投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの生成AIを活用する際、明確な指示が出せずに利用をあきらめてしまうケースは少なくありません。しかし、業務のボトルネックになりがちな「何から手をつければよいかわからない」状態こそ、AIが真価を発揮する場面です。本記事では、曖昧な課題を具体的なアクションプランに変換するための思考法と、日本企業の実務に適した活用アプローチを解説します。
生成AI活用における「白紙」の恐怖と突破口
生成AI、特にChatGPTやClaudeのような大規模言語モデル（LLM）を業務に導入したものの、「何をどう指示すればいいかわからない」という理由で定着しないケースが多くの日本企業で見受けられます。プロンプトエンジニアリングの研修を行っても、現場の社員が直面するのは「完璧な指示文」を書くことの難しさです。
しかし、海外のテックメディアなどで話題になっている「Starting Line（スタートライン）」プロンプトのアプローチは、この課題に対する一つの解を示しています。それは、AIに対して「正解」を求めるのではなく、タスクに着手するための「足掛かり」を作らせるという考え方です。業務が複雑で圧倒されそうな時や、新しい企画の切り口が見つからない時、AIに「私は今、このタスクに行き詰まっている。どこから始めるべきかガイドしてほしい」と率直に投げかける手法です。
「逆質問」で暗黙知を引き出すプロセス
日本企業の業務プロセスは、いわゆる「暗黙知」や「あうんの呼吸」に依存している部分が少なくありません。これがAI活用を難しくしている要因の一つですが、逆にAIを使うことでこの問題を解消できる可能性があります。
効果的なのは、AIに「逆質問」をさせるプロンプトです。例えば、新規プロジェクトの計画を立てる際、以下のように指示します。
「私は〇〇という新規事業を検討していますが、何から手をつけるべきか迷っています。私が考慮すべき要素を洗い出し、計画を具体化するために必要な質問を私に投げかけてください」
このように依頼すると、AIはコンサルタントのように、ターゲット市場、予算、リソース、リスク要因などについて質問してきます。これに答えていく過程で、人間の頭の中にある曖昧なアイデア（暗黙知）が言語化（形式知化）され、構造化されたドキュメントへと昇華されます。これは単なる効率化だけでなく、業務プロセスの可視化という観点でも非常に有用です。
実務におけるリスクと限界
一方で、AIを思考のパートナーとして使う際には、明確なリスクと限界を理解しておく必要があります。
まず、コンテキストの欠如です。AIはあなたの会社の社風、過去の経緯、社内政治、あるいは日本独自の商慣習を深く理解しているわけではありません。AIが提案する「論理的に正しい手順」が、必ずしも自社の組織で実行可能とは限りません。AIの出力はあくまで「一般解」や「確率的に妥当な案」であり、最終的な意思決定や調整は人間が行う必要があります。
次に、情報セキュリティとガバナンスです。思考の壁打ちを行う際、現状の課題や内部事情を詳細に入力しがちですが、パブリックなAIサービスに機密情報（個人情報や未公開の財務情報など）を入力することは避けるべきです。エンタープライズ版の契約や、入力データが学習に使われない設定を確認するなど、組織的なガバナンス体制の下で利用することが前提となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の視点を踏まえ、日本企業が生成AIを実務に定着させるためのポイントを整理します。
- 「正解」ではなく「選択肢」を出させる
AIに完璧な答えを求めると失敗します。思考の発散フェーズで「案を10個出す」「視点を変えて批判する」といったタスクを与え、人間の視野を広げるツールとして位置づけるのが有効です。 - 暗黙知の形式知化ツールとして活用する
ベテラン社員のノウハウや、属人化している業務フローを整理するためにAIを活用します。AIとの対話ログ自体が、業務マニュアルの草案になり得ます。 - プロンプト作成よりも「課題定義力」を重視する
複雑なプロンプトを覚えるよりも、「今、自分は何に困っているのか」「AIにどう助けてほしいのか」を言語化するスキルが重要です。これは従来のマネジメント能力や要件定義能力と同義です。 - 「人の判断」を残すワークフロー設計
AIが出力した案をそのまま採用するのではなく、必ず人間が自社の文脈（コンテキスト）に照らして評価・修正するプロセスを業務フローに組み込んでください。責任の所在を明確にするためにも不可欠です。
AIは魔法の杖ではありませんが、複雑な業務に圧倒されそうな時、思考を整理し「最初の一歩」を踏み出すための強力なパートナーになり得ます。まずは小さな業務の壁打ちから、この新しい対話の形を試してみてはいかがでしょうか。