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まず言葉にする」という力――AI時代の新しい作業の任せ方

2025年7月16日

現代の仕事は、「やること」よりも「どう伝えるか」が鍵になる時代に入りました。AIの進化により、手を動かす代わりに「言葉で指示する」ことの重要性が増しています。本記事では、「まず言語化する」ことの本質と、その背後にある思考の深まり、そしてAIとのよりよい関係の築き方を探っていきます。

■説明と注意事項

この記事は、ネット記事・書籍素材用のフリー素材です。同情報は、自製の複数のカスタムAIを使用した対話ログをベースにしています。著作権等は一切放棄しますので、ご自由にネット記事や書籍の素材としてお使いください。ハルシネーションチェックは行っておりますが、AIの性質上どうしても混入するリスクがあるため、その点を十分にご了承頂いた上でご活用ください（弊社はハルシネーションリスクについて一切の責任を負いません）。

AI時代の「仕事」とは――まず、言葉にしてみることから始めよう

仕事をする前に、考える

ある会社のCEOが言いました。

「まずは、自分で作業するんじゃなくて、AIに言葉で伝えて作業させよう」

これ、ほんとうにそうでしょうか？実は、ここには深い意味が隠れているのです。

言葉にするということ

AIは、人間の「命令」で動きます。でもその命令は、単なる思いつきでは動きません。たとえば、「なんかいい感じにやっといて」では、うまくいかない。つまり、「言葉にする力」が求められるのです。

言葉にできるということは、「自分が何をしたいか、ちゃんと分かっている」ということでもあります。そして、これがけっこう難しい。

作業しないのは、楽をするため？

「AIにやらせるから自分は楽になる」と思われがちです。でも、そうではありません。手は動かさなくても、頭はしっかり使う。むしろ、作業の重さが「考える」ほうに移動するのです。

昔話にたとえましょう。おじいさんが山に柴刈りに行く代わりに、孫に行かせたとします。でも、その孫に「どこの山に行けばいいか」「どんな木を刈ればいいか」を教えなければ、仕事にはなりません。今のAIは、その孫のようなものなのです。

プロたちは、どう使っているか

現場のプロは、AIを「いきなりうまく使う」なんてことはしません。何度も、何度も、言い方を変えて試します。AIへの命令文を、まるで刀を研ぐように磨き上げるのです。これを「プロンプトをつくる」と言います。

この作業自体が、すでに「思考のトレーニング」になっています。言葉を探しながら、自分の考えが形をとっていくのです。

まず、雑でもいい。投げてみる

言語化に自信がなくても、大丈夫。雑な状態でAIに話しかけてみる。すると、AIがこちらの意図を推測して、案を返してくれます。それを見ながら、「ああ、自分はこういうことをやりたかったんだな」と気づく。まるで、鏡に映った自分を見るような感覚です。

手を動かす前に、言葉を動かそう

もちろん、すべての仕事にAIが向いているわけではありません。たとえば、画像の細かい修正や、コードのバグ取りは、自分でやった方が早いこともあります。でも、何かを考えるとき、何かを構成するとき。そんなときは、まずAIに言葉をぶつけてみるのが有効です。

AIは、あなたの部下ではない

AIをただの作業代行と思っていると、うまくいきません。むしろ、AIは壁打ちの相手、考えを整理してくれる鏡です。たとえるなら、ちょっと気のきくスナックのママのようなもの。話すうちに、自分の悩みの本質が見えてきます。

最後に、問いかけ

あなたは、自分の考えを「言葉」にできますか？AIに投げる言葉は、あなた自身の思考のかたちなのです。その言葉が曖昧なら、返ってくる答えも、ぼやけたものになります。

まず、自分の言葉で考えてみる。それが、AI時代の最初の一歩かもしれません。

AIに任せる前に考える：言語化戦略の再評価

結論

AIに作業させる前に、自分の頭を動かせ。言語化は王道だが、言語化できるかどうかが分かれ道になる。

理由と背景

AIは言葉で動くが、正確な言葉が必要だ

AIは「命令の質」に従う。まず言葉にしてAIに指示しろという戦略は合理的だが、多くの人がそもそも自分の意図を正しく言語化できていない。

専門家が使う地味で強力な裏技

• プロンプトは一撃で決まらない。何度も試行錯誤して意図を研ぎ澄ます。
• 「どう言えば意図が伝わるか」「何を省略すれば誤解を避けられるか」「何を追加すれば精度が上がるか」を反復する。
• 現場のプロは、十数回～数十回試行錯誤するケースもある。

