自社の業務にAIを落とし込んだ「AI活用の事例集」を主軸に、YouTube運用・経営の実践知まで——実際にやって分かった一次情報だけを記録しています。
YouTubeショートを始めた途端に数字が読めなくなる、という詰まりは平均の出し方が原因です。株式会社隼は自社の分析ツールでショートと長尺を1つの平均にまとめていたため、勝ち負けの判定まで狂っていました。形式を分けて数え直した経緯と、今日から試せる分け方を解説します。
AI活用で差がつくと言われても、自分が何を知らないのかは分かりません。株式会社隼が半年で仕事の起点を「自分でやる」から「指示を出す」へ変える過程で分かった、任せられる作業の見分け方と、あえて人に残した判断を公開します。
フォロワーが増えても売れない、という状態は認知の数字だけを見ていても原因が分かりません。株式会社隼が自社の販売準備で同じ詰まりに当たり、認知から購入までを段階に割って「途中の指標」を置き、入口ごとに分けて数え直した設計を、明日から試せる形で解説します。
組織を大きくしたいが人を増やす順番が分からない、という段階で最初に決めるべきは報酬設計です。株式会社隼は拡大を検討する際、管理職と現場の役割を先に分け、成果を出した現場が管理職より稼げる形にするという判断軸を置きました。その考え方と、増やす前に並べて見える化する項目を解説します。
AI活用のチェックリストを読むほど「足りないもの探し」に時間を取られます。株式会社隼は世に出回るAI活用のチェックリストを自社の運用と1つずつ照合し、増やす前にまず今の状態を仕分けました。その結果と、照合を仕組みにする手順を実例で解説します。
現場が数字を入力してくれず、月末になっても売上が揃わない。株式会社隼は複数拠点で日々発生する数字を集める運用で、催促を強めるのをやめ、未入力を自動で検知して軽く声をかける設計に変えました。誤って鳴った通知を現場の指摘で直した経緯と、入力を減らしてもなお人に残した一点を、実際の運用から解説します。
AIへの指示の出し方を変えるだけで、手戻りの大半は消えます。株式会社隼は「〇〇やっといて」型の依頼をやめ、着手前にAI側から「何を満たせば完了か」を3〜5個挙げさせて確認するルールに変えました。頼んでいない改善まで入る、解釈を勝手に選ばれるといった実際の失敗と、その塞ぎ方を非エンジニア向けに解説します。
新規客は増えているのにリピートにつながらない——店舗ビジネス共通のこの悩みは、気合いではなく来店後の「間合い」の設計で解けます。株式会社隼がある店舗ビジネスのリピートを設計した経験から、会員証をスマホに寄せて持ち物をゼロにし、御礼と再来店の声かけを「何日後に送るか」で組み立てた考え方を、非エンジニア向けに解説します。
バックオフィスの自動化を入れても、AIが書類を読み違えて結局手作業に戻る——原因の多くはAIの性能ではなく入口の設計です。株式会社隼が受領書類の処理を自動化する中でたどり着いた、人が担うのは「名前を規則通りに正す」一点だけにし、規則から外れたものは弾いて人に返す入口の作り方を、非エンジニア向けに実体験で解説します。
AI自動化がうまくいかない原因の多くは、AIの性能ではなく「運用」にあります。株式会社隼が自社の自動化で実際に踏んだ、空回り・思い込み・できたつもり・サブスク膨張・通知への慣れという5つの落とし穴と、それぞれをどう塞いだかを、非エンジニア向けに実体験で解説します。
AI自動化を導入したいが何から手をつければいいか分からない——そんな非エンジニアの経営者向けに、株式会社隼が自社で試行錯誤して固めた「人格を決める→1工程→試し実行→委譲→窓口→安全設計→卒業」という導入の順序を、順番を飛ばすとなぜ挫折するのかとあわせて解説します。
AIが前の話や決めごとをすぐ忘れて、毎回説明し直すのに疲れていませんか。株式会社隼がAIに記憶を持たせるとき、たくさん覚えさせるのではなく「量より鮮度と正確さ」を優先している理由と、古い記憶で誤答された失敗、毎月の答え合わせで精度を保つ仕組みを、自社の運用で分かった範囲で非エンジニア向けに解説します。
