頭のいい人はChatGPTで「資料作成」なんてしない。では、賢い人の“すごい使い方”とは？

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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AIを使って「悩みを考えやすく」する

　AIを仕事の効率化や自動化だけに使うのは少々もったいない。新しいアイデアを考えたり、問題解決をしたりといった、「頭を使う作業」にもAIは活用できます。

　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。

　たとえば、そのままでは考えにくい難易度が高い悩みを、抽象度を変えることで考えやすくすることにも、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「悩みの抽象化」です。
　こちらが、そのプロンプトです。

＜技法「悩みの抽象化」の指示文（プロンプト）＞

〈悩みを記入〉という悩みを、わずかに、中程度に、高度に、上位概念化して、魅力的な「発想のお題」を3つずつ生成してください。発想のお題は「◯◯するにはどうすればいいか」や「新しい◯◯を考えよう」という文章タイプにしてください。
――『AIを使って考えるための全技術』（513ページ）より

悩みを「あえて抽象化」する

「目の前の悩みばかり見ていて、発想が広がらない」

　そんな経験はありませんか。
　問題を解こうとしているのに、いつも同じような解決策しか思いつかない。悩みが具体的すぎると、視野まで狭くなってしまうことがあります。

　とはいえ、自力で悩みを「抽象化するのは簡単ではありません。目の前の課題から一歩引いて、本質的な目的や上位概念を捉え直すには、慣れや思考の訓練が必要だからです。

　そこで使えるのが、AIで実践する技法「悩みの抽象化」です。

　この聞き方の優れた点は3つ。
　第一に、問題を高い視点から捉え直せること。
　第二に、今まで見えなかった解決方向が生まれること。
　第三に、ありきたりな悩みでも発想の幅を一気に広げられること。

　悩みは、抽象度を変えるだけで「別の問い」に生まれ変わります。

　AIは、その視点のジャンプを手助けしてくれる存在なのです。

「若手社員の仕事が遅い」という課題を考えてみよう

　では、この技法を実践してみましょう。
　ここでは「若手社員の仕事が遅くて困っている」という悩みを例にして実践してみます。

　技法「悩みの抽象化」のプロンプトを使って、AIにこのように聞いてみます。

＜AIへの質問＞
〈よく若手社員に資料作成をお願いしているが、完成が遅くて困っている。指定した締切日の前日に確認すると、「他の作業に手間取っていて着手できていない」ということが多々あり、結果的にこちらで引き取ることも多い〉という悩みを、わずかに、中程度に、高度に、上位概念化して、魅力的な「発想のお題」を3つずつ生成してください。発想のお題は「◯◯するにはどうすればいいか」や「新しい◯◯を考えよう」という文章タイプにしてください。

　さて、AIはどのようなアイデアを出してくるのでしょうか。

＜AIの回答＞

いいですね。
これは「目の前の困りごと → 抽象度を上げて発想可能性を広げる」タイプの問いづくりですね。
ご指定どおり、わずかに／中程度に／高度に／上位概念化の4段階で、それぞれ魅力的な発想のお題を3つずつ作ります。

① わずかに上位概念化（状況はほぼ維持しつつ視点だけ広げる）

「若手」「資料作成」「締切遅延」という文脈を残すレベル

1. 若手社員が資料作成を締切前に自走できる仕組みをつくるにはどうすればいいか？
2. 締切直前に“未着手”が発覚しない仕事の進め方を考えよう
3. 若手が複数業務の中でも資料作成を計画的に進められる環境をつくるにはどうすればいいか？

② 中程度に上位概念化（資料作成 → 業務遂行・タスク管理へ）

「資料作成」から一段抽象化し、「仕事の進め方」へ

1. 若手社員が優先順位を正しく判断して仕事を進められるようにするにはどうすればいいか？
2. 締切リスクを早期に可視化できる新しい業務マネジメントの仕組みを考えよう
3. “任せた仕事が途中で止まらない組織”をつくるにはどうすればいいか？

③ 高度に上位概念化（個人課題 → 組織の学習・設計へ）

個人の能力問題ではなく、構造・文化・設計の問いへ

1. 若手が自律的に成果を出せる組織設計をするにはどうすればいいか？
2. 仕事の遅延が起きにくいチームの情報共有モデルを考えよう
3. 「抱え込み」「未着手」を生まない仕事の文化をつくるにはどうすればいいか？

④ 上位概念化（最上位：仕事観・価値創造レベル）

もはや資料作成の話ではなく、「働き方の本質」へ

1. 人が自ら動きたくなる仕事の仕組みをつくるにはどうすればいいか？
2. 依頼された仕事が自然に前進する組織の原理を考えよう
3. “管理しなくても成果が生まれる働き方”を設計するにはどうすればいいか？

　いいですね。
　これらの回答の良い点は、目の前の悩みをすぐ解決しようとせず、まず問いのレベルを整理しているところです。
　仕事でも、いきなり解決策を出すより、まず「何を考えるべきか」を整理できる人のほうが結果的に課題を上手に解決したりします。課題に向ける視点の角度を変えることで、これまでとは違う解決策が見えてくるからです。

　この例でも、「資料作成が遅い」という問題が、AIの回答によって「仕事の進め方」「組織の仕組み」「働き方の原理」へと視点が広がっています。その結果、個人の能力の問題に見えるものを、仕組みの問題として考え直せるようになっていますね。

　個人の問題から仕組みの問題へと視点が移ると、「未着手が生まれない仕組みをどう作るか」など、みんなで考える価値のある重要な課題が見えてきます。

　個人の問題として扱っていては、たとえその若手社員が成長して課題が解決したとしても、また別の社員が入ってきた際に同じ問題が起こる可能性は大いにあります。一方で、仕組みを整えることができれば、再発防止にもなり、個人としても時間や労力のリソースを無駄遣いしなくて済むようになります。

　こういった視点の転換を促してくれるのが、AIを使って考えることの価値なのです。

　課題の解決策がいつもありきたりになってしまうとき、ぜひ技法「悩みの抽象化」を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）