誰も知らない高収入のAI職業 ft. レイチェル・ウッズ

この動画は、AI分野の専門家レイチェル・ウッズが、企業におけるAI運用の新たな役割について詳しく解説している内容である。特に注目すべきは「AIオペレーター」という職種で、これは技術的な実装を行う人材とは異なり、業務プロセスを理解し、AIに教え込む専門的な役割を担う。ウッズは、多くの企業がAI導入で失敗する理由として、適切な役割分担ができていない点を指摘し、AIビジョナリー、AI実装者、AIオペレーターの3つの役割の重要性を強調している。また、CRAFTサイクルという5段階のフレームワークを用いて、企業がどのようにAIを業務に統合していくべきかを具体的に説明している。

AIオペレーションの専門家、レイチェル・ウッズの登場

私は冗談でよく言うのですが、ビジネスでAIに教えることができないプロセスに出会ったことがないのです。文字通り、私にはできないことがないのです。

これがレイチェル・ウッズで、彼女はビジネスにおけるAIの可能性について、あなたの考えを一変させようとしています。

最もよくある落とし穴の一つは、実装の役割とAIオペレーターの役割を同じ人に任せることです。しかし、実装担当者は技術的な詳細に深く関わりすぎて、プロセスを見逃してしまう可能性が高いのです。

彼女は、AI変革において最も価値のある役割は、あなたが思っているものではないことを発見しました。

もしあなたがプロセス志向で、プロジェクトマネージャータイプで、AIが好きなら、これはあなたが輝く瞬間です。なぜなら、これは非常に必要とされるスキルだからです。

レイチェル・ウッズの背景とAI運用への道のり

こんにちは、皆さん。今日は、AIの分野で絶対的な専門家の一人と考えているレイチェル・ウッズと一緒です。私が思うに、これは非常に重要な分野になるでしょう。それはAI運用、AIオペレーションです。チャンネルへようこそ。

ありがとうございます。お招きいただき、ありがとうございます。

私たちは起業家のリトリートとマスターマインドで数日間一緒に過ごし、本当に魅力的な話がたくさんありました。フレームワークや概念、ストーリー、あなたが取り組んでいるプロジェクトのリストがここにあります。まず、あなたの背景と、どのようにしてAI運用にたどり着いたかについて教えてください。

私のキャリアを振り返ると、約10年前にAIを始めました。ChatGPTの基盤となっているAIの種類に触れる幸運に恵まれ、その時に私の考えは一変しました。それ以来、言語モデルとAIに関わり続けています。Facebookの AI研究チームで始まり、その後、技術系スタートアップで様々なAI関連の仕事をすることができました。

現在は、オンラインでコンテンツを作成し、AI Exchangeというコミュニティを運営し、AI関連の全てを行う代理店を経営しています。

私はAI Exchangeの誇り高い忠実なメンバーです。AIに関する知識とコミュニティの数少ない情報源の一つで、本当に信頼し、参考にしています。そのプラットフォームを作ってくださり、ありがとうございます。

そこにいる人たちは素晴らしいですから。

あなたの経歴を見ると、現在世界を席巻している分野に非常に早い段階から関わっていたことがわかります。すべての小さなサブ分野と道筋の中から、なぜ運用を選んだのですか。運用という分野をどのように発見し、入っていったのですか。

プロセス思考とAI運用の発見

私自身の苦痛から生まれたような気がします。なぜなら、ビジネスを運営している人や起業家なら誰でも、最も困難なことはビジネスを運営し、スケールし、すべてがうまく動作するようにすることだからです。アイデアを持つのは簡単ですが、実際に実行する段階では、どれだけうまく実行できるかが価値を生み出すのです。

私は常にAIを基本的にプロセスを実行し、運用を行うために応用してきました。一度それらを定義すれば、それが私にとっての魅力となりました。もし私が欲しいことを定義でき、ビジネスの運営方法を定義できれば、AIにそのように運営させ、操作させることができるのです。それが私たちがずっと歩んできた道です。

興味深いのは、あなたの心がどのように働くかです。AI以前の運用は、あなたにとって自然に理解できるものでしたか、それとも個人的に多くの困難がありましたか。

それは私の脳の働き方だと思います。人々から「レイチェル、あなたはAIのように考えるようですね」と言われたことがあります。それが良いことなのか悪いことなのかわかりませんが、複数の人から聞いています。

しかし素晴らしいのは、それが問題を見る直感的な方法だと感じていることです。そして、私たちの仕事の多くは、それを皆が使えるものに発展させることです。皆が同様の考え方の変化や物事を少し違った角度で見る方法を持てるように、AIをこのように使い始めることができるようになるのです。あなたが常に作業を行う人である必要はなく、プロセスを定義すれば、AIが実際にそれを大部分実行できるのです。

AIのように考える方法

もしAIのように世界を見る、またはAIのような問題について考える、解決策を考え出すように誰かを訓練するとしたら、どのようにしますか。その見方や考え方をどこから学んだのですか。

これは確実にオタクな部分の一つです。その核心では、これらの言語モデルが行っていることは、単語を数字に変換し、すべての単語がどのように組み合わさるかのパターンを学習していることです。プロンプトを与えると、学習したすべてに基づいて、次の最も可能性の高い単語、そして次の単語、そして次の単語を予測しているのです。

これを本当に概念化し始めることができれば、もしこれらの単語を入力したら、欲しい単語を最も得られる可能性が高いかについて考えることが、はるかに簡単になります。

もう一つの興味深い類推があります。これは私が最初にこの技術に触れた時に学んだことで、かなり単純なものですが、実際には「王」という単語を取り、「男」という単語を引いて、「女」という単語を加えると、これらの言語モデルでは大体「女王」という単語が得られるのです。それは数字とパターンと数学だけだからです。

