依頼の前に、成功条件を揃える。
何のために使うのか。誰が読むのか。変えてはいけない条件は何か。参考にする情報は何か。この前提が曖昧なままでは、体裁が整っていても、使えない案が増えます。
AIへ渡す社内情報や顧客情報の範囲も、先に相談します。すべてを渡す前提にはしません。
受け取ったら、現場と照らす。
会社名、数字、出典、担当範囲が正しいか。仮説が事実のように書かれていないか。読む人が次に判断できるか。成果物の用途に合わせて確かめます。
昭和の寅やの取り組みでは、AIの初稿から抜けていたファミリー層を人が補い、判断基準も現場の言葉へ直しました。出力をそのまま採用しないことの、具体例です。
採用した理由を残す。
何を選び、なぜ選んだか。どの条件が変われば見直すか。その理由を残すことで、修正や引き継ぎのときにも判断を追えます。
結果が出たら、期待していたことと照らして振り返ります。見た目の完成やAIの自己評価だけで、仕事の成果を決めないためです。