【AIマンガの作り方＆海外版note発信のつまづき。】AIに「答え」を出されると人間が置き去りになる。貿易商が体感した、AIに頼る発信者が陥る「最適解のすれ違い」という落とし穴 #AI #生成AI #ChatGPT #Claude #Gemini #コンテンツ制作 #発信者 #AI活用 #毎日投稿 #フォロワー #いまあなたに伝えたいこと #コンテンツビジネス #フリーランス #ビジネスマインド

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📰 今日のニュース1分まとめ

「100＋100は？」と聞かれたら、AIは0.1秒で「200」と答えます。

正しいです。完璧な答えです。

ところが、その質問をした人間が、 そもそも数字をみたことも無くて、『1』という文字の書き方や鉛筆の握り方で躓いていた としたら、どうでしょう。

AIは、その人が「文字を書くところで詰まっている」ことに気づきません。

「200という答え」を完璧に出して、満足して話を進めてしまう。

そして、質問した人間は、 答えを受け取っても何も理解できないまま 、

置き去りにされます。

これは抽象的な比喩ではなく、私が実際にAIと付き合いながらコンテンツを作り続けて、 何度も体験している現象 です。

私は、note以外でも、XやSubstackという海外プラットフォームでの記事投稿、AIマンガ制作、note記事の執筆など、複数の場面で生成AIを使っています。

そのたびに、 「AIが出してくる『最適解』が、実際の自分の状況と決定的にズレる瞬間」 にぶつかります。

そして、これはAIの問題ではなく、 AIと人間の『付き合い方』の問題 だと、最近気づきました。

本記事では、私自身がAIと付き合う中で実際に体験した「最適解のすれ違い」のエピソードと、そこから見えてきた AIに頼る発信者・ビジネスパーソンが陥る落とし穴 について、貿易商視点でお話しします。

これからAIを使う人、すでに使っているけど違和感を感じている人、すべてに刺さる内容のはずです。

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🌙 富山、深夜のキッチンで

時計の針は、もう日付が変わる少し前を指しています。

机の上には、空になったコーヒーカップと、Substackの設定画面を開いたままのノートPCが置かれています。

私は今日、 海外向けのSubstackパブリケーションを動かす ためのテスト稼働を進めていました。

簡単に言えばサブ垢の連結作業です。

英語版、将来のスペイン語版、ポルトガル語版、それぞれのアカウント設定をどうするか。

複雑な多言語運用を、一つひとつ手探りで設定していく作業です。

そして、その横で、私は 生成AIに質問しながら作業を進めていました 。

「複数のパブリケーションを作るボタンはどこ？」

「メールアドレスは1つでいいのか、複数必要なのか？」

「Stripe決済は別アカウントが必要なのか？」

AIは、すべての質問に 完璧な答え を返してきました。

「Settings → Publications → Create another publication」

「メールアドレスは1つでOK」

「Stripeは各パブリケーションごとに別アカウントが必要」

ところが、私は何度も詰まりました。

なぜなら、AIが言う 「Settings」というメニューが、

私の画面では日本語化されていて、見えないからです。

「設定」ではどれ？「Publications」って、どこにある？「Create another publication」というボタンが、私の画面には見当たらない……。

AIの答えは、抽象的には正しい。

でも、 私の画面の現実とは噛み合っていない 。

そして、AIは私に言います。

「画面右上の歯車アイコンをクリックしてください」

「左メニューの『Publications』を探してください」

私は答えます。

「いや、画面に歯車アイコンが見当たらない」

「『Publications』って項目、私の画面には『出版物』って書いてあるんだけど、これのこと？」

ようやく、AIが「あ、そこか」と気づきます。

そして、 同じ説明を、日本語UIに合わせて言い直してくる 。

これが、今日の作業で何度も繰り返された光景でした。

そして、私はふと思ったのです。

「AIって、『答えを出すこと』には完璧だけど、 『相手がどこで詰まっているか』を察するのは苦手 なんだな」と。

これはAI記事を書く以外でも、AIマンガを作る時にも同じです。

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📑 【本文予告】

本文では、次の5つを順番にお話しします。

・第1章： 「100＋100＝200」の罠 。AIが答えを完璧に出しても、人間が置き去りになる構造

・第2章： AIマンガ制作で起きた「答えに行きすぎる」現象 。最適解を出すAIと、迷いながら描く人間の物語のすれ違い

・第3章： Substack多言語運用の設定で、何度も詰まった話 。AIが「日本語UIで何と表示されているか」を察せない問題

・第4章： AIに頼る発信者が陥る5つの落とし穴 。私が実際に観察した、AIとの付き合い方で多くの人がハマる罠

・第5章： AIと「対等に付き合う」ための実践ポイント 。AIを道具として使い倒すために、人間側が持つべき視点

それでは、本文に入ります。

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🧮 第1章：「100＋100＝200」の罠

机の上のコップに、お湯を注ぎ直します。

夜の冷たい空気の中で、 湯気が立ち昇る感覚 が、ようやく頭をクリアにしてくれます。

さて、まずは私が記事冒頭で使った例え話から始めましょう。

「100＋100は？」と聞かれたら、AIは0.1秒で「200」と答えます。

正しいです。完璧な答えです。

ですが人間の場合、異なります。

極端な例ですが、幼児が「100たす100っていくつ？」と聞いてきた時、大人は 答えを言う前に、子供の状態を観察 します。

「あ、この子、まだ数字の『1』も書けないな」

「数字の概念から教えないとダメだな」

「指を使って数えさせよう」

人間の大人なら、 質問者の現在地を察する。

そして、答えを出す前に、 必要な前提知識を補強する 。

ところが、AIはこれがハッキリ言いますが、

クソほど苦手です。

正確に言えば、AIは 質問の文字面に対して、最も妥当な答えを出すことが目的 に設計されています。

質問者の 「実は文字も書けない」「数字の概念がまだない」「そもそも何を聞いているか自分でも分かっていない」 という状態を、AIは観察できません。

なぜなら、AIには「相手の表情を見る」「相手の手元を見る」「相手の沈黙を感じる」という 非言語情報の読み取り が、テキストでのやり取りでは難しいから。

これが、 AIと人間の最適解のすれ違い の構造です。

私はこれまで12年以上、20カ国以上で貿易商として商売を続けてきました。

その経験の中で、 「答えを出すこと」と「相手が理解すること」が、まったく別物 だということを、何度も学びました。

たとえば、海外の取引先に 正確な見積書をメールで送って、何の返事もない ことがあります。

数字は完璧、契約条件も詳細、英語も正確。

でも、相手は反応しない。

なぜか。

実は、相手は 「見積書のフォーマット自体を読み慣れていない」 とか、 「細かい条件の意味が現地の商習慣と違って混乱している」 とか、 「そもそも、なぜ私が突然連絡してきたのか分からない」 という状態だったりするのです。

