ChatGPTに現状を分析させて
自分の弱点を明らかにする
さて、ここで注目したいのは、この3つの小さな問いのうち、最初の2つは、実はAIと一緒に考えると精度が跳ね上がるということです。
あなた
ChatGPT
（1）新規開拓件数：同期平均の47％（＝約半分）
（2）新規商談から契約までのリードタイム：同期平均の1.6倍
（3）既存顧客への追加提案件数：同期平均の82％（ここは差は小さい）
結論：あなたが最も引き上げるべきは、（1）「新規開拓件数」です。（2）のリードタイムも中期課題ですが、まずは分母である（1）を増やすことが投資対効果は高いと考えられます。
先ほどの、投げっぱなしAIとの違いに注目してください。同じChatGPTが、問いのサイズを小さくしただけで、数字ベースの具体的な指摘まで返してくる。
ここで大事なのは、「新規開拓を増やそう」という結論を最終的に決めたのは、あなた自身だということです。AIは「（1）～（3）のうち（1）が最も投資対効果が高い」と示唆しますが、あなたには「実は来月から既存顧客への深耕ノルマが強化される」といった、AIには見えない社内事情があるかもしれません。その場合は、AIの提案とは違う判断を下すことになります。
漠然とした悩みを分解すれば
次にやるべきことが見えてくる
ここまでくれば、急に動ける状態に変わります。「結果を出す」だけでは漠然としていますが、「商談数を週5件に増やす」ならば、1件獲得するのにどれだけの手間が必要か、ならばどのくらいの時間を確保すれば達成できるか、逆に削減すべき作業はどれか……などが明確に見えてきます。
「頑張っているのに伸びない人」と「頑張った分だけ伸びていく人」を分けるいちばんの差は、努力の量ではなく、頭の中の問いが、適切なサイズになっているかどうかです。
別の言い方をすれば、伸びていく人は、「なぜ結果が出ないのか？」という大きな問いに対して、イージーアンサーで満足することなく、小さな問いに分解して、ひとつずつ手応えのある答えを取りに行っているのです。
『東大式 問い力 AIのしつけ方』（西岡壱誠、徳間書店）
ちなみに、「結果が出ない」と悩んでいる人に典型的なのが、「同期のAさんはセンスがあるけど、自分にはセンスがないから」と片付けてしまうパターンです。これも完全にイージーアンサーです。
「センス」という抽象的なひと言で、自分と他人の差を説明し終えた気になってしまう。でも、Aさんと自分のあいだに本当にあるのは、もっと具体的な何かのはずです。
たとえば「商談前のヒアリング項目をAさんは15個準備していて、自分は5個しか準備していない」というような、行動レベルの差。ここまで具体化できると、「センスがない」ではなく「準備項目を3倍にすれば追いつける可能性がある」という、行動につながる結論に変わります。
これが、大きな問いを小さな問いに分解することの威力です。
