ChatGPTで考える仕事術──AI時代の発想・検討・決め方をやさしく解説

頭のいい人がAIで「資料作成」をしない理由

AIで資料を作ること自体は悪いことではありません。けれども、最初から最後までAIにスライドや文書を作らせると、考える過程が飛びます。考える過程が飛ぶと、相手に伝わる骨組みが弱くなります。上手な人は、資料は最後の表現手段だと知っています。先に、問いを決め、仮説を作り、比較し、反証し、必要なデータを集めます。AIはその各ステップで力を貸します。資料の見た目を整えるのは最後です。

AIを“便利ツール”としてしか見ていない人が陥る落とし穴

AIを便利な自動作文機だと考えると、短時間で文章は出てきます。しかし、「目的は何か」「判断の基準は何か」がぼやけたままです。結果として、読みやすいのに、結論に到達しない資料になります。さらに、出力をそのまま使うと、出典の曖昧さや前提のズレに気づきにくくなります。便利さに流されると、意思決定の質が下がる、という落とし穴があります。

思考をAIに委ねると「考える力」が退化する？

人は、問いを作り、仮説を立て、検証する過程で学びます。AIに丸投げすると、その学習の機会が減ります。とはいえ、完全に使わないのも現実的ではありません。大事なのは、何をAIに任せ、何を自分で担うかの線引きです。骨組みを人が作り、素材集めや観点出しはAIに手伝ってもらう。この分担なら、考える力はむしろ鍛えられます。

効率化ではなく「思考拡張（＝AIで視点を増やす）」に使う時代へ

効率化は大切ですが、価値が出るのは視点が増えたときです。AIは、他の業界のやり方、過去の事例、反対意見、評価指標など、多くの見方を一度に示せます。人が選び、組み合わせ、優先順位をつければ、発想は広がります。これを本書では「思考拡張」と呼びます。出力を鵜呑みにせず、視点の候補として扱うのがコツです。

下の表は、AIを便利ツールと見る場合と、考えるパートナーと見る場合の違いです。

よくある質問：AIで資料作りを禁止すべき？

禁止する必要はありません。資料の前に、問いと仮説を人が決める。資料の後に、根拠と出典を確認する。この二つをルール化すれば、品質は安定します。

賢い人はAIを「考えるパートナー」として使う

パートナーとしてのAIは、答えを出す機械ではなく、考える相手です。議論相手として扱うと、弱い仮説や見落としが見えてきます。ここでは、質問の設計と、対話の進め方を整理します。

「質問力」がAI活用のすべてを決める理由

AIは、指示が曖昧だと、一般的な答えを返します。質問が良いと、前提や条件に沿った具体案が戻ります。質問力とは、結論の型、前提の条件、評価軸の三点を明らかにする力です。これを言語化して渡すと、返ってくる案の粒度がそろいます。

良い質問と悪い質問の違い（結論/条件/評価軸の有無で比較）

悪い例

• 新規事業のアイデアを出して

良い例

• 結論の型：3つのアイデア。各アイデアは1文の価値提案と3つの機能
• 条件：首都圏の20〜30代、月額課金、初期開発2か月以内
• 評価軸：市場規模感、差別化要因、初期検証の容易さ

良い質問は、出力の形、適用範囲、評価の物差しが見える質問です。

アイデアを磨くためのAIへの聞き方のコツ（良い質問テンプレ付き）

テンプレ

• 1. 目的：誰のどんな課題を、どの状態に変えるか
• 2. 条件：期間、予算、使える資産、禁止事項
• 3. 形：箇条書き、表、要約など出力の形式
• 4. 評価：良し悪しを測る基準と閾値
• 5. 次：次に何を検証するか

使い方の例

• 目的を先に書く
• 条件を数値で示す
• 出力形式を指定する
• 評価軸を明記して、自己採点させる
• 次の質問まで一気に書く

よくある質問：質問の質を素早く上げるコツは？

自分の過去の良い提案書や議事録から、質問の型を抜き出してテンプレ化すると速いです。毎回ゼロから書かないことが、質と速度を両立させます。

AIでアイデアを進化させる“異なる領域”思考法

異なる領域の仕組みを組み合わせると、新しい価値が生まれます。AIは、他分野の構造を短時間で要約できます。ここでは、結合の発想と、構造を取り出す手順を示します。

異業種のビジネスモデルを組み合わせる発想

組み合わせの例

• サブスク型の価格設計 × オンデマンドの配送
• マッチングプラットフォーム × 地域のリアル店舗
• フリーミアム × B2Bの導入支援

手順の基本

• 1. 参考にする業界を3つ選ぶ（近い、遠い、さらに遠い）
• 2. それぞれの収益の源、コストの大きな要素、ユーザーの動きを書き出す
• 3. 共通部品と独自部品を分ける
• 4. 自社の状況に合う部品だけを再配置する

「耳栓×損害保険」から生まれる新しい価値の例（価値仮説/ターゲット/検証指標）

価値仮説

• 騒音で集中できない人に、静かに働ける時間を保証する

ターゲット

• 在宅勤務者、受験生、夜勤明けの休息が必要な人

初期の提供

• 高遮音の耳栓セットに、一定時間の返金補償を付ける
• 騒音ログの記録アプリと簡単な相談窓口を同梱する

検証指標

• 返金申請率、集中時間の自己申告、レビューの騒音語の変化

AIの役割

• 類似事例の収集、補償条件のパターン出し、想定リスクの洗い出し

AIが得意な「構造抽出（対象→要素→関係→転用）」をどう使いこなすか（手順明記）

手順

• 1. 対象：サービスや事例の名前を特定する
• 2. 要素：主要な登場人物、資源、行為を列挙する
• 3. 関係：要素同士の因果、制約、フローを書く
• 4. 転用：自分の課題に移すときの置き換えルールを作る

