AIでつまづく人は、大抵ここがうまくいっていないという説

『AI』を使っている人、という括りにおいても
・ガンガン思い通りに使っている
・使い方がイマイチよくわからない
とこの間には、さまざまにグラデーションがあるかと思います。

また使っていない人においても、
・AIの言うことに指示されたくない
・使いたいけどイマイチわからない
と、敬遠している人の間にもグラデーションがあります。

ここでは、AIをそこそこ使っていると思っている人でも
実はうまくいかず挫折するケースを考えてみたいと思います。

仕事するとき、頼み事をするときの「3ステップ」

これ、けんすうさんのnote記事で、激しく首を縦に振った話になります。
常々、ここが大方の人にとって一番の躓きどころだろうな
と思っていたことをうまく文章化してくれました。

私なりにもっとも響いた点を要約し、図にしてみました。

この図は、エンジニアが仕事する、あるいは人に技術的な頼み事をする際、
実際の手順を３つのステップで説明したものです。

実装する、という表現がエンジニアぽいですが、一般の生活においては
「行動する」「アウトプットを出す」「動いてみる」
程度にご理解いただければ万事に通じるかと思います。

その前に、STRUCTUREというステップがあってここが最重要ポイント。

一見ややこしいですが、一例をけんすうさんのコメントを引用するとこうなります。

1. What（やりたいこと）：「カフェの損益を知りたい」などのやりたいことがある
2. Structure（中間構造・設計）：何を変数にして、どう関係づけて、どう分解するか、
   などのExcelなどの設計を考える
3. Execution（実装）：数式やコードを書く、ファイルを整える

けんすうさんのnoteより引用

で、これ
AIに何かを打ち込んでアウトプットを出してもらう、
という流れに置き換えて考えてみても同じことが言えるのです、

何かをやりたい、というWHAT部分を考える、思いつくのは誰もができることです。
最後のEXECUTION（実装する）部分は、AIの最も得意とするところです。

ですが、今やここはなかなか差別化が難しい領域です。
ClaudeにしてもGeminiにしても、ChatGPTにしてもどれもこれもが
切磋琢磨して競争相手より抜きん出ようとしていますね。

ChatGPT 5.5 になって、 Image 2 が使えるから凄いとか騒いだところで
翌日には他の生成AIが新しい機能でカバーするとかの繰り返しであって、
AIの進化を私たちが騒いだところでどうにもなりません。

正直言うと、だから騒ぐのは無意味。
常に競い合っていてどんどんコモディティ化も進んで、
そこにある差異に執着しても無意味です。

では、何が重要なのか？

というと真ん中にあるSTRUCTURE部分なのです。

「問題のほぐしかた」で決まる

STRUCTUREとは、あるお題に対してその
問題のほぐしかた
に尽きます。

そこを補完してくれるのがManusなどのAIエージェントですけど、
それでももちろん完璧とはとても言い難い。

ChatGPTも単なる生成AIから、どんどんAIエージェント化しつつある
ようにも思えてそこにも差がなくなりつつありますが、
しっかりほぐしてくれるわけでは決してない。

要するに、お題に対して
これはいったいどういう問題なのか？
を具体的・論理的に分解するのが「ほぐす」という意味です。

できればMECE（ミーシー：もれなくだぶりもなく）、整然と分解するのが理想ですが
どういう方針（方向付け）で、どのように整理したいのかを意識すると
それなりに形になってくるものです。

AIがうまく使えない人は、ここが苦手です。

ここはエンジニアなら一般的に得意ではないにしても、
仕事として日常求められる部分でもあるので
苦労しつつも職業的に鍛えられているのが普通です。

AIで行き詰まる多くの人は、このSTRUCTURE部分抜きで
AIに指示することが多いはずです。

問題をほぐさないまま、結果だけ求める感じです。
シンプルな例でですが、こんなふうに問いかけることです。

• 「提案書を書いて！」
  提案の骨子（STRUCTURE）が無いために、相手に刺さらないぼやけた話になる。
• 「おいしい店を紹介して！」
  エリアやカテゴリー、ランチかディナーか（STRUCTURE）が無いために、全方位的な答えになる。
• 「この履歴で採用するかどうか教えて！」
  採用基準（STRUCTURE）が不明なために、一般論としての答えとなり的外れ。

これだと欲しい答えにはほど遠いですね。

な～んだ、AIって結局この程度か？
となって終わってしまうのです。

またこのSTRUCTUREなしで漫然とした問いかけでも、
「壁打ち」で徐々に知りたいことに近づいていくことが多々あります。

ただし、これはAIを使っているのではなく、AIに使われている状況です。
AIは言われたことに答えているだけ（推論しているだけ）ですが、
実態はAIに誘導されているのに気づいていないのです。

繰り返しますが、特定AIの個々の機能で一喜一憂するのは無意味で時間の無駄です。
どんぐりの背比べ的なものなので、むしろ自分にしっくりくる生成AIをとりあえず
選んで使いつつ、他のAIがいい感じになったら切り替えてみたらどう？
というレベルでお考えになるのが無難です。

因みに私がこの記事投稿時点では、個人的にはChatGPTが盛り返してきて
結構使っていて、Manusも時々使うがGeminiはあまり使っていません。
Geminiに特定のURL（Webページ）指定してもどうも勘違いが多くなっていて
どこが原因がわからないため少し敬遠中。
ですがこれもきっとまた変わるでしょう。

ところで2026年5月3日の朝日新聞ニュースによると、
最高裁長官が「生成AIは『猛獣』と表現」
という見出しの記事がありました。

最高裁も証拠の整理などで活用を検討する生成AIについては「猛獣」と表現。
今崎長官は、もっともらしく見えるが誤った回答をするハルシネーション（幻覚）や、
プライバシー侵害のリスクなどに触れ、
「うまく使いこなす力量が求められる。スキルを磨く必要があるだろう」と述べた。

朝日新聞ニュース(2026.5.3)

まぁ、その通りだと思います。
最高裁はAIの使いこなしの話をしていますが、何をどう問うのかという
問題のほぐしかた（STRUCTURE）に通じるのも
その重要なスキルになると考えます。

以下の「人機共創プロジェクト HACC」でも最重要視しているのは、
結局は「問題のほぐしかた」にほかなりません。