「同じChatGPTを使っているのに、なぜあの人は仕事に使えて、自分はうまく使えないのだろう？」

▶ あわせて読みたい：AIを使える人と使えない人の違い｜仕事に表れる5つの特徴

生成AIを仕事で使い始めると、このような疑問を持つ人は少なくありません。

AIを使える人を見ると、「特別なプロンプトを知っているのではないか」「ITに詳しいから使えるのではないか」と考えがちです。しかし、実際のAI活用では、プロンプトのテクニック以前に重要なものがあります。それが、AIへ質問する前の考え方です。

たとえば、AIへ「営業を効率化する方法を教えて」と聞くことは簡単です。しかし、「自社の営業活動のどこに時間がかかっているのか」「その中で何が定型作業なのか」「人間が判断しなければならない部分はどこなのか」まで整理できる人は、AIからより実務的な回答を引き出せます。

反対に、自分が何に困っているのかを整理できないままAIへ質問しても、返ってくるのは一般論になりやすくなります。

AIを使える人とは、問題を分解し、「自分は何が分からないのか」を考え、曖昧な考えを言葉にし、それを問いとしてAIへ渡せる人です。

この記事では、AIを使える人と使えない人の考え方の違いを整理しながら、仕事でAIを活用するために身につけたい7つの思考力を解説します。さらに、「分からないことを、なぜ分からないのか」と突き詰める能力と、「言葉にできないことを言語化する能力」について、その重要性と具体的な鍛え方まで紹介します。

AIを使える人と使えない人は何が違うのか

違いはAIの知識量だけではない

AIを使える人と使えない人の違いは、単純なAIの知識量だけではありません。むしろ重要なのは、仕事の課題をどのように捉えているかです。

生成AIには、文章作成、要約、情報整理、アイデア出し、分析、企画作成、業務手順の整理など、さまざまな使い方があります。しかし、「AIにはこんな機能がある」と知っているだけでは、実際の仕事で使えるとは限りません。

たとえば「AIで営業を効率化できます」と聞いたとしても、自社の営業活動のどこにAIを使うのかが分からなければ、行動にはつながりません。営業には、見込み客を探す、顧客について調べる、提案内容を考える、提案書を作る、メールを書く、商談を行う、商談内容を整理する、次回対応を決めるなど、複数の業務があります。

ここまで仕事を分解して初めて、「企業情報の整理にはAIを使えそうだ」「提案書の構成案も作れそうだ」「商談記録の要約もAIに任せられるかもしれない」という具体的な活用方法が見えてきます。AIを使える人は、AIの機能一覧を覚えているから使えるのではありません。自分の仕事とAIの能力を結びつけて考えられるから使えるのです。

プロンプトを知っていてもAIを使いこなせない理由

インターネットやSNSでは、「おすすめプロンプト100選」「そのまま使えるChatGPTテンプレート」といった情報が数多く紹介されています。もちろん、こうしたテンプレートは便利です。しかし、テンプレートをコピーするだけでは解決できない問題があります。それは、自社固有の事情です。

たとえば同じ「営業提案書を作る」という仕事でも、誰に提案するのか、何を販売するのか、相手は何に困っているのか、価格を重視するのか、導入効果を重視するのか、社長が意思決定するのか、担当者が社内稟議するのかによって、必要な提案書はまったく変わります。

AIへ入力する文章だけ覚えても、こうした前提条件を整理できなければ、良い回答は出てきません。だからこそ、AI時代に重要なのは「プロンプトを覚える力」よりも、自分の仕事を理解して説明する力なのです。

AIを使える人は「答え」より「問い」を作っている

AIを使いにくい人ほど、「正解を教えて」という姿勢になりやすい傾向があります。一方、AIを使える人は、「何を聞けば、問題を前に進められるのか」を考えています。

たとえば、新しいサービスが売れない場合。「どうすれば売れますか？」と聞くと、AIの回答はマーケティング、価格、営業、広告、商品設計など、非常に広い一般論になりやすくなります。

一方で、「サービスを説明した後に問い合わせは来るものの、見積もり提出後に失注することが多い。価格、必要性、競合比較のどこに原因がありそうか、確認すべき項目を整理して」と質問すれば、より具体的な検討ができます。違いはAIの性能ではありません。人間側が問題をどこまで言葉にできているかです。

