はじめまして、yuuと申します

18歳で就職、ホテルのフロント兼管理運営、その後社長秘書、結婚・出産で1回専業主婦。

イメージコンサルタントとして起業、AIを使ったクリエイティブ制作や、企業への導入の伴走支援を行っています。

ずっと「言葉にならない要望を汲んで、形にする」仕事をしてきました。皆さんの半数と同じ、秘書出身です。

AIで、こういうものを
作っています

どれも、AIと一緒に作っています。今日のこの講座も、納品したLPをご覧になった方が繋いでくださって生まれました。

今日の90分

• 0:00ごあいさつごあいさつ
• 0:08AIを始めるにあたって解説
• 0:14頼み方の違いを知るデモ
• 0:33小ワーク：自分のお題で4つ書くワーク
• 0:34種明かしと、力の入れどころ解説
• 0:40調べる → 整理する → 資料にするデモ＋ワーク
• 0:55AIへの引き継ぎ書をつくるワーク
• 1:09気をつけていただきたいこと解説
• 1:14最後に、実例と質疑ご案内

AIは、人間と同じ？

ここだけ先に、はっきりさせておきます。
同じではありません。でも、機械そのものでもありません。

この距離感をつかめると、今日の話が全部つながります。
いちばん近いのは——

AIは、
隣にいる優秀な新人です

仕事はできる。でも、あなたのことは何も知りません。今日はこの前提で、頼み方を組み立てていきます。

今日渡すのは、
新しいAIスキルじゃない

皆さんがもう持っている技術の、「向け直し」です。

詰まっているところが、
見事に重なっていました

AIは「察する」が苦手です

だから、失礼なくらい機械的に、分けて渡してちょうどいい。

これは ChatGPT でも Claude でも Gemini でも同じです。どのAIにも効きます。

こちらも、言語化が
得意ではありません

「すごい」「なんとなく」「おしゃれ」——具体的に言えないのが、ふつうです。だったら、それを先に言ってしまえばいい。

ひとつの頼みごとを、
箱に分けて渡す

たとえば 「来月のイベントの案内文を作って」。
このまま渡さずに、箱に分けてから渡します。

これが「人に頼む感覚」です。優秀な新人に仕事を任せるときも、「業務はこういう流れで、こんな背景があって」と流れと背景を伝えてから、目的とゴールを渡しているはず。それを省いた状態が「機械に頼む感覚」で、アウトプットの質が落ちます。

よくある頼み方の例

納期遅延のお詫びメールを書いてください。
相手は長年お付き合いのある取引先です。
丁寧に、でも堅すぎず、誠意が伝わるようにお願いします。

• 謝りすぎて、少し卑屈になる
• 事情も締めも、一般論で終わっている
• 自分の言い回しではない
• 書けないところが、黙って削られている

同じ言葉でも、
人によって中身が違う

「丁寧に」「誠意」だけではありません。次の4つも、全部そうです。

人に頼むときも同じですが、人は聞き返してくれます。AIは聞き返さずに、自分の解釈で進みます。

「上品」で、
すれ違いが起きます

同じ言葉を見ているのに、頭の中の絵が違う。防ぐ方法は2つだけです。①具体的な情景を、言葉で説明する（「白い壁に、光がたくさん入るホテルのラウンジのような」）②イメージに近い画像を、そのまま添付して渡す。

目的がはっきりしないまま、
指示を出すのはやめましょう

抽象度の高い指示をしてしまう理由は、自分の頭の中で目的がはっきりしていないことが、実はいちばん大きいです。

資料づくりも、LINEやメールも、アンケートの回答も同じです。伝えたいことが自分の中で曖昧なまま書き始め、それをそのままAIに渡すと、AIも額面通りに受け取ってあちこちに散ります。

材料を4つ渡して、もう一度

納期が遅れたお詫びメールを書いてください。
- 相手: 3年お付き合いのあるA社の田中さま。細かい進行報告を好む方
- 場面: 印刷データの最終確認に不備があり、納品が3営業日遅れる
- ゴール: 怒らせないことより「正直に共有してくれる人」と思ってもらう
- 私の言い回し: 「急なご連絡申し訳ございません」「大変申し訳ございませんが」

