①「生成AI」が使えない理由は「丸投げ」にある。-AIは「最強の新人である」-自分一人を「最強のチーム」に変えるAI仕事術
まだ「はじめに」を読んでいない方は、先にこちらをお読みいただくと、より理解が深まります。 ▶ [はじめに：自分一人を「最強のチーム」に変えるAI仕事術]
※移動中や作業中に「耳」でインプットしたい方は、本記事のエッセンスを凝縮したこちらの要約動画（朗読版）をどうぞ。声優・井上喜久子さんの声を元にしたAI音声（桜乃そら）を使用しており、ラジオのように聞きやすく、優しい声で聞き流せます。
あなたは今日から「プレイングマネージャー」になる
「今日中にこの企画書を仕上げなきゃ」「メールの返信が50件も溜まっている」「来週のプレゼン資料、まだ手つかずだ」――。
毎日、やることリストは増える一方。時間はいくらあっても足りない。そんな状況に、あなたも心当たりがあるのではないでしょうか。
多くのビジネスパーソンは、これまで「プレイヤー」として働いてきました。すべての業務を自分ひとりでこなす。企画も、資料作成も、データ整理も、メール対応も。当然、時間は足りなくなります。残業するか、質を落とすか。そのどちらかを選ばざるを得ませんでした。
しかし、AI時代の働き方は違います。
あなたはもう、ひとりではありません。優秀な「新人たち」が、いつでもあなたのそばで待機しています。文章を書くのが得意な新人。データ分析が得意な新人。プログラミングができる新人。画像を作れる新人。彼らはみな、あなたの指示を待っています。
つまり、あなたの役割は「プレイヤー」から「プレイングマネージャー」へと変わるのです。
プレイングマネージャーとは、自分も手を動かしながら、チームを率いる存在です。すべてを自分でやる必要はありません。得意な人に任せればいい。あなたがやるべきことは、「何を」「誰に」「どう」任せるかを判断し、最終的な成果物の質を担保することです。
ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIは、まさにこの「優秀だが指示待ちの新人たち」です。彼らは驚くべき能力を持っていますが、自分では何も判断できません。だからこそ、あなたというマネージャーが必要なのです。
ある営業担当者は、AIに提案書のドラフトを作らせることで、資料作成時間を3分の1に短縮しました。あるマーケターは、AIにデータ分析を任せることで、これまで2日かかっていた作業を2時間で終わらせています。ある人事担当者は、AIに面接の質問リストを作らせ、自分は候補者との対話に集中できるようになりました。
彼らは特別な技術を持っているわけではありません。ただ、「AIをチームの一員として使う」という発想を持っているだけです。
あなたの目の前には、すでに優秀な新人たちが揃っています。あとは、あなたが「マネージャー」として指示を出すだけ。それだけで、あなたの生産性は劇的に変わります。
今日から、あなたは「プレイングマネージャー」です。ひとりで戦う時代は、もう終わりました。
AIという「新人」の取扱説明書
優秀な新人が入社してきたら、まずその人の特性を理解する必要があります。何が得意で、何が苦手なのか。どんな指示の出し方が効果的なのか。それを知らなければ、せっかくの戦力も活かせません。
AIも同じです。その驚異的な能力と、致命的な弱点。両方を理解してこそ、本当の意味で使いこなせるようになります。
【強み】記憶力は完璧、処理速度は人間の数百倍
AIの最大の強みは、その圧倒的な記憶力と処理速度です。
人間なら数時間かけて調べる内容を、AIは数秒で整理できます。膨大な資料を読み込んで要約する。複雑なデータから傾向を見つける。10パターンの文章案を一瞬で作る。これらはすべて、AIが最も得意とする領域です。
たとえば、100ページの報告書を「3つのポイントに要約してほしい」と頼めば、数秒で答えが返ってきます。人間なら、読むだけで1時間以上かかるでしょう。しかもAIは疲れません。同じような作業を100回頼んでも、クオリティは落ちません。
