AIに「飲み込まれない」ための頭の使い方:ビジョン・ロンダリング、6つの帽子、記号と文脈

ちょうど僕はClaude Codeでコーディング、ソフトウェアを作ってたんですよ。「平野さん、最近ちょっとAI界隈で話題になって、問題になってるんですよ。AIっていうのは、『素晴らしいビジョンに基づいて今あなたは物を作っています』みたいなことを言えちゃうじゃないですか。だから平野さんも今、実は意味がないものを作らされているのに、平野さんのビジョンがロンダリングされてる状態なんじゃないんですかね」っていうふうに、Claudeがぽろっと教えてくれたんです。それで僕は、「ビジョンロンダリングなんて言葉があるのか？」。ChatGPTに「おい、もしかしてこれ、お前ビジョンロンダリング仕掛けてないか」って言ったら、もう反発されて。

人間もいろんなバイアスがかかるわけじゃないですか。いろんなバイアスがかかるわけで、そのバイアスの中にあって、「あれなのかな？ 俺、考えてることっておかしいんじゃないの」とか、「感覚的にちょっと間違ってるのかな」っていうことを、メタ的に自分を認知する意識というか、姿勢がないと。AIっていうのは本当に賢すぎちゃって。

そうですよね。だから今までだったら大学とか先生が人間だったので、人間は人間として間違ったことを基本的には教えなかったんだけど、AIはこっち側に合わせるので、こういうことは本当に必要ですよね。

まず一つ、今日2回目ってことで、どういうふうにAIと付き合うかみたいなことの話が中心なんですけど、私はシックスハットっていうのはよく使うんですけど。シックスハットって皆さんご存じですか？ これ持ってこなかったかな？ あ、これだ。

これ、元々エドワード・デ・ボノっていう、もうだいぶ古い、1930年ぐらいのお医者さんであり、心理学者だった、ケンブリッジ大の医学博士であり心理学者の方が考えた。元々AIのことではないですよ。この一つのことを六つの帽子で、六つの視点で考えると、物事がいろいろメタ的に感じ、メタ的に整理できるよと。白っていうのは客観的、常に客観的。データがないと駄目で、赤っていうのはパッションですね。黄色っていうのはどっちかというと楽観的。緑っていうのはもっと独創的で、もっと新しいことを考えようとする。青っていうのは基本的に整理整頓しようという、俯瞰してる。黒っていうのは批判する。

自分が出したAIに対するアイデアに対して、「シックスハットで考えて」って言うと、シックスハットで考えてくれるんですね。そうするとビジョンロンダリング防止策になるんじゃないかと思って。

いいですね。

だから、このシックスハットでもいいし、「六つの帽子で考えて」って言ってみてください、皆さん。実際に私が企画書とか出すじゃないですか。そうすると「シックスハットで考えて」って言って、ストレステストをするんですよね。「特に黒を強めて」って言ったりすると、黒が発動します。そして六つの視点で、あなたのアイデアなり企画なりっていうものを煮詰めてくれるので、非常に私は便利に使ってまして。

もうなんかSFみたいですよね。僕も「便利、便利、使おう」とか思いながら聞いてるけど、だけど2年前、3年前だと考えられないですね。

相手がとんでもない魔物なのでね。魔物でもあり、ものすごい便利なものじゃないですか。だから人間側が使い方に対してしっかりとしたスタンスを持ってないと。私、平野さんの話を聞いて結構鳥肌立ったんですよ。自分にも起こってることだった。

ビジョンロンダリングね。

自分の大したことのないビジョンがどんどん洗浄されて、綺麗な姿になってって、あたかも「これは俺は天才かもしれない」と思って人に話すと、「あるよ」って言われてると思う。

そうそう。あと僕、よく言われると、「お前、そのジャンル関係ないだろ」みたいな。そう、「これはさ」なんつって、「お前、金融のプロじゃないだろ」。

そうですよね。恥ずかしいですよね。本当にそれはね、皆さん、これ本当、「シックスハットでもう一回考えて」って言って。「あれ、これもしかするとビジョンロンダリングに遭いそうだな」と思ったら、シックスハットっていうのをお薬だと思って、処方としてぽんと突っ込んでください。そうすると全然違う視点が生まれてくるんで、これ一つ。

