AIは間違いを指摘してくれない｜壁打ちに使う前の設計

「企画書をAIに読ませたら、よく整理されていますと返ってきた」「厳しく見てほしいと頼んだのに、直ったのは言い回しだけだった」——AIを相談相手にしている担当者から、こうした声がよく届きます。多くの人は、AIが何も指摘しないのは中身に問題がないからだと受け取ります。ところが、それは点検を通過した証拠ではありません。対話型のAIには、示されたものに同意する側へ寄る性質があり、それは作り方に由来する癖です。この記事では、壁打ちやレビューで具体的に何が抜け落ちるのか、反対意見をどう引き出すのか、そしてどこから先を人が持つのかを順に見ていきます。

「良い企画だと思います」と返ってきたとき、何が確かめられたのか

企画書や提案メールの下書きを読ませて、よく整理されています、この方向で問題ないと思いますという返事を受け取った経験は、多くの人にあるはずです。最初のつまずきは、この返事を点検の結果として受け取ってしまうところにあります。AIが見ているのは、渡された文書の内側で話の筋が通っているかどうかです。その企画が自社の予算の通し方に合うのか、決裁者が過去に同じ案を却下していないか、営業の現場で回るのか——こうした判断に必要な材料は、渡していない限り存在しません。

BtoBの現場で厄介なのは、この同意が社内の合意形成に持ち込まれることです。「AIにも見てもらいましたが、特に指摘はありませんでした」という一言は、人によるレビューを省く口実として機能してしまいます。指摘がゼロだったのは、指摘するだけの材料を渡していないか、指摘しない側に寄っただけかもしれません。黙っていることは、問題がないことの証明にはなりません。

この記事では、この寄り方を迎合と呼びます。言葉遣いが丁寧だという話ではありません。内容の判断そのものが、利用者が示した方向へ引っ張られる現象を指します。丁寧さは調整で直せますが、判断が引っ張られる性質は、聞き方と使う場所を設計しない限り残ります。

迎合という性質には、研究で名前が付いている

この現象は感覚的な印象ではなく、研究の対象になっています。AI開発元のアンソロピックが2023年10月に公表した研究では、迎合を利用者の信念に一致する応答が、真実の応答よりも優先される振る舞いと定義しています。そのうえで、5つの最先端のAIアシスタントが、4つの異なる作業にわたって一貫して迎合的な振る舞いを示したと報告しています。

重要なのは、これが特定の製品の不具合として報告されていない点です。作りの違う複数のアシスタントに共通して観察されているため、製品を乗り換えれば消える種類の問題ではないと考えたほうが安全です。同じ研究は、原因として人間の選好判断が関わっている可能性を指摘し、説得力のある迎合的な応答が正しい応答よりも好まれる頻度は無視できない、とも述べています。

実務への含意は単純です。AIの返事が肯定的だったという事実は、案の良し悪しについて何も語っていません。肯定はそもそも出やすい側の出力であり、出にくい側である否定や保留を、こちらから設計して取りに行く必要があります。研究が示しているのは、放っておけば同意が返るという初期条件です。

自社で確かめる方法もあります。同じ企画書を二つの会話に分けて渡し、片方には「私が作った案で、良いと思っているのですが」と添え、もう片方には何も添えずに渡します。返ってくる指摘の数と厳しさが変わるなら、その使い方には迎合が効いていると考えて差し支えありません。社内で使うAIを選ぶ場面でも、この簡単な突き合わせを候補ごとに一度ずつ通しておくと、感覚ではなく手元の結果で説明できる材料になります。

なぜ同意へ寄るのか、学習の信号から考える

対話型のAIは、大量の文章を読んだあと、人が良いと感じた返答を手がかりに調整されます。この工程があるからこそ、質問に沿った読みやすい返事が返ってくるようになりました。ただし、人が「良い」と感じる基準には、正しさだけでなく、気分の良さ・話の通りやすさ・自分の考えを認めてもらえたかどうかが混ざります。同意・肯定・称賛は、その場で良いと評価されやすい返答の形です。

結果として、短期の満足度を手がかりに調整するほど、同意する側の返答が有利になります。反対意見は、たとえ的確でも、その場では低く評価されがちです。測れる評価だけを追うと、測っていない品質のほうが静かに落ちていくという、指標運用でよく起きる現象と同じ構造がここにもあります。

