第43回 ソフトクリエイト 情シス向けブログより

「AIっぽい文章」と言われたらどうする？

文●ソフトクリエイト

提供: ソフトクリエイト

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※本記事は、ソフトクリエイトが提供するブログ「情シスレスキュー隊」に掲載された「AIっぽい文章」と言われたら｜生成AI活用で成果を出す言語化力と問題設定力 を再編集したものです。

こんにちマッスル！ マッスル福田です。
普段は筋肉と Microsoft 365 を触っている Microsoft 認定トレーナーです！

これまでは Power Automate のフローやコンパニオンアプリなど、ツールの使い方をご紹介してきました
今回は少しテーマを変えて、AIとの付き合い方についてお話しします。

AIの回答が「60点」に感じるとき

AIに何となくお願いしても、それっぽい答えは返ってきます。
でも、そのまま使えるかというと、ちょっと違う。
言ってみれば60点の回答です。

正直に言うと、私にも苦い経験があります。
AIに手伝ってもらって書いた文章を、上司にレビューしてもらったときのことです。

上司からは、こう指摘されました。

「AIっぽい文章だね」
「結局、何を伝えたいのかが分からない」

自分では、きれいに整った文章が書けたつもりでした。
ところが指摘を受けて読み直すと、
本当は自分が何を言いたかったのか、自分でも説明できなかったんです。

……と書くと、きっとこう思われますよね。

「それ、プロンプトの書き方が悪いだけじゃない？」

私も最初はそう思っていました。
確かに、プロンプトの書き方で回答の質は変わります。
でも振り返ってみると、原因は書き方よりもっと手前にあったんです。

AIに伝わっていないものは何か

AIの回答が60点にとどまるとき、AIには次のことが伝わっていない場合がほとんどです。

・なぜそれが必要なのか
・誰に向けたものなのか
・何を実現したいのか
・自分はどう考えているのか
・何を重視しているのか

AIは、伝えられていない部分を「一般的によくある前提」で埋めて回答を作ります。
その結果、どこにでも当てはまる「それっぽい答え」になります。
上司が「AIっぽい」と感じたのは、おそらくこの「どこにでも当てはまる感じ」だったのだと思います。

つまり、AIの性能の問題ではなく、頭の中にあるものを言葉にできているかの問題です。

この記事では、この力を「言語化力」と呼びます。

さらに怖いのは、言語化できていないと、AIの答えに自分の考えが上書きされてしまうことです。
上司のレビューを受けたときの私が、まさにこの状態でした。

自分の中に「この文章で何を伝えるのか」という基準がなかったので、AIの文章と比べようがなかったんです。

AIで成果を出すまでの4つのステップ

ここまでは「伝わっていない」ことを中心にお話ししてきました。
実は、言葉にして伝える前に、もう一つ決めておくことがあります。
それは、そもそも何を解決したいのかです。

AIは、質問されたことにはきちんと答えてくれます。
でも、その質問自体が本当に解決すべき問題なのかまでは確かめてくれません。
この「本当に解決したいことは何か」を決める力を、ここでは「問題設定力」と呼びます。

これらを整理すると、AIで成果を出すまでの流れは次のようになります。

1. 問題設定：本当に解決したいことは何か？
2. 言語化：自分の目的、背景、考えを言葉にする
3. AIとの対話：AIに考えさせ、問いを重ねて考えを詰める
4. 評価・判断：出てきた回答が本当に適切か、自分の基準で判断する

プロンプトのテクニックは、「3.AIとの対話」の質を上げるためのものです。
「1.問題設定」と「2.言語化」が固まっていないままテクニックを磨いても、成果につながりにくいのはこのためです。
そして「4.評価・判断」も、「2.言語化」で自分の基準を言葉にしていなければできません。

上司のレビューで私がずれに気づけなかったのも、まさにここでした。

答えを作らせる前に、考えを整理させる

では、言語化力と問題設定力はどうやって鍛えればいいのでしょうか。

私のおすすめは、いきなりAIに答えを作らせず、
自分の考えを整理する相手としてAIを使うことです。

たとえば Copilot に、こうお願いします。

○○を改善したいと考えています。
ただ、本当に解決すべき問題がこれで合っているか自信がありません。
答えを出す前に、目的や背景について私に質問してください。

すると Copilot は、文章を書く代わりに質問を返してくれます。

・「想定している読者は誰ですか？」
・「読んだ人に、最終的にどうなってほしいですか？」
・「一番伝えたいことを一文で言うと何ですか？」

どれも、答えようとすると意外と手が止まる質問です。
上司に「何を伝えたいのか分からない」と言われた文章も、今思えば、この質問に自分で答えられないまま書いていました。

ここで大事なのは、AIの答えを受け取るのではなく、AIの質問に自分が答えることです。
答えるたびに、頭の中にあったものが言葉になっていきます。

自分で考える ⇄ AIと対話する

この往復をくり返すうちに考えが言葉になり、ときには「そもそも問いがずれていた」と気づくきっかけにもなります。

さいごに

AIを「答えを作る装置」として使う限り、回答の良し悪しはAI任せになります。
AIを「自分の思考を整理する相手」として使えば、自分の基準がはっきりして、AIの答えをそのまま使わず、自分の基準で取捨選択できるようになります。
これが、AI活用の一段上のステージだと考えています。

AIが優秀になればなるほど、AIに何を考えさせるかを決める「人間側の思考」が、より大事になっていくのではないでしょうか。

まずは次にAIを使うとき、「答えを作って」の前に「質問しながら整理して」とお願いしてみてください。

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ここまで読んでいただき、ありがとうございマッスルでした！

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