AIの回答が「使えない」と感じる原因と対策　逆算思考で回答精度を上げる3つの指示 [2/2]

AIが使えない理由はアウトカムが明確になっていないから

豊間根：さっきの、「じゃあ、使えるアウトプットって何ぞや？」っていう話に戻ると、これ、要するにこのアウトカムがあるということなんですよね。

アウトカムっていうのは要するに価値ですよ。そのアウトプットを作ったことによって、何かが変わって、誰かがうれしいものを作るべきであり、それが問題解決ができているということであり、使えるアウトプットなわけですね。

岩本：はい。

豊間根：我々が生成AIを「なんか使えねぇな」って思っている時って、けっこう多くの場合がですね、そもそもアウトカムにつながるアウトプットがどういうものかっていうのが、自分でもわかっていない。

岩本：確かに。自分も明確にできていないな、みたいな時ですよね。

AIは言語化されていない文脈は理解できない

豊間根：そう。自分でも何が作れればいいのかがわかっていないから、AIに対しても指示できないんですよね。

岩本：確かに。

豊間根：AI君も、めちゃくちゃ賢いんだけど、ググってもわからないことって基本的に知らないから、我々がここまで捉えている文脈とか、こいつが今何を考えているのかって知らないわけですよ。

だから頭の中身とか言語化されていない背景とかコンテキストを言語化して与えてあげないと、AI君もできないんですよね。

それをサボって、めちゃくちゃ頭いいAI君のせいにして、「これ、使えないな」っていう烙印を押しているっていうのは。

岩本：使えないなって（笑）。

豊間根：これは使用者側の怠慢でしかない。もちろんね、使えないっていうパターンにはいくつか原因があると思っていて。1個は、まず使っているLLMが古いというパターンもある。

岩本：確かにそうですね。そもそもそのデータを持っていないっていうことになりますもんね。

逆算思考でAIを使いこなす

豊間根：そう、そうなんですよ。あと、頭もあまり良くない。本当、AI、ChatGPTが出始めのGPT-3.5とかの世界観にまだいると……。

岩本：確かに。あの時はまだあまり頭が良くなかった。

豊間根：そう。言うてもちょっと使えないから、会社で指定されている社内生成AIのLLMのバージョンとかを見てもらって、それが3.5とかだったら前提を考え直さなければいけない可能性もあるんだけども。少なくとも最新のAIを使っているのであれば、もう悪いのは自分ですと。

やらなきゃいけないのは、「そもそも今、自分は何がどうなったらうれしいんだっけ？」「この論点が潰れればいいのか？　この会議でこの上司からOKがもらえればいいのか？　それとも自分が楽しければいいのか？　そもそもどういう現状と理想の差分、ギャップを埋めることによって誰がどううれしい状態を作れればいいんだっけ？」っていう。

目的を明確にして、それに必要なアウトプットをきちんと定めてあげて、アウトプットの特徴を逆算して、インプットに入れ込んであげる。

指示・参考情報・制約条件の「3S」

豊間根：「とりあえず何か入れた、使えない、終わり」じゃなくて、「何がしたいんだっけ？　そのために何が必要なんだっけ？」っていう逆算で考えていくことが、AIを使いこなすために非常に重要な考え方なわけですよね。

というところを、逆算思考と呼んでいます。これは別にAIに限らないんですけどね。

岩本：そうですね。だから、もう（AIを）人だと思って、その人に依頼するようなかたちで、ちゃんと前提条件とか目的も伝えてあげないと動けないっていうことですよね。

豊間根：おっしゃるとおり。「この目的のために、この情報を使って、こういう体裁で、こういうふうに作って」と指示をしてあげましょうねというのが考えなきゃいけないポイントで、それを「3S」と略してみました。

岩本：3S。新しい言葉が出てきましたね（笑）。

豊間根：はい。我々が生成AIを使ったアウトプットの精度を高めるためには、インプットに3Sを盛り込みましょうと。「指示・参考情報・制約条件」ですね。

指示っていうのは結局、何をしてほしいか。何に使うために何を作ってほしいのかをまず示す。これをやらない人はめったにいないと思います。

岩本：これはさすがに書いていそう（笑）。

AIに足りない参考情報と制約条件を明確に伝える

豊間根：問題は参考情報と制約条件で、参考情報というのはAIが知らない情報ですよね。これ、指示とは完全に分離はできないんだけども、基本的にはググっても出せない。ググって出てくる情報なら（渡さなくても）いい。

もしくは、社内の情報も見ている社内AIとかだったらわかるんだけども、そうじゃない人のほうがたぶん多いと思うので、AIが知らない情報をちゃんと渡してあげる。例えば「資料を作って」だけじゃなくて、「添付した去年の資料も参考にして」とかね。

岩本：あぁ、なるほど。

豊間根：制約条件っていうのは、アウトプットの形式を言語化してあげる。例えばただ単に部署の方針説明の資料だったとしたら、単純にその方針を説明するだけじゃなくて、「メンバーが来期の事業成長に、ワクワクするようなストーリーにしたいんだ」とか「スライド枚数は10ページぐらいにしたいんだ」みたいな。

