00:00:00この動画では、AIを使いこなして
00:00:01約3ヶ月で流暢に、ネイティブレベルで、
00:00:03そして超生産的になるための
00:00:055つのフェーズからなるプロセスを解説します。
00:00:07最近では、経営者が誰を雇い、誰を解雇し、
00:00:09誰を昇進させるかを決める際に、
00:00:12AIの習熟度を基準にするケースが増えています。
00:00:14もしあなたがビジネスを経営しているなら、
00:00:16AIを適切に活用している企業とそうでない企業の間に
00:00:18格差が広がりつつあるのも事実です。
00:00:20そこで、この動画を5つの明確なフェーズに分けました。
00:00:22概要欄にタイムスタンプを用意してありますので、
00:00:23さっそく始めていきましょう。
00:00:24フェーズ1は「土台作り」です。
00:00:26これは最初の1週目の課題となります。
00:00:28AIで高度なことをしようとする前に、
00:00:30まずはAIを使うことを「忘れない」ための
00:00:32適切な習慣とツールを
00:00:35整える必要があります。
00:00:36私はこれらをチーム全員にとっての「必須事項」と考えています。
00:00:38ここをスキップしてしまうと、
00:00:40人生が無駄にハードモードになってしまうでしょう。
00:00:42土台その1は、これまでGoogleで検索しようとしていた
00:00:44あらゆることにAIを使うことです。
00:00:46個人的にはAnthropicのClaudeが好みですが、
00:00:49ChatGPTでもGrokでも、
00:00:50ClaudeでもGeminiでも構いません。
00:00:52妥当だと思えるもの、
00:00:53すでに使えるものを選んでください。
00:00:54土台その2は、そのAIのウェブサイトを
00:00:57常にタブに固定しておくことです。
00:00:58私たちが身につけたい習慣は、
00:01:00何をするにしても画面上に
00:01:03常にAIのチャットウィンドウが
00:01:04開いている状態にすることです。
00:01:06土台その3は、キーボードではなく
00:01:08「声」を使うことです。
00:01:09WhisperFlowのようなツールや、
00:01:10Windows、Macの標準の音声入力もありますし、
00:01:12最近ではほとんどのAIツールに
00:01:14音声入力機能が備わっています。
00:01:15AIに話しかけるようにすると、
00:01:17タイピングするよりも
00:01:19はるかに速く、多くの情報を
00:01:21投げかけることができると気づくはずです。
00:01:22正直なところ、この一つの習慣だけで
00:01:25AIから得られる価値が劇的に変わります。
00:01:26まだやっていない方は、
00:01:28ぜひ今すぐ始めてみてください。
00:01:29土台その4は、モバイルアプリをダウンロードすることです。
00:01:31スマホは常に持ち歩いているので、
00:01:34外出先でもGoogleの代わりや思考のパートナーとして使えます。
00:01:36歩いている時も、通勤中も、
00:01:37ソファでくつろいでいる時も使えます。
00:01:39トイレの中でもAIと話せますし、
00:01:40もし寝室にスマホを持ち込む派なら、
00:01:42（あまり推奨はしませんが）
00:01:43ベッドの中でAIと対話することだって可能です。
00:01:45そして土台その5は、
00:01:46オンライン会議、そして理想的には対面での会議を
00:01:47自動的に記録することです。
00:01:48ZoomやGoogle Meetを使っていると思いますが、
00:01:51会議を自動的に記録し、
00:01:53文字起こししてくれる無料のAIツールはたくさんあります。
00:01:55私たちが過去5年間使っているのはGrainですが、
00:01:56無料のものがよければFathomをよく勧めています。
00:01:57さて、これら5つの土台を整えるのが
00:01:59AI学習の第1週目です。
00:02:00もしこれらを一つもやっていないなら、
00:02:02100%、一度動画を止めて実行することをお勧めします。
00:02:03ここからの話はすべて、
00:02:05この土台の上に積み重なっていくからです。
00:02:07フェーズ2は「AIをコーチとして使う」ことで、
00:02:08これは2週目の課題です。
00:02:10ここからは、単なるGoogleの代わりではなく、
00:02:11より意味のある形でAIを使い始めます。
00:02:12ただ重要なのは、まだAIに
00:02:15「仕事を丸投げ」はしないということです。
00:02:15すでに取り組んでいる仕事について、
00:02:18より深く考えるための手助けをしてもらいます。
00:02:20例えば、私のチームにはインスタの運用を担当している
00:02:22ソーシャルメディア・マネージャーのニコールがいます。
