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)

とんでもなく仕事ができる人が「ChatGPTでやっていること」・ベスト1Photo: Adobe Stock

実行する前の「検証方法」をAIで考える

 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。
 アイデア発想や問題解決といった「頭を使う作業」にもAIは活用できる。

 ただし、適当な聞き方をしても質の良い回答は得られない。
 
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だ。

 たとえば、計画しているプロジェクトやアイデアを検証することにも、AIは活用できる。
 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「実証実験の手順」だ。

 そのプロンプトが、こちら。
 ※対象が仕組みやサービスなどの「コト」である場合はプロンプト②を使ってください

プロンプト①

〈商品アイデアを記入〉
このアイデアが、実際に機能するかどうかを確認するための、プロトタイピング作業手順を作成してください。ステップごとに注意すべき点と、達成すべき要件も示してください。
――『AIを使って考えるための全技術』(426ページ)より

プロンプト②

〈仕組みやサービスのアイデアを記入〉
このアイデアが、実際に機能するかどうかを確認するための、実証実験の手順を作成してください。ステップごとに注意すべき点と、達成すべき要件も示してください。
――『AIを使って考えるための全技術』(426ページ)より

本格的な実用化の前には必ず「実証実験」がある

 新しい企画やサービスを思いついたものの、「本当にうまくいくのか不安」と感じたことがないだろうか。

 いきなり本格導入して失敗するのは避けたい。
 でも、どんな実証実験をすればよいのか、判断に迷うことも多いもの。

 とはいえ、自力で実証実験の段取りを考えるのは簡単ではない。

 何を検証すべきか、どんな手順で進めるべきか、経験がないと見落としも多くなる。
 実際に始めてから「準備が足りなかった」と気づくケースも少なくない。

 そこで使えるのが、AIで実践する技法「実証実験の手順」

 この聞き方の優れた点は3つ。
 第一に、実証実験の具体的な段取りが見えること。
 第二に、見落としがちなリスクや注意点を把握できること。
 第三に、本格導入前に失敗の可能性を減らせること。

 アイデアは、実証して初めて現実になる。
 AIは、その実証までの道筋を現実的に示してくれる存在なのである。

「酒蔵が挑む新規事業」を検証してみよう

 では、この技法を実践してみよう。
 ここでは「日本酒の酒蔵が挑む新規事業」を例にして実践してみる。

 技法「実証実験の手順」のプロンプトを使って、AIにこのように聞いてみた。

<AIへの質問>
〈名水で割る日本酒セット。酒蔵のある地域の名水を付属した、新しいタイプの日本酒です。そのままでも楽しめますが、「少し強い」と感じる方は、付属の名水で割って好みの濃さに調整できます。低アルコール商品などを何種類も用意する必要がなく、自分好みの味を見つける楽しさも生まれます。「自分の黄金比」をSNSで共有する人も出てきて、新しい日本酒の楽しみ方として認知が広がりそうです〉
このアイデアが、実際に機能するかどうかを確認するための、プロトタイピング作業手順を作成してください。ステップごとに注意すべき点と、達成すべき要件も示してください。

「商品」なので、今回は「モノ」のプロンプトを使っている。
 さて、AIはどのようなアイデアを出してくるのだろう。

<AIの回答>

「名水で割る日本酒セット」プロトタイピング作業手順

「本当に売れるか」「体験として成立するか」を検証するため、小さく・早く・安く試す流れで設計します。

 

STEP1:仮説の明確化(何を検証するか決める)

まず、この商品の成立条件を仮説として定義します。

検証したい仮説

・名水で割るという体験に興味を持つ人はいるか
・割ることで「おいしい」と感じる人が一定数いるか
・SNSで共有したくなる体験になるか

注意点

・「売れるか」だけでなく「体験として面白いか」も検証対象にする
・仮説は3つ程度に絞る(多すぎると検証がぼやける)

達成要件

・検証する仮説を3つに整理
・成功基準(例:7割が「また飲みたい」)を設定

 

