AI を第 2 の脳に変えましょう。あなたはブリーフィングをしているのではなく、インパクトを与えるためにデザインをしているのです。
人間とコンピュータのインタラクションとデジタル通信を長年研究してきた学者として、私は常にコミュニケーションと通信テクノロジーに興味を持ってきました。 今夜、有名なプレゼンテーション コンサルタント [孫志華] 氏が講義する「AI プレゼンテーション技術」のライブ配信 (https://www.facebook.com/ZHSun6/) に参加できることをとても嬉しく思います。
このイベントの内容は、人間と AI の協力関係を中心に展開しており、ビジネス説明会のシナリオでのアプリケーションに特に焦点を当てています。 Sun Zhihua 先生は、実践的な戦略と思考の枠組みを豊富に教えてくれました。技術的な側面だけではなく、AI時代の仕事哲学についても語っていただきました。
以下に、この共有の核となるアイデアと実践的な戦略を簡単にまとめます。
AI時代の到来と私たちの位置付け
今日、私たちは歴史的な分水嶺に立っている。 2024年、AIの発展は重大な転換点を迎えています。 孫志華教師はイーロン・マスクの言葉を引用し、「AIモデルのトレーニングは人類の蓄積された知識をすべて使い果たした」と語った。 これは、AI が私たちの知っている知識を習得するだけでなく、私たちがこれまで触れたことのないより多くの情報も含んでいることを意味します。 このような状況に直面したとき、私たちは自分とAIの関係をどのように理解すればよいのでしょうか？
孫志華先生は、氷山の比喩を使って、人間と AI 知識システムの関係を生き生きと説明しました。私たちが蓄積した専門知識は氷山の上部のようなものですが、AI トレーニング教材は氷山の底のようなもので、巨大で計り知れません。 この比喩は非常に鮮やかであり、時代は完全に変わり、私たちはその流れに乗り、AIの能力を受け入れ、活用しなければならないことをはっきりと実感させられます。
しかし、最も重要な点は、私たちとAIの関係は「一段階生成」ではなく「協働」であるということです。 これは、AI 時代における私たちの居場所を見つけるのに役立つ基本的な認知フレームワークを提供します。
ビジネス プレゼンテーションのプロセスと戦略を再考する
AI時代にビジネスブリーフィングの作成プロセスはどう変わったのでしょうか? Sun Zhihua 先生は、従来のプレゼンテーション作成プロセスには次のステップが含まれる可能性があると指摘しました。
- 意思決定者のニーズを理解する
- 説得戦略を考える
- 裏付けとなるデータを見つける
- デザインイラスト
- レポートのトーンを設定する 6.質問に正確に答える
時間配分の変更
- 情報収集にかかる時間が大幅に短縮される：AIは大量のデータを迅速に提供できるため、さまざまなWebサイトやデータソースを検索するのに多くの時間を費やす必要がなくなります。
- データの読み取りに費やされる時間の大幅な増加: AI によって生成されるデータが大量になるため、この情報を読み取り、消化し、理解するためにより多くの時間を費やす必要があります。
- 質問と検証の重要性の増加: AI に常に質問し、AI が提供する情報を検証する必要があります。これは、コラボレーション プロセスにおいて非常に重要なリンクとなっています。
- 設計時間の短縮: AI は設計の提案とフレームワークの提供を支援し、この点で必要な時間を短縮します。
- 信頼の構築が核となる: 読んで質問するプロセスで、情報に対する信頼が徐々に構築されます。これはコラボレーションの重要な成果です。
ワンクリック生成ではなくコラボレーション
