生成AIに突かれて分かった「プロっぽさ」を生む4つの技術

DX・IT

最近あらためて思う。

生成AIに戦略案を採点してもらうと、かなり痛い。
だが、その痛みの中に、かなり重要なヒントがある。

これまでは、

  • もっと具体的に
  • もっと尖らせる

といった反省で整理していた。

もちろんそれも間違っていない。

だが、今回見えてきたのは、もう少し深い話だった。

問題は、単に具体性が足りないことではない。
「思考の解像度」が足りていないのだ。

つまり、

  • どこまで分解して考えるか
  • どこまで現場に落ちる言葉に変換できるか
  • どこまで構造で捉えられるか

ここが、プロとそうでない人の差になる。

今日は、そのポイントを4つにまとめる。


1.形容詞で逃げず、「事実」と「機能」に変換する

これはかなり刺さった。

私はつい、きれいな言葉を使ってしまう。

たとえば、

  • 美味しい
  • 健康
  • 高品質
  • 履き心地が良い

一見、問題ない。だが、これでは弱い。

なぜか。

それは、どの会社でも言えるからだ。

顧客は「良さそうな言葉」では財布を開かない。
財布を開くのは、もっと具体的な理由だ。

たとえば、

「ヘルシーで美味しい豚肉」
ではなく、

  • 脂質を抑えている
  • 甘みが強い
  • 臭みが少ない
  • 日常的に食べられる健康タンパク食である

ここまで落とす。

「履き心地が良い革靴」
ではなく、

  • 12時間立ちっぱなしでも疲れにくい
  • 長時間立ち仕事の疲労を軽減する業務用機能靴

ここまで変換する。

つまり大事なのは、

形容詞 → 事実 → 機能 → ベネフィット

この変換だ。

これができると、一気に言葉が強くなる。


2.経営者の悩みを、そのまま課題にしない

これもかなり重要だった。

経営者はよく、こう言う。

  • 需要が不安定
  • 価格競争が厳しい
  • 売上が伸びない
  • 人が足りない

もちろん、現実だ。
だが、これは多くの場合「現象」であって「原因」ではない。

ここをそのまま課題に置いてしまうと、戦略が浅くなる。

プロは、その一段下を見る。

なぜ、そうなっているのか。

たとえば、

「安定的な需要がない」
ではなく、

  • 設計段階の川上に入れていない
  • 店を回せる人材が定着しない
  • 更新頻度が低い市場構造になっている

といった、構造的欠陥まで掘る。

ここで大事なのは、課題を書く前に「儲けの式」を書くことだと思う。

たとえば、

売上 = 顧客数 × 顧客内台数 × 更新頻度 × 単価

こう置いてみる。

すると、どの変数が弱いのかが見える。

  • 顧客数なのか
  • 更新頻度なのか
  • 顧客内の深耕なのか

つまり、課題は感覚で書くのではなく、儲けの構造から逆算しないといけない。


3.マーケティングの前に、オペレーションを固める

これも自分にかなりあるクセだ。

私はつい、

  • 新しい客層を取る
  • 海外へ出る
  • シニア向けに広げる
  • サブスク化する

といった“攻め”を書きたくなる。

だが、現場型のビジネスでは、順番が逆だ。

特に飲食や運送、小売、店舗ビジネスはそうだ。

まず固めるべきは、「利益が出る型」である。

たとえば外食なら、

  • メニューを増やす前にオペレーションを整える
  • 客層を広げる前に提供の再現性を上げる

つまり、

マーケティング思考の前に、オペレーション思考を置く。

これが抜けると危ない。

売上が増えても、現場が回らない。
結果、利益が減る。

だから、長期戦略で海外やサブスクを書くなら、その前に必ず

  • 標準化の深化
  • マニュアル化
  • 工程の整理
  • 供給安定
  • 品質安定

こうしたステップを入れないといけない。

ここを飛ばすと、戦略はそれっぽいが崩れる。


4.KPIは「結果」ではなく「今日動かせる数字」にする

これも本質だった。

私はときどき、

  • 売上比率
  • 契約率
  • リピート率
  • ブランド比率

といった数字を、そのままKPIに置いてしまう。

もちろん大事な数字ではある。
だが、現場が明日そこを直接動かせるかと言われると、難しい。

ここが問題だ。

KPIは、見て終わる数字では弱い。
現場が今日から動かせる数字に分解しないと意味がない。

たとえば、

「自社ブランド売上比率」を上げたいなら、

  • 用途特化商品数
  • 既存顧客からの相談件数
  • 現場責任者との接点数

まで落とす。

「リピート率」を上げたいなら、

  • 注文から提供までの時間
  • 購入後のフォロー実施率
  • 次回来店導線の提示率

まで落とす。

つまりKPIは、

結果指標 → 先行指標 → 行動指標

ここまで分解して初めて、現場で使える。

Yes/Noで測れるか。
担当者が明日から動けるか。

そこまで落ちていないKPIは、まだ弱い。


総括

今回あらためて分かったのは、プロっぽい戦略と、そうでない戦略の差は、知識量だけではないということだ。

差が出るのは、

  • 言葉をどこまで分解できるか
  • 悩みを構造まで掘れるか
  • 攻める前に型を固められるか
  • 数字を現場行動まで落とせるか

このあたりだ。

つまり、戦略の精度を上げるには、センスよりも、思考の解像度を上げる技術が必要なのだと思う。

だから次からは、自分にこう問いかけたい。

  • それは形容詞で逃げていないか
  • それは現象であって原因ではないのではないか
  • その会社の儲けの式は何か
  • 先に固めるべきオペレーションは何か
  • 現場が明日から動ける数字まで落ちているか

戦略は、きれいな文章を書くことではない。

言葉を、構造と行動まで削り込むことだ。

生成AIに突かれるのはやはり痛い。
だが、その痛みのおかげで、少しずつ“プロの見方”に近づけている気がする。

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