私は最近、ビジネスリーダーが集まる部屋でAIをどう使っているかを尋ねた。大半は「ChatGPTに質問を打ち込んでいる」と答えた。数人はカスタムGPTを作っていた。中には誇らしげに「システム」と呼ぶものを持っている人も1人いた。
KalicubeでAIをどう使っているかを見せると、腑に落ちた瞬間が顔に出た。そこで、私は自社のためにAIシステムを3年間、作っては壊し、作り直すことから学んだこと——そして、その過程で生まれたフレームワーク——を共有した。
3年かかったのは地図がなかったからだ。ここに地図を示す。
第1段階：検索エンジン
「コンテンツマーケティングとは？」や「SEOについてのブログ記事を書いて」などと打ち込めば、まずまずの答えが返ってくる。だが、これはAIが実際にできることのせいぜい5%しか使っていない。
あらゆるやり取りはゼロから始まる。AIはあなたのブランド、ポジショニング、目標について何も知らないからだ。出力は、業界内のどの企業向けに書かれたものでも通用しそうな、ありきたりな内容になる。
第2段階：会話上手
やり取りを重ねれば出力が良くなることに気づく。「もっとプロフェッショナルにして」「価格についてのセクションを追加して」「欧州向けに書き直して」。これは確かな前進であり、生産的に感じられる。
問題は、あなた自身がシステムになってしまっている点だ。知識と判断がすべての重労働を担い、あなたが関与しなければAIは汎用的な内容に戻ってしまう。チーム全体にスケールせず、同じ依頼でも人によって結果が大きく変わる。
第3段階：指導者
適切なシステムプロンプトを書いた段階だ。「あなたはB2B SaaSを専門とするシニアのマーケティングストラテジストである。文体はプロフェッショナルだが親しみやすい。常にデータを含める……」。カスタムGPTとして保存しているかもしれない。ここまで来ているなら、企業の90%より先を行っており、それは素直に見事である。
だが、ここからが面白い。あなたは人格を描写したが、データは提供していない。AIに「誰であるべきか」は伝えたが、「何を知るべきか」は与えていないのだ。キャラクターの説明は読んだが脚本を見たことがない役者のようなものだ。
第4段階：スペシャリスト
「マーケティングをやる」AIを1つ用意するのではなく、仕事ごとに別々のアシスタントを作る。プレスリリースのライター。SNS生成担当。投資家向けアップデートの下書き担当。それぞれが1つのタスクに対して集中的な指示を受け、品質はすぐに向上する。だが、20の専門アシスタントを管理するのは、20人の社員を管理するのに似てくる。そしてブランドメッセージが進化すると、全員が別々の方向にずれていく。
第5段階：アーキテクト
ここが転換点であり、私個人としてもすべてが腑に落ちた段階である。AIが「知っていること」と「すること」を分離する。会社の説明をすべてのアシスタントに埋め込むのではなく、全員に供給するブランドデータの単一ソースを維持する。CEOの略歴を変える？ 1回更新すればよい。すべてのアシスタントに即座に反映される。これは当たり前に聞こえるが、実行している企業はほとんどない。
第6段階：システム構築者
AIアシスタントはインフラとして連携して動く。指示には明確な階層があり、ルールが衝突したときに何を優先するべきかをシステムが理解する。共通機能は共有モジュールとして存在し、どのスペシャリストにも差し込める。前処理レイヤーが、コンテンツ生成が始まる前にユーザーが本当に必要としているものを分析する。（Kalicubeが運用しているのはこの領域であり、独自の詳細は特許化しているため、ここでは意図的に曖昧にとどめる。）
第7段階：エコシステム
システムは自らの出力を検証し、どの主張が使われたかを追跡し、何が有効だったかから学習する。あらゆる出力がフィードバックされ、次の出力をより良くする。この段階では、AIはビジネスがその上で動くインフラになる。
はしごを上る
ほとんどの企業は第1段階から第3段階のどこかにいる。AIがまだ黎明期にあることを考えれば、それは十分に理解できる。どの段階も実質的な価値をもたらす。
ただし、本当に面白いのはここからだ（そして私を夜も眠れなくさせる部分でもある）。社内でAIをうまく機能させるために学ぶことは、AIが社外であなたのブランドをどう表現するかに、そのまま直結する。
第5段階を考えてみてほしい。あなたは、AIがブランドを正確に表現するには、構造化され、一貫性があり、権威あるデータが必要だと学ぶ。その原則は社内にとどまらない。見込み客が「［あなたのサービス］の最良の提供者は誰か？」とChatGPTに尋ねるときも、記者が「［あなたの業界］のリーダーは誰か？」とPerplexityに尋ねるときも、同じことが当てはまる。
十分に指示された自社のAIアシスタントでさえあなたのブランドを正確に表現するのに苦労するのだとすれば、何の指示もない状態で世界中のAIシステムがあなたをどう理解しているかは想像に難くない。
社内AIを極めた企業は、やがてさらに重要な問いに行き着く。世界のAIシステムは、いまこの瞬間、私の会社についての見方を形づくるために、どのデータを使っているのか。
その問いが、すべてを変える。そして、それに答えるのは心底楽しい。
苦闘を飛ばす
私は作っては壊し、作り直すことを3年続けて、この7段階を地図化した。この地図を使えば、36カ月分の試行錯誤と苛立ちを節約できる。