00:02:24彼女はChatGPTやClaudeに行って、
00:02:27こう言えるでしょう。「私はSNSマネージャーです。
00:02:29今後90日間でインスタのフォロワーを
00:02:31100万人から120万人に増やす任務があります。
00:02:32アカウントは生産性YouTuberのアリ・アブダールのものです。
00:02:34最もレバレッジのかかる注力ポイントは何ですか？
00:02:36私の役割の人がよく犯す間違いは何ですか？
00:02:37成功を確実にするために、上司に
00:02:39どんな質問をしておくべきでしょうか？」
00:02:41あるいは、ビジネスメンターシッププログラムである
00:02:43Lifestyle Business Academyで
00:02:45学生の成功をリードしているジオの場合、
00:02:48彼女ならこう言えます。「私は高単価なビジネス講座の
00:02:49学生サポートを担当しています。
00:02:52現在、受講生が最も苦労しているのは、
00:02:542週間以内にニッチを特定し、
00:02:57妥当な商品案を作成することです。
00:02:59多くの人が行動に移す前に考えすぎてしまいます。
00:03:01この問題を解決するために、
00:03:03私はどのように考えるべきでしょうか？」
00:03:04私自身の経営者としての例を挙げると、
00:03:05Claudeにこう話しかけるかもしれません。
00:03:07「2026年の目標は、年商を
00:03:09500万ドルから1000万ドルに成長させることです。
00:03:11最大のレバレッジは新商品の
00:03:13Lifestyle Business Academyだと考えています。
00:03:16私にインタビューしてくれませんか？
00:03:17いくつか質問を投げかけて、2026年の年次・四半期計画における
00:03:19重要なレバレッジポイントを見つける手助けをしてください」
00:03:20仕事やビジネスの相談ができるコーチがいない場合でも、
00:03:22あるいは、私のようにすでに数人のコーチと
00:03:23契約している場合であっても、
00:03:24AIを「思考のパートナー」や「コーチ」として使い、
00:03:25質問を投げかけてもらうことは非常に有効です。
00:03:27そこから得られる洞察が、仕事やビジネスの
00:03:30パフォーマンスを向上させてくれます。
00:03:32ここで、先ほど言った「すべての会議を記録する」
00:03:33という習慣が大きな意味を持ってきます。
00:03:36チーム会議や上司との面談、
00:03:37部下とのミーティングなどの文字起こしをAIに読み込ませ、
00:03:39そこから洞察を引き出すことができるのです。
00:03:40例えばニコールの場合はこう言えます。
00:03:42「これはマネージャーのアンガスとの会話の記録です。
00:03:44インスタ戦略について彼からコーチングを受けました。
00:03:45この会話に基づいて、私のスキルを磨くための
00:03:47今後2週間の学習カリキュラムを提案してください」
00:03:48これは極めてまっとうな使い方です。
00:03:50私が学生向けに行ったコーチングセッションも、
00:03:52すべて記録・文字起こしされているので、
00:03:54それをAIに放り込んでこう言えます。
00:03:56「これは学生向けに行ったコーチングの記録です。
00:03:58文字起こしから、主なテーマや、
00:03:59学生が特に苦労していたポイントを抽出してください。
00:04:00それをカリキュラムの改善に役立てたいです。
00:04:02ついでに、私の教え方へのフィードバックや、
00:04:04自分では気づかなかった死角も指摘してください」
00:04:06もう一つ便利なプロンプトは、
00:04:07自分の仕事についてAIにインタビューしてもらうことです。
00:04:08「私が実際にどんな仕事をしているかインタビューして、
00:04:10何が高いレバレッジを生んでいて、
00:04:12何が無駄な時間になっているかを特定する手助けをして」
00:04:13この超シンプルなプロンプトをどんな仕事に当てはめても、
00:04:14より良い仕事の進め方や、
00:04:17成果に直結しない無駄な時間を減らす方法が
00:04:19必ず見つかると断言できます。
00:04:21あ、もしここまでの内容が少し難しいと感じても大丈夫です。
00:04:23概要欄に無料のGoogleドキュメントへのリンクを貼っておきました。
00:04:25AI活用のスタートガイドになっているので、
00:04:27コピーして自由に使ってみてください。
00:04:28ここで、AIの限界についても触れておく必要があります。
00:04:30確かにAIは素晴らしい思考のパートナーですが、
00:04:31私が考えるAIツールというのは、
00:04:33「本を山ほど読んでいるけれど、
00:04:34本以外の知識や文脈をほとんど持っていない
00:04:36非常に頭の良い同僚」のような存在です。
