「何をAIに頼めばいいかわからない」への現実解は？

AIツールを導入しても、現場の多くの人は何をすればいいのかわからないまま止まります。理由を尋ねると返ってくるのが「何をAIに頼めばいいかわからない」という言葉です。これに対する定番の処方箋は「業務を言語化し、問いを立てる力を磨く」というものですが、私はこの順序が逆だと考えています。入口に必要なのは訓練ではなく、ユースケース集です。

「言語化不足が原因」という診断は正しい

NewsPicksの記事「『何をAIに頼めばいいかわからない』問題」では、この壁の本質はAIの機能理解の不足ではなく、自分の業務プロセスを言語化できていないことにあると論じられています。AIは思考を増幅する道具であり、入力となる問いを持たない人の思考は増幅のしようがない、という指摘です。

この診断自体に異論はありません。私が引っかかるのは、そこから導かれる処方箋のほうです。

正しい処方箋ほど実行されない

「業務を棚卸しして、明確な問いを立ててからAIに頼む」。正論です。しかし、業務の棚卸しを楽しいと感じる人はほとんどいません。宿題のように感じられる入口は続かず、研修の場では頷いた人も、翌週には元の仕事のやり方に戻ります。AI導入支援の現場で繰り返し見てきた光景です。

そもそも人は、白紙から問いを立てる作業を苦手としています。一方で、目の前に具体例があれば「これは自分の業務のあれに近い」と当てはめることは得意です。この非対称性を踏まえると、入口の設計は大きく変わります。

入口はユースケース集

私が現実解だと考えているのは、「普通の人がAIでこれができるようになる」という具体例を集めたユースケース集を、訓練より先に配ることです。

ただし、眺めて終わるカタログでは機能しません。読み手が自分を映せる鏡になるためには、次の条件が要ります。

- 職種と場面が具体的であること。「議事録作成に使える」ではなく「経営会議の録音から決定事項と宿題を抜き出す」まで踏み込む

- ビフォーアフターの工数が数字で見えること

- そのまま真似できる依頼文が付いていること

条件を満たした具体例は、読んだ人の中に「自分の場合はこうか」という問いを自動的に生成します。問いを立てる訓練をしなくても、具体例が問いを連れてくるのです。

言語化は後からついてくる

では、記事が求めていた業務の言語化は不要になるのかというと、そうではありません。順序が入れ替わるだけです。

当社でセミナー運営の自動化に取り組んだときも、出発点は箇条書きの乱雑な業務メモでした。それをAIに渡し、動かし、失敗し、修正する。この往復を繰り返すうちに、それまで誰も文書化できていなかった業務フローが、検証済みの手順書として残りました。先に言語化してからAIを使ったのではなく、AIと往復した結果として言語化されたのです。

AIは「問いを磨く相手」

AIを「問いを立ててから使う道具」と捉えると、導入のハードルは上がり続けます。「問いを磨く相手」と捉え直せば、雑な依頼から始めることに正当性が生まれます。

組織がやるべきは、言語化研修や棚卸しの号令ではありません。自分を当てはめられる粒度のユースケース集と、雑に試しても安全な場。この2つを用意すれば、「何を頼めばいいかわからない」は入口の問題ではなくなると私は見ています。

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参考: [「何をAIに頼めばいいかわからない」問題