「AIは入れたんです。でも結局、調べものと文章の手直しにしか使っていないんですよね」。
研修で使い方を学び、プロンプトの例文集も配った。それなのに、同じツールを渡されたチームの中で、手放せない相棒にしている人と、たまに開くだけの人に分かれていく。そんな場面に、心当たりはないでしょうか。
もちろん、使い方を学ぶ機会をつくること自体が間違っているわけではありません。操作に慣れる時間も、例文を試す時間も必要です。ただ、その先で差が開いていくとき、私たちはつい「使いこなす力」や「向き不向き」の話で片づけてしまいがちです。
では、この差はどこから生まれるのでしょうか。
この記事では、AIへの頼みごとを「2つの層」に分けて、差が生まれる場所を考えます。そのうえで、今日から書き始められる「自分の取扱説明書」の問いまで整理します。新しいツールの話ではなく、AIに渡す前の、自分についての小さな言葉づくりの話です。
AIを使いこなすために足りないのは、使い方の知識だけではなく、「自分についての言葉」なのではないか。 私たちは、そう考えています。
1. プロンプトの型を覚えても、AIが「相棒」にならないのはなぜか
最初に確認しておきたいのは、使い方を学ぶことそのものが間違っているわけではない、ということです。指示の出し方の型も必要です。目的・条件・出力の形を伝えるだけで、返ってくる答えの質は変わりますし、型を知らないまま試行錯誤を続けるのは、時間のロスにもなります。
ただ、型だけでは残る問題があります。型が教えてくれるのは「どう頼むか」であって、「何を頼むか」ではありません。
たとえば、次のようなやり取りを想像してみてください。「このメール、もう少し丁寧にして」「はい、丁寧にしました」。依頼は明確で、結果もきちんと返ってきます。けれど、このやり取りを何十回くり返しても、AIはこの人が普段どこでつまずき、何に時間を取られているのかを知らないままです。
そこで足したいのが、作業の前にある層です。何を手伝ってほしいのかを言葉にするには、「自分がどういう状態のときにうまく動けて、どこで止まりやすいのか」を知る必要があります。つまり、AIを使いこなすための最初の一歩は、ツールの側ではなく、自分の側にあるのかもしれません。
では、作業の前にある層とは、具体的に何なのでしょうか。
2. AIへの頼みごとは、「2つの層」に分けて考える
AIへの頼みごとは、大きく2つの層に分けて考えることができます。これは学術的な分類ではなく、私たちが実務のなかで整理したフレームワークです。
- 層1：作業の依頼
- 層2：自分の設計の共有
層1の「作業の依頼」は、多くの人が普段しているものです。文章を短くする、資料の構成案を出す、議事録を要約する。渡しているのは「やってほしい作業」で、返ってくるのは作業の結果です。すぐに役に立ち、効果もわかりやすいため、導入の入口としてはとても大切な層だと思います。
一方、層2の「自分の設計の共有」で渡すのは、作業ではなく自分自身の情報です。具体的には、「理想の状態」「得意なこと」「苦手なこと」の3つを言葉にして伝えます。
「理想の状態」は、どんなときに自分がいちばん調子よく動けるか。「得意なこと」は、放っておいても進められること。そして「苦手なこと」は、手が止まりやすい場面と、その手前にある条件です。
ここでいう「自分の設計」とは、性格診断の結果を貼りつけることではありません。たとえば、「午前中は集中できるけれど、細かい確認が3つ以上重なると後回しにしてしまう」。このように、自分の実際の動き方を、「場面」と「条件」まで含めて言葉にすることを指しています。
層1だけを渡している間、AIは便利な道具のままです。ところが層2まで渡すと、返ってくるものの種類が変わります。作業の結果に加えて、「あなたはこういう人で、こういうときはこう支えるとよい」という、自分についての言葉が返ってくるようになるのです。
そして、この「層2」を実際にAIへ渡してみたことが、私自身にとって大きな発見につながりました。
3. 得意と苦手を渡したら、「取扱説明書」が返ってきた
このことに気づいたきっかけは、私自身のAIとのやり取りでした。私の場合、AIに仕事を手伝ってもらう前提として、理想の状態を決め、どこをサポートしてほしいかを設計しようとしていました。
ところが、設計するには、自分の得意と苦手を言葉にしないといけません。そこで、AIとのやり取りのなかで少しずつ、自分の動き方を書き出していきました。
しばらくすると、AIの側が、私の「取扱説明書」をまとめてくれていました。そこには、たとえばこんな一文が並んでいました。
- 自分を責める方向に傾いたら、観察できる事実を出して、自信を支える