AIを使える人に共通する7つの思考力

AIを仕事で使いこなすためには、次の7つの思考力が重要です。

1. 目的を定義する力
2. 問題を分解する力
3. 分からないことを発見する力
4. 言葉にできないことを言語化する力
5. 良い問いを作る力
6. AIの回答を評価する力
7. 問い直しながら改善する力

①目的を定義する力

最初に必要なのは、「AIを何のために使うのか」を決める力です。AIを使うこと自体を目的にしてはいけません。

たとえば「ChatGPTを社内で活用したい」だけでは目的としては曖昧です。会議資料を作る時間を減らしたい、営業提案を考える時間を短縮したい、問い合わせ回答の作成を効率化したい、ベテラン社員の知識を共有したい、社内資料を探す時間を減らしたい、などに具体化するとAIの使い方が見えてきます。

AIを使える人は「どのAIを使おうか」から考えません。「何を良くしたいのか」から考えます。

②問題を分解する力

大きな仕事をそのままAIへ渡そうとすると、回答も曖昧になります。そこで重要なのが問題を分解する力です。

たとえば「採用をAIで効率化したい」という課題は、採用したい人物像を整理する、求人原稿を作る、応募者からの質問へ回答する、面接質問を考える、面接記録をまとめる、候補者を比較する、入社後の教育資料を作る、などに分けられます。

すると「求人原稿作成はAIに向いている」「面接記録の整理も使えそうだ」「最終的な採用判断は人間が行うべきだ」といった役割分担が考えられるようになります。AI活用がうまい人ほど、仕事を丸ごとAIへ渡すのではなく、AIが扱いやすい単位まで分解しています。

③分からないことを発見する力

AI時代に特に重要になるのが、「何が分からないのか」を発見する能力です。

「AIを業務で使いたいけれど、何をすればよいか分からない」という状態で止まらず、「AIの機能が分からないのか」「自社業務が整理できていないのか」「どの仕事をAIに任せてよいか分からないのか」「期待する成果が決まっていないのか」と原因を細かくしていきます。

④言葉にできないことを言語化する力

AIは人間の頭の中を直接見ることはできません。「いつもこんな感じでやっている」「うちのお客様なら何となく分かる」「良い文章にしてほしい」という感覚は、そのままではAIへ伝わりません。

たとえば「分かりやすい資料にして」ではなく、「経営者が3分程度で内容を把握し、導入するかどうか判断できる資料にしたい。最初に結論、その後に理由、費用、期待効果の順で整理して」まで説明できれば、AIの出力は大きく変わります。

AI活用では、文章が上手である必要はありません。重要なのは、自分の頭の中にある判断条件を外へ出せることです。

⑤良い問いを作る力

言語化した内容をAIへ投げるには、「問い」に変換する必要があります。良い問いには、何をしたいのか、何について考えてほしいのか、前提条件は何か、誰を対象にするのか、何を重視するのか、どのような形で回答してほしいのか、といった要素があります。

すべてを毎回入れる必要はありません。ただし、AIの回答が曖昧なら、「どの条件が不足しているのか」を考える必要があります。AIを使える人は、最初から完璧なプロンプトを書いているのではありません。不足している情報を見つけながら、問いを修正しています。

⑥AIの回答を評価する力

AIから回答が出た瞬間が、AI活用の終了ではありません。むしろ重要なのはその後です。

本当に目的に合っているか、重要な視点が抜けていないか、現場で実行可能か、前提条件が間違っていないか、事実確認が必要な部分はないか、自社らしさが反映されているか、といった視点で回答を評価します。

AIを使える人は「AIがそう言っているから正しい」とは考えません。AIを考えるための材料を出してくれる相手として扱います。

⑦問い直しながら改善する力

AI活用で非常に重要なのが、一度で完成させようとしないことです。

たとえばAIが作った営業メールを見て「ちょっと違う」と思ったら、長すぎる、売り込み感が強い、相手の課題が反映されていない、結論が遅い、次にしてほしい行動が分からない、など「何が違うのか」を具体化します。