00:04:37自分の考えを整理したり、問いを投げかけてもらったり、
00:04:38思考を深めるために会話するのはとても有益ですが、
00:04:39AIのアドバイスを絶対的な正解として鵜呑みにするのは
00:04:41非常に危険です。
00:04:43盲目的に従うのではなく、
00:04:45そのアドバイスに自分が本当に納得できるかを
00:04:46しっかり確認する必要があります。
00:04:482週目の終わりまでには、この方法に従うことで、
00:04:50公私問わず何かに行き詰まったら
00:04:51まずはAIに頼るという習慣ができているはずです。
00:04:52行き詰まっていない時でも、
00:04:54目標達成のためのパフォーマンスを最大化するために
00:04:55AIを活用できるようになっているでしょう。
00:04:56ところで、もしあなたがツールの使い方だけでなく、
00:04:58AIの根本的な仕組みもしっかり理解したいなら、
00:05:00非常に役立つ方法があります。
00:05:01今回の動画のスポンサーである「Brilliant」です。
00:05:04私は2019年頃からBrilliantを愛用しています。
00:05:05この製品の素晴らしいところは、数学やコーディング、
00:05:08コンピュータサイエンスを、ステップバイステップの
00:05:09体験型レッスンとパーソナライズされた練習を通して、
00:05:10「実践しながら」学べるところにあります。
00:05:12Brilliantのおかげで、仮想通貨の背後にある
00:05:13暗号技術などの基礎を理解できましたし、
00:05:15アルゴリズムやPythonプログラミングの基礎も
00:05:17身につけることができました。
00:05:19最近では、彼らの「AIの仕組み」コースが
00:05:21本当に素晴らしい出来でした。
00:05:22ChatGPTのような大規模言語モデルが
00:05:24舞台裏でどう機能しているかを分解して教えてくれます。
00:05:25これは単純に知的好奇心をそそられますし、
00:05:26仕組みを理解することで、よりAIを使いこなせるようになります。
00:05:28Brilliantのもう一つの魅力は、
00:05:31動画をただ見るのではなく「問題解決」に焦点を当てている点です。
00:05:32まずコンセプトを理解するためのコンテンツがあり、
00:05:34次にそのコンセプトを使って解く
00:05:36インタラクティブな課題が出されます。
00:05:39これが学習をより楽しく、
00:05:41飽きさせないものにしています。
00:05:43コースはMIT、ハーバード、スタンフォードなどの
00:05:46世界トップクラスの研究者チームによって作成されており、
00:05:4810歳から110歳まで楽しめるように設計されています。
00:05:50初心者の方も、スキルアップを目指す方も、
00:05:52自分にぴったりの内容が見つかるはずです。
00:05:54Brilliantを30日間無料で体験したい方は、
00:05:55brilliant.org/aliabdaal にアクセスするか、
00:05:56画面上のQRコードをスキャン、
00:05:57または概要欄のリンクをクリックしてください。
00:06:01そこから年間プレミアム購読が
00:06:0220%オフになります。
00:06:04Brilliantさん、スポンサーありがとうございます。
00:06:05では本編に戻りましょう。
00:06:07ここからはフェーズ3に入ります。
00:06:09ここからがもっと面白くなっていきます。
00:06:12これまではAIに「思考」を助けてもらっていましたが、
00:06:15具体的な「作業」はまだ頼んでいませんでした。
00:06:16フェーズ3ではそれが変わります。
00:06:19フェーズ3は「AIを実務担当者として使う」ステージです。
00:06:22これは3週目から4週目の、合計2週間かけて行います。
00:06:23ここからはAIに実際に手を動かしてもらいます。
00:06:25多くの人が犯す間違いは、
00:06:28いきなりこの段階から始めてしまい、
00:06:29「インスタの投稿文を書いて」とだけ頼んでしまうことです。
00:06:31そうすると、出力されるのは
00:06:33ありきたりで質の低い内容になりがちです。
00:06:36代わりに、「10-80-10ルール」を意識してみてください。
00:06:37これはダン・マーテルの著書
00:06:39『Buy Back Your Time』から着想を得たものだと思いますが、
00:06:41人に仕事を任せる時のシステムです。
00:06:43AIを「いつでもチャットで相談できる超優秀なインターン」
00:06:45として扱うなら、この10-80-10ルールを適用しましょう。
00:06:47まず、仕事の最初の10%を自分で行います。
00:06:49次に、中盤の80%をAIに任せます。
00:06:51そして最後に、残りの10%で自分が仕上げや
00:06:53クオリティチェック、最終的な微調整を行います。
