4 年内实现 5 万用户与 30 亿日元营收：Oh my teeth CEO 西野诚的 AI 战略（附提示词）

"我应该用 AI 来做什么？"

我经常被问到这个问题。

所以今天，我想分享一个真实案例，看看一位成功的企业家实际上是如何使用 AI 的。

我们将关注 Oh my teeth 公司的代表董事兼 CEO 西野真人，该公司运营着口腔矫正器服务 "Oh my teeth"。

看看这些数字，西野先生的成就非常惊人。

公司几乎完全靠自有资金运营，从成立以来就一直盈利。销售额在 4 年内增长了 15 倍，用户数量已超过 5 万。

他们并非通过大规模外部融资快速扩张，而是依靠自有资金持续稳健地增长。

在创业领域，这相当罕见。

拥有工程师背景的西野先生，在使用 AI 方面非常出色。

在深入探讨之前，我先给出本文最重要的结论。

西野先生使用 AI 之所以令人印象深刻，并非因为提示工程技巧。

而是因为他提出问题的方式——"我应该让 AI 做什么？"——非常出色。

大多数人都在寻找 "如何更好地指示 AI"。但西野先生首先思考的是 "我的哪些任务应该首先交给 AI 来做？"

这个顺序的差异导致了结果的差异。

基于 NewsPicks 和 IKIGAI lab. 的一个项目中发布的西野先生的 ChatGPT 使用记录，我将通过 6 个提示来解释他的思考过程。

所有这些方法都可以从明天开始应用到你的工作中。

1. 将信息收集一直推进到 "可决策格式"

首先是最简单的用例。

西野先生向 ChatGPT 随口提问。比如 "万豪和凯悦有什么区别？" 这样的简单调研。

任何人都能做到。但关键在于接下来的步骤。

普通的搜索止步于 "收集信息"。你还需要自己把信息转化成 "那么，接下来怎么做？"。

西野先生的方法让 AI 也完成了这个转化。

换句话说，他使用 AI 不是作为 "搜索引擎"，而是作为 "收集信息并整理成决策材料的助手"。

将其应用到商业中，就像这样：

提示示例（竞争对手调研 → 行动计划）

1你是一位商业战略顾问。
2请调研并比较以下三家公司，然后提出 "我们应该采取的行动"。
3
4【调研视角】
5・每家公司的价格范围和目标客户
6・优势和劣势
7・过去一年的最新动态（新服务、涨价、退出等）
8
9【输出格式】
101. 对比表格（基于上述视角，三家公司的并列比较）
112. 每家公司的劣势 = 可能成为我们机会的点
123. 从明天开始可以采取的三项具体行动，并标注优先级
13
14【目标三家公司】
15（插入竞争对手名称）
16
17【我们的业务】
18（你的公司 1-2 行简介）

关键是在最后指定了 "三项行动并标注优先级"。

不要止步于 "调研"，而要让它写出 "调研结果应该做什么"。

仅此一点，就能将 AI 的输出从 "阅读材料" 转变为 "决策材料"。

2. 将 "背景信息" 注入 AI，提升体验和结果的质量

西野先生在私人生活中也充分利用 AI。去看四季剧团的演出时，他会在通勤途中用 AI 做准备，让体验的价值倍增。

用西野先生的话来说：

"只需输入前提条件，就能让活动的享受程度提升数倍。"

这里的教训不在于 "准备" 这个行为本身。

而在于这样一个原则："带着背景信息去接触某件事，会改变你在相同时间内获得的东西。"

这在销售会议和团队会议中尤其有效。

比较一下：一个第一次见面却对对方一无所知的人，和一个事先调研了公司、负责人和潜在挑战的人。即使同样是一小时，结果也会完全不同。

你可以把这种 "背景构建" 交给 AI，在通勤的 5 分钟内完成。

提示示例（会议前 3 分钟准备）

1我即将与以下公司进行初次销售会议。
2请整理出我在有限时间内取得成果所需要注意的事项。
3
4【目标公司】（公司名称、行业、规模）
5【对方职位】（例如：市场经理）
6【我们想提议的内容】（你的产品/服务）
7
8【我希望你输出的内容】
91. 该行业/职位的人目前可能面临的 3 大挑战
102. 我们的提议如何解决这些挑战
113. 会议上要问的 5 个问题（以引出对方的挑战）
124. 预期的反对意见及应对方法

在会议前运行一次，就能将随意的谈话变成 "设计好的对话"。

只有做好准备的人才能抓住机会。

3. 将会议纪要变成 "未来的资产"

