生成AIの出力は、渡した情報の質を超えません。
だから差がつくのは、AIにどんなコンテキストを渡せるかです。その中身は、顧客とのやり取りの中でしか手に入りません。YOAKEを経営しながら、AIを実際に使う中で考えてきたことをまとめます。
AIによる生産性の最大化を目指してYOAKEで試行錯誤してきた結果、行き着いたのは「結局、コミュニケーション」でした。AIに任せられる仕事が増えるほど、顧客に会いに行くべきだと僕は考えています。
要望どおりにつくる仕事は、AIと値段で比べられる
AIによって、「自分の意図を形にする」ことのハードルは大きく下がりました。依頼者自身が、AIに何度も修正を頼みながら、イメージに近いものをつくれます。
これまでは、専門家の工程や判断が依頼者から見えにくく、「こちらの意図を汲んで形にしてくれた」こと自体が評価される場面もありました。ですが、今は違います。専門家のアウトプットに費用に見合う違いが見えなければ、「これならAIでつくった方が早い」と判断されやすくなります。
なので、「要望どおりのものをつくる」という範囲で競争する仕事は、これから価格とスピードで比べられます。そこで専門家が「審美眼」や「センス」と言っても、その違いが依頼者に伝わらなければ、価格の説明にはなりません。そして、修正対応に手間をかけても単価に反映できなければ、支援する側の採算も厳しくなります。
街中にはAIのアウトプットによるチラシが溢れているし、SEOやSNSのコンテンツもAIによって量産されネットに大量のコンテンツが溢れるようになりました。どれだけ専門家が「センスが悪い」「AIっぽい」と否定したとしても、そもそも人がAIのアウトプットに慣れてくるという未来も近いでしょうし、そうなれば、見た目の良し悪しだけで選ばれることは、さらに難しくなります。
価値は、顧客がまだ言葉にできていない課題に移る
今後、支援会社が選ばれる理由は、顧客がまだ言語化できていない課題や期待まで捉え、成果物に反映できるかどうかの比重が高まってくると考えています。
ある建設業のお客様からいただいた相談は、当初、「前回のリニューアルから数年経つので、コーポレートサイトをリニューアルしたい」というものでした。
ただ、お話を伺いながら深掘りしていくと、本当の課題は別のところにありました。Webサイトからの問い合わせが少ない。これからWebマーケティングを強化していくうえで、問い合わせにつながる率（CVR）を上げる必要がある、ということです。
そこで僕らは、サイトのリニューアルではなく、僕らが行ったUI/UX診断をもとにした改修を提案しました。予算は当初の想定の半額程度で済み、残った分を広告に回すことができました。
必要なことを提案し、プランニングやデザイン、エンジニアリングで解決する。専門家の価値は、そこまで含めて評価されるようになります。依頼文だけを見て、その内容だけヒアリングしていては、こうした課題には届きません。
コミュニケーションを、4つの工程として捉え直す
言葉になっていない課題を明らかにするために必要なのが、コミュニケーションです。ただ、僕はこれを人柄や話し方の問題ではなく、4つの工程からなる仕事として捉えています。
1. 話を聞く前に、相手を知る
聞くことの前提になるのは、準備です。初めましての場で「教えてください」というスタンスの相手に、自社の重要な課題をおいそれと話す人はいません。
だから、最初のヒアリングで、顧客理解を固めたうえで臨めたかどうか。それによって、顧客が胸襟を開いてくれるかどうかが変わります。顧客の事業モデル、組織、市場・競合・自社の状況（3C）などを事前に把握し、「そうそう、それそれ。わかってるね！」を引き出す。僕ら自身、採用されなかったコンペを振り返ると、たいていこの最初の準備が不足していました。
胸襟を開いてもらえれば、公開されていない一次情報が出てきます。そして関係を築く中で、顧客は何を気にしているのか、社内で誰が判断するのか、その先にいる利用者はどこで困っているのかが見えてきます。顧客に会いに行く。製品が使われている現場を見る。営業やサポートの担当者に、日々どんなことが起きているかを聞く。こういった活動を繰り返し、顧客が「この人に聞いてほしい」と思える相手になることが重要です。
