拓海先生、最近部下から『AIでブレインストーミングを』と言われているのですが、そもそもAIの出すアイデアって信頼できますか。
素晴らしい着眼点ですね！AIは多くの場合、使い方次第で強力な補助になりますよ。まず結論を三つで整理しますね。一、AIは速く多数の案を出せる。二、だが案が似通うことがある。三、それを避ける工夫がプロンプトで可能です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それはありがたい説明です。ただ、現場では『多様な案』が本当に重要なのか疑問でして、うちの業務で本当に利くのかを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点を三つで答えます。一、アイデアの多様性は新奇性とリスク分散に直結します。二、多様な出し方ができれば最良案の質が上がる。三、AIはプロンプト設計でその多様性を広げられますよ。
なるほど。で、その『プロンプト設計』って具体的に何を変えるのですか。工数やコスト面も心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！身近な比喩で言えば、同じ材料で料理を作ると味が偏るのと同じで、AIへの指示（プロンプト）を変えると出来上がる『味』が変わります。具体的には、指示の詳細さ、視点を変えるペルソナ指定、そして思考過程を誘導するChain-of-Thought（CoT）と呼ばれる手法があります。それぞれコストは低めで、試作→評価を小さく回せば投資対効果は高いです。
このChain-of-Thoughtというのは何ですか。難しそうですが、我々の現場でも扱えるものですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、Chain-of-Thought（CoT、思考連鎖）はAIに『考え方の筋道を示す』手法です。料理で言えばレシピの工程を細かく書くとバリエーションが出やすいのと同じで、AIに考える過程を促すとアウトプットの幅が広がります。実務ではテンプレート化して現場が使える形に落とし込めますよ。
要するに、プロンプトを長く詳しく書けば良いということですか。それだけで十分ですか。
素晴らしい着眼点ですね！長く詳しいプロンプトは有効ですが、それだけでは万能ではありません。重要なのは多様なアプローチを組み合わせることです。ペルソナを変える、Chain-of-Thoughtを与える、最小限の指示で発想を促すといった複数の戦略を小さなグループで回して最後に混ぜると効果が高いです。
なるほど。運用面ではどのような評価指標を見れば『多様性が出ている』と判断できますか。
素晴らしい着眼点ですね！ビジネスで使える評価は三つです。コサイン類似度（Cosine Similarity）は案同士の類似度を数値化します。ユニークなアイデア数は単純だが有効で、どれだけ重複せず出るかを見ます。最後に、同じ時間で出るアイデアの速さも現場では重要です。これらを合わせて判断できますよ。
それは分かりやすいです。これって要するにAIにいくつかの型を与えて、それぞれから小さなプールを作り最後に混ぜるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。異なるプロンプトで小分けに生成し、重複が少ないものを合成するハイブリッド戦略が特に有効です。現場では少量の実験で最適なプロンプトの組み合わせを見つけると良いですよ。
分かりました。最後に、我々がすぐに試せる簡単な一歩だけ教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは三種類のプロンプトを用意しましょう。一つは短い自由発想、二つ目は詳細指示＋CoT、三つ目は特定ペルソナ（例えばユーザー視点）での発想です。それぞれ小さなグループで50案ずつ出し、重複を除いて合成するだけで効果が見えますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言い直すと、AIに複数の『考え方』を与えて小分けにアイデアを作らせ、それを混ぜると新しくて使える案が増えるということですね。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、生成型AI、とりわけ大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を用いたアイデア創出において、プロンプト設計によって出力アイデアの多様性を効果的に高められることを示した点で大きく貢献する。従来はAIの案が似通うことが弱点とされてきたが、適切な指示の与え方を組み合わせることでその欠点を相当に補える。経営現場においては、より多様な候補の中から差別化要因を見つけやすくなり、新製品や新規事業の発想力向上につながる。重要なのは方法論が技術的に高度な改造を必要とせず、運用上の工夫で現場導入可能である点である。
まず、アイデア創出の目的は単に量を増やすことではなく、質の高い最良案を見つけることである。ここで「多様性」が果たす役割は、探索空間を広げることで最良案の存在確率を高めることにある。AIは速く多くを出すが、同じ文脈で同じ方向に偏る傾向があるため、単一の使い方だけでは探索効率が落ちる。本研究はその偏りを測定指標により明示化し、プロンプトの工夫で改善可能であることを経験的に示す。結論はシンプルだ。複数の視点を設計的に与えることでAIは多様な着想を生む、ということである。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では、AIによるアイデア生成の平均的な質は高いが、その内部での分散が小さい、つまり案同士が似通っているという指摘が多かった。こうした指摘は、最良案の質を限定するという意味で実務的な問題を含む。本研究の差別化点は、単にAIと人間を比較するだけで終わらず、プロンプトという現場で変えやすい操作変数を系統的に評価した点にある。特にChain-of-Thought（CoT）などの手法を含む複数のプロンプト戦略を直接比較し、その効果と重複度合いを数値化した点が新規である。本研究は、単発の最適プロンプトを求めるより、複数戦略の組合せが実効性を持つという示唆を与える。
