「パパ、今日公園楽しかったんだね」─3歳児とソクラテスに教わった、AIへの問いの立て方

プロローグ

多分、皆さんも似たような毎日を過ごしていると思う。毎日持ち込まれる他部署からのタスクに押され、手元にある自分のタスクは潰されていく。気が付けば忙しく毎日が終わっていく。

私はマーケターだ。どの会議でも部外者で、他部署の語る専門用語が並び、誰が意図した仕事なのかわからないトピックが続く。

いつもより早く家に帰ると、子供の部屋のIKEAのテントの中から声が聞こえることがある。

3歳の我が子がミッフィーの人形に向かって、ぶつぶつと話している。
「今日はね、幼稚園にいったんだよ。」
『よく頑張ったんだね〜！（裏声）』

あるときふと、コレは私にこれから話す内容を人形相手にリハーサルしているのだ、ということに気が付いた。

親には見せたくない、子供なりの本番の前の秘密の練習だ。

はじめに：「パパ楽しかったんだね」と子供が言った

仕事が終わり、家に帰ると私の子育てが始まる。

家族で毎日一緒にご飯を食べながら、今日のことや明日のことを話す。お風呂でゆっくりと子供の一日の話を聞き、寝かしつける。

寝る前、おまじないのように「今日はこういうことが楽しかったんだね、良かったね」と言って寝かしつける。そしてまた朝になり、会社に行く。帰る。

この繰り返しが私の日常だ。

3歳になり子供が大分話すようになった。

公園でたっぷり遊んだある休みの日の寝る前。子供が私に「パパ今日公園楽しかったんだね」と言った。毎晩やっていた「おまじない」を、子供はそのまま覚えていたらしい。

勝手に子供の行為を解釈すると「寝る前」「今日」「肯定的に」私に投げ込んできた。意味を完全に理解しているかはわからない。でも、文脈の構造を丸ごとコピーして、主語だけ入れ替えて返してきた。

「パパ今日公園楽しかったんだね」

マーケターの仕事は翻訳だ

冒頭にあるとおり、家に帰る前の私はマーケターとして働いている。

マーケターの仕事をざっくり言うと、自社の製品を、顧客の売り込みたい市場に、消費者の使う単語で説明することだと理解している。つまり翻訳だ。

ただ、翻訳は顧客だけではなく社内でも下手すると部署内ですら翻訳が必要なのが厄介だ。

たとえば
①広告経由で来た顧客が
②Webサイトを訪問し
③1秒で離脱している
という課題が見つかったとする。

端的に問題を解決する施策を提案したいとき
「リスティング経由のユーザー、特にモバイル、特にSafariでの離脱が優位に高いです。先日のWPのプラグイン入れたせいかもしれません。ヒートマップ見比べると、MVで落ちてるっぽいし読み込み遅くなったのかも。広告文の訴求とかも先週見直したし、ちょっと相談させてください。」というように議題に上げる。

ちなみに入社当時の私には
「オフチョベットしたテフをマブガッドしてリットにする」
くらいに聞こえていた。

この混沌とした文章を非マーケターの人向けに翻訳を効かせた状態はこうだ。

a.会議で偉い人向け：「広告から最初に目に入ったところでお客さんが離れていることが分かりました。ボトルネックは判明しているので改善します。」
b.デザイナー向け：「ファーストビューに入れる画像について相談したいです。MVの改善したいんです。文字のジャンプ率あげるとかで視認性を維持するとかどうでしょうか。アドバイスください」
c.エンジニア向け：「画像を読み込むのに時間がかかるとお客さん離脱するので、後から読み込むようにしてください。特にモバイルで遅いんですけどいい案あります？」
d.広告運用の担当向け：「広告コピー側を先週出してたみたいにヒーローセクションの訴求テキストと合わせてください。」

結局、子供と同じことを私は仕事で毎日やっている。

子供は「寝る前」「肯定的」「今日のこと」という暗黙の文脈を読んで私と会話をするために「パパ今日公園楽しかったんだね」と話しかけた。

私は「特定業界の」「特定役職の人が」「特定タイミングで困っている」という文脈を読んで、「社内の各部署向けに」翻訳し、それをまとめあげて一生懸命市場に伝える。

AIの登場以降、この翻訳の仕事のスピード感と精度はずいぶんと上がったように感じる。

AIと子供の学習は似ている

子供が生まれてからビジネス書以外にも子育て本を読むようになった。

特に子供が話せるようになる過程に興味を持ち、偶然知った今井むつみさんの著作を手に取った。

今井さんの研究で面白かったのは、子供が言葉を覚えるプロセスだ。

当然、子供は辞書を引いて単語を覚えるわけではない。大量の文脈の中で「この音は、こういう場面で、こういう意味で使われているらしい」ということを、統計的に学習していく。

