
AI、どれだけ賢くなってもしょうがない!
AIがどれだけ賢くなっても、会社・人・仕事・過去の判断を知らなければ適切な判断はできない。これから重要になるのは、AIの性能だけではなく必要なコンテキストへどれだけシームレスにつながれるかだと思っている。
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Hau'oli growth が何を大事にし、どう考え、どう動いているか。マーケティング、経営・組織、AI・仕組み、仕事の考え方。現場で積み重ねてきた知識と判断を、ひとつずつ言葉にして残していきます。

AIがどれだけ賢くなっても、会社・人・仕事・過去の判断を知らなければ適切な判断はできない。これから重要になるのは、AIの性能だけではなく必要なコンテキストへどれだけシームレスにつながれるかだと思っている。

人の長所を少しずつ集めて、存在しない「パーフェクトヒューマン」と自分を比べていないか。誰かを目標にすることと、自分の成長を測ることは別。過去の自分との差分から成長を見る考え方。

広告費を月10万円、20万円と先に決めていないか。必要な新規数、受け入れ可能な予約枠、CPA、商圏の市場サイズから広告予算を逆算する考え方を整理します。

広告セット内で配信量が少ない広告を、そのまま「弱い」と判断していないか。Metaが最適化している単位と、人間が検証したい単位は同じとは限らない。配信量・役割・予算配分から広告を見る考え方。

CTRが下がったから、その訴求に需要がないとは限らない。訴求とクリエイティブを分け、需要の大きさに応じて予算配分する考え方を整理します。

予約表の空きが多いから集客不足とは限らない。15〜18時の「魔の時間」のように、そもそも来店しづらい時間帯がある。空き枠ではなく顧客が予約できる枠から店舗稼働を考える。

人口や推定オーディエンスが多くても、それだけでは新店が成立するとは限らない。既存店との商圏重複、Meta広告のボリューム、需要の刈り取りと種まきまで含めて出店を考える。

商圏は単純な半径○kmでは決まらない。大阪・御堂筋線のように、鉄道・道路・川・生活動線で商圏は伸びたり歪んだりする。実効商圏の考え方を整理します。

広告で来店タイミングを早めたのに、店舗側が従来の顕在層向け接客のままだとズレる。集客方法が変われば現場の接客まで変える必要がある理由を整理します。

「また来てください」は必要。でも、それ自体が次も来る理由になるわけではない。再来理由をつくることと、最後にCTAで行動を促すことを分けて考える理由を整理します。

自分なら買うかを考えるだけでなく、実際に顧客としてサービスを受け、迷い、納得し、お金を払う。整体院・エステ・美容クリニックなど、説明と信頼が購買に効くサービス業で、売る側が買う側を体験する意味を整理します。

「買わなかった」は原因ではなく結果。商品・人・会社・行動の境界線・痛みの5つに分け、さらに「なぜ買ったか」もモデルケースとして比較し、成功と失敗の差から学ぶ考え方をまとめます。

顕在層と潜在層で、買うまでに必要なプロセスは同じ。違うのは、来店時点でどこまで検討が終わっているか。潜在層は悩みが浅いのではなく、来店が早いという考え方を整理します。

正しい情報でも、相手の感情がまだそこまで進んでいなければ届かない。何を伝えるかだけでなく、いつ伝えるか。ユーザーの現在地に合わせて情報を出す考え方をまとめます。

プロには分かる95点と100点の差も、ユーザーには「どっちも良さそう」に見えることがある。提供者とユーザーのリテラシーの乖離を前提に、なぜ「優れている」より「違う」が選ばれる理由になりやすいのかを考えます。

スタッフがまとめた顧客の声は分かりやすい。でも、その過程で本人の言葉や感情が消えることがある。接客ボイスを一次情報として残し、広告・商品・接客改善へ活かす理由をまとめます。

良い商品だから売れるとは限らない。価値は商品そのものではなく、誰が・何に困り・どう変わるかとの関係で決まる。商品ではなく顧客の変化からマーケティングを考える理由をまとめます。

売れない時、すぐ値下げするのは早い。価値が伝わっていないのか、違う人に売っているのか、本当に価格で止まっているのか。価格を触る前に確認したい判断順をまとめます。

子どもの頃、悟空になりたかった。仕事で何か起きると、一回かなり遠くのゴールまで行って、終わった後の情景を見て、今に戻ってくる。逆算思考より「瞬間移動」の方がしっくりくる、自分の仕事の考え方について書きます。

