的です。
「箇条書きで」「表形式で」「見出し付きで」など、
出力の形を指定する型です。
同じ内容でも、読みやすい形にしてもらうだけで、
そのまま資料に使いやすくなります。
5つの型は、組み合わせて使うとさらに使いやすくなります。
「人事の専門家として、この案のリスクを表形式で3つ挙げて」のように、
役割・目的・形式を1つの指示にまとめる形です。
どの型を使う場合でも、出てきた答えをそのまま採用せず、
事実関係や数字は自分で確認してから使うようにしてください。
型を覚えることと、内容を鵜呑みにしないことは別の話です。
要約、比較、壁打ち、役割指定、フォーマット指定。
この5つの型を持っておくだけで、
AIへの頼み方に迷う場面はかなり減ります。
まずは普段よく使う作業に、
この中の1つを当てはめて試してみてください。
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みなさん、こんばんは。
五反田明駿です。
本日は、営業代行の現場で使えるAI活用事例についてお話しします。
「AI活用」と聞くと大掛かりな話に聞こえますが、
実際の現場で使っているのは、もっと地味な場面です。
今日は、弊社の営業代行の現場で実際に使っている3つの場面を紹介します。
新規リストに架電する前、
企業の公開情報（採用ページ、プレスリリースなど）をAIに読み込ませて、
「話のきっかけになりそうな情報を3つ挙げて」と頼みます。
1件ずつ手で調べるより、下調べの時間を大きく圧縮できます。
ただし情報の正確性は、自分の目で最終確認してから使っています。
商談で使う提案資料は、ゼロから作るとどうしても時間がかかります。
過去の資料の構成をAIに見せて、
「今回の業種向けに構成案を作って」と頼み、骨子だけ先に作ってもらいます。
その後、数字や事例を自分で肉付けする流れです。
骨子作りの時間が減った分、内容を練る時間に回せる感覚があります。
商談直後は次の架電に追われがちで、
フォローメールが後回しになりやすい作業です。
商談メモの要点をAIに渡して下書きを作ってもらい、
言い回しだけ自分で調整して送る、という使い方をしています。
「すぐ送る」ことの価値が大きい場面なので、
スピードが上がるのは実感としてあります。
どの場面でも共通して、
顧客の個人情報や商談の詳細をそのまま入力しないようにしています。
社名や担当者名は伏せた状態で渡し、
AIが作った文面もそのまま送らず、必ず内容を確認してから使うのが前提です。
また、ここで紹介した効果は自社での体感によるもので、
業種や商材によって差が出る部分だと思います。
まずは一つの場面で試してみて、
自社に合うかどうかを見極めるのがおすすめです。
営業代行の現場でのAI活用は、
架電前の下調べ、資料のたたき台、フォローメールの下書きといった、
地味だけど時間を取られる作業から始めるのが現実的です。
どれも今日から試せる範囲なので、
まずは1つの場面から取り入れてみてください。
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みなさん、こんばんは。
五反田明駿です。
本日は、1on1の準備をAIで5分に短縮する方法についてお話しします。
1on1の準備で時間がかかる部分を分解すると、
実は「話す内容を考える」よりも「前回何を話したか思い出す」作業の方が長いことが多いです。
前回のメモを読み返し、進捗を確認し、
今日聞くことを整理する。
この一連の流れを、AIに下ごしらえしてもらう発想です。
任せていいのは、「事実の整理」です。
前回のメモから「決まったこと」「宿題になっていたこと」を抜き出す作業はAIが得意です。
一方、任せてはいけないのは「どう声をかけるか」の最終判断です。
相手の性格や今の状況を踏まえた言葉選びは、
上司自身が決める部分だと考えています。
AIが出した整理メモを見ながら、話し方は自分で決める、という分担です。
前回の1on1メモをAIに渡して、こんなふうにやり取りしています。
自分：前回のメモを渡します。
「決まったこと」「保留になっていたこと」「次回確認すべきこと」の3つに分けて整理してください。
AI：3つの分類に沿って、箇条書きで整理した内容を返してくる。
自分：この中で、今日優先して聞いた方がよさそうなものを2つ選んで、理由も添えてください。
このやり取りだけで、話す内容の骨子は数分でできます。
個人の評価や機微な内容が含まれる場合は、
名前や具体的な数字は伏せた状態で渡すようにしてください。
1on1の準備は、「事実の整理」をAIに任せて、
「どう伝えるか」だけ自分で考える。
この分担にするだけで、準備にかかる時間はかなり変わります。
すべての1on1に使う必要はありません。
まずは今週分の1件だけ、試しにやってみてください。
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みなさん、こんにちは。
五反田明駿です。
本日は、経営者がAIに市場調査をやらせる際のプロンプト設計についてお話しします。
「市場調査を外注する予算はないけど、
自分でやる時間もない」
中小企業の経営者からよく聞く悩みです。
