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AIで文章を書いているのに、なぜか仕事がラクにならない。

AIを使えば、文章はすぐに形になります。

SNSの投稿。

プロフィール文。

商品説明。

営業メール。

販売ページ。

そのどれもがAIに少し指示を出せば、それらしい文章が数秒で返ってきます。

本当に便利です。

便利すぎるくらい便利です。

でも、便利なはずなのに、なぜか仕事がラクにならない。

そんな感覚はありませんか。

AIが出してくれた文章を読む。

たしかに整っている。

間違ってはいない。

でも、どこか薄っぺらい。

誰にでも言えそうで、何より自分の言葉ではない。

「もっと自然に」

「もっと自分らしく」

「もっと売れるポイントを強調して」

そうやって何度も指示を足していく。

少しずつ文章は整っていく。

けれど、まだどこか違う。

気づけば、一時間、二時間が過ぎている。

自分で書くより速いはずだったのに、なぜかストレスを感じて疲れている。

01_AIでもラクにならない.png

これは、AIが悪いわけではありません。

プロンプトの技術だけの問題でもありません。

問題は、もっと手前にあります。

AIに渡す前の「自分の考え」が、まだ言葉になっていないのです。

誰に伝えたいのか。

相手は何に困っているのか。

自分は何を提供しているのか。

なぜ、それを自分が伝えるのか。

何を約束できて、何は約束できないのか。

そこが曖昧なまま「売れる文章を書いて」と頼むと、AIは世の中にある“売れそうな言葉”を、とてもきれいに並べてくれます。

確かに文章は整います。

けれど、あなたのビジネスの本筋からは、少しずつ離れていきます。

差がつくのは、AIに何をインプットできるかです

今の時代、仕事にAIを使うことは、もう当たり前のことです。

営業。

企画。

資料作成。

リサーチ。

SNS。

顧客対応。

社内共有。

採用。

教育。

外注先への依頼。

どんなビジネスでも、どんな仕事でも、多かれ少なかれAIを使うことが前提になっていきます。

ただし、AIを使えば自動的に成果が出るわけではありません。

AI時代の差は、インプットの質で決まります。

目的。

相手（ターゲット）。

前提条件（課題や悩みごと）。

判断基準（優位性や差別化）。

言っていいこと。

言いすぎてはいけないこと。

最後に、AIに任せない人間が引き受ける責任。

02_AIに渡す材料.png

これらを先に言葉にできる人ほど、AIを強力な味方にできます。

逆に、ここが曖昧なままAIに丸投げすると、答えは速いのにズレます。

きれいなのに、使えない。

整っているのに、刺さらない。

時間短縮のはずなのに、何度もやり直しになる。

そういうことが起きます。

そんな話をよく耳にするたびに、

僕は、AIを最大限に活用するための土台こそが「言語化」であり、

これからのビジネスマンの必須スキルになるだろうと考えています。

定型のプロンプトの前に、言語化。

この順番を間違えると、AIは優秀な相棒や部下ではなく、きれいな一般論を返してくるだけの存在になってしまいます。

AIに丸投げすると、なぜ危ないのか

ちなみに、AIに文章を任せること自体は、悪いことではありません。

むしろ、うまく使えば大きな力になります。

問題は、人間が「考える」べきところまで丸投げしてしまうことです。

AIにきれいな文章を作らせて、それをそのまま使う。

これを繰り返すと、素材として文章は早く整うかもしれません。

でも、自分で考え、自分で言葉にする機会は減っていきます。

これは、ワープロが出てきた頃の感覚に少し似ています。（ワープロってご存知ですか？）

それまで手書きだった文章が、ワープロで打たれ、きれいなフォントでプリントアウトされる。

すると、同じ文章なのに、なんだか急に整って見える。

少し高級な文章になったような気がする。

文章がうまくなったような錯覚さえある。

でも、本当は、フォントが整っただけで文章力が上がったわけではありません。

見た目が整ったことと、考えが整ったことは別です。

AIも同じ。

AIが文章をきれいに整えてくれる。

すると、自分の考えまで整ったような気がしてしまう。

ここが落とし穴です。

文章の見た目が整うことと、自分の考えが言葉になることは違います。

AIが出してくれた文章を貼り付けるだけでは、自分の言語化力は鍛えられません。

むしろ、考える前に答えを受け取ることに慣れてしまうと、言葉にする力は少しずつ弱くなります。

しかし、AI時代に必要なのは、AIを使わないことではありません。

AIに丸投げしないことです。

AIに書かせる前に、自分の言葉を一度出す。

それをAIに投げて、問い返してもらう。

そこに違和感を覚える。

ならば、もう一度、自分の言葉に戻す。

こうしたプロセスが必要です。

言語化は、成果物ではなくプロセスです

言語化というと、多くの人は「頭の中にあることを、わかりやすい文章にすること」だと考えます。

もちろん、それも重要な役割です。

プロフィール文が書ける。

商品説明文が書ける。

営業メールが書ける。

SNS投稿が書ける。

販売ページが書ける。