这是一个非常 CEO 式的用法。

西野先生花大量时间在采访和会议上。他把制作纪要的任务交给 AI，但他并不止步于简单的总结。

他将音频数据输入 AI，并指示它 "以问答格式总结"。做成一系列问答形式，在日后回顾时使用起来会非常方便。

此外，他使用的提示甚至能重现受访者的语气。

这里的教训在于对待会议纪要本身的心态。

对许多人来说，纪要是 "已结束事项的记录"，是过去的产物。

对西野先生来说，纪要是 "下一步行动的起点"，是对未来的投资。

即使是同样的纪要，如果目的不同，制作方式也会改变。

提示示例（纪要 → 任务/作业提取）

1以下是会议记录。
2请将其总结成任何人都能据此行动的纪要。
3
4【输出格式】
51. 决定事项（仅列出结论要点）
62. 讨论要点及结论（以问答形式说明得出这些结论的原因）
73. 下一步行动（包含负责人和截止日期的表格。如果负责人未知，标注为 "待确认"）
84. 遗留到下次的作业
9
10【补充说明】
11・务必保留那些构成 "重要决策依据" 的发言部分。
12・明确说明谁承诺了什么，以避免 "他说、她说" 的情况。
13
14【会议记录】
15（粘贴在此处）

始终让它输出 "决定事项" 和 "下一步行动（含负责人/截止日期）"。

这直接将纪要变成了项目管理表。不要仅仅记录，要引导行动。这多出的一步会产生巨大差异。

4. 将 AI 用作 "陪练伙伴"，将想法语言化并结构化

西野先生将 AI 用作 "陪练伙伴"，来将自己脑海中的想法语言化并结构化。

西野先生的话一语中的：

"我是那种对语言化很执着、需要花很多时间的人。AI 取代了这项工作。而且，与人类不同，你可以让 AI 修改任意多次。我喜欢它在我满意之前一直陪着我的感觉。"

这其中有深刻的道理。

人们通常认为 AI 的最大价值在于 "给出答案"。但真正的价值在于 "让你把脑子里想的东西拿出来并整理好"。

如果头脑混乱，人就无法行动。但一旦你能将其语言化并结构化，你就能一下子向前推进。

西野先生将 AI 用作 "高速语言化装置"。

此外，无论你给多少次反馈，AI 都不会生气。如果你让人类陪练伙伴修改五次，会很尴尬。但 AI 会无限地陪着你，直到你满意为止。

提示示例（将想法结构化为商业策略）

1我将杂乱无章地讲述我脑子里想的东西。
2作为一位优秀的陪练伙伴，请执行以下操作：
3
41. 倾听我的讲述，整理要点并反馈给我。
52. 指出故事中的 "假设"、"事实" 和 "单纯的愿望"。
63. 对逻辑跳跃或思考不充分的地方提出问题。
74. 在我满意之前，陪着我进行任意次数的修改。
8
9首先，在听完我的故事后，不要直接下结论；先提出一个问题来确认你的理解是否正确。
10
11【我的故事】
12（写下你正在想的事情。可以是用要点或口语化的方式）

诀窍在于指示："不要直接下结论；先提出一个问题来确认。" 这使得 AI 以引导你思考的方式行动。它变成了一个对话伙伴，而不是单方面给出答案的人。

这也适用于语音输入，只需想到什么说什么即可。

5. 解构有效的方法，并将其移植到自己的公司

就个人而言，我觉得这个用法最有趣。

西野先生使用 AI 进行 "优秀服务的结构分析"。

例如，拉面店 "一兰"。

他拍下桌上的 "承诺书"，让 AI 读取，并指示："从结构上分析为什么这能打动人心。"

而且他不止于此。在理解了这个结构之后，他立即问："这对我们的服务来说会是什么样子？" 从而将其应用到自己的公司。

一家在盈利情况下增长到 30 亿日元销售额的公司的 CEO，正在从一家拉面店的小册子中学习。

我认为这种 "贪婪" 是它们增长背后的原因。

这里的教训是将 "直觉" 转化为 "可复制的结构" 的理念。

以 "那家店不知怎么很好" 结束的人，和 "解构它为什么好，并将其移植到自己的业务中" 的人，两者之间的差异会逐渐显现。

事情之所以有效，总有原因。如果你能把这个原因用语言表达出来，它就会变成一种可以模仿的技巧。

提示示例（解构成功案例并移植到你的公司）

1你是一位营销和品牌设计专家。
2请分析以下 "成功案例"，并将其移植到我的业务中。
3
4【步骤 1：结构分析】
5基于以下视角，解构这个案例为何能打动客户的心：
6・它触动了客户的什么情感？
7・设计了什么样的体验？
8・其他公司难以模仿的 "机制" 是什么？
9
10【步骤 2：抽象化】
11将该案例的成功因素概括为可在跨行业使用的 "原则"。
12
13【步骤 3：移植到我的公司】
14提出 3 个具体想法，将这些原则应用到我的业务中。
15每个想法都包含一个 "明天可以尝试的小第一步"。
16
17【待分析的案例】
18（粘贴成功的服务、措施、文案等）
19
20【我的业务】
21（你的公司简介）

