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AIブレスト初体験〜身近な課題を解決アイデアに変える

概要

  • 日程: Day 1 / セッション 2
  • 時間: 10:00-11:00(60分)
  • 形式: 実習(AIブレスト・ハンズオン)
  • ゴール: 生成AIとの対話を通じて、身近な課題1つに対する解決アイデアを3つ以上、50分以内に書き出せる
  • 学習形式: AIブレスト(個人ワーク中心、最後にチームで共有)

導入(5分)

前のセッションで「AIを学習パートナーとして使う」と話しました。さっそく試してみましょう。

このセッションのゴールは、「身近な課題1つに対して、解決アイデアを3つ以上出す」ことです。簡単そうに聞こえますか?
実はやってみるとわかりますが、「自由に発想して」と言われると、人間の脳はかえって固まります。最初は「うーん…思いつかない…」となるのが普通です。

そこで使うのがAIです。AIは「アイデアを思いつくこと」が得意です。皆さんはアイデアを評価し、深掘りし、自分のものとして言語化します。アイデアの原案はAI、評価と選別は人間。これが、これから22日間使うAI協働の基本パターンです。

本編(25分)

1. ブレインストーミングの4原則

「アイデアを大量に出す」会議のやり方を**ブレインストーミング(ブレスト)**と言います。1953年にアレックス・F・オズボーンという広告マンが提唱した手法で、4つの原則があります。

原則 意味
批判禁止 出たアイデアをその場で否定しない
自由奔放 突拍子もないアイデアを歓迎する
質より量 とにかく数を出す。質は後で選別
便乗歓迎 他人のアイデアに乗っかって発展させる

なぜこの4原則が必要なのでしょうか。人間の脳は「批判される」と思った瞬間にアイデアを出さなくなるからです。「こんなこと言ったら笑われるかも」と思った瞬間、脳は安全策に走ります。安全策とは「ありきたりなアイデア」のことです。

コード例・実例

ブレストの典型的な失敗例:

Aさん「アプリ通知でゴミ出しを忘れない仕組みはどうですか?」
Bさん「いやそれ既にあるよね」
Aさん「(…)」

これでAさんはもう発言しなくなります。「既にある」かどうかは選別フェーズの話で、ブレストの最中に言うべきではありません。

ここがポイント

ブレストでは「いいね、それに加えて〜」「それを応用すると〜」と便乗するクセをつけてください。「いや」「でも」は禁句です。

コラム

オズボーンの本『独創力を伸ばせ(原題: Applied Imagination)』は1953年初版ですが、いまだに世界中の広告代理店・コンサルティング会社・スタートアップで使われています。
ちなみにオズボーンは「Imagination is more important than knowledge(想像力は知識より大事)」と言ったアインシュタインを尊敬していました。70年後の現在、ブレスト相手がAIになるとは彼も想像していなかったでしょう。

2. AIを「もう一人のチームメンバー」にする問いかけ方

AIに「アイデア出して」と頼むだけでは、ありきたりな答えしか返ってきません。問いかけ方で出力の質が決まります。代表的な3パターンを覚えましょう。

パターン1: 壁打ち(ぶつけて返す)

自分の考えをAIにぶつけて、反応をもらう聞き方です。

私は「電車で立ってる人がスマホを操作しにくい」という課題に注目しています。
この課題に対して、技術で解決できる案を10個挙げてください。突拍子もないものも歓迎します。

ポイントは「10個」「突拍子もない」のように、量と質の方向を指定すること。

パターン2: 深掘り(なぜ・どうやって)

出てきたアイデアをさらに掘る聞き方です。

さきほどの「片手操作モードを自動切替」というアイデアについて、もう少し詳しく考えたいです。
- どうやって片手操作中だと検知するか?
- 既存サービスとの違いは何か?
- 利用者が困りそうなシーンは?
それぞれ3つずつ挙げてください。

パターン3: 別案(視点を変える)

煮詰まったときに視点を変える聞き方です。

さきほどのアイデアは「アプリ側で解決する」案でした。
今度は「ハードウェア側」「鉄道会社側」「ユーザの習慣側」の3つの視点で、それぞれ別の解決案を3つずつ挙げてください。

3. アイデアを「解決アイデア」に育てる5要素

ブレストで出たアイデアは、そのままでは「思いつき」です。解決アイデアとして人に説明できる状態にするには、次の5要素を埋めます。

要素 内容
誰が(Who) 想定されるユーザは誰か
何に困っているか(Problem) 解決したい課題は何か
どう解決するか(Solution) 具体的な仕組み
なぜそれで解決するか(Why) 解決の仕組みの根拠
どこが新しいか(New) 既存の方法との違い

これは22日間の研修すべてで使う「アイデアの型」です。今日はこの型に1つでも入れられればOKです。

ここがポイント

「どこが新しいか」を埋めるのが一番難しいです。既に世の中にあるサービスを素直にAIに聞きましょう。「○○の領域で似ているサービスは何ですか?」。新しさは比較から見えてきます。

