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回答の質が目に見えて変わった!」「値段の100倍の価値はある!」との声も多く話題になっている。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。

【超保存版】ChatGPTを使って「前例のない課題」を解決できる神プロンプト・ベスト1Photo: Adobe Stock

「先行事例」のない、新しい課題と向き合うには

 どんな領域であれ、課題に関する情報を多くインプットした方が、解決アイデアの発想には有利です。なぜなら「アイデアとは既存の要素の新しい組み合わせ」だからです。

 先行事例模倣主義になっては本末転倒ですが、組み合わせるためのネタはあるだけあった方がいい。情報や体験に対する貪欲さはアイデアパーソンに必須の資質です。

 しかしテーマとして新しいがために、過去に取り組んだ人があまり見当たらない領域もあります。宇宙、AIエンジニアリング、そしてそれらに付随して起こった社会課題など。その領域で先行事例を探したところで見つかりません。

 そして時代が変わっても、国内外や過去にも例がない新しい課題は次々と現れてくることでしょう。

別分野の事例に、アイデアのヒントを求める

 では、どうすればいいのか。別の分野にヒントを探しに行きましょう。新しい領域や課題であっても、抽象度を上げていけば他ジャンルの先行事例と本質的な要素が類似していることも多いからです。

 宇宙空間での生活や作業に関する課題の抽象度を上げると、そこには「外部環境から身を守りながら、いかに機能性や快適性を追求するか」といった本質が見えてきます。であるならば、深海を長期間にわたって航行する潜水艦や、灼熱の砂漠における課題の解決策に、なにかヒントがあるかもしれません。

 アイデア発想の経験が豊かな人は、目の前の課題とは一見関係のない分野の情報をインプットすることの価値を知っています。距離が遠いように見えても、本質の部分ではつながっているとわかっているのです。

別分野の事例から解決策を探る技法「他領域事例の探索」

 自分が普段触れているものとは異なる分野からヒントを得るわけですから、当然ゼロからの知識習得であり、事例収集になります。何から調べていいかもわからないこともありますね。

 一方、見た目が遠く、異なる概念を相互比較しつつ、共通する要素を抜き出すことに長けているのがAIです。その特長を利用したのが、技法その43「他領域事例の探索」

 こちらが、そのプロンプトです。

<AIへの指示文(プロンプト)>

〈課題を記入〉
この問題の解決にヒントになりそうな「他の領域の類似問題」と「その解決策」をいくつか列挙してください。

 プロンプトでは、問題解決のヒントになりそうな他領域の類似問題を探してもらうだけでなく、ついでに解決策まで提示するよう指示しています。あらゆる課題に対して有効な汎用性の高い技法になっています。

 まだ決定的な解決方法が共有化されていないと思われる課題には有効な技法です。また、自分たちでアイデアを考えてみたけれど、「他社の先行事例と代わり映えしないなあ」「どうも似たようなアイデアになってしまう」と感じるような、解決策がコモディティ化している課題に対してもおすすめです。

 遠い領域における事例に目を向けてみると、「なるほど!」「これはウチでも参考になるぞ!」と、思わず興奮してしまう発見があります。
 技法その43「他領域事例の探索」、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、AIを使って“思考の質”を高める方法を多数紹介しています)