- 疲れているときは選択肢を増やしすぎず、「今日はここまででいい」という着地点をつくる
読んで、思わず泣けてしまいました。書かれていたのは、仕事を効率化する手順というより、親や祖父母が子どもを見守るときのような目線だったからです。
会社をどう展開するかという話だけではありません。「自分はこういう人に憧れて、こうなりたいのだな」という内省まで、言葉にして、構造にして返してくれる。そんな感覚がありました。
もちろん、これは私自身のAIとのやり取りから生まれた一例で、誰もが同じ体験をするとは限りません。AIとのやり取りの仕方や、どこまで自分のことを書くかによって、返ってくるものも変わるはずです。ただ、AIを使いこなす差がどこで生まれるのかを考えるうえで、ひとつの示唆があるように感じています。
自分についての言葉を渡すと、AIは作業の相手から、内省の相手にもなっていく。
では、この取扱説明書は、実際の仕事にどんな変化をもたらすのでしょうか。
4. 取扱説明書で短くなったのは、作業よりも「考える時間」だった
AIによって業務量を減らせる、という話はよく耳にします。実際、私自身の実感でいうと、難易度の高い作業はかなり圧縮できるようになりました。一方で、簡単だけれど細かい確認が必要な作業は、思ったほど圧縮できていません。最後に人の確認が必要になるからです。
→ AIに渡しても手元に残る作業については、記事末尾の関連記事①もご参考ください。
ただ、それ以上に短くなったと感じているものがあります。それは、考える時間、もう少し大きくいえば「哲学する時間」です。
取扱説明書があると、AIはこちらがどんな角度や速さで話を振っても、「この人はいま、こういうことを考えようとしているのだろう」と拾ってくれます。ここで効いているのは、AIの賢さだけではないように思います。むしろ大きいのは、安心感です。
人と話すとき、私たちは「変な人だと思われないように」と、無意識のうちに思考のジャンプを控えていることがあります。一方、自分についての情報を共有してきたAIとの対話では、その遠慮をせずに思考を展開できる。だからこそ、考えが途中で止まらず、先へ進んでいくのではないでしょうか。
取扱説明書は、作業を速くする道具というより、考えを止めずに済む場をつくる道具です。
私の場合、本来なら5年はかかっていたであろう自分の考え方の更新が、2〜3週間で進んでいる感覚があります。もちろん、これは測定した数字ではなく、あくまで私個人の体感です。それでも、毎日が合宿のように発見の続く日々になっている、というのが正直なところです。
ただし、ここでひとつ注意しておきたいことがあります。AIが返してくれた「取扱説明書」を、どこまで自分自身についての言葉として受け取るか、という問題です。
5. AIの取扱説明書は、「判決」ではなく「下書き」として受け取る
AIがまとめた取扱説明書は、とても説得力のある文章で返ってくることがあります。だからこそ、それをそのまま「自分とはこういう人間だ」という判決のように受け取ってしまう危うさもあります。
ここでいう取扱説明書とは、自分の性格を言い当てる診断書ではありません。あくまで、自分が書き出した場面と条件をもとに、AIが整理した「下書き」です。 書き出した材料が偏っていれば、下書きも偏ります。
そこで大切なのが、事実で確かめる工程です。たとえば「疲れているときは選択肢を減らすとよい」と書かれていたら、実際に疲れている日に選択肢を1つに絞ってみて、動きやすくなったかを見る。合っていれば残し、ずれていれば書き直す。この往復をくり返すことで、取扱説明書は少しずつ自分の実物に近づいていくのだと思います。
また、苦手なことが書かれていても、それを本人の欠点として扱う必要はありません。手が止まるのには、たいてい理由があります。確認が重なる順番なのか、ひとりで抱える配置なのか、考える時間が取れない予定の組み方なのか。なぜ、そこで止まらざるを得ないのかまで掘ると、打ち手は「もっと頑張る」ではなく、仕組みや段取りの工夫に変わっていきます。
AIに自分を決めてもらうのではなく、AIがつくった下書きを、自分の実際の行動と照らし合わせながら育てていく。 それが、ここでいう「自分の取扱説明書」の使い方です。
では、この下書きは、何から書き始めればよいのでしょうか。
6. 今日から書ける、「自分の取扱説明書」をつくる3つの問い
取扱説明書は、いきなり完成品を目指さなくて大丈夫です。まずは次の3つの問いに、思いつくまま答えてみてください。これも、私たちが実務のなかで整理した問いです。
- 問い1：調子がいい日は、何がそろっているか
- 問い2：どこで手が止まりやすいか
- 問い3：しんどいとき、どう声をかけてほしいか