私がSEとして働いていたとき、あるプロジェクトで過去の障害レポートを分析する必要がありました。数百件のレポートから共通原因を探す作業です。人間がやれば丸一日かかる作業を、AIに依頼したところ、わずか数分で傾向をまとめてくれました。
【強み】24時間365日、文句を言わずに働く
AIには休憩も休日も必要ありません。深夜2時だろうが、休日だろうが、いつでも同じクオリティで応えてくれます。
「明日の朝までに企画書を仕上げないといけない」。そんな追い込まれた状況でも、AIは文句ひとつ言わずにドラフトを作ってくれます。「また面倒な依頼か」という顔もしません。何度でも、何時間でも、あなたに付き合ってくれます。
これは、現実の部下には決して頼めないことです。しかしAIなら、それが可能なのです。
【弱点】責任能力ゼロ。間違いを堂々と言う
ここからが重要です。AIには致命的な弱点があります。
それは、「責任能力がゼロ」だということです。AIは間違った情報を、さも正しいかのように、堂々と答えます。しかも、その間違いに自分では気づきません。
たとえば、「〇〇社の2023年の売上高は?」と聞いたとき、AIが「約500億円です」と答えたとします。しかし実際には450億円だった――。こういうことが、普通に起こります。AIは嘘をついているわけではありません。ただ、不確かな情報を「確からしく見える形」で出力してしまうのです。
これを「ハルシネーション（幻覚)」と呼びます。AIが最も注意すべき特性です。
だからこそ、最終的な判断は人間がしなければなりません。AIの出力を鵜呑みにせず、「これは正しいか?」と常にチェックする。それがマネージャーであるあなたの役割です。
【弱点】文脈理解が苦手。「察して」は通じない
もうひとつの弱点は、文脈を理解する力が弱いことです。
人間の部下なら、「例の件、いい感じで進めといて」と言えば、過去のやりとりや社内の事情を踏まえて動いてくれるかもしれません。しかしAIには、それができません。
「いい感じ」とは、具体的に何を指すのか。どんなトーンで、どんな形式で、誰に向けて作るのか。これらを明確に伝えなければ、AIは動けません。
日本のビジネス文化では、「察する」ことが美徳とされてきました。しかしAIに対しては、その常識は通用しません。むしろ、「言語化する力」が求められます。
曖昧な指示では曖昧な結果しか返ってきません。しかし逆に言えば、明確な指示を出せば、期待通りの結果が返ってくるということです。
AIという新人は、天才的な能力と、致命的な弱点を併せ持っています。この特性を理解した上で、「何を任せて、何を任せないか」を判断する。それが、AI時代のマネージャーに求められるスキルなのです。
「丸投げ」vs「協働」------成否を分ける決定的な違い
AIを使い始めた人の多くが、最初に陥る罠があります。
それは、「丸投げ」です。
「ChatGPTに『営業提案書を作って』と頼んだけど、全然使えなかった」「AIなんて、結局役に立たない」――。そんな声を、私は何度も聞いてきました。
しかし、それはAIが悪いのではありません。使い方が間違っているのです。
失敗パターン：「いい感じにやっといて」は機能しない
たとえば、新人社員に「来週の会議資料、いい感じに作っといて」とだけ言って丸投げしたらどうなるでしょうか。
おそらく、期待外れの結果が返ってくるはずです。会議の目的も、参加者も、伝えるべきポイントも伝えていないのですから、当然です。
AIも同じです。
「プレゼン資料を作って」とだけ伝えても、AIは困ってしまいます。何について? 誰に向けて? どんな構成で? 何ページくらい? これらが分からなければ、的外れな内容になるのは当たり前です。
実際、私が目にした失敗例の多くは、この「丸投げ」が原因でした。
ある企画担当者は、「新商品のマーケティングプランを考えて」とAIに依頼しました。返ってきたのは、一般論を並べただけの、どこかで見たような内容。「AIは使えない」と、その人は結論づけました。