AIからしたら「いやいや、それ、言われんとわかりませんわ」っていうことをちゃんと言語化してあげるのが大事ですね。

岩本：（笑）。確かに、確かに。

既存のお手本を使ってAIに条件を言語化させる

豊間根：お手本をまずあげちゃって、そこから必要な制約条件をAIに言語化させるっていうのがけっこうおすすめです。

岩本：なるほど。テンプレとかを渡して、「じゃあ、このテンプレってどういう制約条件がある？」っていうことを言語化させる。

豊間根：おっしゃるとおり。例えば、「部署の方針説明の資料を作りたい」だとして、毎年そういう方針説明があるとするじゃないですか。だとしたら直近、もう数年分の方針説明資料をポンともうあげちゃって、「まずこれがどういう構成になっているか、特徴を整理してくれ」と。

そうするとだいたい、「こういう導入をして、こういう話をして、最後はこういうふうにまとめます」っていうのが出てくるはずだから、「あぁ、そうそう、そういう感じにしたいんだよ」と。

ただ、去年まではこうだったけど、今年はこういうふうにしていきたい。例えば、「じゃあ、もっとワクワクを大事にしたいんだ」とか「今回は冒頭の振り返りは薄めでいいから、1年後だけじゃなくて3年後、5年後までもっとイメージが膨らむような方針説明にしたいんだ」。

岩本：なるほど。

AIと一緒に条件を考えることも効果的

豊間根：というふうに、お手本から逆算して、それがどういう特徴を持っているかをAIに言語化させて、それとの差分を自分で指示してあげると、制約条件がすごく作りやすくなります。イチから書くだけでは大変なのでね。もう、制約条件を作ることもAIと一緒にやると。

まず一番大事なのは、そもそも何のためにどういうものが作りたいのかを逆算で考えるということ。逆算で考える時に言語化が大変なのであれば、お手本を使ってあげて、逆算をするべき情報もAIと一緒に考えてあげると非常に楽に作れるので、ぜひやってみてくださいという感じですね。

ということで、さっきの「このデータを分析して資料にまとめて」っていう……。

岩本：（笑）。こう見ると、だいぶ雑ですね。

豊間根：だけじゃなくて、分析して、じゃあ、何がしたいのか。どういう意思決定をしたくて、「仮説は何なの？」とかね。あるいは、資料にまとめるといっても……。

岩本：いろいろありますもんね（笑）。

考え方は人間に指示する時と同じ

豊間根：そうそう。まとめ方も、例えば比較をしたいのか、上司に報告をしたいのか、あるプロジェクトが方向性としていいか悪いかの判断をしたいのかによって、当然、AIの分析の仕方とか軸も変わってくるわけだから。

分析っていうフワッとした言葉で片付けないで、「何が目的でどういう条件でやってほしいのか」の与件をちゃんと指定してあげるのが大事だっていうことですね。だから、人間と一緒ですね。

岩本：そうですね。それこそ上司の方とか部下の方でもそうだと思うんですけど、ざっくりの指示って、たぶん私たちも求められているアウトプットを出せないじゃないですか。

豊間根：間違いない。

岩本：もう、それと一緒っていうことですよね。

豊間根：うん。まぁ、やつらは頭がいいし、おせっかいだから、「こういうことですか？　こういうことですか？」って聞いてきてくれるんだけど……。

岩本：（笑）。聞いてくれる。

プロンプトに質問を含めるテクニック

豊間根：それも、こっちから指示してあげないと。

けっこうやりやすいのは、「分析したいんだけど、必要な情報があれば聞いてください」っていうふうに、逆にAIに質問してもらうパターンもしてあげると、向こうが何が不足しているのかを教えてくれるから、情報も渡しやすくなりますね。

ということで、お手本を探して、そこから逆算して、それを再現するためのステップをAIに聞くっていうのが、最初にやりやすいことですね。だから「使えねぇな」で終わるんじゃなくて、「そもそもこういうのを出してほしいんだよ」っていうのを見つけて、ないしは作って見せてあげる。AIからしたら「あっ、なるほどね」と。

岩本：「これね」みたいな（笑）。

豊間根：「おたく、これが作りたいんですね。わかりましたよ」「じゃあ、これをよこせ」と言ってくるはずなので、そういうふうに対話をしてあげることが、第一歩として大事かなというお話でございました。

「AI責」ではなく自責で考え対話をする

豊間根：ということで今日は、逆算思考。AIでいい感じのアウトプットを出すための考え方をお話ししましたけども。ヒロカさん、やっていますか？

岩本：そうですね。でも私も、これを知るまでやっていなかったんですよ。だから、本当に使えないなと思っていたんですけど、その時にめちゃめちゃ反省して、「あっ、私が伝えていないだけだったわ」って思いました。

豊間根：やんなぁ。マジ、あいつら頭いいから。

岩本：そう、本当に頭いいんですよ。

豊間根：我々の想像を超えて頭が良くなって、さらに良くなってきているので、本当に他責にしない。「AI責」にしないということ。

岩本：そうですね（笑）。

豊間根：自責で考える。自分に原因があると考えていかないとね、いよいよいけなくなってきたなと思っておりますので、ぜひみなさんも「AI責」にせず、自責で考えてみてください。