これらは、すべて大切な成果物です。

でも、言語化の本質は、完成した文章そのものではありません。

言葉にしていく途中で、自分の頭の中が整理されていくこと。

自分でも気づいていなかった違和感が見えてくること。

何を言うべきで、何を言いすぎてはいけないかが見えてくること。

相手がどこで迷うのかを考えられるようになること。

このプロセスそのものに、言語化の価値があります。

たとえば、

「自分の商品は魅力的です」

と書くことはできます。

でも、それだけでは何も見えてきません。

何が魅力なのか。

誰にとって魅力なのか。

なぜ、その人に必要なのか。

似た商品と何が違うのか。

買った後、その人は何ができるようになるのか。

ここまで考えて初めて、その一文は仕事で使える言葉になります。

03_言語化はプロセス.png

大切なのは、きれいな文章を仕上げることではありません。

曖昧な概念を、その文章を投げかけられた相手が、判断し同意できる形にしていくことです。

言語化とは、気配りを可視化すること

このプロセスを、ビジネスの相手に向けて使う場合、僕の中では次の定義になります。

言語化とは、気配りを可視化すること。

気配りというと、やさしい響きの言葉をかけることのように聞こえるかもしれません。

でも、ビジネスにおける気配りとは、相手が判断しやすいように先回りすることです。

相手は、どこで迷うのか。

どんな誤解をしやすいのか。

何を不安に思っているのか。

何がわかれば、自分で判断できるのか。

何が整えば、次に進みやすくなるのか。

どこまで伝えると安心できるのか。

逆にどこから先は、言いすぎになるのか。

そこまで先に考えて、必要な言葉を差し出す。

それが、気配りを可視化するということです。

たとえば、オンライン講座の販売ページに、

「初心者でも安心です」

と書いたとします。

一見すると、やさしい言葉です。

でも、それだけでは初心者の不安はまだ消えません。

パソコンが苦手でも大丈夫なのか。

専門用語を知らなくても理解できるのか。

一日に、どのくらい時間が必要なのか。

質問はできるのか。

途中でつまずいたら、どうすればいいのか。

スマホだけでも進められるのか。

ここまで言葉にして初めて、「安心」が相手から見えるようになります。

つまり、ビジネスで必要な言語化は、自分の頭の中を整理して終わるものではありません。

相手が安心して判断できるように、先に材料をそろえておくことなのです。

さらに言えば、相手を急かすことではありません。

相手の意欲や理解力を評価することでもありません。

相手が次に進むために、足りない条件を一緒に見つけること。

それも、ビジネスにおける大切な気配りです。

言語化が進むと、ビジネスはなぜ進むのか

ビジネスの流れが止まる理由は、文章が下手だからではありません。

むしろ多くの場合、もっと手前で止まっています。

誰に向けているのかが曖昧。

自分の商品が何を変えるのかが曖昧。

お客様が本当に困っていることが曖昧。

競合との違いが曖昧。

約束できることと、できないことが曖昧。

AIに何を任せるべきかが曖昧。

だから、プロフィールを書こうとしても止まる。

商品説明を書こうとしても戸惑ってしまう。

SNSを投稿しようとしてもアイデアが出ない。

営業メールを書こうとしても進まない。

社内で説明しようとしても、うまく共有できない。

AIに指示を出しても、何度もやり直しになる。

逆に言えば、そこが明確な言葉になると、仕事の流れが変わります。

営業先を選びやすくなる。

商品説明に芯が通る。

SNSの発信テーマがぶれにくくなる。

AIへの指示がズレにくくなる。

社内メンバーや外注先への依頼が具体的になる。

お客様が、自分で判断しやすくなる。

04_止まる進む.png

言葉が整うと、文章が整うだけではなく、

仕事の前提が整います。

だから、言葉が明確になると、ビジネスの流れも前に進みやすくなるのです。

AI時代の言語化の価値は、仕事を進めるための判断基準が整うこと

たとえば、あなたが「AI活用の業務棚卸し相談」を売りたいとします。

そこでAIに、

見込み客リストを作ってください。

と頼んだとします。

AIは、それらしい企業名を並べてくれるかもしれません。

でも、それだけでは仕事には使いにくい。

なぜなら、AIにはまだ判断の基準が渡されていないからです。

誰に売りたいのか。

何を売りたいのか。

相手は、どんな業務に追われているのか。

AIを導入したい人なのか、まだ警戒している人なのか。

大企業を狙うのか、小さな会社の経営者を狙うのか。

営業先として外した方がいい条件は何か。

リストを作ったあと、営業メールに使うのか、提案資料に使うのか。

ここまで言葉になっていれば、AIへの頼み方は変わります。

社員数5〜30名くらいの小規模企業で、問い合わせ対応、見積書作成、営業後のフォロー、社内連絡などを経営者本人が抱えていそうな会社を探してください。
目的は、AI活用の業務棚卸し相談を提案するためです。
会社名だけでなく、なぜ候補になるのか、想定される業務負担、最初に送るメールで触れるべき切り口まで整理してください。
ただし、すでにAI活用を大きく打ち出している会社は除外してください。

