AIには完成形を指示しない。Goalから一緒に考える。

AI・仕組み2026.10.13

小林顕人株式会社Hau'oli growth 代表

AIに何か仕事をお願いする時って、

みんな結構、

完成形を決めてから指示しようとするじゃん。

こういう画面にして。

この機能をつけて。

この順番で作って。

最終的にはこうしてください。

もちろん、

それで完成する仕事もある。

でも俺、

最近ちょっと違う進め方をしてるんだよね。

最初にGoalからAIと壁打ちする。

ただし、

「こういうものを作りたいから、あとはよろしく！」

って丸投げするわけじゃない。笑

そこから、

AIと一緒に考える。

自分のアイデアを出す。

AIから違うアイデアが返ってくる。

「あ、それもできるんだ！」

って思考が広がる。

でも、

「そもそもそれって必要？」

って深掘りもする。

すると、

最初は考えてもいなかったことが見えてくる。

逆に、

最初は絶対必要だと思ってたものが、

実は要らなかったりする。

そうやって、

広げたり、

深掘りしたり、

また全体に戻ったりしながら、

少しずつ完成形が見えてくる。

俺が最近面白いと思ってるのは、

AIに自分のアイデアを形にしてもらうだけじゃなく、AIと一緒に考えることで、アイデアそのものが育っていくこと。

ここなんだよね。

そもそも、最初から完成形なんて分かってる？

例えば、

新しいシステムを作りたいと思ったとする。

何となく、

こういうものがあれば便利だな。

こういうことができたらいいな。

っていうイメージはある。

でも、

それを実現するために、

どんな機能が必要で、

どんな仕組みにして、

どんな順番で作るのがいいのか。

最初から全部分かってるかって言われたら、

そんなことないじゃん。

少なくとも俺は、

最初から全部分かってるわけじゃない。

でも、

自分が知っている方法はある。

過去に見たシステム。

使ったことがある機能。

こうすればできそうだな、

というアイデア。

だから、

ついそれをAIに指示したくなる。

でも、

ちょっと待って。

俺が思いついた方法が、本当に一番いい方法なの？

って話なんだよね。

AIは、

俺が知らない方法を知ってるかもしれない。

そもそも、

俺が必要だと思っていた機能が、

実は必要ないかもしれない。

だったら、

最初から作り方を全部決めるより、

何を実現したいのかを共有して、

一緒に考えた方がいいと思うんだよね。

だから最近は、Goalから壁打ちしてる

例えば、

社内の顧客管理システムを作りたいとする。

最初は、

「顧客情報を一元管理できるようにしたい」

というアイデアだったとする。

普通に考えると、

顧客一覧を作る。

検索できるようにする。

顧客ごとの詳細画面を作る。

対応履歴を登録できるようにする。

みたいな話になる。

それでも、

顧客管理システムは作れると思う。

でも俺だったら、

その前にAIと壁打ちしたい。

「そもそも、顧客情報を一元管理して何を実現したいんだっけ？」

って。

顧客情報を探す時間を減らしたいのか。

担当者が変わっても、

過去の経緯を理解できるようにしたいのか。

対応漏れを防ぎたいのか。

顧客ごとの状況を見て、

次に何をすべきか判断できるようにしたいのか。

これって、

似てるようで、

結構違うGoalだよね。

そこをAIと話していく。

すると、

最初は顧客一覧を作ろうと思ってたのに、

「あれ？本当に必要なのは顧客一覧じゃなくて、対応状況が分かる仕組みなんじゃない？」

ってなるかもしれない。

こうやって、

最初のアイデアを、そのまま正解として扱わない。

ここから始めたいんだよね。

壁打ちしてると、どんどんアイデアが広がる

例えば、

顧客の対応状況を分かるようにしたい、

という話になったとする。

そしたら次は、

「担当者ごとの対応状況も見えた方がよくない？」

って考えが出てくる。

「あ、それなら対応漏れも見つけられるね！」

ってなる。

さらに、

「でも、対応履歴を全部手入力するのは大変じゃない？」

って話になる。

「だったら、今使ってるツールから情報を取得できない？」

「それなら、顧客情報を毎回探す必要もなくなるんじゃない？」

みたいに、

また新しいアイデアが出てくる。

こういう時、

俺の頭の中では、

最初に考えていたものが、

