今回のセッションは、前原さんが宿題として取り組んできた他業種のビジネスモデル調査の振り返りから始まりました。NotebookLMとGeminiのDeep Researchを使ってテーマに取り組んでいただきましたが、前原さんの第一声はこうでした。「なんか全然思った通りに行かないですね」。求めていた体系的な整理には、なかなかたどり着けなかったようでした。
問題はAIの性能にあるのではなく、指示の設計にあったようです。どんな情報源を集めさせるかを決め、出てきたソースを評価し、不要なものを削り、足りないものを補う。AIを部下とすれば、仕事ぶりを見て方向を修正するのがまさにディレクション力です。「調べてください」と投げるだけでは、欲しいアウトプットにはたどり着けません。
そこで、NotebookLMのソースを整理し直すところから始めました。ビジネスモデルの専門情報と前原さんの事業情報を組み合わせた独自のソースを構築し直しました。その上でDeep Researchに、コンサルタントとして前原さんの会社向けのビジネスモデルのレポートを作成するよう依頼し直しました。
完成したのは、世の中のビジネスモデルパターンを理論体系として整理した前半と、その中から前原さんの会社に適合しうるモデルをAIが分析し提案した後半で構成されたレポートでした。有償級のアウトプットが、指示の設計を整えることで引き出せます。
AIの操作方法を一つひとつ覚えることより、求めることを言語化し、出てきた内容を評価し、「違う」と感じたら方向を修正することのほうが大切です。その力はすでに、経営者が日々の現場で仕事を通じて積み上げてきたものと、同じものではないでしょうか。
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