新人の「考える力」をAIに奪われないために これからの人材育成で実行すべき3ステップ【プロンプト例あり】（1/4 ページ）

[村上悠太，ITmedia]

　前回の記事では、「生成AIが新人の成長を加速させる一方で、思考プロセスをスキップさせてしまうリスクもある」というテーマを扱った。生成AI時代の新人育成で直面する課題として、

（1）問いを立てられない（イシュー設定力の欠如）

（2）思考プロセスが見えない（ブラックボックス化）

（3）自分を俯瞰（ふかん）できない（メタ認知の欠如）

　の3つがあり、AIを「Automation」（自動化）ではなく「Augmentation」（拡張）の観点で捉えることが鍵になると述べた。今回はこの「拡張としてのAI活用」を掘り下げる。

　筆者が勤めるディープコアは、AI特化型ベンチャーキャピタルとしてAIスタートアップへの投資・経営支援を手掛けており、そのナレッジを生かして、大手IT企業の新人に生成AI活用研修を実施している。その研修内容を基にした「AIで思考を拡張するための3つのステップ」と、それぞれのプロセスごとに「実務で使えるプロンプト集」を紹介する。

AIを使いこなす3ステップ

　当社では、新人研修の一環としてAIを思考の「代替」ではなく、思考力を鍛えて拡張するための「パートナー」として活用するトレーニングを提供している。思考プロセスの中核になるのは以下の3ステップだ。

STEP1：問いを立てる（インプット）

STEP2：広げて、疑う（スループット）

STEP3：相手視点で伝える（アウトプット）

AIで思考を拡張するための3つのステップ 全体像（同社提供）

　それぞれ詳しく見ていこう。

STEP1：問いを立てる （インプット）

　コンピューターサイエンスの分野で古くから使われる「Garbage in, garbage out」（GIGO）という言葉がある。「入力データの質が悪ければ、どれほど優れた処理を行っても、出力される結果の質も悪くなる」という意味だ。これは生成AIでも同じで、いくらAIによる処理が進化しようが、起点となる「思考のタネ」がないと、優れた出力にはなり得ない。

　生成AIが進化すればするほど陥りやすいのが、上司や先輩の指示をそのままAIに流し込んでしまうことだ。これでは情報を右から左に流すだけで、良いアウトプットにはつながらない。

　指示をそのままAIに流し込む前に、課題の本質を捉えて自分なりの「思考のタネ」を育てること、自分はどういう問題を解こうとしているのか、どういう目的や制約条件があるのかを考える「壁打ち相手」として、AIを活用する。AIに答えを作らせるのではなく、まずは「課題の本質に至るための質問集」を作らせるのだ。

＜STEP1でのAI活用具体例＞

（1）上司や先輩の指示を受けた時に、その趣旨を自分の言葉で要約して確認する

（2）背景・目的・制約条件について、自分が理解できているかどうかをAIに壁打ちしてもらう。AIに質問案を作らせて、それに自らが回答する過程で理解を深める

（3）可能であれば、自ら定義した「解くべき問い」や「課題設定」について、上司や先輩に確認する

＜プロンプト例＞

　「新規顧客向け営業資料改善」というテーマについて、背景・目的・制約条件・関係者を明らかにするための質問を10個作ってください。各質問は「なぜそれを問うのか」（意図）が明確に分かるように設計してください。

　例えば「背景」については以下のような回答が得られ、自分の思考の抜け漏れのチェックに活用できる。

＜回答例＞

• この営業資料は、どのような経緯や目的で作られたものですか？（いつ・誰が・何のために）

→ 資料作成の背景や初期の意図を把握し、改善の方向性が「原点」からずれていないかを確認するため。

• 現在の営業資料に対して、どのような課題や違和感がありますか？

→ 現場感覚から見た「改善すべきポイント」を抽出し、課題の本質を定義するため。

• これまでの営業活動の中で、この資料が効果的だったケース／うまく機能しなかったケースはありますか？

→ 資料の実利用状況を具体的に把握し、改善の優先領域を明確にするため。