AIとの対話は、質問→回答→評価→修正→再質問の繰り返しです。この循環を回せる人ほど、AIを実務で使いやすくなります。

「分からないことを、なぜ分からないのか」と突き詰める能力が重要

AIを使える人になるうえで、特に重要なのが、「分からないことを、なぜ自分は分からないのか」まで考える能力です。一見するとAIとは関係ないように見えますが、実は非常に重要です。

「分からない」と「何が分からないか分かっている」は全く違う

次の2つを比べてみてください。

A：「AIをどう使えばいいか分からない」B：「自分の業務をAIに任せられる作業と、人間が判断する作業に分ける方法が分からない」

どちらも「分からない」という状態です。しかし、Bまで整理できれば、「自分の業務をAIへ任せられる部分と、人間が判断すべき部分へ分類したい。どのような観点で業務を棚卸しすればよいですか？」という問いを作れます。

つまり、問題解決では、分からないことを解決する前に、“何が分からないのか”を明確にする作業が必要なのです。

AIは「分からない原因」を探すためにも使える

AIは答えを出すためだけに使うものではありません。自分の考えを整理する相手としても使えます。

たとえば「新規事業を考えたいのですが、自分でも何が整理できていないのか分かりません。事業アイデアを考える前に整理すべき質問を一問ずつしてください」と頼めば、AIから「誰のどんな問題を解決したいですか？」「現在持っている強みは何ですか？」などの質問を出してもらえます。

AIは答えを出す装置だけではありません。自分の分からなさを見つけるための壁打ち相手にもなります。

「なぜ？」を繰り返して分からない原因を特定する

分からない原因を見つける簡単な方法があります。「なぜ？」を繰り返すことです。

「AIを業務で使えない」→なぜ？→「何をAIに任せればいいのか分からない」→なぜ？→「自分の仕事を細かく分けたことがない」→なぜ？→「仕事を一連の作業としてしか見ていなかった」。

ここまで来ると、問題はAIの知識不足ではなく、業務を分解できていないことだと分かります。すると、AIのセミナーを探す前に、自分の業務を書き出してみるべきだと判断できます。

「分からない原因」を4種類に分類する

分からない状態は、大きく4つに分けて考えると整理しやすくなります。

「なぜ分からないのか」を考える力の鍛え方

この能力は、日常業務で鍛えられます。おすすめなのは、分からないことが出たときに「分からない」で止めず、「私は○○が分からない。なぜなら△△が整理できていないからだ」という文章にすることです。

「AI活用方法が分からない」→「自社業務のうち、AIに向いている業務の判断基準が分からない」へ変えるだけで、次に調べることやAIへ質問する内容が具体的になります。

「言葉にできないことを言語化する能力」がAI時代に重要な理由

AIは頭の中を直接読むことはできない

人間同士であれば、「いつもの感じで」「もう少し柔らかく」「このお客様には、この言い方は違うよね」といった曖昧な指示でも、長年一緒に働いている相手なら理解してくれるかもしれません。しかしAIには、その背景がありません。

AIが知っているのは、入力された情報と利用可能な文脈です。そのため、人間側が「なぜ違うと思うのか」「何を良いと考えているのか」「どこを重視しているのか」を説明する必要があります。

経験豊富な人ほど言語化できないことがある

経験豊富な人ほど自分の判断基準を説明できない場合があります。長年営業をしている人が「このお客様には値段から話さない方がいい」と直感的に判断しても、理由を聞くと「経験かな」「何となく分かる」と答えるかもしれません。

しかしさらに掘り下げると、お客様が価格より失敗リスクを気にしている、過去に別の商品を導入して失敗している、決裁者が経営者である、費用対効果より安心感を重視している、などの判断材料があるかもしれません。

これを言葉にできれば、その知識をAIにも社員にも共有できます。つまり、言語化能力はAI活用だけではなく、社内の技能継承や属人化解消にもつながる能力です。

AIを使うことで自分の曖昧さが見える

AIの回答がズレたとき、多くの人は「AIは使えない」と考えてしまいます。しかし、そこで一度考えてみる必要があります。AIが悪いのではなく、自分の条件設定が曖昧だった可能性もあるからです。

たとえば「新規顧客向けの営業メールを書いて」と依頼した結果、強い売り込み文章が出てきたとします。しかし、本当は「まずは相談してもらうことが目的で、売り込み感は弱くしたい」と考えていたのかもしれません。これはAIの問題というより、人間側が目的を言葉にしていなかったことが原因です。