ここまでインプットすると、AIの仕事は変わります。

ただ会社名を並べるだけではなく、営業の準備として使えるリストに近づきます。

この違いを生むのが、言語化です。

こうしてAIに言語化の一端を任せることは、人間がただラクをすることではありません。

AIに任せられる仕事を任せて、余った時間を、人間にしかできない仕事へ費やすことです。

考える。

会う。

聞く。

場を見る。

身体を動かす。

関係をつくる。

決断する。

人を励ます。

つまり、言語化の価値は、プロフィール文や商品説明文を完成させることだけではありません。

もちろん、文章として成文化することは大切です。

でも、それはゴールの一部です。

本当に大きいのは、仕事を進めるための判断基準が整うことです。

AIに何を任せるのか。

人に何を頼むのか。

お客様が何を見れば安心して判断できるのか。

どこから先は、自分が責任を持って確認するのか。

ここが言葉になっているから、AIも人も迷わず動ける。

そして人間は、ただ作業量を減らすのではなく、考える、会う、聞く、場を見る、決断する、関係をつくるという仕事に時間を戻せる。

僕はここに、AI時代に言語化を学ぶ最大の意味があると考えています。

AIで言語化力は鍛えられる

ここまで読むと、AIを使うと言語化力が下がるように聞こえるかもしれません。

でも、それは使い方次第です。

AIに丸投げすれば、言語化力は弱くなる可能性があります。

一方で、AIを問い返してくれる相手として使えば、言語化力は鍛えられます。

理由は三つあります。

一つ目は、思考の解像度が上がることです。

頭の中では、わかったつもりになっていることがあります。

でも、外に出そうとすると、急に書けなくなる。

これは、自分の考えがまだ曖昧だというサインです。

AIに説明しようとするだけで、自分の未整理な部分が見えてきます。

二つ目は、メタ認知が鍛えられることです。

AIに自分の文章を見せると、抽象的な言葉や、意味が広すぎる表現を指摘してもらえます。

「魅力的です」

「寄り添います」

「本質的です」

「あなたらしく」

こうした便利な言葉に、自分がどれだけ頼っているかに気づけます。

三つ目は、思考へのブレーキが外れることです。

人に話すと、評価が気になることがあります。

こんなことを言ったら変だろうか。

まだまとまっていないのに話していいだろうか。

そう考えて、言葉が止まる。

でもAI相手なら、未整理なまま出せます。

ぐちゃぐちゃでもいい。

矛盾していてもいい。

途中まででもいい。

まず外に出す。

出したものを見て、整理する。

この使い方をすれば、AIは思考を奪う存在ではなく、思考を進める相手になります。

AI時代の言語化三原則

では、AIで言語化力を落とさず、むしろ鍛えるにはどうすればいいのか。

僕は、三つの原則が大切だと考えています。

一つ目は、「下書き」です。

AIに頼む前に、まず自分の言葉を出します。

きれいな文章でなくて構いません。

30秒で書いた殴り書きでも構いません。

箇条書きでも構いません。

「何を言いたいのか、まだ自分でもわからない」

それでも構いません。

まず紙に書く。

画面に打つ。

声に出す。

自分の中にあるものを、一度外に出す。

これが下書きです。

二つ目は、「逆質問」です。

AIにいきなり答えを出させない。

まず、自分が出した下書きで、わかりにくい点をAIから質問させる。

足りない前提を確認させる。

曖昧な言葉を指摘させる。

「この文章を直して」ではなく、

「この文章のどこが伝わりにくいかを先に指摘して」

と頼む。

これだけで、AIの使い方はかなり変わります。

頭の中にある考えを、順番に組み立て直せます。

三つ目は、「ストック」です。

AIとの対話の中で、自分にしっくりくる言葉が出てくることがあります。

その言葉を流さない。

メモしておく。

自分専用の言葉の引き出しへ蓄積していく。

これがストックです。

言葉の引き出しが増えるほど、自分の考えを取り出しやすくなります。

05_言語化三原則.png

ただし、言語化力は、一度名文を作ってしまえば育つものではありません。

筋トレと同じです。

自分の言葉を出す。

AIに問い返してもらう。

しっくりくる表現を残す。

このプロセスを何度も何度も繰り返すことで、あなただけの言語化力が育っていきます。

今日からできる三つの練習

ここで、今日からできる小さな練習を三つ紹介します。

一つ目は、「洗いざらい法」です。

AIにこう言ってから、頭の中をそのまま出します。

いま頭の中にあることを、整理せずに全部書きます。
まだ結論は出さなくていいので、あとで整理を手伝ってください。

そして、思いつくままに書きます。

順番は気にしない。

言葉の美しさも気にしない。

まず外に出す。

そのあとAIに、

下に書いたメモを、まだ清書せずに整理してください。
1. すぐ文章のテーマにできそうなこと
2. まだ意味・対象・目的が曖昧なこと
3. 私に確認した方がいい質問
この三つに分けて、箇条書きで出してください。
最後に、最初に答えるべき質問を3つだけ選んでください。

