投稿者 global-ai-media 
あるフィットネス愛好家が、怪我と限られた器具という制約の中で、ChatGPTに専門的なトレーニングメニューを作成させた事例が話題です。この一見個人的な活用例は、企業が抱える「リソース制約」や「リスク要因」を考慮した業務計画策定において、生成AIがどのような役割を果たせるかを示唆しています。
制約条件を前提とした「個別最適化」の価値
海外のフィットネスコミュニティ「T NATION」において、あるユーザーがChatGPTを活用して「ストロングマン（怪力競技）」向けのトレーニングプログラムを作成させた事例が報告されています。興味深いのは、単に一般的なメニューを聞いたのではなく、「自宅にある特定の器具のみを使用すること」「現在、肩を負傷中でリハビリが必要であること」という明確な制約条件（コンテキスト）を与えている点です。
これはビジネスにおけるAI活用において非常に重要な示唆を含んでいます。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の真価は、インターネット上の一般的な知識を引き出すことではなく、ユーザー固有の「制約条件」や「前提」を理解した上で、実現可能なプランを提案させる点にあります。
企業活動において、予算、納期、レガシーシステムの仕様、あるいはコンプライアンス上の制限といった「制約」が存在しないプロジェクトは皆無です。今回の事例のように、AIに対して明確なリソース（使える器具）とリスク要因（怪我）を提示し、その範囲内で最大限の成果を出す案を作らせるアプローチは、プロジェクトマネジメントや開発計画の策定においてもそのまま応用可能です。
専門領域におけるハルシネーションリスクと「目利き」の重要性
一方で、このような専門性の高い領域でAIを活用する場合、リスク管理も不可欠です。トレーニングにおいて不適切なフォームや負荷設定は身体的な怪我に直結します。同様に、ビジネスにおいてAIが誤った法解釈やセキュリティ上脆弱なコードを提案した場合、企業は深刻なダメージを負うことになります。
今回の事例のユーザーは、おそらく自身もトレーニングの知識を持っていたため、AIの提案が妥当かどうかを判断できたはずです。生成AIは自信満々に誤った情報を出力する「ハルシネーション」のリスクを常にはらんでいます。特に日本企業は品質や安全性を重視する文化が強いため、AIの出力結果を無批判に採用することは避けなければなりません。
AIは「ドラフト（たたき台）」を作成するパートナーとしては優秀ですが、最終的な品質責任は人間が負う必要があります。AI活用が進めば進むほど、AIの回答を評価・修正できる「人間の専門性（ドメイン知識）」の価値は、逆説的に高まっていくと言えるでしょう。
人材育成とナレッジ継承への応用
この事例は、日本企業が直面する「人材不足」や「技能継承」の課題解決にもヒントを与えてくれます。ベテラン社員が持つ暗黙知やノウハウをAIに学習（あるいはRAGなどで参照）させることができれば、若手社員個々のスキルレベルや苦手分野（＝怪我のような制約）に合わせた、パーソナライズされた育成プランをAIに生成させることも夢ではありません。
従来の一律的な研修ではなく、個々の状況に合わせた「伴走型」のサポートをAIが行うことで、組織全体の底上げを図ることが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の実務担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 制約条件の明文化：AIに指示を出す際は、単に目的を伝えるだけでなく、社内リソース、予算、法規制、避けるべきリスクなどの「制約条件」を具体的に言語化してプロンプトに含めることで、回答の実用性が格段に向上します。
- 専門家による監修プロセス（Human-in-the-Loop）：AIの提案を鵜呑みにせず、必ず専門知識を持つ人間が検証するフローを業務プロセスに組み込む必要があります。特に安全や法務に関わる領域では必須です。
- 形式知化と個別教育への転用：社内のマニュアルやノウハウを整備し、それを基にAIが従業員個別の状況に合わせたガイダンスを行えるような仕組み作りは、生産性向上と人材育成の両面で有効な投資となります。