2. 聞いたことを、仮説にして返す
情報をたくさん集めれば、それだけで正しい答えが出るわけではありません。莫大なコンテキストを自分の経験に照らして、何にウェイトを強めるべきかを考え、仮説として相手に返します。そのやり取りを通じて、理解を更新していきます。
3. 返した仮説を、事実と照らして確かめる
やり取りを重ねる中で、顧客が話した事実と、こちらの解釈の違いが分かります。その違いを一つずつ確かめるから、目線が合い、次の行動を決められます。
4. 確かめたことを、記録に残す
顧客が実際に話したことと、自分たちの解釈を分けて記録し、結果が出たらその解釈を見直す。担当者の頭の中だけに置いていては、チームでもAIでも使えません。
AI時代に重みが増したのは、特に1と4の工程です。これまでは、事前に公開情報の収集に充てられる時間には限界がありました。今はAIで大量の情報を短時間で集められます。AIエージェントに調査の手順を任せれば、決まった型に整理された形で受け取ることもできます。人は、それを理解することに時間を使えます。
また、記録に残し、組織全体で共有することで、属人的な知識になっていたものが再利用できるようになります。一人の経験を、チーム全体で何度も使えるようになる。そのうえで、どの情報を重く見るべきかを、顧客との対話の中で見極めていく。この流れが重要です。
顧客と交わした言葉や、そこから得た理解が記録されていなければ、AIはどの会社にも当てはまる答えしか返せません。
この4つの工程を通じて、顧客と会い、理解し、体験し、それを記録してチームとAIが使える形にする。この一連の仕事が、「顧客のコンテキストを紡ぐ」ということだと思います。
「この人は話しやすい」「自分たちのことを理解してくれている」という信頼も、この工程の積み重ねから生まれます。確認や説明の負担が減り、安心して判断できるなら、それも依頼者にとっての利益です。
AIに任せる仕事と、人が担う仕事
僕らが提供しているYOAKE ONEは、AIを活用してマーケティング部門の役割を担うサービスです。AIを前提にした体制だからこそ、人が担う仕事ははっきりしています。
顧客とのコミュニケーション。それをもとにした、AIのアウトプットの判断。そして、その判断を反映して、AIの精度を上げていくこと。顧客のコンテキストがなければ、AIの出力の良し悪しは判断できません。人の仕事は、AIを使うほど、顧客のコンテキストを紡ぐことに寄っていきます。
AIで改善できた工数は、体感で20〜30%です。これをさらに業務のAI化に再投資し、生産性を80%程度高めることを目指しています。そうして生まれた時間は、顧客のコンテキストを紡ぐ時間に使うべきだと考えています。
AIで制作時間が短くなったなら、その分を価格、納期、検証回数、品質のどこに反映するのか。外注費が下がっても、依頼者側の確認や修正が増えれば、全体の負担はむしろ大きくなります。反対に、同じ予算で検証できる施策が増えたり、社内調整が減って実行が早まったりすれば、そこには経済的なメリットがあります。支援会社自身の効率化を、顧客の利益に変える。その判断の材料になるのも、顧客のコンテキストです。顧客の負担を減らしながら、提供する側にも利益が残り、支援を続けられる状態をつくる。そのために、AIを使い倒さないといけません。
一緒に働く人に求めること
だからこそ、YOAKEは組織として顧客のコンテキストを紡がなければなりません。暗黙知を、再利用できる形式知に変えていく。その行動を、全社で実践していきます。
AIがどれだけ進んでも、結局はコミュニケーションです。AIを使い倒したいなら、まず顧客に会いに行く。そこで聞き、解釈を返し、違いを確かめ、残す。その積み重ねが、AIに渡せるものの質を決めます。僕らは、そこまでを仕事として引き受ける会社でありたいと考えています。
