答えをもらう前に、問いを設計する

前編では、AIに振り回される人の問いに共通するクセを整理しました。

答えを決めてから聞いている。
前提を渡していない。
問いの粒度が合っていない。

この状態でAIに質問すると、返ってくる答えも当然ぼんやりします。
しかもAIは文章をそれっぽく整えるのが得意なので、雑な答えでも一見ちゃんとして見えます。

では、どう聞けばいいのか。

今回は後編として、そこから一歩進んで、AIから使える答えを引き出すための「良い問いのつくり方」を整理します。

良い問いをつくる4つの型

特別なテクニックはいりません。
まずは次の4つを押さえるだけで、AIの返答はかなり変わります。

1. 前提を先に渡す

AIに質問する前に、まず状況を渡します。

悪い例はこれです。

「ブログ記事を書いて」

これでは、AIはどこへ向かえばいいのか分かりません。
結果、よくある無難な文章が出てきます。
そして人間側が「なんか薄い」と言う。
はい、材料が薄いです。水でのばした味噌汁くらい薄いです。

良い聞き方は、たとえばこうです。

「BtoB向けのEC改善に関するブログ記事を書きたい。対象は中小企業のWeb担当者。専門用語は使いすぎず、現場の課題に気づいてもらう導入にしたい。ありがちな“DXしましょう”系の表現は避けたい」

ここまで伝えるだけで、返ってくる内容はかなり変わります。

AIに渡すべき前提は、たとえば次のようなものです。

• 誰に向けたものか
• 何のために使うのか
• どんなトーンにしたいのか
• すでに決まっている条件は何か
• 何を避けたいのか
• 判断基準は何か

特に重要なのは、「避けたいもの」です。

AIは放っておくと、きれいで無難な方向に寄ります。
つまり、どこかで見たことのある表現を量産しがちです。
「寄り添う」「伴走する」「課題解決」「価値提供」あたりは、気を抜くとすぐ出てきます。
ビジネス文章界の常備菜です。出しすぎると飽きます。

しかもこの常備菜、だいたい冷蔵庫の奥で見覚えがあります。
食べられなくはない。でも、今日それを出す？という感じです。

だからこそ、NG条件を渡す。
「ありがちな表現は避けて」
「説教くさくしないで」
「専門家っぽくしすぎないで」
「耳ざわりのいいだけの文章にしないで」

ここまで言って、ようやくAIは使える方向へ動きます。

AIに自由に考えさせることと、丸投げすることは違います。
自由に走らせたいなら、せめてコースくらいは引くべきです。

「いい感じに」だけで走らせると、AIはだいたい無難な広場をぐるぐるします。

2. 答えではなく、選択肢を出させる

AIにいきなり正解を求めるのは危険です。

なぜなら、AIは“それっぽい正解”を出すのがとても上手いからです。
でも、ビジネスの現場で必要なのは、きれいな正解風コメントではありません。
判断材料です。

たとえば、

「この施策をやるべきですか？」

ではなく、

「この施策をやる場合とやらない場合、それぞれのメリット・リスクを整理してください」

と聞く。

「A案とB案、どちらが良いですか？」

ではなく、

「A案とB案を、費用対効果・実行難易度・短期成果・長期的な資産性の観点で比較してください」

と聞く。

こうすると、AIに判断を丸投げするのではなく、自分が判断するための材料を並べさせることができます。

AIに「どれが正解？」と聞くのではなく、
「判断するために、材料を揃えて」と頼む。

この違いは大きいです。

AIが出した答えをそのまま採用する人は、AIに使われます。
AIに選択肢を出させて、自分で決める人は、AIを使えます。

主導権をAIに渡してはいけません。
AIは優秀な補佐にはなりますが、責任者には向いていません。
責任者っぽい口調で話すことはありますが、責任は取りません。

「AIがそう言っていました」は、社内説明としては弱いです。
「隣の席の人がそう言ってました」と同じくらい、聞いた側の眉が動きます。

3. あえて反対意見を出させる

AIは、こちらが何も言わないと、比較的こちらに寄り添った答えを返します。
つまり、油断すると“感じのいい同調者”になります。

でも、仕事で本当に役に立つのは、同調ではなく検証です。

AIが提案を出してきたら、そこで終わらせてはいけません。
次にこう聞きます。

「この提案に反対する立場なら、どんな懸念点を挙げますか？」
「この案が失敗するとしたら、どこが原因になりそうですか？」
「見落としている前提やリスクはありますか？」
「厳しめに評価してください」
「この案をクライアントに出したとき、突っ込まれそうな点はどこですか？」

この問い返しを入れるだけで、AIの使い方はかなり変わります。

AIは味方にするだけではもったいない。
むしろ、論敵として使った方が役に立つ場面は多いです。

自分の案を褒めてもらうために使うのではなく、壊してもらうために使う。
そのうえで、壊れずに残ったものを採用する。

これができると、企画も提案もかなり強くなります。

逆に、AIに肯定だけさせている人は危ないです。
自分の思い込みにAIの文章力を着せているだけです。
見た目は立派になりますが、中身が強くなったわけではありません。