プロンプト例

• 対象の仕組みを4項目で説明して。登場人物、価値、収益源、リスク。最後に転用時の注意点を3つ

よくある質問：異分野の選び方にコツはある？

似すぎる分野は発想が重なります。遠すぎる分野は転用が難しくなります。近い、遠い、さらに遠いの3つを同時に並べると、比較しやすくなります。

AIを使った“遠い業界”の発想トレーニング

自分の業界から離れた例をあえて扱うと、固定観念が外れます。AIは、知らない分野の基礎を短時間で教えてくれます。ここでは、遠い業界ジャンプの考え方と練習法を紹介します。

「かなり遠い業界」から発想を飛ばすメリット

遠い業界は、前提が違います。違う前提に触れると、自分の前提が見えます。前提が見えると、外せるものと外せないものが分かります。結果として、ありきたりでない組み合わせが生まれます。

耳栓×カーシェアリングが示す“シェア発想”の本質

例の狙い

• 耳栓は個人利用の小さな道具、カーシェアは共同利用の大きな仕組み。この差が、シェアの本質を浮かび上がらせます。

発想の筋

• 耳栓の「静けさ」を時間で共有する、という考え方
• 近所の静かな部屋や時間帯を、アプリで融通する
• 利用者の評価で静けさの品質を可視化する

初期検証

• 1週間の地域モニター募集、体験後の満足度と再利用意向

AIの役割

• シェアリングの価格帯比較、需要のピーク推定、注意点の列挙

AIブレストを自分の思考習慣にする方法（遠い業界ジャンプ3段法：遠い→さらに遠い→戻す）

進め方

• 1. 遠い：自業界と異なる収益構造の業界から3事例
• 2. さらに遠い：非営利や学術など、目的が異なる領域から3事例
• 3. 戻す：自分の課題に戻し、置き換え方を3通り試す

運用のコツ

• セッションごとに評価軸を固定する
• 1回30分、最大9つの案に絞る
• セッション後に次の検証タスクを1つ決める

よくある質問：ブレストが堂々巡りになる時の対処は？

評価軸を1つに絞る、時間を区切る、結論の型を決める。この3点を先に宣言してから始めると、前に進みます。

AI時代の「考える力」を鍛えるために

考える力は、日々の運用で身につきます。ここでは、協働の前提、差が生まれるポイント、毎日のチェックリストを示します。特定の投資判断や医療・法律の助言は扱いません。一般的な情報の扱い方に限ります。

AIに頼るのではなく「協働」するという考え方

協働とは、役割分担が明確で、お互いに検証し合う関係です。人は目的と価値基準を決め、AIは候補や反例を出す。人は選び、つなぎ、決める。AIは記録し、整理し、比較する。これが基本の流れです。

AIを使う人と使われる人の差はここで生まれる

差が出る点

• 前提の宣言：目的、条件、評価軸を最初に言う
• メモの粒度：会話ログに判断の根拠を残す
• 再現性：良いセッションの型を次回に持ち越す

使われる状態とは、出力に引っ張られて方針が変わる状態です。使う状態とは、評価軸に沿って出力を選ぶ状態です。

今日から実践できる“賢いAI活用法”チェックリスト（毎日/週次/企画前の3カテゴリ）

毎日

• 今日の目的を一文で宣言する
• 反対意見を一度は生成して読む
• 出典が書かれた情報を優先する

週次

• 良い質問テンプレの更新
• 失敗したセッションの振り返り
• 仮説と指標の棚卸し

企画前

• 近い・遠い・さらに遠い分野の事例を並べる
• 比較表の評価軸をそろえる
• 初期検証の条件と中止基準を決める

よくある質問：情報の正確さはどう確かめる？（出典2つ＋一次資料の3点セット）

一般情報の場合は、異なる立場の出典を2つ以上読み、可能なら一次資料を確認します。数値や規約は、最新版の日付を確認します。迷ったときは、推測で断定せず、範囲を示して述べます。

まとめ：AIを使って「考える力」を取り戻そう

AIは、速く作る道具であると同時に、深く考えるための相棒です。問いを決め、前提を言語化し、評価軸を持って対話する。これを続けると、判断は安定します。発想は広がり、説明は短くなります。最後に、次の一歩を明確にします。

AIはあなたの“思考の鏡”である

AIに投げる質問は、自分の考えの写し鏡です。曖昧な質問には曖昧な答え、明確な質問には明確な答えが返ります。鏡として使い、日々の問いを磨きましょう。

発想力を鍛える最強のツールとしてのAI

異分野の構造を短時間で学び、比較し、転用できます。出力は素材、判断は人。この姿勢を守れば、AIは発想の訓練装置になります。

よくある質問：まず何から始めればよい？

明日の会議テーマを一つ選び、良い質問テンプレに沿って3問だけ用意します。AIと対話し、出力を比較表に落とし、1つだけ次の検証タスクを決めます。