と頼みます。

すると、頭の中で絡まっていたものが、少しずつ分かれて見えてきます。

今すぐ書けそうなこと。

まだ考えが足りないこと。

自分では答えを急いでいたけれど、本当は問い直すべきこと。

それらが見えるようになります。

洗いざらい法の目的は、きれいな文章を作ることではありません。

まず、自分の頭の中にあるものを外へ出し、何が材料で、何が迷いで、何が次の問いなのかを見えるようにすることです。

言い換えるなら、思考の机の上を一度ぜんぶ広げて、どこから片づければいいかを見つける練習です。

二つ目は、「リバイス書き換え」です。

AIが作った文章を一度読みます。

そのあと、PCやスマホの画面を閉じます。

そして、自分の言葉で言い直します。

AIの文章をそのまま使わない。

一度、自分の中を通す。

そうすると、AIの言葉に飲み込まれず、自分の表現に戻せます。

三つ目は、「『早い話が』法」です。

日常の出来事や仕事の気づきをAIに打ち込んだあと、こう頼みます。

早い話が、これは何を言っているのか。一言で問い返してください。

すると、AIは要点を返してくれます。

その要点がしっくりこなければ、もう一度自分で言い直します。

これは、要約力と言語化の瞬発力を鍛える練習になります。

洗いざらい法、リバイス書き換え、「早い話が」法、

この三つは、今すぐできる「言語化の基礎練習」です。

06_三つの練習.png

ただし、あくまで言語化の筋肉を動かすための入口です。

では、その言語化の筋肉を、実際の仕事では何に使うのか。

一言で言えば、相手が判断しやすい言葉をつくるためです。

伝わる言葉には、段階があります

僕は、伝わる言葉を三段階で考えています。

僕はこれを、「300％コミュニケーション」と呼んでいます。

100％：理解
何をしてくれるのかが、誤解なくわかる。

200％：納得
なぜ、それが必要なのかを、自分でも説明できる。

300％：共感
これは自分のための話だと感じ、次の一歩を考え始める。

07_300パーセント.png

理解だけでは、「意味はわかった」で止まります。

納得まで進むと、「たしかに必要かもしれない」に変わります。

共感まで届くと、「これは自分の問題だ」と受け取ってもらえます。

100％、200％、300％という数値は、言葉の届き方の深さを表しています。

ビジネスで本当に必要なのは、ただ説明が通じることではありません。

相手が自分で判断できるところまで、言葉を届けることです。

これは、人に向けた文章だけでなく、AIに向けた指示にも当てはまります。

ただし、AIが人間のように納得したり、共感したりするという意味ではありません。

AIには、読み手が理解し、納得し、共感するための材料を渡す。

この視点があると、AIへの指示の出し方も変わります。

「何を書いてほしいか」だけでは足りません。

「誰に、何を、なぜ届けたいのか」まで渡す。

さらに、「相手はどこで迷い、何が見えれば自分で判断できるのか」まで渡す。

そこまでそろって初めて、AIは読み手に届く文章を組み立てやすくなります。

言語化とは、プロンプトを長くすることではありません。

人にもAIにも、仕事がズレずに前へ進むだけの材料を渡すことです。

たとえば、AIへの頼み方が変わります

「300％コミュニケーション」を意識すると、AIへの頼み方も変わります。

よくある依頼は、こうです。

私の商品が売れるような文章を書いてください。

もちろん、これでもAIは文章を書いてくれます。

でも、AIから見ると、材料が足りません。

