ChatGPTなどのAIを仕事で使う機会は増えました。
文章を要約する。メールの叩き台を作る。調査の候補を出してもらう。企画案を考えてもらう。
こうした使い方だけでも便利ですが、使う回数が増えるほど、
- 毎回、どう頼むかを考えている
- AIの回答を何度も修正している
- 結局どこまで任せていいのか分からない
という別の問題も出てきます。
AIにできることを一つずつ増やすだけでは、仕事全体がそれほど楽にならないことがあります。
そこで最近は、「AIに何ができるか」よりも、仕事のどこをAIへ任せて、どこを人が判断するかを先に整理した方がいいのではないかと考えるようになりました。
AIだけで完成させようとしない
AIを使うとき、最初から100点の完成品を作らせようとすると、修正の往復が増えることがあります。
文章のニュアンスを少し変えたい。社内事情を一つ反映したい。一文だけ直したい。
こうした内容まで毎回AIへ説明し直すより、人が直接修正した方が早いこともあります。
AIには、
- 情報整理
- 比較
- 選択肢づくり
- 構成
- 初稿
- 一次レビュー
など、人が仕上げるための叩き台を作ってもらう。
そのうえで人が、
- 本当に目的に合っているか
- 事実関係に問題がないか
- 実際に実行できるか
- 関係者の事情に合っているか
- 表現のニュアンスは適切か
- 最終的に提出できる品質か
を確認する。
この分担の方が、AIを使う意味が分かりやすくなります。
クライアントの情報を丸ごとクラウドAIへ渡さない
Webディレクションでは、自分だけの情報ではなく、クライアントから預かっている情報を扱います。
依頼メール、会議ログ、企画書、見積、公開前の商品情報などを、そのままクラウドAIへ入力してよいとは限りません。
AIサービス側で学習に利用されない設定になっていることと、会社やクライアントの機密情報を入力してよいことは別の話です。
利用しているサービス、契約、会社のルール、クライアントとの取り決めなどによって扱える情報は変わります。
そのため、AIへ渡す前に、
- 今回の作業に本当に必要か
- 削除できないか
- 固有名詞を置き換えられないか
- 具体的な情報を抽象化できないか
を考えます。
例えば、
「○○株式会社の新製品△△を11月15日に公開する」
という具体的な情報が今回の作業に必要なければ、
「クライアントAの商品Xを来月公開する」
程度でも作業できるかもしれません。
重要なのは、案件をAIへ丸ごと理解させることではなく、今回の仕事に必要な情報だけをAIへ渡すことです。
もちろん、匿名化すれば必ず入力してよいという意味でもありません。所属組織やクライアントのルール上、入力できない情報はそちらを優先します。
Webディレクションの仕事をAIと人に分けてみる
Webディレクションの仕事を大まかに分けると、例えば次のようになります。
依頼・要望整理
AIに任せる： 情報整理、不足情報の抽出、確認候補の整理
人が判断する： 本当の目的、何を相手へ確認するか
調査・競合整理
AIに任せる： 情報収集、比較、共通点や違いの整理
人が判断する： 情報源の信頼性、何を今回の企画に採用するか
企画・構成・提案
AIに任せる： 選択肢、構成、叩き台の作成
人が判断する： どの方向で提案するか、実現可能か
制作物レビュー
AIに任せる： 一次チェック、問題候補、修正案の整理
人が判断する： 本当に修正するか、最終品質
会議・引き継ぎ
AIに任せる： 決定事項、未決事項、やることの構造化
人が判断する： 実際に合意された内容か、担当や期限は正しいか
「企画をAIに任せる」といった大きな単位ではなく、
企画の選択肢を作るところまでAI
最終方針を決めるのは人
というように仕事を分けるのがポイントです。
曖昧な依頼をAIで整理してみる
例えば、こんな依頼が来たとします。
サイトが少し古く見えるので、競合を参考に今っぽくしたい。できれば来月中には公開したい。
この時点でAIに「どう改善すればいい？」と聞くこともできます。
ただ、まだ分からないことがかなりあります。
そこで最初は解決策を考えてもらうのではなく、依頼内容を整理してもらいます。
例えば、次のような指示です。
以下の依頼内容を、次の作業へ進むために整理してください。
今回の目的は、すぐに解決策を考えることではなく、
「何が確認できていて、何がまだ分かっていないか」
を明確にすることです。
【ルール】
・提供されていない情報を事実として補完しない
・推測する場合は「仮説」と明記する
・判断できない内容は「未確認」とする
・解決策の提案はまだ行わない
・確認事項を必要以上に増やさない
【依頼内容】
サイトが少し古く見えるので、競合を参考に今っぽくしたい。
