知識労働者向けのデジタル資産: AI を使用してブリーフィング ライブラリとツール ラボを構築しました
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こんにちは、ビスタです。
ニュースレターの前回号では、パーソナル ブランド タグ: 適切な人に適切なタグであなたを覚えてもらいましょう についてお話しました。 この記事を投稿した後、読者から返事が来て、非常に実践的な質問をされました。 「ラベルについてはよく考えましたが、次は何をすればよいでしょうか?」ソーシャルメディアに投稿しただけでは3日で消えてしまう…えっと、アルゴリズムを一生追いかけてほしいですか？
そうですね、それは素晴らしい質問ですね。 そこで今回は、私の 2 つの Web サイトをご紹介します。1 つは公開ブリーフィング ライブラリ slides.vista.tw（新しいタブで開く）、もう 1 つは AI Tool Lab lab.vista.tw（新しいタブで開く） です。 これらは、打刻も休暇も取らずに 24 時間私のために働いてくれますが、エンジニアが作ったものではありません。それらは私が AI を使ってレンガごとに構築したものです。
これら 2 つの実際的な事例を使って、ナレッジ ワーカーが遅かれ早かれ直面するであろうテーマについて話したいと思います。 「あなたの専攻には家がありますか?」
ほとんどの人のコンテンツ戦略は、本質的には水を注ぐだけです。
残酷な観察から始めましょう。ほとんどのナレッジワーカーのコンテンツ戦略は、本質的には水を注ぐだけです。
たとえば、Facebook の投稿を書くのに 1 時間を費やしても、48 時間以内にリーチはゼロになります。 スピーチの準備に 2 週間を費やしますが、完了すると、その準備書はハードドライブの奥深くにしまい込まれ、二度と見ることはできません。 ある相談で素晴らしいアドバイスをしたものの、それは空中に蒸発してしまいます。次のお客さんが来たら、また渡さなければなりません。
努力は本物ですが、蓄積は誰にも見えないので偽物です。 なぜなら、これらの貴重な成果物を継続的に見つけ、使用し、引用できる場所がないからです。
逆に、資産の論理は水を蓄えることです。 同じ 3 時間、同じ 2 週間でも、アウトプットが固定された場所に置かれていれば、それはあなたのために働き始めます。それは検索エンジンによってインデックス付けされ、AI によって読み取られ、あなたの知らない瞬間に潜在的な顧客によって黙ってレビューされます。 前回、GEO (Generative Engine Optimization) について触れました。ChatGPT に特定の分野に強い人を尋ねると、AI は読み取った内容から答えを見つけます。 そうは言っても、その回答に表示されるかどうかを直接決定する安定した出力ホームはありますか？
この違いを理解した上で、2つの実験を行ってみました。
実験 1: slides.vista.tw、何百ものプレゼンテーションをオンラインで移動する
最初の実験は、私の公開プレゼンテーション ライブラリである slides.vista.tw です。
私は講師として、年間少なくとも数十件の講演やワークショップを行っています。 以前のプロセスは、レッスンの準備、講義の実施、その後のアーカイブであり、この大変な作業は冷たい宮殿に閉じ込められていました。 ある日、計算してみたところ、ハード ドライブ上に何百ものプレゼンテーションがあり、それぞれが数日間にわたる綿密な編集を表しており、その閲覧数は講演当日の 100 人程度にとどまっていることがわかりました。
まあ、それは残念ではありませんか？ そこで私はそれらをオンラインに移行し、誰でも閲覧できるブリーフィングのアーカイブを作成しました。現在、AI 個別指導クラスの 10 モジュール コース、クロード コードとバイブ コーディング、ナレッジ マネジメントとサブブレイン プロジェクト、学術執筆と研究、エンタープライズ AI アプリケーション、メディア コンテンツのナラティブ、エントリーおよび公共サービスのテンプレートの 7 つのテーマ領域に分かれています。 各講義終了後、その日のうちに店頭に並べます。
オンラインになってから、予想していなかったことが 3 つ起こりました。
まず、それが私の立体的な履歴書になります。 企業の人事窓口が講師を評価する際に一番知りたいのは、「この人は一体何を授業で教えているのか」ということです。 提案書に 1,800 文字の自己紹介を記入する代わりに、「私の過去のプレゼンテーションはすべてここで公開されています。ご自身の参考として参照してください。」という一文を含めてはいかがでしょうか。 ご想像のとおり、信頼はまったく異なる速度で構築されます。
2つ目は、招待授業への入り口になります。 ある主催者は、ある説明を読んだ直後に、そのテーマに関する社内トレーニングを要求する手紙を書きました。 私はそれ以上の販売を行わず、ブリーフだけで販売を開始しました。
第三に、それはGEOの栄養になります。 これらのページは純粋な Web ページであり、検索可能なテキストであり、検索エンジンや AI で読み取ることができます。 たとえば、台湾で Gemini Notebook やクロード コードを教えている AI について尋ねられたとき、このブリーフィング ライブラリが私の答えの候補になります。
もちろん、代償には規律があり、話が終わったらすぐに棚に置きます。 簡単そうに聞こえますが、実行には一連のプロセス サポートが必要です。 私のアプローチは、プロジェクターの電源をオン/オフするのと同じくらい自然に、レッスンの準備の終わりに棚を固定ステップに変えることです。 資産はインスピレーションによって作成されるのではなく、プロセスによって作成されます。
実験 2: lab.vista.tw、繰り返された提案をツールに変える
2 番目の実験は、私の AI ラボである lab.vista.tw です。
出発点は観察です。私は授業や相談で何十回もアドバイスをしてきました。 たとえば、学生がアイデアを追求する価値があるかどうかを確認するのに役立ち、ライターが漠然としたアイデアを明確な位置付けにまとめるのに役立ち、大学院生がより適切な研究質問をするのに役立ちます。 毎回、口頭で話され、ホワイトボードに描かれ、話した後は消えます。
私は自問しました。 これらの反復的な思考のフレームワークを、いつでも他の人が自分のために使用できるツールに変えることができるでしょうか?
