用語集

講座で出てくる用語 25語

経営の言葉に置き換えて説明しています。全部を覚える必要はありません。

講座で出てくる用語を、経営の言葉に置き換えて説明しています。全部を覚える必要はありません。詰まったときに戻ってきてください。

まず押さえる5語

生成AI せいせいエーアイ

文章・画像などを作り出すAI。

従来のAIが「分類する・予測する」ものだったのに対し、生成AIは「作る」ことができます。診断士の実務では、議事録の整理・レポートの作成・提案書の下書きといった、これまで人が手で書いていた部分を担えます。

作った内容が正しいとは限りません。検算は必ず人が行います。

AIエージェント エーアイエージェント

指示を受けて、複数の作業を順番に自分で進めるAI。

チャット型のAIが「1問1答の相談相手」だとすれば、AIエージェントは「作業を任せられる部下」に近い存在です。手元のフォルダを読み、考え、別のファイルを書き出すところまでを一続きで行います。本講座では、この「フォルダを読ませて任せる」使い方を前提に演習を進めます。

部下と同じで、指示が曖昧だと成果物も曖昧になります。

作業環境 さぎょうかんきょう

AIに読ませる前提で整えた、フォルダ一式。

本講座では、00_はじめに/01_ナレッジ/02_手順書/03_クライアント/04_成果物 という構成のフォルダ一式をお渡しします。手順(型)と材料(情報)を分けて置いておくことで、AIに毎回状況を説明し直さずに済むようになります。受講者の皆さまは、展開して使うところから始めていただきます。

使用するAIサービスは、開講前に事務局よりご案内します。

プロンプト prompt

AIへの指示文。

AIに何をしてほしいかを書いた文章です。良いプロンプトは、①誰に向けた成果物か ②どういう形で出してほしいか ③やってはいけないこと、の3点が入っています。本サイトのプロンプト集は、この3点を埋めた形で用意しています。

「よろしく」で済ませると、当たり障りのない一般論が返ってきます。

ハルシネーション hallucination

AIがもっともらしい嘘をつくこと。

実在しない統計、存在しない条文、書かれていない数字を、自信のある口調で出力する現象です。士業の成果物では致命的になるため、本講座では「出典を必ず出させる」「元データと照合する」検算の手順を型として身につけます。

AIは「分かりません」と言うのが苦手です。空欄を埋めようとする性質があると理解してください。

操作まわり

フォルダを読ませる

AIに、指定したフォルダの中身を全部見せること。

本講座の中心になる使い方です。支援先ごとにフォルダを作り、議事録・実測データ・競合情報を置いておくと、AIはその全部を踏まえて答えます。毎回状況を説明し直す必要がなくなります。

逆に言えば、フォルダに入れたものはすべてAIに見えます。何を入れるかの線引きがDay1の主題です。

ナレッジ台帳 ナレッジだいちょう

支援先1社分の情報を、AIが読める形でまとめたもの。

会社概要・これまでの経緯・数字・議事録などを、支援先ごとに1か所へ集めたフォルダです。Day1の第2講で、担当先1社分を実際に作り、台帳を読ませた場合と読ませない場合で出力がどう変わるかを比べます。修了時に持ち帰る成果物の1つです。

情報を足すほど精度は上がりますが、入れてよい情報かどうかの判断が先です。

Markdown マークダウン

記号で見出しや箇条書きを表す、軽い書式のこと。

行頭に # を付けると見出し、- を付けると箇条書きになる、という簡単なルールです。Wordのようにボタンで飾るのではなく、記号で構造を示します。AIが読み書きしやすいため、本講座の資料はこの形式で扱います。

覚える記号は3つ(見出し・箇条書き・表)だけで十分です。

常設の指示書(ルールファイル) じょうせつのしじしょ

毎回言わなくて済むように、AIへの決まりを書いておくファイル。

「この事務所では数字に必ず出典を付ける」「顧問先のフォルダをまたいで参照しない」といった決まりを1つのファイルに書いておくと、AIは毎回それを踏まえて動きます。事務所の業務マニュアルをAIに渡しておくイメージです。

配布する作業環境には、あらかじめ用意してあります。ファイル名はお使いのAIサービスによって異なるため、開講前にご案内します。

コンテキスト context

AIが一度に覚えていられる情報の量。

AIには一度に扱える情報量の上限があります。長時間の作業を続けると、最初のほうに指示したことを取りこぼすことがあります。長い作業は区切って進める、重要な指示はファイルに書いておく、という対処をします。

「さっき言ったのに」が起きたら、この上限を疑ってください。

支援先の話をするときの用語

SEO エスイーオー

検索結果で上位に出るようにする取り組み。

Search Engine Optimization の略。GoogleやYahoo!で検索されたときに、支援先のサイトが上位に表示されるようにする施策全般を指します。成果が出るまで数か月かかるのが通常で、短期の売上対策としては勧められません。

「必ず1位になる」と言う業者には注意が必要です。順位は保証できません。

AI検索・AIO エーアイオー

生成AIに聞いたとき、支援先が答えに出てくるか。

検索エンジンではなく生成AIに直接聞く人が増えています。そこで支援先が引用されるかどうかは、従来のSEOとは別の観点で測る必要があります。本講座のDay2では、実際にAIへ10問聞いて出てくるかを実測します。

