AIがビジネスライティングのコストをほぼゼロにした今、多くの企業がAI生成文書の品質問題に直面している。本動画では、200時間以上のAIライティング指導から得られた6つの重要な原則を解説する。最大の問題はAIの能力ではなく、組織が「良い仕事とは何か」を明確に言語化する能力にある。暗黙知を明示的な基準に変換すること、曖昧さを排除した仕様の定義、評価プロセスへのAI活用、文書の目的と意思決定の明確化、失敗例の具体化など、実践的なアプローチが示される。最後に、会議メモ作成のための具体的なプロンプト例を通じて、意図を明確に伝える方法が実演される。AI時代においては、人間がより深く考え、より明確にコミュニケーションすることが求められる。
AIビジネスライティングの現状と課題
AIはビジネスライティングのコストをほぼゼロにまで引き下げました。しかし、私が関わっている企業や知っている企業のほとんどは、AI生成文書に溺れており、AIビジネスライティングに関して深刻な問題を抱えています。この動画では、これらの問題をどうトラブルシューティングするか、ビジネスライティングの場面でAIをうまく活用するための原則は何かについて説明します。
そして、私が実際に使っているプロンプトの例を見ていきます。このプロンプトは、私が一般的に見てきたものよりもはるかに高い基準をAIビジネスライティングに設定するものです。実際に一緒に見ていきましょう。
原則1:真のボトルネックは組織の言語化能力
まず、原則について説明しましょう。全体として心に留めておいてほしい最初のことは、AI支援ライティングにおける真のボトルネックは、決してAIの能力ではないということです。人々はモデルの問題だと考えます。
違います。モデルの問題ではありません。誰にもモデルのせいにさせないでください。問題は、組織が良い仕事とは何かを明確に言語化する能力なのです。そして通常、それは良い仕事とは何かについての実際の構造化された情報ではなく、個人が良い仕事とは何かについての直感を持つことに頼ってきたことを意味します。AIは暗黙知を明示的な基準に変換することを強制します。そしてこれは、ほとんどの企業にとって非常に困難なことなのです。
「見れば分かる」という姿勢に頼ることはできません。なぜなら、AIはあなたの心を読むことができないからです。それほど優れてはいません。決してそこまで優れることはないでしょう。すべての品質基準は、指定し、テストし、検証できるほど具体的である必要があります。これがビジネスライティングの面で進む唯一の道なのです。
もし人々が「そんな時間はない」と言うなら、私はこう尋ねなければなりません。あなたには今溺れているビジネスライティングに対処する時間があるのですか? なぜなら、私はもう数え切れないほど多くの人々から「ビジネスライティングに追いつけない。あまりにも多すぎる。職場で人々がAIのゴミのような文章を送ってくる」という声を聞いてきたからです。そういった状況をなくすためには、品質基準を定義する必要があるのです。
原則2:仕様のボトルネックを理解する
では、それは実際にどのようなものでしょうか? まず、仕様のボトルネックがあることを理解してください。障壁は「どれだけ速くこれを書けるか」ではなくなりました。「どれだけ明確に必要なものを言語化できるか」なのです。文書の仕様に曖昧さがあるたびに、それは生成を通じて増幅されます。減少するのではありません。
人々は時々、AIが詳細を追加することで曖昧さを減らせると考えますが、AIと長く働いたことのある人なら誰でも、AIは曖昧さを減らすのではなく強化すると言うでしょう。そして役立つ詳細を追加すると、状況は悪化します。
成功する組織は、実は最高のライターがいる組織ではありません。これは非常に直感に反することだと分かっています。成功するのは、品質基準を十分に明示的に言語化し、作業できるプロンプトにエンコードできる組織なのです。もちろん、ライターは絶対にその手助けができます。優れたライターを見つけるのは難しいですが、私たちは一貫したプロンプトフレームワークや一貫したテンプレートに従ってテキストを生成する純粋な能力から、目標として移行しています。
