投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用において、単なる「業務効率化」から「創造性の拡張」へと視座を移す時が来ています。Nature誌が提唱する「What（答え）ではなくHow（思考プロセス）を問う」という視点をベースに、日本企業がAIを真の壁打ち相手として活用し、イノベーションを生み出すための実践的なアプローチとリスクについて解説します。
AIに「正解」を求めすぎる日本企業の課題
日本国内において、生成AI（Generative AI）の導入は急速に進んでいますが、その多くは「議事録の要約」「翻訳」「コード生成」といった業務効率化やコスト削減の文脈で語られます。これらは確かに重要ですが、日本のビジネス現場には、失敗を避けるあまりAIに対しても「唯一の正解」を求めてしまう傾向が見受けられます。
しかし、Nature誌が指摘するように、AIの真価は単に知識を引き出すこと（What）ではなく、新しい視点や思考の枠組みを提供させること（How）にあります。特に、前例踏襲主義に陥りやすい組織においては、AIを「検索エンジンの進化版」としてではなく、「認知バイアスを打破するための異質な他者」として扱う視点が必要です。
「How」を問うプロンプト設計とは
では、具体的に「思考法（How）」を問うとはどういうことでしょうか。これは、プロダクト開発や経営企画の現場において、AIへの指示（プロンプト）を以下のように転換することを意味します。
従来型の「What」の問い：
「若者向けの新しい飲料のアイデアを10個出してください」
これでは、AIは過去の学習データに基づいた、平均的で既視感のあるアイデアを羅列する傾向があります。
創造性を刺激する「How」の問い：
「若者の飲料市場における飽和状態を打破するために、どのような思考フレームワークを使うべきか提案してください」
「この製品アイデアに対して、競合他社のCTOならどのような批判をするか、論理的にシミュレーションしてください」
このように問うことで、AIは答えそのものではなく、人間が思考するための「足場（Scaffolding）」を提供します。これにより、担当者はAIが出した案を鵜呑みにするのではなく、提示された視点をヒントに、自社の文脈や暗黙知を組み合わせて独自の解を導き出すことができます。
創造的パートナーとしてのリスクと限界
AIを「壁打ち相手」として活用する際には、いくつかのリスクも考慮すべきです。
第一に「思考の均質化」です。大規模言語モデル（LLM）は確率的に最もありそうな答えを返す性質があるため、チーム全員がAIに過度に依存すると、組織全体のアウトプットが「平均点」に収束し、尖ったイノベーションが生まれにくくなる可能性があります。
第二に、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは、事実関係だけでなく「論理」においても発生し得ます。AIが提示した思考プロセス自体に論理的な飛躍や前提の誤りがないか、人間の専門家が批判的に精査する（Human-in-the-Loop）プロセスは不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業がAI活用を次のステージへ進めるための要点を整理します。
1. 「効率化」と「創造」のKPIを分離する
AI活用の成果を「削減時間」だけで評価すると、創造的な試行錯誤が評価されません。新規事業開発などの領域では、AIを用いて「いくつの異なる視点を検討できたか」といった質の指標を取り入れるべきです。
2. 「問いを立てる力」の再教育
AIから適切な回答を引き出すプロンプトエンジニアリング教育は盛んですが、今後は「AIにどのような役割を演じさせ、どのような思考プロセスを補助させるか」という、より上位の設計能力が求められます。これは、日本の現場が強みとする「カイゼン」の視点を、AIへの指示出しに応用できる領域でもあります。
3. ガバナンスと心理的安全性の確保
創造的な対話をAIと行うためには、機密情報が含まれない範囲で、社員が自由にAIと「遊べる」環境が必要です。過度な禁止規制ではなく、入力データが学習に使われないセキュアな環境（サンドボックス）を提供し、その中での自由な試行錯誤を奨励することが、組織のAIリテラシー向上につながります。