そこまで深く知る必要はありませんが、人々がAIが何をしているかについて立ち止まって考えるほど、本当に素晴らしい結果を得ることができるのです。

人との類推：AIを理解する鍵

私のAIについて考える好きな方法は、人について考え、人と働くことのようなものです。これがあなたの常用フレームの一つであることに気づきました。それは非常に驚くほど強力ですね。

人々がAIで抱える落とし穴や困難がたくさんありますが、人々を管理し、雇用し、働き、プロセスを作成する経験を見ると、同じ困難がそこにもあるのです。ある意味で理にかなっています。なぜなら、AIは人々と私たちが書いた言葉から訓練されているからです。

それはスイッチを切り替えるだけではない難しさも物語っています。訓練と設計と戦略と、これらすべてのことがあり、それは人々に期待することです。なぜなら、人々は複雑だと知っているからですが、なぜかAIは複雑ではないと思っているのです。

私の好きな類推の一つは、ビジネスを構築したり、チームを構築することに新しい人が「ああ、マーケティングの問題があるから、フォーチュン100企業のCMOを雇って、小さなビジネスのマーケターにしよう」と考えるようなものです。問題に対する簡単な魔法の薬の解決策を探しているようなものです。

しかし、人を雇おうとした人なら誰でも、それははるかに複雑だということを知っています。実際に必要な経験レベル、やってもらいたい仕事、具体的なビジネスの課題について考える必要があります。そして、そのようなことをマップ化するほど、具体的になるほど、通常は成功する可能性がはるかに高くなります。AIでも同じことで、プロンプトでより具体的になるほど、欲しい出力を得る可能性がはるかに高くなります。

AI利用の一般的な誤解

昨夜話していた時に聞いたのですが、誰かがあなたが言ったことを報告していました。人々が「ビジネスでAIをどのように使っていますか」と言う時、その質問は意味をなさないと。それは「ビジネスで人をどのように使っていますか」と聞くようなものだと。

ChatGPTの外側だけでも多くのAIの種類があり、技術的にはChatGPTはAIの一つの種類に過ぎません。他にもたくさんの種類があります。そして、ChatGPTの中でも、使用できる多くの異なる方法と技術があります。異なるタスク、異なるプロンプト、異なるすべてのことです。

AIと人の間の主な違いは何だと思いますか。

私が何度も立ち戻ることの一つは、置き換えられるとは思わないものは、人々がお互いに繋がり、信頼と共感性と創造性に関することを持つ生来の能力です。人間同士の繋がりから出てくるものがたくさんあります。これまでのところ、それはAIができないことです。人間同士の繋がりです。

しかし、それ以外では、私は冗談でよく言うのですが、ビジネスでAIに教えることができないプロセスに出会ったことがないのです。文字通り、私にはそれでできないことがないのです。なぜなら、もし人にこれを訓練するとしたら、どれくらい詳細にする必要があるか、と考えるからです。そうすると、AIが実際にそれを行うことができる場所に到達するのです。

それが最終的に私にとってのAI運用です。ビジネスでAIがどのように動作するかを非常に具体的に設計し、プロセスを作成し、指示を定義することです。そして、それを行うと、多くのことを解放できるのです。

AIオペレーターという新しい役割

あなたが持つ最も魅力的なアイデアの一つは、実際には皮肉にも人間の役割であるAIオペレーターです。それらが何かをどのように説明しますか。

人々が持つ誤解から始めましょう。それは、会社の一人が実装を担当すべき、または皆が同じAIの考え方を学ぶべきだという誤解です。私たちが協働するすべてのビジネスとクライアントで実際に発見したのは、皆がある程度のAIの基礎レベルを持ち、すべてに傾倒する必要があることです。しかし、設定して実際に体系化する3つの役割、または3つの帽子があり、ビジネスでAIをはるかに速く実装し始めることができる場所に到達できます。

その3つの役割は、AIビジョナリーです。戦略を設定し、何に取り組むべきかを実際に決定する誰かです。AI実装者は、技術的な人で、物事を接続し、私の好きな用語ではAIの技術的な下着を扱う人です。

しかし、鍵となる役割は実際にはこのAIオペレーターです。これは基本的に運用志向、プロセス志向の人として定義され、ビジネスにAIが入ってくることの羊飼いとなり、チームとプロセスを定義し、AIがその作業を開始するための実行を運営する人です。

私たちが協働するチームがその役割を実装する、またはその人が本当にその帽子をかぶって傾倒するようになると、AIではるかに多くのことを、はるかに速く行うことができるチームを見てきました。特にプロセスを行いたい場合、プロセス人間がかじ取りをすることは本当に役立ちます。

3つの役割の詳細分析

まず他の2つの役割について話しましょう。AIビジョナリーは、会社の創設者やCEOのような場合で、「私は個人的にAIへの取り組みを主導する」というのが最良のアプローチではないということですね。

その人は通常、この採用とプロセスを本当に羊飼いする時間がないからです。しかし、その買い入れと興奮がなければ、ステップゼロから離れることはできないので、彼らは非常に重要です。

組織で誰かをビジョナリーに選ぶとしたら、トップの人が最良の人ですか、それとも最も一般的な人ですか。

通常、エグゼクティブレベルの誰かである必要があると言えるでしょう。組織によってはVPレベルかもしれませんが、小さな会社では通常オーナーで、中規模の会社では多くのCOOを見ます。

