文中では、理想的な使い方の説明をしています。
1. アプローチの仕方を聞き、
2. その具体的な取り組み方を聞き、
3. それらを基に、必要な案の制作を依頼し、
4. 複数出されたAI提案の中身を精査して、実行可能な案を選択。
「4」の選択が出来るほどの実力があればまだしも、無ければ途方に暮れるだけですよね。それとも、その選択もAIに任せるのですか？
最近私の会社でも、報告書をAIに書かせる人がチラホラ出てきています。
基本的には口頭で報告を受けるので、報告書自体は、余程の事が無ければ右から左に流れる形式的なものなので、特に何かを思う所はありません。
ただ、AIを使っていると、確実に人の能力は低下します。
例えば、報告書
気付かされるのと、気付くのとでは雲泥の差があるわけです。
報告書を作成する過程で、報告すべき内容の精査を行うわけです。
作成中に、もっと考えるべきだったところ、無駄だったところ、或いは、見落としていたところに気が付いたりするわけです。そこで、多寡はあっても反省するわけですよね。
AIに作成させ仮に同じ内容の報告書が出来上がった場合、果たしてその反省に行きつくのでしょうか？
文書を作成する。と言う行為は、私の様な駄文であっても、知識を総動員していたりするわけです。その過程で、自分が知らない事を知り、知識の補完をしたり、また、新たな気が付く事もあります。
AIに生成させると、その過程が一切なくなるわけです。
その過程を「無駄」と言い切れる優秀な方であれば、無駄な事を代わりにやってくれるAIは、有能な道具となるのでしょうが、未だ至らぬ身であれば、学習の機会を逸する事になるわけです。
最近、過去の日記をAIに読ませ批評を読んでいますが、これはこれで面白かったりします。散文であっても、内容を取りまとめて良し悪しが書かれるので、その時、何を考えていて、何が言いたかったのかが整理され、自分の考え方に道筋が付いたりします。ただこれも、ある程度読ませると、忖度してくるんですよね。
AIとは利用者が気持ちよく利用できるよう、利用者の思考に寄り添い返すように作られているからだそうです。ただこれ、「思考」と言うよりも「嗜好」なのではないかとｗ
断言しますが、AIを使うと、馬鹿になります。
人は考える葦である。
人間が自然の中ではか弱い存在である一方で、思考する能力を持つ偉大な存在である
と、彼のパスカル先生は仰っていたわけです。
その思考を止める道具を使えば、人が人たる利点が退化してしまうのではありませんか？
昨今の価値観で、「失敗しなければ良い」と言うのがあります。
確かに、AIを使えば失敗は少なくなるのでしょう。なぜなら、失敗する部分はAIが担い結果のみを出力するからです。
ただ、人は失敗からしか学べないんですよ？
失敗する事で、次は同じ事をすまい。という意識が芽生えるわけです。
その意識の下、同じ事を繰り返さないために何をすべきかを考えるんですよね。
結果、考えが至らずまた失敗するかも知れませんが、その繰り返しにより、成功の道筋が見えてくるんですよ。
その学びの機会を得る事をせず、挙句、機械任せにする事で学ばなくなっていくわけですよ、AIを使うという事は。
無論、成功から学ぶ事もあります。部下には、成功した時こそ反省しろと言っています。なぜ、成功したのかを考える事で、次も同じような成果を得る為なのですが、成功から学ぶ場合、なぜ成功したのか。という客観的な視点に立ち、失敗のシミュレーションをする事になるんです。
失敗のシミュレーションをする事で、結果成功したという納得に至るわけです。
この思考の過程で、取組中は意識しなかった事柄を意識できるようになり、至らなかった事への気付きや、効果的な行動だった事の確信を得るわけです。
「思考」に至る部分に関して、機械任せにしてしまったら、人が人である意味が無くなるのではありませんか？また、思考を止めてしまったら、成長が望めないのではないのでしょうか。
文中ではＡＩをフェラーリに例えてり、乗りこなせるかどうかの話に終始していますが、その例えは誤りですよね。
フェラーリに例えるのであれば、フェラーリで何をするのか？という話であるべきではありませんか？
近所の買い物にフェラーリで行くのか、数百キロのドライブに行くのか？と言う話であって、近所の買い物には適さないのがフェラーリという話になるわけで、ＡＩも使いどころの話でしょう？
冒頭のマネージャーは、使いどころを間違えているんですよね。
営業戦略を考えるのは、人であるべきですよ。
それをＡＩに委託し、その生成物に従い行動するのであれば、マネージャーは不要ですよね。結果、ＡＩは使えない。という判断をしたからマネージャーの椅子に残れたわけですよｗ
■「AI？ 結局業務にはあまり使えないでしょ」と嘆くマネジャーが見落としている決定的な視点