00:06:54100%すべてをAIにやらせようとしてはいけません。
00:06:55そんなことをすれば、ただのゴミが出来上がるだけです。
00:06:57例えば、インスタ担当のニコールが
00:06:59撮影日のためのコンテンツ案を考える必要があるとします。
00:07:00これは彼女の仕事の核となる部分です。
00:07:01以前ならChatGPTにこう言ったかもしれません。
00:07:03「インスタのネタを50個考えて」
00:07:04でも、代わりに彼女がこう言ったらどうでしょう。
00:07:07「これはアリ・アブダールの最新動画の文字起こしです。
00:07:08こちらは今月伸びていた競合他社のリール3本です。
00:07:09そしてこれが、我々のターゲット層と
00:07:12ブランドボイスをまとめた戦略資料です。
00:07:14これらを踏まえて、インスタリールに使える
00:07:16「フック（冒頭の惹き）」のアイデアを20個出してください。
00:07:17意外性のある視点や、つい目を止めてしまうものを重視して」
00:07:19このように、ニコールはAIに十分な文脈を与えています。
00:07:20資料をたくさん共有することで、
00:07:22AIははるかに質の高い回答を出せるようになります。
00:07:24その後、彼女はAIが出したリストを精査します。
00:07:26すべてをそのまま採用するのではなく、
00:07:28自分のセンスと判断力で、本当に良いものを選び抜きます。
00:07:30さらに、例えば20個の案のうち
00:07:315個が気に入ったとしたら、
00:07:33その5個をAIに貼り付け直してこう言えます。
00:07:34「この5つが特に気に入りました。
00:07:36この方向性でさらに50個アイデアを出して」
00:07:37そうして出てきた50個の中から、また10個気に入るかもしれません。
00:07:40こうして、自分で重労働をすることなく
00:07:4215個の質の高いコンテンツ案を手に入れました。
00:07:43重要なのは、そのすべてに人間の「審美眼」が通っており、
00:07:45単なる「AI製の粗悪品」ではないという点です。
00:07:48ここで少し「センス（審美眼）」について補足させてください。
00:07:50これがAIを使いこなせる人とそうでない人を分ける鍵です。
00:07:51仕事でもプライベートでも、何が良いもので、
00:07:53何が悪いものかを感じ取る直感を持つべきです。
00:07:54始めたばかりの頃はそのセンスが未熟かもしれませんが、
00:07:56プロとして経験を積むうちに、
00:07:57「これは良いコンテンツだ」「これは優れたセールスページだ」
00:08:00といった感覚が養われていきます。
00:08:01AIの最大の問題は、何かを作らせた時に
00:08:02「うーん、なんか違うな」という反応を返してくることです。
00:08:03出力を見て「うわ、ダサいな」と寒気がしたら、
00:08:05それはむしろ良い兆候です。なぜなら、あなたのセンスの基準が
00:08:07AIの出力よりも高いところにあることを示しているからです。
00:08:08あなたの仕事は、若手のチームメンバーや
00:08:09インターンに接するように、AIにフィードバックを与えることです。
00:08:104週目の終わりまでには、ChatGPTが対応できる
00:08:12執筆や戦略立案などのあらゆる場面で、
00:08:14「自分と一緒にAIにもやらせてみたらどうなるか？」
00:08:15と自問する習慣を身につけることが目標です。
00:08:17これは一種の実験とテストのプロセスなのです。
00:08:19さて、このフェーズ3まで来れば、あなたは10-80-10ルールで
00:08:21AIインターンと対話できているので、もう大多数の人より先を行っています。
00:08:23しかし問題は、今のやり方だとAIを使うたびに
00:08:26ゼロからやり直しになっている点です。
00:08:28毎回ChatGPTやClaudeの新しいウィンドウを開く代わりに、
00:08:31AIを時間とともに進化させ、100回目にやる作業が
00:08:331回目よりもはるかに質が高くなるようにできないでしょうか？
00:08:36そこで登場するのがフェーズ4、
00:08:38「AIをシステムとして使う」ステージです。
00:08:39多くの人にとって、このアプローチに慣れるには
00:08:42That's a core part of a job.
00:08:43The new version of this would be to go to Chajabiti
00:08:45or whatever and say,
00:08:46"Hey, come up with 50 content ideas for my Instagram."
00:08:48But if instead Nicole were to say,
00:08:50"This is a transcript from Ali Abdaal's latest YouTube video.
