Re-nk（リンク）の愛さんが、
少し面白い日記を書いてくれていました。
私が最近書いているAI自動化の話を読んで、
こんなことを感じたそうです。
今はAIで自動化ラッシュになっていて、
みんなAIを使っている。「あれもこれもAIで作って、副業に活かしている」
という話も珍しくなくなった。でも実際、
どれくらい反応があって、
どれくらい稼げていて、
どれくらい簡単なのか。ネットで調べても、本当のところはなかなか見えない。
でもRe-nkや草薙さんの周りでは、
裏側の話まで出てくる。だから、
どれくらい簡単なのかも、
どれくらい反応が出ているのかも、
どれくらいすごいことなのかも分かる。
これを読んで、
たしかに、そこってかなり重要だな
と思いました。
今は本当に、
どこを見てもAI自動化の話があります。
でも、
「自動化した結果、何が起きたのか」
まで出している人って、
意外と少ないんですよね。
今は「AI自動化ラッシュ」です
SNSを見ていると、
ブログを自動化しました。
SNSを自動化しました。
メルマガを自動化しました。
AI社員を作りました。
AI会社を作りました。
そんな発信が、
毎日のように流れてきます。
少し前なら、
「そんなことまでAIでできるの？」
と驚いていたと思います。
でも今は、
もう珍しくありません。
そこで私は最近、
別のところを見るようにしています。
結果はどうなったの？
ここです。
ビジネスなら「作れた」より「結果が出た」が大事
趣味でAIを触るなら、
「こんなものが作れた」
だけでも十分面白いです。
私自身、
AIでゲームを作ったことがあります。
あれは、
作れたこと自体が面白かった。
でも、
ビジネスとして自動化するのであれば話は変わります。
ブログを自動化した。
では、そのブログはいくら稼いだのか。
Xを自動化した。
では、そこからどんな成果が生まれたのか。
メルマガを自動化した。
では、売上や反応はどう変わったのか。
結局、
ビジネスとして見るなら、結果まで見ないと意味がありません。
「自動化で稼いだ」のか、「自動化を売って稼いだ」のか
ここは、
かなり大事だと思っています。
たとえば、
「AI自動化で100万円稼ぎました」
と言われたとします。
でも、その100万円が、
自動化したブログやSNSから生まれた100万円なのか。
それとも、
自動化の方法を教材として販売して得た100万円なのか。
これは、
まったく意味が違います。
もちろん、
教材を販売して稼ぐことが悪いわけではありません。
でも、
「この自動化を導入すればビジネスで成果が出ます」
という話をするなら、
見たいのは前者ですよね。
さらに言えば、
その方法を教わった第三者も成果を出しているのか。
ここまで見たいところです。
本当に再現できる仕組みなら、
少しずつでも第三者の結果が出てくるはずです。
実は「自動化するだけ」なら、かなり簡単になりました
今のAIは本当にすごいです。
たとえば、
「ブログ運営を自動化したいです」
と相談すれば、
かなり具体的な方法を考えてくれます。
どういう仕組みにするのか。
何と何を連携させるのか。
どんなコードが必要なのか。
エラーが出たらどう直すのか。
かなりのところまでAIが手伝ってくれます。
だから以前と比べると、
自動化できること自体の希少性は、かなり下がっています。
そして、
ここで一つ重要なことがあります。
自動化できることと、稼げることは別です。
本当に重要なのは「何を自動化するのか」
私は、
ここがAI自動化の本質だと思っています。
ブログを例にします。
自動で記事を書く。
自動で画像を作る。
自動で投稿する。
ここまでできたとしても、
そもそもの戦略が間違っていたらどうなるでしょう。
どんなブログを作るのか。
どこからアクセスを集めるのか。
何を記事にするのか。
どう収益につなげるのか。
どの記事を改善するのか。
この根本がズレていたら、
間違ったことを、ものすごい速度で繰り返すだけ
です。
自動化の精度が高いほど、
むしろ高速で間違った方向へ進みます。
だから先に必要なのは、
自動化の技術ではなく、成果につながる戦略
なんですよね。
「じゃあ戦略もAIに考えてもらえばいい」は正しいのか
ここで当然、
「だったら戦略もAIに考えてもらえばいいじゃない」
という話になります。
もちろん、
できます。
AIに、
「このブログをどう運営すれば稼げますか？」
と聞けば、
かなり立派な戦略を出してくれます。
分析もしてくれます。
改善案も出してくれます。
読んでいると、
「なるほど」
と思います。
ものすごく説得力があります。
そして、
なんとなく成功しそうな気持ちになります。
でも、
ここに一つ大きな落とし穴があります。
「説得力がある」と「結果が出る」は違います
AIは、
膨大な情報をもとに答えを組み立てます。
ネット上にある情報。