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「AI？ 結局業務にはあまり使えないでしょ」と嘆くマネジャーが見落としている決定的な視点 3
2026年02月13日 08:20 ITmedia ビジネスオンライン
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ITmedia ビジネスオンライン
上司は「AIなんて使えない」と言う。使い方に問題はないだろうか？
「AIなんて使えない。時間のムダだ……」
【画像】AIを使いこなす部下は、何が違うのか？
ある食品メーカーの営業部長が憤慨していた。生成AIに「来期の営業戦略を考えてくれ」と壁打ちしたらしい。しかし1時間ほどやりとりを繰り返したのに、教科書的な改善案や、どこかで見たような抽象論ばかり。彼は「期待していたけど、AIは役に立たない」と結論づけた。
この使い方には決定的な問題がある。AIはいうなれば、高級車の「フェラーリ」のようなものだからだ。
今回は、なぜ「AIは自分を映す鏡」と言われるのか、について解説する。AIを導入したものの成果が出ないと悩んでいる人は、ぜひ最後まで読んでもらいたい。
●機械やデジタルは「能力差を埋める」もの
現在、AIを「機械」や「デジタル」と同じものだと思っている人が少なくない。しかし「AI＝便利ツール」という認識は大きな誤解である。
機械やデジタル技術は、基本的に「能力差を埋める」力がある。
自転車の場合を考えてみよう。足が速い人と遅い人がいたとする。この2人が100メートル走で勝負したら、大きな差がつくだろう。しかし自転車に乗れば、その差はほとんどなくなる。自転車は身体能力のギャップを埋めてくれる素晴らしいツールだ。
電卓も同じだ。暗算が得意な人と苦手な人がいる。3桁×3桁の計算をさせれば、その差は歴然だ。しかし電卓を使えば、両者は苦労せずとも同じ計算結果に到達できるだろう。電卓があれば、計算能力の差は大幅に縮小する。
デジタル技術もそうだ。交通費精算システムを使えば、手書きよりも圧倒的に効率的で正確になる。アマゾンや楽天で買い物をすれば、店舗を回るよりも短時間で比較検討ができる。地方に住み、車を持たない人にとって、これほど便利なツールはない。
これらはまさに「便利な道具」だ。操作を覚えれば、誰でも一定の成果に到達できる。だからこそ、企業はこぞってデジタル化を進めてきた。システムを導入すれば、個人の能力に依存せずに業務が回るようになるからだ。
●AIは「能力差を広げる」装置である
しかし、AIはそういうものではない。
AIは電卓ではないし、交通費精算システムでもない。ボタンを押せば、誰でも同じレベルに到達できる道具ではない。アウトプットの再現性を高めるためには、工夫や試行錯誤が必要だ。
AIは能力差を埋めるのではなく、「能力差を広げる」ツールだといえる。冒頭の営業部長を思い出してほしい。彼の問いはこうだった。
「来期の営業戦略を考えてくれ」
「売り上げを伸ばす施策を出してくれ」
前提条件、自社の強み、競争環境も整理して伝えたが、当たり障りのない答えしか返ってこない。上司はしびれを切らし、
「そんなことは誰だって思いつく」
「過去にトライしたことがある。もっと別の戦略を考えて」
と、対話を繰り返しても、期待通りのアウトプットは返ってこない。だから部長は「使えない」と怒ったのだ。
●若い部下のAIの使い方
一方、AIを使い慣れている若い部下のアプローチは全く違っていた。
部下は戦略を考えさせる前に、まず「効果的な戦略を考えるために何を準備すべきか」を質問した。AIは「3C分析」を勧めてきた。部下は次に、3C分析のためにどのようなデータを準備すればいいかを尋ねた。
必要なデータが明確になると、部下はそれらを収集し、AIに分析させた。そして仮説を立てさせた。どこにリソースを集中させるべきか。AIからは4つの選択肢が提示された。
部下はそのうち3つは現実的にはあり得ないと判断。残った1つの選択肢について、上司や関係者に可能性を尋ねてみた。すると「不可能ではないが、実行するには専務を説得しなければならない」ことが分かった。
そこで部下は、専務の性格や価値観を整理し、どうすれば納得してもらえるかをAIと壁打ちした。説得のシナリオを複数パターン作成し、想定される反論への対応策も準備したのだ。
ここまで、何が違うのか？ それは「具体と抽象の往復」である。
部長は抽象的なことばかりをAIに尋ねた。だからAIも抽象的でもっともらしい答えしか出せなかった。一方部下は、抽象的な問いを具体的なタスクに分解し、具体的なデータをもとに分析させた。そして出てきた選択肢を現実の制約条件と照らし合わせた。そしてまた具体的な課題（専務の説得）に落とし込んでいった。
この具体と抽象の往復運動ができるかどうかが、AIを使いこなせるかどうかの分かれ目である。