答えは明白で、もちろん可能です。 私の AI ラボには現在 32 個のガジェットが蓄積されており、それぞれが私の頭の中の特定の判断プロセスをインタラクティブな Web ページに変換します。以下にいくつかの例を示します。 Idea Physique Self-Test Package（新しいタブで開く） は、アイデアに投資する前にアイデアの本質をチェックするのに役立ちます。 Viewpoint Preliminator（新しいタブで開く）。書く前に自分の立場について明確に考える必要があります。 Positioning Convergator（新しいタブで開く）、多岐にわたる自己説明を 1 つの文に収束します。 GEO Physical checker（新しいタブで開く）、コンテンツが生成エンジン ユーザーにとってフレンドリーかどうかをチェックします。 研究質問の足場（新しいタブで開く） および 文献レビュー マトリックス（新しいタブで開く） は、学術ライターのための足場です。
ツール自体よりも注目すべきは、この Web サイトの運営メカニズムです。 AI Lab のツールの一部のみが完全に公開されており、残りはメンバーエリアに配置されています。各ツールには公開日があり、購読者はできるだけ早くそれを使用できます。その日が来ると、リンクの移動や変更をすることなく、自動的に同じURLが公開されます。
この独創的な設計により、2 つの問題が同時に解決されます。 購読者にとって、購読の理由は具体的になります。抽象的なサポートではなく、すべての新しいツールを最初に使用するためです。 私にとって、すべてのツールには 2 つの役割があります。1 つはメンバーシップ特典として、次には公開名刺としてです。 1 つの仕事で、2 つの見返りが期待できます。
エンジニアである必要はありません。指示できれば十分です
これを読んだ後、おそらく心の中に次のような声が浮かぶでしょう。「それは素晴らしいことですが、私はエンジニアではありません。」
理解しています。 どちらも私ではありません。 これら 2 つの Web サイトは、レイアウト、機能からメンバーシップ ゲートに至るまで、クロード コード と バイブ コーディング を使用してすべて私が完成させました。私は中国語で必要なものを説明し、AI がプログラムを書き、私はそれを受け入れ、満足するまで修正を繰り返します。 プロセス全体は、自分でプログラムを書くというよりも、エンジニアを指揮するようなものです。
これはまさに私が話してきた ワンマン会社 の新しい常態です。会社には他に誰もいなくて、あなたと AI 軍だけがいます。 以前は外部委託するかチームを組む必要があった作業を、1 人の担当者と AI で行うことができるようになりました。 ハードルは本当に低くなり、今日から始めることができます。
さらに、これらのツールは単なる増幅器であり、本当の価値はあなたが増幅するもの、つまりあなたが繰り返し提供する専門知識です。 つまり、技術を学ぶのではなく、自分自身を見つめ直すことが出発点となるのです。
デジタル資産の蓄積を開始するための 3 つのステップ
自分のデジタル資産を蓄積し始めたい場合は、次の 3 つのステップから始めることをお勧めします。
最初のステップは、自分の資産を棚卸しすることです。 ハード ドライブとクラウドを開いて、過去 2 年間に取り組んだプレゼンテーション、教材、テンプレート、またはチェックリストのリストを作成します。 もう一度考えてみてください。職場で 10 回以上繰り返したアドバイスが 3 つありますか?それらを書き留めてください。 これが資産の最終リストになります。
2 番目のステップは、最初に最小のものを選択することです。 最初からライブラリ全体を構築しようとしないでください。 最も強力な要約の 1 つ、または最も頻繁に繰り返された提案の 1 つをリストから選択し、それを Web ページに変換して公開共有します。 まあ、一つだけでいいですよ。
3 番目のステップは、AI をエンジニアにさせることです。 Claude Code または使い慣れた AI ツールを開いて、要件を中国語で明確に述べます。ブリーフィング ディレクトリを保存する 1 ページの Web サイトが必要です。または、インタラクティブなセルフテスト ツールが必要です。タイトルは以下の通り… まずは最初のバージョンを作り、試しに友人3人に送って、それを繰り返します。
3 つのステップを経ると、24 時間年中無休で機能する最初のアセットが完成します。 後はその繰り返しと蓄積です。
タグを付けて家を建てましょう
さて、冒頭の読者の質問に戻りましょう。 ラベルについて明確に考えたので、次は何をするでしょうか?
私の答えは、「レーベルのために家を建てなさい！」です。 ラベルは他人の心の中にある印象であり、資産はその印象を裏付ける実体です。 印象は徐々に薄れていきますが、物理的なものは蓄積する可能性があります。 ブリーフィング ライブラリがあなたに代わってインタビューし、ガジェットがあなたの代わりに潜在的な顧客にサービスを提供すると、あなたはアルゴリズムを追いかける人から、他の人に見つけられる人に変わります。
私の 2 つの実験的な Web サイトへようこそ。slides.vista.tw はブリーフィング ライブラリで、lab.vista.tw はツール ラボラトリーです。このうち、Idea Physical Self-Test Package（新しいタブで開く） と AI Personality Generator（新しいタブで開く） は現在完全公開されており、直接体験することができます。
また、お気軽に返信して、次のことを教えてください。もし自分の職業で最初のデジタル資産を構築するとしたら、どの説明とどの定期的なアドバイスから始めますか?すべての返信を注意深く読みます。
次回お会いしましょう！
