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これはストーリー例です。Marisolは、ひとりで活動するイベントプランナーからよく聞く状況をもとに作られた架空の人物で、実在の個人ではありません。ただし、紹介するツールと手順は本物で、そのまま真似できます。
木曜の夜11時40分。ワイナリーで行われる120人規模の結婚式まであと9日。Marisolはレンタル会社の倉庫の前に停めた車の中で、ハンドルにノートパソコンを載せて座っています。未読メールは63通。フローリストからは花材の最終本数を求められています。ケータリング業者は食事制限のリストを欲しがっていますが、その情報は3つの別々のメッセージスレッドに散らばっています。新郎新婦の母親からは、ホテルからのシャトルバスが何時に出るのかを尋ねるボイスメッセージが届きました。これで4回目です。そして、イベントプランニングの事業を完全にひとりで切り盛りしているMarisolには、その月にあと2件のイベントが控えていました。
半年後、彼女の毎週はすっかり変わっていました。魔法のように予定が空いたわけではありません。それでも、同じ繁忙月に4件目のイベントを引き受け、しかも日付が変わる前に寝られるくらいには落ち着いたのです。ここからは、彼女がひとつずつ改善を重ねてそこにたどり着いた方法を紹介します。
本当の問題は仕事量ではなかった
Marisolがようやく腰を据えて自分の時間の使い道を振り返ったとき、意外だったのは、彼女が大好きなプランニングそのものには一番時間がかかっていなかったことです。消耗の原因は、その周りにあるすべてでした。
- さまざまな人から、さまざまなチャネルで届く同じ質問に答えること。
- 同じタイムラインを、新郎新婦用、業者用、当日コーディネーター用に何度も書き直すこと。
- 業者に確認を催促し、そのあと顧客に決定を催促すること。
- 通話のたびにメモを打ち直すこと。それもたいてい夜遅くに。
こうした悩みを抱えているのは彼女だけではありません。Metaの委託でYouGovが約4,000人の小規模事業者を対象に行った調査では、76%がAIは生産性に良い影響を与えたと回答した一方で、86%が「小規模事業者がAIを最大限に活用するには、もっと指針が必要だ」と答えています。Marisolはまさに後者のグループでした。スマートフォンにChatGPTは入っていたものの、ちょっと気の利いた類語辞典として使っていただけだったのです。
改善その1：イベントごとにプロジェクトをひとつ、情報源もひとつに
最初の変化は仕組みに関するもので、かかったのは午後の半日だけでした。Marisolはイベントごとに個別のChatGPTプロジェクトを作成しました。プロジェクトとは、ChatGPTの中にあるフォルダのようなもので、そのプロジェクト専用のファイル、指示、会話をひとまとめにしておけます。そのため、アシスタントにはその結婚式に関係するものだけが「見える」ようになります。
各プロジェクトには、契約書、連絡先付きの業者リスト、会場の規則、そして最新のタイムラインをアップロードしました。そのうえで、短いプロジェクト指示を書きました。
あなたは11月7日に行われるOrtega家とKim家の結婚式のアシスタントです。このプロジェクト内のファイルだけをもとに回答してください。ファイルにない情報については、その旨を伝え、誰に確認すればよいかを提案してください。メッセージは温かく、短く、わかりやすくしてください。
それからは、「シャトルは何時に出ますか？」や「会場でスパークラーは使えますか？」といった質問が届くたびに、該当するプロジェクトに貼り付けるだけで、数秒で正確な下書きが手に入るようになりました。カギになったのは「ファイルだけをもとに回答する」という一文です。これによって、アシスタントがもっともらしいけれど間違ったシャトルの時刻をでっち上げるのを防げました。イベントの仕事では、間違った答えは答えがないよりも悪いのです。
改善その2：タイムラインは一度だけ書き、3つの形で配る
Marisolのマスタータイムラインは、業者の到着時刻、進行のきっかけ、緊急時の対応まで網羅した詳細なスプレッドシートでした。そのすべてを必要としているのは彼女だけです。
そこで彼女は、各イベントのプロジェクト内でアシスタントに、同じマスターから3つのバージョンを作るよう頼みました。
- 新郎新婦向け：2人が立ち会う必要がある場面だけをまとめた、親しみやすい1ページのスケジュール。
- 各業者向け：搬入時刻、設営時間帯、サービス時間、現場の担当者だけを記載したもの。