何を売りたいのか。

誰に売りたいのか。

その人は、何に困っているのか。

すでに何を試して、何に失敗したのか。

どの競合と比べられるのか。

何を約束できて、何は約束できないのか。

購入後に、どんな行動をしてほしいのか。

ここがないまま依頼すると、AIは一般的な販売文へ戻りやすくなります。

そこで、たとえば次のように材料を渡します。

私が助けたいのは、AIで文章を書いているのに、プロフィールや商品説明がどこか薄くなってしまう個人事業主です。
その人は、文章力がないのではなく、AIに渡す前の自分の考えをまだ言葉にできていません。
この人が本当に困っているのは、文章の書き方ではなく、誰に、何を、なぜ自分が提供するのかを説明できないことです。
私が提供するのは、売れる文章の完成品ではなく、自分の価値、顧客の悩み、商品が相手にもたらす変化、守れる約束、AIへの渡し方を順番に整理する考え方です。
まず文章を書き直さずに、この説明の中で曖昧な点、判断材料が足りない点、AIが一般論になりそうな点を指摘してください。

この依頼なら、AIはすぐに清書へ走りません。

まず、曖昧な点を見つける編集者として働きます。

AIに何を書かせるかより先に、AIへ何を考えさせるかが変わるのです。

これは販売文だけの話ではありません。

営業リストを作るときも。

企業レポートを作るときも。

問い合わせ対応を整理するときも。

社内マニュアルを作るときも。

採用面接の質問を作るときも。

AIに渡すオーダーの精度が上がれば、返ってくる仕事の精度も上がります。

ここで大切なのは、AIへのプロンプトを長くすることではありません。

AIが迷わず働けるように、目的、前提、判断基準、言いすぎてはいけないこと、相手への気配りを先に言葉にしておくことです。

ここから先は、33構文を七つの章で扱います

ここまで示してきたように、言語化で大切なのは、名文を書くことではありません。

理解、納得、共感に必要な材料をそろえること。

AIや人が迷わず動けるように、先に前提を整えること。

そして、仕事が詰まっている原因を見つけ、言葉を受け取る相手が判断しやすい文章に変えることです。

そこで使うのが、33の構文です。

33の構文は、見た目としては穴埋めの型です。

だから、すぐに試せます。

ここは大きな強みです。

ただし、目的は空欄を機械的に埋めることではありません。

空欄に何を入れるかを考える中で、自分が何を見ていなかったのかに気づくことです。

誰を見ていなかったのか。

どんな場面を想像できていなかったのか。

何を言いすぎていたのか。

何を怖がって、言えていなかったのか。

お客様が判断するために、何が足りなかったのか。

そこが見えるから、構文はただの言い回しではなく、言語化の道具になります。

順番に読めば、仕事で言葉が詰まりやすい場所を、ひとつずつ確認できるようにしています。

1.自分の名乗り方を整える。

2.誰に届けるのかを、属性ではなく行動や失敗から見つける。

3.商品やサービスの価値を、機能ではなく相手に起こる変化として言い直す。

4.競合や価格の見方を変える。

5.守れる約束、注意書き、断り方を整える。

6.AIや人に頼むときのズレを減らす。

7.最後に、読んだ相手が次に何をすればいいのかを示し、自分の仕事をもう一度、一文で言い直す。

この順番で考えると、プロフィールを書くときも、商品説明を作るときも、提案資料や営業トークを整えるときも、AIや外注先へ依頼するときも、どこから考えればいいのか毎回ゼロから悩まなくて済みます。