どんどん広がっていくんだよね。

でも、

それって最初から考えていたわけじゃない。

AIから返ってきたアイデアが、次の自分のアイデアを生んでる。

そして、

自分のアイデアが、

またAIの新しい提案につながっていく。

これが面白い。

一人で考えてたら、

「顧客一覧ができれば便利だな」

で止まっていたかもしれない。

でも、

AIと壁打ちすることで、

自分の思考の外側まで広がっていく。

ただ、広げるだけじゃダメなんだよね

ここも大事。

AIと壁打ちしてると、

本当にいくらでもアイデアが出てくる。

これもできる。

あれもできる。

こういう機能も便利そう。

それも追加しよう。

正直、

めちゃくちゃ楽しい。笑

でも、

思いついたものを全部作ってたら、

いつまで経っても完成しない。

だから俺、

広げるのと同じくらい、深掘りすることが大事

だと思ってる。

例えば、

「顧客ごとの対応履歴を全部残そう」

ってアイデアが出たとする。

そこで、

「何のために全部残すの？」

って考える。

担当者が引き継ぐため？

過去の判断を確認するため？

顧客対応の問題を見つけるため？

だったら、

全履歴を画面に並べる必要はないかもしれない。

必要な時に、

必要な情報だけ確認できればいいのかもしれない。

逆に、

判断した理由まで残っていないと、

後から経緯が分からなくなるかもしれない。

こうやって深掘りすると、

必要な機能だけじゃなく、なぜ必要なのかまで見えてくる。

すると、

最初に考えていた機能を、

別の方法に変えた方がいいこともある。

逆に、

新しく必要なものが出てくることもある。

広げる。

深掘りする。

不要なものを削る。

必要なものを具体化する。

そして、

また広げる。

俺の中では、

これを何度も行き来してる感覚なんだよね。

面白いのは、細部を考えてると全体像まで変わること

普通、

全体像を決めてから、

細部を決めるって考えるじゃん。

もちろん、

基本はそうだと思う。

でも、

実際に壁打ちしてると、

そんなに一方通行じゃない。

例えば、

顧客管理システムで、

「担当者が情報を入力する」

という細かい話をしてたとする。

そしたら、

「そもそも、入力する時間って結構無駄じゃない？」

って話になる。

さらに、

「顧客情報って、すでに別のツールに入ってない？」

って気づく。

だったら、

新しい入力画面を作るより、

既存の情報をつなぐ方がいいかもしれない。

そうなると、

最初に考えていた顧客管理システムの全体像まで変わってくる。

単なる情報管理ツールから、

社内にある顧客情報をつなぎ、

必要な人が判断できる仕組みへ変わっていく。

これ、

細部を考えていたら、

全体像が変わったってことだよね。

だから、

全体から細部へ進むだけじゃなく、細部から全体へ戻ることもある。

そして、

その時に、

Goalをもう一度確認する。

そもそも、

何を実現したかったんだっけ？

今考えてるものは、

本当にそこにつながってる？

この確認を繰り返すことで、

少しずつ完成形の解像度が上がっていく。

最初に思いついたものを、そのまま完成させることがGoalじゃない

俺、

ここは結構大きな違いだと思ってる。

最初に、

「こういうものが作りたい！」

って思う。

それをAIに作ってもらう。

もちろん、

それでも便利。

でも、

最初に思いついたものって、

あくまでその時点の自分の考えじゃん。

まだ知らないこともある。

見えてない問題もある。

考えてない選択肢もある。

だから、

その時のアイデアを、

絶対に変えちゃいけないものとして扱う必要はないと思う。

むしろ、

AIと考える中で、

「最初はこう思ってたけど、こっちの方がいいね！」

って変わっていく方が自然。

ただし、

思いつくたびにGoalまで変えてたら、

仕事が終わらなくなる。

だから、

新しいアイデアが出た時も、

そのアイデアがGoalに必要なのかを考える。

必要なら取り入れる。

今は必要ないなら残しておくだけでもいい。

そもそものGoal自体を変えた方がいいと分かったなら、

そこは改めて判断する。

アイデアを広げることと、Goalを見失うことは違う。

ここはちゃんと分けたいんだよね。

壁打ちの中で、実は細かいことまで決まってる

あと、

Goalから壁打ちするって言うと、