00:08:52Here are three Instagram reels from competitors
00:08:55だいたい1〜2ヶ月ほどかかるでしょう。
00:08:56ここで一つ例え話をさせてください。ケーキを焼く場面を想像してください。
00:08:58材料を用意して、オーブンで焼きます。
00:09:01最初は基本的なレシピ通りに作って、
00:09:03まあまあの出来栄えだったとします。
00:09:05仕事として毎日このケーキを焼くことになり、
00:09:08だんだん「もう少し甘さが足りないな」と感じて、
00:09:10最後に砂糖を振りかけるようになります。
00:09:11すると、ある時こう思うはずです。
00:09:14「待てよ、最初からレシピに砂糖を増やしておけばいいのでは？」
00:09:15レシピを見ると砂糖がカップ1杯となっています。
00:09:17そこで「カップ1.5杯にして理想の甘さになるか試そう」と考えます。
00:09:18やってみると、いい感じの仕上がりになりました。
00:09:20そこでレシピを更新します。
00:09:23それからは、最初から砂糖1.5杯を使うようになります。
00:09:25この例え話を続けると、
00:09:26しばらくして「いつもちょっとパサつくな」と思い、
00:09:28仕上げにチョコソースをかけるようになります。
00:09:30そしてまた思います。「これもレシピに組み込めないか？
00:09:32工程の早い段階でチョコソースを入れたらどうなるだろう？」
00:09:33試してみると、驚くほど美味しくなりました。
00:09:34「よし、これからは毎回チョコソースを入れよう」とレシピを書き換えます。
00:09:37こうしておばあちゃんの秘伝のケーキレシピは、
00:09:39何百回もの試行錯誤を経て、
00:09:40世代を超えて受け継がれる完成度に至るのです。
00:09:43これがAIと何の関係があるのか？
00:09:45実は、AIを使いこなすプロセスもこれと全く同じなのです。
00:09:47つまり、プロンプトエンジニアリングを駆使して
00:09:49「自分だけのプロンプトライブラリ」を構築していくのです。
00:09:52例えばニコールの例で言えば、
00:09:53彼女が最初にChatGPTを使った時は、
00:09:55「上司のアリが出した動画の文字起こしです。
00:09:57リールのフック案を50個出して」と言ったとします。
00:09:59これがレシピの「バージョン1」です。
00:10:01結果を見て、内容が少しありきたりだと気づきます。
00:10:05そこでプロンプトにこう書き加えます。
00:10:07「各フックにはパターン・インタラプト（予想を裏切る表現）や
00:10:08論争を呼ぶような視点を入れてください。
00:10:10ありきたりなアドバイスはやめて」
00:10:12「ありきたりにするな」と頼めば、少しはマシになるかもしれません。
00:10:13結果を確認し、「お、良くなったな」と思えば
00:10:16レシピを更新して「バージョン2（V2）」にします。
00:10:17次に彼女は、出力された文章が長すぎて
00:10:19リール動画でパッと言い切るには不向きだと気づきます。
00:10:20そこでプロンプトを「20単語以内で」と更新します。
00:10:22to generate stuff for you, it will produce stuff
00:10:25これでV3かV4になりました。
00:10:30さらに、私から「修辞疑問文は普段使わないから嫌いなんだ」
00:10:32というフィードバックがあれば、
00:10:34「修辞疑問文は絶対に使わないで」とレシピに加えます。
00:10:37これがV5のプロンプトです。
00:10:39この段階で、ニコールはTextExpanderのようなアプリを使えます。
00:10:41例えば「IGH（Instagram Hooksの略）」というショートカットを作り、
00:10:43入力欄にそれを打ち込むだけで、
00:10:45洗練されたフルプロンプトが自動展開されるようにします。
00:10:47これがプロンプトエンジニアリングによって
00:10:48ライブラリを構築するということです。
00:10:50ニコールの場合は、フック生成用のプロンプトだけでなく、
00:10:52文字起こしをLinkedInの投稿用に変換するプロンプトや、
00:10:55競合のアカウントを分析してアイデアを盗むための
00:10:57プロンプトも持っているでしょう。
00:10:59これを自分の仕事に応用すれば、3ヶ月目には
00:11:02強力なプロンプトライブラリが手元にあるはずです。
00:11:04ワークフローの変化に合わせて文脈を書き足していくことで、
00:11:06プロンプトの精度はどんどん高まっていきます。
00:11:07体系化されたプロンプトライブラリができたら、
00:11:10次に試すべきは異なるAIモデルの比較です。
00:11:11これまでは無料版のChatGPTを使っていたとしても、
00:11:14「ChatGPT Proのトライアルで、最新モデルなら
00:11:15もっと良い結果が出るか試してみよう」と考え始めます。
00:11:19使い込むうちに、特定のプロンプトには
00:11:21特定のモデルが最適だと分かってくるはずです。
00:11:24そうなると「これだけ価値があるなら、
00:11:26課金する価値は十分にあるな」と確信するでしょう。
00:11:28ChatGPT、Claude、Geminiの有料版を使ったり、
00:11:29会社に経費で落としてもらうよう交渉したり。
00:11:31私自身は、これらすべてに課金していますが、
00:11:33それ以上に信じられないほど役に立っています。
00:11:35この段階、あるいはもう少し前の段階で、
00:11:37テキストのやり取りだけでは解決できないタスクにも気づくはずです。
00:11:38例えば、スライド資料を作成する必要があるなら、
00:11:40専用のAIツールを探せばいいのです。
00:11:42GammaやBeautiful.ai、
00:11:44最近ではFigma SlidesにもAI機能が搭載されています。
00:11:45ここでよくある失敗は、選択肢の多さに圧倒されることです。
00:11:46「毎週100個も新しいAIツールが出てくるのに、
00:11:49どれを使えばいいか分からない！」とパニックになる必要はありません。
00:11:50自分の仕事やビジネスの「特定のユースケース」を
00:11:52解決してくれるツールだけを見つければいいのです。
00:11:53さて、ここまでは「自分」が関与するプロセスでしたが、
00:11:56AIと話す必要すらなくなったら最高だと思いませんか？
00:11:57一度システムを構築してしまえば、あとはAIが
00:12:00勝手に裏側で作業を回してくれる状態です。
00:12:02これが最後のフェーズ5、「AIをインフラとして使う」ステージです。
00:12:04involves one cup of sugar or whatever.
