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。（構成／ダイヤモンド社・石井一穂）
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「検索」だけじゃ、もったいない
AIを仕事に活用できるシーンは多々ありますが、
「～とは？」
「～の意味を教えて」
など、「Googleの代わり」として検索だけに使うのはもったいない。
AIは、新しいアイデアを考えたり、問題解決したりといった、「頭を使う作業」にも活用できます。
ただし、適当な聞き方をしても、質の良い回答は得られません。ロクでもない回答が返ってきてしまうときには、人間側の質問（プロンプト）が適切でないことがほとんどなのです。
AIを「会議の準備」に活用する
たとえば、会議やプレゼンの前に「企画や提案の精度を高めておきたい」ときにも、AIは活用できます。
それが、『AIを使って考えるための全技術』で紹介されている技法その31「ダメ出しの模擬」です。こちらが、そのプロンプトです。
〈企画を記入〉
この企画に、上層部はどのように反応するか、指摘事項を教えてください。上層部が重視する評価軸は、一般的な大企業のものを援用してください。
――『AIを使って考えるための全技術』（362ページ）より
上層部や幹部と現場とでは、見える景色が違います。ですから現場同士で話し合っていても上層部の真意にはなかなか迫れません。
そうは言っても、忙しい上司や経営陣たちに何度も確認をお願いして「ダメ出ししてください」なんて頼めません。それでは「思考停止している」と思われかねません。
そこで、上司や経営者に代わってAIにダメ出しをしてもらう技法が「ダメ出しの模擬」です。AIからのダメ出しを受けて、企画をブラッシュアップしてから上司や経営者に提案すれば、上層部が「こんなレベルのことを言わなきゃいけないのか」と思うようなレベルの指摘は受けずに済みます。
「AIを活用したサービス」にダメ出しをしてもらおう
この技法を使って、実践してみましょう。
ここでは「AIを活用したSNS運用サービス」の企画を例に実践してみます。
〈ブランドや個人がSNS運用に時間を割かなくても、AIが自動で投稿内容を考え、画像を生成し、最適な時間に投稿し、コメントやDMにも返信してくれる“完全自動SNSマネージャー”。一言でいえば、“SNS担当者をAIに置き換える”というサービス〉
この企画に、上層部はどのように反応するか、指摘事項を教えてください。上層部が重視する評価軸は、一般的な大企業のものを援用してください。さて、技法「ダメ出しの模擬」によって、AIはどのようなアイデアを出してくるのでしょうか。
以下に、一般的な大企業の上層部が重視する評価軸を踏まえ、〈完全自動SNSマネージャー〉企画に対して想定される反応・指摘事項をまとめます。
1. リスク・レピュテーション観点（最重要）
「ブランド毀損リスクは本当に許容できるのか？」
・AIによる誤投稿・不適切表現・炎上のリスクを強く懸念する。
・法務・広報から「AIに裁量をどこまで渡すのか？」の厳しい指摘が入る。
・DM返信による誤解・誤対応は、“炎上＋クレーム”の最悪の組み合わせと捉えられる。
「アカウント乗っ取り・外部流出時の影響は？」
・SNS連携のAPIキーや顧客情報を扱うため、情報セキュリティ部門が慎重になる。
2. コンテンツ品質・ブランド統一性
「AI生成の内容がブランドトーンに本当に合うのか？」
・上層部は“ブランドの世界観”を非常に重視する。
・自動化によってトーンがぶれることを懸念し、
・「結局、人の最終確認が必要では？」と指摘されやすい。
「パーソナリティ性が薄れるのでは？」
・SNSで重要な“人間味・個性”をAIが再現できるかという疑問が出る。
3. ガバナンス・法務チェック体制
「AI投稿前のレビュー体制はどう設計するのか？」
・「完全自動」はガバナンス上難しいと判断されやすい。
・投稿前に担当者か広報が承認するフローを求められる。
「生成画像の権利関係はクリアか？」
・著作権侵害・モデル利用規約など、法律面の精査が必須とされる。
4. 効果測定・ROI（投資対効果）
「実際に、既存の運用より成果が出るのか？」
・エンゲージメント率、CTR、フォロワー成長などの比較データを求められる。
・明確な費用対効果モデル（ROI）がないと、導入判断が難しい。
「短期成果と長期ブランド育成のバランスは？」
・AIの最適化が短期数値に偏ることを懸念する。
5. 運用体制・責任範囲の明確化
「炎上したとき、責任は誰が負うのか？」
・社外AIに投稿業務を委ねる場合、責任の所在が曖昧になりやすい。
・上層部はここを最も嫌がる。
「コメント返信の正確性と一次対応の境界をどう定義するか？」
・カスタマーサポート領域との切り分け問題が発生する。
6. コンプライアンス・規制動向
「プラットフォーム規約変更やAI規制に耐えられるのか？」
・Instagram/Twitter（X）のAPI制限は頻繁に変動するため、
・“依存性の高いサービスは中長期で不安定”と判断されやすい。
・AI生成投稿に関する今後の規制リスクも指摘される。
7. 他部門との調整コスト
「マーケティング・広報・法務がそれぞれ懸念する点の調整はどうする？」
・大企業は意思決定に多くのステークホルダーが必要。
・自動化の導入は「手間削減のための導入」なのに、導入自体の調整が重いという矛盾が生まれる。
8. 差別化・競争優位の評価
「AI活用は競合もすぐ追随できるのでは？」
・競争優位性が短期で陳腐化する可能性を懸念。
・「このサービスならではの強みは？」と問われやすい。
まとめ：上層部の反応をひとことで言うと？
・“興味は持つが、怖さのほうが勝つ”
・“完全自動にはゴーサインは出しにくい”
ふむふむ。AIの指摘は「もっともなこと」ばかりですね。とくに「AI」なんていう新しい技術を使う場合には、当然、リスクはつきものです。
ですが、リスクを恐れていては、新しい価値は生み出せません。
重要なのは、こういった「ダメ出し」を見て、それを「企画をやめる理由」ととらえるのではなく、「企画を実現させるための改善ポイント」ととらえることです。
そこでAIに、続けてこう聞いてみましょう。
これらのダメ出しに対する打ち手を考えてください。
そのまま聞いてOK。さて、AIは自分が出したダメ出しを、どう乗り越えるのでしょう。