そして私たちは、要件を本当に、本当に明確に指定する必要がある世界に入っているのです。これは、プロダクトの帽子をかぶってプロダクト要件を定義するのに似ています。非常に、非常に似ていますが、今やあなたのプロダクトは文書そのものなのです。
原則3:評価のスケーリングが必須
また、プロンプトの数のせいで、根本的な評価の問題もあります。私は以前、履歴書に関するこの問題について話したことがあります。実際には、ビジネスにおけるすべてのナレッジワークに関する問題です。完了したすべてを評価する時間がありません。つまり、評価をスケールさせる方法を見つけ出さなければならないということです。これは、より速く進みたい企業にとっての根本的な課題の一つです。
私は、評価のスケーリングとは、執筆側だけでなく、評価側にもAIを配置することを意味すると固く信じています。そして、これについてもう少し話したいと思います。なぜなら、私たちはこれを見逃していると思うからです。これは絶対に可能です。私はやりました。私はこの記事のためにプロンプトを書いていますが、それは評価方法とプロンプトの構築方法について説明するものです。評価に役立つClaudeスキルを構築します。私はやりました。今やっています。
もしあなたがAIに最初のパスを任せることを厭わず、良いものとは何かについて本当に明確な要件を与えるなら、仕事をずっと楽にすることができます。
原則4:情報アーキテクチャの問題に向き合う
また、単に「仕様を定める必要がある」という以上のことを述べたいと思います。もう一つの核心的な問題は、私たちの職場の文書には長年にわたる情報アーキテクチャの問題があり、それを私たちはただ取り繕ってきただけで、AIが執筆するようになると取り繕うことができなくなるということです。
なぜなら、根本的にAIがすることは、情報の非対称性、情報の曖昧さを露呈することだからです。これらは以前、人々が書いていたために私たちの多くの文章に隠れていました。人々が書いていたので、あなたはただ人々が最善の思考をしていると仮定していました。AI時代の良い点の一つは、もう誰もが最善の思考をしているとは仮定しなくなったことです。つまり、より批判的になるということで、これは実際には健全なことです。
批判する際に、この情報アーキテクチャのバケツでいくつかのことを考えてほしいのです。一つは、文書は本当に目標と意思決定のために書かれるべきなのに、必ずしもそうではないということです。もしこの文書が人Xが選択Yをすることを可能にするのか、あるいはこのよく構造化された情報が大きな決定を下すことを可能にするのかを判断できないなら、もしあなたがそれがどのように見えるのか、なぜそれを読んでいるのかを知らないなら、それはとにかく役に立たなかったのです、そうでしょう? でも今は私たちはAIを責めます。
この時点でのあなたの目標は、実際には過去にビジネスで容認していた曖昧さを取り除き、文書の情報アーキテクチャを定義することです。あなたの構造はビジネスロジックであり、単なるテンプレートではありません。
原則5:テンプレートではなくビジネスロジックを提供する
非常に多くの場合、誰かがあなたにプロダクト要件文書やビジネスメモ、プレスリリースを渡すとき、人間に渡す場合、あなたが得るのはテンプレートです。実際には、文書の論理的基礎を得ることはなく、人々は経験からそれを学ぶことになります。テンプレートは考えることなく空欄を埋めることを可能にするだけです。
プロンプトでAIにテンプレートだけを渡すと、あなたが得るのはそれだけです。そして、それが私がビジネスライティングのプロンプトを手伝うために呼ばれるとき、人々が「何が間違っていたのか分からない。テンプレートを与えたのに、それが埋められて、ひどいものになった。ゴミだ」と言う理由です。
あなたはビジネスロジックを与えませんでした。作業する意思決定インターフェースを与えませんでした。文書の目標を与えませんでした。だからあなたのライティングはひどいのです。その意図を与えなければ、ビジネスライティングは失敗します。
原則6:良い失敗テストを提供する
さて、もう一つの点があります。これは非常に直感に反することです。単に目標を与えてビジネスロジックを与えるだけではいけません。私の経験では、良い失敗テストも与える必要があります。何が悪いかを知っていることを主張しなければなりません。面白いでしょう? 直感に反していますよね?
