目次

序章　AIを使う前に知っておくべきこと

0-1　AI活用3原則

• 原則1：内容面──指示の解像度を上げる
• 原則2：表現面──AI臭を脱臭する
• 原則3：マインド面──AIガチャに振り回されない

0-2　「はじまり」と「おわり」はAIにはできない

• 仕事の3つの領域
• 人間は「問い」と「意思決定」に集中し、AIには真ん中の処理を任せる

0-3　10大AIと3つの分類──AIを目的別に使い分ける

• A. ブレーン系――思考を拡張・加速させる
• B. エージェント系――リサーチ・PC操作を代行する
• C. ビジュアル系――アイデアをデザインに変える

1部　問いの解像度を高める――インプット

1-1　インプットの基本を知る

• 「○○について教えて」ではほしい答えは得られない
• ほしい結果を叩き出す9つのリサーチの型
• AIの力を引き出すプロンプトの型

1-2　9つの型別のプロンプト設定

• A. 探索型──市場の全体像をつかむ
• B. 検証型──仮説の根拠を探す
• C. 比較型──最適な選択肢を選ぶ
• D. 事例抽出型──成功パターンを学ぶ
• E. 構造化型──カオスを整理する
• F. 概念理解型──知らない分野を速習する
• G. インサイト型──本音の裏を読む
• H. 予兆検知型──未来の兆しを探す
• I. ギャップ分析型──ギャップからやるべきことを明確にする

1-3　アウトプット形式のパターンを押さえる

• A. 探索型──「よくわからない業界」を地図として見られるようにする
• B. 検証型──「なんとなくそう思う」を裏付けのある判断に変える
• C. 比較型──「どれを選ぶべきか」を根拠を持って決められるようにする
• D. 事例抽出型──「他社の学び」を自社の一歩に変える
• E. 構造化型──カオスに輪郭を与え、判断できる状態にする
• F. 概念理解型──「わかったつもり」を語れる状態に変える
• G. インサイト型──「本音」を構造でつかみ、打ち手に変える
• H. 予兆検知型──「未来の不確実性」を、意思決定できる形にする
• I. ギャップ分析型──「目標と現状の距離」を、埋められる形に分解する

1-4　「それほんと？」と「わかった気になる」をなくす検証と深掘り4つの型

• 「わかった気」を脱ぎ捨てるための4つの型
• 検証と深掘りの例

1-5　AIリサーチの活用シーン別　攻めと守りの勘所

• ①会議の事前準備
• ②新規事業企画
• ③営業先の事前調査
• ④競合他社調査
• ⑤専門知識の速習
• ⑥レポート・記事執筆
• ⑦施策ベンチマーク

第2部　思考を拡張する──プロセス

2-1　思考に補助線を引く

• 課題設定と問題解決は「AIに丸投げ」ではうまくいかない
• ビジネス思考の2つの土台――「問題解決」と「課題設定」
• 思考の補助線を引く2つの方法
• フレームワークは「考察を深め、洞察を導く思考の補助線」へ
• よくある3つの誤解と罠
• 課題設定・問題解決と思考法の4分類

2-2　①ロジカル×課題設定──「どこでどう戦うか」を考える

• 3つのパターン──状況に応じて入口を変える
• 市場選択型の思考の流れとフレームワーク
• 原因構造先行型とビジョン先行型の思考の流れ
• どのパターンを選ぶか

2-3　②ロジカル×問題解決──「なぜ起きているか」を構造で解く

• 問題解決の入口は「課題設定」と何が違うのか
• 3種類のロジックツリー──What、Why、Howを使い分ける
• ロジックツリーを作るうえで重要な3つのこと
• ケーススタディ：人材サービス会社の離職率上昇
• 補足パターン──状況に応じて入口を変える

2-4　③ラテラル×課題設定──常識をずらしてありたい姿を描く

• ロジカルが効かない場面がある
• バックキャスティング――ありたい未来の姿から逆算する
• アナロジー――他領域から成功パターンを転用する
• バックキャスティング　ケーススタディ：大手メーカーの新規事業立案
• アナロジー　ケーススタディ：士業の独立起業
• ラテラル×課題設定まとめ

2-5　④ラテラル×問題解決──前提を破壊し、意味を読み替える

• ラテラル×問題解決とは
• 前提破壊――暗黙の前提を疑って打ち手を広げる
• 陽転思考――意味づけを再設計して打開策を見出す
• 前提破壊　ケーススタディ：老舗味噌蔵の人材難
• 陽転思考　ケーススタディ：味噌蔵の定年延長問題
• ラテラル×問題解決まとめ

2-6　AIの回答を深め、動かす技術

• AIの暴走を止める
• AIの「違和感」を補正する
• 実行計画に落とし込む
• 最終化のための検証
• 第2部のまとめ

第3部　心を動かす文章やスライドをつくる――アウトプット

3-1　アウトプットは設計が9割

• AI臭のする文書や資料では相手の心は動かない
• 「隠す」のではなく「見せる」ためにAI臭をなくす
• 「プロンプト一発で神スライドが作れる」という幻想を捨てる
• 「設計」と「生成」を分ける
• ケース「田中さんの資料が出来上がるまで」

3-2　設計図を作る

• 設計の4ステップ
• Step 1：目的設定
• Step 2：プロファイリング
• Step 3：Before／After設定
• Step 4：骨子作成
• まとめ──設計図ができれば、AIは「自社の答え」を返してくれる

3-3　文章を生成する

• 文章を書くときにAIに渡すもの――設計図と作成方針
• 文章の型を指定する
• 田中さんのケース――同じ設計図から2つの文章を生む
• マルチモーダルで作成指示の精度を上げる
• 文章の生成まとめ

3-4　スライドを生成する

• スライドを作るときにAIに渡すもの――設計図とストーリーと作成方針
• Step 1：ストーリー／アウトラインを確定する
• Step 2：作成方針を指定する
• Step 3：見せ方の補助線を引く
• 田中さんのケース――経営会議プレゼンのスライドを作る
• スライド生成のまとめ

終章　AI時代に伸び続ける人の習慣 ―― 思考の土台を厚くし続ける

操縦桿を握るために必要な「思考の土台」

• 「思考の土台」に必要な3つの力
• 下積みなき時代に、人はどう土台を作るのか

3つの力をどう鍛えて土台を厚くするか

• 判断力を鍛える
• 問い力を鍛える
• 察知力を鍛える
• 思考の土台を厚くし続ける