💬 AIに聞いてみよう

ハンズオンを始める前に、まずはこんな質問をAIに投げてみましょう。

  • 「ブレインストーミングの4原則を、私が司会者だったらどう参加者に説明する?スクリプトを書いて」
  • 「『自分が日常で困っていること』を引き出す質問を10個出して」
  • 「アイデアを評価する5つの観点を、初学者向けに教えて」

実習・演習(25分)

課題

身近な課題1つに対して、AIと対話しながら解決アイデアを3つ以上出す。

進め方

flowchart TD A["1. 課題を1つ選ぶ
(5分)"] --> B["2. AIに10案出してもらう
(10分)"] B --> C["3. 3案を選び深掘り
(5分)"] C --> D["4. 5要素で記述
(5分)"]

ステップ詳細

ステップ1(5分): 課題を1つ選ぶ

「最近イラッとしたこと」「不便だと思ったこと」を3つメモし、AIに「どれが課題として面白いか、理由付きで順位をつけて」と聞きます。1位を採用します。

ステップ2(10分): AIに10案出してもらう

「壁打ち」のプロンプトで、解決アイデアを10案出してもらいます。出てきたアイデアに「いいね」「面白い」「微妙」と感想だけメモします(評価しない、まず受け止める)。

ステップ3(5分): 3案を選び深掘り

10案から「ピンときた3案」を選び、「深掘り」のプロンプトで仕組みと弱点を聞きます。

ステップ4(5分): 5要素で記述

選んだ3案それぞれを、5要素(誰が/何に困る/どう解決/なぜ/どこが新しい)の表で書き出します。

成果物

  • 採用した課題1つ
  • 解決アイデア3つ(各5要素入り)
  • AIとの対話ログ(プロンプトとAIの回答)

ヒント

  • 課題が思いつかない人は「家の中」「通勤」「学校・職場」のいずれかから探す
  • 5要素のうち1つでも埋まらない箇所があったら、その箇所をピンポイントでAIに聞く
  • 「これは絶対無理」と思ったアイデアこそメモに残す(後で組み合わせると化けることがある)

残り時間でやること

時間が余ったら、3案のうち1つを選んで、隣の人に「30秒ピッチ」してみましょう。話してみると「あ、ここが弱い」と気づきます(話す&行う)。

まとめ(5分)

このセッションでは、3つの体験をしました。

  1. ブレストの4原則: 批判禁止・自由奔放・質より量・便乗歓迎
  2. AIへの問いかけ3パターン: 壁打ち・深掘り・別案
  3. 解決アイデアの5要素: 誰が・何に困る・どう解決・なぜ・どこが新しい

「アイデアって、思いつくものじゃなくて、AIと一緒にひねり出すものなんだ」と感じてもらえたら成功です。

次のセッションでは、チーム開発の原則を学びます。ここまでは個人ワーク中心でしたが、これからはチームで動きます。「なぜチームでやるのか」「どう役割を分けるのか」を考えていきます。

🔄 振り返りチェック

  • ブレストの4原則を順番に言えますか?
  • 「壁打ち」と「深掘り」のプロンプト例を1つずつ書けますか?
  • 自分が出したアイデアの「どこが新しいか」を1文で言えますか?
  • AIに頼ったことで「自分が考えた」と言えなくなった瞬間はありましたか?

補足資料

  • 参考リンク
    • アレックス・オズボーン『独創力を伸ばせ』
    • SCAMPER法(ブレストの発展形)
  • 発展課題
    • 同じ課題について、AIを使わずに3案出してみて、AI使用時との差を観察する
    • 自分のアイデア3つをAIに「実現可能性・新規性・需要」で5段階評価してもらう

学習ガイド

想定される質問と回答例

質問 ヒント
AIが出したアイデアは「私のアイデア」と言っていい? 評価・選別・組み合わせをしたのは自分。誰のものかは「最終的に責任を取る人のもの」
アイデアが全然出ない時はどうする? 課題そのものをAIに「もっと細かい課題に分解して」と頼む。粒度を下げると出やすい
「突拍子もない」アイデアは本当に役立つの? そのままでは役立たない。「組み合わせ」の素材になる。1個では使えないが10個あると化学反応が起きる
AIの回答が当たり障りないときは? 「もっと具体的に」「日本の事情で」「年配の人向けに」のように条件を足す

つまずきやすいポイント

つまずきポイント ヒント
1案出ると満足してしまう 「あと7案」と数を強制する。最初の案は脳の準備運動
AIの答えをコピペで成果物にしてしまう 自分の言葉で書き直す。書き直せない=理解していない
「正しい答え」を探そうとする ブレストに正解はない。数と多様性が価値
課題が大きすぎて手が止まる 「半径3mの困りごと」に限定する。世界平和より「机が散らかる」
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