さらに、ハイブリッドな運用の提案も先行研究と異なる実務的な貢献である。異なるプロンプトで小さなアイデア群を作り、それらを合成することで重複を避けつつ探索範囲を拡大するという運用は、現場で再現性が高い。人間グループと完全に同等とは言えないが、コストと時間を考慮すると実用的なトレードオフを示している点も評価できる。要するに、本研究は『どう運用すれば現場で効果が出るか』に踏み込んだ点で差別化される。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核はプロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering、プロンプト設計）である。プロンプトとはAIへの指示文のことで、内容の詳細さや視点指定、思考過程の誘導といった要素を含む。Chain-of-Thought（CoT、思考連鎖）とは、AIに中間的な思考ステップを示させることで多様な連想を促す手法であり、本研究ではその効果が注目された。測定は主にコサイン類似度（Cosine Similarity、ベクトル間の類似度）やユニークアイデア数、時間当たりの生成速度などの指標を用いて定量的に行われている。
技術的な実装は特別なモデル改変を必要とせず、既存の大規模言語モデル（LLM）に対して異なるプロンプトを与えるだけで効果が得られる点が実務上重要である。モデル内部のパラメータ調整やファインチューニングを伴わないため、初期投資を抑えてすぐに試行できる。さらに、異なるプロンプトの結果間で重複が少ないことが示されており、組み合わせ戦略が有効であるという設計上の含意を持つ。企業はまず小規模なプロトタイプで運用の勘所を掴めるだろう。
4.有効性の検証方法と成果
検証はGPT-4などの大規模言語モデルを用いて、複数のプロンプト戦略を比較する形で行われた。基準としては、人間のグループが生成したアイデア群を用い、コサイン類似度やユニークな案の数で比較した。結果としては、デフォルトのプロンプトでは人間より多様性が劣る傾向が確認されたが、プロンプト設計を工夫することで多様性は大幅に向上した。特にChain-of-Thoughtを含む長めの詳しいプロンプトが効果的であると結論づけられている。
加えて、複数のプロンプト戦略から得られるアイデア群間の重複度が低いという発見は実用的な示唆を与える。すなわち、小さなプールを複数作って統合するハイブリッド戦略が有効であり、これは現場での実装が容易である。なお、完全に人間の発想に追いついたとは言えないものの、運用コストを考えると十分に魅力的なトレードオフがある。結果は速やかな業務適用を後押しするものである。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有効性を示した一方で重要な限界も明示している。第一に、人間のグループが依然としてわずかに多様性で優位である点は無視できない。第二に、プロンプト設計の最適化はケース依存性が高く、業種や課題に応じた調整が必要である。第三に、多様性を追求することで出力の信頼性や実現可能性が下がるリスクがあり、品質保証の仕組みが求められる。これらの課題は実務導入にあたって慎重な検証と評価基準の整備を必要とする。
また倫理的・法的な検討も重要である。AIが生成する案には既存の知財や偏見が混入する恐れがあり、導入時にクリアランスや説明責任の体制を整える必要がある。さらに、運用面では現場が使いやすいテンプレート化と教育が不可欠だ。結局、技術的な手法は道具に過ぎず、組織運用と評価スキームの設計が成功の鍵を握るのである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの方向で進むべきである。第一に、業種別・課題別に最適なプロンプトパターンを体系化する実務研究である。第二に、生成物の品質担保とフィルタリングを自動化する評価基準と仕組み作りである。第三に、人間のグループ発想とAI生成のハイブリッド設計を最適化する運用フレームの検証である。これらは現場適用を前提とした実証研究によって具体化されるべき課題である。
検索に使える英語キーワードを列挙すると、Prompt Engineering, Chain-of-Thought, Idea Diversity, Cosine Similarity, Human-AI Collaboration といった語が挙げられる。実務担当者はこれらのキーワードで文献や事例を検索すれば、具体的な実装事例や追加の研究にアクセスできるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「まずは三種類のプロンプトを試して、小さく50案ずつ作り重複を排除して比較しましょう。」と提案すれば、実行計画が明確になる。会議で「重複を減らして多様性を確保するためにハイブリッド生成を試す価値がある」と述べれば、運用案の説得力が増す。最後に「短期のPoC（概念実証）で効果を測定し、成果が出れば運用展開を段階的に進める」と締めれば投資対効果の議論に強い。
