AIが「使えるかどうか」は、人間側の「使い方」で決まります。
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2万人以上に思考・発想の研修をしてきた石井力重氏だ。そのノウハウをAIで誰でも実践できる方法をまとめた書籍『AIを使って考えるための全技術』が発売。全680ページ、2700円のいわゆる“鈍器本”ながら、「AIと、こうやって対話すればいいのか！」「値段の100倍の価値はある！」との声もあり話題になっている。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、「これを使えば誰でも“考える”ことの天才になれる」と太鼓判を押した同書から、AIの便利な使い方を紹介しよう。
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アイデアを判断する際の重要かつ曖昧な指標「妥当性」
アイデアや企画を判断する際、様々な判断基準がありますが、そのなかでもビジネスにおいて重要な指標が「妥当性」です。どれほど魅力的なアイデアであっても、採用にいたる「妥当性がある」と判断されなければ日の目は見られません。
しかし悩ましいことに「妥当性」は非常に曖昧です。「自社がやる意義があるか」「課題を解決できる可能性が高いか」「実現可能性が高いか」「採用に値するか」など多岐にわたり、そのすべてが「妥当性」という言葉で表せます。
その上、企業や組織によって、また個人によっても定義が異なります。さらにはプロジェクトごとにも「妥当なアイデア」が意味するものが違うでしょう。
曖昧な妥当性をAIで判断する技法「妥当性の検証」
フラットに判断してくれるAIに、この曖昧さを含む妥当性を聞いてみるのが、技法その27「妥当性の検証」です。
こちらが、そのプロンプトです。
これまでのアイデアについて、妥当性（実現可能性など）を1～10で評価してください。最高が10です。評価の理由も教えてください。
〈アイデアの候補を記入〉
入力したアイデアに対して、一般論としての「妥当性」に基づいて10段階評価をしてもらいます。人間だけでは判断が難しい「妥当かどうか」を、AIは合理的に回答してくれます。
「いやいや、妥当性って曖昧な観点って言ったじゃない？ それをAIが評価できるの？」
きっと、そう思った人もいるでしょう。プロンプトを考え、試行錯誤した結果、たどり着いたのが「あえて規定しない」という結論でした。
正直、「妥当＝実現可能性が高い」など、何かしらの定義づけをしてしまえば、回答の具体性は上がります。けれども状況によっては「実現可能性が高い＝妥当性が高い」とは言いきれませんよね。
芸術家が「妥当だ」と感じるものは、実現可能性があるものではなく、たぶんもっとアバンギャルドなものです。起死回生の一手を探している企業にとっては、実現可能性が高いアイデアよりも、やや挑戦的なアイデアの方が、現状に鑑みて「妥当」と言えるかもしれない。
よって、あえて「妥当性」という解像度の低いままの言葉で聞くことが、本当に有効な回答にたどり着くための過程として必要だと考えました。
本当の妥当性は「自分」にしかわからない
曖昧な軸で評価作業をしていくうちに、「あ、自分って本当はこんな評価軸を持っていたのか」と気づくことがあります（アイデア評価に慣れているプロフェッショナルは別です。企画の熟練者は、始める前に適切な評価軸を書き出せるスキルを持っているはずです）。
出てきた回答を見て「いや、これはちょっと違うかも」などと感じて、2回、3回とやりとりをしていくことで、最終的には状況や特性に最適な「妥当性」のある回答を得られるようにしています。
AIは聞き手の立場を踏まえて、つど「妥当性」の意味を設定して回答してくれるので、万人が使える汎用さを持ち合わせています。あえて抽象的な言葉によって場に出された回答が、受け取り手の側で解釈され、具体案に落とし込まれていくのです（とはいえAIが把握できない評価の視点もありますので、AIの採点が絶対ではありません）。
アイデアを評価するなら、まずは技法「妥当性の検証」から
アイデアを評価するにあたっては、声の大きい人の意見が優先されてもいけませんし、ときとして合理性のない人気投票になってもいけません。加えて、明確な判断基準を持っていても、その基準に沿って評価する（点数をつける）のも簡単ではありません。
よってこの技法は、AIが「妥当性」を柔軟に定義してくれることだけでなく、その基準に準じて「点数」をつけてくれることも魅力のひとつです。また、AIによる評価の質を上げるコツとして、採点の理由もあわせて聞くプロンプトにしています。こうすることでAIは、理由を記述するために点数配分の整合性をとるため、評価精度が上がります。
ただし本書制作時点のAI性能では、評価作業において対象として扱えるアイデアの数は20個ぐらいです。それ以上多いアイデアを評価させると挙動が不安定になることがあるので要注意。点数のみの出力であれば20を超えても処理できますが、評価の質は下がります。
技法その27「妥当性の検証」、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。この他にも書籍では、分析、発想、発展、具体化、検証、予測といった“頭を使う作業”にAIを活用する方法を多数紹介しています）
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「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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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。
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「斬新な発想がほしい」
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この本が、あなたの人生から
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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
