LLM にペルソナを与えてマーケティング・UI/UX の課題を突破する

和歌山県那智勝浦の廃線危機に対し、Claude・Gemini・Copilot・MetaAI・ChatGPT の 5 つのLLMに同一プロンプトで施策案を出させ、強みと弱みを比較検証した。Claude は戦略コンセプト、MetaAI は実証メニューに優れ、複数モデルの視点を職員が編集することで、単一モデルより実現性の高い地域施策が生まれることを示唆。

建設会社経営者が Claude・Codex・Gemini を役割分担で運用し、月100時間分の作業を AI に置き換えた。AI が8割下書きし人間が2割確認する体制により、自身の実作業は月20-25時間に圧縮。効果的なポイントは「役割を固定してから並列化する」こと。初期3ヶ月は同じ質問を複数 AI に投げて逆に3倍遅くなったが、判断は集中・作業は分業という流れに統一後に改善した。

Gemini 3.1、ChatGPT 5.5 Thinking、Claude opus-4-8 の 3 つの生成 AI に同じお題でスライド作成させ、デザイン品質・指示への忠実さ・使い勝手・修正のしやすさを比較検証。Gemini はシンプルで洗練、ChatGPT はレイアウト厳密性、Claude は指示忠実性と完成度が優れており、用途に応じた使い分けが有効。

建設業を経営する著者が、AIに「答え」を求めるのではなく「反論」を求める仕組みに切り替えた。公開情報から13人分の判断軸（堀江貴文のスピード重視、孫正義の長期ビジョン重視など）を整理し、自分の経営判断をレビューするアドバイザーとして活用。Human-in-the-loop、役割分担（Maker-checker）、判断ログの記録が効果的だった。