AI専門家がいない支援会社の私たちが選んだ「共創」という選択肢

共創をベースにするとはどういうことか

私たちが言う共創とは、クライアントと一緒に学び、一緒に進むということです。

「私たちがAIのことを教えます」というスタンスではありません。「一緒にやりましょう」「お互いの知見を持ち寄りましょう」という姿勢で向き合っています。

なぜそうなったのか。

正直に言うと、私たちだけでは分からないことが多かったからです。AIの進化は速すぎて、追いかけるのが精一杯。クライアントの業界のことは、クライアントの方が詳しい。それぞれが持っている知見を組み合わせないと、良いアウトプットは出せない。

だから、共創をベースにすることにしました。

クライアントに頭を下げて始まった

AIの本格活用を始めたとき、私たちはクライアントに頭を下げました。

「一緒に試させてください」「私たちも学びながらやらせてください」

AI専門家として完璧な提案をするのではなく、共に試行錯誤するパートナーとしてお願いしたんです。

これは、当時の私たちにとって、勇気のいる選択でした。支援会社として、クライアントにリードされるような形になるのではないか。プロとしての信頼を損なうのではないか。

でも、結果的には逆でした。

「一緒にやりましょう」という姿勢が、クライアントとの信頼関係を深めました。私たちがマーケティングの知見を提供し、クライアントが業界の知見を提供する。AIについては、お互いに学びながら進む。この関係性が、良いアウトプットを生み出しています。

できることが広いから、ベースを共有する

AIは、できることが広いです。

調査もできる、分析もできる、コンテンツも作れる、自動化もできる。可能性が広すぎて、どこから手をつけていいか分からなくなることがあります。

だから、まずベースを共有することが大事だと私たちは考えています。

マーケティングのプロジェクトは、私たちが先導します。ここは、私たちの専門領域だから。一方、AIの活用については、クライアントと一緒に学ぶ姿勢を大切にしています。

この「役割分担と共同学習」のバランスが、プロジェクトを前に進めるポイントだと感じています。

情報がハブになって、どんどん伝播していく

共創のスタンスで進めると、面白いことが起きます。

私たちがクライアントAと一緒に学んだことが、クライアントBのプロジェクトに活きる。クライアントBでの気づきが、クライアントCに伝わる。情報がハブのようになって、関わる人たちにどんどん伝播していくんです。

これは、「私たちが教えます」というスタンスでは起きにくい現象だと思います。

共創だから、クライアントも積極的に情報を出してくれる。共創だから、私たちも遠慮なく「これ、他のプロジェクトでうまくいったんですけど」と共有できる。

情報の流通量が増えると、全体の学習速度が上がります。これが、共創の大きなメリットだと私たちは考えています。

AIの専門家には、基本的にぶん殴ってもらう

とはいえ、私たちはAIの専門家ではありません。

間違った理解をしていることもあるし、非効率なやり方をしていることもある。だから、AIの専門家が近くにいれば、遠慮なくフィードバックをもらうようにしています。

「ぶん殴ってもらう」という表現は少し過激かもしれませんが、要は「間違いを指摘してもらう」ということです。

完璧を目指して動けなくなるよりも、まず動いて、間違いを指摘されて、修正する。このサイクルの方が、学習は速いと私たちは考えています。

専門家からのフィードバックを恐れずに受け入れる。これも、共創のスタンスの一部です。

最後に

AI専門家がいない支援会社として、私たちは共創という選択肢を選びました。

クライアントと一緒に学び、一緒に進む。情報をハブにして、関わる人たちに伝播させていく。専門家には遠慮なくぶん殴ってもらう。

この姿勢が、結果的にAI活用の推進力になっています。

AIの専門家でなくても、AIを活用した支援はできる。大事なのは、一緒に学ぶ姿勢と、フィードバックを受け入れる柔軟性。それが、私たちの出した答えです。