AIにお悩み相談！？ NHKあさイチから

朝遅く起きてきて、NHKをボーっと見ていたら、
AIにお悩み相談する人が増えているとか…
ちょっとムムムと思ったことを整理してみます

お悩み相談を要素分解してみる

お悩み相談、と言う言葉自体が抽象的で
色々な意味で使っているな、
と感じます

例えば、こんなのがありそう（もっと他にもありそうだけど）

• 聞いてくれるだけでいい（ひたすら傾聴）

• カベ打ち（抽象的なイメージ　→　具体的な言語化）

• 要素分解　→　問題構造の見える化・構造化

• 捉え方の多視点化（リフレーミング、言い換え）

• 解決策の選択肢を増やす（事例、ストーリー）

答えが欲しいのか！？　納得できるのか！？

私が、ムムムと思った原因は、
AIに直接答えを求める人がいること
でした

アドバイスより、選択肢がほしい

言葉の定義によりますが、
私がふだん使っているシーンでは、アドバイスというよりは、こんな感じ

• 問題構造の分析、構造化、整理

• 選択肢を増やす（多観点化、MECE）

• 原因と解決策・選択の構造化、整理

他に選択肢がないか、見落としがないか
MECEに整理したいときは、AIが活躍してくれます

答え自体は、あまり重要ではないし、
そもそも、人間が選択すればいいこと

抽象的な問いに、具体的なアドバイスをしてしまう危険性

例えば、「友達がほしい…」みたいな抽象的な問いに対して、
相談者に寄り添い、それっぽい回答を出す、AIと会話を続けていくと、
どんどんAIの世界に引き込まれてしまう

そんな、AI依存症のリスクを解説していました

AIは当たり障りのない回答を出すのが、超うまい（笑）
これは、過去の学習データから、
世の中の平均値を割り出すのが一番楽だから

そして、世の中にありがちなパターンにはめて、話を進めてしまう

そうじゃない！
とキッパリ言える人じゃないと、どんどん流される

なんとなく問いかけると、
AIの方が具体化をリードしてしまうので危険です

お悩みの要素分解と構造化を助けてもらう

お悩み相談ネタは、だいたいこんなところじゃないでしょうか

• 人間関係のもつれ（ぐちゃぐちゃ）

• 決断、アクションができない（判断基準が曖昧）

AIに、判断材料を整理してもらって、
結論を出すのは、人間の役割

判断に迷うときは、判断軸をいくつか提案してもらって、
それぞれのメリット、デメリット、注意点、盲点なんかも挙げてもらってから、
判断すればいいんじゃないかな

AIに答えを求めるのが、そもそもの間違い
ということで！

でも、傾聴と整理のマシーンとしては超優秀ですね
初期の問診では、大活躍しそうです

この記事を書いたのは、

収益の柱を増やす「未来実現パートナー」　川原茂樹
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