大きな方向性だけ決めて、

細かいことは全部AIに丸投げしてるように見えるかもしれない。

でも、

実際はそうじゃない。

むしろ、

壁打ちの中で細かいことまで決まっていく。

例えば、

顧客管理システムなら、

誰が何を見られるのか。

誰が編集できるのか。

情報が更新されるタイミングは？

既存のデータはどう扱う？

必要な情報が見つからない時は？

担当者が変わったらどうする？

そんな話まで出てくる。

こういう細部も、

単に思いついたから追加してるわけじゃない。

Goalを実現するために、

何が必要か考えた結果、

決まっていくもの。

だから俺は、

作り方を考えないわけじゃない。

作り方を決める前に、何のために必要なのかを考えてる。

ここが違うんだよね。

AIに考えてもらう余白は残したい

ただし、

全部自分たちで決めきる必要もない。

例えば、

どんな技術を使うか。

どんな構造で作るか。

どの方法なら保守しやすいか。

そういう部分は、

AIに考えてもらった方がいいこともある。

俺より詳しいこともあるだろうし、

違う方法を知ってるかもしれない。

だから、

重要な条件は共有する。

実現したいGoalも共有する。

でも、

その中で、

もっといい方法があるなら提案してほしい。

そう思ってる。

逆に、

顧客データを壊す可能性がある。

セキュリティに影響する。

大きなお金が動く。

そういう部分まで、

自由に実行していいわけじゃない。

だから、

どこまでAIが進めていいのか。

どこから人間が確認するのか。

そこも壁打ちの中で決めていく。

AIに自由に考えてもらうことと、

責任を手放すことは別だから。

でも、壁打ちで完成形が見えても、まだ完成じゃない

で、

全体像が決まった。

必要な機能も決まった。

細かい条件も決まった。

よし、これで完成！

……ではないよね。笑

まだ、

実際には作ってない。

だから、

次は実行する。

AIに作ってもらう。

実際に動かしてみる。

すると、

また新しいことが分かる。

思ってたより使いにくい。

必要な情報が足りない。

逆に、

作ったけど使わない機能がある。

そういうことも出てくる。

だったら、

また壁打ちする。

何が違った？

なぜそうなった？

どこを変えればGoalに近づく？

そこで、

また考える。

前に、

「正解なんて出てねぇよ。やっと始まったんだよ」

って書いた。

あれも同じ考え方。

作っただけじゃ、

まだ正解なんて分からない。

現実に出して、返ってきた結果を見る。

そこからまた判断する。

だから、

俺が考えるAIとの壁打ちは、

最初の設計段階だけのものじゃない。

実際に作った後も続いていく。

そもそもAIに何も教えずに、これをやろうとしても難しい

もちろん、

こんな壁打ちをするには、

AIが仕事の前提を理解している必要がある。

会社が何をしているのか。

どんな人が働いているのか。

今どんな仕組みがあるのか。

過去に何を判断したのか。

何を大切にしているのか。

そういうことを知らなければ、

一般論のアイデアしか出てこないかもしれない。

だから俺は、

AIと仕事を始める時、

最初にかなり情報を渡す。

この話は、

「AIの使い方より先に、AIに何を教えるか考えた方がいい」

にも書いた。

でも、

必要な情報を渡すこと自体がGoalじゃない。

その情報を使って、

一緒に考える。

そして、

考えたことを現実にしていく。

こっちが大事なんだよね。

AIって、アイデアを形にするだけの道具じゃないと思う

AIを使えば、

資料を作れる。

文章も書ける。

コードも書ける。

システムも作れる。

もちろん、

それだけでも十分便利。

でも俺、

今はそれ以上に、

AIと一緒に考えることで、自分の思考がどこまで広がるのか

ってことに面白さを感じてる。

自分がアイデアを出す。

AIが違う視点を出す。

それを見て、

自分がまた考える。

深掘りして、

本当に必要なものを見つける。

時には、

AIが出した案を却下する。

逆に、

「それ、俺よりいい案じゃん！」

ってなることもある。笑

そして、

少しずつ完成形を作っていく。

これって、

単にAIが俺の代わりに考えてるわけじゃない。

AIと考えることで、俺自身の考えも変わっていく。

ここが、

普通に仕事を依頼するのとは違うところだと思う。