投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどのLLMは、ユーザーの意図を汲み取るあまり、論理的な誤りや弱点を見過ごして同意してしまう「追従性（Sycophancy）」の傾向があります。本稿では、ある海外のAIユーザーが実践するユニークな「ポテト（Potato）」プロンプトという手法を端緒に、AIに批判的思考（クリティカル・シンキング）を強制させるための実践的アプローチと、それが日本の組織文化においてどのような価値を持つかを解説します。
AIが陥りやすい「イエスマン」の罠
生成AI、特にChatGPTのような対話型モデルを利用していて、「自分の考えにAIが同調しすぎる」と感じたことはないでしょうか。これは、大規模言語モデル（LLM）が学習過程、特に人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）において、「ユーザーにとって役に立つ、心地よい回答」を生成するよう調整されていることに起因します。この特性は、一般的なタスク支援においては有用ですが、戦略策定やリスク分析といった高度な意思決定の場面では「追従性（Sycophancy）」と呼ばれるバイアスとなり、論理の穴や潜在的なリスクが見過ごされる危険性を孕んでいます。
「ポテト」プロンプトの本質：モードの切り替え
元記事で紹介されている「ポテト（Potato）」プロンプトとは、文字通り「ジャガイモ」について尋ねるものではありません。これは、ユーザーがChatGPTの「カスタム指示（Custom Instructions）」やシステムプロンプトにあらかじめ設定した、特定の動作モードを呼び出すための「トリガーワード（起動スイッチ）」です。
具体的には、「私が『Potato』と入力したときは、通常の親切なアシスタントとしての振る舞いを止め、冷徹な論理学者として私の入力内容の論理的欠陥、前提の誤り、見落としているリスクを厳しく指摘せよ」といった指示を事前に定義しておきます。これにより、ユーザーは長い指示文を毎回入力することなく、一言でAIを「肯定モード」から「批判・検証モード」へと切り替えることができます。
日本企業における「AIによる批判」の効用
このアプローチは、日本の組織文化において特有のメリットをもたらす可能性があります。日本の企業組織、特に伝統的な構造の中では、上位者の提案に対して部下が率直な懸念や欠陥を指摘すること（心理的安全性への挑戦）が難しい場面が少なくありません。また、会議の前の「根回し」において、想定される反論を洗い出す作業にも多大な労力が割かれます。
ここでAIを「忖度のない批判者（Devil’s Advocate）」として活用することで、人間関係の軋轢を生むことなく、企画書や戦略案のストレステスト（負荷検証）を行うことが可能になります。AIは空気を読みません。定義された論理に基づき、客観的に弱点を指摘します。これは、稟議を通すための単なる理論武装ではなく、意思決定の質そのものを高めるための「壁打ち」として非常に有効です。
実務への適用とプロンプトの設計
実際にこの手法を業務に組み込む際、「ポテト」という言葉を使う必要はありませんが、明確なペルソナ（役割）設定が重要です。例えば、以下のようなプロンプトをテンプレートとして用意しておくと良いでしょう。
「あなたはこれより、百戦錬磨のベンチャーキャピタリスト（あるいは法務担当者、セキュリティ専門家など）として振る舞ってください。以下の私の提案に対し、あえて否定的な視点から、実現可能性の低さ、法的リスク、市場競争における弱点を3点挙げてください。また、それぞれの弱点に対する具体的な反論も提示してください」
このように、特定の専門家の視点を借りることで、AIの出力精度を高め、汎用的な指摘ではない、文脈に即したフィードバックを得ることができます。
限界とリスクの認識
一方で、この手法にも限界はあります。AIによる批判はあくまで確率的な言語生成の結果であり、事実に基づかない「批判のための批判」や、文脈を無視した揚げ足取り（幻覚の一種）が含まれる可能性があります。AIからの指摘がすべて正しいとは限らないため、最終的には人間の専門家がその指摘の妥当性を判断しなければなりません。「AIがダメだと言ったから中止する」のではなく、「AIの指摘を踏まえて人間が再考する」プロセスが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
本稿で紹介した「批判的AI活用」の視点から、日本企業が得られる示唆は以下の通りです。
1. 「根回し」のDX化と高度化
社内決裁に向けた資料作成において、AIを仮想的な「反対派」として活用し、事前に論理の弱点を補強するプロセスを標準化すべきです。これにより、会議時間の短縮と意思決定の質の向上が期待できます。
2. 組織の心理的安全性の補完
若手社員や現場担当者が言い出しにくいリスク指摘を、AIを介在させることで可視化します。「AIがこう指摘しているのですが、どう考えますか？」という枕詞を使うことで、人間関係を損なわずにリスク議論を深めることができます。
3. AIガバナンスとしての「人間による判断」の維持
AIに批判をさせることは有用ですが、その指摘が商習慣や法規制（著作権法や個人情報保護法など）に照らして妥当かどうかは、人間が判断する必要があります。AIはあくまで思考の補助ツールであり、最終責任者は人間であるという原則を、社内ガイドライン等で明確にしておくことが肝要です。