AIのSkillsを配っても使われないのは、Skillsを使うスキルがないから

カスタマージャーニーで整理してカスタマージャーニーマップのドラフト作成するスキル

LPのコンバージョン率改善アイデアを考えるスキル

など、作ったものはなんでも組織に共有できます。

最近なんかは、チャットしていると「これをスキルにしておきませんか？」とChatGPTからサジェストされるようにもなっています。

AIのスキル作成は「特別なAI活用スキル」ではなく、誰しもが簡単にスキルそのものは作成できるようになりました。

AI企業はビジネスモデル的にもトークンを燃やして欲しいので、こうした摩擦を徹底的に除去したり、スキルを使うきっかけを与えまくっていますね。まさに行動科学のフォグ式行動モデル。

ですが、

AIのSkillsを社員に配っても高度だったら使いこなせなかったり（生成結果を理解できない、次工程につなげられない）、使われなくなることは多いと思います。

結局は「スキルを使うスキル」がいるからです。

例えるならば、内視鏡検査具を使って大腸診断をするにも、内視鏡検索具を扱えるスキルがいるのと同じです。

こうしたドメイン知識がないと、カスタマージャーニーの本質やどのように実務で使うかを深く理解できていなければ、ただのパッと見で良さげに整理された表やマップにすぎません。

カスタマージャーニーマップがやたらtoo muchに生成されたとしても、各項目が微妙な日本語で芯をくっていないとしても、それに気づけません。

いくらスキルでLPのコンバージョン率改善アイデアを大量に出せても、自社固有の文脈なりリソース的にどの施策からやった方がいいのか絞れません。

はたまた本来は大量のアイデアだが全部ボツにした方がいいのか、そもそもコンバージョン率改善じゃなくて他の打ち手のほうが今四半期でやるべきなのかも気づけません。

Aという工程で効率化できても、BCDEFの工程で返って修正コストや出戻りコストを発生させてるかもしれません。

この後工程にじわじわ効いてくる悪影響がAI活用あるあるです・・・。

もしも、あなたの会社でたくさんAIでスキルを作って社員に配ってもなんだか全体のインパクトになっていないならば、こうした問題があるかもしれません。

ここでやるべきはAIを使う側の人間のドメイン知識に関するトレーニングですね。または身の丈にあったレベル感のスキル活用といった段階を踏むなど。

AIを使い倒してチームでアウトプットを高めるにも、孤軍奮闘ではうまくいきづらいものです。

AI活用スキルの底上げ、マーケティングのドメイン知識の底上げが必要です。

よっぽど業務がいい感じに分業・標準化されていない限り、ここがチーム全体のアウトプット品質のボトルネックになります。

部分最適は簡単ですが、全体最適をするにはこうしたシステム全体を捉えなければうまくいきません。

そんなことをふと思いました。