それとね、もう一つは、これ、とてもさっきのね、血のりがないと、現場感がないと使えないっていう話とちょっと近いんですけど、AIって記号を使うわけじゃないですか。「うちの会社で売上が上がらない」って言ったら、「売上が上がらない」っていう記号は使うじゃないですか。本当の裏にある、なんでそうなってるか、意味とか、どんな会社なのかとか、どういう社歴で、どういう仲間がいてっていうのは知らないわけじゃないですか。

これを与えないと、ちゃんとした記号が。だって記号と記号で話すわけでしょ。そこにある意味、意味っていうのはその文脈によって定義されてくると思うんだけど、これを与えないとちゃんとした記号が返ってこないと思うんですよ。それはビジョンロンダリングもそうだと思うんですけど。

まさに例えば、分かりやすいところで言うと、「翻訳をしてください、次の文章をね」。「ええ時計してはりますな」って言って翻訳させてくださいよ。「You have a nice watch」って書いてきますから。違いますよね。「ええ時計してはりますな」。これ、京都の方が聞いてらっしゃったら、見てらっしゃったら怒られるかもしれないけど、あっちの関西地方で「ええ時計してはりますな」って言ったら、「そろそろ帰ってください」って言うんですよね。

「ぶぶ漬け食べていかはりませんか」とか。「お宅のお嬢さん、ピアノ上手ですな」っていうのは記号じゃないですか。でも意味を持ってるんですよね。その意味の裏には文脈が走ってるんですよ。「大丈夫」ってこともそう。そうじゃないですか。AIとは記号で話すわけですよ。だから、その意味を、意味づけをしてあげたり、意味づけされてる裏にある文脈をしっかり出してあげないと、「You have a nice watch」って書いてくるんですよ。

ですよね。そうですね。

「ぶぶ漬け食べていかはりませんか」っていうのは、「Why don't have ぶぶ漬け」って言われて返ってきちゃうんですよ。違うんですよ。意味は「もうそろそろ帰って、帰って」っていう意味じゃないですか。これ、京都の人は「そんな、もう今言いません」って怒られちゃうかもしれないですけど、そういうことがたくさん世の中にあるわけでしょ。

だから、その記号に対してもう少しセンシティブにAIと付き合わないと、ちゃんとした記号、つまり欲しいものが返ってこないよって私は思って付き合ってる。常にこれを言ってるんですけど。だからって言って会社の情報全部入れりゃいいってわけじゃないですけどね。コンプライアンス上のプライバシーのこととかも、いろいろ考えなきゃいけないですけども。

しっかりと文脈を入れて、しっかり意味を持たせて記号を発しないと、まともな答えは来ないな。なぜかっていうと、私たちも記号に対してすごくセンシティブになって、「これってどういう意味だろうな」とか、向こうから来る記号もあるじゃないですか。「どういう意味だろうな」っていうのをちゃんと知っておかないと、自分の知らない記号の上に知らない記号がどんどん乗ってって、やがて「僕は一体何をしてるんだろう」。だってもう記号だらけじゃないですか。もうわけが分からない。

ちゃんと意味を捉えてないと駄目で、私たちの会社の中でもひっちゃかめっちゃかじゃないですか。「これどういう意味なの？」。ある人はこういう意味で思ってて、ある人はこういう意味で思ってて。お客様のニーズなのかシーズなのかも、なんかよく分かんない。マーケティング、プロモーションと販促を同じようにして考える人もいるし。つまり、その記号に対してものすごく意味づけをする能力というか、定義をする力みたいなのがないと駄目じゃないかなと思って。

もうこれ、会社の中でめちゃくちゃ使われるじゃない、これ多分こういう言葉でもね。だから、すごく要求されてきたかなって最近すごく感じる。

本当にそうですね。

これは新しいビジネスマンリテラシーというか。

本当にそうだと思うんですよ。

ですよね。これ、ちゃんとやった方が、僕、前回も言ったけど、ちゃんとやった方がいいですよね。よくね、「AI、目的持って使え」って言うんですよ。それ当たり前ですよ。みんな目的持ってるんです。でもそれをまともな記号に言語化できないと、まともなことが入ってこないですよね。