00:12:06You're like, "All right, let me try 1.5 cups of sugar
00:12:08to see if the cake has my desired sweetness."
00:12:11So you give it a go, you add an extra half cup of sugar,
00:12:13and then you see how the cake turns out and you're like,
00:12:14"Oh, that's actually pretty solid."
00:12:16これは4ヶ月目以降の課題となるでしょう。
00:12:18この領域は底なし沼のように深く、何年もかけて探求できます。
00:12:21再びニコールの例を挙げると、
00:12:22彼女の仕事の一つは、YouTube動画の文字起こしから
00:12:23面白いポイントを見つけ出すことです。
00:12:25それを別途リール用に撮影したり、
00:12:26画像スライド用の投稿にまとめたりします。
00:12:29しかし、プロンプトライブラリや10-80-10ルールを使っても、
00:12:30まだ「手動」でやっている部分が残っています。
00:12:32「動画を大量に出しているせいで、この単純作業に
00:12:33毎週3時間も取られている。自動化できないかな？」
00:12:35ここからがAIオートメーションの深い世界です。
00:12:36これにはいくつかのレベルがあります。
00:12:37レベル1は、既存ツールに組み込まれたAI自動化を使うことです。
00:12:38例えばニコールはこんな発見をするかもしれません。
00:12:40「エディターがPremiere Proで使っている
00:12:42FirecutというAIプラグインなら、
00:12:44自動で文字起こしを生成してGoogleドライブに保存してくれるぞ」と。
00:12:47これだけで工程の一つが自動化され、
00:12:49何もしなくて良くなります。
00:12:50次にレベル2、https://www.google.com/search?q=Zapier%E3%82%84Make.comのような
00:12:52シンプルな自動化ツールを使う段階です。
00:12:54これらは異なるアプリ同士を繋ぐコネクターです。
00:12:56「Zoomの録画が保存されたら、自動で文字起こしを取得し、
00:12:58それをChatGPTに渡し、ライブラリにある特定のプロンプトを実行させて、
00:12:59結果をSlackに送る」といった仕組みが作れます。
00:13:02そしてレベル3は、n8nのような
00:13:03より強力な自動化ツールへのステップアップです。
00:13:05最近私もよくいじっていますが、
00:13:06よりきめ細かな制御が可能になります。
00:13:08多少の技術的知識は必要ですが、
00:13:09驚くほど洗練された高度なワークフローを構築できます。
00:13:11この段階でYouTubeのチュートリアル動画を見れば、
00:13:13すべてがパズルのように繋がり、
00:13:15仕事でも私生活でも、自動化のアイデアが次々と湧いてくるはずです。
00:13:16もう一つの例として、学生サポート担当のジオの話をしましょう。
00:13:18私たちが今構築しようとしているのは、
00:13:18学生との個別相談がGrainで記録・文字起こしされる仕組みです。
00:13:20そこで毎週、こんな自動化を回せないかと考えました。
00:13:22全学生の相談記録をまとめ、
00:13:24さらにSlackで行われた個別の質疑応答の内容も合わせます。
00:13:26（受講生全員に個別のSlackサポートを提供しているからです）
00:13:28さらに、Notionで管理しているCRM（顧客管理システム）から
00:13:30各学生が現在ロードマップのどこにいるかのデータも参照します。
00:13:31これらすべてのデータを自動で集約し、
00:13:34一人ひとりの「今週の成果」「直面している課題」
00:13:36「来週必要なサポート内容」をまとめた週次レポートを作成するのです。
00:13:39これができれば最高です。今は毎週金曜日に
00:13:40何時間もかけて手作業でやっていることですから。
00:13:41これを自動化できれば、コーチ陣は事務作業から解放され、
00:13:43データ整理ではなく「学生と直接向き合う時間」に
00:13:45より多くのエネルギーを注げるようになります。
00:13:46そしてレベル4の自動化は、
00:13:48単なるツール同士の連結を超えて、
00:13:50「自分専用のAIアプリ」を自作する段階です。
00:13:52市場で売るためのものではなく、
00:13:53自分の職場やビジネスで使うための社内ツールです。
00:13:55とはいえ、正直なところ、ここまでのレベルはやりすぎかもしれません。
00:13:56少なくとも現時点では、Zapierでアプリを繋ぐ方法を
00:13:58学ぶだけで十分すぎるほどの成果が得られます。
00:14:00自動化の世界に足を踏み入れると、
00:14:01無限に自動化できることがあると気づきます。
00:14:03そこで重要になるのが、
00:14:04「何を自動化すべきか、何を手動で続けるべきか」を見極める規律です。
00:14:05さらには、「そもそもその工程自体、削除できないか？」
00:14:08と考えることが、最も価値のある判断になります。
00:14:09この動画ではチームメンバーの例をたくさん出しましたが、
00:14:12もし経営者としての私自身の具体的なAI活用法に
00:14:14興味がある方は、こちらの動画もチェックしてみてください。
00:14:17開発中のソフトウェアの新機能をどうやってAIで考えたり、
00:14:19個人ブランド構築のためのコンテンツ案をどう出したりしているか、
00:14:21生産性を高めるための「入力・処理・出力」メソッドなど、
00:14:22より詳細なデータを公開しています。
00:14:24そちらの動画でお会いしましょう。
00:14:25ご視聴ありがとうございました！
00:14:26she would have a prompt for hook generation.