Sun Zhihua 教師は、AI とのコラボレーションのプロセスは、AI によって生成されたコンテンツを単に受け入れるのではなく、信頼を生み出すことであると特に強調しました。 「自分が信じていることだけを報告することができる」 – AI によって生成されたコンテンツを信頼できなければ、これらの意見を効果的に表現したり擁護したりすることはできません。 深く読み、質問し、検証することによってのみ、情報に対する真の信頼を築くことができます。
AI ツールの選択と適用戦略
現代のブリーフィング制作のさまざまな側面において、さまざまな AI ツール にはそれぞれの利点があります。 Sun Zhihua 教師は、実践的な AI ツール選択フレームワークを提供しました。
＃＃＃１\。意思決定者のニーズを理解する
使用したツール:
※ChatGPT：さまざまなシーンに適した汎用会話型AI
- クロード: 複雑な問題をよく理解している
主な戦略: 意思決定者の考え方をより深く理解するには、AI ツールを使用して会議の記録をテキストに変換し、AI に意思決定者の思考スタイル、懸念事項、潜在的なニーズを分析させます。
＃＃＃２\。説得戦略を考える
使用したツール:
- ChatGPT: 複数の視点から説得戦略を考えるのに役立ちます
重要な戦略: AI に「私が職場のベテランだったら、この状況についてどんな質問をするだろうか?」と尋ねます。経験者の視点を得ることができます。
＃＃＃３\。引数データの検索
使用したツール:
- 内部情報: NotebookLM (一度に 50 ファイルをアップロードでき、内容を非常に効率的に理解できます) ※外部データ：Perplexity（ニュースイベントやデータ検索に優れています）
主な戦略: 「財務報告書によると」などのキーワードを追加すると、AI 応答の専門性と信頼性が大幅に向上します。 例: 「財務報告書によると、AI が ZARA の業績向上にどのように貢献しているか」
＃＃＃４\。 デザインイラスト
使用したツール:
- クロード: ビジネスイラストで好成績を収める
主要な戦略: ピラミッド構造図などのビジネス ビジュアル モジュールにより、説明会がより戦略的で計画的に見えるようになります。 AI は特定のコンテンツに適したビジュアル MOD を提案できます。
＃＃＃５\。質問に答えてください
使用したツール:
- 複数の AI ツールの組み合わせ: 問題の特性に基づいてツールを選択
重要な戦略: AI を使用して想定される質問をシミュレーションし、事前に準備します。 本当の説得力は、多くの場合、レポートそのものではなく、質問に答えることで生まれます。
AI を使用するための詳細な戦略: AI について尋ねる
教師の孫志華氏は、AI コラボレーションのためのシンプルだが奥深い核となる戦略を提案しました。それは、「質問して爆発させる」です。 これは単なるスキルではなく考え方です。
徹底的な質問のための戦略
- 一度に多くの内容を要求しない: 毎回約 1,500 ワードの内容を目指し、一度に長い記事を要求するのではなく、詳細かつ段階的に調査してください。
- フレームのリクエスト: 「この質問をするためのフレームワークを提供してもらえますか?」と尋ねます。 AI に思考の構造を提供させます。
- ロールプレイングの質問: たとえば、より構造化され、理解しやすく、専門的な内容を得るために、「テクノロジー メディア記者の観点からこの問題を報告する」とします。
- 事例分析の深化：「この問題を事例分析の観点から分析してください」を追加し、より深く実践的な対応となります。
- 継続的な検証と修辞的な質問: たとえば、「あるデータは xx 人のものです。これはどのように推定されましたか? 根拠は何ですか?」など、データ ソースに関する質問をすることができます。
「それについて尋ねる」ことがなぜそれほど重要なのでしょうか?
