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ビジネスでAI構成案を作るときの思考整理

 
落ち着いたオフィスで人が目的と文脈を整理しつつAI 構成案 作成に協働する様子
Contents
  1. AI構成案作成をテーマに考えたいこと
  2. 人間が担うべき構成の役割
  3. AIに任せやすいパターンと限界
  4. ビジネス文脈での構成要素の分解
  5. SEOとAIOのあいだで構成をどう捉えるか
  6. プロンプト設計と構成案の関係
  7. ワークフロー単位で見るAI構成案作成
  8. チーム利用とナレッジ共有の観点
  9. 最後に

AI構成案作成をテーマに考えたいこと

ビジネスシーンでAIを使った構成案作成が当たり前になってきた。プレゼン資料から企画書、マーケティング資料まで、AIに構成を考えてもらう機会が増えている。

ただ、実際に使ってみると「思っていたのと違う」「なんか物足りない」と感じることも多い。AIが作る構成案は確かに論理的で整理されているけれど、ビジネスの現場で求められる「刺さる構成」になっているかは別の話だ。

この違和感の正体を整理してみると、人間が担うべき部分とAIに任せられる部分の境界線が見えてくる。構成案作成という作業を分解して考えることで、より効果的なAI活用ができるのではないだろうか。

人間が担うべき構成の役割

構成案を作る際、AIに丸投げしてしまうと表面的な整理に留まってしまう。人間が最初に整理すべきなのは、その文書の「目的」と「前提」の部分だ。

AIは与えられた情報を論理的に整理することは得意だが、なぜその文書が必要なのか、誰に向けて何を伝えたいのかという根本的な部分は人間が明確にする必要がある。

文章の「目的」と「前提」の整理

文章の目的設定は、単に「企画を通したい」「商品を売りたい」といった表面的なレベルでは不十分だ。読み手の立場や状況、抱えている課題や関心事まで含めて整理する必要がある。

例えば同じ商品紹介でも、新規顧客向けなのか既存顧客向けなのか、決裁者向けなのか現場担当者向けなのかで構成は大きく変わる。この判断はAIには難しく、人間が文脈を読み取って設定すべき部分だ。

前提の整理も同様で、読み手がどの程度の知識を持っているか、どんな業界常識や社内事情があるかといった背景情報を整理する作業は人間の領域だ。AIはこうした暗黙知を汲み取ることができないため、明示的に与える必要がある。

さらに、その文書が使われるシーンや文脈も重要な前提条件になる。会議での説明資料なのか、メールで送る提案書なのか、Webサイトに掲載するコンテンツなのかで、求められる構成の性質は変わってくる。

AIに任せやすいパターンと限界

一方で、AIが得意とする構成パターンも明確に存在する。論理的な整理や情報の分類、一般的なフレームワークの適用などは、AIの方が人間より速く正確に処理できる場合が多い。

特に、過去に類似した構成パターンが存在する場合や、業界標準的な構成が決まっている分野では、AIの活用効果が高い。

汎用パターンと固有文脈の切り分け

AIが得意なのは、PREP法やSDS法といった汎用的な文章構成パターンの適用だ。これらのフレームワークは論理的で分かりやすく、多くの場面で有効に機能する。

また、比較検討資料や調査レポートのような定型的な構成が求められる文書では、AIが過去の事例やテンプレートを参考に効率的な構成を提案できる。項目の抜け漏れチェックや情報の整理といった作業も、AIの得意分野と言える。

しかし、その企業や業界特有の文脈が重要になる場面では、AIの提案がズレてしまうことがある。社内政治や競合他社との関係、過去の経緯といった固有の背景は、AIには理解が困難だ。

例えば、新規事業の企画書を作る際、一般的なビジネスプランの構成はAIが提案できても、その会社の意思決定プロセスや重視される評価軸を踏まえた構成調整は人間が行う必要がある。

ビジネス文脈での構成要素の分解

ビジネス文書の構成を考える際、単純な論理構成だけでなく、ビジネス特有の要素を意識する必要がある。ここでAIと人間の役割分担を整理してみると、より効果的な活用方法が見えてくる。

構成要素を分解すると、情報の整理・論理的な流れ・説得力の演出・行動喚起といった要素に分けられる。この中で、情報整理と論理的な流れはAIが得意とする分野だが、説得力の演出と行動喚起は人間の判断が重要になる。

ターゲット・導線・評価軸という視点

ビジネス文書で重要なのは、読み手を意識したターゲティングだ。同じ内容でも、誰に向けて書くかで構成は大きく変わる。技術者向けなら詳細なスペックから入り、経営者向けなら投資対効果から始める必要がある。

導線設計も構成において重要な要素だ。読み手にどんな行動を取ってもらいたいのか、そのためにはどの順番で情報を提示すべきかという戦略的な判断が求められる。

評価軸の設定も人間が担うべき領域だ。その組織や読み手が何を重視するのか、どんな基準で判断するのかを理解した上で、それに合わせた構成を設計する必要がある。コスト重視なのか、スピード重視なのか、リスク回避を優先するのかで、同じ提案でも構成は変わってくる。