完璧な答えを出すだけでは、 相手が理解する には足りません。

相手の現在地を観察し、 そこから一緒に進む 必要があります。

繰り返しになりますが

AIは、これが苦手なのです。

そして、それは AIに頼る人間側が、AIの「答え」を鵜呑みにしてしまう ことで、さらに深刻な問題になります。

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✅ 第1章の小まとめ

① AIは「答えを出すこと」が目的

質問の文字面に対して、最も妥当な答えを返すように設計されている。

② 質問者の「現在地」を察するのが苦手

相手がどこで躓いているか、何を理解していないか、を観察する機能がテキストベースでは弱い。

③ 完璧な答えと、相手の理解は別物

貿易の現場でも、海外の取引先に「正確な答え」を送るだけでは契約が進まない。相手の状態を観察する力が必要。

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🎨 第2章：AIマンガ制作で起きた「答えに行きすぎる」現象

私は、AIマンガを制作しています。

最近だとこのマンガがバズっていますね。

今はいろいろ量産も進めています。

これらのマンガを作る際ですが、かなり苦労しながらテンプレートをつくりましたが

具体的には、ChatGPTやClaude、Geminiなどに マンガのネーム（コマ割りと台詞の構成） を作ってもらい、それを画像生成AIで絵にしていく、というワークフローです。

これがまた、 AIと人間の最適解のすれ違いの宝庫 なのです。

🎬 「起承転結が綺麗すぎる」問題

AIにマンガのネームを作らせると、ほぼ毎回、 きれいな起承転結 が出てきます。

第1話で問題提起、第2話で展開、第3話で危機、第4話で解決。

伏線は回収され、キャラクターは一貫していて、ストーリーは破綻なく流れる。

完璧です。

教科書通りの、ストーリーテリングの優等生です。

ところが、私が読みたいマンガ、 作り手が描きたいマンガ は、それとは違う場合があります。

たとえば、私が描こうとしているマンガには、 「主人公が何のために戦っているのか、自分でも分かっていない」 という設定があります。

人間のクリエイターなら、この「分からなさ」を、迷いながら、行ったり来たりしながら、ゆっくり描いていきます。

その 迷いの軌跡そのもの が、読者の共感を呼ぶのです。

ところが、AIは違います。

「主人公が分からなくなる」というシーンを書かせても、

AIは すぐに『悟りの瞬間』を用意してきます。

「主人公はふと夜空を見上げ、自分の本当の願いに気づきました」

みたいな解決を、 数行で出してくる 。

私が欲しいのは、そういう「気づき」じゃないのです。

気づくまでの長い迷い が欲しい。

3話、5話、10話と続いても、まだ答えが出ない、その 不確実な感じ こそが、人間のリアルな心理を表現しているのです。

でも、AIは、そういう「答えが出ない状態を保つ」ことが苦手です。

答えを出さないのがある意味、苦痛なのかもしれません。

わからないことをわからないと答えるのも苦手なのがAIです。

なぜなら、

AIは「最適な答えを出すこと」が

訓練されている から。

「答えを保留する」「迷いを描く」「結論を先延ばしにする」という構造は、AIの最適化と逆方向に働くのです。

📐 「キャラクターが安定しすぎる」問題

もう一つ、AIマンガ制作で気づいた現象があります。

AIに キャラクターのセリフを書かせると、毎回そのキャラクターが『一貫した自分らしさ』で話す のです。

これは一見、いいことに見えます。

「キャラクターブレ」がない、安定した造形は、商業的にも評価されやすい。

ところが、 人間のリアルな会話はそうではありません。

人は、機嫌が良い時と悪い時で違う口調になります。

寝不足の時はミスをします。

相手によって態度を変えます。

そして、その 「揺らぎ」こそが、キャラクターを生きた存在に見せる のです。

AIにキャラクターを書かせると、

この揺らぎが消えます。

綺麗すぎるのです。

毎回、そのキャラクターは「自分らしく」話す。

完璧に一貫している。

💡 「答えを出さない」勇気

AIマンガを作る中で、私が学んだのは、 「答えを出さない選択肢を、人間が意識的に持つ必要がある」 ということです。

AIは、放っておくと 必ず答えを出します 。

完璧な、教科書通りの、優等生の答えを。

つまらない流れになる。

でも、コンテンツとして面白いのは、その 「答えを出さない部分」 だったりします。

迷い、揺らぎ、分からなさ、躊躇、矛盾。

これらは、AIには出せません。

なぜなら、AIは 「迷うこと」をプログラムされていない から。

人間のクリエイターが意識的に、 「ここは答えを出さずに、迷いをそのまま残す」 という判断をしないと、AIマンガはどんどん「綺麗な優等生のマンガ」になっていきます。