つまり、AIでプロセスと運用のどこに行きたいかを知っている誰かですが、特定のプロジェクトの推進力となる人ではありません。

ある程度の権限、リーダーシップを持つ誰か、ビジョナリータイプである必要があるようですね。ビジネスサイズによって異なると。

実装者についてはどうですか。どのような人や役割になる傾向がありますか。

これも会社によって異なり、また設定したいAI関連の複雑さによっても異なります。プロンプトを書くのが本当に上手な誰かのように単純かもしれません。AI自動化に関してより高度なことをしたいチームは、自動化エンジニアや自動化担当者かもしれません。より大きな会社では、時々実際に従来のエンジニアリング役割がその実装作業を行います。

より左脳的、分析的、おそらく技術的な背景を持つ誰かのように聞こえますね。

そうです。そして、行いたいプロジェクトの複雑さによって異なります。私は常に基本的なことから始めることをお勧めします。そこからどれだけ技術的な複雑さを追加する必要があるかをいつでも決めることができます。

実装の教訓と反復的アプローチ

それは素晴らしいアドバイスです。最近、私のように書ける、私のように書くClaude projectを作ろうとしました。そして実験していると、実際には多くの種類の文章があることに気づきました。だから長文ブログだけにしようと。そして、その中で実験していると、長文ブログには実際にまだ数十種類あることに気づきました。だから、本のブログ投稿としての長文要約だけにしようと。それが今反復しているものです。まだある意味で広すぎて、実際には私の心の中にある形で存在する決定チャートの小さな枝がたくさんあります。

それが運用思考です。プロセスを十分に小さなステップ、十分に小さなコンポーネントに分解することです。なぜなら、もしあなたがやる方法を誰かに教えようとしたら、同じステップを踏むことになると保証します。

それは本当で、魅力的なのは、それは多くの時間のように聞こえ、そうですが、私の文章プロセスについて、これまで知らなかった以上のことを学んでいることです。

そのような詳細まで全てを分解することから学んだ最も驚くべきことは何ですか。

私が持っているように見える文字通り何百もの経験則、本当に単純な小さなルールを次々と発見していることだと思います。多くの場合、これをしろ、これをするな、またはAとBの間で選ぶ、時々3つや4つのものです。

ばかげて平凡な小さなことです。例えば、各アイデアを一度だけ述べるということです。なぜなら、AIがそれらを繰り返すことに気づいたからです。皮肉にも、それは学校で教えられることです。言おうとしていることを言い、それを言い、言ったことを言うという。繰り返しによる強化です。

しかし、インターネットで書くことから、注意を引いてそれを維持しなければならないので、すべてが非常に圧縮され、きつくなければならないと思います。アイデアを一度以上言及する時間や空間がないので、次から次へと進むのです。私はその経験則をAIに教えなければなりませんでした。

あなたがその種の作業を行う方法は、これらのモデルが学習した平均的な一般的な方法とは異なるからです。もしあなたの方法で作業をしたいなら、その特異性のレベルに到達しなければなりません。

実装者の落とし穴

技術実装者について他に何かありますか。その役割を果たすべきではない人はいますか、または誰かが技術的すぎて、十分にオープンマインドでなくてその役割を果たせないことがありますか。

最もよくある落とし穴の一つは、実装者とオペレーター役割を持つことです。これは「ああ、私たちには一人のAI担当者がいる」というチームで起こります。エンジニアリング背景を持つかもしれません。

それは機能することができます。これらはすべて帽子だと説明したいので、誰かがすべての3つの帽子または2つの帽子をかぶることができます。しかし、実装者は技術的な詳細に深く関わりすぎて、プロセスを見逃し、チームから成功がどのように見えるかを学ぶこと、アイデアを2回繰り返すかどうかという特異性のレベルに到達することを見逃す可能性が高いです。

そこにはとても多くのことがあり、それがこれらを2つの別々の帽子と2つの別々の役割として扱う方が良い理由です。

AIオペレーターの詳細

AIオペレーターについて話しましょう。どのような人がその役割を果たすべきかから始めましょう。

これらは私が一緒にいるのが好きなタイプの人でもあると言います。ビジョナリーや実装者が嫌いというわけではありませんが、プロセス志向の心を持つ誰か、プロジェクトマネージャーだった人、ClickUpを使っていて、ClickUpの女王や王のような人なら、この役割はあなたのために作られていると感じます。AIに興味があるなら。

なぜなら、人々が持っているとは気づいていない複雑なものを複数のステップのプロセスに分解する、または物事を文書化する、または組織的であることに関するすべてのスキルが、このAIオペレーター役割でAI運用で本当に優秀になるために必要なものとまったく同じだからです。

プロセス志向の人とよいプロジェクトリーダーはかなり異なることがよくあると思います。プロセス人間は継続的なサイクルで考え、システム志向で、非常に信頼できますが、時々特定の種類のプロジェクトでは、ドアを蹴破るSWATチームリーダーのような、プロセスを持たずに、その物事を前進させるために必要なことは何でもするような人が必要です。あなたはプロジェクトマネージャータイプとプロセス志向の人の両方を言及しましたが、それがどのように機能するかをどう見ますか。

もちろんプロジェクト管理には百万の種類がありますが、ドアを蹴破ろうとする誰かは、私たちが見てきた最良のチームでは、実際にそのAIビジョナリー役割だと感じます。

なぜなら、あなたが説明していた文章の分解でさえ、多くの詳細、多くのプロセス志向の思考を必要とするものだからです。私たちがよく見るのは、AIオペレーターがプロジェクトを運営していて、何かが成し遂げられることの摩擦に遭遇した場合、そこでビジョナリーが介入してサポートしたり、優先順位をつけたり、障壁を取り除いたりすることができます。