SEOとAIOのバランスを話し合いながらAI 構成案 作成を進める様子

これらの要素をAIに伝えることで、より精度の高い構成案を得ることができる。逆に言えば、これらの情報なしにAIに構成を依頼しても、表面的な整理に留まってしまう可能性が高い。

SEOとAIOのあいだで構成をどう捉えるか

Webコンテンツの構成を考える際、従来のSEO対策に加えて、AI検索エンジン（AIO）への対応も考慮する必要が出てきた。この変化は、構成案作成のアプローチにも影響を与えている。

SEO重視の構成では、キーワードの配置や見出し構造の最適化が重要だった。一方で、AIO対応では、AIが理解しやすい論理構造や、質問に対する明確な回答を含む構成が求められる。

この両方を満たす構成を人間だけで考えるのは複雑だが、AIを活用することで効率的に対応できる。ただし、どちらを優先するかという戦略的な判断は人間が行う必要がある。

プロンプト設計と構成案の関係

AIに構成案を依頼する際のプロンプト設計は、出力の質を大きく左右する。単に「企画書の構成を考えて」と依頼するのと、目的・ターゲット・制約条件を明確に伝えるのでは、結果が大きく異なる。

効果的なプロンプトには、文書の目的、想定読者、使用場面、重視すべきポイント、避けるべき要素といった情報を含める必要がある。これらの情報整理は人間が行い、AIはそれを元に構成案を生成するという分担が効果的だ。

一度作った構成を変数化する発想

プロンプト設計で重要なのは、一度作った構成案を再利用可能な形にすることだ。成功した構成パターンを変数化して保存しておけば、類似の案件で効率的に活用できる。

例えば、「新規事業提案書」という構成テンプレートを作る際、業界・規模・リスクレベルといった変数を設定しておく。次回同様の提案書を作る際は、これらの変数を変更するだけで、適切な構成案を得ることができる。

この変数化の作業は、人間が行うべき戦略的な作業だ。どの要素を変数とするか、どの部分は固定するかという判断には、ビジネス経験と業界知識が必要になる。

AIは与えられた変数を元に構成案を生成することは得意だが、何を変数にすべきかという抽象化の判断は苦手だ。人間がパターン化の設計を行い、AIが実際の生成を担当するという役割分担が効果的だ。

ワークフロー単位で見るAI構成案作成

構成案作成を単発の作業として捉えるのではなく、ワークフロー全体の中で位置づけて考えることが重要だ。構成案は作って終わりではなく、レビュー・修正・実装・効果測定というサイクルの中で改善されていく。

このワークフロー全体を設計する際、どの段階でAIを活用し、どの段階で人間が判断するかを明確にする必要がある。効率化だけでなく、品質向上の観点からも重要な検討事項だ。

下書き・修正・検証のループ設計

構成案作成のワークフローは、通常、下書き作成・内容検討・修正・検証というループで進行する。この各段階でAIをどう活用するかで、全体の効率と品質が決まる。

下書き段階では、AIに複数の構成パターンを生成させ、人間がその中から最適なものを選択するアプローチが効果的だ。完璧な構成を一発で作ろうとするより、選択肢を増やして比較検討する方が良い結果につながることが多い。

修正段階では、人間が気づいた課題や改善点をAIに伝えて、構成の調整を依頼する。この際、単に「もっと良くして」ではなく、具体的な改善ポイントを明示することが重要だ。

検証段階では、作成した構成案が当初の目的を満たしているか、想定読者にとって分かりやすいかといった観点で評価する。この評価基準の設定と最終判断は人間が行うべき部分だ。

AI 構成案 作成を軸にチームでアウトラインを確認し知見共有する様子

チーム利用とナレッジ共有の観点

個人でAIを活用した構成案作成に慣れてきたら、次はチーム全体での活用を考える必要がある。チームで使う場合、個人利用とは異なる課題と可能性が生まれる。

成功した構成パターンをチーム内で共有し、標準化していくことで、全体の品質向上と効率化が期待できる。一方で、個人の創造性や独自性を損なわないバランスも重要だ。

また、AIが生成した構成案に対するレビューやフィードバックの仕組みも必要になる。人間同士のレビューとは異なる観点や手法が求められる場合がある。

最後に

AI構成案作成は、人間とAIの協働によって最大の効果を発揮する。AIに全てを任せるのではなく、人間が戦略的な部分を担い、AIが実行部分を支援するという役割分担が重要だ。

今後、AIの性能向上に伴って、この境界線は変化していくだろう。しかし、ビジネスの文脈や人間の感情を理解し、戦略的な判断を行う部分は、当面人間の領域として残り続けると考えられる。

効果的なAI活用のためには、継続的な試行錯誤と改善が必要だ。自分なりの活用パターンを見つけ、チーム内で共有し、さらに改善していくというサイクルを回すことで、より良い構成案作成が可能になるだろう。

【参照・引用元】

AIO AI活用 PREP法 SDS法 SEO Webコンテンツ ターゲット設定 チームナレッジ共有 ビジネス文書 フレームワーク プレゼン資料 プロンプト設計 マーケティング資料 ワークフロー設計 企画書 導線設計 新規事業提案書 構成案作成 評価軸
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