そして、それは結果として、 誰の心にも引っかからない、無難な作品 になります。

📏 「答えに行きすぎる」の本質：AIマンガが『コマを飛ばす』

ここまで「AIが答えを出しすぎる」問題を見てきましたが、もう少し具体的に、 AIマンガ制作の現場で何が起きているか を、私の実体験から解説します。

AIマンガを作る時、私はよくこういう問題に直面します。

私が 「半導体業界をマンガで解説したい」 と思って、AIにコマ割を作らせる。

人間のクリエイターなら、 10ページくらいかけて丁寧に展開する内容 を、

AIは1ページや2ページにギュッと詰め込んでくる 。

ここで起きていることを、具体的に見ていきましょう。

📖 例①：本来10ページ必要なマンガを、1ページに端折られる

たとえば、私が 「半導体業界をマンガで初心者向けに解説したい」 と思ったとします。

人間のクリエイターが描くなら、こんな順序で 10ページくらいに渡って 展開するはずです。

1ページ目：そもそも「半導体」って何か。主人公が「これって何の部品？」とスマホを見ながら聞く

2ページ目：身近な家電やスマホに何個入っているか、なぜ重要かを、絵で示す

3ページ目：半導体の種類（メモリ、ロジック、アナログ、パワー、センサー）を、それぞれの役割をキャラ化して紹介

4ページ目：製造工程（設計→ウェハー→露光→エッチング→封止）を、料理に例えて説明

5ページ目：誰が何を作っているか（TSMC、Intel、Samsung、SK Hynix）を、世界地図でビジュアル化

6ページ目：装置メーカー（ASML、Tokyo Electron）の役割を、職人の道具として描く

7ページ目：素材メーカー（Shin-Etsu、JSR）を、料理人と材料の関係で例える

8ページ目：地政学的な構造（米中対立、CHIPS法）を、国々のキャラの綱引きで可視化

9ページ目：日本企業のポジショニングを、世界の中での日本の立ち位置として描く

10ページ目：今注目されている理由と、今後の展望

これくらい 10ページかけて、絵とキャラで段階を踏んで 、ようやく 「初心者がマンガで半導体業界を理解した」 と言えます。

ところが、AIにコマ割を作らせると、こうなります。

1ページ目：主人公『半導体ってAI需要で重要なんだって』

2ページ目：『SK HynixとSamsungが寡占でね』『Tokyo ElectronやAdvantestが装置を作って、Shin-Etsuが素材で……』

3ページ目：『つまり、これからも半導体株は伸びるってこと！』」

これ、 本当に急に飛ぶのです。

10ページかけて丁寧に説明すべき話を、 コマの中で結論まで一気に進める 。

事前知識がある人は、なんとなく分かるかもしれません。

「ああ、AI需要で半導体メモリが重要で、その装置・素材を日本企業が握ってるって話ね」と。

でも、 まったく事前知識のない読者 にとっては、こうなります。

「半導体って何？」

「HBMって何？」

「寡占って何？」

「サプライチェーンって何？」

ページを飛ばされた読者は、 マンガの登場人物が何を話しているのか、まったく分からない ままです。

絵だけが進んでいって、 理解は置き去りにされる 。

これが、AIマンガで頻繁に起きる「コマ飛び」の典型例です。

📖 例②：事前知識ある人とない人で、見える景色が完全に違う

ここで、重要な観察があります。

AIが作ったコマ飛びマンガを、 2種類の読者に見せると、反応が真逆 になります。

事前知識が、かなりある読者の反応：

「ああ、なるほど、半導体の話か。AIブームでHBMが重要だよね、Samsung強いよね、装置は日本企業のシェア高いよね」

→ すらすら読めて、ギリギリ理解される。でも深みはない。

事前知識がない読者の反応：

「えっ？何の話？半導体って何？SK Hynixって会社？それが装置を作ってるの？日本企業ってどこが？」

→ 冒頭で離脱、または読み進めても全く頭に入らない 。

つまり、AIが作ったコマ割は、 既に分かっている人にしか伝わらない のです。

ところが、私たちがマンガを作る目的は、 分かっていない人に分かってもらうこと ですよね。

なぜなら、すでに分かっている専門家に向けて作るなら、マンガにする必要すらない。

論文や業界誌で十分だからです。

マンガが必要なのは、 専門知識のない一般読者にも、絵とストーリーで理解してもらいたい からです。

それなのに、AIに任せると、 専門家しか読み解けないコマ割 が出来上がる。

これが、AIマンガ制作の最大のジレンマです。

📖 例③：「逆にページ数を増やして」と言うと、ダラダラする

ここで、私が試した対策の話をします。

「AIが端折るなら、 逆にページ数を増やして と指示すればいいんじゃないか？」

私はこれを解決するのに、数か月とかなりの時間を要しました。AIに 「10ページ使って丁寧に解説するコマ割を作って」 と頼んでみたらわかります。

ところが、これが また別の問題を生む のです。

AIは、ページ数を増やせと言われると、

同じ話を引き延ばす方向に動きます。

たとえば、こうなります。

1ページ目：主人公が朝起きる

2ページ目：朝食を食べながら新聞を見る

3ページ目：新聞に「半導体株上昇」の見出し

4ページ目：友達に電話で「半導体って何？」

5ページ目：友達が「分からないけど、株上がってるよね」

6ページ目：主人公がスマホで検索

7ページ目：検索結果のページを表示

8ページ目：「半導体は重要だ、株上昇だ！」と書いてある

9ページ目：主人公が「半導体重要なんだ」と納得

10ページ目：「もっと勉強しよう」

指定のページ数までループする。

これ、 10ページもあるのに、何も伝わっていない 。

導入だけが長く、肝心の半導体の中身が ほぼ解明も説明されていない 。

つまり、AIにページ数を増やせと言うと、 「ページを埋める」ことに最適化 して、 中身がスカスカのダラダラしたマンガ になります。

「同じことを繰り返す」

「導入を引き延ばす」

「不要な日常シーンを足す」

「結論を先延ばしにする」

これが、AIが「ページ数を増やす」時にやる典型的な手口です。

結果、 読者はつまらなくて離脱します。

「いつになったら本題が始まるの？」

「この日常シーン、何の意味があるの？」

「結局、半導体って何だったの？」

