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うみんちゅ

@uminchu_gpt

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7月30日

ChatGPTに質問して、最初の回答を読んで終わる。

それでは、AIの力を半分も引き出せません。

孫正義氏の使い方は、思いついた案をAIにぶつけ、反論させ、解決策を返し、さらに反論させる往復型です。2023年の株主総会では、このやり取りを十数回続けた事例を本人が説明しています。

まずは、次の一文を普段の質問に足してみてください。

▼ここからコピー

この案に賛成する前に、実現を妨げる最も重大な問題を1つ挙げてください。問題を挙げたら、私の反論を待ってください。

▲ここまで

この記事では、公開発言から確認できる孫氏の使い方と、そこから再構成した実践用プロンプトを分けて紹介します。

孫氏本人が使用した原文プロンプトは公開されていません。ここで渡すプロンプトは、公開された対話の進め方を仕事向けに翻訳したものです。

孫正義の壁打ちは「一問一答」ではなく反論の往復

孫氏はChatGPTを、検索窓の代わりではなく、推論する議論相手として使っています。

2023年6月のソフトバンクグループ株主総会で、孫氏はGPTを毎日使っていると説明しました。思いついたアイデアについて意見を求め、ディベートやブレーンストーミングを行っていたのです。

ある難しい構想を投げると、GPT-4は「必要な計算資源が大きく、現実的ではない」という趣旨の問題を返しました。

孫氏はそこで引き下がりません。

別の方法なら実現できると返す。するとGPT-4が新しい問題を示す。その問題にも解決策を返す。

この応酬を十数回繰り返し、最終的に「実現可能な案」という評価まで持っていったと話しています。

注目したいのは、AIに一発で名案を出させていないことです。

人間が仮説を出す。

AIが穴を見つける。

人間が解決策を返す。

AIが次の穴を見つける。

この往復によって、最初は粗かった案の解像度が上がっていきます。

2026年のソフトバンクグループレポートでも、孫氏は毎日ChatGPTに何度も問いかけていると説明しています。用途はアイデアの壁打ちだけではありません。社員との議論を深めるためにも使っています。

さらに、2026年の株主総会では「何でも相談している」と述べています。ChatGPTから考えの甘さを指摘されることもあり、継続的な議論相手として重宝しているという説明でした。

一時的なブームではなく、少なくとも2023年から2026年まで続いている習慣です。

出典：ソフトバンクグループ 第43回定時株主総会書き起こし

https://group.softbank/media/Project/sbg/sbg/pdf/ir/investors/shareholders/2023/shareholders-meeting_43_07_ja.pdf

出典：ソフトバンクグループレポート2026

https://group.softbank/ir/financials/annual_reports/2026/message/son

出典：ソフトバンクグループ 第46回定時株主総会書き起こし

https://group.softbank/media/Project/sbg/sbg/pdf/ir/investors/shareholders/2026/shareholders-meeting_46_08_ja.pdf