AIの回答は、ある意味で自分の思考の曖昧さを映す鏡にもなります。

言語化は「説明する」より「具体化する」

言語化というと、長い説明文を書くことだと思われがちです。しかし、AI活用で重要なのは文章力ではありません。重要なのは「具体化」です。

「いい提案書にして」ではなく、「社長が短時間で意思決定できる提案書にしたい。最初に結論を示し、その後に課題、提案内容、期待効果、費用、導入手順の順で説明したい」と具体化します。するとAIは、「いい」という曖昧な言葉ではなく、具体的な基準をもとに回答できます。

言語化能力を鍛える5つの質問

何かをAIへ依頼するとき、次の5つを考えてみてください。

1. 何をしたい？：最終的に実現したいことを明確にする
2. なぜしたい？：その仕事をする目的を明確にする
3. 誰のため？：誰が読む・使う・判断するかを決める
4. 何をもって良いとする？：完成の判断基準を決める
5. 何が制約になる？：予算、時間、文字数、法律、社内ルールなどを整理する

この5つを言葉にする習慣をつけるだけでも、AIへの依頼は具体的になります。

AIを使えない人が陥りやすい5つの思考パターン

AIに丸投げする

「企画を考えて」「売れる商品を作って」「会社を成長させる方法を考えて」といった依頼は範囲が広すぎます。まず、自分が何を決めたいのかを整理しましょう。

いきなり答えを求める

問題が整理できていない状態で答えを求めると、一般論になりやすくなります。分からない場合は「答えを出す前に、整理すべき質問をしてください」と依頼する方法もあります。

一回の回答で良し悪しを決める

最初の回答が期待と違っただけで「AIは使えない」と判断するのは早すぎます。何が違うかを分析して、条件を追加します。

AIの回答を評価する基準を持っていない

「なんとなく違う」だけでは改善できません。何が足りないのかを具体化します。

プロンプト集を覚えれば使えると思ってしまう

テンプレートは便利ですが、テンプレートが考えてくれるわけではありません。自社の目的、顧客、業務、判断基準を理解するのは人間の役割です。

AIを使える人は仕事をどのように考えているのか

仕事を「作業」ではなく「目的とプロセス」で見る

たとえば「見積書を作る」という仕事も、顧客から条件を聞く→商品を選ぶ→価格を決める→条件を確認する→見積書を作る→顧客へ送る、というプロセスがあります。ここまで分けることで、どの工程にAIやITツールが使えるか検討できます。

業務をAIに任せられる単位まで分解する

AIへ仕事全体を丸投げするのではありません。会議業務なら、議題を整理する、資料を作る、会話を記録する、内容を要約する、決定事項を整理する、次の行動を抽出する、と分解できます。AI導入の第一歩は、AIツール探しよりも業務分解かもしれません。

人間の判断とAIに任せる部分を分ける

AIはすべての仕事を代替する必要はありません。「どこまでAIに任せ、どこから人が判断するか」を設計することが重要です。AIに案を出させて最終判断は人間が行う、AIに文章案を作らせて公開前に人間が確認する、といった役割分担が現実的です。

AIに完成品を作らせるのではなく途中工程へ入れる

企画書なら、課題整理→アイデア出し→比較→構成案→文章作成→レビューという途中工程ごとにAIを使えます。AI活用の幅は、「何を作らせるか」ではなく、仕事のどこに入れるかと考えると広がります。

具体例で見る「AIを使える人」と「使えない人」の違い

例1｜営業提案を考える場合

「お客様への営業提案を考えて」とだけ頼むのではなく、相手は誰か、どんな課題があるか、何を提案するか、競合との違いは何か、相手は何を重視しているか、最終的に何をしてほしいかを整理します。たとえば「従業員20名程度の企業で、問い合わせ対応に時間がかかっている経営者へ業務効率化サービスを提案します。相手は費用よりも社員の負担軽減を重視しています。最初の商談で確認すべき質問と提案の流れを整理してください」と依頼すれば、より実務的な回答を得やすくなります。

