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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上司から「考えが甘い」と言われてしまう
企画を一生懸命つくって提出したのに、上層部から「まだ甘い」「生煮えだ」と言われた……。そんな経験、ありませんか。
自分では十分に練ったつもりでも、上司や経営層とは見えている景色が違う。だからこそ、どこを直せば評価されるのかがわからず、同じ指摘を繰り返されてしまいがちです。
現場同士でダメ出しし合っても、上層部の視点にはなかなか届かない。自力で“経営目線”を再現するのは難しいものです。
とはいえ、忙しい上司に何度もレビューをお願いするのは現実的ではありません。
そこで使えるのが、AIです。
おすすめしたいのが、『AIを使って考えるための全技術』という本で紹介されている技法「ダメ出しの模擬」。
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
この聞き方の優れた点は3つ。
第一に、上司に出す前に自ら改善できること。
第二に、大企業の審査基準に近い視点で客観的な指摘が得られること。
第三に、否定だけでなく改善の方向性まで見えること。
この技法を使えば、上司に指摘されてから直すのではなく、指摘を受ける前に自ら改善できるのです。
これにより、企画や思考の質が一段引き上がります。
「社員のAI活用を促進する」ための提案を磨いてみよう
では、この技法を実践してみましょう。
ここでは、「社員のAI活用を推進する」ための提案を取り上げてみます。
こんなアイデアが浮かんでいるとしましょう。
「社員のAI活用を促進するため、100日間の社内チャレンジを実施。業務でAIを使った事例を投稿・共有し、優秀な活用例を定期的に表彰する。成功事例をナレッジとして蓄積・展開することで、AIを一部の人のものではなく全社員が使う文化へと広げ、業務効率と創造性の向上を目指す。」
いっけん良さそうに見えるアイデアですが、上層部から見ると「穴」があるかもしれません。
技法「ダメ出しの模擬」のプロンプトを使って、AIにこう聞いてみましょう。
＜AIへの質問＞
〈社員のAI活用を促進するため、100日間の社内チャレンジを実施。業務でAIを使った事例を投稿・共有し、優秀な活用例を定期的に表彰する。成功事例をナレッジとして蓄積・展開することで、AIを一部の人のものではなく全社員が使う文化へと広げ、業務効率と創造性の向上を目指す。〉
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。
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さて、AIはどのような回答を出してくるのでしょうか。
＜AIの回答＞
いい企画です。
ただし「現場目線では魅力的でも、上層部は別の軸で見る」ので、そこで出やすい反応を整理します。
ここでは一般的な大企業の経営層・役員クラスが使う評価軸をベースにしています。
① 経営インパクト（ROI・事業貢献）
上層部の反応
「面白いが、それで何がどれだけ良くなるのか？」
指摘されやすい点
・業務効率がどれくらい改善するのかが不明
・コスト削減 or 売上貢献の見通しが見えない
・“AI活用が増える”と“経営成果が出る”の接続が弱い
背景（上層部思考）
経営層は「文化づくり」単体では判断しにくく、「数字で説明できる成果仮説」を求めます。
② 全社戦略との整合性
上層部の反応
「これはイベントなのか？ それとも戦略なのか？」
指摘されやすい点
・100日後にどう定着するのかが見えない
・既存DX施策との関係が不明
・一過性のキャンペーンに見える
背景
大企業では「施策単体」よりも「中期計画やDXロードマップとの接続」が重視されます。
③ ガバナンス・リスク管理（かなり重要）
上層部の反応
「AI利用の投稿を公開して大丈夫か？」
指摘されやすい点
・機密情報や個人情報の入力リスク
・著作権・情報漏洩の懸念
・誤情報をAIが生成した場合の責任範囲
・社外AI利用のルール整備状況
背景
役員層は「成功よりも事故」を恐れます。AI系施策は特に「リスク先行で見られる」傾向があります。
④ 業務負荷・現場負担
上層部の反応
「現場が忙しいのに、投稿までやらせるの？」
指摘されやすい点
・投稿・共有が追加業務にならないか
・AI活用が“やらされ感”になる懸念
・成果を出す人と出せない人の分断
背景
大企業では、施策が「現場疲弊」に見えると通りにくいです。
⑤ 公平性・評価制度との関係
上層部の反応
「表彰って、評価とどう違うの？」
指摘されやすい点
・評価制度との整合性
・一部のAI得意層だけが目立つ問題
・部署間の不公平感
背景
特に人事・経営は「制度との摩擦」を非常に気にします。
⑥ 継続性・再現性
上層部の反応
「100日後はどうなる？」
指摘されやすい点
・チャレンジ終了後の定着設計が弱い
・ナレッジが本当に使われるのか
・成功事例が属人化しないか
背景
上層部は「イベント」より「仕組み化・制度化」を評価します。
上層部が実際に見ている「裏の評価軸」
まとめると、次の6つです。
1. 経営成果につながるか（ROI）
2. 全社戦略との整合性
3. リスクコントロール
4. 現場負荷の最小化
5. 公平性・制度適合
6. 継続性・スケール性
ここが重要
この企画、現場・中間管理職には刺さるが、役員にはまだ弱いです。
理由はシンプルで、「文化を作りたい」という意図が前面に出すぎているから。
大企業の上層部は、
・文化 → 手段
・経営成果 → 目的
として見ます。
上層部が「おっ」となる一言（実務的ヒント）
もし企画説明に以下が入ると、通過率が一気に上がります。
・「AI活用による業務削減時間を定量計測します」
・「全社で○時間削減を目標にします」
・「優秀事例は業務標準プロセスに組み込みます」
つまり、
イベント → 業務改革の入口
に見せること。
もし次に進めるなら、「この企画を“役員が即OKする企画書”に変換するとどうなるか」も作れます。
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かなり具体的な指摘が出てきましたね。
「こんなに穴があるなら、ダメじゃん……」
と、思う必要はありません。
これらの指摘はすべて、さらに良い企画にするための改善点です。
それにAIは、「かなり重要」というポイントや、改善のために必要な視点も明示してくれています。
このヒントをもとに自分で考えてもいいですし、AIも最後に提案してくれているように、「これらのダメ出しに対する打ち手を考えてください」と再度聞いてみるのもアリです。
いつも上司からダメ出しされてばかりいる。
そんな人は、技法「ダメ出しの模擬」を、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』掲載の技法をもとに作成したオリジナル記事です。他にも書籍では、AIを使って思考の質を高める56の方法を紹介しています）
■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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『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」
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「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
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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
