世の中にイシューはなくならない。
どんなことでもイシューはある。
だから、AIエージェントでこれをスムーズに解決できたらいいなと思ったので、
まずは、仕組みを分解してAIエージェントにしていきたい。
XXXまでにXXXXする
これが決まればイシューを立てて構造化して解決のプロセスを出せるのではないかと思ったので今回は、
今すぐイシューを解決するためのAIエージェントを作る
最近、AIエージェントを作るのに興味があるのだがあまり難しいことを作るのは難しいが小さなプロセスならAIエージェントやプログラムで解決できるかもしれないと考えた
1. 目的と目指す姿を言語化する
ゴールを明確にしないとイシューは浮かばない
- 目的 = 「なぜやるのか」
- 目指す姿 = 「どうなったら成功か」
- 例）
- 目的：来期の新規顧客獲得を最大化する
- 目指す姿：顧客獲得数を前年比+50%にする
2. イシューを特定する
成果に直結する「本質的な問い」を見抜く
- チェックポイント：
- 解ければ大きなインパクトがあるか？
- 答えが出せる範囲か？
- 今やるべき優先度が高いか？
- 例）
- 「チャネルAとチャネルB、どちらに投資すべきか？」
- 「既存顧客のLTVを伸ばすのに一番効く施策は何か？」
3. イシューステートメントへ言語化する
意思決定者に突きつける形で「問い」にする
- フォーマット例：
- 「[目的]を達成するために、[選択肢]のうち、どちらにリソースを集中すべきか？」
- 「[成果指標]を最大化するために、最もインパクトのある[打ち手/要因]は何か？」
- 例）
- 「新規顧客を前年比+50%にするために、SNS広告とオフラインイベント、どちらに重点投資すべきか？」
4. サブイシューへ展開してイシューを体系化する
大イシューを分解してサブイシューにする
- MECE（モレなくダブりなく）を意識して枝分かれさせる
- 「イシューツリー」や「ピラミッドストラクチャー」で整理すると強い
- 例）イシュー「SNS広告とオフラインイベント、どちらに投資すべきか？」
- サブイシュー①：市場規模の大きさはどちらか？
- サブイシュー②：CPAはどちらが効率的か？
- サブイシュー③：LTVへの波及効果はどちらが大きいか？
- サブイシュー④：実行リソース・リスクはどちらが小さいか？
5. 分析・解析・判断する
各サブイシューに対して必要最小限のデータ分析を行う
- ロジカルシンキングの出番
- 「ファクト（事実）」と「インサイト（解釈）」を明確に分ける
- 例）
- CPAデータ → SNS広告は¥1,200、イベントは¥5,000
- インサイト → 初期効率はSNSが良いが、イベント経由顧客はLTVが高い
6. 結論版へ書き換える
サブイシューの答えを統合し、最初のイシューステートメントを「結論ベース」にリライトする
- 書き方の型：
- 結論：◯◯すべきだ
- 根拠：なぜなら△△だからだ
- 条件：ただし□□の場合は例外
- 例）
- イシューステートメント：「新規顧客を前年比+50%にするために、SNS広告とオフラインイベント、どちらに重点投資すべきか？」
- → 結論版：「SNS広告に重点投資すべきだ。CPAが最も効率的で、短期での顧客獲得に直結する。ただしLTVを重視する場合はイベント併用が望ましい。」
全体の流れ（1〜6ステップ）
- 目的と目指す姿を言語化する
- イシューを特定する
- イシューステートメントへ言語化する
- サブイシューへ展開して体系化する
- 分析・解析・判断する
- 結論版へ書き換える
ここから実際に細分化して、AIエージェントとして作っていくことにする
全部一気にというのは無理だから６個のエージェントを作る事から始める。
目的と目指す姿を言語化する。言語化するのは、人間の役割なので人間が言語化しやすいように質問項目をbotに投げてもらってとことん考えやすい環境を作ることにする。
イシューを特定するのも質問を投げてもらえば人間が正しいかどうかを判断しやすいと思う。
イシューステートメントへ言語化する。についてもフォーマットを決めておけば、そこに対してテキストを色々入れてみて考えやすくすることで思考を単純化できるんではないか？
イシュー/サブイシューの構造でMECEなものを作るのはなかなか難しそう。
これは、プログラムを作ることでイシューからサブイシューまたその下のサブイシューまでを半自動化できるのではないか？
→これは人間がやるべきことが多そう。
→→GPTを使うにろ。どんな質問をすれば作りやすくなるか考えがまとまりやすくなるのか考える必要がある。