00:14:28She would have a prompt for turning a transcript
00:14:30into a LinkedIn post, for example.
00:14:33She might have a prompt
00:14:33for analyzing a competitor's Instagram account
00:14:36and figuring out what they're doing
00:14:38that we could basically steal ideas from.
00:14:40And so if you were to apply this to your own work,
00:14:42then by month three, you'll have a prompt library.
00:14:45Then now over time,
00:14:46all of these prompts are just getting better
00:14:47because you're able to add more context to them
00:14:49as the workflow changes or evolves.
00:14:51The other thing you can then do
00:14:52when you have this sort of systemized list of prompts
00:14:55in your prompt library is you can start experimenting
00:14:57with different AI models.
00:14:58So maybe you're just using the basic free version
00:15:00of ChatGPT for your hook generation or whatever.
00:15:03But then you think, you know what?
00:15:04Let me try the free trial of ChatGPT Pro
00:15:06and see if ChatGPT 5.1 is any better.
00:15:08And over time, you realize that actually certain models
00:15:10work best with certain prompts.
00:15:11And at that point, you might be like,
00:15:13man, I'm getting so much value from this.
00:15:14I might as well just get the pro subscription
00:15:16to ChatGPT and Claude and Gemini,
00:15:18or ask your workplace to pay for it
00:15:20or whatever the situation is.
00:15:21In my case, I have a paid subscription
00:15:22to all of these things
00:15:23because I find them incredibly useful.
00:15:24At this point, or maybe even before this point,
00:15:26you might have realized that actually there's a bunch of tasks
00:15:28you might need to do in your work or in your business
00:15:30that actually cannot just be done through a text interface.
00:15:33Like maybe you need to create slide decks.
00:15:35And so you can find AI tools for that.
00:15:37There's gamma, there's beautiful.ai,
00:15:39Figma Slides now has some AI generation tools applied to it.
00:15:42The mistake people make here
00:15:43is getting overwhelmed with all the choices.
00:15:44Oh my God, there's a hundred new AI tools
00:15:46coming out every week.
00:15:47How do I know which one to use?
00:15:48It's like, don't worry about it.
00:15:49Find the AI tools that are helping you
00:15:50with your specific use cases,
00:15:52with your work or with your business.
00:15:53Now, everything at this point has required you
00:15:55to be in the loop, but wouldn't it be absolutely sick
00:15:57if you didn't even need to talk to the AI?
00:15:59What if you could just set up a kind of system once
00:16:02and then have the AI automatically running in the background
00:16:05doing the work for you?
00:16:06And this is where we get to phase five,
00:16:08which is AI as infrastructure.
00:16:09This is probably gonna be month number four
00:16:11onwards for most people.
00:16:12And you could spend literally years going deeper and deeper
00:16:14into this rabbit hole.
00:16:15So again, to use Nicole as an example,
00:16:16part of her job is to take transcripts
00:16:18from the YouTube videos that I've created
00:16:20and to figure out what are some of the interesting points
00:16:22I made in these YouTube videos,
00:16:23which we could then film separately as like an Instagram reel
00:16:26or write up as an Instagram carousel.
00:16:28But even if you're doing prompt engineering,
00:16:30prompt library, 1080 10 rule,
00:16:31you are still finding yourself manually doing stuff.
00:16:34And at a certain point you might think,
00:16:35man, we're releasing so much content.
00:16:37I'm having to do this manual repetitive task
00:16:39like for three hours every week.
00:16:41I wonder, is there a way I could automate this?
00:16:43And this is where we get into the rabbit hole
00:16:45of AI automation.