AIオペレーターの組織での位置づけ

この役割について、組織のどこに座るべきか、どのように報酬を受けるべきか、どれくらいの権限と自律性が必要かなど、他に何か言えることはありますか。

AIオペレーター役割を構造化する方法にはいくつかの選択肢があります。一部の企業では、それを独自の個別のサイロのように設定するでしょう。最も可能性が高いのは、現在の運用やプロジェクト管理チームをこれを行う数人に変換することです。

それが独自の小さなポッド、特別プロジェクト、特殊部隊のようなものであることがよい理由は、AI運用プロセスの実行方法を学ぶと、マーケティングチーム対セールスチーム対財務チームで行うことは、すべて同じプロセスだからです。ただ異なるタイプのプロセスです。

そのため、異なる他のチームにタイガーチームするような一人または数人の中央集権的な人々を持つことには多くの利益があります。多くの企業がそのように設定しているのを見てきました。

そうすると、各部門が同じことを再学習し、同じ間違いを犯す必要がありません。

その特別プロジェクトチームは、機能から機能へ移る認知的柔軟性をどのように持つことができますか。それらすべてのドメインで経験を持つか、信じられないほどオープンマインドである必要があるように感じます。

この役割は一からプロセスを設計することではなく、プロセスを羊飼いすることを担当するとは思いません。通常、プロジェクトでは、実際にプロセスを行う主題専門家が誰かを特定したいものです。10人がプロセスを行うかもしれませんし、10人の主題専門家かもしれません。

このAIオペレーターが行うことは、インタビューしたり、フォローアップ質問をしたり、チームが現在行っていることをマップ化したりすることに多くの時間を費やすことです。この場合、そのプロセスを知らない誰かであることは実際には利点です。なぜなら、より良い質問をし、あなたがフォローするのに十分明確でないものを知るからです。もしあなたがフォローできなければ、AIもおそらくフォローできないでしょう。

それは本当に強力な役割になります。なぜなら、誰かまたはチームがこのAI運用に優秀になると、組織全体にわたって影響を与えることができるからです。そうすると、彼らは十分に報酬を受け、尊敬と権限とそれらすべてのものを持つ必要があると思わせます。

私が愛することの一つは、私たちのクライアントの多くで、私たちが協働し、訓練し始めたAIオペレーターが、複数の人が昇進を得て、今やチームのディレクターになっていることです。彼らの下で他のAIオペレーターを訓練しています。

もしあなたがプロセス志向で、プロジェクトマネージャータイプで、AIが好きなら、これはあなたが輝く瞬間だと感じます。なぜなら、これは非常に必要とされるスキルだからです。

AIオペレーターの適性と昇進

この動画を見ている誰かが「私はその種の人ですか、これは私の瞬間ですか」と思っている場合、重要だと思う他の基準や資格、または単に性格特性はありますか。

最大の誤解の一つは、人々がこれを行うために技術的である必要があると思っていることです。実際にはそうではありません。なぜなら、ただのプロンプトでAI運用を行うことができるからです。

人々が少し行き詰まるのは、技術的でない、または技術に精通していないということです。面白いものの一つは、いつ昇給を求めるかです。何と言いますか。

いくつかのプロジェクトを行った後、作成しているROIをマップ化できるとき、このようなプロセスを行うときのAIのROIは本当に高いので、私は会社のためにこれを続けるつもりだから、どのように報酬を受けることができるかについて話すべきだと言うのが本当に簡単になります。

それがビジネスオーナーの考え方です。ROIが何かを知る必要があるだけです。それが正の場合、高い場合、彼らは参加します。

AI Exchangeのピボット

AI Exchangeが、AI に興味のある誰からこの種の人へとピボットしたと言及されました。その変更をした理由は何ですか。

AI ExchangeはChatGPTがローンチする前に技術的にウェブサイトが立ち上がっていました。それが本当の信頼性ですね。

最初は、AI の非常に初期段階にいる皆のための空間を作り、知識共有を行いたいと思っていました。コミュニティに種をまきたい基本的な概念がたくさんありました。それがその始まりでした。

素晴らしいのは、そのコミュニティにいた多くの人々が、AI製品の構築、多くのAIコンサルタント、そのようなすべてのことなど、スペース全体で非常に異なることを行うようになったことです。

私たちが2023年3月頃に集中していることをAI運用と最初に呼び始めました。これもまだかなり早い時期です。正直に言うと、すべてが非常に新しいので、しばらくの間それについて考えていたまで、何かについて本当に確信していることを知るのは難しいことがあります。

この6〜9ヶ月間で、正式にこれをAI運用、正式にこのAIオペレーター役割などと考えるようになったと感じます。

ICPの重要性と今後の展望

それは、ところで信じられないほど賢いです。私が自分のビジネスで学んでいることすべて、ICP、理想的な顧客プロファイルの重要性、それははるかに集中する場所を教えてくれます。はるかに収益性が高く、時間的にもはるかに要求が少ないです。なぜなら、集中することができるからです。それは素晴らしい動きだと思います。それが来るAI波で最も重要な役割の一つになりそうです。

私は実際にはその役割ではないと思いますが、おそらくビジョナリーに近いですが、その人がいる瞬間、私は彼らをそこに送るつもりです。既存のリソース、似たような人々が話すための既存のコミュニティがあることを愛しています。

