AIに「察して」は通じない──日本人が指示OSを書き換えるべき理由

#07で、AIを使いこなす人がやっている「たった一つの習慣」の話をした。アウトプットを先に決めること。それだけで、AIとのやり取りが激変する、という話だ。

今回は、その習慣がなぜ日本人にとって特に難しいのか、という話を書きたい。

正直に言う。日本人はAIとの相性が、構造的に悪い。

これは能力の話ではない。文化の話だ。

「察してくれる」が当たり前の国で育つということ

日本語は「高コンテキスト言語」と呼ばれる。

言語学でいう「コンテキスト依存度」が世界トップレベルに高い言語だ。つまり、言葉そのものより、言葉の外にある空気・関係性・状況から意味を読み取る割合が、他の言語と比べて圧倒的に大きい。大袈裟に言うと、テレパシー的なニュアンスが日本語には含まれていると言ってもいいかもしれない。

「よろしくお願いします」で会議が始まり、「検討します」は結構な確率で「お断り」を意味し、「難しいかもしれません」が「絶対無理です」を意味する。その場にいる全員がそれをわかっている。

これは日本人の高い社会的知性の現れで、ある意味すごいことだ。否定するものでは全くない。

でも、AIにはこの知性や能力がない。

AIは確かに一定の「文脈」を保持している。でも「その場の空気」は持っていない。

「なんとなくいい感じに」「うまくやって」「わかるよね？」——こういう指示を投げられても、AIは理論上、明快な回答が出せない。だが、実際は困ったそぶりを見せずに何かしらを返してくる。それが問題だ。

#02で書いた話と同じだ。AIはわからないからといって立ち止まれない。だから「なんとなくいい感じ」の平均的な何かを出してくる。そしてそれが「なんか違う」になる。

「察して型」指示がAIに通じない3つの理由

① 文化的文脈を共有していない

例えば、日本人同士なら「部長っぽいトーンで」が伝わる。なぜなら、お互いに「日本企業の部長」のイメージを共有しているから。

AIにも管理職のイメージはある。でも、あなたの会社の、あなたの業界の、あなたが知っている日本人の「部長らしさ」のイメージは持っていない。だから「部長っぽく」という指示は、「一般的な管理職の人」に向かってしまう。

「わかるよね？」は通じない。文脈が足りない。

② 「遠回し」が逆効果になる

日本人が相手を傷つけないようにと使う「やわらかい表現」が、AIには別の意味で受け取られることがある。

「もう少し短くしてもらえると助かるかも」→AIには「短くしてほしい」という要求として届く。でも「どのくらい短く」「なぜ短く」という情報がなければ、AIはその時の流れに合わせて任意の短さに縮める。

「助かるかも」という遠回しは、AIには「必須条件」とも「任意の提案」とも読める。そして、その曖昧な部分は補完される。あなたのイメージとは別の方向で。

③ 「謙遜型」指示が精度を下げる

「素人なんですが」「おかしかったら教えてください」「たいしたことないかもしれませんが」——

こういう前置きは、人間相手には好意的に受け取られる。でもAIは「素人向け」に出力を最適化してしまう。専門的な話をしたいのに、基礎的な説明が増える。

AIは謙遜を「情報」として処理する。だから、謙遜すると、それがアウトプットに反映される。

そもそも、AIは「英語脳」で動いている

もう一つ、根本的な話をしておきたい。

今のAI──ChatGPTも、Claudeも──は、膨大な英語テキストを学習ベースに作られている。思考のOSが英語なのだ。

そして英語は、日本語と真逆の言語だ。

英語は「低コンテキスト言語」の代表格。言いたいことを言葉に全部乗せる。主語を明示して、動詞で意思を示して、目的語で対象を定める。「Do it.」「Don't do that.」「I need this by Friday.」——短くても、情報は完結している。