ハリボテに照明を当てても、ハリボテはハリボテです。
むしろ影が濃くなります。

企画書も同じです。
見た目が整っているほど、中身の弱さに気づきにくい。
パワポの装飾で耐震性は上がりません。

4. 抽象と具体を行き来する

AIとの対話では、抽象度を動かすことが大切です。

答えがふわっとしていたら、具体に下ろします。

「具体例を3つ出してください」
「実際の業務フローに落とし込むとどうなりますか？」
「中小企業のWeb担当者向けに言い換えてください」
「明日からできるアクションに分解してください」

逆に、答えが細かすぎて全体像が見えなくなったら、抽象度を上げます。

「一言で言うと、何が問題ですか？」
「この内容の本質をまとめてください」
「優先順位をつけるなら、何から着手すべきですか？」
「経営判断として見るなら、論点は何ですか？」

AIは、一発でちょうどいい答えを出すものではありません。
出てきた答えを見ながら、人間側がハンドルを切る必要があります。

ふわっとしたら具体へ。
細かすぎたら抽象へ。
ズレたら前提へ戻る。

この行き来ができる人は、AIを使って思考を深められます。
できない人は、AIの出力を読んで「なるほど」と言って終わります。

「なるほど」は便利な言葉です。
でも、何も決めていないときにも出ます。
会議でよく漂っている、あの“進んだようで進んでいない空気”の主成分です。

「一旦持ち帰ります」と並ぶ、仕事が止まるときの名言です。
持ち帰った先で何が起きているのか、誰も知りません。

壁打ちで満足して終わらせない

AIの使い方がうまい人は、最初から完璧な問いを投げているわけではありません。
出てきた答えを見て、問いを修正するのがうまいんです。

「今の答えは一般的すぎる」
「もっと現場目線にして」
「この部分だけ深掘りして」
「逆に、失敗パターンを出して」
「前提を変えたらどうなる？」
「優先順位をつけて」

こうやって問いを重ねて、答えの精度を上げていきます。

ただし、ここにも落とし穴があります。

AIと壁打ちしているだけで、仕事を進めた気になってしまうことです。

AIに相談する。
それっぽい答えが返ってくる。
さらに聞く。
またそれっぽい答えが返ってくる。
「なるほど」と思う。
でも、何も決めない。
何も実行しない。

これは、AI活用ではありません。
思考している気分に浸っているだけです。

AIは、考えるスピードを上げてくれます。
でも、決める力までは代わってくれません。
ましてや、実行まではしてくれません。

問いを重ねる目的は、気持ちよく会話することではありません。
判断することです。
動くことです。
次の一手を決めることです。

AIとの会話が長くなっているのに、何も決まっていないなら要注意です。
それは壁打ちではなく、壁の前で反復横跳びしているだけかもしれません。

汗はかいています。
でも、前には進んでいません。

「今日めちゃくちゃAI使った」と思っても、成果物が何も残っていないなら、それは仕事ではなく滞在です。
AIの前に長居しただけです。

まずは、質問の前に一行だけ足す

問いのつくり方は、知識として理解するだけでは身につきません。
実際に使って、ズレて、直すしかありません。

最初から完璧な問いをつくる必要はありません。
でも、雑に投げる前に一行だけ足すことはできます。

「誰に向けて」
「何のために」
「どんな条件で」
「何を避けたいのか」
「どこを厳しめに見てほしいのか」

この一行があるだけで、AIの返答はかなり変わります。

たとえば、

「企画を考えて」

ではなく、

「30代女性向けの食品ECで、初回購入につながるキャンペーン企画を考えたい。予算は少なめ。割引頼みではなく、商品の魅力が伝わる案にしたい」

と聞く。

「文章を直して」

ではなく、

「ブログ記事の導入文を直したい。読者はWeb担当者。堅すぎず、でも軽すぎないトーンで、ありがちなDX文脈は避けたい」

と聞く。

これだけで、AIはかなり使いやすくなります。

AIに振り回される人は、問いを丸投げします。
AIを使いこなす人は、問いを設計します。

この差は一見すると目立ちません。
でも、気づいたときには無視できないほど効いてきます。

AIの性能はこれからも上がります。
でも、それを使う人間の問いが雑なままなら、返ってくる答えも雑なままです。

AIを疑う前に、自分の問いを疑う。
ここから始めた方がいいです。

AIが使えないのではありません。
使う側の問いが、まだ仕事をしていないだけです。

問いを働かせましょう。
AIより先に、まず問いを出勤させるところからです。

AIに関するお悩み事、愚痴、自慢、お気軽にどうぞ。