「俺は何見せられているの？」状態になります。

ページが多くても、 理解と楽しさは増えない 。

これが、AIに「ページ数を増やせ」と言った時に起きる、もう一つのジレンマです。

🔄 ジレンマの本質：「ページ数を合わせる」と「理解させる」は違う最適化

ここで、AIマンガ制作の 本質的な構造 が見えてきます。

AIは、指示された 目標を最適化 します。

「短く端折って」と言えば、 短さに最適化 する。

「長く詳しく」と言えば、 長さに最適化 する。

ところが、私たちが本当に求めているのは、

「読者が楽しんで、理解できるマンガ」 です。

これは、 ページ数の問題ではない 。

ページ数が短くても、丁寧に伝わるマンガもある。

ページ数が長くても、ダラダラするマンガもある。

逆もまた真なり。

つまり、 「短い／長い」は、目的ではなく、手段 なのです。

目的は 「読者の理解と楽しさ」 

ところが、AIにとっては、「読者の理解」も「読者の楽しさ」も、 数値化・定量化できない曖昧な目標 です。

だから、AIは指示された具体的な目標（短さ、長さ、ページ数）を最適化することしかできない。

「読者が楽しむかどうか」という最終目標を、AIは直接最適化できないのです。

🎭 ジレンマを生むAIの構造

整理すると、AIマンガ制作には、こんなジレンマがあります。

理解させることをゴールにしようとすると：

→ AIは「結論に早く到達すること」を最適化する

→ ページ数が短くなる

→ 端折りが増える

→ 結果、 事前知識がない読者には理解できない

ページ数を増やすことをゴールにすると：

→ AIは「指定ページを埋めること」を最適化する

→ ダラダラした展開が増える

→ 中身がスカスカになる

→ 結果、 読者がつまらなくて離脱する

どちらに振っても、 AIが直接『読者の理解と楽しさ』を最適化することはできない 。

なぜなら、それは 数値化できない曖昧な目標 だから。

人間のクリエイターは、これを直感で調整しています。

「ここはじっくり説明したい」

「ここはサクッと進めたい」

「ここで例え話を入れよう」

「ここで主人公の感情を入れよう」

これらの判断は、 読者がどこで詰まるか、どこで楽しむか、どこで飽きるか という 体験的な感覚 に基づいています。

そして、それは AIが持っていない領域 なのです。

🛠️ 人間がやるべき調整作業

このジレンマを解消するには、 人間が意識的に間に立って調整する しかありません。

具体的には、こういう作業です。

① AIが端折ったコマを発見する

AIが作ったコマ割を読んで、「ここで急に話が飛んだ」「ここで読者が置いていかれる」という箇所を見つける。

② 「なぜ飛んだか」を言語化する

「半導体の説明が抜けている」「HBMの定義がない」「サプライチェーンの図解が必要」など、 何を補えば理解されるかを具体化 する。

③ その補完を、別のコマとして追加する指示を出す

「半導体とは何かを説明するコマを2ページ追加して」

「HBMの定義を、料理の例えで説明するコマを1ページ追加して」

など、 追加指示 を出す。

④ AIが追加コマを作る

⑤ 追加コマが、ダラダラしていないかチェック

ページを埋めるためだけの不要なシーンになっていないか、 本当に理解に必要な要素か を確認する。

⑥ 必要なら、追加コマを削る、または書き直す指示を出す

⑦ また①に戻る

別の場所で、また端折りを発見する。または、追加した結果ダラダラした箇所を発見する。

この 往復作業 を、5回、10回、時には20回繰り返します。

そして、ようやく 「事前知識がない読者にも、楽しんで理解してもらえるマンガ」 が完成します。

この作業は、 AIには絶対にできません 。

なぜなら、AIには 「読者の理解と楽しさ」を直接判断する能力がない から。

人間が、自分の体験的感覚を使って、 一つひとつ判断していく しかない。

💡 私の実感：「答え」と「理解」は違う

AIマンガを作る経験を通じて、私が学んだ最大の教訓は、これです。

「答えを出すこと」と「読者に理解させること」は、まったく違う仕事 だ、ということ。

AIは、 答えを出すのが得意 です。

「半導体業界の構造を説明して」と言えば、 完璧な構造の答え を出してきます。

でも、その答えが 読者に伝わるかどうか は、また別の問題なのです。

人間のクリエイターの仕事は、 AIが出した『答え』を、読者の頭に届くように翻訳する ことです。

端折られた箇所を補い、ダラダラした箇所を削り、例え話を入れ、ストーリーを足し、キャラの感情を加える。

これが、AI時代のクリエイターの 本当の仕事 です。

「AIに作らせた」のではなく、 「AIと一緒に作った」 と言えるレベルまで、人間が手を入れる必要があります。

そうしないと、AIマンガは 誰にも届かない『専門家向けの優等生のマンガ』 で終わります。

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✅ 第2章の小まとめ

① AIは「綺麗な起承転結」を出す

教科書通りの完璧な構造。でも、人間が描きたいのは「迷いの軌跡」かもしれない。

② キャラクターが安定しすぎる

毎回「自分らしく」話すキャラは、機械的に見える。人間の会話には揺らぎがあり、それがリアリティを生む。

③ AIマンガはコマを飛ばす

10ページかけて丁寧に説明すべき内容を、1ページに端折る。事前知識ある人にしか伝わらないコマ割になる。

④ 「ページ数を増やせ」と言うとダラダラする

AIはページを埋めることに最適化して、不要な日常シーンを足したり、結論を先延ばしにしたりする。中身はスカスカ。

⑤ 「ページ数」と「読者の理解・楽しさ」は別の最適化

AIは数値化できる目標（短さ・長さ・ページ数）しか最適化できない。「読者が楽しむか」「理解できるか」は人間が判断するしかない。

⑥ 人間の役割は「ジレンマを調整すること」

端折られた箇所を発見して補い、ダラダラした箇所を削る。この往復作業を、5回、10回繰り返して、ようやく読者に届くマンガになる。

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🎓 第3章：人間が「言語化していない」ことを、AIは実行できない

