今回のテーマ
AIへの頼み方を学びながら、店舗や物件の調査にAIを使う実務例へ広げた回です。
プロンプトの基本と、立地や物件調査へAIを使う時の確認ポイントを整理します。
当日の具体例
目的、対象地域、評価項目、出力形式を指定し、候補地の比較表を作る考え方を紹介しました。議事録AIの出力を次の調査へつなぐ流れも扱いました。
公開記事では、当日の参加者名、個別企業や顧客の情報、取引条件などは掲載せず、確認できるテーマと実務の学びだけを残しています。
仕事にどう影響するか
立地判断は、AIが生成した説明だけでは決められません。出典、調査時点、徒歩圏、競合、現地状況を人が照合して初めて意思決定に使えます。
AIの役割は、人の判断を消すことではなく、判断に必要な材料と下書きを早く整えることです。
今からできること
- 評価項目を先に表にする
- 数値ごとに出典と時点を残す
- 最後は現地と公式情報を確認する
大きな仕組みから始めず、まず一つの仕事で試します。入力した情報、AIの出力、人が直した点を残すと、次回はより短い時間で同じ品質へ近づけます。
朝活会からの問い
AIに比較させる前に、人が決めておく評価軸は何でしょうか。
この問いを自社の仕事に当てはめ、AIへ任せる部分と、人が確認する部分を一行ずつ書くことが最初のワークです。
まとめ
この回の学びは、新しい機能を知ることだけではありません。目的を決め、小さく試し、根拠と権限を確認し、再利用できる手順として残すことが大切です。当時の製品名や提供条件は変わることがありますが、この仕事の進め方は現在のAI活用にも引き継げます。