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。

「この仕事、やる意味あるの?」と感じたとき、頭のいい人がChatGPTに聞いていることPhoto: Adobe Stock

その課題を解決すると、誰が喜ぶのか?

 何かのアイデアを考えるとき、当たり前ですがそこには「課題」があります。「地球温暖化を解決したい」「自社商品の売上を上げなくてはならない」といったような具合です。どれも解決する意義のある課題ですが、ある存在が欠けています。

 それは「人」です。
 その課題は誰のために解決するのか、解決したら誰が喜ぶのか。この視点が抜けてしまっています。

人が見えていないと、「良い」アイデアは生まれない

 正直な話、「人」が見えていなくてもアイデアは出せてしまいます。ですが私の経験からすると、対象となる「人」が不明確なままアイデアを考えると、最終的には空回りする傾向があります。

 それもそのはず。本書の冒頭でお伝えした「良いアイデア」の定義を思い出してください。それは「新しさと有用性」を持つものでした。有用性は誰が判断するかというと、「人」です。つまり課題解決も商品開発も、最終的に誰かが喜ばなければ、それは良いアイデアとは言えません。

 お題の先で待っているはずのユーザー像を無視してアイデア発想を進めてしまうと、間違ったゴールに着いてしまうのも当然です。

向き合うべきは上司や歴史ではない

 極端な話に感じるかもしれませんが、異業種に参入していく際の新規事業アイデアや、マーケティングに不慣れな企業による商品開発案などに、比較的多く見られる印象です。

 たとえば、技術開発に積極的な会社で、上層部や開発部から「こんな技術を開発したから、この技術を使って新商品のアイデアを考えて」なんて言われてしまった「技術先行」なパターン。「与えられた技術を使って商品を考える」という「課題」はありますが、「それで誰が喜ぶのか?」と、「人」が見えていません。

 とくに歴史ある企業ほど、視線が社会にいる人たちではなく、社内にいる人(主に上司や経営者)や自社の歴史に向きがちです。その結果、「会社からの指示に従う」「自社の技術や歴史を活用する」ことが目的となり、誰も喜ばないアイデアが生まれたりするのです。「やれ」と言われたから、やる。そんな状況です。

課題解決を喜んでくれる人を探る技法「お題のターゲット」

「人」を見落とさないためには、たとえその課題が一方的に与えられたものであったとしても、一度振り返る必要があります。書くとシンプルですが、それまで「誰のため」なんて考えたことがなかったという人には、ややハードルの高い視点の切り替えになります。

 そこで、AIを使って「誰のため」を明確にする方法が、技法その52「お題のターゲット」です。名称のとおり、目の前にある課題のターゲットとなる人物像をAIに聞きます。

 こちらが、そのプロンプトです。

<AIへの指示文(プロンプト)>
〈課題や目的を記入〉
 その問題が解決された場合、誰が困りごとの緩和や解決に、喜びを感じますか。

 アイデアを出す前の段階で、課題解決の先にいるユーザー像を明らかにするために使います。言い換えれば「具体的な顧客」を見つけ出すための技法です。

 数回のやりとりで詰めていくことを想定し、プロンプトはあえて広めな回答になるよう、「顧客も、それ以外も、喜ぶ人はみんな見つける」指示文にしています。

「課題」を与えられたら、いきなり「どう解決しよう」と頭を悩ませるのではなく、まずは誰がユーザー、ステイクホルダーなのかを把握しましょう。ユーザーが見えれば、考えるべきアイデアの方向性も見えてくるはずです。アイデア発想の幅が拡がりつつ、的確に選び抜けるようにもなります。

「そもそも、誰のためにアイデアを出すの?」
「なんの意味があるの?」

 そう感じたときが、この技法の使いどころです。
 技法その52「お題のターゲット」、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)