00:16:46And there's like a few different like levels of depth here.
00:16:49So level one would be using AI automation
00:16:51that's built into tools that you're already using.
00:16:54So Nicole might discover for example that,
00:16:55hey, our editors edit videos in Premiere Pro.
00:16:58We use a plugin called Firecut,
00:16:59which is an AI plugin to speed up editing.
00:17:01And Firecut automatically generates the transcript
00:17:03and can automatically just chuck it into a Google drive.
00:17:05Fantastic, that's one step of the process
00:17:07that's already been automated
00:17:08that we didn't really need to do anything for.
00:17:10Then you've got level two,
00:17:11which would be using simple automation tools
00:17:13like Zapier or like maker.com.
00:17:15Basically these are connector tools
00:17:16that let you connect to different apps together.
00:17:18So you can say every time there's a new Zoom call recording,
00:17:21I want you to automatically get a transcription
00:17:23from the Zoom recording.
00:17:24And then I want you to run that transcription
00:17:26through ChatGPT using this particular prompt,
00:17:29which we get from our prompt library.
00:17:30And then I want you to give me the output as a Slack message.
00:17:32You can do that kind of stuff with Zapier or maker.com.
00:17:35Level three is where you graduate
00:17:36to a more powerful automation tool,
00:17:37something like N8N,
00:17:38which I've been playing a lot with recently.
00:17:40Now these give you more granular control
00:17:42over these automations that you're building,
00:17:43but they do require a little bit of more technical knowledge,
00:17:46but you can build much more fancy, sophisticated workflows.
00:17:49And when you're at this phase
00:17:50and you start watching video tutorials on YouTube
00:17:52about how to use N8N,
00:17:53all of that stuff starts to make sense
00:17:55and you start getting way more ideas
00:17:56for what you could automate if you wanted to
00:17:58in your professional or your personal life.
00:17:59The other example could be Gio,
00:18:00who's our head of student success
00:18:02for Lifestyle Business Academy.
00:18:03One use of automations for her
00:18:04that we are currently trying to build
00:18:05is that every time we have a coaching call
00:18:06with one of our students,
00:18:07all of that is automatically recorded by a grain
00:18:10and it's automatically transcribed.
00:18:11So every week, can we run a weekly automation
00:18:13that automatically takes all of the transcripts
00:18:15for all of the students' coaching calls,
00:18:17combines that with the conversation we've had our students
00:18:19based on the Slack support channels,
00:18:21'cause we give all of our students one-on-one Slack support.
00:18:22And then based on its knowledge of where the students are
00:18:25in the lifestyle business building roadmap,
00:18:26based on our own CRM, which we have in Notion,
00:18:29can the automation take all of this data
00:18:30and automatically give us a weekly report for every student
00:18:33that summarizes what are their wins
00:18:35and what are they struggling with
00:18:36and what are the areas where they might need support next week.
00:18:38That will be sick because currently that's a manual process
00:18:40that takes hours and hours every Friday.
00:18:42And if we could automate that work,
00:18:43it would save our coaches a lot of admin time
00:18:45and it would mean that they can actually spend more time
00:18:47talking to the students rather than doing admin
00:18:49and try and sort of put data together all in one place.
00:18:51And then level four of automation is where
00:18:53you're not just using built-in sort of connector tools
00:18:55that drag and drop stuff.
00:18:57This is where you're actually building your own AI apps.
00:18:59You might not be building them to try and sell them
00:19:01to the market because that's actually kind of hard,
00:19:02but you can totally build your own internal tools
00:19:04that you're using within your workplace
00:19:06or within your business.
00:19:07But to be honest, a lot of this is overkill.
00:19:08Mostly for most things, you don't really need to,
00:19:11at least right now, go much beyond like learning
00:19:14how to use Zapier to connect things together.
00:19:15So as you get into this world of automations,
00:19:17you start realizing that like, whoa,
00:19:18this is infinite rabbit hole of things I could automate.
00:19:21And then the discipline becomes basically
00:19:23deciding what is actually worth automating
00:19:25versus what's worth continuing to do manually
00:19:27versus even better, what's a process
00:19:28that you actually don't need that you could just delete
00:19:30from your work or from your business.
00:19:31Now in this video, I've given you a lot of examples
00:19:33of team members of mine, but if you're interested
00:19:35in my own personal workflow for how I actually use AI
00:19:38as an entrepreneur and business owner,
00:19:39then I've got this video over here that walks through
00:19:41exactly how I use AI to create new features
00:19:43for the software that we're building,
00:19:45how I use it to generate content ideas
00:19:47for building my personal brand,
00:19:48and that shares a bunch more data
00:19:49around like the input process output method of using AI
00:19:52to improve your productivity.
00:19:53So that'll be right over here.
00:19:54Thank you so much for watching and I will see you there.