個別最適化

生成AIの回答が一般論ばかりになるのはなぜか

過去の判断、現場条件、利用目的をAIへ渡し、自社だけの提案へ変えます。

経営者

AIに相談しても、どこかで読んだような答えしか返らない。

人事・DX担当者

質問のテーマだけでなく、これまでの判断を渡していますか？

経営者

前提は毎回簡単にしか説明していない。

人事・DX担当者

採用した考え、違和感、禁止事項、実際の制約まで読ませましょう。

経営者

では、最初に何から着手すればいい？

人事・DX担当者

過去の決定と違和感を抽出する。そのうえで、一般論として使わない条件を指定する。ここまでを最初の一単位として実行します。

経営者

一度仕組みを作れば、あとはAIに任せてよいのか？

人事・DX担当者

いいえ。実際の業務・顧客・価格を入れる。さらに、提案が本人の判断軸に合うか再評価する。結果を人が確認し、次の対話へ判断を引き継ぎます。

御社でも、似た問題が起きていませんか？

過去の判断、現場条件、利用目的をAIへ渡し、自社だけの提案へ変えます。

なぜ、この問題が起きるのか

AIは会社固有の経緯を知らなければ、平均的に安全な答えを返します。

永盛式では、過去のやり取りを振り返らせ、「自分は何に違和感を持ち、何を競争優位と考えるか」まで解決策に反映させます。今回の記事群自体もその方法で設計しています。

御社の業務、判断基準、利用環境に合わせて、教材・演習・確認方法・講師を個別に組み合わせます。

次の一歩

現在の導入状況や現場の悩みをお知らせください。教材購入を決めていない段階でもご相談いただけます。研修内容に適した専門講師もご案内します。