AIを売り込む人・AIで自分を売り込む人を見分ける

2種類の売り込み

AIをめぐる売り込みには2つの方向があります。1つは外から製品やサービスを売るもの、もう1つは社内で「AIに詳しい人」という位置を得ようとするものです。

動機は違いますが、話し方には共通の特徴が現れます。どちらも、相手が検証できない領域で説得力を作る必要があるためです。この章では特徴を並べ、どちらにも同じように効く確認質問を用意します。

念のため確認しておくと、売り込むこと自体は問題ではありません。良い製品は売り込まれるべきで、社内で専門性を示すことも正当な行動です。見分けたいのは、検証を避ける形の説明になっているかだけです。

外から売る側の話法

頻出する型を挙げます。

• 抽象度を上げる ― 「業務全体をAIで最適化」のように、対象が特定できない粒度で語る。反論も検証もできません。
• 他社名を出す ― 「大手も導入済み」。導入の範囲と稼働状況は語られません。
• デモの範囲を示さない ― 実演は行うが、使ったデータの件数と出所を言わない。
• 技術用語で押す ― 質問に対して、より専門的な用語で答える。聞き手が質問をやめると成功します。
• 期限を切る ― 「今期の枠が」「キャンペーンが」。確認可能な理由なら正当ですが、そうでなければ検討時間を削る圧力です。

社内でポジションを作る側の特徴

こちらは外部より見分けにくいことがあります。日常的に接している相手であり、実際に一定の知識を持っている場合も多いためです。現れやすい特徴は次のとおりです。

• 情報の経路を集約する ― ベンダーとのやり取り、技術情報の共有が特定の人を経由するようになる。
• 質問に対して知識量で応じる ― 業務上の疑問に、技術的な詳しさで答える。疑問は解消しないまま終わります。
• 失敗の情報が出てこない ― うまくいった話は共有されるが、止まった案件の理由は共有されない。
• 範囲外を範囲内として語る ― 実装の経験からデータ整備・法務・契約まで意見が及ぶ。前章で扱った構造です。

この特徴が現れているとき、本人に悪意があるとは限りません。頼られる状況が続けば、範囲外の質問にも答えざるを得なくなります。だから対処は、人を替えることではなく情報の経路を複線化することです。

どちらにも効く確認質問

次の5問は、外部にも社内にも同じように使えます。専門知識を必要とせず、失礼にもなりません。

1. 「今回の話のうち、ご自身が実際に手を動かされたのはどこまでですか」
   専門範囲を確認します。誠実な相手は境界を具体的に答えます。
2. 「デモで使ったデータは何件で、どこから持ってきたものですか」
   実演の示す範囲がわかります。
3. 「対象は全業務の何割ですか。残りはなぜ対象外ですか」
   提案の適用範囲が確定します。
4. 「うまくいかなかった場合、何が原因だと想定されますか」
   経験のある相手は具体的なリスクを挙げます。「ないと思います」は経験の不足を示します。
5. 「同じことを実現する別の方法は何がありますか。なぜそれを採らないのですか」
   比較検討をしているかがわかります。代替案を挙げられない提案は、目的から出発していません。

質問への反応を見る

5問の答えの内容と同じくらい、質問に対する反応が情報になります。

自分が売り込む側になるとき

この章の内容は、立場が逆になったときにも使えます。社内でAI活用を提案する側になったら、5問に自分で先に答えて資料に書いておくことです。

• 自分が手を動かした範囲と、そうでない範囲を明示する
• デモに使ったデータの件数と出所を書く
• 対象範囲の割合と、対象外の理由を書く
• 想定されるリスクと、その場合の対処を書く
• 代替案と、それを採らない理由を書く

この5点が書かれた提案は、検証可能です。検証可能な提案は、通ったときに反対者が残らないという実務上の利点もあります。