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Q079

4択Multiple choice基礎Basic
AIとの協働・プロンプト設計working with AI · prompt design
生成AIを思考のパートナーとして使い、新規事業のリスク分析を深めたいと考えています。最も生産的な使い方はどれですか。You want to use a generative AI as a thinking partner to deepen a risk analysis for a new business. Which approach is most productive?
  1. 「この事業のリスクを教えて」と一言だけ入力し、出力をそのまま報告書に貼り付ける
  2. 事業の前提・対象市場・自分の仮説を具体的に示し、反論や見落としを挙げさせ、出力を自分で検証しながら対話を重ねる
  3. AIの出力は信頼できないので、アイデア出しには使わず誤字修正だけに使う
  4. 複数のAIに同じ質問をして、最も長い回答を採用する
  1. Type 'tell me the risks of this business' and paste the output directly into the report
  2. Provide the business assumptions, target market, and your own hypotheses in detail, ask it to raise counterarguments and blind spots, and iterate while verifying the output yourself
  3. Because AI output is unreliable, use it only for fixing typos and never for idea generation
  4. Ask several AIs the same question and adopt the longest answer

解答Answer

正解: BCorrect: B

文脈と自分の仮説を具体的に与え、反論役として使いながら出力を検証して対話を重ねる使い方が、AIを思考の拡張として最も活かします。Supplying context and your own hypotheses, using the AI as a counterargument generator, and verifying its output through iterative dialogue makes the most of AI as a thinking amplifier.

解説Explanation

大規模言語モデルは与えられた文脈に強く依存するため、曖昧な入力には一般論しか返しません。具体的な前提と自分の仮説を提示し、「この仮説が間違っているとすればどこか」「見落としている利害関係者は誰か」と問うことで、自分の思考の盲点を照らす鏡として機能します。Ethan Mollick は『Co-Intelligence』で、AIを「常に会議に呼ぶ」こと、そしてAIが自信を持って誤る性質を理解した上で人間が最終責任を持つことを勧めています。選択肢Aは検証を欠き、幻覚(もっともらしい誤情報)をそのまま報告するリスクがあります。Cは能力を過小評価しており、発想の幅を広げる用途こそAIが得意とする領域です。Dは回答の長さと質を混同しており、複数モデルを使うなら回答の相違点を検討することに意味があります。Large language models depend heavily on the context they are given, so vague prompts yield generic answers. By stating your assumptions and hypotheses and asking where they might be wrong or which stakeholders you have overlooked, the AI becomes a mirror for your blind spots. In Co-Intelligence, Ethan Mollick recommends always inviting AI to the table while understanding that it errs confidently and that humans retain final responsibility. Option A skips verification and risks reporting hallucinated, plausible-sounding falsehoods. Option C underestimates the tool; broadening the space of ideas is exactly what it does well. Option D confuses length with quality; if multiple models are used, the value lies in examining where their answers diverge.

課題Issue

AIとの対話は流暢で説得力があるため、検証の手間を省いて鵜呑みにする誘惑が常にあります。また自分の仮説を提示すると、AIがそれに迎合して肯定的な答えを返す傾向(追従性)があり、反論を求めても表面的な批判にとどまることがあります。機密性の高い事業情報を入力すること自体にも情報管理上のリスクがあります。Because AI dialogue is fluent and persuasive, the temptation to skip verification is constant. Models also tend toward sycophancy, agreeing with stated hypotheses and offering only superficial criticism even when asked for pushback. Entering confidential business information into external tools also raises information-security concerns that many enthusiastic users overlook entirely.

改善案Improvement

重要な主張や数値は必ず一次情報で裏取りし、AIに出典を尋ねてその出典の実在を確認します。追従を避けるには、自分の立場を隠して「この案に反対する投資家の視点で評価して」と役割を指定したり、複数の立場から順に論じさせたりします。機密情報は社内で承認されたツールのみに入力する規律を守ります。Verify every important claim and figure against primary sources, and when the AI cites references, confirm they actually exist. To counter sycophancy, hide your own position and assign roles such as 'evaluate this as an investor who opposes it', or have it argue from several perspectives in turn. Enter confidential information only into tools approved by your organization.