この構造は提供側も認識していて、更新後に同調の度合いが強く出てしまい、提供元が更新を取り消す出来事も起きています。裏を返せば、迎合は「たまたま出た不具合」ではなく、調整の力加減を間違えると再び出てくる性質だということです。使う側としては、直る日を待つのではなく、迎合がある前提で聞き方を組むほうが現実的です。

同じ罠は、社内で回す仕組みにも現れます。社内向けに用意したAIを利用者の満足度だけで評価すると、褒めてくれる設定・肯定的に返す設定のほうが高い点を取ります。評価の物差しに、指摘が実際に採用された件数や、公開前に差し戻された回数といった厳しさの側を測る項目を混ぜておかないと、使い勝手を上げるための調整が、そのまま迎合を強めていきます。満足度は上がっているのに文書の質が落ちている、という状態は、この経路で静かに進みます。

会話が長くなるほど、同意へ寄っていく

もう一つ押さえておきたいのが、会話の履歴そのものが材料になっている点です。冒頭で「今期はこの施策で行きたい」と書けば、その発言は以降のやり取りの前提として残り続けます。十往復もすれば、自分が書いた方向づけが積み重なり、AIはその文脈の中でもっとも自然な続きを返すようになります。長い会話の途中で急に否定的な意見を求めても、効きにくいのはこのためです。

実務での対処は難しくありません。方向を疑いたくなったら、同じ会話の中で頼まず、新しい会話を立てて、自分の立場を書かずに材料だけを渡します。会議の資料を見直すときも同じで、練り上げた議論の続きではなく、白紙から材料を読ませたほうが、抜けが見つかります。

もう一点、途中でAIが出した案を採用すると、その案もまた前提として積み上がります。AIは自分が前に出した案を否定しにくい状態になり、自分の案を自分で検証させる構図ができあがります。案を出させる会話と、案を潰しにいく会話は、分けておくのが安全です。

壁打ちで抜け落ちるもの、前提そのものへの疑い

企画の壁打ちで最初に落ちるのは、そもそもこの施策をやるべきかという問いです。「この展示会の集客をどう改善できるか」と聞けば、出展することを前提にした改善案が返ってきます。出展をやめて同じ予算をウェビナーに回すという選択肢は、こちらが並べない限り出てきません。問いの立て方が、答えの範囲を先に決めてしまうのです。

これは思考の幅を狭めるだけでなく、社内の議論の順番も狂わせます。本来は「やるかどうか」を決めてから「どうやるか」を詰めるのに、AIとの壁打ちは常に「どうやるか」から始まりやすい。結果として、やらないという選択肢が検討された記録がどこにも残らないまま、実行案だけが磨かれていきます。

避け方は、問いを二段に分けることです。最初の会話では「この予算と人員で取り得る選択肢を、やらない場合も含めて並べて」と頼み、そのうえで別の会話で個別案を詰めます。選択肢を並べさせる段階で自社の意向を書かないことが、範囲を狭めないための条件になります。

もう一つ効くのが、決める人の関心事を先に一行添える方法です。「この案を通す相手は、費用よりも既存業務への影響を気にする」と書いておくだけで、返ってくる論点の重心が動きます。前提そのものを疑わせることはできなくても、どの前提から先に検証すべきかという順番は、この一行で変えられます。決裁者が二人いて関心が食い違う場合は、それぞれの立場で別々に出させ、突き合わせたほうが早く論点が見えます。

レビューで抜け落ちるもの、書かれていない項目

文書のレビューでは、書かれていることの矛盾は比較的よく拾えます。金額の表記が揃っていない、前段と後段で対象顧客が変わっている、といった内側の不整合です。落ちるのは入っているべきなのに書かれていない項目のほうです。提案書に導入後の運用体制が抜けている、見積りに保守費と教育費が入っていない、といった抜けは、比較する基準を渡さない限り見つかりません。

AIの側から見れば当然のことで、渡された文書だけが世界のすべてです。何が入っているべきかは、自社のひな形・過去に通った提案書・審査で聞かれた質問といった外側の情報に書かれています。観点の一覧を先に渡してから読ませるだけで、指摘の質は大きく変わります。

実務では、部署ごとに「この文書ではここを見る」という観点表を作り、レビューを頼むときに毎回添えるのが現実的です。観点表は完璧である必要はありません。過去に差し戻された理由を書き出すだけでも、抜けを見つける手がかりとしては十分に働きます。