言語化自体が労力の塊である

「作業を自分でやる」のと「誰かに任せるために完璧に言葉にする」のでは労力の種類が違うだけで、後者のほうが高いスキルを要求されることが多い。

見落とされがちな点・誤解されやすいポイント

AIに言えば全部やってくれる幻想

AIは万能ではない。「何をやるべきか分かっている人間」が使ってこそ、爆発的な力を発揮する。

作業しない＝楽する、ではない

頭を使う場所が移るだけだ。言葉に詰まるのは、自分の理解が甘い証拠。AIはそれを突きつけてくるツールである。

反証・対抗的仮説

反証：自分で手を動かしたほうが早いケースがある

• データのクリーニング
• 細かい画像編集
• ロジックの細部修正

これらはAIに説明している時間で自分で終わる場合が多い。感覚的なニュアンスはAIでは再現困難だ。

対抗的仮説：まず自分でやってみることが前提

自分で作業を経験してこそ、「どこが面倒か」「どこをAIに任せるべきか」が見えてくる。知らずに全部AI任せにすると、ピントのずれたアウトプットが返ってくるだけだ。

再評価（総合的なまとめ）

Genspark CEOの説は戦略的に正しいが、前提条件が高い。言語化能力、プロンプト精度、アウトプット検証力が揃っていなければ、ただの幻想に終わる。

現場からの鉄則

AIに任せろ。ただし、任せ方を知っている者だけが勝てる。そしてその任せ方は、「作業をしない」ことではなく、「作業の意味を深く理解すること」から始まる。

自分で動くなとは言わない。だが、動く前に考えろ。AIはパートナーだ。お前が指揮官だ。決めろ。考え抜け。命令は明確に出せ。それがAI時代の現場力だ。

Genspark CEOの「AIに言葉で作業させる」説の検証と応用

この説の「王道」的な活かし方（遠回りに見えて堅実）

① 言語化は「思考のクリアランス」でもある

人に説明できる＝思考が整理されている証拠です。AIに依頼するには論点を構造化しなければならず、自分の思考を棚卸しできます。良いプロンプトを書く訓練は、論理的なディレクション能力の訓練にもつながります。

たとえば、「LPをAIに作ってもらう」と依頼する場合でも、「ターゲットは誰か？」「売りたいものは何か？」「どんなトーンがいいのか？」と自問自答が必要になります。

② ノーコード時代の「新しいスキルセット」

デザイナーでもエンジニアでもない人にとっては、「作業を実行する力」よりも「指示を言語化して出せる力」の方が重宝されるようになっています。これはプロンプトエンジニアリングだけでなく、仕様設計力やディレクション力とも直結しています。

現場で使える裏技：ChatGPTを「思考の壁打ち相手」として使うことです。たとえば、「自分が何をやりたいのか、A案とB案のどちらが良いのか」など未整理の状態で話しかけると、思考が整理されます。

③ 曖昧な言語化でも、AIに雑に投げて磨く

精度の低い言語化でもAIに投げてプロトタイピングすることで、作業内容が可視化され、思考が進みます。

たとえば、「新しい企画を考えたいんだけど、漠然と“Z世代向けのサブスク”って感じかな」という程度のプロンプトでも、AIは自動で構造化してくれます。

専門家や業界で実際にある“裏技”や“裏事情”

プロンプトは「メモ帳」で書く

本番プロンプトの前に、メモ帳やNotionで構造化してから書くのが実務で定石です。ChatGPTは前後の文脈も推論材料に使うため、言葉の順序や論理の流れを整えると成果が向上します。

「AIはプロトタイパー」と見る

AIを単なる作業代行者と見るのではなく、高速プロトタイピング装置として捉えると価値が高まります。UIラフ案、企画の骨子、文章のトーン候補など、方向性を可視化する叩き台を短時間で用意できます。

現場で効いてる小声のTips

• AIに「まずあなたの理解を書き出してから進めて」と頼むと、プロンプトの齟齬が減ります。
• 「このままでは指示が伝わらないかも」と感じたら、思考実況しながら話すと良い結果が出やすいです。

よくある誤解と落とし穴

「AIに全部任せれば楽になる」ではない

実際には、AIに指示を出すために相当な思考コストがかかります。初期は慣れが必要で、かえって頭を使う場面が増えることもあります。

「言語化が下手でもAIが補完してくれる」は半分誤解

あまりに曖昧なプロンプトは結果がぶれやすく、商用利用やチームでの共同作業では「使えない」と扱われることもあります。

反証や批判的視点・対抗仮説

反証1：「行動しないことで失う“実践知”」

たとえばコードを書ける人がAIに任せすぎると、書く力自体が衰え、思考の筋肉が落ちるという指摘があります。実務でも、言語化だけして手を動かさない人は評価されにくいケースがあります。