しかし、問題はAIではなく、指示の出し方にあったのです。商品の特徴は? ターゲット層は? 予算は? 競合は? これらを伝えていなければ、具体的なプランなど作りようがありません。
成功パターン：対話しながら精度を上げていく
では、AIを本当に使いこなしている人は、どうしているのか。
彼らは「対話」しています。
最初から完璧な答えを求めません。まず大まかな方向性を伝え、AIから返ってきた内容を見て、「ここはもっとこうしてほしい」「この部分を詳しく」と、細かく指示を追加していきます。
これは、優秀な部下とのやりとりと同じです。
たとえば、提案書を作る場合。
1回目の指示：「〇〇社向けの営業提案書のドラフトを作ってください。商品は△△で、先方の課題は□□です」
AIの出力：大まかな構成と内容が返ってくる。
2回目の指示：「導入事例の部分をもっと具体的にしてください。数字を入れて説得力を高めたいです」
AIの出力：事例部分が詳しくなる。
3回目の指示：「全体のトーンをもう少しカジュアルにしてください。相手は30代の担当者です」
AIの出力：文体が調整される。
このように、何往復かのやりとりを通じて、精度を上げていく。これが、AI時代の正しい働き方です。
私自身、技術ドキュメントを作成する際、AIに最初のドラフトを作らせ、そこから5回、6回と指示を重ねて完成度を高めていきます。最初の出力をそのまま使うことは、ほとんどありません。
人間の役割は「判断」と「フィードバック」
ここで重要なのは、人間が「判断」し、「フィードバック」を与えるということです。
AIが出してきた内容を見て、「これは良い」「これは違う」と判断する。そして、「こう修正してほしい」と具体的に伝える。この繰り返しが、質の高いアウトプットを生み出します。
言い換えれば、人間は「ディレクター」としての役割を果たすのです。映画監督が俳優に演技指導をするように、あなたはAIに方向性を示し、修正を指示する。
プレイングマネージャーであるあなたの仕事は、映画監督のようなものです
実際、私が関わったあるプロジェクトでは、マーケティング資料の作成にAIを活用しました。最初の出力は60点程度。しかし、チームで内容を検討し、AIに追加指示を出すことを3回繰り返した結果、社内でも高評価を得る資料が完成しました。所要時間は、従来の半分以下です。
「丸投げ」と「協働」。この違いを理解するかどうかが、AI活用の成否を分けます。
AIは魔法の杖ではありません。しかし、適切に使えば、あなたの最強のパートナーになります。そのためには、「対話」というプロセスを楽しむことです。
完璧を最初から求めず、一緒に作り上げていく。それが、AI時代の新しい仕事術なのです。
SE視点で読み解く------AIへの指示は「要件定義」に似ている
私はシステムエンジニアとして、長年システム開発に携わってきました。その経験から言えることがあります。
AIへの指示の出し方は、システム開発における「要件定義」に驚くほど似ているのです。
システム開発における「要件定義」の考え方
システム開発では、最初に「要件定義」という工程があります。これは、「どんなシステムを作るのか」を明確にする作業です。
顧客が「売上管理システムが欲しい」と言ったとします。しかし、それだけでは開発できません。
どんなデータを扱うのか? どんな機能が必要なのか? 誰が使うのか? どんな形で出力するのか? セキュリティはどうするのか? これらを、ひとつひとつ明確にしていきます。
曖昧な要件のまま開発を進めると、必ず失敗します。「こんなシステムが欲しかったんじゃない」と、後で顧客に言われることになるのです。
だからこそ、最初の要件定義が最も重要なのです。ここで「何を作るのか」を明確にできれば、その後の開発はスムーズに進みます。
AIへの指示も同じ：「何を」「どう」「なぜ」を明確にする
AIへの指示も、まったく同じ構造です。
「〇〇を作って」だけでは、AIは動けません。要件定義と同様に、「何を」「どう」「なぜ」を明確に伝える必要があります。
たとえば、AIに資料を作ってもらう場合。