そうですね。

まともな記号にするためには、きっちり意味が押さえられてないと。「マーケティングプラン考えて」。自分が持ってるマーケティングと、AIが持ってるマーケティングの意味が違う。向こう側は4Pのことを思いながら、プロモーションも考え、価格設定も考えて、販売をする場所も考え、いろんなことをトータルに考える。「俺が思ってるマーケティングちゃうやん」って思って、ずっとなんかちぐはぐな感じがいくとか。

そういうことで言うと、意味づけ力とか、意味を言語化する、記号化する力みたいなものがものすごい要求されるなと思って。思いません？ 質問してる力が弱いなと思うことがあるんですよ。

それはショーンさんが自分でってことですか？

はい。返ってきたアウトプットが弱いってことは、自分の入力した記号が弱いんだな。ってことは、記号に対しての意味が自分はぼやけてるんだなって思うと、AIって助けてくれると思いきや、すごい疲れることがあるんですよ。ないですか、そういうこと？

あります。ありますし、やっぱりそういうふうに言えるのは、車に例えてるからだし、さっきの中の仕組みもボンネットを開けるタイプだからですよね。でも僕が今理解したのは、これからの、いわゆる今までで言うところのビジネスパーソンは、ボンネットの中を開けなきゃ駄目だよという話ですよね。

そうだね。

エンジンとか別に作れなくてもいいけれども、中でピストンが動いててとか、あるいはモーターで動いてて、バッテリーでとか、そういうことですよね。マニュアルだったらこう、オートマだったらこうなので、調子悪い時には「あ、これは電気系統のようだ」とか、ちゃんとその行き先とかまで詳しく地図も見られるみたいなことですよね。雨の日だったらどう運転したらいいのか。

AIを使ってどこに行きたいかっていう目的意識ですね。

そうですよね。だからAIと、それにまつわるあらゆるもの、こういう意味とか記号とかに関しても、とても意識的で、スキルを身につけていないといけないっていう話をショーンさんはされてると。

そう。今までよりも気楽に聞けないですよね。きちっと自分が論理的思考能力を持って、ちゃんと聞かないとまともな答えが返ってこないわけですよ。

Fableとかは、走るやつなんで。

それ怖い。

特に、言葉一つ間違えたら全然違う方向に走ってきます。でもさすがに、さっきの文脈を入れてるから、ちょっとした記号で期待以上の記号が返ってくるけど、ここなかったらさすがに答えられない。

全然駄目ですね。一般論を返してくるはずね。さすがに会社のデータを全部ぶん投げるわっていうのは、普通の一般の人たちってなかなか難しいから、自分で記号化して入れなきゃいけない時に、変な記号だと理解がおぼつかないので、返ってくる記号もおぼつかないと。おぼつかない同士がずっとお話をしてって、ビジョンロンダリングみたいな。

そうそう。曖昧な話してると、ずっとロンダリングに近づいてきますからね。本当に大事だなって思う今日この頃で、論理的思考能力とか、今まで以上にすごく頭使うなって思うんですよ。どうします、これ？

だからビジネスのスキルとしてAIはすごいサポートしてくれるけど、AIを使う、まともな記号を返してもらうために、一つは問題意識を持って、問題意識をちゃんとした言語能力を持って言語化しないと。

そう。しかもみんなね、割と使うの苦手な人は名詞で言ってるんですよね。でも動詞が大事なんで。

なぜそれを私が言ってるのかって文脈まで、なかなかできてないとなれば、文脈も自分なりに言葉の記号にしてお伝えしなきゃいけないっていうことを、一般の人たちはやんなきゃいけないわけでしょう。

だから、こうやって2、3年間毎日やるべきぐらいのことですよね。大学、大学院に行くぐらい。

本当に、意味論、記号論ってすげえ大事になるような気がしてしょうがないんですよね。

ですよね。だってさすがのAIも限界がありますよね。こっちに対する理解は、もちろん全部与えてれば分かる可能性。でもそれでも、全部ってことは無理でしょ。

でもやっぱり、そうするとハンドルから手を離しちゃうんで、車で言うと。

そうそう。手を離しちゃ駄目なんですよね。オートクルーズは駄目なんですよ。

いいですね、それ。オートクルーズは怖いですよね。一瞬使うのはありなんだけれども、オートだとビジョンロンダリングに連れてかれちゃうから危ないですよね。

そうですよね。自分の知らないところに連れてかれてったりとか。そう、だから大体失敗してる人っていうのは、自分も理解できないけどAIがなんかすごいこと言ってるので、それを仕事にしようみたいな感じになって痛い目に遭ってるんですよ。