しかし、AIに何かをうまくやる方法を伝えようとしているなら、この種の文書で抱えている品質問題の種類の5から7の例があると本当に役立つのです。たとえば、「この技術仕様書は設計に関して本当に過剰に仕様化されていて、私たちが使っていないマイクロサービスアーキテクチャを主張している」といった具合です。素晴らしい。それは失敗例です。
あるいは「このプレスリリースは、あまりにも誇大広告的すぎて、このプレスリリースの誇大広告が嫌いだ。実際の製品能力を尊重していない」とか。「この要約とこのエグゼクティブメモはあまりにも曖昧だ。もっと具体性が必要だ」といった具合です。
あなたの組織が今日どこで情報を伝達することに失敗しているかを理解すれば、より良く書くためにAIとどう協働するかを理解できます。これをもう一度繰り返します。根本的には人の問題なのです。ここではモデルの問題ではありません、皆さん。組織において意図を明確に伝える私たちの能力が、AIと協働する能力を左右しているのです。そして私たちはそれをうまくやっていません。
組織のダイナミクスと音声の収束
組織のダイナミクスについてもいくつか取り上げたいと思います。具体的には、微妙ですが痛みを伴うことに気づいたことの一つです。私たちはAIのせいで音声に収束しており、それがビジネスシステムにおける情報損失につながっています。
私たちにはAIのデフォルトの音声があり、その音声を自分の意図を明確に伝えるものにどう押し進めるかを理解している人が少なすぎます。ここではスタイルについて話しているのではありません。本当に重要なことを明確に伝える能力について話しているのです。そして、AIが持つデフォルトの音声がそれを曖昧にしていると思うのです。
デフォルトの音声は外交的に曖昧で、疑似的に包括的で、文体的には非常に平凡です。その音声では確信を伝える能力がありません。賭けをしたいなら、本当の具体性を明確に述べる能力がありませんが、同じ文書の中で、この領域は曖昧で不確実であり、それを前もって認めたいということを明確に述べる能力もありません。
良質なライティングにはその範囲があります。そして、バニラでプロンプトを出すだけのAIにはそれがありません。そしてそれが重要な情報損失につながります。そして、それがビジネスが溺れているように感じる理由の一部です。この情報はそれほど高品質ではありません。
そして、もう一度言いますが、それを行うことは絶対に可能です。AIで高品質な文書を作ることができます。
反復診断の重要性
実際に何を意味するかを見せる前に、最後に指摘したいのは反復診断についてです。これは本当に複雑に聞こえますが、非常に単純に言えば、私たちはライティングでうまく反復できない人々の失敗を診断する必要があります。
言い換えれば、人々はビジネス文書に対して「もっと良くして」と言おうとしていますが、それが彼らが書いているすべてで、ひどいもので、うまくいっていません。しかし、教育を受けていない限り、誰もどうやってもっと良くするかを知りません。そして彼らが気づいていないのは、意図を伝えることは人の問題であり、気に入る下書きが得られていないなら、意図をもっと明確に指定しなければならないということです。
この問題の核心に戻ってから、具体的なプロンプトでどう対処しているかをお見せします。実際、私はこれのために多くのプロンプトとClaudeスキルをまとめました。あなたに装備してほしいからです。そして、プロンプトの一つとそれがどう機能するかをお見せします。
覚えておいてほしいのは、AI支援ライティングが爆発的に増えているため、組織が溺れているため、私たちはそのAI生成の問題を抱えているということです。情報のコストはゼロです。したがって、私たちは意図にプレミアムを置く必要があります。そうしないと、ビジネスを通じて情報シグナルを劣化させ、意思決定が困難になり、私たちは溺れているように感じ、それは実際のキャリアへの影響と実際のドルとセントへの影響をもたらします。
私は良いビジネスライティングに情熱を持っています。大好きです。人々がプロンプトの出し方を知らないために、それを見つけるのが難しくなっています。実際の例に入りましょう。
実践例:会議メモのプロンプト
さて、これは私が高品質だと思うプロンプトの例です。また、モジュール式で変更可能に設計されているので、あなたの望む方法にすることができます。入りましょう。これは会議メモ用です。
最もシンプルなものです。私はより複雑な文書用の他のプロンプトをたくさん持っています。会議メモは見過ごされがちです。なぜなら、ほとんどの場合、汎用的なAI文字起こしに入って会議メモを取得すると、そこにあったものの非常にバニラな汎用的な要約が得られるだけだからです。私はもっと主張のあるものにしたかったのです。なぜなら、自分がやっていることについて意図を持つ必要があるという原則を貫きたかったからです。
コンテキスト、日付、出席者があります。これは会議メモの生データから引き出せるはずです。提供された会議の目的と入力があり、そこに文字起こしを貼り付けることができます。そして、非常に具体的な出力を求めます。そして、なぜ何を入れたのかを説明するときに、これを修正できます。
