「AIに資料作らせたけど、なんか微妙…」
そんな経験、ありませんか？
私は最近、生成AIを”部下”を扱うような気持ちで利用しています。
生成AIの進化はめざましく、今では提案書のスライドまでAIに任せられる時代に。
私も仕事でAIを積極活用していますが、そこで実感したのは「頼み方ひとつで、成果物の質がまるで変わる」という事実。
たとえば、AIに「会議用の資料まとめておいて」と頼むと、それっぽいものは返ってくるけど、「なんか違う…」という結果に。
これって人間の部下に仕事を任せた時と全く同じ構図ですよね。
「この資料、まとめといて」と言って、できたものを見て「これじゃない」と思った経験は、管理職やマネジメント層なら特にお持ちのはず。
私は今、生成AIを”優秀だが経験の浅い新人”として扱っています。
AIが作った資料に疑問があればファクトチェックを依頼し、期待と違えば丁寧に再度指示を出します。
SNS上では「AIは間違いが多い」という声をよく見かけますが、それは新人育成でも起こること。
例えば、AIが取引先のブランドカラーと違うスライドを作成した時、「なぜ」と思う前に「青ベースで」と具体的に指示していたか振り返ります。
皆さんも、部下や後輩に「当然伝わってる」と思っていたのに、違う成果物が出てきた経験、ありませんか？
AIは”気が利く相棒”ではありませんが、適切に指示すれば強力な戦力になります。
そして最大の利点は、一度うまくいった指示（プロンプト）を保存しておけば、何度でも同じクオリティを再現できること。これは人材育成では真似できない強みです。
これからの時代、生成AIの”使いこなし方”で成果に大きな差が出てくるでしょう。
プロンプト技術習得も大切ですが、私はそれと同じくらい「望む成果をどう引き出すか」というマネジメント思考を若いうちから身につける重要性を感じます。
AIエージェントが当たり前になる未来では、「AIに何をさせるか」「どう評価・改善するか」がより問われます。
だから私は確信しています。
これから生成AIが普及する時代に、最も価値を持つビジネススキルは「AIマネジメント力」なのだと。