曖昧な指示： 「プレゼン資料を作って」
明確な指示： 「新サービスのプレゼン資料を作ってください。対象は経営層、目的は予算承認、スライド数は10枚程度、トーンはフォーマル、盛り込む内容は市場分析・競合比較・収益予測です」
後者の方が、圧倒的に良い結果が返ってきます。
これは、システム開発で言う「要件を明確にする」ことと同じです。AIという「開発チーム」に対して、「何を作ってほしいのか」を具体的に伝えているのです。
実際、私がAIに技術ドキュメントの作成を依頼する際は、次のような情報を必ず伝えます。
- 目的：何のためのドキュメントか(新人教育用、顧客向け、社内共有用など)
- 対象読者：誰が読むのか(エンジニア、非エンジニア、経営層など)
- スコープ：どこまで書くのか(概要だけ、詳細まで、手順まで)
- 制約：ページ数、使ってはいけない専門用語など
- 出力形式：箇条書き、文章、表形式など
これらを最初に伝えることで、AIは期待に近い出力を返してくれます。
ただし、もっとアジャイル(対話的)でいい
ここで重要なポイントがあります。
システム開発の要件定義は、非常に厳密です。最初にすべてを決めてから開発に入ります。一度決めたら、後から変更するのは大変です。
しかし、AIへの指示は、もっと柔軟でいいのです。
最初から完璧な指示を出す必要はありません。大まかな方向性を伝えて、返ってきた結果を見ながら、「ここはこう変えて」「この部分をもっと詳しく」と調整していけばいいのです。
これは、近年のソフトウェア開発で主流になっている「アジャイル開発」の考え方に近いものです。小さく作って、フィードバックを受けて、改善する。この繰り返しです。
実際、私がAIを使うときも、最初の指示は6割程度の完成度で構いません。
最初の指示：「〇〇についてのブログ記事を書いて。2000字程度で」
AIの出力を確認：「この部分は良いけど、ここはもっと具体例が欲しいな」
追加指示：「2段落目に、実際の事例を3つ追加してください」
再確認：「いい感じ。ただ、トーンがちょっと硬いかも」
追加指示：「もう少しカジュアルな表現に変えてください」
こうして、対話しながら完成度を高めていきます。
システム開発の経験がある人なら、最初から完璧に決めるやり方（ウォーターフォール）」ではなく「アジャイル」でAIと付き合えばいい、と言えば伝わるでしょう。
経験がない人には、こう言えます。「最初から完璧を目指さず、やりとりしながら育てていけばいい」と。
AIへの指示は、要件定義の考え方を借りつつ、もっと気軽に、もっと対話的に。それが、SE視点から見た、最も効率的なAI活用法なのです。
明確な指示を出す力。そして、柔軟に調整していく力。この両方を持つことで、あなたはAIを真に使いこなせるようになります。
AI時代に「取り残される人」「突き抜ける人」の分かれ道
今、私たちは歴史的な転換点に立っています。
インターネットが普及したとき、「使える人」と「使えない人」の間に、情報格差が生まれました。スマートフォンが登場したとき、「活用する人」と「ガラケーのままの人」の間に、利便性の差が生まれました。
そして今、AIの登場によって、新たな格差が生まれようとしています。
それは、「生産性の格差」です。
取り残される人：AIを恐れて使わない、または丸投げして失敗する
AI時代に取り残される人には、大きく分けて2つのパターンがあります。
パターン1：AIを恐れて使わない人
「AIに仕事を奪われるんじゃないか」「自分で考えなくなりそうで怖い」「使い方がよく分からない」――。
こうした不安や抵抗感から、AIに触れようとしない人がいます。気持ちは分かります。新しいものには、誰だって不安を感じるものです。
しかし、現実はこうです。AIがあなたの仕事を奪うことはありません。ただし、「AIを使いこなす人」が、あなたの仕事を奪う可能性はあります。
ある調査によれば、同じ業務をAI活用者は従来の半分以下の時間で完了させています。つまり、同じ時間で2倍以上の成果を出せるのです。この差は、時間が経つほど広がっていきます。