ここまで「AIが端折る」「読者の知識を勝手に高く設定する」という問題を見てきましたが、もう一段深い問題があります。

それは、 人間側が『指示の意味そのもの』を言語化していない という問題です。

私自身、AIマンガを作る時に、こんな指示をAIに出すことがあります。

「小学生にわかるような言葉と理解で、コマ割をしてダブルチェックして」

これ、 私としては『分かりやすく作って』という意図 で言っています。さらに

この言葉の定義をAIに保存させています。

ところが、ここで一度立ち止まって、自分自身に問いかけてみてください。

🤔 「小学生にわかる」って、どういう意味？

さて１つ問題です。「小学生にわかる」という言葉、皆さんは 明確に定義 していますか？

私は最初、 何となく 使っていました。

「子供でも分かるくらい、平易に」というニュアンスで。

でも、 AIに指示を出すうちに、自分が何を求めているか分からなくなった のです。

「小学生にわかる」って、具体的に何？

漢字のレベル？

たとえば、 「半導体」は小学生で習うのか？

たぶん習わない。

でも「半導体」を「電気を流したり止めたりする部品」と書き換えれば、小学生に分かるのか？

そもそも「電気を流す」「電気を止める」という概念は小学生に通じるのか？

語彙の範囲？

たとえば、 「サプライチェーン」は小学生に通じるか？

「サプライ」も「チェーン」も英単語。

「商品が工場から店までやってくる流れ」と日本語に置き換えれば通じるか？

でも、その「流れ」って、小学生はどれくらい具体的にイメージできるか？

文の長さ？

小学生向けの文章は、1文が短い、と聞いたことがあります。

でも、 何文字以下 が小学生向けなのか？

20文字？30文字？50文字？

論理の複雑さ？

小学生向けの文章は、論理展開がシンプル、と言われます。

でも、 どこまでがシンプル で、

どこからが複雑なのか？

どこからが子供向けの文章で、どこからが大人向けの文章ですか？

「AならばB」までは分かるけど、「AならばB、ただし条件Cがある場合は除く」は難しい？

例え話の使い方？

小学生向けには例え話が多用されます。

でも、 どんな例え話なら小学生に通じる のか？

野球の例え？お菓子の例え？テレビ番組の例え？

これらは一例ですが、私は 明確に定義していなかった からAIに伝わらなかった。

なんとなく「小学生にわかる」と言っているだけで、 自分でも何を意味しているか分かっていなかった 。

🛠️ 私が実際にやっている細かい設定

そこから、私は AIマンガを作る時の指示を、徹底的に言語化 するようになりました。

たとえば、こんな指示の組み立て方をしています。

「以下の条件で、コマ割をしてください。

【漢字レベル】

小学校6年生で習う漢字までを使用。それ以外の漢字はひらがなで表記。

専門用語は、初出時に必ず括弧書きで日本語訳を入れる。

例：「半導体（電気を流したり、止めたりする部品）」

【文の長さ】

1コマあたりの台詞は、最大40文字以内。

それ以上長い説明が必要な場合は、複数コマに分ける。

【語彙の範囲】

カタカナ英語は、初出時に必ず日本語の意味を併記。

「サプライチェーン」→「商品が工場から店までやってくる流れ」

「グローバル」→「世界中の」

【論理の構造】

1コマあたり、1つの主張・1つの事実のみ。

複数の論点を1コマに詰め込まない。

「AならばB」までで、複雑な条件分岐は使わない。

【例え話】

野球、お菓子、学校生活、家族、ペット、これらの身近な題材で例えること。

経済用語、ビジネス用語、政治用語を使った例えは禁止。

【ダブルチェック項目】

• 各コマで、未定義の専門用語が使われていないか

• 各コマの台詞が40文字を超えていないか

• 漢字が小学校6年生レベルを超えていないか

• 1コマに複数の論点が詰まっていないか

• 例え話が身近な題材になっているか」

これでも大雑把ですが、さらに 細かく定義 して、ようやく AIが私の意図を正確に実装 してくれます。

「小学生にわかる」という7文字を、 ここまで分解する作業 が必要なのです。

人間ではなんとなくわかることですが、

AIではこのなんとなくがわからないのです。

🔍 「小学生にわかる」を定義する作業の本質

これは、ある意味で 言語化能力のトレーニング です。

私たち人間は、日常会話で 曖昧な言葉 を多用しています。

「分かりやすく」「簡単に」「シンプルに」「いい感じに」「自然に」「上手に」

人間同士なら、これで通じます。

なぜなら、 相手の表情、文脈、過去の会話、共有されている文化 から、 相手が何を意図しているかを察する ことができるから。

でも、AIには、それができません。

AIは 言葉そのものから 意図を読み取ろうとします。

「分かりやすく」と言われたら、AIは過去の訓練データから「分かりやすいとされる文章の特徴」を平均化して出力します。

でも、それが 私の求めている『分かりやすさ』 とは限らない。

だから、AIに正確な仕事をさせるには、 私自身が『分かりやすい』とは何かを定義 する必要があるのです。

そして、この作業をやって初めて、 私自身が『分かりやすい』を理解していなかった ということに気づきます。

なんとなく使っていた言葉の 空っぽさ に、初めて直面するのです。

💭 なぜAIは「小学生にわかる」を理解できないのか

ここで、本質的な問いに立ち戻ります。

なぜ、AIは「小学生にわかる」を理解できないのか。

答えはシンプルです。

AIは小学生ではないから 。

AIは、小学生がどう感じるか、何を理解できるか、どこで詰まるかを、 体験として知らない のです。

人間の大人なら、自分が小学生だった頃の経験を思い出せます。

「あの時、こういう言葉が分からなかった」

「先生がこういう例えをしてくれた時、急に理解できた」

「教科書のこの部分は何度読んでも分からなかった」

こういう 体験的な記憶 から、人間は「小学生にわかる」のイメージを構築できます。

ところが、AIにはその体験がありません。

AIには、 過去の文献データ しかありません。

「小学生向け教材の文体パターン」「小学生向けと分類された記事の特徴」を統計的に処理しているだけ。

体験ベースの「小学生にわかる」と、データベースの「小学生向け文体」は、 似ているけど決定的に違う のです。

そして、この違いは、AIがどれだけ進化しても 構造的に埋まらない可能性 があります。

なぜなら、AIには 「子供時代を生きた」という体験がない から。

📊 数値化・テンプレート化できないことが、AIの限界

これと関連して、AIには 明確な限界 があります。

それは、 数値化、テンプレート化、ルール化できないものを扱うのが苦手 だという限界です。

たとえば、こういう指示は、AIにとって 得意 な領域です。

・「文字数を1500字以下にして」（数値化されている）

・「見出しを5つに分けて」（テンプレート化されている）

・「漢字を小学校6年生レベルまでに制限して」（ルール化されている）

これらは、 明確な基準があるので、AIは正確に実装 します。