できれば来月中には公開したい。
【以下の形式で整理してください】
1. 依頼内容
2. 想定される目的
3. 確認済みの事実
4. 不明なこと
5. 確認候補
・必ず確認する
・後でも確認できる
・仮の前提で進められる
6. 現時点で勝手に決めてはいけないこと
7. 次の作業へ渡す情報ポイントは、AIに質問を大量に作らせて、そのまま依頼者へ送らないことです。
AIが整理した確認候補から、
- これが分からないと仕事を始められない
- これは後からでも確認できる
- これは仮の前提で進められる
と人が判断して、必要な質問だけに絞ります。
AIを使った結果、確認作業が増えてしまっては本末転倒です。
「あなたは優秀なWebディレクターです」は必要なのか
以前からプロンプトでは、
あなたは優秀な○○です
あなたは世界最高の○○です
のように、AIへ役割を与える書き方をよく見かけます。
役割を指定すること自体が無意味というわけではありません。
ただ、
あなたは優秀なWebディレクターです。確認してください。
と書くだけより、
要件との一致、ユーザー導線、進行上のリスクを確認してください。確認できない内容は未確認としてください。
と書く方が、AIにしてほしい仕事は具体的です。
大切なのは、AIを褒めることではなく、
- 何のための作業か
- 何をしてほしいか
- どの観点で考えてほしいか
- 何をしてはいけないか
- どこまで判断してよいか
- どういう形で返してほしいか
を必要な範囲で伝えることだと思います。
テンプレートは「正解」ではない
先ほどの依頼整理のテンプレートも、すべての案件でそのまま使える完成形ではありません。
例えば、自分の仕事では、
- 必ず制作範囲を確認する
- 公開日だけは最初に確定する
- レビュー時には特定の表現ルールを確認する
といった条件があるかもしれません。
実際に使って、
- 不要だった指示を削る
- 足りなかった条件を足す
- 自分の判断基準を入れる
という修正を繰り返した方が、自分の仕事では使いやすくなります。
毎回新しいプロンプトを探すのではなく、自分の場合、AIへどう仕事を渡すとうまくいくかを残していくイメージです。
単発のAI利用から、自分の仕事の仕組みへ
同じ作業で何度もAIを使うなら、毎回ゼロから依頼を考える必要はありません。
例えば、
- 業務・作業名
- 作業の目的
- AIに任せること／人が判断すること
- AIに渡す情報
- AIへの指示文
- 改善メモ
くらいを残しておくだけでも、次回から再利用しやすくなります。
最初から完璧に設計する必要はありません。
一度使う。
うまくいかなかった部分を直す。
次回また使う。
この繰り返しで、自分専用の「AIを使う仕事の進め方」が少しずつできていきます。
AI業務設計キットをnoteで販売しています
今回整理した考え方を、実際の仕事で使える形にまとめた「WebディレクターのためのAI業務設計キット」を、noteで有料販売しています。
価格は1,980円です。
無料のこの記事では、
- AIと人の仕事の分け方
- クラウドAIへ情報を渡すときの考え方
- 依頼整理の参考テンプレート
まで試せます。
販売しているキットでは、さらに、
- 依頼・要望整理
- 調査・競合整理
- 企画・構成・提案
- 制作物レビュー
- 会議・引き継ぎ
の5つの実務フローをまとめています。
また、Excelで、
- 業務分担マップ
- AI業務設計
- 情報整理
を実際に書き込み、自分の仕事へ展開・蓄積・改善できるようにしています。
テンプレートを集める商品というより、「AIに何を任せて、人がどこを確認・判断するのか」を自分の仕事に合わせて整理するためのキットです。
WebディレクターのためのAI業務設計キットを見る（note / 1,980円）
最後に
AIを使う目的は、AIだけで全部の仕事を終わらせることではありません。
情報整理や叩き台づくりなど、AIが得意な部分を任せる。
その代わり、人は、
- これは本当に必要か
- この案で進めるのか
- この品質で出してよいのか
という判断に時間を使う。
そういう分担ができるようになると、AIを使う意味も少し変わってくるのではないかと思っています。
まずは、普段繰り返している仕事を一つだけ選んで、
AIに任せること
人が判断すること
を分けてみるところから始めてみてください。
参考情報
クラウドAIへ業務情報を入力する際の考え方については、以下の公的な注意喚起も参考にしています。
利用するAIサービスのデータ取扱い、契約条件、設定は変更される可能性があります。実際に業務で利用する際は、所属組織・クライアントのルールと、利用サービスの最新情報を確認してください。