孫志華先生は、多くの人が AI の使用が苦手な理由は、「礼儀正しすぎる」からであると、深い考察を述べました。 AIが「A、B、Cの3つの情報を提供していただければ、より正確に答えることができます。」と尋ねると、多くの人は、この情報がなければ続けられないと尻込みしてしまうでしょう。
ただし、正しいアプローチは、「A についてどう思いますか? 提供できる情報はありますか?」と尋ね続けることです。 継続的な対話を通じて、AI からより価値のある情報を取得し、その過程でコンテンツに対する信頼を築くことができます。
教師の孫志華氏はこう言いました。 「あなたがそれについて質問しなければ、上司がそれについて尋ねるでしょう。」この文は、特に意思決定者からの疑念に直面した場合、適切な準備の重要性を強調しています。
ブリーフィングのコラボレーション プロセスの再構築: フレームワークの確立と詳細な検討
AI とのコラボレーションの過程で、教師の Sun Zhihua 氏は、コンテンツに対する信頼を築きながら高品質のコンテンツを取得できるようにするための構造化されたプロセスを提案しました。
＃＃＃１\。枠組みを確立する
最初のステップは、最初の質問を通じて全体的な枠組みを確立することです。 この段階で「事例分析」などのキーワードを追加すると、AIの対応品質を大幅に向上させることができます。 「AI は ZARA のパフォーマンス向上にどのように役立ちますか (事例分析)」と尋ねると、AI は通常、次のようなより構造化された方法で応答します。
※現状分析 *問題定義 *解決策 ※期待される効果
- 実装手順
この枠組みは、その後の詳細な議論の基礎を築きます。
＃＃＃２\。 重要なポイントをさらに深く掘り下げる
AI がフレームワークのコンテンツを提供したら、最も重要なポイントまたは潜在的なポイントを特定し、詳細な議論を行います。 たとえば、[ZARA](https://www.gq.com.tw/fashion/article/zara-New Concept Store-Taipei 101) の場合、「[スマート フィッティング ミラー](https://fortuneinsight.com/web/business/15494/[全自動] ZARA 自動ショッピング エクスペリエンス: スマート フィッティング ミラー、マシン/)」テクノロジーは、深く検討する価値のあるイノベーションである可能性があります。
「テクノロジーメディア記者の視点から見たスマートフィッティングミラーテクノロジーのレポート」などのロールプレイング形式の質問を通じて、より鮮明で専門的でわかりやすい内容を得ることができます。 理由は簡単です。テクノロジーメディアの記者は本質的に、明確な構造を維持しながら、複雑なテクノロジーを一般の人が理解できる言語に変換するのが得意だからです。
＃＃＃３\。 運用実績と業績予想
魅力的なビジネスブリーフィングをデザインしたい場合、多くの場合、特定のデータのサポートが必要になります。 「関連する運用データと推定されるメリットを提供してください」のような質問を通じて、AI は次のようなより具体的なデータを提供します。
*旅客輸送量の増加率
- コンバージョン率の向上 ※平均注文金額の推移 *推定投資収益率
同時に、AI に「平均して 1 日/1 か月で収益がどれくらい増加するか見積もってくれませんか?」などの予測分析を実行するように依頼することもできます。
＃＃＃４\。 検証と修辞的な質問
これは信頼を築く上で重要なステップです。 AI によって提供されるデータと意見に疑問を持ち、検証します。
- 「このデータの出典は何ですか?」
- 「この推定はどのような仮定に基づいていますか?」
- 「この結論を裏付ける他の事例はありますか?」
この段階では、意思決定者が尋ねる可能性のある質問をシミュレートします。これらの質問に答えられない場合、意思決定者はあなたの提案にも疑問を呈します。
＃＃＃５\。統合と内部化
最終的な目標は、段階的な探索を通じて、取得した知識を自分自身の洞察に内面化することです。 Sun Zhihua 先生は、一度に多くの内容を求めるのではなく、毎回の目標は 1,500 語程度であり、深く探究することであると強調しました。 この方法により、私たちは情報を消化して理解し、自分自身の判断を下すことが容易になります。
重要な点は、協力的なプロセスが信頼を生み出すということです。 これらの内容を心から信じている場合にのみ、他の人を説得するのに十分な表現力を発揮できます。
