AIで差がつくのは「プロンプト」じゃなくて構造だった話

※この記事は「思考OS（構造の捉え方）」の話です

最近、接骨院をやっている方と話していて、こんな話になりました。
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「施術後に、家で何をしたらいいか分からなくなる人って多いんですよね」
「LINEとかで簡単にフォローできるといいんだけど…」
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そこで試しに、接骨院向けの簡単なAIボットを作ってみました。
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やったことはシンプルで、
・施術前に状態を整理する
・施術後に気をつけることを案内する
・腰・首・肩だけに絞る
・選択式で答えられるようにする
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いわゆる「接骨院のフォローbot」です。
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思ったより早く作れた

作ってみると、そこまで時間はかかりませんでした。30分くらい。
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でも後から振り返って、違和感がありました。
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👉 「これ、プロンプトが上手かったからできたのか？」
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実際にやっていたこと

改めて整理してみると、やっていたのはこれでした。
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👉 接骨院の流れを分解していただけ
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・問診 → 質問に分解
・施術 → 一旦除外
・施術後 → 注意点に分解
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それをそのまま、
・質問の順番
・分岐
・出力形式
に変換しただけでした。
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気づいたこと

AIに何をさせるかではなく、
👉 この仕事はどういう構造か？
を考えていただけでした。
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プロンプトの前にあるもの

今回やっていたことはシンプルです。
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・1問ずつ聞く
・選択式にする
・最後にまとめる
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でもこれって、
👉 AIのテクニックではなく
👉 業務そのものの構造
なんですよね。
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一番大きかった気づき

作りながら思いました。
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👉 「自分はプロンプトが得意なんじゃなくて、構造を考えるのが得意なんだな」
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分解するとこうなる

今回やっていたことを分解すると👇
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① 現場の流れを見る
② 要素に分解する
③ やらないことを決める
④ 再現可能な形にする
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👉 これ、つまり
観察 → 分解 → 制約 → 再現
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👉 思考OSそのものです
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なぜ再現できないのか

プロンプトはコピーできます。
でも再現できない。
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理由はシンプルで👇
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👉 「構造の切り方」が見えていないから
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・どこで止めるか
・何を削るか
・どこまで任せるか
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👉 これはプロンプトに書かれていない
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一番重要だったのは「削ること」

今回のbotも、いくらでも機能は足せます。
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でもやっていません。
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・診断しない
・部位を絞る
・選択式にする
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👉 やらない設計
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👉 これが一番重要でした
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ここで信用OSに繋がる

この話は単なるAI活用ではなく、
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👉 思考 → 行為 → 評価 → 信用
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の流れの話です。
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・構造を理解している人は再現できる
・再現できる行為は積み上がる
・積み上がった履歴が信用になる
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AI時代に残るもの

AIが進むと、
・プロンプト
・アウトプット
の差はどんどん縮まります。

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その中で残るのは👇
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👉 構造を決める力
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・どこで区切るか
・何を残すか
・どう流すか
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最後に

今回のbotは小さい話ですが、
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👉 「曖昧な仕事を構造に変える」
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という、自分の強みがはっきりしました。
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もしAIを触っていて、
・なんとなくうまくいく
・再現できない
と感じているなら、
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👉 プロンプトではなく
👉 その前の構造を見てみる
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これが一番の近道だと思います。