まず最初に間違えながら、周りの大人や子供同士の指摘を受け、子供なりに修正しながら、会話に使えるように徐々に精度を上げる。

ちょうど同じタイミングでAIの仕組みを解説した動画を見た。

Transformerという、今のAIの心臓部にあたる仕組みの話だ。

数式の話は飛ばすが、要するにこういうことらしい。AIは入力された文章の中で、どの単語がどの単語と関係しているかを「重み付け」をしている。

「アテンション」と呼ばれる仕組みで、文脈の中で重要な部分にスポットライトを当てて、次に来るべき言葉を予測し生成をしているらしい。（かなり乱暴な解釈なうえに今のAIとはずいぶんと違うとは思うけど。）

仕事でAIを子育てする

となると、子供が言語習得のアプローチをそのままAIに使うと、感覚的にある程度うまくいきそうだ、とふと思った。

例えばAIにマーケティングの仕事を頼むとき、よくあるアプローチとして

というプロンプトを使うことがある。

このプロンプトで頼んだ成果物では、仕事で使えるような返答にはならない。ありきたりで、一般的で、ぼんやりした答えしか手に入らない。もっと精度を上げるには専門用語を使う。

例えば

これくらい具体的に書くとAIは「このユーザーはマーケティングの専門知識を持っている。それに見合った精度でユーザー指定のフォーマットで返すべきだ」という文脈を読み取ってくれる。

ジャーゴン＝専門用語は、AIと人間のアテンションを引き上げる

これは人間同士の会話でもまったく同じだ。

「MVの離脱率、60%はやばくないです？CTA訴求と、広告文、あとヒートマップとか見つつ比較すればいいとは思うんですが、他なにかあります？」と言えば、マーケターは色々と考え始める。

今なら上記のまま伝えられても、いくつか仮説は思い浮かべることができる。

入社当時の私は？が8個くらい並んだだけで、質問のとっかかりも得られなかった。ちなみにこういう業界っぽいやり取りは、周りのマーケターにとっては当たり前すぎて翻訳もつかない。

つまり知らない領域について、知らない専門用語で適切な問いを立てることはできないことになる。

本当だろうか。AIの時代なのに。

知らないことを、どうやって探すのか

これは私が数年前からAIへの指示を書くときにずっと抱えていた困惑だ。知らないことを知りたいしやらせたいのに、何を・どう聞けばいいかわからない。

この知らないことを知るためのアプローチは、哲学の世界では超有名なパラドクスとして知られていた。

紀元前4世紀。アテネ。ソクラテスの時代。ソクラテスの弟子プラトンが書いた『メノン』に、こんなやりとりがある。

2400年前のアテネの青年が感じた困惑は、時を経て2026年に30代の私がAIへの指示を書くときの困惑とまったく同じだと思った。

ソクラテスメソッドの確立後2400年経ち、Googleがせっかく検索エンジンを提供してくれても、いまだ知らないことについて、私たちは検索できない。

ソクラテスはこのパラドクスに対して、対話で突破する方法を編み出した。

相手に質問を投げかけ、返ってきた答えの矛盾を指摘し、「じゃあ本当はどうなの？」を繰り返す。

一問一答ではなく、螺旋のように少しずつ核心に近づいていく。

今では「ソクラテス式問答法（ソクラテスメソッド）」と呼ばれている。
数年前までは検索しか何かを知る手法がなかったが、AIの登場で知らないことに対するアプローチ方法が増えた。

今では検索窓にもAIが常駐し、回答を寄越す時代だ。何か手段があるはずだ。

AIにソクラテスをやってもらう

具体的にどうすればいいか、というと下記の方法がおススメだ。

ステップ1：矛盾を暴いてもらう

自分の曖昧な理解をAIにぶつけると、AIが「それは本当にそうですか？」「こういう場合はどうですか？」と返してくる。数往復すると、自分の理解の穴が見えてくる。

ちょっと辛くなるが、別にAIに人格はない。なので我慢して進める。

ステップ2：語彙を獲得する

ここで初めて知りたかった専門用語の一覧が手に入る。

つまり、知らない領域の「語彙」が獲得できる。検索ができるようになる。
知らないことを探すための言葉を、対話の中で習得する。

ステップ3：体系化する

このプロセスを経ると、断片としての知識をつなぐためのまったく知らなかった領域の地図が手元にできる。

しかも次にAIに質問するときの「アテンション」を引き上げるための単語まで手に入る。チャットのログが一周するたびに、問いの精度が上がっていく。

ここまで読んでも、「結局どう使えばいいのか」が分からなければ意味がない。

私が実際にやっているのは、これだけだ。
① とりあえず今の理解を書く（正確じゃなくていいのでひたすら書いたり話したりする）
② 「この考えの矛盾・論点の漏れを指摘して」とAIに投げる
③ 出てきた単語で、別の新しいチャットでもう一度質問する
④ 3往復したら「まとめて」で終わる。