ところが、こういう指示は、AIにとって 苦手 な領域です。

・「自然な文章にして」（自然って何？）

・「読者に響く表現にして」（響くって何？）

・「もっと心に刺さるように」（刺さるって何？）

・「いい感じに整えて」（いい感じって何？）

これらは、 数値化できないため、AIが何を最適化すればいいか分からない のです。

結果、AIは「自然な文章とされる平均的なパターン」を出力します。

それが本当に 私が求めている『自然』 かどうかは、別問題です。

文章なら良いのです。平均的に美しいAIらしい文章が出ます。

しかし、マンガの場合は答えをすぐ出そうとして端折ります。

決定的な欠点になり得ます。

🛠️ 人間側がやるべき「言語化」の作業

これを踏まえると、 AI時代の人間がやるべき作業 が見えてきます。

それは、 自分が曖昧に使っている言葉を、徹底的に言語化する作業 です。

たとえば：

「分かりやすく」 → 「漢字レベル、文の長さ、論理の複雑さ、語彙の範囲を、それぞれ何にするか」

「自然な文章」 → 「文体（です・ます調 / である調）、語尾のバリエーション、改行のリズム、句読点の頻度」

「読者に響く」 → 「読者像、響かせたい感情（共感、驚き、納得、行動喚起）、それを引き出すフレーズの型」

「いい感じ」 → 「具体的に何が良ければいいのか、何が悪ければダメなのか」

これらを、 AIに指示する前に、自分自身で定義 する。

そして、 AIが出力したものを見て『これは違う』と感じたら、なぜ違うのかを言語化 する。

その違和感を、また AIへの指示として翻訳 する。

この 「人間側の言語化」と「AIへの指示」の往復 が、AI時代のクリエイティブの本質です。

🔁 何度も何度も往復する

具体的に、私がAIマンガを作る時の作業フローを公開します。

ステップ①：最初の指示

「小学生にわかるコマ割を作って」

→ AIが何かを出してくる。

ステップ②：違和感の発見

私が読んで、 「これ、小学生はわからないだろ」 と感じる箇所を見つける。

たとえば、「半導体」という言葉が説明なしで使われている。

ステップ③：違和感の言語化

「『半導体』は小学生には通じない。説明を入れる必要がある」と、自分で気づく。

ステップ④：指示の修正

「『半導体』のような専門用語が出てきたら、必ず『電気を流したり止めたりする部品』のように、身近な言葉で説明を入れて」とAIに伝える。

ステップ⑤：再出力

AIが修正版を出してくる。

ステップ⑥：また違和感の発見

別の問題を発見。たとえば「サプライチェーン」が説明なしで使われている。

ステップ⑦：また指示の修正

「カタカナ英語も、初出時に日本語訳を入れて」と追加。

ステップ⑧：再出力

これを 何度も何度も繰り返します 。

そして、これをテンプレート化すれば

量産化可能です。

ＡＩマンガ作りたい放題です。

でも、そこまでいきつくのに5回、10回、時には20回。

毎回、新しい違和感を発見し、新しい指示を追加していく。

そして、ようやく 「これなら小学生にわかる」というクオリティ に到達します。

この 往復作業 こそが、AI時代の人間の仕事です。

「AIに丸投げして、出てきたものをそのまま使う」のは、絶対にやってはいけない。

なぜなら、何度でも言いますが AIは小学生ではないから 。

人間が、自分の頭で「これは伝わるか？」を判断し続ける必要があります。

💡 言語化能力こそが、AI時代の最大のスキル

ここまでの話を整理すると、AI時代に最も重要な人間のスキルが見えてきます。

それは、 言語化能力 と忍耐です。

「分かりやすく」を、 どう定義するか 。

「自然な文章」を、 どう数値化・テンプレート化するか 。

「読者に響く」を、 どう要素分解するか 。

これができる人は、AIを 強力な道具 として使いこなせます。

これができない人は、AIに 振り回される だけです。

そして、この言語化能力は、 AIには代替できない のです。

なぜなら、 言語化の出発点は、人間の体験と感覚 だから。

よくAIを使いこなすには一次情報が重要と言われますが、

それは「言語化できる人間」の言葉です。

タイピングだろうが、音声入力でも良いのですが、結果的に言語化できなければ、AIに指示が出来ない。

言語化できなければただの頭の中の思い出です。

体験のない、感覚のないAIには、自分で言語化することができません。

だからこそ、人間がやるべき仕事として、 「自分が何を求めているかを徹底的に言語化する作業」 が、これからますます重要になります。

AIが進化すればするほど、 言語化能力を持った人間 の価値は上がっていきます。

逆に、AIに丸投げして、 自分で考えなくなった人間 は、AIに置き換えられていきます。

AI時代を生きるための最大のスキルは、プログラミングでも、英語でも、デザインでもありません。

自分の頭の中を、言葉で正確に外に出す力 。

それこそが、これから問われる本当のスキルだと思っています。

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✅ 第3章の小まとめ

① 「小学生にわかる」を定義していない人間が、AIにそれを指示している矛盾

漢字レベル、文の長さ、語彙、論理の複雑さ、例え話の選び方、すべてを言語化する必要がある。

② AIは小学生ではないから、体験ベースの「分かりやすい」が分からない

過去の文献データから「分かりやすいとされる平均的パターン」を出力するだけ。本当に分かりやすいかは別問題。

③ 数値化・テンプレート化・ルール化できないものは、AIの苦手領域

「自然な」「響く」「いい感じ」のような曖昧な指示は、AIには実装できない。人間が分解する必要がある。

④ 「人間側の言語化」と「AIへの指示」の往復が、AI時代のクリエイティブの本質

5回、10回、20回の修正を繰り返して、ようやく目的のクオリティに到達する。

⑤ 言語化能力こそが、AI時代の最大のスキル

体験と感覚を、言葉で正確に外に出す力。これはAIに代替できない、人間固有の価値。

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🌐 第4章：Substack多言語運用の設定で、何度も詰まった話

冒頭でもお話しした、Substack多言語運用のセットアップ。

これが、 AIとのすれ違いの典型例 になりました。

具体的に何が起きたか、もう少し詳しくお話しします。

🖥️ 「日本語UIで何と表示されているか」を察せないAI

私が運用するSubstackは、 画面の言語が日本語に自動設定 されていました。

ところが、AIに「複数のパブリケーション（別言語の発信ページ）を作るボタンはどこ？」と聞くと、

AIは英語UIを前提に 「Settings → Publications → Create another publication」 と教えてくれます。AIは英語UIを前提に 「Settings → Publications → Create another publication」 と教えてくれます。

