AI「どんな曲が欲しいですか？」
人間「いい感じのアニソンロック」
AI「了解！」
出てきた曲。
人間「違う」
“いい感じ”の宗派が違いました。
AIへ好みや違和感を伝えるときは、具体例と共通点を行き来するとズレを減らせます。
まず好きな具体例を並べる
曲なら、好きな曲を何個か出します。
ゲームの戦闘曲。
アニメのロック曲。
女性ボーカルの曲。
ここでは説明が下手でも構いません。
「これ好き」を集めます。
次に「何が好きだった？」を抜き出す
作品名の共通ジャンルではなく、自分が刺さった部分を見ます。
- 明るい女性ボーカル
- 強いリズム
- 太いベース
- 深い低音
- 戦闘曲みたいな高揚感
- きれいなスタジオ音源
これなら別の曲にも使えます。
作品名から、自分の好みの部品へ移動した状態です。
嫌いな要素も同じくらい大事
「こうしてほしい」だけでは、近いけど違うものが出ます。
そこで、
- デスボイスはいらない
- コメディー寄りはいらない
- 観客の声はいらない
- 低音が濁るのは嫌
も出します。
注文で『肉料理』だけ言うより、『ホルモンは苦手』まで言った方が事故が減ります。
共通点を、もう一度具体的な指示へ戻す
ここまで出たらAIへ、
「明るい女性ボーカル。強いリズム。太いベースと深い低音。戦闘曲のような勢い。デスボイスや観客音は不要」
と渡せます。
具体例 → 共通点 → 指示
と戻っています。
仕事の不満も同じ方法で扱える
「営業電話が嫌」
だけだと、電話嫌いの話に見えます。
具体例を出します。
新規営業でも全部転送される。
担当部署を確認しない。
集中が毎回切れる。
すると共通点は、
「未分類の問い合わせを個人へ流している」
かもしれません。
そこから、
「受付で会社名・用件・既存取引かを確認する」
という具体的なルールへ戻せます。
抽象語だけで終わらない
「つまり本質は情報設計です」
で終わると、何をすればいいか分かりません。
反対に具体例だけ100個並べても、毎回ゼロから考えることになります。
共通点を一度抜き出し、また現場の言葉へ戻します。
空へ飛ぶだけではなく、ちゃんと着陸する。
AIを使うときに強いのは、この往復です。
具体例だけでも、共通点だけでも足りない
AIに具体例を大量に渡すだけだと、話が細かいまま終わることがあります。
逆に「本質を教えて」とだけ聞くと、どこかで見た立派な話が返ってきやすくなります。
そこで、まず具体例を3つ出します。そのあと「この3つに共通することは何？」と聞きます。さらに「その共通点が当てはまらない例は？」まで聞くと、雑な一般化を減らせます。
たとえば仕事なら、会議、メール、引き継ぎという別の場面を並べます。全部で「誰が決めるか不明」が出るなら、問題は会議術ではなく役割の決め方かもしれません。
具体例だけだと虫眼鏡。共通点だけだと人工衛星。両方ないと現在地が分かりません。
近くを見る。少し離れて見る。また具体例へ戻る。この往復ができると、AIの答えをそのまま受け取らず、自分で確かめやすくなります。
迷ったら、最後に元の具体例へ戻して、本当に当てはまるか確認します。
