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「正直、ChatGPTを導入したけれど、メールの下書きくらいにしか使えていない……」
もしあなたがそう感じているなら、それはあなたのITスキルのせいではありません。むしろ、ビジネスパーソンとしての「真面目さ」や「プライド」が邪魔をしているのかもしれません。
先日、非常に興味深いニュースを目にしました。プログラミング未経験の文系女子大生が、ChatGPTを使って100個以上のアプリを開発したという話題です。彼女が語った成功の秘訣は、複雑なプロンプトエンジニアリングでも、最新モデルの知識でもありませんでした。
彼女が言ったのはたった一言。「AIと話す時は、正直に話さないといけない」。
この言葉を聞いて、ハッとしたDX担当者の方も多いのではないでしょうか？ 私たちは普段、仕事において「知らない」と言うことを恐れ、「完璧な指示」を出そうと身構えてしまいます。しかし、生成AIという相手に対しては、その「立派な振る舞い」こそが、最大のボトルネックになっている可能性があるのです。
今回は、この大学生の事例をヒントに、企業のDX推進や経営企画の現場で明日から使える「泥臭くて人間らしい」生成AI活用術を深掘りしていきます。かっこいいプロンプトなんて、もう捨ててしまいましょう。
なぜ私たちはAIの前で「かっこつけて」しまうのか？
「完璧な指示」という呪い
企業でDXを推進する皆さんとお話ししていると、「プロンプトエンジニアリングを学ばなければ」という声をよく聞きます。もちろん、体系的な指示の出し方を学ぶことは無駄ではありません。しかし、そこには一つの大きな誤解があります。
「AIには、一度で完璧な命令を出さなければならない」と思い込んでいませんか？
従来のITシステム開発では、要件定義を完璧に行い、仕様書を固めてからエンジニアに渡すのが「正解」でした。手戻りは悪であり、コストだからです。私たちはこの「ウォーターフォール型」の思考が染み付いています。だからこそ、ChatGPTに対しても、まるで部下に指示書を渡すかのように、背景から出力形式までを網羅した長文プロンプトを「一発で」書こうとしてしまうのです。
そして、思った通りの回答が来ないと、「やっぱりAIは文脈が読めない」「使えない」と判断してしまう。これ、心当たりがありませんか？
文系学生が突破した「心理的安全性」
一方、件の文系女子大生・矢部さんが実践したのは、これとは真逆のアプローチでした。
彼女は、自分がプログラミングを知らないことを隠しませんでした。「ここがわからない」「エラーが出たけど、どういう意味？」と、自分の無知をさらけ出しながら、AIと対話を続けたのです。
ここに、ビジネス活用における最大のヒントがあります。
彼女はAIを「命令する対象（ツール）」ではなく、「一緒に悩んでくれる家庭教師」や「詳しい友人」として扱いました。 「このコードの意味を、5歳児でもわかるように教えて」 「さっきの指示、やっぱり変えてもいい？」 「正直、何から手をつけていいかわからないの」
ビジネスの現場で、上司やクライアントにこんなことは言えませんよね。でも、AIになら言えるんです。 AIはあなたを評価しません。ため息もつきません。 この「心理的安全性」をハックできた人だけが、生成AIの真の能力を引き出せます。かっこつけて「概要をまとめて」と投げるより、「この資料のここが難しくて理解できないから、噛み砕いて教えて！私のレベルに合わせて！」と叫ぶ方が、結果として仕事は何倍も速くなるのです。
「エラーは宝」文系女子大生流・爆速PDCA
「わかりません」が最強のプロンプト
具体的に、彼女のアプローチを私たちの業務（例えば、経営会議の資料作成や、業務効率化ツールの作成）に置き換えてみましょう。
多くの人がやってしまう「Badな例」はこうです。
Bad: 「2024年度の売上データから、地域別の傾向を分析し、課題と対策を表形式で出力してください。」
一見まともですが、これだとAIは一般的な回答（当たり障りのない分析）しか返しません。なぜなら、あなたの会社の「文脈」を知らないからです。
一方、「文系女子大生流（Goodな例）」はこうなります。
Good: 「ねえ、今期の売上が落ちてて会議で詰められそうなんだけど、助けてくれない？ 特に北関東が悪いんだけど、これって天候のせいかな？ それとも競合？ どうやって分析したらいいと思う？ 私は統計とか全然詳しくないから、素人でもわかるように手順を教えて」
いかがでしょうか。ビジネス文書としては0点ですが、AIへの指示としては100点に近いです。
- 切実な状況（詰められそう）
- 具体的な仮説（天候？競合？）
- ユーザーのスキルレベル（統計を知らない）
これら「弱音」を含めた情報が全て開示されているため、AIは「では、まずはこの簡単な比較から始めましょう」と、あなたのレベルに合わせた具体的な提案をしてくれます。「正直さ」とは、AIにとっての「最高品質のコンテキスト（文脈情報）」なのです。
エラーログは「直してもらう」のではなく「一緒に見る」
矢部さんの開発スタイルで特に面白いのが、「エラーが出たら、それをそのままAIにコピペして投げる」という点です。