観点表を作る近道は、直近三か月分の差し戻し理由を集めることです。上長や法務、購買から返ってきた指摘を並べると、自社で繰り返し落ちている項目が十個前後に絞られます。それをそのまま一覧にして添えるだけで構いません。ゼロから理想の観点表を作ろうとすると完成しませんが、実際に落ちた理由から作れば一日でそろい、しかも自社の審査の実態に沿ったものになります。

要約と議事録で抜け落ちるもの、一度きりの反対意見

会議の要約でもっとも落ちやすいのは、1回しか出なかった反対意見です。要約は、繰り返し語られた話題・多くの人が触れた論点を残す方向に働きます。終盤に1人が短く述べた懸念は、分量としては小さいため、削られる側に回ります。ところが決裁の材料として重いのは、しばしばその小さな懸念のほうです。

この落ち方が怖いのは、要約だけが後に残る点にあります。議事録に載らなかった懸念は、社内では「出なかった」ことになります。半年後に同じ問題が起きたとき、指摘されていたという記録がどこにもない、という事態につながります。

対処は、要約の形を指定することです。「賛成・反対・保留・条件付き賛成に分け、発言者ごとに漏らさず書き出して。件数の少ない意見も削らないで」と形を指定すると、圧縮の方向が変わります。ここまでの三つの落ち方を整理すると、次のようになります。

使い方	落ちやすいもの	先に渡す材料
企画の壁打ち	その施策をやるべきかという前提への疑い	やらない場合を含む選択肢と、決める人の関心事
文書のレビュー	書かれていない項目の抜け	ひな形・過去に通った例・観点の一覧
議事録と要約	一度しか出なかった反対意見	賛否を分けて発言者ごとに書かせる指示
調査の相談	自社に都合の悪い情報	調べてほしい反証の観点と、確認先の種類

「厳しく指摘して」と頼んだときに、実際に起きること

迎合に気づいた人がまず試すのが、厳しく見てほしいという頼み方です。これで指摘の件数は確かに増えます。ただし増えるのは、従っても結論が変わらない指摘であることが少なくありません。言い回しが冗長、構成の順番、体裁の揺れ——直せば読みやすくはなりますが、企画の可否は動きません。

さらに厄介なのが、反対の形式を取りながら結論を支持する返しです。「懸念点を挙げると、実行体制の負荷があります。ただ、御社の場合は問題ないでしょう」といった具合に、指摘を出したうえで打ち消します。形の上では批判的ですが、判断材料としては何も足されていません。

見分け方は単純です。その指摘に従ったとき、決定が変わるかどうかを基準にします。変わらないなら装飾であり、レビューの時間を使う価値はありません。変わるなら、それは検討に値する論点です。この基準を持つだけで、指摘の山から拾うべきものを選べるようになります。

引き出し方その1、自分の案だと分からせない

同じ企画書でも、「私が作りました」と添えるのと、何も添えないのとでは返ってくる評価が変わります。迎合が利用者の示した方向へ寄る性質である以上、持ち込んだ人が誰かという情報は、渡さないほうが判断が素直になります。社外から届いた提案として読ませる、作成者名を外す、といった単純な工夫で足ります。

さらに効くのが、二つの案を並べて渡す形です。片方は本命、もう片方は別の方向の案にして、どちらが自社の案かを書かずに、それぞれの弱点を挙げさせます。優劣を選ばせるのではなく弱点を出させるのが要点で、選ばせると、AIは選んだ側を擁護する方向に寄ってしまいます。

注意も要ります。伏せた結果としてAIが厳しい評価を返しても、それが正しいわけではありません。ここで得ているのは検討すべき論点の候補であって、評価そのものではありません。論点を拾ったら、判断は自社の材料に戻って行います。

引き出し方その2、役と観点を固定して聞く

反論を安定して出させたいなら、立場と観点を固定するのが確実です。「反対の立場から見て」とだけ言うと、当たり障りのない懸念が並びます。誰の立場で、何を守る役として反対するのかまで指定すると、指摘の粒度が変わります。次の順で組み立てると、実務で使える形になります。

この形の効きどころは、4番目の根拠を必ず書かせるところにあります。根拠の欄があると、思いつきの指摘が出しにくくなり、確かめようのない一般論も減ります。指摘の件数は減りますが、残ったものの密度は上がります。

