01｜仕事に置き換える
「このAIは何ができますか？」だけではなく、「自分の仕事なら、どこで使えそうか？」を考えます。
経理、営業、採用、翻訳、資料作成、顧客対応。参加者それぞれの仕事に置き換えることで、AIが急に身近な話になります。
NIIRO STYLE
ツールの使い方で、終わらせない。
にいろ式が大切にしているのは、AIツールの操作を覚えることではありません。
自分の仕事ではどこで使えるのか。
実際に試すなら、何から始めればいいのか。
やってみて、うまくいかなかったら何を変えるのか。
ネットで調べれば分かる使い方の、その先へ。
完璧な答えを出すのではなく、「これなら次に試せそう」という具体的な一歩まで、みんなで話を深めていきます。
使い方だけなら、ネットで足りる。
新しいAIツールや機能は、毎日のように登場します。
操作方法を紹介する記事や動画も、すでにたくさんあります。ボタンの場所やプロンプトの書き方だけなら、一人でも学べます。
でも、それを自分の仕事にどう当てはめるかは、ネットの情報だけではなかなか分かりません。
会社や仕事が違えば、使える場面も、困るところも、気をつけることも違うからです。
にいろ式ホーチミンAI共有会で持ち寄るのは、ツールの説明だけではありません。
実際の仕事で使ってみた話。
思ったより便利だったこと。
うまくいかなかったこと。
まだ答えが出ていない疑問。
そうした現場の話を、同じテーブルで共有します。
深く行く。でも、重くしない。
にいろ式のいう「実務まで」とは、会社の業務全体を設計し直したり、その場で完璧な導入計画を作ったりすることではありません。
目の前の仕事や困りごとにAIを当てはめて、
「ここなら使えるかもしれない」
「まずはこのやり方で試せそう」
「この部分は人が確認した方がよさそう」
というところまで、話の解像度を上げることです。
居酒屋で話せる軽さは残しながら、ツールの紹介だけでは終わらない。
それが、にいろ式です。
02｜その場で試してみる
説明を聞くだけでは、分からないこともあります。
できる範囲で実際にAIを動かし、入力を変え、出てきた結果を一緒に見ます。
うまくいけば、その理由を考える。うまくいかなければ、どこを変えればよいか考える。小さく試すことを大切にします。
03｜成功も失敗も持ち寄る
成功事例だけを並べる会ではありません。
期待した結果が出なかった。使ってみたけれど、かえって手間が増えた。どこまでAIに任せてよいか迷った。
そんな話にも価値があります。誰かの失敗は、別の誰かが同じところで困らないための知恵になります。
04｜分からないことも、そのまま出す
どんな質問にも、その場ですべて答えが出るとは限りません。主催者にも、参加者にも、知らないことはあります。
分からないことを無理に分かったふりはせず、「これは次に調べてみよう」「詳しい人がいたら聞いてみよう」と、次のテーマにつなげます。
教える人と教わる人を固定せず、その場にいる人たちで一緒に考えます。
この会でやること
- 実際に使ったAI活用例の共有
- 新しいAIツールのライブデモ
- 参加者の仕事に置き換えたアイデア出し
- その場でできる小さな試行
- 成功談と失敗談の共有
- まだ答えが出ていない疑問の持ち寄り
この会でやらないこと
- ツールの操作方法だけを一方的に説明すること
- すべての質問に正解を出すと約束すること
- 個別企業の業務全体をその場で設計すること
- 無料のコンサルティングや開発を提供すること
- 特定の商品やサービスを売り込むこと
この場で目指すのは、完璧な計画を完成させることではありません。
参加した人が、自分の仕事で次に試すことを一つ見つけることです。
実際にどんな話をしているのか。
これまでの共有会で扱ったテーマや、当日の様子は「読みもの」に残しています。
成功した話だけでなく、参加者から出た疑問や、うまくいかなかった試みも紹介しています。
読みものを見る →あなたの仕事なら、どこで使えそうですか。
AIに詳しくなくても構いません。
気になっていることや、仕事の中で少し面倒に感じていることがあれば、それが話の入口になります。
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