AIで求めるアウトプットが出ないのはなぜ？　アウトプットの差は「渡す情報」の違い にあった

生成AIツールは次々に増え、どれも「賢い」ように見えます。しかし実際に使うと、思ったような答えが返ってこない。ツールを変えても、大きくは変わらない。そんな経験はないでしょうか。
理由はシンプルで、AIは、与えられた情報の範囲でしか答えられないからです。どれだけ優秀なAIでも、参照できる情報が乏しければ、一般論を返すことしかできません。つまり差が出るのは“AIの賢さ”ではなく、“渡す情報の質”なのです。

思ったような答えが返ってこないとき、原因はたいてい次の3つのどれかに当てはまります。

何を出してほしいのかが、AIに伝わっていないパターンです。「この資料、いい感じにまとめておいて」とだけ投げる。どの部分を、誰向けに、何のためにまとめてほしいのかは伝えていない。だからAIは無難に要約するだけで、欲しかったものとは微妙に違うものが返ってくる。

判断に必要な情報が、AIの手元にないパターンです。自分の頭の中には前提や経緯があるのに、それを渡さないまま「うちの商品の訴求を考えて」と聞く。AIはあなたの会社のことを知らないので、“一般的な商品の一般的な訴求”しか返せない。

情報はあるのに、AIが読み解ける形になっていないパターンです。資料は渡した。でも、バラバラの議事録やあちこちのファイルを、そのまま貼り付けただけ。AIはどれが重要で、どう繋がるのかを読み解けず、結局ぼんやりした答えになる。

裏を返せば、これらが解けていれば、AIは精度の高いアウトプットを返してくれます。ただし「指示」の問題と「情報」の問題では、解決のしかたが違います。

多くの場合、そもそも「どんなアウトプットが欲しいのか」が自分の中で定まっていないまま、AIに投げてしまっています。ゴールの像が曖昧なら、具体的な指示は出しようがなく、AIも曖昧なまま返してくるしかありません。
だからまず、「何を・誰向けに・どう使うのか」を自分の中で描くこと。ここが定まって初めて、明確な指示が出すことができます。

残る2つ、「情報を渡していない」と「情報が整理されていない」は、質問のたびに人の手で解決するのは現実的ではありません。毎回、関連資料を探し、まとめ直してからAIに渡す、という手間が発生してしまうからです。
ここを解決するのが、社内の情報をあらかじめ構造化しておくという考え方です。社内に散らばる情報を、AIが参照しやすい“整理された状態”にしておけば、質問のたびに集めて整える手間なく、AIは常に「必要な情報を」「読み解ける形で」参照できます。だから、その都度の指示だけに頼らなくても、アウトプットの精度が安定して高くなるのです。

構造化した社内情報をAIに参照させると、"整理されていないままでは難しかった"アウトプットが、高い精度で出せるようになります。営業・マーケティングの現場では、たとえばこんなことが可能になります。

情報を構造化すると、「どの説明で相手が前のめりになったか」「どこで話が止まったか」「繰り返し出た懸念」が、くっきり浮かび上がります。
そこまで見えれば、その相手にだけ刺さる提案文やフォロー文を、経緯を踏まえて精度高く作れます。ベテランの"勘"だった提案が、誰でも再現できる形に変わります。

過去案件の情報を構造化しておくと、似た状況の案件で「何が決め手になったか」「どこでつまずいたか」を、必要なときにすぐ引き出せます。それを今回の提案にあてはめれば、方向性を素早く、外さずに固められます。探し回っていた時間が、そのまま提案の質に変わります。

失注メモをまとめて構造化すると、「なぜ選ばれなかったのか・顧客が本当に求めていることは何か」が浮かび上がります。そこから「刺さっていれば勝てたはずの訴求」を抽出し、次に当てるべき訴求を優先順位つきで整理できます。捨てられていた記録が、勝つための武器に変わります。

各自が作った提案書や事例資料を構造化・ナレッジ化すると、共通する価値やロジックが整理され、配布できるホワイトペーパー1本にまとまります。ゼロから書き起こすのではなく、"すでにある資産"を組み替えるだけ。制作リソース不足の突破口になります。

画像やLPを言語化・構造化すると、訴求軸や配色・構図の傾向が「読める形」になります。市場で飽和している見せ方と、まだ空いている見せ方が一覧で分かり、次のクリエイティブの方向を決められます。「なんとなく良い」が、事実にもとづく判断に変わります。

「Galapagos AI」は、自社のデータをもとに独自のAI活用の仕組みを設計・構築し、運用・定着まで伴走するAI開発・活用支援サービスです。
社内に散らばる非構造データ（文書・議事録・メール・画像など）を、AIが参照しやすい構造化データに変換し、自社の文脈を踏まえた精度の高いアウトプットを引き出せる状態をつくるところまで支援します。
企業が保有しているデータと必要としているアウトプットに合わせて1社ごとに設計するため、自社の文脈を踏まえた精度の高いアウトプットを引き出せる状態をつくります。

「Galapagos AI」では、オンラインのデモ案内を行っています。
デモ案内では実際のデモ画面をお見せしながら、データからどんなアウトプットが出てくるかを、その場でご覧いただけます。また、自社の業界に近い事例や抱えている課題に合わせた事例をご案内することも可能です。

以下はデモ画面の一例です。
※こちらはデモ画面のサンプルです。「Galapagos AI」では起点となるデータもアウトプットも決まった型はなく、貴社が必要とする成果物に合わせて設計できます。

メール、Slack、商談の議事録、Googleドライブ内の提案資料などをもとに、営業担当一人ひとりに合わせて最適な提案事例を提案するデータベースを構築。新人の営業担当もゼロから提案を組み立てる必要が無く、ベテランの営業担当のナレッジを参考にして提案を組み立てることが可能に。

営業担当が相談内容を入力することで、類似の事例を提案

事例の詳細：案件に詳しい人に対して案件について直接相談することも可能

展示会、ウェビナー、自然検索などマーケティング施策のチャネルごとの貢献度を評価したダッシュボードを構築。初回接点から受注までの間に複数回接触を重ねることが多い商材は、各施策のデータが分断されてしまい、施策の貢献度を正しく評価できていないことがあります。
このダッシュボードでは、分断されたデータを構造化して繋ぎ、初回接点から受注までの流れを正しく把握できるようにすることで、予算配分やマーケティング戦略を、実態に即した形で判断できるようになります。

施策ごとの貢献度をグラフ化

各施策の評価をもとに示唆と次のアクションを提示

上記では、デモ画面の一例をご紹介しました。
ご紹介したデモ画面はあくまでも一例で、「Galapagos AI」では起点となるデータもアウトプットも、決まった型はなく、貴社が必要とする成果物に合わせて設計できます。

「Galapagos AI」のデモ案内はオンラインで30分間行っています。「Galapagos AI」について詳しくお知りになりたい方はお気軽にお問い合わせください。

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