きたかん｜企業のAI研修・AI導入

会社にAIを入れる仕事をしています。企業研修の講師と、現場で使うものを作るところまで。｜建設・不動産・士業など、ITが本業でない会社に向けて発信しています｜新しい機能の紹介より、明日の仕事でどう使うかを書きます

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

会社にAIを入れる仕事をしています。

企業研修の講師と、現場で使うものを作るところまで。

自分で試したことと、現場で見たことを中心に書きます。

・AIへの頼み方（明日使える形で）
・会社に入れるとき、最初に決めること
・うまくいかなかった話

ITが本業でない会社の方へ。

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取引先から届いたメールの返事を、AIに頼みました。

返ってきたのは、取引先の側から書いた返事でした。
名乗りが、逆になっていたんです。

研修で見せる前に、試していたときのことです。

最初は「誰として書くかを伝えていないからだ」と
説明するつもりでした。

でも見直したら、
こちらが用意した例文の宛名が、逆になっていました。
宛名を直して試し直すと、名乗りは逆になりませんでした。

おかしな答えが返ってきたら、
まず、自分が渡したものを見直してみてください。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

AIに「数字の間違いを探して」と頼みました。

数字の間違いは、見つけました。
範囲を大げさに書いた所も、見つけました。

でも1つだけ、素通りした所がありました。

研修の準備で、Geminiに試したときのことです。
報告書の下書きに、元のデータには無い
「翌月も同じ水準の見込み」という言い切りを入れておきました。

「数字の間違い」と「元のデータに無い言い切り」の
両方を書いて頼み直すと、3つとも見つけました。

見てほしい所は、ぜんぶ書いて頼む。
これが、いちばん確実でした。

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プロフィールのポスト数は、約670件です（返信・リポストを含む）。
2年あまり続けて、フォロワーは241人。
6月下旬から今日までで、増えたのは5人です。

返信を中心にしていた6月のある1週間は、表示が2万を超えました。
それでも、Xから仕事の依頼は1件も来ていません。

いちばん大きかったのは、
話しかけていた相手がお客さんではなかったことだと思っています。

AIの新しい道具の話を書いていた頃、
集まったのは、同じ仕事をしている人と学んでいる人でした。
仲間は増えても、依頼��はつながりませんでした。

研修で会う会社の人は、道具の名前から話を始めません。
「この作業、もう少し楽にならないか」から始まります。

なので、書くことを変えます。

・企業研修で、受講者がつまずいた所
・会社にAIを入れるとき、最初に決めること
・うまくいかなかった話

本数は減らします。
その代わり、現場でやったことを中心に書きます。

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@AndrewBolis money

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Before：ナレーション動画を1本作るのに、原稿を書いて、録って、録り直して半日。After：原稿を書けば自分のクローン音声が読み上げ、テロップまで自動で乗る。
空いた時間を『どう届けるか』に回せる。作る時間を削るのは、削った先に何をするかが本番で
す。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

動画運用を3つに分けると詰まりが見えます。作る(企画・制作)、届ける(投稿・導線)、直す(数字を見て改善)。多くの人は『作る』に9割の時間を使い、『届ける・直す』が空白。でも結果を分けるのは後者。
僕はここを仕組み化してから���色が変わりました。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

質問です。あなたが今いちばん「これは毎回手でやるしかない」と思っている作業は何ですか？AI動画やSNS運用だと、企画出し・テロップ・返信あたりが多い。
実はそのうち2つは、もう仕組みに渡せます。残すべきは『判断』だけ。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

正直、AIツールを増やすほど仕事が回ると思っていた時期があります。逆でした。増えるほど繋ぎ目と管理が増えて、どこか1つ壊れると全部止まる。
今は『1つの作業を1つ消す』小さな仕組みを積む方に振っています。派手さは無いけど、これが一番続く。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

SNSの返信、毎日10件以上を質を落とさず続けるのはしんどい。僕は候補の抽出・選別・下書きまでをClaude Codeで仕組みにして、最後に人が『送る/送らない』を決めるだけにしました。
判断は人、作業は機��。これだけで続けられるようになります。

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動画を「作れること」は、もうほぼコモディティです。AIで誰でも一定品質まで出せる。差がつくのは、その動画を『誰に・どの順番で届けるか』。
作る筋肉ばかり鍛えて、届ける筋肉を放置している人が多い。僕も最初そうでした。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

制作代行で一度、静止画に口だけ動かした動画を出して全部やり直しになりました。客の一言は「死んで見える」。
背景も呼吸も止まってる絵は、どれだけ顔がそっくりでも刺さらない。『生きて見えるか』が先で、似てるかは後。これは机上では分からなかった。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

@fukuda_CEO 使ってみて「ここが想定外だった」とかあったらぜひ聞かせてください。自分もま��検証中なので、他の人の使い方から学べるものがあって。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

「誰がいてどう動くか」を先に描く、ほんとこれで全部決まりますよね。自分も最初はコンテンツ量産に集中して、視聴後の導線を���から追加したら全然つながらなかった経験があって。先に"この動画を見た人が次にどこへ行くか"を1本決めてから作り始めると、同じ尺でも保存率も相談率も別物になりました。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

@ackey_youtube 共感してもらえてよかったです。最初の"整備コスト"って、記事やポストじゃなかなか出てこない部分なので、そこが伝わると嬉しいです。発信、続き楽しみにしてます。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

@1osabori 構成まとめ、おもしろいですね。ただ自分が実際に動かして感じたのは、"ツールを揃えること"より"生成→確認→出���のどこに人の判断を残すか"の設計が先で、そこがズレると量産できても使えない素材が溜まるだけになりました。ツール構成より判断点の設計、効きます。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

@AiFreak_tool 「全部AI」にしたとき一番感じるのは、トラブルがなくなる代わりに"ファンが感情を投影する隙"も消えるんですよね。自分もAI動画を量産してて、品質は安定するけどキャラに"欠点"がないと視聴者が熱を持ちにくい感覚があって。完璧さとドラマ性、たぶん一本の動画でもトレードオフになってます。

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

メモリの棚卸し、これやると溜まりきった"なんとなく動いてた前提"が一気に可視化されますよね。自分もClaudeのメモリ整備をちゃんとやったとき、「これ誰向けの指示だっけ」みたいな矛盾が山積みで結構ぐったりしました。Sonnet 5をサブで動かす構成、レビュー系のタスクとの相性良さそう——判定系も任せてる感じですか？

[きたかん｜企業のAI研修・AI導入 @ai_kitakan]

AI動画を「作って終わり」にしていた頃、再生は出るのにフォローも相談も増えませんでした。変えたのは動画そのものより『見た後の導線』。
どこで興味を持って、どこで���脱して、次に何を見せるか。作る技術より、その設計を直した時から反応が変わりました。