• 自分が書いた下書きに近づく
• 直す量が、はっきり減る

AIに、質問させて
みてください

いま抱えているお題を、ふだんどおりの雑さのままAIに投げてください。ただし、最後にこの1行だけ足します。

（お題をふだんどおりに書く）

渡している内容で不足があれば、
先に質問してください。

力の入れどころの地図

任せるのは、
まん中だけです

調べる → 整理する → 資料にする

渡すのは「範囲」と「出典」

先に 「どこまで調べたら終わりか」 を決めます。

出典をつけさせると、「不安で全部調べ直す」 が 「出典だけ確認する」 に変わります。

次のテーマについて調べてください。
- 範囲: ◯◯業界の、2024年以降の事例だけ
- 形式: 表（項目 / 内容 / 出典URL）
- 件数: 5件まで
- 分からない項目は空欄にして、推測で埋めないでください

渡すのは「分け方の軸」

同じ材料でも、軸を変えると見え方が変わります。

さっきの表を、次の軸で分け直してください。
- 軸: 「すぐ試せる / 準備が要る」
- 各グループに、見出しを1行つけてください
- どこにも入らないものは「該当なし」としてください

資料は、たたき台を
作らせてから直す

ゼロから書かない。さっき整理した材料を渡して、まず形にしてもらってから、自分が直します。

さっきの表をもとに、資料のたたき台を作ってください。
- 相手: 社内の定例で見せる（決裁者はいない）
- 形: 見出し＋本文の箇条書き。1項目3行まで
- 分からないところは空欄にして、私に質問してください

毎回やってる仕事を、
3つ書き出す

やることは2手だけです。毎週・毎月やっている仕事を3つ書いて、それぞれにこう問います。

自分の言い回しは、
自分では見えません

ふだん送っているメールやチャットを3〜4本そのまま貼って、こう頼みます。

次の文章は、私がふだん書いているものです。
この人の文章の特徴を、箇条書きで5つ挙げてください。
- よく使う言い回し
- 一文の長さの癖
- 敬語の強さ、距離の取り方
推測が入るところは「推測」と書いてください。

（ここに自分の文章を3〜4本貼る）

作った1枚は、どこに置くか

AIは、知らないことも
それらしく答えます

わざと嘘をつくわけではありません。「分かりません」と言うのが苦手なだけです。

使う前に、この設定を
見ておいてください

AIとの会話は、設定しだいで「学習に使われる」ことがあります。最初の1回だけ、ここを見てください。

個人情報は、
貼る前に伏せてください

書くこと・話すことは、
自分から切り離すこと

今日の主役は、AIの操作ではなくこの筋肉です。

「なぜ」を3回、返してもらう目的を、
壁打ちして見つけよう

まず、外に出して
みてください

いま起こっていることを、文章でも、音声入力でもいいので、外に出していく。これがとても大切です。

腹が立ったり悲しかったりして、感情が溢れてしまうのは当然です。止める必要は一切ありません。

他人が書いた文章を、
見ている感覚になる

出力されたテキストを眺めてみると、まるで他人の書いた文章を見ているような感覚になれるはずです。

感情が剥き出しのまま出ているのではなく、言葉に変換されて形になることで、客観視できる状態になっている。自分の感情を素直に出したのに、それを客観的な「事実」として認識できている——これがメタ認知の始まりだと、私は思っています。

頑張ってきたことが、
なぜ発揮できないんだろう

面接まで行けば通るはずだった人が、書類で落ちる。

今までのものは、
無駄になりません

発揮する場所が、まだ見つかっていないだけです。

AIと掛け合わせても、世界のどこにもない材料は、あなたの中にしかありません。今日つくった1枚は、それを言葉にしておく作業の、いちばん小さな第一歩です。

ここまで、
この順番で来ました

1ChatGPTまず無料で
触ってみた

2ChatGPT
課金自分の仕事の
資料づくりに

3Genspark
Manusできることの
幅を知った

4Midjourney
Codex・Canva画像の生成と編集を
教えることが、仕事に

5Claude Code
CodexLP制作・講座づくりの
伴走まで

ひとつ慣れてから、次に手を伸ばしただけです。全部を同時に始めたわけではありません。

扱える「困りごとの種類」
が、出会う人を変えていく

AIの腕で勝っているわけではありません。入り口にして、奥を見てもらえたということです。

時短の、その先まで

クライアントの時間を生むところで止めず、時間ができた先で本当は何をしたかったのかまで一緒に行く。

棚卸しも、
AIを相手にできます

出典と、資料の扱いについて

• 本資料の数字（文章量4.5倍・アンケート回答13名）は、講師自身の実測値です。結果を保証するものではありません。
• 講座の中でご紹介する紹介事例は、掲載の承諾をいただいたもののみです。
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