私の会社を立ち上げた初期の頃、オーディエンスマッピングの演習、いわば共感マップを作成するために誰かを雇いました。少人数のチームメンバーを集め、オーディエンスの痛みポイント調査という深い作業に取り組みました。私たちが支援したい人々について知っていることをすべてブレインストーミングしたのです。
私たちは、これらのプロフェッショナルたちが何に苦労しているのか、どのようなプレッシャーを感じているのか、どのような願望を抱いているのか、そして何が彼らの障壁となっているのかを自問しました。対象となるオーディエンスは、B2B企業で思考リーダーシッププログラムの設計、構築、拡大に取り組んでいる人々でした。
そのセッションは集中的で生産的、そして驚くほど感情的なものでした。私たちは、まだ私自身にとって明確ではなかった真実を浮き彫りにしました—インポスター症候群について、「賢く見える」というプレッシャー、思考リーダーシップを提唱する際に社内専門家（SME）が直面する懐疑的な態度、そして多くの同僚がまだ理解していない仕事に取り組む孤独感などについてです。
当時、それは私が持っていた最良のツールでした：ファシリテーションされた、構造化された対話です。今日、私はもっと良いものを持っています。
オーディエンスの頭の中に入り込み、彼らの痛みに耳を傾けるという同じ作業は、AIを使うとより速くなるだけでなく、より良くなる可能性もあります。ただし、AIに指示を出す人が、質問している人間を理解している場合に限ります。そして、思考リーダーシップの文章が要求する好奇心、精度、配慮をもってこのツールにアプローチする場合に限ります。
オーディエンスの痛みポイント調査のための生成AI
AIツールを使ってオーディエンス調査をする際、私は「B2Bマーケターが直面する一般的な問題は何か？」とは尋ねません。それでは浅すぎます。誰にでも当てはまるような一般的な内容が返ってくるだけです。
その代わりに、AIにペルソナを与えます。心理学者や組織心理学者として振る舞うよう指示します。表面的な問題ではなく、感情的な潮流について話すよう指示します。内面的な痛みを描写するよう促し、そこで止めます。結果を整理し、洗練させてから、外面的な痛みに移ります。一回一回の分析がより深くなります。一つ一つの洞察がより鮮明になります。
AIが私の代わりに仕事をしているわけではありません。私がすでにやり方を知っている仕事を加速しているのです。何が有用で、何がナンセンスで、何が真実に響くかを見極めているのは、依然として私自身です。
高速ツールを使った遅思考：オーディエンスの痛みポイント調査
これは、高速ツールを使用する際に必要な遅思考の一種です。
思考リーダーシップの文章を教える際、私はオーディエンスの痛みの中心性を強調します。それは、価値ある思考リーダーシップのストーリーが育つ土壌です。もしあなたがオーディエンスが何に苦しんでいるかを知らなければ—あなた自身がそれを経験し、向き合い、それについて質問したことがなければ—あなたが書くどんな解決策も共感を得られないでしょう。あなたが提供するものは、オーディエンスにとって必要だとは感じられないでしょう。
オーディエンスの痛みとは、単に彼らが不満を漏らすことだけではありません。それは彼らがプレッシャーを感じること、避けること、そして静かな瞬間に自分自身に語ることです。それは彼らが感じているけれど、まだ自分が感じていると気づいていないかもしれないものです。それはまだ小さなかゆみであり、完全に発疹になっていないイライラかもしれません。
その痛みを深く理解した上で文章を書くとき、あなたはコンテンツを押し出す必要はありません。人々が自らそれを引き寄せるでしょう。
ここでAIの出番です。AIは、その理解に到達するために必要な種類の傾聴をシミュレートするのを助けます。ただし、AIに役割を与え、解決すべき問題と満たすべき基準を提示した場合に限ります。
より良いオーディエンスの痛みポイント調査のためのプロンプト戦略
私のやり方はこうです：AIに、特定のオーディエンス—例えば、プロフェッショナルサービス企業のマーケティング責任者や、「プラットフォームを構築せよ」と言われたテクノロジー企業の新興思考リーダーなど—の内面的な葛藤を理解しようとしている心理学者として振る舞うよう指示します。例を使って物語形式で話すよう伝えます。箇条書きは望みません。痛みの形—その質感、その言語、その根源—を見たいのです。
私はしばしば一人称での結果を求めます：「この人は心の中で何を考えているかもしれないか？」そこに良い素材があります。内なる独白、静かな告白の中に。
その情報を集めたら、評価します。私が知っていることと照らし合わせてテストします。これは現実的か？これは関連性があるか？これは私が見たこと、聞いたこと、感じたことと一致するか？そして、さらに深く掘り下げます。
2回目のパスはより具体的かもしれません：「では、何年もコンテンツを発表してきたが、まだ思考リーダーとして認められていないと感じているマーケターの感情的な経験を描写してください。彼らは何を恐れているのか？彼らは自分自身にどんな物語を語っているのか？」
次に外面的な痛みに移ります：「どのような市場圧力がこれらの内面的な葛藤を複雑にしているか？」ここでも、分類し洗練させます。
このプロセスは手間がかかるように聞こえるかもしれません—そしてそれは事実です。しかし、これをすべて自分だけでやろうとするよりもまだ速く、一貫して私の文章を鋭くする洞察を生み出します。それは私が適応できる言語、形作ることができるストーリー、探求できる緊張関係を与えてくれます。それは出発点を与えてくれ、AIはまた私が考えつかなかったことも提供してくれます。
あなた自身の経験に基づくオーディエンスの痛みポイント調査
しかし、誤解しないでください：本当の価値は依然としてあなた自身の理解から来ています。もしあなたがオーディエンスを深く知らなければ—彼らの環境、インセンティブ、言語、価値観を理解していなければ—AIがもっともらしくても、ナンセンスを与えているときに見分けることができないでしょう。
AIは人間を理解していません。あなたが理解しています。AIは言語を再構成します。あなたが洞察をもたらします。
では、これはあなたの思考リーダーシップの文章にとって何を意味するのでしょうか？
それは、あなたが作成する思考リーダーシップの記事はすべて、あなたが真に理解した痛みに根ざしているべきだということです。私が言っているのは業界の課題のリストではなく、感じられる問題—読者が直感的に認識するもの—についてです。
そのような共感を持って書くとき、あなたは小手先のテクニックや過度の磨き上げを必要としません。
あなたが必要とするのは、明確な視点、オーディエンスが何に苦しんでいるかの理解、そしてあなたがよく知っていて気にかけている意味のある解決策だけです。
それが思考リーダーシップの本質です。
オーディエンスの痛みポイント調査のためのアシスタントとしてAIを活用する—代替ではなく—ことで、より速く、より正確に、そしてより深く到達することができます。ただし、あなたがまだ時間をかけて耳を傾ける場合に限ります。