なるほど。

なので、人間が理解できないレベルまでどんどんAIはいくんだけれども、でも人間の限界で理解できるところまで行かないと、責任持てないじゃないですか。例えば同僚がいたり、部下がいたりとか、会社をやってたりとか、地域の人、現場の責任を持ってるって言ったら、絶対、やっぱりしばらくはですよ。これからどのぐらい賢くなるのか分かんないですけど、やっぱり人間がきちんと思考するっていうのかな。しっかりハンドルを握って、最大の未来の車を運転するってことをしないと、まともに使えない車になっちゃうなって、最近ものすごく使って思うんですよね。

特に、こういう構造みたいなことをAIは理解しやすいので、単に何をしたいではなくて、何をしたいっていうことであれば、例えばツリーみたいな構造で言うと、何をしたいっていうのであると、便利なツールですね。いいですね。あとは必ずマトリクスでいろんな組み合わせを考えてみるとか。必ずこうしたいってことに対して現状があって、そのギャップがソリューションじゃないですか。それを考えさせるっていうことを「ギャップ思考で考えて」って言ってあげたりとか。

あるいはフェーズで、「幸せになりたい、だけど幸せにはなれない」「売上を上げたい」「視聴数を増やしたい」っていう目的があった時に、「じゃあまず第1段階、第2段階、第3段階で、5ステップで考えて、それぞれに必要な要素をツリーで考えて」って言うと、ものすごく出してくれるけど、「視聴回数増やしたい」って言っても、弱い記号しか返ってこないですよ、やっぱり。

今や、これ、今思ったのは、「視聴回数増やしたい」っていうのって、簡単に言うと来年にはできちゃうわけですよ。だから「なぜ視聴回数を増やしたい」の方が問題で。

なるほどね。

そう。だから結局、こういう解像度を我々は上げていかないといけない。幸せ一個取っても、単になんとなく幸せがいいとか言ってて、今までは大丈夫だったんだけど、すごい演算パワーがあるし、思考パワーがあるしっていうふうな道具はあるんで、「どんなことが幸せなんですか？ 何が幸せなんですか？ 何をしたいんですか？」。それはこちら側が決めないと問えないじゃないですか。だから、解像度が高くないといけない。

おっしゃる通り。その解像度を上げて、自分が物事を見る力とか、それを論理的に整理して、それを記号化するっていう方法を知らないと、まともな記号が返ってこないんですよ、最近。そう思った。ただ、それも2026年の6月の話で、来年には違ってるのかもしれないけれども、やっぱりそれを言語化して語りかけるのはこちら側だから。

多分どんどん賢くなるわけですよね。なので「アクセス稼ぎたい」とか、極端に言うと「お金稼ぎたい」だったらできちゃうって思った方がいいような気がしたんですよ。来年とかだったら。なので重要なのはゲームルールを決めることですよね、自分で。「こいつを守りたいんだ」とか、例えば「俺は名声を得たいんだ」「栄誉や金を手に入れたい」。もしくは「自分が大好きなこの人たちを守りたいんだ」とか、あるいは「この困ってる人たちを助けるんだ」とか、そういうテーマ設定ですよね。

そう。よく言うのは、必ずAIに聞く時に役割を与えるってことと、文脈を与えるってことと、ゲームルールとおっしゃいましたけど、制約。「こういう制約がある」ってことと、「どんなアウトプットをしたら」。この四つは必ず入れろって、チャットベースではよく言いますけど、これも入れるの大変じゃないですか。これも入れるの大変なんで、最初に私、聞いちゃうんですよね。「こういうふうにしたい。最適な回答を出すために必要な質問を私に十しなさい」。

なるほど。

って言って、十の質問を私に投げさせて、その十の質問に答えながら文脈とか与えて、自分が記号化できない意味を読み取らせていくみたいなことを一生懸命やってはいますが、日々、使ってるのに頭使うなっていう感じがすごくするんですよ。