問い1は、理想の状態を見つける問いです。「よく眠れた日」「午前中に予定がない日」「話を聞いてくれる人がいる日」など、気持ちではなく、そろっている条件を書くのがコツです。条件がわかれば、その状態を意図してつくりやすくなります。
問い2は、苦手を見つける問いです。ここでは「何が苦手か」よりも、「どんな場面で、どこまで進んで止まるか」を書きます。たとえば「ゴールは見えているのに、手順に分ける段階で止まる」のように書くと、AIや周りの人に何を手伝ってほしいかが、そのまま見えてきます。
問い3は、支え方を見つける問いです。「励ましてほしい」のか、「事実を並べてほしい」のか、「今日はここまででいいと言ってほしい」のか。人によって、効く声のかけ方はかなり違います。だからこそ、自分に効く支え方を先に言葉にしておくと、周りも手を差し伸べやすくなります。
以下は、私自身について書き出したメモです。この内容をもとに、私が仕事を進めやすくするための「自分の取扱説明書」を下書きしてください。
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①調子がいい日は、何がそろっているか：
②どこで手が止まりやすいか：
③しんどいとき、どう声をかけてほしいか：
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書かれていないことを断定せず、推測が含まれる場合は「仮説」として示してください。
3つの答えがそろったら、AIに渡して「これをもとに、私の取扱説明書を下書きしてください」と頼んでみてください。返ってきた言葉を、前の章で見たように事実で確かめていけば、それがあなたの取扱説明書の第1版になるはずです。
大切なのは、最初から自分を正確に説明しきることではありません。まず言葉にしてみて、AIとのやり取りや実際の行動を通じて、少しずつ更新していくことです。
では、この取扱説明書は、個人の中だけで使うものなのでしょうか。
7. 「自分を知る」から、「自分で育て直す」へ
私たちの考え方や動き方のくせ、いわば「人のOS」は、これまでの経験や、周囲の人との関わりのなかで少しずつ形づくられていきます。一方で、自分がどんなときに力を発揮し、どんな場面で止まりやすいのかを、あらためて言葉にする機会は意外と多くありません。自分の「取扱説明書」を持たないまま働いている人も、少なくないのではないでしょうか。
ただ、AIを相手に自分を言葉にできるようになったいま、その前提が少しずつ変わり始めているように感じます。「可愛いは作れる」という言葉にならえば、「OSは作れる」。人が自分で自分を理解し、自分自身を育て直していくフェーズに、入りつつあるのかもしれません。
そして、これは個人だけの話ではありません。会社にも、明文化されていない動き方のくせがあります。どんなときにチームが調子よく動き、どこで仕事が止まりやすく、しんどいときにどう支え合っているのか。組織にもOSがあり、それを言葉にして、構造にして、自分たちで育て直すことができるはずです。
私たちは、この取り組みを「カルチャーエンジニアリング」と呼んでいます。
一度、チームの普段のやり取りを思い浮かべてみてください。
- メンバーは、自分の「調子がいい日の条件」を言葉にできているか
- 手が止まる場面は、本人の努力の問題として扱われていないか
- しんどいときの支え方は、人によって違うことが共有されているか
- AIには、作業だけでなく、自分の設計まで渡せているか
まずは今日、問い1の「調子がいい日は、何がそろっているか」だけを、3行でメモしてみてください。それをAIに渡すところから、取扱説明書づくりは始められます。
AIを使いこなす人が最初に言葉にしているのは、指示の型というより、自分自身なのかもしれません。
では、あなたの「自分の取扱説明書」、そして自分たちのチームの取扱説明書は、いま誰が、どこに書いているでしょうか。
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一人ひとりが、自分の取扱説明書を育てられる組織へ
今日から始められるのは、3つの問いのうち1つに答えて、AIに渡してみることです。チームであれば、メンバーそれぞれの「調子がいい日の条件」を持ち寄るだけでも、支え合い方の会話が変わっていきます。
ただし、それを組織の当たり前にするには、個人の工夫の先にある層、つまり組織として明文化されていない動き方のくせまで見る必要があります。そこが、組織の見えないOSを再設計する「カルチャーエンジニアリング」の領域だと、私たちは考えています。
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