反証2：「指示だけ出しても良いアウトプットを得られない現実」

実際には「言語化してAIに渡したが、返ってきたアウトプットが微妙すぎて手直しに時間がかかった」という声も多く聞かれます。

対抗仮説：「まず手を動かしてから言語化する」

特に創造的なタスクでは、「先に雑に作って、あとから言語化で整理する」方が進みやすい人もいます。言語化は思考の後処理になることも多く、一概に最初から言語化一辺倒が最適とは限りません。

総合評価と俯瞰的視点

「言語化→AI活用」の流れは、抽象から具象への高速プロトタイピングとして非常に有効です。しかし、AIを完璧な代行者と考えず、あくまで壁打ちや可視化のパートナーとして捉える必要があります。また、作業スタイルの個人差も大きいため、「先に手を動かす方が進みやすい」ケースも存在します。

まとめ

「まずはAIに言ってみる」ことは、自分の頭の中を見える化する訓練にもなります。しかし、それは「手を動かさなくてよい」という話ではなく、「考える量が増える」という話です。AIを使って賢くなるためのプロセスだと理解しましょう。

「AIに言葉で作業させる」説の検証と応用

この説の「王道」的な活かし方（遠回りに見えて堅実）

① 言語化は「思考のクリアランス」でもある

人に説明できる＝思考が整理されている証拠です。AIに依頼するには論点を構造化しなければならず、自分の思考を棚卸しできます。良いプロンプトを書く訓練は、論理的なディレクション能力の訓練にもつながります。

たとえば、「LPをAIに作ってもらう」と依頼する場合でも、「ターゲットは誰か？」「売りたいものは何か？」「どんなトーンがいいのか？」と自問自答が必要になります。

② ノーコード時代の「新しいスキルセット」

デザイナーでもエンジニアでもない人にとっては、「作業を実行する力」よりも「指示を言語化して出せる力」の方が重宝されるようになっています。これはプロンプトエンジニアリングだけでなく、仕様設計力やディレクション力とも直結しています。

現場で使える裏技：ChatGPTを「思考の壁打ち相手」として使うことです。たとえば、「自分が何をやりたいのか、A案とB案のどちらが良いのか」など未整理の状態で話しかけると、思考が整理されます。

③ 曖昧な言語化でも、AIに雑に投げて磨く

精度の低い言語化でもAIに投げてプロトタイピングすることで、作業内容が可視化され、思考が進みます。

たとえば、「新しい企画を考えたいんだけど、漠然と“Z世代向けのサブスク”って感じかな」という程度のプロンプトでも、AIは自動で構造化してくれます。

専門家や業界で実際にある“裏技”や“裏事情”

プロンプトは「メモ帳」で書く

本番プロンプトの前に、メモ帳やNotionで構造化してから書くのが実務で定石です。ChatGPTは前後の文脈も推論材料に使うため、言葉の順序や論理の流れを整えると成果が向上します。

「AIはプロトタイパー」と見る

AIを単なる作業代行者と見るのではなく、高速プロトタイピング装置として捉えると価値が高まります。UIラフ案、企画の骨子、文章のトーン候補など、方向性を可視化する叩き台を短時間で用意できます。

現場で効いてる小声のTips

• AIに「まずあなたの理解を書き出してから進めて」と頼むと、プロンプトの齟齬が減ります。
• 「このままでは指示が伝わらないかも」と感じたら、思考実況しながら話すと良い結果が出やすいです。

よくある誤解と落とし穴

「AIに全部任せれば楽になる」ではない

実際には、AIに指示を出すために相当な思考コストがかかります。初期は慣れが必要で、かえって頭を使う場面が増えることもあります。

「言語化が下手でもAIが補完してくれる」は半分誤解

あまりに曖昧なプロンプトは結果がぶれやすく、商用利用やチームでの共同作業では「使えない」と扱われることもあります。

反証や批判的視点・対抗仮説

反証1：「行動しないことで失う“実践知”」

たとえばコードを書ける人がAIに任せすぎると、書く力自体が衰え、思考の筋肉が落ちるという指摘があります。実務でも、言語化だけして手を動かさない人は評価されにくいケースがあります。