つまり、33構文は、仕事で迷ったときにどこを改善すべきかを見つけるための、言葉による設計図です。

なぜ僕が、このテーマを書くのか

僕は広告代理店のコピーライター、クリエイティブディレクターとして、36年間、言葉を生業にしてきました。

広告賞も、最高賞を含めて国内外で50賞ほどいただいています。

この経歴を出すのは、自慢のためではありません。

僕が見てきたのは、言葉の美しさではなく、言葉が実際に仕事を動かすかどうかを問われる現場です。

約500社の案件に向き合う中で、僕が扱ってきたのは、コピーになる前の曖昧なものです。

クライアント自身もうまく言えない商品の価値。

営業現場でしか出てこない本音。

お客様が口にしない不安。

社内でまだ揃っていない判断基準。

それらを受け取り、ほどき、選び、言葉にしてきました。

広告の仕事で本当に鍛えられたのは、名文をひらめく力ではありません。

言葉になる前の違和感を見つける力です。

そして、売り手と買い手の間にあるズレを、判断できる形に整える力です。

AI時代になって、コピーライティングは専門技術ではなくなりました。

しかし、AIを使う人ほど、自分の考え、相手の状況、守れる約束、任せる範囲を言葉にする必要があります。

そこが曖昧なままでは、AIは速く、きれいに、ズレた文章を生成します。

僕がこのテーマを書くのは、36年の現場で培ってきた「言葉になる前を見る技術」を、あらゆるビジネスシーンで応用でき、展開可能だと感じたからです。

今回僕が作った、33の構文は、机上のテンプレではありません。

企画が通らなかったとき。

提案が伝わらなかったとき。

お客様の反応が変わったとき。

AIに指示した文章が、きれいにズレたとき。

そのたびに立ち戻ってきた問いと型を、仕事で使える順番に並べ直したものです。

ここから先で渡したいのは、名文の完成品ではありません。

あなたの仕事のどこが曖昧なのかを見つけ、AIや人にも伝わる一文へ変えるための、僕の言語ストックです。

こんな人に向いています

本記事は、次のような人に向いています。

AIで文章を作っても、自分の言葉ではないと感じる人
営業、提案、SNS、商品説明、社内共有の言葉がバラバラになっている人
AIにリサーチや下書きを頼んでも、一般論ばかり返ってくる人
自分の商品を、価格や機能だけで比較されたくない人
煽らず、納得して選ばれる言葉を作りたい人
AIを代筆ではなく、リサーチャー、編集者、壁打ち相手として使いたい人
チームや外注先に、ズレない指示を出せるようになりたい人
業務効率化で浮いた時間を、人と向き合う仕事、考える仕事、動く仕事に戻したい人

反対に、次のような人には向きません。

完成文だけをすぐ欲しい人
自分では一度も考えたくない人
強い煽りで短期的に売れればよい人
AIに判断まで丸投げしたい人
自分の言葉や仕事の前提を見直すつもりがない人

本記事は、「すぐ使える魔法の売れる言葉集」ではありません。

自分の考えを一度外に出し、何度も見直し、AIや人に渡せる判断材料へ整えていくための指南書です。

少し面倒です。

でも、その面倒なところをクリアすることで、あなたの言語化力が育まれ、仕事の芯が残ります。

先行販売について

今回のBrain販売については、完成品を一方的に売り切るのではなく、まず小さく公開し、読んでくださる方の反応を見ながら育てていく形で進めたいと考えています。

販売価格は、次の流れです。

8/1〜8/3の先行3日間：980円
8/4以降：1,980円
実践特典追加後：4,980円

980円は、安売りではありません。

初期版を応援してくださる方への、先行参加価格です。

ただし、先に購入してくださる方が損をする形にはしません。

先行購入者にも、追加特典は無料アップデートでお渡しします。

あとから実践用の特典が増えた場合も、追加費用なしで受け取っていただけます。

追加予定の特典は、次の四つです。

目的別・33構文レシピ集
20回書き直し実践ノート
AI同期プロンプト実践パック
販売前セルフ添削キット

どれも、本文に出てくる構文をただ並べ直したものではありません。

新しい33構文を、プロフィール、商品説明、営業文、AIへの指示、チームへの依頼文など、実際の仕事で使いやすい順番に組み直すための実践道具として追加していく予定です。