私の画面には、こう表示されています。

「設定」「出版物」「別のパブリケーションを作成」

意味は同じなのですが、 見た目が完全に違う 。しかも設定の位置が２つもあってどっちかわからない。

私は「Settingsという項目が見当たらない」「Publicationsって何？」と混乱しました。

AIは、私が日本語UIを使っていることを 最初は察しません 。

なぜなら、私が「日本語UIです」と明示的に伝えていなかったから。

しかも、AIは過去の情報を持ってきて説明します。

日本語版のSubstackは、どうやらAIのデータ登録時には無かったらしく、最新版と乖離があったのも確かです。

人間の友人なら、 「あ、画面のスクリーンショット見せて」「あれ、日本語表示なんだ」 と察してくれるかもしれません。

でも、AIはテキストでのやり取りなので、その文脈を自分から拾うことができません。

私が「画面の項目が違う」「日本語表示なんだけど」とAIに伝えて、ようやくAIは 「ああ、それは『出版物』のセクションのことです」 と修正してきます。

これが、何度も繰り返されました。

「Stripeアカウント（決済設定）の設定画面の場所は？」

「Notes（記事投稿）のスケジュール投稿はどこから？」

毎回、AIは英語UIを前提に答えます。

毎回、私は「日本語表示ではどう見える？」と聞き直す必要があります。

🎯 「現在地」を伝える責任は、人間にある

ここで、私は学びました。

AIに正しい答えを引き出すためには、自分の『現在地』を、できるだけ細かく伝える必要がある のです。

「私は今、Substackの設定画面を開いています」

「画面は日本語表示になっています」

「画面右上にプロフィールアイコンがあります」

「左メニューには『ホーム』『登録』『チャット』が見えます」

ここまで詳しく伝えつつ、スクリーンショットを撮って、AIは 正確に答えを出してくれます 。

「『設定』をクリックして、下にスクロールすると『出版物』というセクションがあります」

つまり、 AIに『答え』を出させる前に、自分の状態をAIに伝える という作業が必要なのです。

ところが、ここで多くの人が陥る罠があります。

「自分の状態を伝える」って、 そもそも自分が何を分かっていないかが分からないから、聞いている んじゃないか、という問題です。

「画面に何が表示されていますか？」

と聞かれても、初心者は どれが重要な情報で、どれが無視していい情報か が判断できない。

「画面右上にプロフィールアイコン」って、それが重要な手がかりかどうか、初心者には分からないのです。

つまるところ、AIを使いこなすには、ある程度の「土台」が必要 だということです。

そして、その土台がない人にとって、AIは 「答えを完璧に出すけど、自分の現実には噛み合わない、もどかしい存在」 になります。

💬 私自身も、何度も「いや、そうじゃなくて」と言った

正直に告白すると、今日のSubstack設定の作業で、私は 何度もAIに『いや、そうじゃなくて』『意味が分からん』 と言いました。

AIが完璧に説明しているのは分かるのです。

でも、その説明が、 私の現状と噛み合わない 。

「Settings → Publicationsって、私の画面のどこ？」

「日本語版だからどこにあるのかわからん」

「そのボタンが無いんだわ」

そう言うたびに、AIは私の状況を 少しずつ理解 していき、最終的に 正確な場所を案内 してくれました。

ボタンの場所自体は、AIは最初から知っていたのです。

ただ、 私と画面を共有する作業 が、何度も必要だっただけ。

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✅ 第4章の小まとめ

① AIは「相手の画面・現状」を察するのが苦手

テキストベースのやり取りでは、相手が何を見ているか、何で詰まっているかを直接観察できない。

② 正しい答えを引き出すには、自分の現在地を細かく伝える必要がある

「私は今、画面のここを開いている」「日本語表示だ」など、できるだけ具体的に伝える。

③ AIを使いこなすには、ある程度の土台が必要

土台がない人にとって、AIは「完璧だけど噛み合わない」存在になる。これが、AI活用の大きな壁。

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⚠️ 第5章：AIに頼る発信者が陥る5つの落とし穴

ここまでの体験を踏まえて、私が観察してきた AIに頼る発信者・ビジネスパーソンが陥る5つの落とし穴 を整理します。

🪤 落とし穴①：「完璧な答え」を鵜呑みにする

AIが出してくる答えは、 見た目には完璧 です。

文章は整っていて、構造は論理的で、用語も正確。

ところが、その答えが 自分の現実と噛み合っているか は、

また別の問題です。

たとえば、AIに「英語の海外向けの記事を書いて」と頼むと、 完璧な英語記事 が返ってきます。

文法も完璧、構造も整っている、トピックにも合っている。

でも、それは 「英語ネイティブが書いた風の英語記事」 であって、 私（日本人貿易商）が書く英語記事の自然なトーン とは違います。

このすり替えに気づかず、 AIの完璧な答えをそのまま投稿してしまう と、結果として 「自分らしくない記事」 が公開されることになります。

特に日本独特の例え話や、日本人に伝わる言い回しを海外向けにしたところ「広まるわけがありません。」その辺は改変が必要なのです。

落とし穴の本質は、 「完璧」と「自分の現実に合っている」は別物 だということです。

🪤 落とし穴②：「分かっていないこと」を分かっていない

AIに質問すると、必ず答えが返ってきます。

その答えを読んで、「ああ、分かった」と思う。

ところが、 本当に分かっているか も、別の問題です。

AIは、 質問者が本当に理解できる順番で答えを組み立てる ことが苦手です。

なぜなら、AIは質問者の理解度を直接観察できないから。

結果、AIが出す答えは 「正しいけど、自分にはまだ早い」 内容だったりします。

そして、その答えを 「分かったつもり」で次に進む と、後で詰まります。

これは特に、 新しい技術や仕組みを学ぶ時 に頻発します。

例えば先ほどもあった「Substackの仕組みって何？」と聞いて、AIが完璧に説明してくれる。

でも、 実際に運用してみると、

初歩的なところで詰まる 。

AIの答えで「分かったつもり」になることが、最大の罠です。

🪤 落とし穴③：自分の試行錯誤を放棄する

AIが完璧な答えを出してくれるので、 人間が試行錯誤する時間が減ります 。

これは便利な一方で、 「試行錯誤を通じて身につく学び」が失われる リスクがあります。

たとえば、 記事のタイトルを考える時 。

AIに「いいタイトルを5つ提案して」と頼めば、すぐに5つ出てきます。

その中から1つ選ぶ。

便利です。

でも、 自分でタイトルを考える試行錯誤 を通じて、自分が 「なぜこのタイトルが響くと思うのか」 という感覚が育つはずだったのです。

その感覚が育たないまま、AIに頼り続けると、 「自分らしいタイトルセンス」がいつまでも身につかない 状態になります。

これは、コンテンツ制作だけでなく、 ビジネス判断、企画立案、戦略構築、すべての知的作業 に当てはまる罠です。

🪤 落とし穴④：AIの「最適解」が、自分の状況に合わない

AIは、 「一般的に最適な答え」 を出します。

ところが、 「あなたの状況において最適な答え」 ではありません。

たとえば、私が「noteで稼ぐ方法」をAIに聞くと、AIは 「note上位クリエイターのベストプラクティス」 を教えてくれます。

「週3本投稿、専門性のあるニッチ、メールも活用して、他SNSも活用する」

とか出てきます。正解です。

でも、これは 「その人」のベストプラクティス です。

私にとっては最適解は、また別かもしれません。

AIは、 自分の特殊な状況 を考慮した最適解を出すのが、苦手なのです。

あくまでの可能性が高いと思われる平均値をとってきます。

「マイノリティの状況」 にいる人は、AIの最適解を そのまま受け入れず、自分の状況に翻訳する という作業が必要です。

🪤 落とし穴⑤：AIの言葉を、自分の言葉だと錯覚する

最後に、最も深刻な落とし穴です。

AIに記事を書かせて、それを少し修正して投稿し続けると、 「自分が何を考えているか」が分からなくなる 現象が起きます。

これは以前でも書きましたね。

AIが書いた文章を読み、「ああ、私もそう思う」と思う。

そのまま投稿する。

これが、3ヶ月、半年、1年と続くと、 自分のオリジナルな思考の力 が衰えていきます。

これは、 筋肉と同じ です。

使わなくなった筋肉は萎縮します。

使わなくなった「自分で考える力」も、衰えます。

そして、ある日気づくのです。

「あれ、私は本当に何を考えているんだっけ？」

「AIの言葉を借りずに、自分だけで何かを書けるんだっけ？」

この恐怖は、 AIに頼る発信者の多くが感じている はずです。

ただ、口にする人が少ないだけで。

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✅ 第5章の小まとめ

① 「完璧な答え」と「自分の現実に合う答え」は別物

AIの完璧さに惑わされず、自分のトーン・状況・文脈に翻訳する必要がある。

② 「分かったつもり」が最大の罠

AIの答えで「分かったつもり」になると、実運用で詰まる。本当の理解には試行錯誤が必要。

③ AIに頼りすぎると、自分のセンスと思考力が育たない

筋肉と同じで、使わなければ衰える。「自分で考える時間」を意識的に確保する必要がある。

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🤝 第6章：AIと「対等に付き合う」ための実践ポイント

ここまで、AIの「最適解のすれ違い」と、人間が陥る落とし穴を見てきました。

最後に、 じゃあAIとどう付き合えばいいか 、私が実践しているポイントをお話しします。

🎯 ポイント①：自分の現在地を、AIに細かく伝える

AIに質問する時、 自分の状態を可能な限り具体的に伝える ことが、最初のコツです。

さっきの海外発信の事例で言えば、

「私は日本人で、画面は日本語表示で、Substackは初心者で、英語SBはまだ立ち上げていない、12年の貿易商経験がある独立系発信者です。最終的に英語・スペイン語・ポルトガル語の3言語で運用したい」