自衛隊時代、「ちょっと見てこい」は本当に見るだけではダメだった。圧力、温度、漏れ、異音、普段との違いまで確認する。今の広告運用や組織を見る時の「ウォッチ」の感覚は、ここがルーツなのかもしれない。

自信がないのは当たり前。やったことがないならなおさら。俺は「絶対うまくいく」という自信ではなく、クライアントを勝たせたい気持ちと、決めるまで考え抜くこと、何が起きても逃げずに向き合う覚悟で仕事してきた。

「AIみたい」「Botみたい」「冷徹」と言われる。でも、返信が早いのも、結論を求めるのも、正確に伝えたいのも、たぶん根っこは同じ。冷たいんじゃなく、ちょっと熱すぎるだけなのかもしれない。

自分で見た方が早い。自分で決めた方が正確。そう思って全部の判断を自分に集めていたら、気づけば会社中が俺待ちになっていた。「あっきーがボトルネックになっちゃうよ」と言われて気づいた、仕事を任せる本当の意味について書きます。

仕事が遅い原因は作業速度より、ボールを自分で持ち続けていることかもしれない。相手への確認や依頼を先に投げ、自分だけで完結する仕事は待ち時間に回す。仕事をパスゲームとして考える理由をまとめます。

CPAが高騰した時、見るべきなのはCPAそのものではない。CTR、CVR、CPMのどこが変わったのか。さらに過去CPAと消化金額から、今評価できる状態なのかを判断する。数字を読み上げるのではなく、次の一手を決めるための広告運用の考え方。

CPA5,000円は高いのか、安いのか。実はCPAだけでは判断できない。LTV、粗利、成約率、継続率など事業構造から許容CPAを逆算しないと、広告の良し悪しは分からない。広告を「安く取る」ではなく「利益が残る形で取る」ための考え方をまとめます。

始める前から正解を出そうとして動けない。実行したら今度は完成した気になって終わる。でも最初に必要なのは正解ではなく、現実から次の情報を得られる状態を作ること。Goalから仕事を考え、実行・検証・改善を続ける考え方をまとめます。

Knowledge、Skill、自動化、AIは作って終わりではない。市場も顧客も仕事も変わる以上、会社の判断基準も更新が必要。仕組み化した後こそ管理職が見るべき理由と、仕事するほど会社が賢くなる仕組みについて考えます。

同じ質問、説明、確認、ミスが何度も起きる。そのたびに人を責めても、会社に学習が残らなければまた繰り返す。情報の置き場所、判断基準、Knowledge、Skill、AI接続まで、同じことを繰り返さない仕組みについて考えます。

AIに指示や正解を渡すだけでは、仕事は覚えない。なぜそう判断したのか、実行した結果どうなったのかまで返して初めて次の判断に活かせる。人材育成にもAI育成にも共通する「ホウレンソウ」と学習の考え方をまとめます。

Hau'oli growthには「ちびあっきー」というAIスタッフがいる。社内ではスーパールーキー。仕事のGoalや判断基準を教わり、今では同僚の実務を助けながら、通常業務の中でチームの成長も支援している。AIを「使う」ではなく「育てる」という考え方をまとめます。

AIや広告の自動化は便利。でも、作業を自動化することと、判断や責任まで手放すことは別の話。上手くいかなくなった時に誰が見て、判断し、責任を持つのか。Hau'oli growthが「自動化」より「省力化」を重視する理由をまとめます。

「売上で悩んでます」「採用で悩んでます」だけでは、まだ何を解決すればいいか分からない。理想・現在地・差・原因・変えられること・次の行動まで分けて、悩みを仕事に変える考え方をまとめます。

仕事の悩みは、複数の問題が丸まって一つに見えていることが多い。課題を事実・原因・変えられること・次の行動へ分け、悩みをタスクに変える考え方をまとめます。

Meta広告の数字が崩れた時、すぐ作り直すのか、それとも待つのか。同じ「調子が悪い」でも中で起きていることは違う。俺が学習のズレを4つに分けて、どの順番で見ているのかをまとめます。