察することは求めないし、察せない。だからストレートに全部言う。それが前提だ。

日本人の日常会話でこの話し方をすると、少し角が立つ。「ちょっとぶっきらぼうな人だな」と思われることがある。でも、AIに対してはこの感覚で接するのがちょうどいい。

「これをこうやって」「それは絶対にやらないで」「必ずこういう形で出して」——日本語でも、このくらいの直接さでAIに指示を出すのが正解だ。

AIは傷つかない。ムッとしない。「言いすぎたかな」と気を使う必要がない。だからこそ、日本人がAIを使うとき、普段より少しだけ直接的に話すモードに指示OSを切り替える意識が必要になる。

英語ネイティブの人たちがAIをうまく使いこなしているように見えるのは、彼らが優秀だからではなく、もともとAIが想定しているコミュニケーションスタイルに近い言語で育っているから、という側面がある。

日本人は、意識してそのモードに入る練習が必要になる。

実際に書き換えてみる

「察して型」から「明示型」への変換は、最初はしんどい。でも、慣れるとむしろ自分の思考が整理されていく感覚になる。

例① 文章修正の依頼

察して型：「この文章、なんか読みにくい気がするんですが……直してもらえますか？」

明示型：「この文章を、30代のビジネスパーソンが3分以内で読めるように、文を短くして読みやすく整えてください。専門用語はそのままで構いません。」

例② 資料の作成依頼

察して型：「明日の会議用に、うまいことまとめてほしいんですけど」

明示型：「明日の営業会議（参加者5名・会議時間30分）で使う資料を作ってください。目的は先月の失注案件の振り返りと今月の改善策の合意。フォーマットはA4一枚・箇条書きで、社長にも見せる前提で。」

例③ アイデア出しの依頼

察して型：「30〜40代の女性に刺さるヘルスケアサービスで何かいいアイデアないですか？」

明示型：「30〜40代の働く女性向けに、週1回のサブスク型ヘルスケアサービスを考えています。競合と差別化できる体験要素を5つ出してください。価格帯は月3,000〜5,000円を想定。」

「何を・誰に・どんな形で・なぜ」を先に決める。それだけで、AIの出力が別物になる。#07で書いた「アウトプットを先に決める」習慣と、完全に重なる話だ。

「明示する」訓練が、思考を鍛える

ここで一つ、面白いことが起きる。

AIに明示的な指示を出そうとすると、最初に「自分は何を求めているのか」を整理しなければならない。

これがしんどい。でも、このしんどさそのものに価値がある。

「なんとなくいい感じに」という指示の裏には、「自分でもゴールがわかっていない」という状態が隠れていることが多い。AIに明示しようとする過程で、それが可視化される。

実際にやってみると感じることだが、「AIへの指示プロンプトを書く」という行為は、「自分の思考を外部化する」訓練になっている。

察してもらうのをやめて、言語化することを始めると、AIとのやり取りの精度が上がるだけでなく、人間への伝え方も変わってくる。

明示する力を鍛えると、「伝わらない」という悩みが、かなりの割合で解消される。

AIは察しない。でもそれは、鏡だ。

日本人にとって「察して」は美徳だった。相手の気持ちを先読みして、言わなくてもわかる関係性を作ること。それは人間同士では今も大切なことだと思う。

でも、AIに察してを求めると、曖昧さが返ってくる。

AIは察しない。それを責めるより、逆に使ったほうがいい。

AIが曖昧な答えを返してきたとき、それはあなたの指示が曖昧だったサインだ。AIは自分の思考の解像度を測るための鏡なのだ。

日本語の空気を読む力はそのままに、「思考を明示するスキル」と言うものを、AIを通じて鍛えていく。そのバランスが、これからの日本人がAIとうまくやっていくための、一つの答えだと思っている。

そして、この日本語の「高コンテキスト」という特徴が、実はAI時代において今後大きな優位性を持つ可能性があるのだが、それはまた別の記事でお届けしたい。

次回へ

#08では、過去にも何度か触れた、「問いの質」が人間の価値になる時代、という話をする予定だ。

AIが明示された指示を実行し、世の中の大半の仕事をこなすようになった時、人間に残るのは「何を問うか」だ。良い問いを立てられる人が、AI時代に最も価値を持つ。

その話は、また次回。

AI × 生き方 ＃7.5 ／ 続きはまた。