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「便利」を渡したのに使われなかった。同じツールが「神」と「邪魔」に分かれた理由

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    「便利なツールを渡したのに、使ってもらえなかった。」

    この経験がある人は、少なくないと思う。

    「AIを使えばマクロが作れますよ」

    そう伝えたとき、相手の目が少し明るくなった。
    Excel作業に毎日30分かけている人だった。「自分でマクロが作れるなら試してみたい」と。

    ChatGPTの画面を開いて、「こういうマクロを作って」と入力してもらった。
    出力されたコードを貼り付けて、実行。

    エラー。

    もう一度プロンプトを修正して、実行。

    またエラー。

    3回目。やっぱりエラー。

    「やっぱり自分にはAI無理ですね」と言われた。

    でも、これはAIの能力の問題じゃなかった。

    エラーの原因は「AIの能力」じゃない

    初心者がAIにマクロを頼むとき、よくあるプロンプトはこうだ。

    「Excelで集計するマクロを作って」

    これだけでは、AIには何も分からない。

    • どのシートの、どの列を集計するのか

    • ファイルは1つなのか、複数なのか

    • 集計結果はどこに出力するのか

    • 元データにヘッダーはあるのか

    • 空白セルがあったらどうするのか

    人間同士なら「見ればわかる」前提条件が、AIには一切伝わっていない。

    当然、AIは足りない情報を推測で埋める。その推測がズレていれば、エラーが出る。
    初心者はエラーが出た時点で「AIが使えない」と判断する。でも実際は「AIに渡す情報が足りなかった」だけだ。

    これに気づいて、あるものを作った。

    「コードを書く前に質問する」仕組みを作った

    普通のChatGPTは、頼まれたらすぐにコードを出力する。
    それが初心者にとっては罠だった。情報が足りないまま、とりあえず動きそうなコードを返してしまう。

    そこで、ChatGPTのカスタム機能で「コードを生成する前に、必ず要件を聞き出す」仕組みを作った。

    動作はこうだ。

    1. ユーザーが「集計マクロを作りたい」と入力する

    2. AIがいきなりコードを出さず、まず質問する

      • 「対象のファイルは1つですか?複数ですか?」

      • 「集計したい列はどれですか?」

      • 「出力先は同じシート?別シート?」

    3. 回答を受けて、AIが要件を整理して確認する

      • 「こういう理解で合っていますか?」と要件定義を返す

    4. ユーザーが「はい」と答えてから、初めてコードを生成する

    要は、AIに「いきなり答えを出すな、先に聞け」と指示したということだ。

    初心者には刺さった

    このツールを、先ほどの「AI無理です」と言っていた人に渡した。

    結果は明らかに変わった。

    AIが聞いてくる質問に答えるだけで、自分のファイル構成ややりたいことが整理される。「要件定義」なんて言葉を知らなくても、対話の中で自然に要件が固まっていく。

    そして、質問に全部答えた後に出てくるコードは、最初からエラーなく動くことが多い。

    「聞かれたことに答えるだけで動くマクロが出てきた」

    初心者にとっては、これが決定的だった。「AIが使える」と感じるかどうかは、AIの性能ではなく、最初の成功体験があるかどうかで決まる。

    できる人には「邪魔」だった

    同じツールを、ある程度AIを使い慣れている人にも渡してみた。

    反応はまったく違った。

    「質問が多すぎる」「自分で書いたほうが早い」「いちいち確認してこなくていい」

    丁寧に要件を聞く設計にしていたから、できる人にとっては「知ってることを何度も聞かれる」ストレスになった。自分で前提条件を伝えられる人には、この丁寧さはただの障壁でしかなかった。

    同じツールが、ある人には「神ツール」で、別の人には「邪魔なツール」になった。

    あなたの現場でも、「便利だと思って渡したのに使われなかった」という経験はないだろうか。

    「便利」は届け先で意味が変わる

    ここで気づいたのは、ツールの良し悪しではなく、「誰に届けるか」を設計していなかったということだ。

    初心者向けに作ったものを、全員に配った。それが間違いだった。

    これはAIツールに限った話じゃない。

    Excel関数を教えたら「手で確認したほうが安心」と言われたことがある。
    共有テンプレートを作ったら「前のやり方のほうが分かりやすい」と言われたことがある。

    最初は「なぜ便利なものを受け入れないんだ」と思っていた。

    でも、相手には相手の前提がある。
    手で確認するほうが安心な人には、関数は「見えない処理」であり、不安の種だ。
    慣れたやり方がある人には、新しいテンプレートは「覚え直し」のコストだ。

    「便利を渡す」のと「便利が届く」のは、まったく別の話だった。

    届け方を変えるための3つの原則

    この失敗から学んだのは、こういうことだ。

    1)届け先のレベルを分ける

    「AIを触ったことがない人」と「自分で指示を書ける人」では、必要なサポートがまるで違う。全員に同じものを渡すと、どちらかが必ず外れる。

    2)困りごとを起点にする

    「AIでマクロが作れます」ではなく、「毎月の集計で手間がかかっていませんか?」から入る。ツールの紹介ではなく、相手の困りごとを起点にする。

    3)「使わない」も正解として受け入れる

    全員が使う必要はない。今のやり方で問題なく回っている人に、無理に新しいツールを押し込む必要はない。「使わない」を許容できないと、普及活動が押し付けに変わる。

    明日から試せる一歩

    • 社内でツールや方法を共有するとき、「誰向けか」を一言添える

    • 「便利ですよ」ではなく「〇〇で困っていたらこれが使えます」と困りごと起点で伝える

    • 相手が使わなかったとき、「なぜ使わないのか」ではなく「今のやり方で何が回っているのか」を聞く

    • 全員に配る前に、まず「一番困っている1人」に渡して反応を見る


    #AI活用100本ノック 進捗:48/100
    次回の実験:届け先のレベルに応じてAIの応答パターンを切り替える仕組みを試す


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