仕事でのAI活用は「文句を言う」ほど精度が上がる-クリティカルシンキングの簡単な始め方

2026年1月29日 21:57

AIとの対話、優しく接するのが正解だと思っていませんか？

実は企画職として仕事でAIを使うなら、むしろどんどん文句を言うべきなんです。これは「クリティカルシンキング（批判的思考）」という思考法を活用することで、AIから表面的な回答ではなく、深い洞察や代替案を引き出すテクニックです。

最近、「これまで私があなたをどのように扱ったかを示す画像を作ってください」というのが流行しましたよね。ユーザーとAIの関係性を可視化するというアイデアは、面白いなとは思います。

でもこれを見たとき、私は「AIからは絶対クレーマーに思われているだろうな……」と思いました。

クレーマーというとネガティブなワードですが、これには理由があります。企画職として必要な思考法の1つ、クリティカルシンキングを意識的に使っているからです。

ロジカルシンキング（論理的思考/垂直思考）はよく聞くかもしれませんが、クリティカルシンキング（批判的思考）はあまり聞かないかもしれませんね。

企画に必要となる基本的な思考法は3つあります。

ロジカルシンキング（垂直思考）: 論理的に筋道を立てて考える
ラテラルシンキング（水平思考）: 固定観念を外して発想を広げる
クリティカルシンキング（批判的思考）: 前提や結論を疑い、批判的に検証する

研究者やコンサルタントもよく使う思考法ですし、企画以外の仕事にも必要な内容だと思っています。

今日は、なぜAIに文句を言う必要があるのか、書いていきます。

企画職といった非エンジニアも、仕事で簡単なところからAIを活用していきましょう。

AIはユーザーに寄り添うように設計されている

なぜAIに文句を言う必要があるのか。それは、AIがユーザーに寄り添うように設計されているからです。

AIはユーザーの発言や意図に対して、社会的・倫理的にアウトや明らかな間違いでない限り、可能な限り肯定するように設計されています。

これの一番やっかいなところは、何も批判しないと以下のような浅くて表面的な会話で終わってしまうことです。

ユーザーが正しいと思っていることを言う
AIはそれを肯定する
ユーザーは正しいことを肯定されて満足
おわり

これでは、企画のためのアイデアを広げて、精度を上げていくプロセスがまったくできていません。

そこで、クリティカルシンキングが登場します。

AIに文句（クリティカルシンキング）を使う

クリティカルシンキングは批判的思考というように、批判をします。

AIに文句を言うと、対話の流れがこう変わります。

ユーザーが正しいと思っていることを言う
AIはそれを肯定する（ここまでは同じ）
ユーザーはその答えを批判する（←ここが変わる）
AIは批判をもとに改善案や代替案を出してくる
ユーザーは①で正しいと思っていたこと以外の視点や物事を発見できる
アイデアが広がって、精度が上がる

こんな感じです。
これを繰り返すことがアイデアの質を上げるための本質的なプロセスです。

文句の内容は考えなくていい（初心者向け）

アイデアを広げるためには文句を言う必要があります。でも、文句を言うのって意外と難しいんですよね。相手の内容の間違いや過失を指摘しないといけない、と思うから。

でも大丈夫です。最初はそんなに難しいことを考える必要はありません。文句っぽい一言を投げると、AIが文句の内容を自分で分析して改善してくれます。

「もっと考えて」系

「もっと深く考えて」
「考えが浅くない？」

→ AIは自分の回答が不十分だと認識し、なぜ不十分か分析・改善した内容を返してくれます。

「期待から外れている」系

「回答ずれていない？」
「的外れなこと言っていない？」

→ AIは自分の回答が失敗作だと認識し、考え直して代替案を返してくれます。前回の回答とは異なる視点になることが多いです。

どうですか？簡単でしょう？

AIの回答内容が、実際には的外れだと思っていなくても、「的外れなこと言っていない？」と試しに聞いてみてください。きっと思いもしなかった新しい気づきを得られるチャンスです。