知恵の壁打ちは「答え」ではなく「案の弱点」を取りにいく

普通の質問と知恵の壁打ちは、AIに与える役割が違います。

普通の質問では、AIを回答者にします。

知恵の壁打ちでは、AIを反対役、検証役、編集者として扱います。

たとえば、新しい企画を考えたとします。

「この企画を改善してください」と頼むだけでは、AIは無難な改善案を並べがちです。返ってきた内容も、どこから試せばよいのか分かりません。

壁打ちでは、議論を小さく区切ります。

・自分の仮説を具体的に置く

・AIには最も重大な反論を1つだけ出させる

・人間がその反論への解決策を返す

・解決後に残る次の問題をAIに探させる

・最後に議論の内容を実行案へ変換する

AIに一度に10個の懸念を出させないことが大切です。

大量の箇条書きは、検討した気分にはなれます。しかし、一つひとつへの反論が浅くなり、案が鍛えられません。

孫氏の公開事例でも、GPT-4が示した問題に対して解決策を返し、次の問題に進む流れになっています。

1ターン1論点。

これが、長いやり取りを散らかさないコツです。

もう一つ見落とせないのが、人間側も考え続けている点です。

AIに「解決策も考えて」と丸投げすれば、対話は早く終わります。ところが、それでは自分の仮説が育ちません。

最初は人間が解決策を出す。それでも詰まった部分だけAIに選択肢を求める。

この順番なら、AIの提案を採用する場合も、なぜ採用するのかを自分で説明できます。

実践1　粗いアイデアを議論できる形に変える

思いつきをそのまま投げると、AIは不足した条件を勝手に補います。

先に「誰の、何を、どの制約下で変える案か」を固定してください。

▼ここからコピー

あなたは、企画を安易に褒めずに検証する議論相手です。

これから私の案を壁打ちしてください。

対象者：

対象者が抱える問題：

私の案：

達成したい状態：

使える時間・人員・予算：

絶対に守る条件：

最初に、この案をあなたの言葉で1文に要約してください。

次に、判断に必要なのに不足している情報を最大3つ質問してください。

まだ改善案は出さないでください。

▲ここまで

このプロンプトの役割は、良い答えを出させることではありません。

人間とAIが、同じ案について話している状態をつくることです。

AIの要約が意図と違っていたら、その場で修正します。要約がずれたまま先に進むと、その後の反論も改善案もすべてずれます。

質問への回答で分からない項目があれば、「未定」と返して構いません。未定の条件が見えるだけでも、壁打ちは前に進みます。

実践2　最も痛い反論を1つずつ出させる

案の共有が終わったら、AIを反対役に切り替えます。

ここでは優しさよりも、反論の具体性が必要です。

▼ここからコピー

ここからは、この案に反対する責任者として振る舞ってください。

実現を妨げる問題のうち、影響が最も大きいものを1つだけ挙げてください。

次の形式で答えてください。

問題：

なぜ重大か：

この問題が現実に起きる場面：

問題が解決したと判断できる条件：

一度に複数の問題や解決策は出さず、私の反論を待ってください。

▲ここまで

「悪い点を教えて」ではなく、実現を妨げる問題に絞っています。

好みの違いや表現上の小さな欠点ではなく、企画の成立を左右する論点を先に扱うためです。

AIが挙げた問題に納得できない場合は、すぐ修正を求めるのではなく、根拠を聞きます。

「その問題が重大だと判断した前提は何ですか」

この一文だけで、AIが事実を根拠にしているのか、推測で補っているのかが見えやすくなります。

実践3　反論と解決策のラリーを続ける

知恵の壁打ちの本体はここです。

AIの反論に対して、人間が解決策を返します。その解決策にも穴があるなら、AIに再反論させます。

▼ここからコピー

あなたが挙げた問題に対して、私は次の方法で解決できると考えます。

私の解決策：

この方法が機能すると考える理由：

まだ不確かな点：

この解決策によって、先ほどの問題がどの程度解消したかを判定してください。

判定：解消／一部解消／未解消

理由：

新たに生じる最も重大な問題：

判定後は、次の問題を1つだけ示して私の返答を待ってください。

▲ここまで

このやり取りは、AIに勝つための口論ではありません。

案が現実に負けないように、先に壊しているのです。

3往復ほどすると、似た反論が繰り返されることがあります。その場合は議論をいったん止め、未解決論点を整理させてください。

「これまでに解消した問題と、まだ残っている問題を分けてください」

議論の履歴が長くなったときも、この整理を挟むと軸を戻せます。

