『「キーエンス思考」×ChatGPT時代の付加価値仕事術』田尻 望

一言で言うと

「どうやって聞くか」よりも「何を聞くか」

概要

キーエンスの考え方で AI を使うと、
付加価値が爆上がりするよ、という本です。

どちらも仕事の生産性を高めるものであり、
それらを掛け合わせた観点に興味を持ち、読んでみました。

前半で語られる「キーエンス思考」が、
AI を活かすための下準備になります。

目的思考、行動量必達、因果関係を明らかにするなど、
『キーエンス解剖』の補完となる内容でした。

追記：「行動量必達」について図解しました。

後半で AI の活かし方が説明されますが、
本書は AI 本というより、
ビジネススキル本寄りだと感じました。

前半のキーエンスのビジネスマインドが主軸で、
AI はサブ、といった印象です。

紹介されているプロンプトは比較的シンプルで、
凝ったテクニックは使われていません。

AI に対して「どうやって聞くか」よりも、
「何を聞くか」を重視している感じです。

「何を聞くか」が明確になっていれば、
AI はそれなりの返答をしてくれます。

粒度の低い質問であっても、
まずは AI に投げかけてみて、
その返答から考えを膨らませていくこともできます。

「何を聞くか」を明確にするには、
顧客・自分が何を達成したいのか考えて
仮説を立てる必要がありますね。

そのための「キーエンス思考」、というわけです。

以下、生産性を高めるための
「AI に何を聞くか」を3つ共有します。

プロンプトエンジニアリングも強力な武器になるでしょうが、
AI を即戦力として使うには「何を聞くか」を
ストックしておくといいんじゃないかと思います。

① 構成・フレーム作り

文章や資料を作る時間を最小化するために、
構成やフレームを AI から提案してもらいましょう。

何を作りたいのか、テーマは何か、誰に伝えるのか、
などを伝えれば、AI が構成を考えてくれます。

特に、どんな項目を盛り込む必要があるかを
考えている時間は結構長いもの。

作り始めるタイミングで AI に構成案を出してもらえば、
時短になるしヌケモレも減らせます。

② 収集すべきデータ

意思決定のために、どんなデータを
収集する必要があるかを聞いてみましょう。

どれだけ AI が発達しても、
意思決定は人間が行う作業として残りつづけます。

ただ、人間の意思決定を支援する役割を
AI に担ってもらうことは可能です。

やみくもに情報収集をする前に、
どんなデータがあれば意思決定につなげられるかを
AI から提案させる、といった使い方ができます。

情報収集の方法やソースについても、
AIに聞くことができますね。

③ 数値化のアイデア

数値化しにくいものを数値化することにも
AI を活用できます。

意思決定は数値に基づいて行われるべきですが、
数値化が難しい概念もたくさんありますよね。

本書では、数値化のアイデアを AI に出してもらう
方法が紹介されていました。

「お客様の声」などの文章に対して、
数値化する項目(感動度：10段階評価など)を出してもらい、
実際の文章を評価させる、といった方法です。

もちろん人間のチェックは必要ですが、
AI の評価をベースラインにすることで
人間の負荷を減らすことができそうです。

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