くらい、 詳細に状況を伝える 。

もしくは壁打ちして詳細にしていくという形が必要になります。

そうすると、AIは 私の状況に合わせた答え を出してくれます。

「あなたの状況なら、最初は英語版だけ立ち上げて、3〜6ヶ月後にスペイン語版を追加する段階的アプローチが現実的です」

みたいに。

AIは、 情報を与えれば、答えの精度が上がる 。

「相手のことを察して」というのは、AIには無理。

でも、こちらから情報を投げれば、適切な答えを返してくれる。

🎯 ポイント②：AIの答えを「叩き台」として扱う

AIの答えは、 完成品ではなく、叩き台 です。

私は、AIに記事のドラフトを書かせます。

でも、それをそのまま使うことは、ほぼありません。

AIが書いた構造を見て、「ああ、こういう順番で展開するのか」と参考にしつつ、 自分の言葉で書き直す 。

AIが提案したタイトルを見て、「このフックは弱いな、もっと数字を入れよう」と修正する。

AIが整理した結論を見て、「これは綺麗すぎる、迷いをそのまま残そう」と崩す。

つまり、AIは 「下書き役」「議論相手」「リサーチアシスタント」 として使う。

これが、AIと対等に付き合うための基本姿勢です。

🎯 ポイント③：「AIに違和感を覚えたら、AIに伝える」

AIの答えに違和感を覚えた時、 その違和感をそのままAIに伝える ことが、対話の質を上げる秘訣です。

「いや、それじゃない」

「意味が分からん」

「もっと具体的に」

「もう少し私の文脈に合わせて」

人間の友人だったら遠慮するような言葉も、 AIには遠慮なく投げる 。

そうすると、AIは 「ああ、そういう意図だったんですね」 と修正してきます。

これは、私が今日のSubstack作業でも、AIマンガでも、何度もやったことです。

「いや、そういうことじゃなくて」

「日本語版だからどこにあるのかわからん」

「全く意味が分からん」

これらの率直な反応が、AIの精度を大きく上げます。

逆に、 AIの答えに違和感を覚えても、遠慮して受け入れてしまう と、噛み合わないまま会話が進んでしまいます。

🎯 ポイント④：「AIに任せない領域」を意識的に作る

私は、 意識的にAIを使わない領域 を持っています。

たとえば：

・記事の 「核心的な主張」 は、必ず自分で書く

・タイトルの 最終決定 は、AIの提案を参考に自分で決める

・取引先への 個人的なメッセージ は、AI翻訳ではなく自分で書く

・自分の キャラクター造形（ポス鳥らしさ） は、AIに任せない

これらは、 「自分らしさ」が消えると、自分の発信そのものが成立しなくなる 領域です。

ここをAIに任せると、 3ヶ月後、半年後に「自分の声を失った発信者」になる 。

だから、意識的に「AI禁止エリア」を持つことが、長期的なクリエイター活動には必須です。

🎯 ポイント⑤：AIとの会話を、自分の思考のトレーニングと捉える

最後に、これは私の個人的な実感ですが、 AIとの会話そのものを、自分の思考のトレーニングと捉える という視点があります。

AIに質問する時、 どう質問するか を考える。

AIの答えを読む時、 何が違和感か を言語化する。

AIに修正を求める時、 何を変えてほしいか を明確にする。

これらの作業を通じて、 自分が何を考えているのか、自分が何を求めているのか が、徐々に見えてきます。

つまり、AIは 「答えを出す道具」 であると同時に、 「自分の思考を映す鏡」 でもあるのです。

AIとの対話を、 自分自身との対話 に転換する。

これができれば、AIを使えば使うほど、 自分の思考が深く、明確になっていきます 。

逆に、AIに丸投げすると、 自分の思考が浅く、曖昧になっていきます 。

どちらを選ぶかは、人間側の意識次第です。

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✅ 第6章の小まとめ

① 自分の現在地を、AIに細かく伝える

AIは「察する」のが苦手だが、情報を与えれば精度が上がる。

② AIの答えは「叩き台」、最終判断は人間

AIを下書き役・議論相手として使い、決裁者としては使わない。

③ AI禁止エリアを意識的に持つ

「自分らしさ」の核心部分は、AIに任せず、自分で書く。これが長期的なクリエイター活動の生命線。

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🛠️ 今日からできる3つの行動

ここまでの話を、皆さんの生活にすぐ落とし込めるように、3つのアクションに整理します。

① AIに質問する前に、「自分の現在地」を10秒で書き出す

AIに何かを聞く前に、まず10秒だけ、自分の状況を書き出してみてください。

「私は今、何をしようとしているのか」

「どこまで進んだか」

「何で詰まっているか」

「画面に何が表示されているか」

これだけで、AIの答えの精度が 格段に上がります 。

そして、 自分自身の状況も、より明確に なります。

② AIの答えに違和感を覚えたら、その違和感を言語化する

AIが答えを出してきて、 「なんか違うな」と感じた瞬間 、その違和感を放置しないでください。

「何が違うのか」を言語化する。

「私の状況とどこがズレているのか」を考える。

そして、 その違和感をAIに伝える 。

これを繰り返すと、AIとの対話の質が向上するだけでなく、 自分自身の感覚が研ぎ澄まされていきます 。

③ 週に1日、「AI禁止デー」を作る

最後に、これは私が試してみて効果を感じた方法です。

週に1日、 AIをまったく使わない日 を作る。

その日は、自分の頭だけで、何かを書く、考える、判断する。

最初は不便です。

でも、 自分が何を考えているのか、AIなしでどこまでできるのか が、はっきり見えてきます。

そして、それは AIを使う日にも活きてくる 。

「自分で考える筋肉」を維持するための、シンプルだけど強力な習慣です。

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⚠️ 免責事項

本記事は、筆者個人のAI活用経験に基づく考察記事です。

特定のAIサービスや使用方法を推奨・否定するものではありません。

AIとの付き合い方は、個人や事業の状況によって最適解が異なります。

ご自身の判断で、最適な付き合い方を選択してください。

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🐦 ポス鳥よりひとこと

深夜の富山、机の上のコーヒーカップは、もう完全に冷めています。

外は、田んぼに水が張られた静かな夜の空気。

私は今夜、 AIと一緒に海外発信の設定をして、マンガ設定して、何度も「いや、そうじゃない」と言いました 。

その経験を、こうして記事にしている。

AIは、便利な道具です。

私の記事制作、海外展開、ビジネス判断、すべてにおいて、AIなしでは今のスピードと深さは出せません。

でも、AIに頼りすぎると、 自分が何を考えているか分からなくなる 瞬間があります。

それは、 私自身が、AIの「最適解」を鵜呑みにしすぎている サインかもしれません。

道具に使われるのではなく、道具を使う側でいたい。

そのために、 自分の現在地を意識し、自分の違和感を言語化し、自分らしさの核心を守る 。

AIと付き合うほど、 「人間が人間であること」 の意味が、逆に深く見えてきます。

これは、AI時代を生きる私たちにとって、 最大の発見 かもしれません。

今日も、コメント・DMお待ちしています。

それではまた、次の記事で。

ポス鳥

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【著作者概要】

私、ポス鳥こと「コクム＝ジョージ」は、北陸の地で貿易商を営みながら、この記事で書いたような、社会の「すきま」に光を当てる事業に取り組んでいます。

失敗も、葛藤も、情けない話もたくさんありますが、現場で見て、感じたリアルな物語と、そこから得られたビジネスの気づきを、このnoteで発信しています。

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【著作者紹介】

本記事の著作者「ポス鳥」こと「コクム＝ジョージ」は日常的には、北陸にて、各国の業者とやりとりしながら商品輸入や商品企画を行ってたりする貿易商です。

成り立ちなど、プロフィール詳細は以下のページに。

またビジネスコピーライターとして、商品文章や製品説明などの制作に携わっていますが、ここでご紹介している事例紹介・解説は、ポス鳥独自の視点―最新テクノロジーやAIに関する知見をもとに、論文検索や研究レポートの調査、草稿作成、そしてアイデア出しを経て構成されたものです。

記事内はAI生成されたコンテンツで作られた箇所も多いため、従来のライター業務ではなく、別の著作者としての活動です。

なお、ポス鳥はX（旧Twitter、https://x.com/596）でも定期的に最新の論文や研究成果・事例紹介を紹介しており、読者の皆様に新たな知見やインスピレーションを自由気ままに楽しんでもらっています。

当noteには、AIと人間の協働による多彩なコンテンツが多数掲載されています。次世代の新しい読み物として、ぜひ他の記事もご覧いただき、フォローして最新情報をお楽しみください。

※【当記事のコンテンツ生成について】
当記事も著作者紹介でも書かれている通り、ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、および Gemini（Google）などの先進的な AI ツールを活用、論文検索・研究レポートの調査、草稿製作やアイデア出しを行っています。

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