【トピック】AXエバンジェリストへの道。第2回「AI活用の基礎体験」で気づいた実践への壁と超え方
AIを使いこなす力は、AIへの指示の上手さだけでは決まらない。
2026年10月8日、東京大学松尾・岩澤研究室が主催する「AXエバンジェリスト講座」の第2回を受講しました。今回のテーマは「AI活用の基礎体験（ハンズオン編①）」。講師は深津貴之氏です。
AIを使えば、誰でも質の高い仕事ができるようになるのでしょうか。私は、必ずしもそうではないと思っています。
同じAIを使っても、得られる成果には大きな差があります。その差を生み出すのは、AIの性能だけでなく、使う側の知識や経験、そして問いの質です。
何を問い、何を求め、得られた答えをどう評価するか。今回の受講をきっかけに、技術開発や経営支援の経験も振り返りながら考えてみました。
1．同じAIでも、指示の出し方で結果が変わる
AIを使っていると、指示の出し方によってアウトプットが大きく変わることを実感します。漠然とした指示では漠然とした答えが返ってくる。一方、目的や条件、期待する内容を具体的に伝えると答えの質も変わります。
コンピューターの世界には古くから「Garbage In, Garbage Out（GIGO）」という言葉があります。「ゴミを入れれば、ゴミが出てくる」という意味です。生成AIの場合、不十分な入力でもそれらしい答えが返ってくるため、かえって注意が必要です。
今回の講義でAIを操作する体験を通じて、この基本の重要性を再認識しました。ただし、単にプロンプトを詳しく書けばよいわけではありません。
2．本当の壁は「何を作りたいのか」を描けるかどうか
例えばAIに「10枚のスライドを作ってください」と頼むと、資料は作れるでしょう。しかし、その資料は何のために作るのでしょうか。誰に何を理解してもらい、どんな行動につなげたいのでしょうか。
目的、相手、ストーリー、完成形のイメージが明確でなければ、適切な指示を出すのは難しくなります。完成形を描ける人は、AIの出力の不足や改善点も判断できます。
つまり成果はプロンプト技術だけでなく、「仕事そのものを設計する力」にも左右されます。これは私が長年携わった技術開発や現在の経営コンサルティングにも共通します。目的を明確にし、あるべき姿を描き、現状との差を埋める。AIを使っても、その基本は変わりません。
3．AIを使いこなす鍵は「問いの質」にある
「AIに仕事を奪われる」という話を耳にします。しかし私は、AIを使って高い成果を出せる人とそうでない人の間で、仕事の価値や生産性に差が生まれるという面にも注目しています。
その違いを生む重要な要素が「問いの質」です。専門家は豊富な知識と経験から、問題の本質や明らかにすべきことを理解しています。だからこそ、AIに本質的で高度な問いを立て、回答を評価し、さらに問いを重ねられます。
例えば経営計画を作る際にも「経営計画を作って」では終わりません。「この企業の競争優位性は何か」「成長を妨げる本質的要因は何か」「実行上の制約とリスクは何か」。問いを深めるほど、AIの成果も実効性の高いものへと近づきます。
専門性が高いからこそ問いの質を高められ、問いの質が高いからこそAIを高度に使いこなせる。ただし、専門家なら自動的に使いこなせるわけではなく、AIの特性の理解と試行錯誤も必要です。
4．AIを育てるだけでなく、AIに育ててもらう
AIを使い続けて自分の仕事に合った回答を得るよう工夫する、いわば「AIを育てる」という考え方があります。一方で、AIに自分を育ててもらうこともできます。これはAIを学習支援に活用する一般的な考え方です。
私自身、知らなかった概念を知り、新しい視点を得て、考えたことのない選択肢に気づくという経験を重ねています。単なる情報検索ではなく、対話を通じた学習です。
専門分野では、AIに高い水準の成果を要求し、出力を評価・改善する。専門外では、AIから説明や提案を受け、自分の理解を深める。理解が深まれば、それまで思いつかなかった問いも立てられるようになります。
つまりAIとの対話によって、自分自身の「問いの質」も高められるのです。もちろんAIの回答は常に正しいとは限らず、重要な情報は検証が必要です。
AIを育てながら、自分もAIに育ててもらう。この双方向の関係に可能性を感じています。
5．実践への壁を、どう乗り越えるか
これまでの経験も踏まえると、次の5つが重要だと考えています。
① 仕事の目的を明確にする。何を作るかだけでなく、何のために作るかを考える。
② 完成形のイメージを持つ。相手、構成、期待する品質を具体化する。
③ 本質的な問いを立てる。問題の核心と明らかにすべきことを考える。
④ AIの回答を評価し、問いを重ねる。専門外ではAIから学びながら深める。
⑤ 小さな仕事から試す。成果と課題を確かめながら改善する。
最初から完璧な指示を出そうとする必要はありません。対話を重ねながら目的を明確にし、問いの質を高めること自体が、AI活用力を育てます。
個人の成功体験をどう組織全体の成果につなげるか。これはAXエバンジェリストとして今後考えたいテーマです。
6．深津貴之氏と、参考になる公開記事
今回の講師、深津貴之氏は株式会社THE GUILD代表で、note株式会社のCSOなどを務め、横須賀市のAI戦略アドバイザーとしても活動しています。講義の最後のQ&Aも、仕事や組織のあり方を考えるうえで非常に有意義でした。
【参考①】「経営をあまやかさないAIを作ろう」 https://note.com/fladdict/n/nbcc4eace2413
経営判断の質を高めるAIの活用という観点から、経営コンサルタントとして考えさせられる記事です。
【参考②】「noteの推しアルゴリズムについて」 https://note.com/fladdict/n/n5b78bb223b35
一次情報、実体験、自分自身の気づきや独自性の大切さを考えるうえで、情報発信者に参考になる記事です。
【参考③】「『AIは80点でいい』。横須賀市が1カ月で生成AIを全庁導入できた理由」 https://openhub.ntt.com/journal/14933.html
一部の詳しい人だけでなく組織全体にAIを広げる実践例です。自治体で働いた経験からも、導入・定着のプロセスに関心を持ちました。
7．AIを使うことが目的ではない
AIを使うこと自体が目的ではありません。何を実現し、どんな課題を解決し、どんな価値を生むのか。その目的を描いてAIの力を引き出すことが重要です。
専門家は知識と経験をもとに質の高い問いを立てられる。一方、専門外の分野ではAIとの対話を通じて学び、問いの質を高められる。
AIを使いこなすために問いの質を高める。そして問いの質を高めるためにAIを活用する。この循環が、人間の可能性を広げる方法の一つではないでしょうか。
その力を個人にとどめず、組織全体へ広げていく。私の経営支援でも、AIを業務効率化だけでなく、人や組織の可能性を広げるために活用していきたいと思います。
講座公式情報：https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/axel/
※公開情報と筆者自身の体験・感想・考察に基づく記事です。非公開の講義資料、演習課題、受講者の発言等は掲載していません。