私たちはすべての会社に少なくとも一人のAIオペレーターを持ってもらいたいと思っています。

それは興味深い質問です。これはどこで終わると見ていますか。組織全体で一人のAIオペレーターだけで、すべてのチームと部門が一人ずつ必要になるのでしょうか。

その質問が好きです。AI最初の組織、AI運用に傾倒し、多くのAIを行っている組織に名前をつけるだけでも、必要な非常に多くの異なる役割があります。

主題専門家について簡単に言及しました。実際に、チームのすべての人をAIオペレーターにすると、それらの人々が専門分野でさらに主題専門家になることを逃してしまうと思います。

コンテンツで非常に優秀な誰かを、コンテンツでさらに優秀になる空間を与えるべきです。そうすると、AIオペレーターと協働して、作成した専門知識を体系化し、より大きなコンテンツの次の事柄に取り組むためのより多くの自由時間を持つことができます。専門知識をさらに発展させることができ、一人が自分のために物事を体系化している場合に逃してしまうサイクルになります。

なぜなら、すべてがAI専門家だが他に何も知らない会社は欲しくないからです。常に何かについて知っている主題との現実への接続が必要です。

そして、チームにAIオペレーターが欲しい場合、それはおそらくある時点でAIエージェント自体であるべきかもしれませんね。

つまり、これらの役割はすべて、AIも大きく進化するにつれて多く進化すると思います。AIオペレーターは、AI運用を行うAIエージェントを作ることができます。そこには多くのメタなことがあります。

CRAFTサイクル：AI化のフレームワーク

私たちはチーム、チーム構造などについて話しました。今度は、中規模の会社があるとしましょう。彼らは少なくともその3人、または少なくとも現在のバージョンのその役割を特定して、「よし、準備ができた」と言っているとします。どのようにプロセスをAI化するのですか。その用語はあなたが使ったものだと思いますが、どこから始めますか。

多くの試行錯誤を通じて、この5つのステップを繰り返し行えば、AIにプロセスを実行させることができることがわかりました。それを行う唯一の方法だと言っているわけではありませんが、このようなことを実際に生み出し始めるかなり信頼できる方法だと思います。

その5つのステップをCRAFTサイクルと呼んでいます。Cは前もって明確な絵を得ることを表します。Rはその明確な絵を取って、現実的な設計にすることを表します。

明確な絵は単一のプロセスの絵ですか。

そのプロセスの明確な絵です。そして、そのプロセスの現実的な設計です。これについてより深く掘り下げることができますが、あなたのプロセスが実際には本当に大きなプロセスで、多くの複雑さがあることがわかるかもしれません。だから、現実的なのはそのプロセスの一部を行うことかもしれません。

始めから終わりまでの単一のプロセス、またはプロセスの一部ですね。

AIのものに飛び込む前にこの種の計画を前もって行うと、AIにそれらのことを実際に行わせることの成功率がはるかに高くなります。

明確な絵を持ち、現実的な設計を持った後、CRAFTサイクルのAはAIを表します。これが実際に構築と実装を行う場所です。そして、Fはフィードバックを表し、これが最もクールな部分です。これが私の好きな部分です。フィードバックは実際にAIを本当に優秀にする場所だからです。

そして、Tはチームロールアウトステージです。私たちが学んだのは、全体のチームのためのプロセスを構築している場合でも、全体のチームにロールアウトしようとする前に、少なくともMVPまたは最初のバージョンを構築することを本当に意識すると、成功率がはるかに高くなることです。そうすると、全体のプロセスを通じて遅くなる必要がある代わりに、人々のフィードバックで改善し、反復することができます。

最後のステップのためにそれを保持しますが、それはそのとおりです。

CRAFTアクロニムの由来

CRAFTアクロニムを考え出すのにAIを使いましたか。

もちろんです。

完全に理にかなっています。最も面白いのは、現実的な設計のものが最も考え出すのが困難だったことです。なぜなら、私たちは設計です、アウトラインです、すべてのことだと言おうとしていたからです。そして、私たちが実際にそれを行う方法を見て、私たちは通常、取り組もうとしていることを現実的に感じる何かに絞り込むからです。だから、頭の中にある狂った設計ではなく、現実的な設計です。

これは信じられないほど価値があると思います。なぜなら、AIを運用に追加するためのロードマップをあなたが与えているからです。しかし、それはループでもあります。なぜなら、それを通し続けるからです。1つから始めて、グループを行い、多くを行い、最終的には組織のすべてのプロセスを行うのですか。

そうです、それが可能性です。それが可能性であり、それがサイクルである理由です。私たちはこれを継続的な開発と継続的な改善について話します。あなたのビジネス、行う仕事は常に変化しているので、サイクルで行うことによって、その変化にも追いつくことができます。

企業での実践とCRAFTの前提条件

3つか4つか5つの部分のフレームワークが世界を動かしていると思います。何かが数字の部分のフレームワークになるまで、あなたはただの単語の雲を教えているようなものです。

Divvy Upで企業と協働するとき、彼らの何パーセントが、ただではありませんが、CRAFTが前提条件ですか、すべてのクライアントと行う最初のことですか、それとも一部だけですか。

すべてのクライアントをCRAFTプロセスを通します。最初の電話で、「私たちは最初にあなたと一緒にこれを実行しますが、目標はあなた方が内部でこれを実行し始めることができることです。私たちはあなたと一緒に実行します」と言います。

最初のCRAFTサイクルが最も重要なものです。そこで皆にすべてがどのように機能するかを教えます。なぜなら、2番目では、完全に新しいプロセスを行っている場合でも、馴染みのあるものに感じるからです。