説得戦略: 視点を変えて共感する技術
ビジネスプレゼンテーションでは、当然ながら説得戦略が主な焦点となります。 孫志華先生は、本当の説得はレポートそのものよりも、質問に答えることで得られることが多いと指摘しました。 したがって、説得力のある準備書面を作成するには、深い共感が必要です。
説得の核心：相手の努力と見返りを考える
孫志華先生は「従業員を2名増員するよう上司を説得する」ことを例に挙げ、効率的な説得の鍵は相手の立場を考えることにあると説明した。 上司に2人の新入社員の採用を承認してもらうと、上司から見ると年間約200万の人件費がかかることになります。
説得力のない理由:
- 残業は退職につながるから
- 従業員を見つけるのが難しい
- 残業代が多く出る
これらの理由はすべて従業員または経営陣の観点からのものであり、上司の最大の関心事である投資収益率には対応していません。
効率的な説得戦略:
- 運用の観点から考えます。「この 2 人の人材を追加すると、毎月 XX の収益/効率が向上し、1 年後には XXX の収益が創出されることが期待されます。」
- 行き詰まり点の分析: 「現在、当社のボトルネックは XX リンクにあり、これを突破するには特定のスキルを持つ人材が必要です。」
- リスク認識を減らす: 「必要な専門的背景を備えた候補者がコミュニティ内にすでに何人かいます。」
この戦略は、投資収益率とリスク管理という意思決定者の中心的な懸念に直接対応します。
システムを利用して人々の心を和らげる
説得の過程で、教師の孫志華氏は「人々の心をなだめるには、言葉ではなく原則と制度を使う」という重要な原則を提示した。
たとえば、企業の変化を受け入れるよう上級従業員を説得する場合、単に「それはあなたにとって良いことになるでしょう」と約束するだけでは十分ではありません。 それに対して、新制度ではどのように評価され、どのように報われるのかを明示し、明確なKPIや評価基準を設定したほうが説得力があるでしょう。
この原則は AI とのコラボレーションのプロセスにも当てはまります。曖昧な応答で満足せず、具体的なフレームワーク、標準、データを要求します。
＃＃ 結論 大学で AI アプリケーションを教えている教師として、今夜のライブ放送の内容は私の実践の一部と一致します。 私は、孫志華先生がこの生放送で実践的なヒントを提供しただけでなく、AI時代における人間とテクノロジーの協力関係について深く議論していることに気づきました。 この関係は単純な代替や依存ではなく、相補性と共同進歩の関係です。 （余談ですが、これは私の博士論文のテーマでもあります。）
AI の強力な知識ベースと処理能力を人間の戦略的思考と判断と組み合わせることで、前例のない価値を生み出すことができます。 今夜のライブブロードキャストの共有で彼が繰り返し強調したように、AIの時代には、私たちは「それについて尋ねる」ことを学び、継続的な質問と徹底的な探求を通じてAIの知識を私たち自身の洞察と判断に変える必要があります。
このコラボレーション モデルは、ブリーフィングの作成に適しているだけでなく、より幅広い仕事や学習のシナリオにも適用できます。 これは、私たちの働き方、学び方、さらには考え方さえも再構築する知識を生み出し、応用する新しい方法を表しています。
AI時代が到来、鍵となるのはAIとどう踊るかだ。 孫志華先生の共有は、私たちに重要な視点を与えてくれます。AI はツールであり、人間は戦略家です。 AIが知識を提供し、人間が判断する。 このような枠組みの中で、私たちは人間の固有の価値を維持・向上させながら、AIの価値を真に解き放つことができます。
AI と人間のコラボレーションはワンクリックのプロセスではなく、深い相互作用と共創によって行われます。 このコラボレーションの核心は「Ask It」です。これは、継続的な質問と徹底的な調査を通じてコンテンツに対する信頼を生み出します。 これらの内容を心から信じている場合にのみ、他の人を説得するのに十分な表現力を発揮できます。
最後に、孫志華氏のオンラインコース「【プレゼンテーション戦略】(https://www.pressplay.cc/project/0911594A2BC79E4F21E40DD4BD2A8961/about)」を皆さんに心からお勧めします。
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