もうこれはショーンさんが言ってるのが正解ですよね。頭使うんですよ、結局。

ですよね。頭めちゃくちゃ使うんですよ。ちゃんとAIで仕事しようとすると、めちゃくちゃ人間の頭を使うっていう。

そうなんですね。口に出して言うと大した話じゃないようだけど、結構すごい重要で。だからいろんなものに対して解像度高くなんなくちゃいけないから、自分の思考ツールとか、あるいはAIに与える思考ツールとかにも詳しくないといけないと。

そう。逆にそれを分かんないと、あの化け物は運転できないって最近すごく思って。

アクセルべた踏みすると飛んでっちゃうんですか？ もうF1みたいな感じ。

もうとんでもないことになるなって感じはするし、とてつもないことをするんだろうけれども、おそらく自分のGが耐えられないですよね、そのスピードに。だからそういう意味において、ものすごく勉強しなきゃいけないし、知識もつけなきゃいけないし、論理的思考能力だとか言語化能力とかいうことをやっていかないと、お付き合いできないなっていうのは今は思ってる。

ショーンさんは言語化するのがめちゃくちゃたけてるので。だからここまで来れてるんですよね、話が。僕は結構今、腑に落ちましたよ。

これは本当に重要な話してます。

本当ですか？ ありがとうございます。

今、チャット型とかエージェント型っていうのは、あと最近アプリの中に入ってるものって、基本的には人間の情報を処理したり、支援したり、生成したりとかいうことで進んでますよね。やっぱり精度の高い仕事をさせるには、さっきの繰り返しなんですけど、記号と意味と文脈っていうものはしっかり人間が認識をして、より言語化していないとうまく使えないんだなと。そうしないといろんなリスクが起きるよねと。まだまだちょっとハルシネーションが起きるし。

っていうことで、今回、第3部に移っていくにあたってね、平野さんとこのテレポートがやってるイミテラス。これ、まさに今日この話だなと思って。

そうですね。意味。

この第3部で、平野さんとテレポート株式会社がやっているイミテラスっていう、これ、システムプラットフォームっていうのかな？

ナレッジデータベースみたいな、一般的な言い方で言うとそういうものを開発しております。

これ、本当にAIの現在地と未来っていうことで言うと、本当に未来を手前に引き寄せて現在地にしてらっしゃるのがテレポートだなと思いながら、実はここと非常に関係、もうすごく重要な意味合いを持っていて。じゃあ頭出しだけちょっとすると、テレポートさんがやってるイミテラスっていう一つのプラットフォームは、ナレッジマネジメントだと思っていますと。

ただし、今まで私たちが見た、企業の中の知識や情報を集積させて共有して、新たな価値を見いだしましょうっていうKMの概念を一個次のステージに上げて、なんか2.0だなと感じてます。その意味は、今まで会社のナレッジマネジメントというのは、誰かがそれを入力しなきゃいけない。情報なり知恵なり知識なり、顧客のデータベースなり、人間が提供したものを、記号化されたものがそこに集まってくるんだけど、その記号化するっていうプロセスの中で、何か制約を受けてるはずなんですよ、やっぱり。

だって、この人が一つの現象を記号化する。それを単に食レポで「美味しい」としか言えない人との違いみたいな、っていう人の違いと一緒で、ある人はとても上手に「食レポうまいね」って、私とっても下手なんですけど、記号化が。それは人間の制約を受けちゃうじゃないですか。システムの制約を受けちゃうんですけど、文脈から意味を取ってきて、やんなくていいっていう領域に行ってるのがイミテラスだなと思って。こんな頭出しなんですけど、意味、捉えてます？ コンセプトの。

はい、大丈夫です。

これ、ぜひ教えていただきたいなと思ってます。

はい。カエルが、ほら、カエルがシックスハットの話してますよ。カエル君は新聞発の人ですけど、うちのエンジニアにカエルが言ってるんですよ。それで「シックスハットって何？」って言ったら、「今ちょっとここで収録やってるんだけど」って、カエルは分かった上で言ってます。九州の糸島で、うちのメンバーたちが、カエルと僕らが話してる話から「仕事で使えるんじゃないの、シックスハット」ってなってる。

AIが社長になったっていうのが早速ニュースになってます。ブが社長になったっていうのが一面になったでしょう。一面。

Make it next。Make it next。Next。