一般的に語られている考え方。
多くの人が発信しているノウハウ。
そういった情報を使って、
かなり上手に回答を作ります。
でも、
ネット上でたくさん語られていることが、正しいとは限りません。
ここが重要です。
ネットには「それっぽい情報」も大量にあります
メルマガやSNSで情報発信している人なら、
なんとなく分かると思います。
本当に自分で実践して。
本当に結果を出して。
その経験をもとに発信している人。
もちろん、います。
でも一方で、
どこかで知ったことを、それっぽく発信している人
もたくさんいます。
誰かが言っていた。
本に書いてあった。
SNSで見た。
AIに聞いた。
それを自分のノウハウのように発信する。
そういう情報もネット上には大量にあります。
では、
その情報が多数派になったらどうなるのか。
AIも当然、
それらを材料に答えを組み立てます。
そして「ものすごく説得力のある机上の空論」ができる
ここが、
AI時代の少し怖いところです。
元になっている情報は、
現場で十分に検証されていない。
でもAIは、
それをものすごく上手に整理できます。
文章もきれい。
ロジックも通っている。
説明も分かりやすい。
反論まで先回りしている。
だから、
ものすごく正しそうに見える。
でも実際にやってみたら、
結果が出ない。
私は、
こういうものを
机上の空論
だと思っています。
AIが悪いわけではありません。
AIは、
与えられた材料を使って、
非常に上手に答えを作っています。
問題は、
その答えが現場でも通用するのかを判断できるかどうか
です。
AI時代ほど「AIの答えを評価する力」が必要になる
これからAIがもっと賢くなると、
出てくる回答もさらに説得力を増していくと思います。
だからこそ、
人間側には別の力が必要になります。
AIの提案を見て、
これは使える。
これは少し違う。
この部分は現場では成立しない。
ここは試してみる価値がある。
そう判断する力です。
そして、
この力はどこから生まれるのか。
私はやっぱり、
実践経験
だと思っています。
自分でやった。
失敗した。
数字を見た。
改善した。
また失敗した。
そして成果が出た。
この経験があるから、
「理屈はきれいだけど、これは厳しそうだな」
という違和感にも気づけます。
だから私は「実践→検証→自動化」の順番にしています
私はAI自動化を否定しているわけではありません。
むしろ、
かなり積極的に進めています。
ブログ。
情報発信。
SNS。
Xアフィリ。
いろいろなものを自動化しています。
でも、
順番はかなり意識しています。
まず実践する。
検証する。
結果を見る。
改善する。
成果につながる形を作る。
そして、
最後にAIへ落とし込んで自動化する。
この順番です。
自動化してから、
「これで稼げるかな？」
ではありません。
稼げる仕組みを、自動化する。
ここは、
似ているようでまったく違います。
「自動化できました」より、その後を見てほしい
今は空前のAI自動化ラッシュです。
そして、
これからもっと増えると思います。
だからこそ、
「AI社員を作りました」
「全部自動化しました」
「ボタン一つで動きます」
という言葉だけで判断しない方がいいと思っています。
その先を見る。
実際に何が起きたのか。
収益は発生したのか。
継続しているのか。
第三者でも再現できたのか。
そこまで見て初めて、
ビジネスとして使える自動化なのか
が分かります。
AI時代だからこそ、現場が重要になる
AIが進化すると、
知識そのものの価値は下がっていくと思います。
調べれば分かる。
聞けば教えてくれる。
戦略案まで作ってくれる。
だからこそ逆に、
実際にやった人が持っている情報
の価値が上がると思っています。
実際にやったらどうなったのか。
どこで失敗したのか。
何を変えたら伸びたのか。
どこはAIの提案通りではダメだったのか。
こういう情報です。
机の上ではなく、
現場から出てきた情報。
AI時代になればなるほど、
私はここが大切になると思っています。
最後に
AIは、
本当にすごいです。
自動化も、
以前とは比べものにならないくらい簡単になりました。
でも、
自動化できることと、成果が出ることは別です。
そして、
説得力のある戦略と、実際に結果が出る戦略も別です。
だからこそ、
作れたかどうかではなく、
何が起きたのかを見る。
AIが言っているからではなく、
実際の数字を見る。
そして、
現場で検証する。
これからのAI時代では、
こういう姿勢がますます大事になると思っています。
ちなみに。
今日書いた、
「ものすごく説得力がある」
「理屈もきれいに通っている」
「でも実際には、現場で結果が確認されていない」
という話。
よく考えたら、
AIだけの問題ではありません。
昔からこの業界にも、
そういう発信者は結構いましたからね。笑