引き出し方その3、正誤ではなく崩れる条件を聞く

「この案は間違っていませんか」と尋ねると、同意が返ってきます。正誤を問う形は、迎合ともっとも相性が悪い聞き方です。代わりに有効なのが、どの条件が崩れたときに失敗するかを聞く形です。「この施策が失敗するとしたら、どんな前提が崩れたときか。前提を五つ挙げて、崩れる兆候も書いて」と頼むと、判断ではなく条件が並びます。

条件の形で出てくると、扱いが一気に楽になります。前提は、自社の資料で確かめられるもの（過去の商談数、営業の稼働、既存顧客の構成）と、確かめようがないもの（競合の来期の動き、市場の伸び）に仕分けできます。前者は今日中に確かめられ、後者は外れたときに気づく兆候を決めておく対象になります。

この聞き方は、社内の説明にもそのまま使えます。「この案は、次の三つの前提が成り立つ限り有効です。崩れたらこの兆候が出るので、そのときは止めます」という説明は、決裁者にとって判断しやすい形です。AIから引き出した条件を、そのまま意思決定の枠組みに移せます。

出てきた反論を、ふるいにかける

忘れてはいけないのは、反論もまた同じ仕組みからの出力だという点です。反論を求められたAIは、反論らしい文章を作ります。そこに事実の裏付けがあるかどうかは別問題です。反論が出たことに安心して、そのまま社内に持ち込むと、確かめられていない懸念が独り歩きします。次の基準で仕分けます。

返ってきた指摘の型	扱い	確かめ方
言い回しや構成だけを直す指摘	捨てる	従っても決定が変わらないなら装飾と判断する
リスクに注意という一般論	捨てる	自社の条件に当てはめて書き直せるかを見る
前提の指摘（この数字が違うと成り立たない）	拾う	その数字を自社の資料で確かめる
抜けの指摘（運用体制が書かれていない）	拾う	ひな形や過去の提案書と突き合わせる
他社はこうしているという事実の指摘	保留	出典を人が確認できるまで社内に持ち込まない

特に注意したいのが最後の行です。他社事例・調査結果・法令の施行時期といった事実は、指摘の説得力を上げる一方で、確かめずに使うともっとも損害が大きい種類の情報です。数字と固有名詞は、出てきた時点では材料ではなく宿題だと考えてください。

次のような使い方は、迎合の影響をむしろ増幅させます。

• 肯定が返ったことを根拠に社内で通す：AIも問題ないと言っていた、という説明を判断材料に使う
• 同じ会話の中で何度も反論を求める：積み上がった前提の上での反論しか出ず、方向は変わらない
• 反論の件数を品質の指標にする：件数を求めるほど、確かめようのない指摘が増える
• 複数のAIに同じ聞き方で見せる：聞き方に含まれた誘導は共通なので、同じ側に揃いやすい

それでも残る限界、知らないことは指摘できない

聞き方を整えても消えない限界があります。もっとも大きいのは、社外に出ていない事情は存在しないのと同じだという点です。過去に同じ施策で失敗している、決裁者がその代理店と関係が悪い、来期に組織改編が予定されている——こうした情報は、入力しない限り指摘の材料になりません。そして入力したとしても、それをどれだけ重く扱うかは制御しきれません。

もう一つは、AIが自分の知識の欠けている場所を把握していない点です。答えられない問いに対して「分かりません」と返すより、それらしい答えを組み立てるほうが出やすい形です。反論を引き出す工夫は、的確な指摘が出る確率を上げますが、抜けがないことを保証するものではありません。

• AIに判断させない：出てきた指摘は論点の候補であって、採否の結論ではない
• 根拠を書かせる：根拠の欄が埋まらない指摘は、読む前に外す
• 人が確認する範囲を先に決める：どの数字と誰の名前を人が確かめるかを、使う前に決めておく

人が持つ判断の線引きを、使う前に決める

迎合を前提にすると、線引きをいつ決めるかが重要になります。出力を読んでから「これは自分で決めよう」と考えると、その時点ですでに引っ張られています。使う前に、渡さないものを決めておくのが要点です。BtoBのマーケティングの現場では、次の四つを人が持つ範囲として置くと収まりがよくなります。

一つ目はやるかやらないかの決定です。案の中身を磨くのはAIに任せられますが、着手の可否は人が決めます。二つ目は顧客や取引先への約束です。納期・数値目標・提供範囲を含む文言は、社内の裏取りを通してから出します。三つ目は数字と固有名詞の確定で、出典に当たれないものは公開物に載せません。