明確な絵を描く段階

これらの文字について少し話しましょう。AI前の現在のプロセスの明確な絵を開発するのはどのようなものですか。

それは、時々AIに現在行われている方法でプロセスを行ってもらいたいことがあるということです。それは常に始めるのに安全な場所です。しかし、すでに頭の中でAIに何をしてもらいたいかのアイデアがある場合、または私の好きな質問は、そのプロセスで無制限の時間があったら、AIに何をしてもらいたいか、それらすべては本当に明確な絵を得るために前もって答えられるべきです。ここでの目標は何かということです。

私たちが人々に行うことをお勧めすることの一つは、Zoomをオンにして録画し、その後にその転写をChatGPTに入れることです。そのZoom通話では、基本的にそのプロセスを歩き、そのすべてのステップについてお互いに質問しています。その方法で、プロセスが何かの非常に明確な絵を得ることができます。

AIオペレーターがZoomで主題専門家にインタビューすることをお勧めしますか。

まさにそうです。誰かと相互作用する人がいます。

素晴らしい、完全に理にかなっています。それは少し混乱するので、ChatGPTや何かのモデルにダンプして、ただチェックリストやプロセスに変えるように頼みますか。

プロセス、SOP（標準作業手順）という言葉を使いたい場合、Chatはそれが何かを本当によく知っています。私たちはAIプレイブックと呼びますが、それはすべて同じことです。ここがプロセスのステップですということが欲しいだけです。

現実的な設計段階

現実的な設計があります。人々が非現実的な初期設計を考え出す傾向があるから、そのステップがありますか。

このプロセスは10ステップで、すべての10ステップをAIで行わなければならないというように考えるのは非常に魅力的で、そのような二進的思考があると本当に行き詰まることがあります。なぜなら、時々、ステップ2と3だけをAIで完了させても、すでにチームの価値や時間を解放し始めることができるからです。そして、別のCRAFTサイクルを通してステップ4と5に取り組むか、そのようにし続けることができます。

私たちがクライアントに本当にコーチしているのは、CRAFTサイクルをかなり速く通り抜けることが目標なので、価値を解放し続け、時間を解放し続けることができることです。6ヶ月のCRAFTサイクルで官僚的なことに行き詰まる代わりにです。

完全に、なぜなら、最終的に機能しないリスクもあり、6ヶ月を費やした時、6日や6時間で済んだかもしれないからです。

それを縮小し、スコープし、MVPを作ってから、という感じですね。

AI化の実装段階

今度は、それらすべてを行ったとしましょう。AI化にどのようにアプローチすることをお勧めしますか。

AIと自動化ツールの快適さのレベルに完全に依存します。最低限では、そのプロセスの各ステップのプロンプトを書くことでこれを行うことができ、すでにそのプロセスのAI関連の作業を行っています。

本当に良いプロンプトを書いて、それらが本当にうまく機能するなら、それらを取ってZapierのようなツールに接続することはかなり管理可能です。または、自動化にそれらを追加する方法を学ぶことです。

YouTubeの私の好きなことの一つは、ChatGPTプロンプトを取ってこれらのツールのいくつかに入れる方法について、最近非常に多くのチュートリアルがあることです。

そうすると、あなたのプロセスはAIによって自動的に実行されることができます。そして、より技術的になるか、より多くのツールにアクセスできるようになるか、正直に言ってツールがより簡単になるにつれて、そのプロセスでAIエージェントやその他のより高度なAIのものを使用することができます。

Zapierは、SOPの実際の実行のためのあなたの頼りになるツールですか、それとも試す最初のもので最も簡単なものですか。

私たちは様々なツールを使用し、実際に私たちのAIのもののほとんどはコードで構築されています。少しオタクな面ですが、私たちはZapierを接続の糊のように多く使用します。

または、時々内部的に物事を成し遂げるためにCRAFTサイクルを行いたいだけで、非常に技術的なセットアップを行いたくない場合、そのプロンプト方法を行うか、Zapierに入れます。

しかし、それはプロセスの良いテストのようなものですね。そして、制限に当たって、「よし、これをカスタムコードに移動しなければならない」となりますか。

それは素晴らしい表現方法です。

フィードバック段階：最も楽しい部分

成功したとしましょう。最初のテストプロセスで価値を証明しました。今度はあなたが最もエキサイティングで楽しい部分だと言ったフィードバックの時です。なぜそれが最も楽しい部分なのですか。

少なくとも私にとって、そして本当にこのAIオペレーター役割が好きな人々にとって、AIがあなたの指示を理解したかどうかは非常に明確だからです。プロンプトを書いて、それを入れて吐き出すと、「ああ、箇条書きで書いていて、私は段落が欲しかった」のようになります。

そして、今それが機能しているので、気づき始めるすべての小さなことがあります。最大のハックは、気づいたフィードバック、気づいたことを取って、実際に元のプロンプトに戻って、プロンプトを編集して、それを再度実行することを学ぶことができる場合です。そして、その悪い行動を止めるかどうかを見ることです。そうすると、そのフィードバックを与えて、そのサイクルを通すことによって、あなたが欲しいことで本当に優秀なAIを持つことになります。

私はこれが楽しいと言うかわかりませんが、私にとっては、それが非常に重要で重要だと思います。例えば、私の文章での実験で発見したのは、基本的に私のAIスタイルガイドである私のマスタープロンプト、私のコンテクストが反復的に開発した約21,000語であることです。

それを入れて、文章を作ってくださいと言います。しかし、それから、これらの基準に従ってあなた自身の文章を判断してください、それらの基準がすでに元のマスタープロンプト、元のコンテクストにある場合でも、それは本当に明確な改善を見つけ、それらの改善を行います。私が実質的にループから外れていても、自分をチェックしてくださいと言う以外は。なぜそれが必要なのですか。なぜ最初からそれらの結果を作成できないのですか。なぜ自分の作業をチェックする必要があるのですか。