STEP2:簡易プロトタイプの作成

実際の商品を作る前に、簡易セットを用意します。

作業内容

・既存の日本酒(1種類)を選定
・名水(市販のミネラルウォーターでも可)を用意
・「割り方カード」を簡易作成

 例:
 ・1:1(軽め)
 ・2:1(標準)
 ・3:1(しっかり)

注意点

・いきなりオリジナル製造しない(コスト削減)
・水は2~3種類に絞る(比較しやすくする)

達成要件

・10~20セット程度を用意
・「割る体験」が再現できる状態

 

STEP3:ユーザーテストの実施

実際に体験してもらい反応を収集します。

テスト方法

・試飲会(5~10人程度)
・または個別配布(アンケート付き)

確認項目

・割る体験は面白いか
・味はどう変わるか
・買いたいと思うか
・SNS投稿したくなるか

注意点

・日本酒初心者も必ず含める
・「強いと感じる層」の反応を重視

達成要件

・10人以上のフィードバック収集
・「面白い」「また飲みたい」が60%以上

 

STEP4:「黄金比」体験の検証

この商品の強みである「自分の黄金比」を検証します。

作業内容

・参加者に「お気に入りの割合」を記録してもらう
・「あなたの黄金比」カードを配布
・SNS投稿を促す(任意)

注意点

・投稿を強制しない
・自然な共有が生まれるかを見る

達成要件

・参加者の半数以上が「お気に入り比率」を決定
・SNS投稿または共有意欲が確認できる

 

STEP5:価格テスト

商品として成立する価格帯を検証します。

質問例

・1500円なら買う?
・2000円なら?
・ギフトならどうか?

注意点

・「買うかどうか」で判断(面白いだけでは不十分)
・ギフト用途の可能性も検証

達成要件

・想定価格帯で購入意向50%以上

 

STEP6:最小販売テスト(プレ販売)

少量で販売して実際の需要を確認します。

方法

・ECサイト
・イベント販売
・クラウドファンディング

注意点

・まず50セット程度
・在庫リスクを最小化

達成要件

・50セットのうち70%以上販売
・購入者レビュー収集

 

STEP7:改良ポイント整理

最後に検証結果から改善点を整理します。

検証ポイント

・水の種類は増やすべきか
・割り方カードの改良
・パッケージの方向性
・ギフト用途の可能性

注意点

・面白い意見を優先的に採用
・想定外の使い方を重視

達成要件

・次のプロトタイプ改善案3つ以上

 

このプロトタイピングのポイント

このアイデアの本質は「味」ではなく「体験」です。

つまり検証すべきは「おいしいか」よりも
・楽しいか
・自分で作りたいと思うか

この観点で検証すると、成功確率が上がります。

 

特にこのアイデアは、「SNSで広がる体験型商品」になりやすく、

・ギフト
・観光土産
・イベント商品

などへの発展性も高いのが強みです。

 なつほど。
 この回答の優れている点は、「面白いアイデア」で終わらせず、「実際に成立するか」を段階的に検証している点だろう。

 とくに鋭いのは、「味」ではなく「体験」を検証対象にしている点
 このアイデアの価値は、日本酒そのものではなく、「自分で割る楽しさ」「黄金比を見つける体験」にある。その本質を踏まえて検証設計しているのは、非常に合理的だ。

 また、市販の日本酒と水で簡易テストから始める設計も実務的だ。
 いきなり商品化せず、小さく試すことでリスクを抑えながら可能性を見極められる点は、実際のビジネスでも動かしやすい構成になっている。

 さらに、「黄金比」を独立して検証している点も秀逸に感じた。
 この体験が成立すれば、SNS共有やファン化にもつながるため、アイデアの成否を左右する重要ポイントをしっかり押さえた設計だ。

 何かのアイデアやプロジェクトを実行に移す前に、ぜひ技法「実証実験の手順」を活用するといいだろう。

(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)