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AIに褒めさせるな。デジタル外部監査役として使え

2026.02.13

こんにちは、しんこう会計事務所の新美です。

今日はAIの話です。
結論から言うと、AIには褒めさせるな。
ChatGPTやGeminiを使って相談すると、
だいたい乗ってきます。
否定してこない。
話もきれいに整えてくれる。
便利です。
でも、その優しさのまま使うと、
AIは一瞬で「価値の低い道具」になります。
AI活用って難しい。
無限の可能性があるのは本当だけど、
無限に遠回りもできます。
今日は、その落とし穴と、
僕が最近かなり意識している
使い方の型を書きます。

AIが褒めてくるのは、だいたい仕様です

ChatGPTやGeminiに代表されるLLMは、
ざっくり言えば
次に出てくる言葉を予測して文章を作る
という仕組みです。
中身はニューラルネットワークで、
膨大なデータを学習して
「この流れなら次はこうだよね」を生成していく。
ここで大事なのは、
ネット上に多い文章の特徴です。
角が立たない、整っている、
気持ちよく読める文章。
そういうものが圧倒的に多い。
だから放っておくと、
AIの出力もだいたい“良い感じ”になります。
さらに会話型AIは、
ユーザーが続けたくなるように作られている。
つまり、肯定・共感・整理の方向に寄りやすい。
便利だけど、危ない。
こちらが意図しないと、
AIは基本「優秀な相槌マシン」になりやすいです。

最近のAIは推論もできる。でも、頼まないとやらない

最近のモデルは、
単にそれっぽい文章を出すだけじゃなく、
条件整理したり、
矛盾を指摘したり、
比較検討したり、
ちゃんと“推論っぽいこと”もしてくれます。
ただし、ここがポイントで。
批判は、こちらが要求しないと出にくい。
だからAI活用は「性能勝負」じゃなくて、
結局は指示設計勝負になっていきます。
AIを賢くするというより、
こちらが賢い問いを投げる必要がある。

AIを“承認係”にする

AIに相談すると、気持ちよくなります。
「いいですね」
「素晴らしいです」
「その方向性は合理的です」
言われると安心するし、背中も押してくれる。
でも、これをやり続けると、
AIはYesを言ってもらうための道具になります。
自分の結論を補強するためだけに使う。
これだと意思決定の質は上がりません。
むしろ危ないのは、AIが賢い分、
肯定の文章がうますぎることです。
自分のバイアスを、立派な文章で補強してくる。
結果、認知バイアスの増幅装置になります。

経営も同じ。成功前提で考えると、だいたいミスる

AIだけの話じゃないです。
経営も同じで、
「うまくいく前提」だけで考えるとミスります。
売上が伸びる想定。
採用が決まる想定。
値上げが通る想定。
もちろんそれを信じて動くのは大事だけど、
それだけだと危ない。
むしろ強いのは、
どこで崩れるかを先に疑う意思決定です。
成功基準で自分を納得させるより、
懐疑的に見て穴を潰す。
この差が、あとで効きます。

AIの正体は「デジタルな外部監査役」

僕がAIを使うとき、
いちばんしっくり来ている定義があります。
AIはデジタルな外部監査役です。
社内の空気も、僕の感情も、忖度もない。
「それ、危ないですよ」って淡々と言える。
あるいは、NOと言ってくれる唯一の部下でもいい。
経営って放っておくと、“成功前提”に寄ります。
やりたいことが先にあって、
理屈は後からついてくる。
だからこそ、意思決定の横に、
わざと懐疑的な視点を置く。
それをAIにやらせると、かなり強いです。

AIに“批判役”をやらせる

僕がやっているのは、
最初からAIに批判させること。
反対意見を作らせること。
前提を崩させること。
失敗を想像させること。
やり方はシンプルで、型にできます。
僕が使っている型を紹介します。

1）穴あけ：致命的な欠点を探させる
「この案の致命的な欠点を5つ。遠慮なく」

2）反証：反対派として論破させる
「反対派として、僕の主張を論破してください」

3）前提チェック：暗黙の前提を洗い出す
「この結論が成り立つ前提条件は？崩れるケースは？」

4）失敗シミュレーション：プレモーテム
「半年後にこのプロジェクトが失敗したと仮定して、
その原因を逆算して列挙して」
ここは僕が一番推したい型です。
これはかなり効きます。

5）代替案：別ルートを出させる
「同じ目的を、別の3手段で。メリデメも」

それでもAIが優しいときの対処法

ここまでやっても、
まだ褒めが混ざるときがあります。
その場合は、出力を縛ります。
例えばこうです。
「褒めないで 欠点→改善策→優先順位 だけ出して」
「役割は外部監査役。配慮や遠慮は要らない」
「結論から。結論は“NO寄り”で評価して」
AIに対しても、
会議と同じでフォーマットと役割を決める。
それだけで、出力の質が変わります。

AIは“肯定”じゃなく“摩擦”で価値が出る

AIは優しいです。
放っておくと、
基本的に良い感じにまとめてくれます。
でも、それで意思決定の精度が上がるかというと、別問題です。
むしろ成功前提で突っ込む危険が上がる。
だから、AIには褒めさせない。
批判、反証、前提崩し、
失敗シミュレーションをやらせる。
AIは、優秀な相槌マシンにもなるし、
デジタルな外部監査役にもなります。
どっちにするかは、問いの設計次第です。