実践4　AIを社員との議論を深める準備役にする

孫氏は、社員との議論を深めるためにもChatGPTを使っていると説明しています。

会議の代わりをAIにさせるのではありません。人間同士で話す前に、論点の抜けや衝突点を洗い出す使い方です。

▼ここからコピー

次の会議で、提案を意思決定できる状態まで進めたいです。

会議の目的：

参加者とそれぞれの立場：

現在の提案：

すでに合意していること：

意見が割れそうなこと：

会議終了時に決めたいこと：

参加者ごとに出しそうな反論を推測してください。

ただし、本人の発言として断定しないでください。

その後、会議で確認すべき質問を優先順に並べてください。

質問ごとに「誰に聞くか」「何を判断するためか」も示してください。

▲ここまで

人の意見をAIに決めつけさせないことが大切です。

出力は「本人がこう言う」という予言ではなく、会議前の仮説として扱います。実際の意思は、本人に確認しなければ分かりません。

この準備をしておけば、会議で思いつきの説明に時間を使わず、判断に必要な質問から入れます。

実践5　賛成役と反対役を分けて判断の偏りを減らす

同じ会話の中で、AIは直前の流れに引っ張られます。

反論を重ねた後は否定に寄りやすく、改善を重ねた後は肯定に寄りやすくなります。

そこで、議論の終盤に役割を分けて再評価させます。

▼ここからコピー

ここまでの議論を、異なる3つの立場から評価してください。

推進責任者：

この案を進める最大の理由と、成功させる条件

反対責任者：

この案を止める最大の理由と、見過ごせないリスク

中立の意思決定者：

事実として確認できたこと、未確認の仮説、判断前に必要な検証

最後に、今すぐ実行／小さく検証／保留／中止の4択から1つを選んでください。

選択の根拠と、判断を変える条件も示してください。

▲ここまで

結論だけを採用せず、「判断を変える条件」を見ます。

条件が明確なら、小さな検証を設計できます。条件が曖昧なら、AIの結論にも十分な根拠がありません。

実践6　長い壁打ちを1枚の実行案に変える

壁打ちが終わっても、そのままでは仕事に使えません。

最後に、会話を意思決定用の文書へ圧縮します。

▼ここからコピー

ここまでの壁打ちを、実行判断に使える形へ整理してください。

1. 解決したい問題

2. 現在の案

3. この案を選ぶ理由

4. 解消できた反論

5. 未解決のリスク

6. 事実確認が必要な項目

7. 最小単位で試す方法

8. 実行後に確認する指標

9. 続行・修正・中止を判断する基準

会話に登場していない事実や数値は補わないでください。

不明な項目は「未確認」と書いてください。

▲ここまで

ここで初めて、壁打ちが実行案になります。

AIがもっともらしい数値を補っていないか、必ず確認してください。市場規模、価格、法律、製品仕様などは、一次情報へ戻って検証します。

8つの仕事に壁打ちを当てはめる

壁打ちは新規事業だけの技術ではありません。

日常の小さな判断にも使えます。ここでは、入力の組み立て方を8つ紹介します。

例1　新商品の企画

仮説：「既存顧客向けに、設定作業を代行する追加プランをつくる」

AIの役割：顧客需要、提供コスト、既存プランとの競合の順に反論させる。

確認する事実：問い合わせ履歴、作業時間、対象顧客数。

最終成果物：小規模な顧客ヒアリング案。

例2　営業提案

仮説：「機能説明を減らし、導入後の業務変化を中心に提案する」

AIの役割：顧客側の責任者、現場担当者、情報システム担当者の懸念を分ける。

確認する事実：現在の業務手順、決裁条件、セキュリティ要件。

最終成果物：相手別の質問リスト。

例3　会議の議題整理

仮説：「次回会議では新施策の是非ではなく、試験導入の条件を決める」

AIの役割：合意済み事項と未決事項を分離し、決める順番を検証する。

確認する事実：参加者の権限、期限、利用できる人員。

最終成果物：意思決定に必要な議題だけを残した進行案。

例4　採用要件

仮説：「経験年数より、入社後に担当する課題への対応力を重視する」

AIの役割：採用責任者と現場責任者の両方から、要件の曖昧さを指摘させる。

確認する事実：実際の業務、評価基準、育成できる範囲。

最終成果物：面接で確認できる行動ベースの質問。

例5　業務改善

仮説：「週次報告の作成工程を減らし、判断に必要な変化だけを共有する」

AIの役割：削ってはいけない情報と、重複している情報を仕分ける。

確認する事実：報告書を読む人、その人が下す判断、現在の作成工程。

最終成果物：試験運用できる新しい報告項目。

