【超保存版】“99％の悩み”に解決策を示すChatGPT「神プロンプト」ベスト1

いま、ビジネスパーソンの間で「AI」が急速に浸透している。自分の代わりに仕事をやらせるだけでなく、一部ではAIに問い、AIと対話して仕事を進めることが、すでに当たり前になりつつある。実際、AIをうまく使いこなせば、問題解決やアイデア発想といった「考える」作業においても大いに役立ち、悩む時間を圧倒的に短縮できる。
ただし、闇雲に使えばいいわけではない。「AIから有益な回答を引き出すには、適切な“聞き方”が必要です」。そう語るのは、グーグル、マイクロソフト、NTTドコモ、富士通、KDDIなどを含む600社以上、のべ2万人以上に発想や思考の研修をしてきた石井力重氏だ。その数々のノウハウをAIで実践する方法をまとめたのが、書籍『AIを使って考えるための全技術』。「鈍器のような存在感に圧倒される」「AI回答の質が目に見えて変わった」と、発売直後から話題に。思考・発想のベストセラー『考具』著者の加藤昌治氏も全面監修として協力した同書から、AIを使って「99％の悩みに解決策を示せる」聞き方を紹介しよう。

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技術的ブレイクスルーを整理した発想法集「TRIZ」

　世界中の創造的な知のストック、それが「特許」です。そのなかには技術的なブレイクスルーが記載されています。

「そのエッセンスを集めてきてパターン化したら創造的な思考を助ける道具になるのでは」と考えたのが、かつて冷戦中のロシア（当時はソビエト連邦）の研究者、ゲンリッヒ・アルトシュラーです。

　とても素朴で王道な考えです。しかしながら膨大な特許のなかからパターンを抽出するのは作業量も膨大になりますし、パターンが適切な数に収まるのかも見当がつかなかったと思います。ですが、彼は実際にそれに取り組み、「TRIZ（トゥリーズ）」というメソッド要素の強い学問体系を作ります。

TRIZは技術的な課題の「99％」を解決できる

　結果として、技術的ブレイクスルーのパターンとして40個を抽出しました。それらを用いると、およそ世の中の技術課題の99％強に対して何らかの解決策が見いだせると言われています。残る1％弱は最高位のイノベーションで、世紀の大発明と位置づけられるものであると結論づけています。

　全発想法のなかで、TRIZは「発想トリガー法」と呼ばれるタイプに分類される発想法です。エンジニアが学ぶ開発工学のなかで、創造的思考を担うものといえばTRIZ、という位置づけです。それぐらい、知る人はよく知る知識として存在しています。

ただし、なかなか歯ごたえのある「学問」

　40個のブレイクスルーパターン集は「発明原理」という名前を持ち、ちゃんと学習をすると、高い発想アシスト効果を得られます。

　実際、TRIZは当時から現代にいたるまで、様々な産業分野で使われています。機械装置系から自動車メーカー、半導体製造まで、技術的な問題を抱えたエンジニアが問題解決をする際に活用されています。大手ハイテク企業がその技法の活用で大きな収益を上げている事例もよく報告されていました。

　ただ、ちょっと問題もあります。教育工学的な側面はかなり無視されていて（というより誕生した時期と地域からいってその概念がなかった）、現代の学習しやすい知識デザインに慣れている人たちには「むむむ……これは、無理だな」と学習の入口で引き返されてしまう。要するに、歯ごたえがありすぎな学問なんです。

　そもそも40個もある発想パターンから、自身に適したものを選ぶだけでも正直言って大変です。特殊なメソッドに慣れるにはトレーニングも必要になります。そこが難点。

AIの力でTRIZを一気に実践できる技法
「工夫のパターン」

　このTRIZを、学習することも、自身に最適なパターンを選ぶことも省略して、AIの力を使って一気にやってしまえないかと考えました。それが技法その13「工夫のパターン」です。

　これが、そのプロンプトです。

　TRIZの40のブレイクスルーパターンを「1パターン＝1フレーズ」まで圧縮。プロンプトはかなりの長文になっていますが、AIは大量の指示をものともせず、スコンと処理してくれます。

　この技法をAIで実践してみると、妥当な案と意外な案、双方が生成されます。妥当な案でいいからすぐに解決策を得たい人も、実現まで遠くてもいいから創造的な工夫や開発をしたい人も、この回答から示唆を得ることができます。

　ただし本書制作時点では、AIが一度に扱える文字量には上限があるため、40のブレイクスルーパターンそれぞれを用いてアイデアを回答させようとすると、1パターンあたりの回答量は100文字以下になります。
　その短さで40通りの異なるアイデアを出力させるのは困難です。結果的に回答が勝手に「中略」されたり、意図から外れた出力をし始めてしまったりと不安定になりがちです。上記を勘案した結果、妥当案と創造的案を3つずつ出させる形で、プロンプトにまとめました。

　ぜひ、活用してみてください。

（本稿は、書籍『AIを使って考えるための全技術』の内容を一部抜粋・編集して作成した記事です。書籍では、こういったAIから想像以上の回答を引き出す56の方法を紹介しています）

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■ダイヤモンド社の新刊

「最初の一歩を踏み出せない人には、この本が“AIとの対話”を始めるきっかけになると思います」
――ハヤカワ五味――

「思考や発想の技術を紹介した『考具』って本がめっちゃ好きなんですけど、まさにそれのAI版ですね。これも買います」
――けんすう（古川健介）――

「AIの力、すごすぎる。これを使えば誰でも“考える天才”になれてしまう」
――加藤昌治（ベストセラー『考具』著者）――

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「深く考える」ためのAIの使い方!!

『AIを使って考えるための全技術　―「最高の発想」を一瞬で生み出す56の技法』石井力重（著）、加藤昌治（監修）、682ページ

『AIを使って考えるための全技術』とは？

AIを、仕事の効率化や自動化に使うだけではもったいない。
頭のいい人は、AIを使って「能力以上の答え」を手に入れています。

「斬新な発想がほしい」
「ひと言のアイデアを膨らませたい」
「思考の弱点が知りたい」
「ビジネスの売上を予測したい」
「前例のない課題を解決したい」
「難易度の高い悩みを解決したい」
「ユーザーの本音を知りたい」
…などなど。
仕事も、日常も。あらゆる「考えること」に役立つAIの使い方を56個紹介。

この本が、あなたの人生から
「悩む時間」を消し去ります!!

本書の目次

序章　「AIを使って考える」とは？ ―チュートリアル

1部　すぐにアイデアがほしいとき
第1章　「AI特有の力」で考える
第2章　「自由な発想」で考える
第3章　「ロジカルな発想」で考える

2部　アイデアを磨きたいとき
第4章　考えを「発展」させる
第5章　考えを「具体的」にする
第6章　考えを「検証」する

3部　アイデアを実現したいとき
第7章　アイデアの「伝え方」を考える
第8章　アイデアの「実行策」を考える

4部　考えるヒントがほしいとき
第9章　「課題」を分析してヒントを得る
第10章　「悩み」を分析してヒントを得る
第11章　「人」を分析してヒントを得る
第12章　「未来」を予測してヒントを得る

最終章　「技法」を使いこなす　―ケーススタディ