それは素晴らしい質問で、使用事例によって種類が異なりますが、この場合、AIが一度に多くのことを行おうとしている可能性が高いです。そして、2番目のものとして、より集中したタスクを与えると、より高い精度でそれを行うことができます。

それがまさにそれだと思います。しかし、最初の場所でAIに与えたいフィードバックを定義することができなかった場合、それを行うことはできなかったでしょう。

あまりにも多くの前もってのコンテクストでのリスクは、優先順位をつけることができないことです。それは技術的な制限ではなく、情報科学の問題です。文字通り情報と物理学の法則によると、100のことを等しく優先することは数学的に不可能です。

巨大な400ページの本を渡して、「素晴らしい、今仕事を始めてください」と言うようなものです。本を読んで仕事を始めたとしても、それらのことが正確に何だったかを思い起こさなければならないからです。人々とも同じです。

すべてのドキュメント全体、見出しの順序、各見出し内、各ポイント内、サブ箇条書きには階層が常に必要だと思います。人間とも同じで、任意の2つのガイドラインや原則のうち、どちらがより重要か、またはどの状況でより重要かを知る必要があります。

フィードバックの複雑さ

フィードバックについて、出力の間違いやエラーを最初のコンテクストの起源まで遡ることは常に単純で明白ですか。どのようにしてそこに到達したかさえわからない場合はどうですか。どこに戻るか、何を変更するかがわからない場合はありますか。

いつもです。持つことができる最良のものは、いくつかのヒューリスティックスです。私たちが使用するものの一つは、これは内容の問題かスタイルの問題かということです。完全に間違ったことを言っているのか、それともただ言い方が気に入らないだけかです。

スタイルの問題なら、通常は例や応答形式、またはプロンプトに入れる出力基準のチェックリストの種類を見ることで修正できます。しかし、内容の問題なら、指示を理解していないか、コンテクストで混乱しているか、十分なコンテクストがないかです。

時々、最良のことは、多くのことを削除して、そこから再試行することです。そこから問題を分離します。しかし、それがこの全プロセスが本当に楽しくなる理由だと思います。しかし、それを楽しいと思うのは適切な種類の人でなければならないでしょう。

組織のフィードバック能力の課題

既存の組織は、AI以前はフィードバックが得意ではなかったように思えます。多くの組織にとってそれは既存の能力ではありません。人々でさえ、フィードバックをうまく行いません。与えること、受け取ること、実装すること。上流に戻って、「これがフィードバックです、これがそれを与える方法です、これがそれが何かです」と始めなければならないことがありますか。

はい、はい、そうです。良い例は、AIがあなたのためにメールのフックや件名を書いて、それから「ああ、これにはもっとパンチが必要」とか「これはブランドから外れている」とか、具体的で実行可能でない何かを言う場合です。

他の背景情報を持っていない限り、人もそれに苦労するでしょう。AIでも同じことで、私たちがフィードバックについて人々をコーチするフレームワークがいくつかあります。CANフレームワークのようなものがあります。AIは実際にこれで何かできるかということです。

再び、私たちは10時間フレームワークについて行くことができますが、フィードバックが明確か、実行可能か、必要かということです。なぜなら、時々「ここでピリオドが間違っている」のようなことがあり、「よし、それは必要ですか、本当にその種のことに時間を費やしたいですか」のようになるからです。収穫逓減のような。

チームロールアウト：最も困難な段階

Tについて話しましょう。これが最も困難な部分だと推測します。チームに依存しますね。チームロールアウトですね。

これがチームロールアウトを表し、これは設定しているものをチームのワークフローに統合する方法、誰が訓練を必要とするか、誰がこれを使用するか、誰がこれをレビューするかなど、すべての質問に答える方法について、少なくとも最初の明確な絵の段階で、少なくとも草案のアイデアを得始めたいところです。

そして、チームロールアウト段階までに、それらのすべての部分をまとめています。多くの人々がこれをスキップするか、ただこれが起こると仮定しますが、これらの訓練を行い、これらの成功指標を持つなど、すべてのことについて本当に意図的である必要があります。そうでなければ、時間をかけて設定したもののROIを得ないリスクがあります。

私が想像できる、または想像できない障害や起こることがあります。早い段階、CNRで、または全体が検証された後に、どのようにロールアウト計画を作成するかについて座る時に、それらの事柄を計画すると言いました。

通常、明確な絵の段階でそれについて話し始めます。例えば、インタビューする主題専門家は、おそらくそれを使用する人か、使用する人の一人です。しかし、実際に設定したものについて十分に知らない可能性があるため、チームロールアウトで最終的な計画を立てます。

このすべてのことで本当に複雑になることもできますし、本当にシンプルにすることもできます。これが既にタスク管理ツールにあるプロセスの場合、毎週火曜日にこのニュースレターを書き、ClickUpタスクやSAタスクがある場合、チームロールアウトは、「私たちはこれにAIを使用することを覚えている」という小さな視覚的な指標を置いて、設定したAIプロセスにリンクするように単純になることができます。そのタスクが出てくるたびに、このプロセスがあることを思い出させるものになります。

または、ノートや場所にSOPへのリンクがある定期的なカレンダーエントリのようなものですね。

完全に、ハビットスタッキングのように。現在行っていることは何でも、AIをこの次のステップに使用できることを覚えているトリガーをどのように持つかです。

個人レベルではそれがあります。かなりのチームに完全に新しい作業方法をロールアウトする問題は何ですか。反乱のようなものがありますか。起こる心理学と文化の衝突は何ですか。衝突であると仮定していますが、そうでない時もあるかもしれません。