これをDXの現場に応用しましょう。例えば、Excelのマクロを作らせて動かなかった時。多くの人は「やっぱりAIのコードは間違っている」と諦めます。 しかし、ここで「ごめん、このコードだと〇〇というエラーが出たよ。私の操作が悪かったのかな？ それともコードの修正が必要？」と問いかけられるかどうか。
彼女は「100個アプリを作った」と言いますが、その裏には「1000回のエラー」があったはずです。エラーが出た瞬間こそが、AIが学習し、精度を高めるチャンスです。「一発正解」を求めず、「修正のラリー」を楽しむ。このマインドセットの転換こそが、DX人材に求められる本当のスキルなのかもしれません。
企業DXへの応用：明日から使える「対話型」業務変革
では、明日から職場でこれをどう実践すればいいのでしょうか。「AIにタメ口をきけ」ということではありません（それでもいいのですが）。重要なのはプロセスです。
1. 「壁打ち」から始める（書く前に話す）
いきなり資料作成やコード生成を依頼するのをやめましょう。まずは「相談」から入ります。
- 「今度、〇〇という企画を考えているんだけど、まだモヤモヤしていて。壁打ち相手になってくれない？」
- 「部長に反対されそうなポイントってどこだと思う？ 意地悪な目線で指摘して」
このように、思考の整理段階からAIを巻き込むのです。人間相手だと「まとまってから相談に来い」と怒られますが、AIは未完成のアイデアを喜んで受け入れます。この「未完成の共有」が、結果としてアウトプットの質を飛躍的に高めます。
2. 「なぜ？」をしつこく聞く
AIが出してきた回答に対して、「了解」で終わらせないでください。文系学生がアプリ開発を学べたのは、コードの背景を理解しようとしたからです。
- 「なぜこの提案がベストだと思ったの？」
- 「別の選択肢（プランB）はないの？」
- 「もし予算が半分だったらどうする？」
この「問いかけ」を繰り返すことで、AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）を見抜くことができるようになり、同時にあなた自身の知見も深まります。AIを「検索ツール」ではなく「議論のパートナー」に変えるのです。
FAQ：現場からよく出る「AI対話」への懸念
ここまで読んで、「理屈はわかるけど、現実的には……」と感じる点もあるでしょう。よくある疑問にお答えします。
Q1. AIに「わかりません」と入力するのは、プロとして恥ずかしくないですか？
A. 全く恥ずかしくありません。むしろ「知ったかぶり」こそがリスクです。 AIのログを誰かに見られるわけではありません（企業版の管理設定によりますが、個々のチャット内容を上司がいちいち監視することは稀でしょう）。AIに対して虚勢を張って質の低いアウトプットを出すことこそ、プロとして避けるべき事態です。AIの前では「裸の王様」にならず、素直な学習者に戻りましょう。
Q2. 「正直に話す」といっても、社内の機密情報は話せませんよね？
A. その通りです。ここだけは「嘘（マスキング）」が必要です。 「正直さ」が必要なのは「自分の感情、目的、スキルレベル、背景事情」についてです。「固有名詞、顧客データ、売上の実数値」などは、必ず伏せ字にするか、ダミーデータに置き換えてください。
- ×「A社の田中部長が……」
- ○「ある重要クライアントの決裁権者が……」 このように、状況は正直に、事実は抽象化して伝えるのが、企業における生成AI活用の鉄則です。
Q3. 部下がAIを使って仕事をしていると、サボっているように見えませんか？
A. 評価軸を「プロセス」から「アウトプットの質とスピード」に変える時です。 もし部下がAIと対話して10分で素晴らしい資料を作ったなら、それはサボりではなく「優秀なディレクション能力」です。これからの時代は、「自分で書ける能力」以上に、「AIから良質な回答を引き出せる能力（＝正直に対話し、粘り強く修正させる力）」が評価されるべきです。
まとめ：AIはあなたの「鏡」である
冒頭で紹介した女子大生が作った100個のアプリ。それらは、彼女の技術力の証明というよりは、彼女の「諦めずにAIと対話し続けた熱量」の結晶だと言えます。
生成AIは、使う人の心を映す鏡のようなものです。 あなたが横柄に命令すれば、AIは事務的に返します。 あなたが知ったかぶりをすれば、AIも浅い知識で合わせます。 しかし、あなたが弱さを認め、助けを求め、誠実に向き合えば、AIは驚くほど親身になり、あなたの能力を拡張してくれる最強のパートナーになります。
「AIと話す時は、正直に話さないといけない」
このシンプルな真理は、複雑化するDXの現場において、私たちが立ち返るべき原点かもしれません。
さあ、次の休憩時間、ChatGPTを開いてみてください。そして、高尚なプロンプトを打ち込む代わりに、こう話しかけてみてはいかがでしょうか。 「実は今、この記事を読んで少し焦ってるんだ。何から始めたらいいと思う？」と。
そこから始まる対話こそが、あなたの、そして御社の変革の第一歩になるはずです。
引用元
生成AIを使いこなすには？ChatGPTでアプリ100個作る文系女子大生が“使い方のコツ”を伝授「AIと話す時は正直に話さないといけない」