例2｜文章を作成する場合

「分かりやすい文章にしてください」ではなく、誰が読むか、何を伝えたいか、どこまで理解している相手か、読んだ後に何をしてほしいかを整理します。「AIに詳しくない中小企業経営者向けに、AI導入はツール選びから始めるのではなく、経営課題の整理から始める必要があることを説明してください。専門用語を避け、最初に結論を示してください」のように、「分かりやすさ」を具体化するのがポイントです。

例3｜業務改善を考える場合

「この仕事をAIで自動化してください」と丸投げせず、問い合わせ対応なら、問い合わせを受ける→内容を分類する→過去資料を探す→回答案を作る→担当者が確認する→返信する、と分けます。すると「過去資料の検索」「回答案作成」など、AIを活用できそうな部分が見えてきます。仕事をAIへ合わせるのではなく、仕事を理解したうえでAIの役割を決めることが重要です。

AIを使える思考力を身につける5つのトレーニング

トレーニング1｜毎日一つ「なぜ？」を3回掘る

仕事で困ったことを一つ選びます。「資料作成に時間がかかる」→なぜ？→「必要な情報を探す時間が長い」→なぜ？→「保存場所がバラバラだから」→なぜ？→「ファイル保存のルールが決まっていないから」。最初の問題と最後の問題が違っていることに気づくでしょう。この練習は問題の本質を見つける力を鍛えます。

トレーニング2｜曖昧な言葉を禁止する

AIへ入力するとき、「いい感じ」「分かりやすく」「ちゃんと」「効率的に」「魅力的に」「もっと良く」といった言葉を見つけたら、一度止まります。「それは具体的にどういう状態なのか？」を考えます。たとえば「分かりやすく」→「専門用語を使わず、中学生でも理解できる文章」、「短く」→「300文字以内」のように具体化します。

トレーニング3｜AIへ質問する前に目的を一文で書く

AIを開く前に、「今回AIを使って何を達成したいのか」を一文で書きます。「営業メールを書く」ではなく、「休眠顧客に再度相談してもらうきっかけを作る」とします。目的が変われば、文章も変わります。

トレーニング4｜AIの回答に「何が足りない？」と問い直す

AIから回答をもらった後に、「この回答を実務で使うために不足している情報や確認事項を指摘してください」と聞いてみましょう。自分では気づかなかった前提条件が見つかることがあります。

トレーニング5｜自分の判断基準をAIに説明する

日常業務で判断していることを一つ選びます。たとえば「良い営業メールとは何か」を、最初に相手の課題が書かれている、売り込み感が強すぎない、長すぎない、次の行動が一つに絞られている、などと言葉にします。このような基準をAIへ伝えると、自分の仕事に近い回答を出しやすくなります。

AIを使える人になるための7ステップ思考フレーム

STEP1｜目的を決める

「AIを使う」ではなく、「何を改善したいのか」を決めます。

STEP2｜問題を分解する

仕事や課題を小さな単位へ分けます。

STEP3｜分からない部分を特定する

「何が分からないのか」「なぜ分からないのか」を考えます。

STEP4｜自分の考えを言語化する

目的、条件、対象者、判断基準、制約を言葉にします。

STEP5｜AIへ問いを作る

整理した情報をもとにAIへ質問します。

STEP6｜回答を評価する

目的に合っているか、不足がないか、現実的かを確認します。

STEP7｜問い直して改善する

不足している条件を追加し、もう一度AIへ質問します。

AI活用は「目的 → 分解 → 不明 → 言語化 → 問い → 評価 → 改善」という思考の循環です。新しいAIツールが登場しても、この考え方は応用できます。

会社で「AIを使える人」を増やすために必要なこと

プロンプト研修だけでは不十分

社内AI研修で「この文章を入力してください」「このプロンプトをコピーしてください」だけを教えても、実務定着しない場合があります。なぜなら社員が自分の仕事へ応用できないからです。重要なのは、「自分の仕事のどこに使えるか」を考える練習です。

自社業務を題材にして考える

AI研修では一般的な例題より、自社の会議、自社の営業、自社の問い合わせ、自社の資料作成、自社の報告業務を題材にした方が、実務へつながりやすくなります。

「どんな質問をしたか」より「どう考えたか」を共有する

社内でAI活用事例を共有する場合、「このプロンプトを使いました」だけで終わらせないことが重要です。「最初は何に困っていたのか」「どのように仕事を分解したのか」「何をAIへ任せたのか」「最初の回答の何がダメだったのか」「どのように質問を直したのか」まで共有すると、他の社員も別の業務へ応用できます。

