「AIを毎日触っているのに、なぜか仕事が劇的に楽にならない」――。
本記事は、そのモヤモヤを出発点に、AIを知的労働の相棒として使いこなすための生産性ガイドです。
「生産性を上げたい」と言っても、人によってイメージはバラバラです。 まずは、AI時代の知的労働における生産性を、次の3つに分解しておきます。
AIはこの3つすべてに影響を与えますが、 特に効いてくるのは②と③です。 「考えを整理する」「案を比較する」といった作業を強力に補助してくれるからです。
AIの得意・不得意は、ざっくり次のように整理できます。
つまり、AIは「情報加工」に強く、「意思決定」の最終ゴールにはまだ任せにくい存在です。 ここを取り違えると、「AIに相談したのに逆に不安になった」ということが頻発します。
AIに任せずに、人間側が必ず握っておいたほうがいいハンドルは次の3つです。
この3つを決めたうえで、 「では、そのための材料集めと文章化を手伝って」とAIに依頼するイメージです。
朝一番に頭を使うのは、思っている以上に消耗します。 ここにAIを使うと、1日のスタートがかなり軽くなります。
このとき、タスクごとに「完了条件」を一言で添えておくと、 AIも判断しやすくなります。
午前中〜昼にかけては、アウトプットの核になる時間です。 ここでは、「考えの壁打ち」と「ドラフト生成」にAIを使います。
例：
「ここまで自分で考えた。論点はA/B/Cだが、BとCが整理しきれていない。抜けている視点と、構造案を出してほしい」
AIに丸投げせず、「自分がどこまで考えているか」をセットで渡すのがコツです。
最後に、AIとのやり取りのうち「残す価値がある部分」だけを抜き出してログ化します。
このログは、そのままプログラマティックSEO用の記事ネタにもなります。
プロンプトには、最低限次の3点を含めます。
これだけで、返ってくる回答のブレがかなり減ります。
毎回ゼロからプロンプトを考えるのは非効率です。
など、自分の仕事でよく出てくるパターンだけでも、 「共通プロンプト」としてメモしておくと、毎日の負荷がかなり減ります。
AIとのチャットは、そのままだとタイムラインに消えていくフロー情報です。 ですが、少しだけ意識して整理すれば、 「ナレッジベース」に変えることができます。
PSEO的には、この「再編集されたログ」がそのままロングテール記事になります。
AIは中毒性のあるツールでもあります。 「触らない時間をあえて作る」ことも、生産性向上のためには必要です。
AIが一般化した今、「使うか・使わないか」という二択は、すでにあまり意味がありません。 重要なのは、
この3点です。
AIは、仕事や学びの「邪魔をする存在」にも「頼れる相棒」にもなりえます。 どちらになるかは、日々の小さな使い方の積み重ね次第です。