結論から言うと、調べたい範囲を絞って、情報源を指定して頼むだけで、
AIの調査結果はかなり使えるものになります。
今日はその具体的なやり方をお話しします。
市場調査でいちばん時間を取られるのは、
情報収集そのものより「情報の整理」だと感じています。
競合の動向や業界のトレンドをバラバラに集めても、
比較・要約する作業に時間がかかります。
ここをAIに任せると、たたき台が一気にできあがるので、
自分の時間は「何を深掘りするか」の判断に使えるようになります。
「市場調査をして」だけでは、
ぼんやりした答えしか返ってきません。
「〇〇業界、従業員50名規模の企業向け、
直近1年のトレンドを3つ」のように、
業界・対象・期間・件数を具体的に指定すると、精度がぐっと上がります。
Web検索ができるAIであれば、
「公的機関の統計や業界団体の発表を優先して調べて」と伝えることで、
根拠のあいまいな情報が減ります。
検索機能がないAIの場合は、学習データの時点までの情報しか持っていないため、
最新の数字は別途自分で確認する前提で使ってください。
AIが出した数字や事例は、
そのまま資料に転記せず、必ず元のソースにたどり着けるか確認してください。
もっともらしい数字を作ってしまうことがあるため、
「この数字の出典を教えて」と聞き返す一手間が重要です。
自社の営業代行の仕事でも、
業界動向をざっくりつかみたい場面でこの方法を使うことがあります。
ゼロから資料をめくるより、まず全体像のたたき台を作ってもらって、
そこから気になる部分だけ自分で深掘りする。
この流れにすると、調べ物に使う時間の配分が変わる感覚があります。
AIの調査結果は、あくまで「叩き台」です。
重要な意思決定の根拠にする場合は、
必ず一次情報（公的統計、業界団体の発表、官公庁の発表など）に
自分でたどり着いてから使ってください。
また、自社の非公開情報や取引先の情報を、
調査プロンプトに含めないよう注意してください。
市場調査は、範囲を絞って情報源を指定するだけで、
AIの答えの質が大きく変わります。
出てきた情報を鵜呑みにせず、
一次情報を確認する一手間を加えながら、
まずは身近なテーマから試してみてください。
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みなさん、こんにちは。
五反田明駿です。
本日は、インサイドセールスの架電スクリプトをAIで改善する方法についてお話しします。
「スクリプトを作ってはいるけど、
なかなか改善が進まない」
インサイドセールスの現場でよく聞く悩みです。
結論から言うと、過去の商談メモや通話内容をAIに読み込ませることで、
改善点の洗い出しがかなり早くなります。
今日は具体的なやり方をお話しします。なぜスクリプト改善にAIが向いているのか
スクリプトの改善が進まない一番の理由は、
「振り返りに時間がかかる」ことだと感じています。
架電後のメモを読み返して、
うまくいったパターン・断られたパターンを整理するのは、
地味に手間がかかる作業です。
ここをAIに手伝ってもらうと、振り返りの負担がかなり減ります。
架電後のメモを何件かまとめてAIに渡し、
「断られた理由を分類して」
「共通する引っかかりポイントを教えて」と頼むと、
自分では気づきにくい傾向が見えてきます。
個人名や会社名など、そのまま渡すと問題になる情報は、
伏せた上で使うのが前提です。
「いま忙しい」「必要ない」といったよくある断り文句に対して、
今使っている切り返しをAIに見せます。
その上で「別の切り返し方を3パターン考えて」と頼むと、
自分の引き出しにない言い回しが出てきます。
そのまま使うのではなく、たたき台として自分の言葉に直すのがポイントです。
スクリプトの文章が硬すぎたり、
逆にくだけすぎていたりする場合もあります。
「もう少し丁寧に」「もう少し自然な話し言葉に」と指示するだけで、
トーンを調整しやすくなります。
何度もやり取りしながら微調整できるのも便利な点です。
弊社のインサイドセールスの現場でも、
この方法を試したことがあります。
すべてが劇的に変わるわけではありません。
ただ、「振り返りの一次整理をAIに任せて、判断だけ人がする」という分担にすると、
スクリプト改善のサイクルを回しやすくなる感覚はありました。
数字で語れるほどの検証はまだできていないので、
あくまで体感としてお伝えします。
架電メモには個人情報や取引先の情報が含まれることが多いため、
そのままAIに入力しないことが大前提です。
社名・個人名・電話番号などは事前に置き換えるか、
要点だけを抜き出して渡すようにしてください。
また、AIが出す切り返し文はあくまで案の一つです。
実際の商材やお客様の反応に合わない場合もあるので、
そのまま台本化せず、必ず現場で試してから採用するようにしています。
架電スクリプトの改善は、
振り返りの手間がボトルネックになりがちです。
そこをAIに手伝ってもらうことで、
改善のサイクルを回しやすくなります。
個人情報の扱いにだけ気をつけながら、
まずは過去のメモを何件か整理するところから試してみてください。
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