AIモデルは323種類。でも最初にやることはAI選びじゃない

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いま世の中にあるAIモデルは
いくつあるかご存じですか。

AIは何種類あるのか

AI業界でもっとも信頼されている
評価プラットフォームのひとつに
LM Arena（エルエム アリーナ）
というサービスがあります。

2026年3月時点で
このLM Arenaに登録されている
テキスト生成のAIモデルだけで323種類。

（参考：Grokipedia “Arena”
※LM Arena公式データをもとに構成）

しかもその数は
半年前とくらべても
大きく増えています。

AIは毎月のように新しいモデルが出て
名前も機能も変わっていく。

そんな状況で

どのAIがいいの？

という質問をもらうことが
増えました。

昨日も知人から聞かれました。

リール動画の
ナレーションを作るのが大変で
AIに任せたいの・・・

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よかれと思った情報が届かない

じゃあ【あなたにおすすめのAIはコレ！】
っていうAI作ってみよう

と思ってカスタムGPTを作りました。

カスタムGPTとは
ChatGPTを自分の用途に合わせて
カスタマイズできる機能です。

相手の役に立つように
AIへの指示をていねいに書きました。

動画ナレーションのコツ。
視聴者を引きつけるポイント。
トーンやテンポのくふう。
業界の用語。マーケティングの知見。

できるだけいい回答を返すために
情報をパンパンに詰め込みました。

完成して知人に
試してもらったらひとこと

難しい

あれ？ていねいに作ったつもりが・・・
むしろ詳しく質の高い情報を
入れたつもりでしたが・・・

それでは相手には届いていなかった。

むずかしい単語や用語が多くて
よくわからない・・・

私はその言葉をもらうまで
情報が届いていないことに
気づけませんでした。

「伝えた」と「伝わった」は
まったく別の話です。

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「営業」では伝わらない

私はふだん
クライアント企業の
業務フロー図を書くサポートを
しています。

経営者や担当者から
ふだんの仕事の流れを
聞いていくのですが

ひとつの作業なのか
一連の作業なのか
区別がごちゃまぜに
なっていることが多いです。

聞きながら
「ここはひとつの作業ですか？
それとも何段階かに分かれますか？」
とひとつずつ分けていく。

この「分ける」作業が
業務の棚おろしです。

たとえば
「経理」「営業」という分け方。

一見わかりやすそうに見えます。

でも実はこの分け方では
伝わったようで伝わっていません。

営業ひとつとっても
ルート営業と飛び込み営業では
やることがまったく違います。

もっと言えば
営業という仕事のなかみは
会社ごとでぜんぜん違う
可能性もあります。

たとえば「顧客リスト作成」という
業務名があったとします。

一見シンプルに見えます。

でも本当に伝えたいのは
こういうことではないでしょうか。

↓

「うちの理想のお客さんは
こういう企業で
それに近い企業を100社
1週間でリストアップする」

こうやって解像度を
上げていくことで初めて
指示する側の本当の意図が
受け取る側に届きます。

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分けないと「詰まり」が見えない

業務の分け方が
あいまいなままだと
もうひとつ困ることがあります。

どこが詰まっているのかが
見えなくなるのです。

人を増やせばいいのか。
作業の種類を減らせばいいのか。
手順を変えればいいのか。

判断のてがかりがないまま
「なんとなく忙しい」
「なんとなく回っていない」
という状態がつづきます。

業務を正しいこまかさで分けることは
「どこを直せばいいか」を
見つけるための最初の一歩です。

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AIも人も同じ構造です

今回カスタムGPTを作って
あらためて感じたことがあります。

情報を詰め込みすぎると
「難しい」と言われる。

新人研修で業務の説明が
おおまかすぎるとあとから
「聞いてないです」と言われる。

引き継ぎで分け方がバラバラだと
「結局なにが変わったの？」
と不満が残る。

ぜんぶ同じことです。

相手のことを知らないまま
こちらが「よかれ」と思った情報を
そのまま渡しても届かない。

AIへの指示も
人への指示も
届けるためには
まず相手を知ること。

そして届けたいなかみを
正しいこまかさに分けること。

この順番が逆になると
どれだけていねいにやっても
届きません。

あなたの職場では
新人教育や業務の引き継ぎのとき
業務の棚おろしを
どこまでやっていますか。

部門名だけで
終わっていませんか。

業務の棚おろし、どこから手をつけるか迷ったら

お問い合わせはこちら

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