月に20本の記事を書いていたライターが、AIを活用することで月に50本書けるようになった。週に5件の提案書を作っていた営業が、10件作れるようになった。こうした事例は、もはや珍しくありません。
使わない理由を探すのではなく、使ってみる勇気を持つ。その一歩が、未来を変えます。
パターン2：丸投げして失敗する人
一方で、AIを使おうとはするものの、うまくいかない人もいます。
「ChatGPTに聞いたけど、使えない答えしか返ってこなかった」「結局、自分でやった方が早かった」――。
こうした人たちの多くは、前のセクションで説明した「丸投げ」をしています。適切な指示を出さず、AIの弱点を理解せず、最初の出力をそのまま使おうとする。これでは、うまくいくはずがありません。
AIは魔法の杖ではありません。使いこなすには、それなりのコツがあります。しかし、そのコツは決して難しいものではありません。この本を読み進めれば、誰でも身につけられるものです。
突き抜ける人：AIをチームとして使いこなし、生産性を10倍にする
では、AI時代に突き抜ける人は、何が違うのか。
彼らは、AIを「道具」ではなく「チーム」として扱っています。
突き抜ける人の特徴1：恐れずに使い、失敗から学ぶ
最初からうまくいく人なんて、いません。突き抜けている人たちも、最初は失敗しています。
しかし彼らは、失敗を恐れません。「この指示だとダメだったな。じゃあ、こう変えてみよう」と、試行錯誤を繰り返します。そして、自分なりの使い方を見つけていくのです。
ある広告代理店のディレクターは、AIを使い始めて最初の1ヶ月は、ほとんど使い物にならなかったと言います。しかし、毎日少しずつ使い続け、指示の出し方を工夫することで、今では企画書作成の時間を70%削減できるようになりました。
突き抜ける人の特徴2：人間の役割を理解している
突き抜ける人は、「すべてをAIに任せよう」とは考えません。
AIに任せるべきこと、人間がやるべきこと。この線引きが明確です。
情報の整理、ドラフトの作成、データの分析――こうした作業はAIに任せます。一方で、最終的な判断、戦略の立案、創造的な発想――これらは人間が担います。
つまり、「考える時間」を増やすために、「作業する時間」をAIに任せているのです。
私の知人のコンサルタントは、AIに市場データの分析を任せることで、分析作業の時間を10分の1に削減しました。そして、浮いた時間を使って、クライアントとの対話や戦略立案に集中しています。結果として、提案の質が上がり、受注率も向上したそうです。
突き抜ける人の特徴3：継続的に学び、進化させる
AI技術は日々進化しています。半年前には不可能だったことが、今はできるようになっています。
突き抜ける人は、こうした変化にアンテナを張っています。新しい機能が出たら試してみる。他の人の使い方を参考にする。自分の使い方をアップデートし続ける。
これは、スマートフォンを使いこなしている人が、新しいアプリを試したり、便利な機能を探したりするのと同じです。
今、あなたが立っている分岐点
この本を手に取ったあなたは、すでに一歩を踏み出しています。
「AIを使ってみたい」「生産性を上げたい」「仕事を効率化したい」――そう思っているはずです。
その意欲こそが、最も重要です。
これから先、AI時代はさらに加速していきます。5年後、10年後を見据えたとき、今日の決断が、あなたの未来を大きく変えることになります。
「取り残される側」になるのか。「突き抜ける側」になるのか。
その分かれ道に、あなたは今、立っています。
安心してください。本シリーズは、あなたを「突き抜ける側」へと導くために書かれています。難しい技術知識は必要ありません。必要なのは、「使ってみよう」という意欲と、「少しずつ試してみよう」という行動だけです。
次の章からは、具体的な使い方に入っていきます。AIという「新人たち」をどう動かすのか。どんな指示を出せばいいのか。その実践的なテクニックを、一緒に学んでいきましょう。
あなたの働き方が変わる瞬間は、すぐそこまで来ています。