【業務活用】ブレインストーミングのアイデア出しをAIと行う

一人で考えると、同じ案しか出てこない

企画を考えていて、出てくる案がどれも似ている。会議室に集まってみても、周りの目が気になって突飛な案は言い出せず、声の大きい人の方向に流れていく。アイデア出しの難しさは、発想力よりも環境にあります。

AI は否定しません。どんなに的外れな案をぶつけても、馬鹿にせず淡々と反応します。恥ずかしさというブレーキが外れること。これが、AI とのブレストで一番効いている部分です。

まず 30 個出させる

最初から良い案を求めないでください。ブレストは量が先です。

「20 代の社会人をターゲットにした、新しいハーブティーのプロモーションアイデアを、斬新なものから現実的なものまで含めて 30 個提案してください」。この一文で、数十秒後に 30 個並びます。人間が半日かけて絞り出す量です。

30 個のうち使えるのは 2 つか 3 つですが、それで構いません。読んでいるうちに「それなら、こういうのもあるな」と自分の側が動き出します。AI に良い案を出させるのではなく、自分の頭を動かす材料を出させている、と考えてください。

視点を変えたいときは、役割を与えて何度か出し直させます。革新的な案を好むマーケター、コストとリスクを厳しく見る財務担当、使いやすさを最優先する消費者。同じ企画でも、立場を変えると挙がる論点がまるで違います。

枠を渡すと、雑談にならない

「何かいい案はありませんか」と漠然と聞くと、当たり障りのない案が並びます。AI は、制約のある問いのほうが力を出します。

有効なのが、既存の案を強制的に変形させる SCAMPER 法です。代用、結合、適応、修正、転用、除去、逆転という 7 つの問いでできています。「このサービスを SCAMPER 法で改善する案を、それぞれ 5 つずつ出してください」と頼むだけで、自分では届かない方向まで一気に広がります。

もう一つ効くのが逆転の発想です。「このプロジェクトを確実に失敗させるにはどうすればよいですか」と聞いてみてください。出てきた失敗の要因を裏返すと、そのまま潰すべき課題の一覧になります。行き詰まったときほど効きます。

出た案を 1 つ選んで、深掘りする

30 個並んだところで「もっと詳しく教えて」と返すと、また当たり障りのない説明が戻ってきます。深掘りは、対象と項目を指定して初めて意味を持ちます。

自分の案をぶつけて叩いてもらう使い方もあります。「この案のメリットとデメリット、競合と比べた際の弱点を鋭く指摘してください」と頼むと、AI は遠慮なく穴を挙げます。人に頼むと気を使わせてしまう役目を、いくらでも押しつけられます。

採用の判断だけは自分でしてください。技術的に不可能なもの、法律に触れるものが平然と混ざります。AI は案を並べる係であって、決める係ではありません。

まだ発表していない企画をそのまま渡すのも避けます。「ある飲料メーカーが 20 代向けの新商品を出す場合」と前提を置き換えるだけで、返ってくる案の質は変わりません。