- 当日コーディネーター向け：電話番号と雨天時のプランを含む、完全な進行表。
タイムラインが変わったとき（そして、タイムラインは必ず変わります）、彼女はマスターを更新し、3つのバージョンを1時間ではなく数分で作り直せるようになりました。それでも、送信前には必ずすべてのバージョンに目を通しました。最初の1か月で2回、アシスタントが古い行から誤った時刻を写していたのを見つけたことで、新しいファイルを上に積み重ねるのではなく、古いタイムラインのファイルをプロジェクトから削除するようになりました。
改善その3：フォローアップまで書いてくれる通話メモ
顧客との通話は、Marisolにとって仕事の中で一番好きな時間であると同時に、深夜のタイピングの最大の原因でもありました。彼女はAIの議事録ツールで通話を録音するようにし（必ず事前に許可を取ったうえで）、その文字起こしをイベントのプロジェクトに貼り付けて、ひとつだけ依頼をしました。「すべての決定事項、未解決の質問、タスクを、担当者付きで一覧にしてください。そのあと、新郎新婦あてのまとめメールの下書きを作成してください。」
まとめメールは電話を切ってから1時間以内に送られ、全員の記憶がまだ新しいうちに届くようになりました。顧客には大好評で、「でも、こう決めたと思っていたのに」といった行き違いもほとんどなくなりました。ご自身でも取り入れたい方は、顧客との通話をすべてフォローアップメールとタスクリストに変える方法のガイドで手順を詳しく紹介しています。
改善その4：感じよく、かつ着実な業者への催促
毎週月曜日、Marisolは各イベントのプロジェクトにひとつだけ質問をしました。「ファイルをもとに、まだ届いていない業者の確認はどれですか？」その答えが、そのまま彼女の催促リストになりました。彼女はアシスタントが個別に調整できる短いリマインダーのテンプレートをいくつか用意していました。1回目の軽い連絡、締め切りを添えた2回目の連絡、そして丁寧さは保ったままの最終メッセージ「本日中にお願いします」です。
同じ方法は、彼女自身の請求書にも役立ちました。気まずい支払いのリマインダーを先延ばしにする代わりに、落ち着いた具体的な下書きをすぐ使える状態にしておけたのです。彼女が参考にして手を加えた文面は、切羽詰まった印象を与えずにAIで未払い請求書を催促する方法のガイドで紹介しています。
うまくいかなかったこと
すべてが定着したわけではありませんが、失敗にも学びがあります。
- AIに業者を選ばせること。アシスタントに「近くで一番いいフローリストを提案して」と頼んだところ、出てきたのはありきたりなリストと、すでに閉店した店でした。業者との関係づくりは、引き続き彼女自身の仕事になりました。
- 何であれ自動送信すること。下書きをそのまま送る方法も試しましたが、1通のメッセージが別の花嫁の母親に届いてしまってからはやめました。今では、すべてのメッセージを人が読んでから送っています。
- 複数のイベントをひとつのチャットで扱うこと。最初はすべてをひとつの長い会話で済ませていたため、ある結婚式の詳細が別の結婚式に紛れ込んでしまいました。プロジェクトを分けたことで、この問題は解決しました。
半年後の成果
Marisolは時間を完璧に記録していたわけではありませんが、おおまかな記録でも結果ははっきりしていました。以前は週に約15時間かかっていた事務作業が、7時間前後に落ち着いたのです。顧客へのまとめは「今週中のどこかで」から「当日中」になりました。そして何より、人を雇わずに繁忙月のイベントを1件増やし、新規顧客向けのプランニング料金も引き上げました。サービスが以前よりも整理され、対応も速くなったと感じられるようになったからです。同じように価格設定を考えている方は、AIで仕事が速くなったときに時間単価からプロジェクト単位の料金へ移行する方法もぜひお読みください。
世界中の小規模事業者が同じような成果を報告しており、自らのAI活用のストーリーを米国連邦議会にまで届けた事業者もいるほどです。とはいえ、Marisolのストーリーから得られる教訓は、特定のツールについてではありません。大切なのは仕組みです。顧客ごとに整理された場所をひとつ用意し、明確な指示を与え、送信前にはすべてを人が読むこと。
この週末、彼女の最初のステップを試してみましょう
一番忙しい顧客やプロジェクトをひとつ選んでください。AIアシスタントの中に専用のプロジェクトやフォルダを作り、最もよく確認する3つの資料をアップロードして、「これらのファイルだけをもとに回答する」という指示を加えます。そして1週間使ってみてください。あなたが一番よく答えている質問は何でしょうか。この仕組みで、その手間を手放せないでしょうか。
