「AIに何度直してもらっても、なんか違う……」それ、フィードバックの言葉が足りていないだけです。｜生成AI×マネジメント練習帳
「AIを使ってみたけど、うまくいかない」「部下への指示がなかなか伝わらない」と感じている方へ。
難しいAIの知識は不要です。この連載では、AIとの対話を通じて、マネジメント力を日常業務の中で自然に高めていくヒントをお届けします。
「何度直してもらっても、なんか違う」——そのループ、心当たりありませんか？
生成AIに文章を書いてもらって、「なんか違うな」と感じて修正を依頼する。でも、また「なんか違う」。
もう一度頼む。やっぱり「なんか違う」。
……気づいたら、自分でゼロから書き直していた。
この経験、ありませんか？わたしは、使い始めのころ何度もこのループにはまりました。
そのたびに「AIって、結局使えないな」と感じていたんです。
でも今は分かります。
問題はAIではなく、「なんか違う」を言葉にできていなかった自分にありました。
「直して」「よくして」は、じつは何も伝わっていない
試しに思い出してみてください。AIへの修正依頼、こんな言葉を使っていませんでしたか？
「もっとよくして」
「わかりやすく書き直して」
「なんかイマイチなので修正して」
これ、受け取るAI側からすると、ほぼ情報がありません。
「よく」とは何か。「わかりやすい」とは誰にとってか。「イマイチ」のどこが問題なのか。
生成AIは、指示の内容に強く影響を受けます。
ただし、指示が曖昧だとAIが勝手に補完して、意図とは全然違う方向へ進んでしまうことがよくあります。
忠実に従ってくれているわけではなく、「それらしい文章」を確率的に生成しているからです。
だから、曖昧な指示ほど、意図からズレやすい。
「なんか違う」のループは、AIの限界ではなく、フィードバックの言語化不足が原因であることがほとんどです。
「なんか違う」を3つに分解するだけで、ループが止まる
では、どうすればいいか。わたしが実際に使って手応えを感じた方法が、「違和感を3要素に分解する」です。
トーン・構成・粒度、この3つだけ意識してみてください。
① トーン（雰囲気・文体）
「もっとカジュアルに」ではなく→「友人に話しかけるような口語体で」
「ビジネスらしく」ではなく→「提案書に載せる想定で、丁寧かつ簡潔に」
② 構成（話の順番・流れ）
「まとめ直して」ではなく→「結論を冒頭に、理由を3点、具体例を1つ」
「読みやすく」ではなく→「各段落を100字以内に、接続詞で繋げて」
③ 粒度（詳しさ・分量）
「詳しく」ではなく→「各項目を200字程度で説明して」
「簡潔に」ではなく→「全体を300字以内にまとめて」
たったこれだけで、AIへの修正依頼がまったく変わります。
「なんか違う」を感じたとき、まずこの3要素のどれが違うのかを考える。それだけで、ループから抜け出せます。
さらに効く「逆フィードバック」という使い方
少し慣れてきたら、こんな方法も試してみてください。
修正を依頼する前に、AIにこう聞くんです。
「この文章の良い点を2つと、改善できる点を具体的に教えて」
AIに自分の出力を評価させる、いわば「逆フィードバック」です。
これをすると、自分が何をどう直したいのかが整理されます。
「なんか違う」の正体が言語化されて、次の指示が格段に具体的になります。
一点だけ補足しておくと、AIとのやり取りは一発で完璧を求めるものではありません。
複数回の対話で少しずつ精度を高めていくもの、という前提を持っておくと、「また違った」と落ち込む回数がぐっと減ります。
「なんか違う」を言葉にする力は、AI以外でも効く
ここまで読んで、気づいた方もいるかもしれません。
AIへのフィードバックを練習していると、人への伝え方も変わってきます。
「なんか違う」を3要素に分解する習慣は、仕事での依頼・確認・修正の場面でもそのまま使えます。
「なんかイマイチ」という感覚を、トーン・構成・粒度で言語化できるようになると、相手（AIでも人でも）が動きやすくなる。
AIは、ある意味で自分の思考の曖昧さを映し出す鏡です。
ただし、鏡といっても完全な鏡ではなく、解釈が加わってときどき歪む鏡です。だからこそ、「なんか違う」と感じる体験そのものが、自分の言語化力を磨くトレーニングになっています。
うまくいかなくて当然。大丈夫です。
その「なんか違う」を言葉にしようとするその一歩が、すでにフィードバック力のトレーニングになっています。
おわりに：あなたはどんな「なんか違う」を経験しましたか？
「こういう修正依頼をしたら、全然違う方向に行った」「この言い方が効いた」など、あなたのリアルな体験をコメントで教えていただけると嬉しいです。
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