正直に言って、これがサイクルであり、私たちがそれを行おうとする方法で、一度に小さなチャンクを追求しているという事実の私の好きな部分の一つは、一夜にしてすべてを変更するのではなく、段階的な上昇のように感じることです。

そして、プロセスに10ステップがある場合でも、そのうち2つにAIを使用し、チームにその2つを使用してもらい、それについてフィードバックを開始してもらうことさえ、それらのステップにAIを追加し続ける時に買い入れられたと感じ始めます。

段階的なロールアウトは、何をしているかわからないからだけでなく、彼らに適応し、一緒に来る時間を与えるためでもありますね。

そして、人々の手に渡すことから多くを学ぶでしょう。それらは設定したプロセスの次のCRAFTサイクルに入れたいことかもしれません。

単一のプロセスの導入でさえ、誰かが仕事を失うことになる場合はどうですか。

それは世紀の質問だと感じます。私たちがクライアントと話す方法は、AIを人を置き換えるものと考えることは本当に短期的思考だと思うことです。なぜなら、AIを持つ50人のチームと、それらのAIを持つ10人にまで減ったチームがある場合、50人の人々は10人を上回るからです。革新し、物事を推進し、その専門家であり、人間の接続ベースのことを行うために、まだ人々が必要だからです。

ほとんどのビジネスにとって、それをトレードアウトのように、コスト削減のように考えることは非常に短期的思考です。

骨まで削るように、底辺への競争のように。

まず、それは本当に役立ちました。これは文字通りクラス、AI統合のミニコースです。ありがとうございます。ズームアウトして、今週末に言及した最も感動的で興味深いフレーズの一つは無制限の時間でした。無制限の時間とは何についてですか。

時間がもはやボトルネックにならない新しい時代に入ろうとしていると思います。なぜなら、AIに何をしてもらいたいかを定義すると、それを行うことができ、それを行うために時間を費やす必要がないからです。だから、時間という潜在的に豊富なリソースがあります。

特により多くのプロセスを行うにつれて、私たちは本当にクライアント、特にクライアントに挑戦して、ビジネスと投資しているもの、設定しているプロセスについて考える時、無制限の時間があったら何をするかを考えるように言います。それらが私たちが追求すべきことの多くです。

しかし、それは私たちが働く方法とビジネスが働く方法を人々が期待するよりもはるかに変える可能性があるサイクルです。

私たちが行い、考えるすべて、すべての決定は時間の不足の文脈で行われています。それは空間よりもほとんど基本的な現実です。なぜなら、空間は移動でき、物を建てることができますが、時間は進み続けるからです。どんな金額でも1秒さえ買うことはできません。だから億万長者は他の誰とも同じ時間の制約を持っています。

どのようにこれを考えますか。これは純粋な想像力の練習ですか。それは大きすぎる質問で答えるのが困難です。あなた自身の人生について、レイチェルは無制限の時間で何をするかをどのように考えますか。

最初で最も簡単なことは、決して到達しないto-doリストを見ることです。しかし、私たちの日常的により小さなことがあると思います。思考実験は、この種のプロジェクトのために一度行ったことで、毎回行う時間があったらいいのにと思うが、そうではないもの、または多くのお金を払ってくれているこのクライアントのために一度行ったことで、すべてのクライアントに行いたいが、時間がないからしないもの。

あなたがAIを使ってそれらのことを追求しなければ、他の誰かがするでしょう。それがあなたが最先端にいたいサイクルです。

それは本当に良いです。理想的なシナリオや最良のケースシナリオ、または最高に素晴らしいことを考えているようなものです。なぜなら、最良であることは想像するには困難すぎるからですが、過去を見て基本的に優秀さの例、狂った注意深さの例、当時は孤立していたが今は複製できる例を見つけることができます。

そして、他の誰かに仕事を委任する、または管理する、またはチームを構築することに似ています。多くの場合、経験は他の誰かがそれを行っている時、細部にいないので、ズームアウトした視点を持ち、それを改善する新しくより良い方法を見ることができることです。

AIでも同じことです。AIを設定して何かを開始してもらい、もはや細部にいない時、それを改善する方法や、それに追加することについて考えることができるより大きな視点も得るのです。

それが私がサイクルと呼ぶ理由です。なぜなら、より多くの時間を解放するほど、より多くの時間を解放し、より多くの時間を解放するからです。次に解放すべきことについて考える時間があるからです。

面白いのは、あなたが今言ったすべてが、起業家であること、ビジョンを持つこと、未来についてより想像力豊かであること、視点を高めること、すべきでないことを委任することを思い起こさせることです。皆がミニ起業家やミニクリエイターやミニビジョナリーになるのかと思います。

人を管理することとまったく同じです。

フォローアップとクライアント適性

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AIはこれに関与していますか。

もちろんです。

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それは素晴らしい質問です。私たちは冗談でビジネス周りのすべてのためにAIを継続的に雇っています。私たちが独自のものを構築する時間の問題の部分がありますが、人間対人間の接続がそのサービスで本当に重要だと思います。私たちもまた、時々不快に感じる可能性がある道に沿って人々を羊飼いしていることを認識しているからです。

そして、それはAIがまだできないことであり、おそらくもしあるとしても、非常に長い道のりだと思います。だから人間的な部分です。

興味深いです。いつものように素晴らしい、ここにいてくださってありがとうございました。

お招きいただき、ありがとうございました。とても楽しかったです。