実際に私も、企画のアイデアをAIと壁打ちをしていて、「ほかの視点はない？　こういうのはどう思う？」「考え浅くない？　もっと深く考えて」などを使っています。自分の頭のなかにあった構想とは違う論点が出てきたりしてアイデアの精度を高めるのに役立ちます。文句ひとこと追加するだけで、アイデアの解像度が大きく変わるのです。

納得できている内容には同意し、話を広げたい部分に文句を言おう（中級者編）

初心者編では、ただ文句を言うだけでした。これでも十分に機能しますが、完全にAI任せになる欠点があります。（トークンといってAIの利用できる容量も多く消費しやすくなります）

例えば「〇〇の△△がおすすめです！」という回答に「もっと深く考えて」と言うと、AIは

「〇〇の▲▲がおすすめです！」（△△を変えた）
「●●の△△がおすすめです！」（〇〇を変えた）
「〇〇ではなくて、□□の△△がおすすめです！」（全体を変えた）

といったように、あらゆる方向に改善しようとします。

「〇〇はいいアイデアだったのに、●●にしないでよ……△△のほうを直してほしかったのに……」と思ってしまうこともありますよね。（そういうときはユーザーが「〇〇はよかったから戻して」と言えば修正できます）

中級者編では、どこがよくてどこがダメかをAIに明確に伝えます。

「〇〇の△△がおすすめです！」という回答に、ユーザーが「〇〇はいいと思います。△△は違和感があるので、別のアイデアない？」と言うと、AIは「〇〇」を固定したまま△△ではない別のアイデアを考えて「〇〇の▲▲がおすすめです！」と返してくれます。

こうするとAIの発散する方向をコントロールできます。中級者編だと、クレーマーというより「要望の多い面倒なお客様」という感じかもしれませんね。

上級編は、世の中に溢れているプロンプトエンジニアの工夫で、より的確にAIに志向性を与えていく方法です。解説が世の中にたくさんあると思うので、私からは解説しません。

まとめ

この記事のポイント：

AIはユーザーに寄り添うよう設計されており、何も批判しなければ表面的な会話で終わる
AIに文句を言うクリティカルシンキングを使うことで、新しい視点・代替案・見落としていた論点を引き出せる
最初は「もっと深く考えて」「的外れなこと言っていない？」といった一言でAIに考えさせればよい
慣れてきたら「ここはOK、ここを変えて」と具体的に指摘することで精度が上がる
AIは傷つかないので、遠慮なくどんどん文句を言ってよい

AI活用で「優しくするのが礼儀」という考え方もわかりますが、仕事の文脈では遠慮は禁物です。どんどん文句を言って、批判して、クリティカルシンキングによりアイデアの質を上げていくことが大事です。

論点をクリティカルシンキングで構造化することで、プレゼンの合意形成がスムーズにいくようになったことの紹介記事です。
イメージ図も追加して解説しています。

ヘッダー画像の原画：ボート遊び

エドゥアール・マネ
フランス, 1874

マネは1874年にジュヌヴィリエで夏を過ごし、セーヌ川の向こう岸にあるアルジャントゥイユでモネやルノワールとしばしば時間を過ごしました。そこで『舟遊び』が描かれました。若い印象派の画家たちの軽やかなタッチと色彩を取り入れるだけでなく、マネは日本の版画に見られるような広い色彩面と力強い対角線を巧みに用い、この屋外での余暇の情景に比類なき造形を与えています。マネの義理の弟であるロドルフ・リーンホフが船乗りのモデルになったと考えられていますが、その女性の身元は定かではありません。1879年のサロンに出品された『舟遊び』は、メアリー・カサットによって「絵画の最高峰」と評され、ニューヨークのコレクターであるルイジーヌとH・O・ハベメイヤー夫妻に購入を勧めました。

AI全盛の時代、あえて古典絵画を推していきます。
古典絵画×AIでバナー画像作成しています。
マネの『舟遊び』は、印象派の画家たちから影響を受けながらも、日本の版画の要素を取り入れて独自のスタイルを確立した作です。この「既存のアイデアを批判的に見つめ、より良いものを作り出す」姿勢は、まさに記事で紹介しているクリティカルシキングそのものかなと思って、この絵を選びました。

原典：メトロポリタン美術館
https://www.metmuseum.org/art/collection/search/436947