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AIを使ったのに、成果は変わらなかった
THE MOLTSのメンバーは、日々の仕事でAIを使い倒しています。それでも、作業は速くなったのに成果は変わらなかった、成果は出たが決め手はAIではなかった、という経験を何度もしました。メンバーが書いた振り返りを、原因ごとに並べています。
最初に読むなら 生成AIで生産性が10倍になったのに、成果が変わらない理由
Summary
先に結論
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作業は速くなった。でも、成果は動かなかった
半日かかった分析が1時間になり、モックは2時間でできました。それでもプロジェクト全体は速くならず、成果への効果も説明できませんでした。レビューや決裁といった「公道の制約」が残っていたこと、仕組みの完成がゴールの代わりになっていたことが原因です。
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成果を動かしたのは、AIではなかった
成果が大きく動いた5つの事例を、自分の案件や社内の勉強会で聞いた話として振り返っています。決め手として挙がったのは、自動入札をやめて手動に戻したこと、関わる人を絞って意思決定者がLPを直したこと、ボトルネックの見極め、市場や顧客を読む思考でした。AIそのものより、AIの前後の判断が結果を分けていました。
「AIを使い倒した結果、CV倍増」と言いたかったけど、成果の直接要因はAIじゃなかった
広告運用でAIを使い倒した3ヶ月で、CVは約2倍、CPAは半分以下になりましたが、直接の要因は自動入札をやめて手動運用に戻したことでした。成果を出すためにAIをどう使うかを先に考える話です。
「金融商材のCPAを1週間で20万→2万」AI社内事例を聞いて私はため息をついた
金融商材のCPAを1週間で20万円から2万円まで下げた社内事例から、AI活用を考えます。成果の差を生んだのはAIそのものより市場や顧客を読む思考で、AIに渡す思考を先に鍛える必要があるという話です。
爆速で広告成果を生み出せた理由は、「自作AIツール」とはまた別のところにあった
新サービスの広告が、配信翌朝に資料請求を獲得できた理由の振り返りです。要因は自作AIツール以上に、関わる人を最小限にして意思決定者がLPを直接直し、同じテンポで走ったことでした。
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AIに渡す前に、決めておくこと
手段が目的になる、背景がAIに伝わらない、価値の基準がずれている。AIの手前でつまずいた経験から、ゴールの確認、文脈の渡し方、社内ルールの揃え方、人とAIの役割分担の決め方を整理した記事です。
「AIで効率化」はただの手段であり、目的ではないと気づいた話
「AIで効率化」は手段であって目的ではない、という考え方です。最高のアウトプットという目的を見失わないために、作業前のゴール確認と、文脈や背景をAIに伝える習慣を述べます。
AI活用しても結果が出せない理由は、「背景文脈の理解」が足りないせいだった
AI活用で結果が出ない原因は、背景や文脈の理解が足りないことです。目の前のタスクを「点」で捉えず、目的から逆算してAIに指示する習慣に変えることで、成果の質が上がった体験をまとめます。
AIにデータを読み込ませて壁打ちしただけのありきたりな発表が、予想外に大絶賛された話
AIの活用度ではなく、クライアントの数字が動いたかどうかが価値の基準だという話です。電話メモとAIの対話だけで受注数を1.4倍にした事例が、予想外に高く評価された経緯をまとめます。
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私たちのAI方針
こうした経験をふまえて、THE MOLTSがAIをどう位置づけ、仕事をどう進めるのかをまとめています。