步骤 2 中的 "抽象化" 是关键。如果直接模仿案例，那只是抄袭。但一旦将其抽象为 "原则"，然后再应用到你的公司，即使行业不同，它也能奏效。

从一兰的小册子到牙科正畸服务。抽象化这一步使得这种跨越成为可能。

6. 不要执着于提示。用迭代次数来压倒一切

尽管对 AI 掌握到如此程度，西野先生却说出了令人惊讶的话。

"我不执着于提示。"

如果得不到好的答案，他会立即重置那个聊天。他在一个新的聊天中抛出同样的问题。如果还是不行，他会向另一个 AI（如 Claude 或 Gemini）问同样的问题。

西野先生的思考方式：

"不要执着于单个 AI 或提示；只要增加尝试次数。如果用 3 个 AI 各试 3 次，那就是 9 次尝试。如果你问世界上最聪明的 AI 9 次，其中一次会给你一个好的答案。"

我认为这不仅适用于 AI，也适用于整个商业。

许多人试图 "一次就得到正确答案"，结果在开始行动之前就卡住了。在他们思考完美提示的时候，时间就这么过去了。

但西野先生相反。他接受 "挥棒 9 次，总有一次能击中" 的理念，并单纯地增加站上击球区的次数。

这与 Oh my teeth 的管理风格完全相同：快速砍掉不畅销的品牌，然后转向下一个。

增加尝试次数，而不是提高单次尝试的准确性。这是那些取得成果的人们的共同特征。

AI 是一个可以爆炸性地增加这些尝试次数的工具。你可以在一个小时内向 AI 咨询 10 次，而向人类咨询一天只能一次。

因此，"追求一次完美" 就等于抛弃了 AI 最大的优势。

提示示例（从 3 个角度攻击同一个问题）

1针对以下挑战，请扮演 3 位不同的专家，并为每位专家提出独立的解决方案。
2
3・专家 A：优先考虑降低成本的财务视角
4・专家 B：优先考虑销售增长的市场营销视角
5・专家 C：优先考虑现场执行便利性的运营视角
6
7在展示 3 个方案之后，最后从你自己的视角选择一个 "我应该采取的计划"，并说明理由。
8
9【挑战】
10（写下你想要解决的挑战）

有意识地在一个提示中从多个角度进行攻击。

这也是一种 "增加尝试次数" 的形式。不是寻找一个正确答案，而是列出多个选项，然后从中选择。

思路是：保持思考的主动权，同时让 AI 扩展选项。

总结：AI 的成功取决于 "你如何提出这个问题"

我们看了西野先生的六个用例。

最后，我想告诉你最重要的事情。

那些用 AI 取得结果和没有取得结果的人之间的区别，不在于提示技巧。

而在于 "你把哪些任务转化成了问题，并交给了 AI" 的差异。

让我们从这个角度再次总结今天的六点。

・信息收集 → 不要只说 "调研"，要说 "调研并给出要采取的行动。"

・体验和会议 → 注入背景信息后再接触。

・会议纪要 → 使其成为下一个行动的起点，而不仅仅是记录。

・思路整理 → 将其用作陪练伙伴，而不是给你答案的人。

・成功案例 → 不要止步于直觉；要结构化并移植。

・尝试次数 → 用 9 次尝试压倒一切，而不是一次完美。

这些都不需要特殊的提示技巧。

你所需要的只是思考 "我该如何把这个任务交给 AI，从而引导出结果？" 的习惯。

还有一件事。

一位几乎完全靠自有资金实现 30 亿日元销售额并盈利的 CEO，正在如此简单地使用 AI。

反过来说，这意味着我们只有今天就可以开始模仿的东西。

没有华丽的用例。

它们朴实、实用，也正因如此才有效。

我今天介绍的所有提示都可以通过复制粘贴来使用。

请在你的工作中，今天先尝试一个。

那一次尝试将改变你使用 AI 的方式。

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