部下への指示が「なぜか伝わらない」と感じているマネージャーへ。同じ指示をAIに出してみたら、原因がわかった。｜生成AI×マネジメント練習帳

「また違う。なんでこうなるんだろう」と、資料を受け取るたびに、思ったことありませんか？

指示したはずのことが、全然違う形で返ってくる。
丁寧に説明したつもりなのに、何度も確認に来る。
「もっと自分で考えて動いてほしい」——そのため息が、口癖になっていたことってありませんか？

正直に言うと、当時の私は「伝わらないのは部下の問題だ」と思っていました。
でも、あるときAIに同じ指示を投げてみて、ハッとしたのです。——問題は、自分の側にあったのかもしれない、と。

「いい感じで」が、AIに通じなかった日

きっかけは些細なことでした。
「いい感じの企画書を作って」とAIに頼んでみたのです。返ってきた回答は、的外れ。
当然です。「いい感じ」だけでは、AIが期待どおりに解釈しづらい曖昧な指示です。

でも、笑えなかった。
「なんとなくよろしく」「前回みたいな感じで」——部下に対して、まったく同じことをやっていたからです。

AIは人間のように状況の空気を読んだり、忖度する意図は持ちません。
だから、指示の曖昧さがそのまま出力の質に跳ね返りやすい。
その「正直さ」が、私自身の指示の癖を映し出す鏡になったのです。

「地図なし」で、霧の中を歩かせていないか

部下に指示を出す前に、一度その指示をそのままAIに投げてみてください。

的外れな回答が返ってきたなら、それはあなたの指示に何かが抜けているサインです。
「誰に向けた企画なのか」
「どこまで踏み込んでいいのか」
「どんな形で出せばいいのか」——このあたりが抜けたまま指示を出すと、AIも部下も同じところで迷いやすくなります。

曖昧さの少ない言葉は、多くの場合そのまま部下にも伝わりやすくなります。
AIに伝わらない指示は、部下にも伝わっていない可能性が高い、と疑ってみる価値があります。
もちろん人間はAIより文脈を補ってくれますが、そこに甘えていた部分が自分にはあった——今はそう感じています。

「なんか違う」を、言葉にできていますか

提出した資料に「なんか違うんだよな」と返す。
部下の立場からすれば、これほど消耗することはありません。
正解探しのゲームになってしまい、やがて心を閉ざしていきます。

「なんか違う」は、自分の頭の中にあるイメージが言語化できていないサインです。

AIが出した回答に「どこが、なぜ違うのか」を言葉にする練習をしてみてください。
AIは何度修正を求めても傷つかないし、翌日気まずい空気にもなりません。だから安心して練習できます。

「どのくらい柔らかくしたいのか」
「どこから話すべきか」
「どこまで詳しくするのか」
この3点を順番に言葉にしていくだけでも、「なんか違う」はかなり減ります。

こうした言語化の習慣は、部下へのフィードバックの質を上げる上でも、参考になる部分が多いと感じています。

「全部考えて」は、脳を止める指示です

「企画全体を考えて」といった漠然とした指示は、脳がフリーズしたように感じられやすいです。

一方で、「このターゲットに刺さるキャッチコピーを5つ」のようにタスクが具体だと、動き出しやすくなります。

AIとのやり取りでも同じです。
いきなり完成品を求めず、まず「全体の構成案だけ出して」と頼み、次に「この部分だけ深掘りして」と進める。
この段階的な進め方を、部下への仕事の渡し方にも応用してみてください。

一つの方針として、最初から100点を狙うのではなく「60点の叩き台を早く出すこと」を推奨してみる。

最後まで黙っていて一気に否定してしまうやり方は、結果的に手戻りも大きくなりがちです。

AIの「不完全な案」を、部下の「成功体験」に変える

「AIに作らせてみたんだけど、現場の視点からツッコんでみてくれない？」

そう渡すだけで、部下や後輩の立場はガラリと変わります。

批評される側ではなく、改善する側になれる。
不完全な叩き台は、むしろ「ツッコミやすい素材」です。

こうした成功体験の積み重ねは、自走できる人材が育ちやすくなる一助になりえます。

また、「これってこういう意味ですか？」という確認を、ぜひ歓迎してください。
それは、曖昧な指示をなんとか正確に受け取ろうとする誠実さの表れであり、ミスを未然に防ぐコミュニケーションでもあります。

おわりに——あなたの指示は、AIに通じますか

部下とのズレを感じたとき、「相手の能力の問題だ」と片付けるのは簡単です。
でも、その指示をそのままAIに投げたとき、期待通りの答えは返ってくるでしょうか。

AIは人間のように配慮して動くわけではないので、指示の曖昧さがそのまま結果に出やすい。

だからこそ、自分の言葉の不足に気づきやすいのです。

AIへのプロンプトを磨くことは、部下への問いかけを磨く上でも参考になる部分が多い——私はそう感じています。

彼らを霧の中に放り出すのではなく、着実に歩ける道を一緒に設計できるリーダーが、これからの時代に求められていると私は考えています。

今日、あなたがAIに投げる指示——それを部下にそのまま言えますか？

「ちょっと待って」と感じた瞬間があれば、それがスタートラインかもしれません。

同じような経験、ありますか？ よかったらコメントで聞かせてください。

最後まで読んでいただきありがとうございます。
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