反証2：「指示だけ出しても良いアウトプットを得られない現実」

実際には「言語化してAIに渡したが、返ってきたアウトプットが微妙すぎて手直しに時間がかかった」という声も多く聞かれます。

対抗仮説：「まず手を動かしてから言語化する」

特に創造的なタスクでは、「先に雑に作って、あとから言語化で整理する」方が進みやすい人もいます。言語化は思考の後処理になることも多く、一概に最初から言語化一辺倒が最適とは限りません。

総合評価と俯瞰的視点

「言語化→AI活用」の流れは、抽象から具象への高速プロトタイピングとして非常に有効です。しかし、AIを完璧な代行者と考えず、あくまで壁打ちや可視化のパートナーとして捉える必要があります。また、作業スタイルの個人差も大きいため、「先に手を動かす方が進みやすい」ケースも存在します。

まとめ

「まずはAIに言ってみる」ことは、自分の頭の中を見える化する訓練にもなります。しかし、それは「手を動かさなくてよい」という話ではなく、「考える量が増える」という話です。AIを使って賢くなるためのプロセスだと理解しましょう。

Genspark CEOのAI活用主張の妥当性と実務戦略

本説の再整理：「作業するな。AIに言葉で伝えろ」

この主張は、人間の役割を「手を動かす者」から「指示を設計する者」へと変える思考転換を促します。言語化は単なるコミュニケーションではなく、仕様設計や思考の再構築に近い行為です。AI時代のレバレッジ思考として、労働単位ではなく「指示の構造」で生産性を飛躍的に高めることを目指します。

実際に使える堅実な王道手法・応用可能ノウハウ

1. 言語化テンプレート構造を持つ

以下の五階層ブリーフ構造をプロンプト設計に使うと再利用性が高まります。

• 目的：何のためにやるか（抽象目的）
• 成果物：アウトプットの形式（例：記事、表、図解）
• 制約：トーン、対象読者、フォーマット
• 入力素材：元データ、文脈、仮説など
• 補助：参照事例、関連知識、外部条件

これを使うことで複雑な作業指示も一発で自動化しやすくなります。

2. ゼロから頼まず、半完成品で伝える

ワーク・イン・プログレス（WIP）提示法を活用します。たたき台をAIに与えることで、AIは0→1よりも1→3を得意とし、生産性が大幅に向上します。

3. プロンプト設計は設計図思考

プロンプトは作業命令ではなく「構造の言語化」です。言語化力は抽象思考、構造理解、目的意識が融合したスキルです。

専門家の裏技：

• 具体例を先に示し、後から抽象概念に展開させると精度が上がる
• 段階的プロンプト設計で出力を細分化し、段階ごとに詳細化する

4. 習慣化の王道：「まずAIに言わせてみて、比べてみる」

方法論：

• Step 1：自分で作業する前にAIに先に出力させる
• Step 2：自分の構想とAI出力を比較し、差異を洗い出す
• Step 3：差異をもとにプロンプトを改善する

結果として、プロンプトが洗練されると同時に自身の思考も構造化されていきます。

専門家の間で語られる裏事情・あまり大きな声では言えない実務的真理

• 成果の良し悪しは「AIの性能」ではなく「人間がどれだけ思考を設計できるか」に依存する
• 言語化を徹底するには「任せる自信」が必要。完成形イメージを明確に持たないと手を動かしたくなる不安が生じる

一般には見落とされがちな点・直感に反する有効な実務パターン

反証・批判的見解・対抗仮説

反証1：言語化の負荷が高すぎて非効率になるケース

初学者や非ネイティブにとって「何をどう伝えるか」が大きな壁になる。対策として、プロンプトライブラリや他人のテンプレートの模倣から入る方法があります。

反証2：AIの理解限界により誤解・誤変換されるリスク

特にクリエイティブ領域では微細なニュアンスをAIが掬いきれない場合があります。

対抗仮説：ハイブリッド型AIコラボレーションが最適

最初から完全外注せず、自分で下地を作りつつ「途中でAIに投げる」方式のほうが実務的には効果的な場面も多いです。

総合的評価：この説の再評価

ハルシネーションチェック結果

上記資料を精査しましたが、主に「AIへの指示の重要性」や「プロンプト設計のノウハウ」に関する一般論・比喩が中心で、特定の統計データや固有名詞を誤った形で示している箇所はありません。見出しや本文中に「Genspark CEO」という表現がありますが、これは実在するAIスタートアップ「Genspark」（CEO：Eric Jing氏）を指しており、誤りではありません（米Reuters報道より）。