突然、ゴルフ関連のアパレルブランド価値調査を依頼された私。
それは……難しくないのだろうか。そもそもゴルフって何の話？
ある日、社長からLINEがありました。
「メルカリって得意？」
この一言を見た瞬間、また何か始まるな、と察知しました。メルカリは数回買ったことがあるくらいで、売る側としてはほぼ未経験です。なので正直に、「購入側しかやってこなかったので、力不足かと……」と伝えました。
すると返ってきたのが、「じゃあAI使ってやろう！」という言葉。
これは社長が「俺はAIを使ってやるぞ！」という意思表示なのか、それとも私に「AIを使ってやってね」という意味なのか、少し判断に迷いました。まあ、当たり前に私がやるのですが。そりゃそう。
この記事でわかること（結論）
- 専門外の調査でも、AIを使えば情報整理や調査設計のハードルを下げられる。
- ただし、AIに丸投げするだけではなく、目的・前提・判断基準を細かく伝えることが重要。
- 高性能モデルを使えばよいわけではなく、作業内容に応じたAIとモデルの使い分けが必要。
任されたのは、ゴルフアパレルのブランド価値調査
話を聞いてみると、以前運営していた事業関連で、ゴルフアパレルの在庫がいくつか残っているとのこと。新品未使用のものもあり、状態のよい在庫をまとめて扱える可能性があるそうです。
そんなこともしていたのか…と、事業の広さに驚きつつ、「なるほど…」と曖昧に返すしかない私。
そして社長の考えとしては、その在庫を二次流通などで販売してみるのもありかもしれない、というものでした。
ここまでは、「ほー、いいですね」くらいの気持ちで聞いていました。問題はここからです。
社長から言われたのは、「新品未使用で二次流通させたときに、動きがよさそうな在庫やブランドを知りたい」という内容でした。
つまり、いくつかあるゴルフアパレルのブランドについて、二次流通ではどのように扱われているのか、どのブランドの在庫を優先して見ていくべきか判断できるレポートにしてほしい、ということです。
これはまた大変なのではないか。
ていうか、私に任せていいのか。
私の判断ひとつで、進め方や優先順位が大きく変わる可能性があります。そんなことを任されることあるのか。ゴルフのこととか何も知らないんだけどな私、と思いながらも、気づけば調査がスタートしていました。
まずはClaudeに相談してみる
現状、社長が推奨しているAIはChatGPTとClaude。この2つを使って進めてみることにしました。
まずはClaudeです。
Claudeにはいくつかモデルがあり、使い方によってはすぐに利用制限に達してしまうことがあります。なので最初から慎重に進めるべきでした。
まず私は、自分がやりたいことをClaudeに説明し、「この調査にはどのモデルを使うべきか」をかなり細かく聞きました。
自分が使えるAIは何か、社長の推しは何か、課金状況はどうか、ChatGPTのDeep Researchは何回も使えるわけではないこと、Claudeも使えることなど、いらないかなと思う情報まで含めて、かなり丁寧に伝えました。
するとClaudeは、Opusを勧めてきました。
え、Opus…。
と思いつつも、本当に詳細に調べたい内容ではあるし、ここは高性能なモデルを使った方がいいのかなと思い、Opusで進めてみることにしました。
今考えると、少し早まったなと思います。
Claudeは意図をくみ取るのがかなり上手い
実際にClaudeで進めてみると、こちらの意図をくみ取って整理してくれる感覚はかなり強かったです。
多少こちらの指示に抜けがあっても、「たぶんこういう目的ですよね」と補ってくれる感じがありました。もちろん、AIが補った内容をそのまま信じるのではなく、人間側の確認は必須です。
ただ、最近「プロンプトはどんどん重要ではなくなってきている」と言われることがありますが、こういうことなのかな、と少し感じました。
完璧な指示文を書けなくても、背景や目的をある程度しっかり伝えれば、AI側がかなり整理してくれる。その感覚は、Claudeを使っていて特に強かったです。
一方で、ChatGPTで同じような相談をしたときと比べると、ClaudeはややClaude推しが強い印象もありました。これはあくまで私の体感です。
ChatGPTは、作業の得意不得意に合わせて「ここはClaudeに任せてもいい」「ここはDeep Researchを使った方がいい」と、わりと分担を提案してくれる印象でした。一方でClaudeは、比較的「自分でいけます」という感じが強いように感じました。
しかし、ずっとOpusと話していていいわけではなかった
お分かりの方もいると思うのですが、ずっとOpusと話していていいわけがありません。
高性能なモデルは、複雑な整理や重要な判断には向いています。ただ、ちょっとした確認や作業の分解、軽い壁打ちまで全部任せると、すぐに利用制限に近づいてしまいます。
案の定、制限がかかってしまい、しばし待ちの時間。
あーあ、という感じです。
しかも今回のレポートは、できるだけ早く出さないといけないものでした。焦っていたのに、そこで足止めになるという完全なミス。
やっぱり焦っていいことはないなと思いました。そしてAIの使い方も、横着してはいけないなと反省しました。
「いいモデルを使えば、数回のやり取りで詳細なレポートが出るかも」という考えが、まず甘かったです。
今回感じた、AI調査で大事なこと
今回のゴルフアパレル調査で感じたのは、AIを使う前に、まず人間側が調査の目的を整理しておくことが大事だということです。
- 何を判断したいのか：どのブランドの在庫を優先して取るべきか
- 何を比較したいのか：新品未使用品の二次流通価格、売れやすさ、人気度
- どこまで信頼できる情報にするのか：メルカリ、ヤフオクなどの実際の取引価格を確認する
このあたりを曖昧にしたままAIに投げると、それっぽいレポートは出てきます。でも、実際に社長に提出して判断材料にできるかというと、少し弱くなってしまいます。
AIは調査を手伝ってくれる相棒ではありますが、最終的に「何を見て判断するのか」を決めるのは人間側です。
まとめ
突然始まったゴルフアパレルのブランド価値調査。正直、最初は「ゴルフのこと何も知らない私がやって大丈夫なのか」と思いました。
ただ、Claudeに相談しながら進めることで、調査の目的や見るべきポイントはかなり整理しやすくなりました。特にClaudeは、こちらの意図をくみ取って、調査の方向性を整えてくれる感覚が強かったです。
一方で、最初から高性能モデルに頼りすぎると、すぐに利用制限にかかってしまうという反省もありました。AIは便利ですが、何でも一番強いモデルに投げればいいわけではありません。
必要な場面では高性能モデルを使い、軽い整理や下準備は別のモデルや別のAIに任せる。この使い分けが、かなり大事だと感じました。
ChatGPTでも同時に調査を進めているので、その話はまた別の記事でご紹介します。