ここでのあなたの目標は、チームが実行するのを助けるメモを作成することです。そうですよね? 議論されたことを実行するための。これには特定の目標があります。メモはこれこれで使用されます。そして、これにはコンテキストがあります。そうですよね? どこで使用されるかを決めることができます。
その後、必須の構造があります。決定をしましたか? アクションアイテムはありますか? 議論されたオープンな質問はありますか? 主要な議論のポイントは何でしたか? 私が得るバニラなメモ。見てください、私はグラノーラが大好きです。Otterも少し好きです。そうですよね。これらのAIメモがあります。彼らはこれをしません。意図をエンコードするのを助けません。このレベルの明確さをもたらすのはあなた次第です。
そして私は助けたいですが、その意図に代わるものはありません。AIはそれをもたらしません。制約があります。守らなければならない全体の長さがあります。決定があります。名前で所有者を定義しなければなりません。アクションアイテムがあります。お世辞や一般的な議論を含めることはできません。推測してはいけません。推測してはいけません。これはトーンです。
そして、ここに検証品質チェックがあります。すべての決定には名前の意思決定者が必要です。すべてのアクションアイテムには所有者が必要です。曖昧なアクションアイテムは許可されません。オープンな質問には所有者が割り当てられている必要があります。チェックが失敗した場合は、出力前に修正してください。
これは完璧ですか? 完璧なプロンプトはありません。これは意図においてあなたを大きく前進させますか? はい。そして、プロンプトがなぜ機能するかについて入っていきたいと思います。目的を伝えます。論理として構造を伝えます。そして、異なる意図が必要な場合は、その構造を変更できます。評価モードがあります。失敗モードがあります。
カスタマイズ方法を見てみましょう。そして、それも含めています。あなたのワークフローのためです。変更できます。組織の音声に変更できます。異なる会議タイプを持つことができます。代わりにスプリント目標を持つことができます。異なる失敗モードを持つことができます。
そして、出力の例を示すことができます。これは良い出力がどのように見えるかです。これはひどい出力がどのように見えるかです。そして、これは私が汎用的に得るAIメモに非常に似ています。
率直に言って、ChatGPTはその上部のような会議メモ機能を立ち上げました。これは、私たちが良質なビジネスインテリジェンスを失っていることを知る方法の一部です。下の例は、ビジネスにとって上部よりもはるかに有益なものになるでしょう。
まとめ:意図の明確化が鍵
ですから、どうか、どうか、私はこれらのプロンプトをたくさん持っています。私のプロンプトを使うかどうかは気にしませんが、どうかビジネスAIライティングに意図を込めてください。それが鍵です。そして、プロンプトがビジネス全体でそれをスケールさせるのに役立つなら、Claudeのスキルがビジネス全体でそれをスケールさせるのに役立つなら、私は両方を構築しました。それは素晴らしいことです。
しかし、代替はありません。人間がAIにとって良いものとは何かを定義し、要件を定義する必要性から逃れることはできません。そして正直に言うと、それが私がワクワクしていることです。
私たちは長い間、人間の最善の努力が文書の基準のようなものであるという仮定と共に座ってきました。そして私たちは皆、Amazonで働いていたときのように、チーム内、部門内などの最高の人間のライターに基づいて浮動する文書の基準を持っていました。
もうそれは必要ありません。本当に一貫した高品質の基準を持つことができます。そして誰かがその基準に沿って書いているかどうかを知ることができます。そして人々はいつも私に尋ねます。「これは人々がもう考えなくなることを意味するのですか?」
私はあえて言います。あえて言います。このプロセスを経れば、あなたは考えることが減りますか? もしあなたが実際にライティングでビジネスの意図を定義するなら、いいえ、あなたはもっと考えるようになります。もっと懸命に考えるようになります。
これらすべてを人々に伝えるためにもっと一生懸命働かなければなりません。なぜなら、その多くが曖昧で人々の頭の中に存在していたからです。もうそうではありません。そして、これをしなければならない理由は、代替が誰もがすべてを書いていた2022年以前に戻ることではないからです。代替は、AIスロップが永遠に続くことです。なぜなら、AIは箱から出ています。
誰もがそれを使っており、職場でAI文書に溺れている人は皆、私が知っている限り、たくさんいます。それは止まらないでしょう。それらを作っている人々は止まらないでしょう。なぜなら、彼らはそれが生産的だと思っているからです。
私たちには、品質を強調し、私たちが考える必要がある異なる方法を強調するAI教育が必要です。この動画が、ライティングの際にAIと効果的にコミュニケーションするために私たちの脳をどう変える必要があるかについて考える助けになったことを願っています。
幸運を祈ります。そして、あなたのビジネスをAIスロップと悪いビジネスライティングから長く守り、長く保存できますように。これらのヒントが役立ったことを願っています。
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