こんにちは、のりです。
今日は、毎朝AIに発信のたたき台を作ってもらっている仕組みで、実際に何が起きていたかについて書きます。
ぼくは今、オンライン秘書やコミュニティマネージャーとして、いくつかのクライアントさんの仕事を任せてもらっています。
発信も、その延長で仕組み化しているものの一つです。
毎朝、勝手にできあがっている
メルマガ、note、Xの投稿、音声配信の台本、Substack。
この5つの発信のたたき台を、ぼくは毎朝AIに作ってもらっています。起きる前に、もう下書きができているんですよね。
「これで発信が回る」と思っていました。
数えてみたら、36本たまっていた
今朝、ふと気になって、未送信のまま残っている下書きを数えてみました。
- メルマガ：5本
- note：5本
- X：11本
- 音声台本：6本
- Substack：9本
全部合わせて、36本。
この10日くらいの間に、送り出せていない下書きが、こんなに積み上がっていました。
遅れていたのは「作る」ではなく「送る」
原因を考えてみると、単純でした。
AIが作るスピードに、ぼくが読んで、直して、送るスピードが追いついていなかったんです。
作る工程は自動化できても、最後に「これでいい」と判断して送り出す工程は、自分でやるしかありません。（人間がボトルネック ←）
増えていたのは仕事じゃなくて、下書きでした。
AIに渡せるのは、作るところまで
これは、秘書の仕事でも同じ構造だと思います。
メールの下書きや、報告書のたたき台は、AIに渡せます。読み直して、直して、送るという判断は、結局自分に残ります。
渡せる量が増えるほど、その「判断」の時間を先に確保しておかないと、下書きだけが積み上がっていく。
今週は、まず確認する時間を先にルーティンへ入れることから見直そうと思っています。
秘書やコミュニティ運営の仕事をしている方は、AIに渡した分だけ「確認待ち」がどこかにたまっていないか、一度数えてみてください。
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