こんにちは、AI×リストで自然体ビジネス設計士の長嶺圭一郎です。
AIへ頼んだ仕事がズレると、修正が止まらなくなります。
僕も先日、「違うでしょ。そんなこと、僕はお願いしてないでしょ」とAIへ言いながら、何度も修正していました。
原因をたどると、僕の伝え方にも問題がありました。今のAIは多少まとまりのない話でも理解してくれますが、何を目指し、何を守り、何を使うのかまで自動で決めてくれるわけではありません。
AI時代の論理的思考とは、目的、前提条件、材料を分けて渡し、最後の判断を人間が持つ力です。
AIが賢くても、人間の論理的思考が要る理由
論理的思考というと、難しい言葉を使って相手を説得する力のように聞こえます。
僕は、物事を飛躍や破綻なくつなげて考え、説明する力だと捉えています。
これがこうなるから、次はこうなる。この情報とこの情報は、ここでつながる。そんなふうに、考えの道筋を持つことです。
AIは、その道筋を作るところも手伝えます。目的が分かれば、必要な作業を分け、順番を組み、かなりのところまで進めてくれます。
問題は、目的が曖昧なままでも、AIがそれらしい答えを出せてしまうことです。
間違った方向へ、きれいに進む。
これが怖いんです。
「で、結局どうなんだ」と言わせない
漫画『キングダム』を読んでいたとき、国王が戦況を尋ねる場面がありました。
配下は、どこでどんな戦いがあり、押し込まれた軍がどう戻したのかを順番に報告します。説明が続いた末に、国王が聞きます。
で、結局どうなんだ。
最後に出てきた結論は、「我が軍は鉄壁です」でした。
漫画では、途中の戦いを見せること自体が楽しさになります。でも、仕事の報告で同じことをされたら、結論を先に知りたくなります。
AIへ仕事を頼む場合も同じです。
細かな事情をいくつも並べる前に、最後にどうしたいのかを伝えます。目的が先にあると、AIは後から渡された情報を、何のために使うのか判断できます。
AIへ渡す三つの情報
AIへの依頼は、目的、前提条件、材料の三つに分ければ始められます。
少なくとも、次の三つを分けて考えます。
1. 目的
目的は、最後にどうなりたいのかです。
記事を書いてほしいのか、申込につながる案内を作りたいのか、社内で判断するための報告書がほしいのか。同じ材料を使っても、目的が違えば完成形は変わります。
目的を伝えずに細かな指示を重ねると、AIは部分的な作業をこなしても、全体としてどこへ向かうべきか分からなくなります。
反対に、目的がはっきりすれば、作業の順番はAIが考えられます。
2. 前提条件
前提条件は、その仕事で守るルールと、自分が外したくないスタンスです。
たとえば、商品を売ることが目的だとします。
そのとき、「煽るような売り方はしたくない」という考えを持っているなら、それは先に渡す前提条件です。
前提を渡さなければ、AIは強い言葉を重ねた販売文を作るかもしれません。目的だけを見れば、売るための文章として間違いとは言い切れません。でも、自分がしたい仕事とは違います。
使える媒体、公開できる範囲、守るルール、自分が選ばない方法。こうした条件が、AIの提案範囲を決めます。
3. 材料
材料は、今回の仕事に使ってほしい経験、記録、実例です。
僕が使っているメルマガ配信システムの案内を作るなら、一般的な機能説明だけでは足りません。僕が何を作り、どのように使ってきたのかという記録を渡します。
売り込みをせずに商品を届けたいなら、強い言葉の代わりに、実際に使ってどうなったのか、なぜその結論になるのかを示す材料が必要です。
AIは一般論を作るのが得意です。だからこそ、人間側が一般論ではない材料を渡します。
材料が薄いと、仕事が「正しいけれど普通」になる
AIへ「プレゼンを作って」「記事を書いて」とだけ頼んでも、整ったものは返ってきます。
ただ、材料が薄ければ、多くの人が受け入れやすい答えへ寄ります。
僕は、AIが「長いものに巻かれがち」「多数決で動く」と感じています。AIへ判断まで丸投げするほど、世の中で一般的に選ばれやすい仕事になります。
正しい。でも、普通。
情報発信でそれを続けると、「この人から聞きたい」と思ってもらう理由が消えていきます。
AI文章が自分らしくならないと感じる場合は、文体だけでなく、経験や判断基準まで渡せているかを見直してみてください。本人らしさを出すためにAIへ渡す素材でも、その考え方を詳しく整理しています。
実行順はAIへ、最後の判断は人間へ
目的、前提条件、材料がそろえば、実行順はAIへ任せられます。
AIは目的に向けて作業を組み立てられるので、人間はすべての手順を先回りしなくて構いません。
一方で、最後の判断まで任せてはいけません。
僕は、AIへ作業順を任せても、最後に公開する判断までは渡しません。
目的に合っているか。
前提条件を守っているか。
材料の意味を変えていないか。
世へ出してよい状態か。
最初に何を渡したかを人間が把握しているからこそ、最後の確認ができます。AIへ仕事を頼む場合は、確認と修正の時間も残しておきます。AIエージェントへ締切直前に仕事を振らない理由は、この最後の判断を守るための仕事設計でもあります。
次にAIへ頼む仕事で、一度だけ分けてみる
AI時代の論理的思考は、仕事の入口と出口を人間が持つことです。
次にAIへ仕事を頼むとき、メモへ三つの見出しを書きます。
- 最後にどうなりたいのか
- どんな条件とスタンスを守るのか
- どの経験や記録を使ってほしいのか
三行へ今ある言葉を置くだけで始められます。三つを渡したら、順番はAIへ任せます。そして、出てきたものを最後に自分で確認します。
AIへ仕事を任せることと、自分の専門性や責任を消すことは違います。本人素材を起点にAIとリストマーケティングを仕組みにする方法でも、人間が材料と判断基準を持つことを中心にしています。
AIが賢くなるほど、人間は細かな作業手順を手放せます。
何のために頼み、何を守り、何を根拠にするのかを持っておけば、最初の一往復でズレに気づきやすくなります。その三つが、AIを自分の仕事へ戻してくれます。
コンテンツ制作について
この記事は、長嶺圭一郎自身の対話・取材・実体験・調査をもとに制作しています。AIは構成や表現の補助に活用し、最終判断と責任は長嶺圭一郎が担います。
仕事場を動かす前に、仕事の形を動かす。
飛騨の山のVan Officeで収録する無料動画 働く景色を変えて生きるための、手離れのよい仕事の作り方 ── 長嶺圭一郎 実践記 を、Substackへ無料登録いただいた方へお届けします。
AIで作業を速くするだけでは、売れるほど個別対応が増える働き方は変わりません。僕が実際に組み合わせてきたのは、AIによる効率化、リストマーケティングによる自動化、そして仕事が増えすぎない商品・支援の形です。
- AIに任せる仕事と、自分が判断を持つ仕事
- 新規集客を毎回ゼロから始めないリストマーケティング
- 個別対応に追われ続けない商品・支援の組み方
僕のやり方が、そのまま全員の正解になるとは思っていません。それでも、自分の仕事には無理だと決める前に、今の仕事の中から、まず一つの商品か一つの作業を選ぶところから始められます。
