19 2月 2026, 木

AIは「検索」から「戦略立案」へ——少年バスケの戦術提案に見る、LLMの実務的推論能力

最新の生成AIは、単なる知識の検索エンジンを超え、複雑な与件を整理し最適な戦略を提案する「推論エンジン」へと進化しています。ある少年バスケットボールチームのコーチがGoogleのGeminiを用いて最適な戦術を導き出した事例をヒントに、日本企業がこの「文脈理解・課題解決能力」を実務にどう適用すべきか、その可能性と限界を解説します。

「個人の特性」と「組織の戦術」をマッチングさせるAI

元となった記事のエピソードは非常に示唆に富んでいます。5年生の少年バスケットボールチームのコーチが、Googleの生成AI「Gemini」に対し、チームの課題と選手たちの自然な動き(特性)を入力したところ、AIは「1-3-1ゾーンオフェンス」という具体的な戦術を提案しました。重要なのは、AIが単にバスケットボールのルールを解説したのではなく、コーチが抱える「パズル(選手個々の動きの癖とチームとしての機能不全)」を解き明かし、「これなら彼らの自然なポジションに近い」という現実的な解を導き出した点です。

これは、大規模言語モデル(LLM)の能力が、単なる「知識の引き出し」から、複数の制約条件を考慮した「推論と最適化」の領域に入っていることを示しています。

日本企業における「暗黙知」の構造化とAI

この事例を日本のビジネス環境に置き換えてみましょう。日本企業、特に製造現場や営業組織では、長年の経験や勘(暗黙知)に基づいて人員配置や業務フローが決定されることが多々あります。「あの人はここが得意だから」「このチームはこのやり方がしっくりくる」といった現場の文脈です。

最新のLLMは、こうした言語化しにくい現場の「癖」や「制約条件」をプロンプト(指示文)として詳細に与えることで、教科書通りの正解ではなく、その組織にフィットした「納得感のある解」を提案できるポテンシャルを持っています。例えば、シフト作成、プロジェクトのアサインメント、あるいはレガシーシステムのリプレース計画において、技術的な最適解と現場の受容性のバランスを取った提案を行わせることが可能になりつつあります。

「Close Enough(いい線いってる)」の価値とリスク

元記事で興味深い表現は、AIの提案が「Close Enough(十分に近い、いい線いってる)」であったという点です。ビジネスにおいて、AIに100%完璧な意思決定を委ねるのは時期尚早であり、リスク管理の観点からも推奨されません。しかし、ゼロベースで人間が考えるよりも、AIに「70〜80点のたたき台」を作らせ、それを人間が微修正するプロセスは、劇的な業務効率化をもたらします。

一方で、リスクも存在します。AIはもっともらしい顔をして、非現実的な戦略(ハルシネーション)を提案することもあります。バスケットボールであれば試合に負けるだけで済みますが、企業のコンプライアンスや安全管理に関わる領域では、AIの提案を鵜呑みにすることは致命的です。日本企業特有の「空気を読む」文化や、法規制の細かいニュアンスをAIが完全には理解していない可能性を常に考慮し、最終的な責任者(Human-in-the-loop)を必ず配置する必要があります。

日本企業のAI活用への示唆

少年バスケの事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得られる示唆は以下の通りです。

  • 「検索」ではなく「相談」相手として使う:
    AIを単なるWikipediaのように使うのではなく、「現状のメンバーと課題はこうだが、どのような手が考えられるか?」といった、コンテキストを含んだ相談相手として活用することで、LLMの推論能力を引き出せます。
  • 現場の「リアリティ」を入力する重要性:
    一般論を出力させないためには、自社の特有の事情(商習慣、組織文化、リソースの制約)を詳細にコンテキストとして与えるRAG(検索拡張生成)やプロンプトエンジニアリングが重要です。「教科書的な正解」ではなく「自社にとっての最適解」を狙いましょう。
  • 意思決定の補助ツールとしての位置づけ:
    AIの出力は「Close Enough(たたき台)」として受け取り、最終的なGOサインや微調整は人間が行うプロセスを業務フローに組み込んでください。これにより、AIリスクをコントロールしながら生産性を向上させることができます。

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