成功したプロンプトより思考プロセスを共有する

AIツールは今後も変化します。最適なプロンプトも変わる可能性があります。しかし、目的を決める、問題を分ける、言語化する、AIへ問いかける、結果を評価する、改善する、という考え方はさまざまなAIへ応用できます。会社として育てたいのは、特定ツールの操作ができる人だけではなく、AIを使って仕事を改善できる人です。

よくある質問

AIを使えるようになるにはプロンプトの勉強が必要ですか？

基本的なプロンプトの考え方を学ぶことは役立ちますが、テンプレートを暗記するだけでは十分ではありません。重要なのは、目的、前提条件、判断基準などを整理してAIへ伝える力です。プロンプトはその考えをAIへ渡すための手段だと考えるとよいでしょう。

文章力がないとAIを使いこなせませんか？

高度な文章力は必須ではありません。むしろ重要なのは、「何をしたいのか」「何が違うのか」「何を重視するのか」を具体的に説明できることです。箇条書きでも構いません。AIを使いながら、自分の考えを整理する方法もあります。

「何を質問すればいいか分からない」ときはどうすればいいですか？

その状態自体をAIへ伝える方法があります。たとえば「○○について考えたいのですが、何を整理すればよいか分かりません。結論を出す前に、必要な質問を一問ずつしてください」と依頼します。AIに答えを出させるのではなく、質問してもらう使い方です。

AIの回答がいつも浅くなる原因は何ですか？

質問の範囲が広すぎる、前提条件が不足している、目的が曖昧、判断基準が示されていないなど、複数の原因が考えられます。「もっと詳しく」と頼むだけではなく、「この回答が一般論になっている原因として不足している情報を指摘してください」とAIへ確認するのも一つの方法です。

社員のAI活用能力を高めるには何から始めればよいですか？

まずは社員それぞれの業務を棚卸しし、時間がかかっている仕事、繰り返している仕事、文章や情報整理が多い仕事などを見つけることをおすすめします。そのうえで一つの業務を選び、「目的→分解→言語化→AI活用→評価→改善」を実践します。ツールの機能研修だけではなく、自社業務を題材に考えることが重要です。

まとめ｜AIを使う力とは「自分の考えを問いに変える力」

AIを使える人と使えない人の違いは、単にプロンプトの知識やITスキルだけではありません。

• 何のためにAIを使うのか目的を決める
• 大きな問題を小さく分解する
• 「何が分からないのか」を考える
• 曖昧な考えを言語化する
• AIへ良い問いを作る
• AIの回答を評価する
• 問い直しながら改善する

特に重要なのは、「分からないことを、なぜ分からないのか」と突き詰める力、そして「言葉にできないことを言語化する力」です。

AIは、人間が持っていない情報やアイデアを補ってくれる非常に強力な道具です。しかし、人間が何をしたいのか、何を問題だと考えているのか、何を良いと判断するのかまで、すべてAIが決めてくれるわけではありません。

AIを使える人とは、答えをたくさん知っている人ではありません。「何が分からないのか」を見つけ、それを言葉にし、AIへ問いとして渡せる人です。

まずは今日の仕事の中から、一つだけ「うまくいっていないこと」を選んでみてください。そして、「なぜうまくいっていないのか？」「自分は何が分かっていないのか？」「AIへ何を聞けば、次の一歩が見えるのか？」と考えてみましょう。そこから、AIを仕事で使える人への第一歩が始まります。

自社のAI活用について相談する

AIツールを導入したものの、「社員が何に使えばよいか分からない」「文章作成や検索程度で止まっている」「一部の社員だけがAIを使っていて、社内へ広がらない」という場合は、新しいAIツールを増やす前に、現在の業務を整理することが重要です。

どの業務に時間がかかっているのか、どの工程ならAIを使えるのか、どこを人間が判断すべきなのかを整理することで、自社に合ったAI活用方法が見えやすくなります。自社の仕事をどのようにAI活用へつなげればよいか分からない場合は、現在の業務内容から一緒に整理できます。

自社のAI活用について相談する

ご相談はこちら：AI導入支援サービス／お問い合わせ