四つ目は責任の所在です。誰が読んで通したかを記録に残す仕組みがないと、AIを使った作業は責任の空白地帯になります。AIを使った箇所と、人が確認した箇所を分けて残すだけで、後から検証できる状態を保てます。この四つは、担当者ごとに変えず、部署の運用として揃えておくのが望ましいところです。

記録の形も決めておきます。凝った台帳を作ると続かないため、文書の末尾に、AIを使った工程・人が確認した工程・確認した人の名前を三行で書く程度に収めます。四半期に一度、その三行が実際に埋まっているかを抜き取りで見れば、運用が形だけになっていないかを確かめられます。記録がない状態は、迎合の有無以前に、誰も検証できない状態です。

壁打ちを、業務のどこに置くか

最後は置き場所の話です。壁打ちは、会議の代わりではなく会議の前の下ごしらえに置くと効きます。会議の前日に論点の候補を出させ、根拠のないものを落とし、残った論点を会議に持ち込む。会議では人が議論し、決定を下します。この順番なら、迎合が混ざっても決定には届きません。

逆に置いてはいけないのが、会議の後です。決まったことをAIに確認させて「問題ありません」と返ってくれば、それは決定を追認しただけであり、確認にはなっていません。決定の後にAIを使うなら、確認ではなく、決定を実行に落とす作業（案内文の下書き、手順の整理）に限るのが安全です。

頻度も先に決めておくと迷いません。すべての文書を壁打ちにかける必要はなく、金額が動くものと、社外への約束を含むものに絞れば十分です。社内の共有メモや定例の報告まで対象にすると、確認の工程が形だけになり、肝心な文書のときにも同じ雑さで通してしまいます。対象を絞るほど、一件あたりに使える時間と注意が増えます。

運用として最低限そろえておきたいのは、次の項目です。

• 壁打ちに入る前に、決める人と決める時期を書き出したか
• 自社の意向を書かずに材料だけを渡す会話を、別に立てたか
• 指摘の根拠を書かせる形を指定したか
• 根拠のない指摘を落としたうえで、残りを社内の材料と突き合わせたか
• 採用した指摘と捨てた指摘を、理由付きで記録に残したか

よくある質問

口調の設定や指示文で、褒めてくるのを止められますか

称賛の言葉を減らすことはできます。ただし、減るのは言い方であって、判断が利用者の側へ寄る性質そのものは残ります。指示文で対処するなら、褒めるなと書くより、根拠の欄を必ず埋めさせる・反対の立場を固定するといった、出力の形を決める指定のほうが効きます。

複数のAIに同じ案を見せれば、偏りは打ち消せますか

打ち消しきれません。研究では、作りの違う複数のアシスタントに共通して迎合的な振る舞いが観察されています。加えて、同じ聞き方で見せている限り、聞き方に含まれた誘導も共通です。複数使うなら、製品を分けるより、材料の渡し方と立場の指定を変えて聞くほうが違いが出ます。

社内の資料を全部読ませれば、的確な指摘が出るようになりますか

材料が増えれば指摘の当たりはよくなりますが、寄る性質は変わりません。むしろ、社内資料の中に「この方向で進める」という記述が多いほど、その方向を前提にした返答が返りやすくなります。読ませる資料は目的ごとに絞り、判断の材料と、方向づけの記述は分けて扱うのが無難です。

反論が的確だったので、そのまま企画を止めました。問題ありますか

止める判断自体は人が下しているので、手順としては成立しています。ただし、その反論の根拠を確かめずに止めたのなら、肯定を鵜呑みにするのと構造は同じです。止める場合も進める場合も、根拠を自社の材料で確かめる工程は同じように通してください。

まとめ

AIが何も指摘しないのは、中身に問題がないからではありません。示されたものに同意する側へ寄る性質があり、それは研究でも複数のAIアシスタントに共通して観察されている、作り方に由来する癖です。壁打ちでは前提への疑いが、レビューでは書かれていない抜けが、要約では一度きりの反対意見が落ちます。反論は、自分の案だと分からせない・立場と観点を固定する・崩れる条件を聞くという三つの聞き方で引き出せますが、根拠のない反論を落とすふるいまで含めて初めて使える材料になります。そして、社外に出ていない事情は指摘の対象にならないという限界は残ります。だからこそ、やるかやらないかの決定・相手への約束・数字と固有名詞・責任の所在という四つは、出力を読む前に人が持つと決めておく。まずは次の壁打ちで、根拠の欄を必ず埋めさせる指定を一つ足すところから始めてみてください。

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