AI情報を追いきれないという相談から、仕事に使う基礎を確かめた

AIの情報が次々に出てきて、全部を追いきれない。AI導入を支援する担当者から、AiWiLLは日々の情報収集について相談を受けました。

執筆・監修 AiWiLL株式会社 代表取締役 赤堀亘

日本テレビ・Bitget等でのB2Bマーケティング実務を経て、2023年にSHIFT AI創業へ参画。コミュニティ・スクール責任者として2年で3万人規模へのグロースを主導。2026年、静岡県熱海市でAiWiLL株式会社を創業。生成AI顧問「WiLLAGENT」として、防災設備・不動産管理・旅館・飲食など現場型の中小企業に入り、売り上げ向上に寄与するマーケティングや営業施策をどうAIで質を上げ、数を増やすかを一緒に考え抜き、人手不足のなか報告書・見積・マニュアルづくりといった実務をいかにAIで省くかといった、AIを使った事業づくりを伴走支援している。生成AI研修・Eラーニングの監修も担当。企画したイベント・ウェビナーは累計112件、参加者は1万人超。

相手が知りたかったのは、AIの仕事をするうえで、毎日何を見て、何を意識しているかということでした。私は、プロンプトや仕事の背景を伝える力を土台に、相談される話題を押さえ、相手の問題に提案できる力を磨くという考え方を話しました。

情報収集の相談を、仕事で何ができるかへつなぐ

新しい情報を知ることは大切です。当日の会話でも、顧客が気にする更新や話題を押さえることには触れています。

そのうえで話したのは、相手の困りごとを理解し、何をすればよいかを提案する力でした。どのように指示を出すか。AIへどんな背景を渡すか。自分自身が仕事に使い、相手の問題に合わせて説明できるか。相談では、そうした基礎へ話を戻しています。

担当者からは、基礎的な仕事の力がなければよい提案もできない、という趣旨の応答がありました。情報を集める日課の話から、何のために学ぶかを確かめる会話へ進んだのです。

以前の相談でも、渡す情報の質を話していた

別の打ち合わせでは、細かい自動化の流れを組み込むことよりも、AIへ渡す情報を充実させることに時間を使っている、という話をしました。

相談相手も、複雑に組みすぎず、使う情報を重視していることを共有しています。どのツールが優れているかを同じ条件で比べた会議ではありません。それぞれの運用の考え方を話し、重視する点を確認した場面です。

後日の情報収集の相談と合わせて読むと、AIの仕事に必要な学びを、ツール名を覚えることだけに閉じていなかったことが分かります。何を相手から聞き、何をAIへ渡し、どんな提案へ変えるか。そのための学びとして話していました。

この会議で確かめられた範囲

残っているのは、相談と応答を記した会議メモです。担当者がその後に学習の習慣を変えたか、提案の質が上がったか、支援の成果が変わったかは確認できません。

この場で行ったのは、学び方を考えるための助言です。実習教材を渡したり、技能を評価したりした記録もありません。

情報が多くて追いきれないとき、当日の相談で焦点になったのは、自分が相談相手の何を解決できるかでした。学ぶ対象を選ぶための問いとして、そのやり取りを残しています。

AI活用や支援の進め方については、AiWiLLのAI顧問をご覧ください。