これだけでも使ってみてほしい。

もしかすると我が子はソクラテスなのかもしれない

安全な相手（ミッフィーちゃん）に向かって言葉を試し、反応を確かめ（もちろん人形は答えないが、子供の頭の中では何かが返ってきているのだろう）、精度を上げてから本番（親）に臨む。

よく考えるとソクラテスと全く同じアプローチを3歳にして身に付けている。行く末が恐ろしい。

私なんて知らないことに注意を払えず、ロクに練習もせず、どれだけ痛い目にあったことか。

理解の練習は面倒で逃げていた。専門用語が飛び交う会議では「それってつまりどういう意味ですか?」と聞けばいいのに、何を聞けばいいか分からず曖昧にうなずき、そのまま話が進んだことが何度もある。

残念ながら2400年経っても、人間が成長する順番はいつの時代も変わらない。あくまで線形にしか賢くなれない。AIはすぐに仕事を奪わないが、考えない習慣は簡単に奪う。

マーケターの仕事は、つまるところ翻訳だ。

顧客の言葉にならない困りごとを拾い上げ、自社の製品が解決できる形に翻訳し、顧客の理解しやすい単語で、市場に届ける。

翻訳の精度をあげるためにAIを使う。

そして、この翻訳の仕事はAIの登場により、マーケターだけではなく名前が付かないまま、現在進行形であらゆる職種で起きているだろう。

AIの翻訳の精度を上げる方法は様々な手法が語られている。

しかし「何を翻訳すべきか」を決めるのは、依然として人間の仕事のままだ。何かを話しかけないとAIは何も話してくれない。

エピローグ

LIFE!の映画で、主人公が自分の仕事について「ネガを運ぶだけの仕事」と語り、自身について振り返るシーンがある。このテキストでもずっと平凡な、私のいつもの仕事を照らしてきた。

マーケターの仕事は多岐にわたる。

混沌とした名前のない仕事の連続だ。今日も子供と市場とマーケのツールと会社の同僚に存分に振り回された。しかし、改めて文章にしてみると毎日仕事をして、家に帰り、子育てをする。それだけの日々で、ごくシンプルだ。

市場を彷徨い、自社に顧客がやってくるのは、私の仕事の貢献が少ないながら担っていると思う。私の子供が「パパ今日公園楽しかったんだね」と言えたのは、毎晩私と過ごす寝室での文脈を自分なりに解釈し蓄積していたからだ、と信じている。

数値にも効率にもならない時間の蓄積が、ある日突然「パパ今日公園楽しかったんだね」という言葉になって返ってくる。仕事も似たようなもんだと思って頑張ろうと思う。

今日も子供を寝かしつける。

こんとんこんとん　きみのことがすきだよ

この記事で出てきた本・動画のご紹介あるいは参考文献

今井むつみ『言語の本質: ことばはどう生まれ、進化したか』（中公新書）

子供の言語獲得と人類の言語進化を、オノマトペを手がかりに解き明かす。という本。専門用語も多いが、読み物として読んでいた。これを読んでひょっとすると自分も研究に貢献できるのでは？と思って子供と過ごしていたが、シンプルに忙しくて何も貢献できなかった。
※ゆる言語学ラジオの作者登場回も面白い。

※2 関西の方は阪大にも類似の取り組みがある。

GPT解説2 アテンションの仕組み (Attention, Transformer) | Chapter6, 深層学習

Transformerのアテンション機構を、数式を使わず視覚的に解説した動画。AIが「文脈の中で何に注目しているか」を直感的に理解できる。というポストにつられて見に行ったが全然分からなかった。難しいがビジュアルがいいので頑張れる。

プラトン『メノン』（岩波文庫）

「知らないことを、どうやって探すのか」という2400年前の問答集。こういうのをサラっと引用できると賢く見えてコスパがよい。徳もなにもあったもんじゃない。AIに問いを立てるときの困難と、ソクラテス式問答法による突破の原型。と書いてみたが、まぁそんな引用は見かけないので私が書いておく。

LIFE！

アメリカのグラフ誌「LIFE」の写真管理部の男の物語。写真を撮るわけでもない、紙面をつくるわけでもないが、彼がいないと雑誌は作れない。名前のない仕事についての誠実な映画。

渾沌『荘子』「応帝王篇」/こんとん（本文：夢枕獏　絵:松本大洋偕成社）

原典は日ニ鑿二チ一竅一ヲ、七日ニシテ而渾沌死ス。で終わる。目も鼻も口も耳もない渾沌に、帝2人が礼と愛をこめて、目・耳・鼻・口のための穴をあけると死んでしまうという古典。おおむねマーケターの仕事と会議の関係に近い。本文最後の引用は絵本「こんとん」から。