クーリエ・ジャポン対談動画（後編公開）、＋「動画の中でお届けしている」概念リスト

動画（後半です）URL　https://www.youtube.com/watch?v=a-R8IfNxhgg

なお、以前紹介した対談の「前半」はこちら↓

どちらも、無料で視聴できます。

（長い付録です）

クーリエジャポン（後編）概念リスト（動画をもとに、石井にて、概念を切り出し）を共有します。

1. アイデアの定義と発展

• アイデアの核となるもの（魂／美味しい肉）を見抜くこと：アイデア全体の中でも中核となる要素を特定する作業。
• ピボット（ずらすこと）の必要性：出てきたアイデアをそのまま実行するのではなく、軸足は残しつつ、まとっている具象（具体的な形）をより良い形にずらすこと。
•  初期アイデアの未成熟さ：初期のアイデア（1行アイデア）はまだモヤモヤしており、他者が理解できるレベルまで具体性を上げる必要がある。
• ちょうどいい頃合い：アイデアを他の人が判断・評価したり、乗っかっていけるように、伝わりやすいレベルに洗練させること。

2. アイデア検証とブラッシュアップの技法

• アイデアスケッチ技法：アイデアを伝わりやすくするための技法（考具の加藤昌治氏が紹介）。この技法をAIに実行させるプロンプトが存在する。
• アイデアスケッチのプロンプト構成要素：アイデアのタイトル、1行要約、詳細内容3行の形式で記述させ、誰向けの何で、何かがなんとなく分かるようにし、さらに方向性を大きく変えた3パターンを作成させる。
• ダメ出しの模擬：アイデアを上に持っていく前に、自分でダメ出しを行い、懸念点を潰しておくこと。
• AIによるダメ出しの有効性：人間は人からダメ出しされると感情的になり、ムカつく（一貫性を保とうとする心理）が、AIから言われるとムカつきにくい。これにより、建設的なダメ出しが可能になる。
• クリエイティブトークの実現：事前にダメ出しとその打ち手を準備することで、上司との会話が否定的フィードバック（ダメ出し）の応酬ではなく、プラスアルファの意見を引き出す創造的な対話（クリエイティブトーク）になる。
• 上司の創造性の活用：ダメ出しの模擬によって組織の創造能力や上司が本来持っていた創造能力を引き出すことができ、日本企業の創造性を高める。

3. AIによる検証機能と期待されるアウトプット

• 評価軸の援用：AIに一般的な大企業の評価軸を援用させて、企画に対する上層部の反応や指摘事項を的確に予測させる。
• 多角的な指摘観点：AIは人間よりもダメ出しの観点が広いため、市場規模、顧客セグメント、収益性（BM、販路別のアリ）、PL（製造物責任）といった様々な角度から懸念点を提示する。
• AIによる具体的な提案：ダメ出しだけでなく、想定原価、損益分岐点、対応策（アクション）といった具体的な数値や打ち手の提案も行う（AIが妥当な平均値を当てはめている）。
• ダメ出しに対する打ち手の検討：ダメ出しを受けた後、さらにAIに「これらのダメ出しに対する打ち手を考えてください」と指示することで、心が折れることなく解決策（具体的なものから概念的なものまで）を得られる。

4. 独自のプロンプト作成（プロンプト化／プロンプタイズ）

• ハイパフォーマーの思考プロセスの活用：社内のハイパフォーマー（ヒット企画を出す人）の複雑な思考プロセスをAIに対話しながらスモールステップで教え込み、AIに再現させる。
• プロンプト化（プロンプタイズ）：ハイパフォーマーの思考プロセス全体をAIにやらせきれた後、そのプロセスを「1回の指示文」で実行できるようにプロンプトとして定義させること。
• 他の生成AIへの伝達：生成AIに対し、「他の生成AIにも伝わる言い方で、1回の指示分を考えて」と問いかけ、共通言語化させる。
• 新たな知的財産（アセット）：会社独自のプロンプト集を社内データベースに蓄積することで、ハイパフォーマーが不在の日でも、その熟練の企画力や豊かな思考パターンを利用できるようになる。
•  AIは能力のブースト役：AIは人間の仕事を代替するのではなく、人間が持っている能力をブースト（増強）する存在である。

5. AIとのコミュニケーションTIPS

• 褒めコメントの意図：「いいですね」などの褒めコメントは、AIを気持ちよくさせるためではなく、前の回答の方向性やテイスト、粒度を維持してほしいという意図を圧縮して伝えるためのTIPSである。
• 否定の表現：「うーん。ちょっと違うかな」といった表現を使うことで、AIは前の方向性をキャンセルし、新しいことを考え始める。

6. 人間性の高い仕事と創造性の未来 (SEND)

• H（uman）とAIからSENDとAIへ：AI時代において、人間がシフトすべき「人間性の高い仕事」（創造性の領域）を構成する四つの要素。
• S: Sensitivity（敏感さ／感受性）：創造性に伴う人間のもろさなど、AIがかなり発達した後でも代替できない領域。
• E: Empathy（共感）：
  • 認知的共感：相手の状況を理解する能力（AIにも高いレベルで可能）。
  • 情動的共感：相手の感情を模擬し、「辛かったよな」と言える能力（AIは人間よりもはるかに低い）。
• N: Notion（ノーション）：まだ言葉にならないモヤモヤとした考え、直感の類似的なもの。創造性の研究における未踏の闇が深い領域であり、具にもつかない考えを出せるのは人間の役割。
• D: Dedication（献身／熱狂的な没頭）：
  • 何かについて深くやりきる、やり込む職人の能力。神は細部に宿るとされるデザインの世界で重要。
  • 暗黙知の独自性。Dedicationにより熟達していくと、言語化できない暗黙知が生まれる。これはAIが模倣できないため、その人独自の能力となる。

という内容です。
27分間でこの内容なので、結構サクサクと、対談で引き出してもらって進めています。
AIの講義をしなきゃ～～、という講師の方には、なにか使っていただける部分があれば幸甚です。（文章として引用される場合「クーリエ・ジャポン対談動画」などを引用元を明記してもらえると嬉しいです。）
AIのTIPSも、AIを使って人が考えるということも、入っております。