例6　価格の見直し

仮説：「価格だけを変えるのではなく、提供範囲を再設計する」

AIの役割：顧客価値、提供側の負担、説明の分かりやすさから反論させる。

確認する事実：契約条件、利用状況、問い合わせ内容。

最終成果物：価格変更ではなく、検証すべき選択肢の一覧。

例7　コンテンツの企画

仮説：「広いテーマのまとめではなく、読者の失敗を1つ解決する記事を書く」

AIの役割：想定読者が途中で離れる理由と、内容が抽象化する箇所を指摘させる。

確認する事実：読者から実際に寄せられた質問、検索意図、手持ちの事例。

最終成果物：タイトルが約束する内容と、各見出しの役割。

例8　学習計画

仮説：「教材を増やさず、成果物を先に決めて必要な知識だけを学ぶ」

AIの役割：目標の曖昧さ、練習不足、評価方法の欠落を順に指摘させる。

確認する事実：使える時間、現在の技能、完成させたい成果物。

最終成果物：次の1週間で試せる学習と制作の組み合わせ。

どの例でも、AIに事実をつくらせてはいけません。

AIが担うのは、仮説への反論、論点の整理、次に確かめる項目の提案です。顧客の意見、社内ルール、法律、製品仕様は、正しい情報源に当たって確認します。

孫正義の使い方から外してはいけない3つの原則

1つ目は、自分の案を持って対話を始めることです。

孫氏の公開事例では、先に本人のアイデアがあります。AIにゼロから発明させたのではなく、その案を議論で鍛えています。

2つ目は、反論された後に人間も解決策を返すことです。

AIへ全部任せると、もっともらしい案を受け取って終わります。自分で返すからこそ、前提の弱さや知識不足が見えてきます。

3つ目は、一度で終わらせないことです。

最初の反論を解消すると、その解決策が別の問題を生むことがあります。十数回の応酬という事例が示しているのは、回数の多さそのものではありません。案が実現可能な形になるまで問い続ける姿勢です。

なお、2023年のソフトバンクグループレポートには、孫氏が8カ月で約630件の発明を行ったという記載があります。同じ文書で、毎日GPT-4と知恵の壁打ちをしていることも説明されています。

ただし、公開資料は630件すべてがGPT-4との共同作業で生まれたとは述べていません。

「GPT-4で630件を発明した」と因果関係を強めるのは不正確です。確認できるのは、発明に取り組んだ時期に、毎日GPT-4との壁打ちも行っていたということです。

出典：ソフトバンクグループレポート2023

https://group.softbank/ir/financials/annual_reports/2023/message/son

AIの反論は優秀でも、最終判断は人間が持つ

知恵の壁打ちは、AIの回答を信じる技術ではありません。

AIを使って、自分の案を疑う技術です。

ChatGPTは、存在しない事例や不正確な数値をもっともらしく示すことがあります。会話が長くなるほど、途中で置いた仮定が事実のように扱われる場合もあります。

壁打ちの途中では、情報を3種類に分けてください。

・一次情報で確認できた事実

・人間が置いた仮説

・AIが対話のために提示した推測

この3つを混ぜないだけで、判断の事故を減らせます。

機密情報や個人情報の扱いにも注意が必要です。

会社の承認を得ていない顧客情報、契約内容、未公開の財務情報、人事情報などは入力しません。利用するサービスの設定、契約条件、組織のルールを確認した上で使ってください。

孫氏がどの契約・設定・社内環境で個別の情報を扱っているかは、公開発言だけでは分かりません。そこを推測して真似するべきではありません。

真似するのは、反論を歓迎し、往復で案を鍛える思考法です。

今日から始める知恵の壁打ち

最初から十数回続ける必要はありません。

いま抱えている仕事を1つ選び、次の順番で試してください。

・自分の案を1文で書く

・AIに最も重大な問題を1つ出させる

・自分の解決策を返す

・新しく生じる問題を1つ出させる

・最後に未確認の事実を整理する

壁打ちの価値は、AIが正解を知っていることではありません。

あなたが気づかなかった穴を示し、考え直す機会を何度でもつくれることです。

孫正義氏の「知恵の壁打ち」は、特別な機能を使う方法ではありません。自分の仮説を出し、反論を受け、解決策を返し続ける対話の設計です。

今日、ChatGPTに投げるべきなのは「良い案を出して」ではありません。

「この案を止める、最も重大な問題は何か」

まずは、その一問から始めてください。

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