測り方が確立していない領域です。数字を断定的に扱わないでください。

指名検索・非指名検索 しめいけんさく・ひしめいけんさく

社名で探されるか、社名を知らない人に探されるか。

指名検索は「〇〇工業」のように社名・ブランド名で探される検索、非指名検索は「地域名+業種」のように、まだ支援先を知らない人が探す検索です。この2つを分けて捉えないと、「AIに聞いても出てこない」の原因が、知名度の問題なのか情報の出し方の問題なのか切り分けられません。Day2の第1講で、10問の実測表を指名・非指名に分けて作ります。

まだ支援先を知らない人に届いているかは、非指名側を見ないと分かりません。

KPI ケーピーアイ

成果を測るための中間指標。

診断士の皆さまには馴染みの深い言葉ですが、Web施策では「問い合わせ件数」「資料請求数」など、売上の手前にある動かせる指標を置きます。売上だけを見ていると、施策が効いているのか判断できません。

測れない指標をKPIに置かない、が原則です。

計測の配線 けいそくのはいせん

どのツールが、どのページに、どのIDで入っているか。

アクセス解析やフォームの計測は、タグが正しく入っていて初めて数字になります。配線が切れていれば、数字は「悪い」のではなく「取れていない」だけです。Day3の第2講で、支援先の計測を棚卸しし、いま何が測れていて何が測れていないかを対照表にします。

数字を語る前に、その数字が本当に取れているかを疑ってください。

LP エルピー

1つの商品・サービスに絞った縦長のページ。

Landing Page の略。会社案内のサイトとは別に、特定の商品への申し込みだけを目的に作る1枚のページです。広告の受け皿として使われます。

作れば売れるものではなく、誰に何を伝えるかの設計が先です。

CVR シーブイアール

訪問した人のうち、問い合わせ等に至った割合。

Conversion Rate の略。100人来て2人が問い合わせたら2%です。アクセス数を増やす前に、この率が低すぎないかを見ることで、無駄な広告費を防げます。

業種によって適正値が大きく違うため、他社比較は慎重に行います。

講座で作る成果物の型

7つの評価軸(7軸スコア) ななつのひょうかじく

支援先と競合を、同じものさしで採点する枠組み。

「なんとなく弱い」を数字に変えるための採点表です。支援先1社と競合3社を同じ軸で実測して並べると、どこに差があるかが表で示せます。配点の根拠と、点をつけた理由を1行ずつ残す規律まで含めて、Day2の第2講で扱います。軸の内容と配点は講座内でお渡しします。

点数そのものより、「なぜその点なのか」を1行残すことに価値があります。

提案書の6章構成 ていあんしょのろくしょうこうせい

課題 → アプローチ → 根拠 → 提供内容 → 進め方 → 次の一手。

経営者が投資判断できる提案書の並び順です。Day3の第3講で、この6章に沿って提案書ドラフト(10ページ程度)を組み上げ、誇大表現・数字の根拠・表記ゆれの機械チェックを通して仕上げます。

資料化に進む前に、構成案の段階で一度止めて確認します。

90日ロードマップ きゅうじゅうにちロードマップ

0-30日/30-60日/60-90日に分けた実行計画。

提案して終わりにせず、誰が・いつまでに・何をするかを3つの期間に割り付けた1枚です。Day4の第2講で、月次レポートの雛形とあわせて作成します。修了時に持ち帰る成果物の1つです。

期間を区切ると、やらないことも決まります。

安全に使うための用語

検算 けんざん

AIが出したものを、人が元データと照合して確かめること。

本講座では「書かせる人」と「検証する人」を分ける運用を全日程で徹底します。数字は出典のファイルまで戻って確認する、条文や統計は一次情報に当たる、という手順を型にします。士業の名前で外に出す以上、ここを省略できません。

AIの出力をそのまま提出しない。ここだけは省略できません。

オプトアウト opt-out

入力した内容をAIの学習に使わせない設定。

サービスによって、入力内容が今後のAIの改善に使われる場合があります。設定で止められることが多いのですが、プランや時期によって扱いが変わります。使う前に、その時点の公開情報を自分で確認する手順をDay1でお伝えします。

「設定したから絶対安全」とは考えないでください。

匿名化 とくめいか

特定できる情報を伏せること。

会社名を「A社」、担当者名を「担当者」に置き換えるなど、誰のことか分からない形にしてから渡す方法です。ただし、業種・地域・売上規模を組み合わせると特定できてしまう場合があるため、伏せる範囲の判断が要ります。

「社名だけ消せば大丈夫」ではありません。

景品表示法 けいひんひょうじほう

誇大な宣伝を禁じる法律。

「必ず効果が出る」「日本一」など、根拠なく優良だと見せる表示を禁じています。支援先の広告やサイトの文言に関わるため、本講座のDay4で、公開前に検査する型を身につけます。

支援先が指導を受けると、提案した診断士の信用に関わります。

行政書士法19条1項 ぎょうせいしょししほう

報酬を得て官公署へ提出する書類を作成することの制限。

補助金の申請書類の作成代行は、この規定に関わる可能性があります。本講座では、公募要領の読み解き・論点整理までを扱い、申請書類の作成代行はプロンプト集にも含めていません。

実務での判断は、必ずご本人と専門家にご確認ください。