部長は社歴25年以上のベテランだ。一方部下は入社してまだ3年。経験も知識も、部長のほうが圧倒的に上である。最終的な判断は、部長のようなベテランがすべきだろう。しかし、AIを使いこなす能力は、社歴や経験とは別物なのだ。
●AIはフェラーリに近い
「AIはフェラーリみたいなもの」とは、つまりこういうわけだ。
フェラーリは高性能車である。加速も操縦性も桁違いである。しかし、運転技術が未熟であれば、その性能は引き出せない。むしろ危険ですらある。アクセルワーク、ブレーキング、ライン取り。すべてが問われる。
普通の車なら、アクセルを踏めばそれなりに走る。運転技術の差は、それほど大きく表れない。しかしフェラーリは違う。上手い人が乗れば圧倒的なパフォーマンスを発揮するが、下手な人が乗れば「宝の持ち腐れ」になる。場合によっては事故を起こす。
AIも同じだ。
浅い問いを投げれば、浅いアウトプットが返ってくる。フェラーリを運転して「遅い」「乗りにくい」という感想を持つべきではない。運転技術が足りないだけなのだ。
●「AIは自分の鏡」という本質
若い部下は「AIは自分の鏡みたいなものです」という。これも本質を突いている。
戦略を深く考えている人が使えば、議論はさらに深まる。構造を理解している人が使えば、整理が加速する。しかし、表面的な言葉でしか問えない人が使えば、表層的な答えしか返らない。
私がコンサルティングで関わっている企業でも、同じ現象が起きている。AIを導入して成果を上げているチームと、「使えない」と放置しているチームがある。その違いを観察すると、AIの使い方ではなく、そもそもの思考の深さに差があることが分かる。
成果を上げているチームは、AIに問いを投げる前に、自分たちで論点を整理している。
「何を明らかにしたいのか」
「前提知識は何か」
「制約条件はどんなものがあるか」
これらを言語化した上でAIに投げるから、返ってくる答えも具体的になる。当然、思考が深い人は、AIが出したアウトプットを正しく検証・評価ができる。
「この選択肢はおかしい。別の視点で問いかけてみるか」
「良い成果物が出た。なるほど、こういう視点で考えさせたらいいのか」
このように、AIと一緒に考えられる謙虚さがある。「対話型AI」なのだから、相手を尊重し、質の高い「対話」ができるチームのほうが圧倒的に有利だ。
一方、成果が出ていないチームは「とりあえずAIに聞いてみよう」というスタンスだ。自分たちで考える前にAIに丸投げする。当然、返ってくるのは一般論である。それを見て「やっぱり使えない」「自分で考えたほうが早い」と結論づける。
●能力差を埋めるのではなく、増幅する
ここで重要なポイントを整理しておこう。
機械やデジタルは、人間の能力差をある程度なら平準化する。電卓を使えば、計算が苦手な人でも正確な答えを出せる。表計算ソフトを使えば、複雑な集計も自動化できる。これらは「能力差を埋める」ツールである。
しかしAIは違う。思考力、言語化力、構造化力をそのまま拡張する。つまり「能力を増幅する」装置なのだ。
増幅するということは、元の能力が高ければ高いほど、出力も大きくなるということだ。逆に、元の能力が低ければ、増幅しても大した出力にはならない。
だからこそ「AIを使えば誰でも優秀になる」という言葉は半分正しいが、半分は誤り。正確には、「AIを使えば、今の自分が増幅される」のである。
「AIは自分を映す鏡である」
と言われるゆえんだ。
●問われているのは「問いを立てる力」
フェラーリに乗る資格は、免許証でなければ、購買力でもない。高性能スポーツカーを操ることができる技量である。AIを使いこなす条件も同じだ。操作方法ではなく、問いを立てる力が問われる。
「AIの使い方を学ぼう」という研修が流行っている。プロンプトの書き方、ツールの操作方法、活用事例の紹介。それ自体は悪くない。しかし、それだけではまったく不十分だ。
本当に必要なのは、問いを立てる力を鍛えることだ。何を明らかにしたいのか。前提条件は何か。どんな構造で整理すべきか。これらを言語化できなければ、AIを使いこなすことはできない。
逆に言えば、問いを立てる力がある人は、AIの操作方法を知らなくても、すぐに使いこなせるようになる。なぜなら、AIに何を聞けばいいかが分かっているからだ。
著者プロフィール・横山信弘（よこやまのぶひろ）
企業の現場に入り、営業目標を「絶対達成」させるコンサルタント。最低でも目標を達成させる「予材管理」の考案者として知られる。15年間で3000回以上のセミナーや書籍やコラムを通じ「予材管理」の普及に力を注いできた。現在YouTubeチャンネル「予材管理大学」が人気を博し、経営者、営業マネジャーが視聴する。『絶対達成バイブル』など「絶対達成」シリーズの著者であり、多くはアジアを中心に翻訳版が発売されている。
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