このプレイブックの目的
ひとりのアドバイザリービジネスは、純粋な受託と少し違います。顧客が買っているのは、判断、整理、示唆、意思決定支援です。AI は、準備、論点整理、フォローアップ、洞察の再利用を強くしてくれます。
アドバイザリーのレバレッジは、良い判断を再利用できる意思決定システムに変えることで生まれます。
Quick take
強い個人アドバイザリーモデルは、情報取得、分析、対話、資産化の4層で回ります。AI は準備を速くし、見落としを減らし、各案件の知見を次へつなげます。
| 層 | 必要なもの | 推奨ツール |
|---|---|---|
| 情報取得 | ノート、議事録、市場変化、顧客文脈 | NotebookLM, 会議記録, リサーチフロー |
| 分析 | パターン、比較、論点整理、シナリオ思考 | ChatGPT, Claude, research stack |
| 対話 | メモ、質問、選択肢整理、反論対応 | Notion, 交渉プロンプト, アドバイザリーテンプレート |
| 資産化 | 要約、フレームワーク、次の知財、ニュースレター素材 | Notion, CRM メモ, writing workflow |
スタック
記憶だけで面談に入らないこと。過去ノート、市場変化、顧客状況を圧縮し、何が変わったか、何が争点か、どんなトレードオフがあるかを事前ブリーフ化します。
良い助言は、答えを並べることではなく、より良い問い、選択肢、トレードオフを見せることです。前提を試し、制約を見つけ、一般論に流れない質問設計が重要です。
各案件は請求書だけで終わらせない。パターン、フレーム、言い回し、反復する問いを残すことで、知見が IP やニュースレターや次の提案に変わります。
週次の進め方
- 顧客ノートと外部シグナルを見直す。
- 面談前に必ず prep brief を作る。
- 答え主導ではなく質問主導で会話を進める。
- 各セッションを recap memo と次アクションに変える。
- 良い洞察を pattern library に保存する。
先に標準化すべきもの
| 優先 | アセット | 理由 |
|---|---|---|
| 1 | prep brief | 良い面談は前準備で決まる |
| 2 | advisory memo | 判断を見える形で残せる |
| 3 | question bank | 良い助言は良い問いから始まる |
| 4 | insight library | 知見を積み上げる基盤になる |
| 5 | follow-up sequence | 実行されて初めて価値になる |
チェックリスト
- すべての面談前に prep brief を作る。
- 会話だけでなく decision を記録する。
- よく使う戦略質問を蓄積する。
- 強い言い回し、フレーム、パターンを保存する。
- 反復する洞察は public proof-of-work に変える。
このプレイブックが必要なサイン
- 顧客が実行よりも整理や判断を求めてくる。
- 同じ助言を何度もしているが、資産化できていない。
- 面談は価値があるのに、フォローアップが不安定。
- チームを増やさず、専門性ベースで事業を作りたい。
旧サイトから引き継ぐ素材
Operator note
目指すのは会話で賢く見せることではなく、思考を持続する運用資産に変えることです。