この前ね、生成AIとの対話を重ねる中で 自分の思考のレベルが一段階上がった気がしたんすよ
生成AIの利用術ではなくて、自分の思考のレベルが上がった
何をするようになったか、というと、
AIに名詞の「要件、構造、評価ポイント、ペルソナ、コンテキスト、制約条件」を聞く、ということをするようになった
「iPaaSの要件、構造、評価ポイント、ペルソナ、コンテキスト、制約条件を教えて」とか
「ハンバーグの要件、構造、評価ポイント、ペルソナ、コンテキスト、制約条件を教えて」とか
「水筒の要件、構造、評価ポイント、ペルソナ、コンテキスト、制約条件を教えて」とか
この「要件、構造、評価ポイント、ペルソナ、コンテキスト、制約条件」をもとに生成AIに作らせた辞書が欲しいくらいイイ答えが返ってくるのよ
これを読んだ人はぜひためしにコピペして、
「○○の要件、構造、評価ポイント、ペルソナ、コンテキスト、制約条件を教えて」って生成AIに聞いてみていただきたい
んで、面白かったら教えてください
あ、つまんなくてもできたら教えて
これで言いたいことは全てです
が、一応捕捉説明というか経緯みたいなものも以下に書いておきます
生成AIにガッカリし始めてた時代
「生成AIは要約が得意」とか「議事録に便利」
という話が多くて、そういうんじゃないんじゃないの？と思ってたんです実は
ちょっとガッカリしてたというか
便利ツールかよ、と、なんかもう人類を次の段階に進ませるスゴイやつじゃないのかよ、と
メールとか記事作成にしても、できてくる文章もイマイチで、そのまま使えないし、なんか欲しかったものとズレがあるし、
議事録や講演や講義のメモにしても「自分が議事メモとってるからその議題について深く考えることができる」っていう脳みそだから、生成AIに作らせるのもなー、とも思っていた
あ、翻訳とか、英語の勉強とかにはホントに使えるな、と思ってたんですよ
ただそれって、なんというか決定的じゃないな、と思ってた
だって他で代替可能だし、英語の勉強は英語圏の文化を学ぶのと同時にするから、翻訳ツールだけじゃ嫌だし
でも、notebooklmを使って世界のいろんな論文とかを要約して聞くようになってきて、
その後なんとなく「○○の要件を教えて」っていう聞き方を生成AIにするようになったんですよ
元SEだったり元情シスだったりするので、「要件」ってよく使う言葉だったしね
「要件」って便利な言葉だよね
「AIの使い方が抽象的で、仕事に使えなくない」というのが当初の課題だったのよ、実は
生成AIのアウトプットに対して漂う「思ってたんと違う感」もあったし
AI様のアウトプットをそのままメールで送ることはないし、そのままブログ記事とかSNSとかに公開することもない
それが、「ナントカの要件を教えて」という聞き方をすると、ちょっとイイ答えが返ってくることに気づいた
要件を聞くと「何を（What）」がはっきりするなー、と
外に向けてのアウトプットじゃなくて、私に対するアウトプットはこいつなかなかいいんじゃないの？と思った
だって、想定読者は自分だもの
多少変な文章も許せる
「評価ポイント」と「構造」
いろんなものの要件をAIに聞いていて、「他に要件みたいに大事な言葉があったら教えてよ」と聞いたところ
また便利なワードが返ってきた
それが、「評価ポイント」と「構造」の二つ
これで「どう評価するか」「どう組み立てるか」が加わり、ぐっと具体的になった
でも、ここまでって外の状況に関わらないんですよ
構造、評価ポイント、構造だけだと
外の世界の状況を吸収するワードがもう少し欲しくなった
「ペルソナ」「コンテキスト」「制約条件」の三つの追加
このあたりまでくると、アウトプットをそのまま使う方向性よりも、自分の思考を深めていくためのツールとしての期待がより強くなった
で、
【ペルソナ】：誰に向けて
【コンテキスト】：どんな状況で
【制約条件】：どこまで許容するか
という、思考の抜け漏れを防ぐための3つの要素が加わった
生成AI用プロンプトのフレームワーク 「要件、構造、評価ポイント、ペルソナ、コンテキスト、制約条件」というシンプルな6つの問いが完成した
実際に何度か試してみるうちに、超いいんじゃないの？と思った
辞書の大事さに気づいたときとか、
wikipediaを見まくった日みたいな感動
シックスワーズが持つ力
このフレームワークは、抽象的な概念だけでなく、仕事の施策に対しても、イイ感じに整理してくれます
例えば、「マーケティングメール」
要件：メール開封率を上げ、特定商品の購入を促す
構造：件名 → 導入 → PREP展開 → CTAの論理構造
評価ポイント：クリック率（CTR）10%以上、配信停止率0.5%以下
ペルソナ：30代、IT企業勤務、購買検討段階の見込み客
コンテキスト：競合が値下げした直後の、火曜午前10時の配信
制約条件：文字数400字厳守、特定の禁止表現あり
といったふうに、必要な要素を抜け漏れなく言語化できる
ほんとはもっと細かく細かく書いてくれるけども
単なるメール作成ではなく、成果（評価ポイント）を前提とした思考に変わる
で、このフィードバックが得られると「え？評価ポイントにあれが抜けてない？」とか、想定読者がズレてない？とか、コンテキスト不自然じゃね？ズレてね？みたいな
「なにがギャップなのか」を考えることができる
ここからさらに「具体的な指示」や「検証可能な目標」に変わっていく
そっちはそっちで指示書を作ったり、仕様書を作ったりする
要件まとめて仕様書書いて指示書作って
設計図をいっしょに作っていく感じ
ほら、システム開発の世界だとSDDっていうのがあるらしいじゃない
バイブコーディングっていう、AIに作らせたプログラムやシステムをAIに指示して改善させる、という手法が最先端だったのがちょっと前じゃないすか
今はそれだと大規模なものを作れないことに気づいた人達がSDD（Spec Driven Development、仕様駆動開発）という手法を見出していたりする
生成AI、仕様を作るのも得意だし、そもそも仕様の段階で抜け漏れ少なくするのは人間の評価軸を作るためにもいいことだしね
これじゃない感の正体を考える
生成AIの成果物を見て「なにが悪いとは言えないけど、自分の欲しかった文章はこれじゃない」とか「どこを直せとは言えないけど、もっといい文章が欲しい」って不満があるんだけど
この「ズレ」は、「評価基準」と「許容範囲」が言語化されてないから、モヤモヤになるのよね
そこがはっきりしてれば、少なくとも何が悪いかわかる、直す指標が得られる
このフレームワークを使えば、AIにアウトプットを求める前に 「評価ポイント」として成功の基準を、「コンテキスト」として状況を、「制約条件」として許容範囲を書き手である私自身が、先に言語化できる
このシックスワーズ分析は、単なるAIとの対話術ではなく
「複雑な世界をシンプルに捉え直すための地図」であり、
あなたの「思考のズレをなくす防御壁」
みたいなことを生成AI様は書いてくる
正直、私はそこまで思わないけど