本文を読んで終わりではなく、あなた自身の仕事の言葉として使えるところまで整えていきます。

なぜ、同じ問いや型を何度も扱うのか

ここまでの記事でも、同じ考え方を少しずつ角度を変えて繰り返してきました。

AIに何を渡すのか。

プロンプトの前に、何を言語化するのか。

相手が判断しやすいように、何を先に見える形にしておくのか。

似た話が出てきたと感じた方もいるかもしれません。

でも、大切な考え方は、場面を変えて何度も使うことで、少しずつ自分の仕事で使える言葉になっていきます。

この先の33構文では、同じ問いや型が、場面を変えて何度も出てきます。

誰に向けるのか。

何を届けるのか。

相手はどこで迷うのか。

何を約束できて、何は約束できないのか。

AIには、どこまで任せるのか。

ここでも、同じようなことを繰り返しているように見えるかもしれません。

ただし、ここからの反復は、理解のためというより実践のためです。

言語化は、一度読んで理解するだけでは身につきません。

プロフィールで考える。

商品説明で考える。

営業メールで考える。

SNS投稿で考える。

AIへの指示で考える。

場面を変えて、同じ問いや型に何度も戻ることで、少しずつ自分の言葉になっていきます。

言葉は、知識として覚えるものではありません。

何度も何度も使いながら、仕事の中で体得していくものです。

だから本記事では、あえて大切な問いや型を繰り返します。

うまい言葉を覚えるためではなく、考える順番を自分の中に入れるためです。

ここから先は、説明ではなく実践です

ここまで読んで、

「たしかに、自分の言葉がまだ曖昧かもしれない」

「AIに渡す前の材料を、ちゃんと作れていなかったかもしれない」

そう感じた方は、ここから先に進んでください。

この先で最初にやることは、完璧な文章を書くことではありません。

まず、名乗り方を変えます。

多くの人は、自分の仕事を職業名で説明します。

「デザイナーです」

「講師です」

「コンサルタントです」

もちろん、間違いではありません。

でも、それだけでは、相手の記憶には残りにくい。

なぜなら、相手から見ると、どんなときにあなたを頼ればいいのかが見えないからです。

そこで最初に扱うのが、この構文です。

[誰]が[どんなとき]に頼る[職業]です。

たとえば、

お店をやっている人が、はじめてネット販売をするときに頼るデザイナーです。

こう書くと、職業名だけでは見えなかった場面が浮かびます。

誰が。

どんなときに。

なぜ、その人を頼るのか。

その場面が見えたとき、あなたはただの職業名ではなく、相手の中で思い出される存在になります。

このように、構文は文章を飾るためのものではありません。

相手があなたを思い出す場面を、先に見える形にするためのものです。

ここから先では、このような構文を33個扱います。

経歴を履歴書で終わらせない構文。

実績を自慢話に見せない構文。

お客様の失敗体験から呼びかける構文。

機能を、相手の日常の変化に変える構文。

価格の見え方を変える構文。

安心を、形容詞ではなく確認項目に分解する構文。

AIを代筆ではなく編集者にする構文。

部下や外注先への依頼のズレを減らす構文。

読んだ相手が、まず5分だけ動けるようにする構文。

どの構文も、ただ空欄を埋めて終わりではありません。

一度埋める。

違和感を見る。

自分に問い返す。

必要なら、人やAIにも見てもらう。

そして、自分の仕事で本当に使える一文へ直していく。

この作業を繰り返します。

そして最後に、もう一度この一文へ戻ります。

私は、[誰]に、[何]を提供しています。

最初に書いた一文と、33構文を通ったあとの一文は、きっと違うものになります。

うまい文章を書く前に、まず自分の言葉に「違和感」を見つける。

その違和感を、ひとつずつ構文でほどいていく。

ここからが、本当の実践です。

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