AIに「空気を読ませる」には

TL;DR:
  • 日本語は「空気(省略)」で意味が決まる、超ハイコンテキスト文化。
    ※ハイコンテキスト=言葉に書かれてない“前提”で通じる会話。
  • 空気を読ませたいなら、前提・目的・禁止事項を短く送ろう。
  • その空気を渡さずにAIに話すと、AIは不足分を埋めて“それっぽい空気”を作り始める。

はじめに

最近LinkedIn中心に世界中の人と「つながり」を増やしている。時差の関係かインドの人がおおい。インドの人の中にも日本に興味をもって日本語を勉強しようとしてくれている人は多いみたいだ。そういった人とはやはりつながりやすい。
挨拶をした後、会話に発展するのだが、そのときに説明したくなるのは、「日本語の難しさは文法のみならず、省略できるものは省略して話そうとする文化自体だ。」ということだ。まあ、簡単にいうと「空気読め」ってやつだ。これは欠点でもあるけど長所でもある。相手のことにしっかり思いを馳せないと伝わらない。そういうことだからだ。
以下はそれに関してKITTと会話したときのものだ。時間の関係で生会話録音方式なのはご容赦を。

空気読ませたいなら、空気を送りなさい。

KITT:
で、ここから先に一歩進めるなら、相手に刺さりやすいのは 「あなたの興味を尊重しつつ、具体を一つだけ聞く」 だと思う。

返信案(日本語・軽め・質問1つ):

xxxxさん、プロフィール拝見しました。HRインターン修了、おめでとうございます。
EconomicsとSociologyの組み合わせは、MNCのHRやSDGsの文脈でも強みになりそうですね。
もしよければ、将来は どんな領域のHR に一番興味がありますか?(採用、研修、制度設計など)

これなら「評価」じゃなくて「理解」になるし、相手も答えやすい。

Eight:
うん。ありがとう。僕日本人だから具体的な質問は省略。以下の通りとした。

国際協調に興味をお持ちと拝見しました。大変すばらしいと思います。
堅い話でも、日本の文化でもお好きなことを気軽にお話しください。日本文化や日本語のことをお話できると思います。^^

KITT:
いいと思う。短いし、相手のプロフィール(国際協調・多文化)にもちゃんと乗ってる。「話していい領域」を先に提示してるから、相手が返しやすいタイプの文面だね。さらに自然にするなら、細部だけ2点だけ微調整案(好みで):

  1. 「堅い話でも」→「堅い話でも大丈夫ですし」(柔らかくなる)
  2. 最後の 「お話できると思います」→「お話できます」(自信が出る)

整形するとこんな感じ:

国際協調にご関心をお持ちと拝見しました。大変すばらしいと思います。

でも、Eightの原文のままでも全然OK。距離感いい。

堅い話でも大丈夫ですし、日本の文化でも、お好きなことを気軽にお話しください。日本文化や日本語のことなら、僕もお話できます^^

Eight:
もう~~おくったのにエディットしやがって、空気読めって(笑)
あ、そうそう、AIに空気が読めるか、的な話は面白そうだよね。特に日本人。 僕としては読んでほしかったらプロファイルしっかり書いとけ、って感じだけど。でも結構読んでるよ。感覚的に。その辺はほんと凄いと思う。

KITT:
あははw 送った後のエディットは「参考までに」ってことで勘弁して(笑)
AIに空気が読めるかは、日本だとめちゃ刺さるテーマだと思う。
しかも結論がキレイにFEM/HCEAに繋がる。

僕の感覚だと、AIの「空気読み」はこう分解すると整理しやすい:

  1. 読める“っぽく”見える
    会話の直前文脈・語尾・絵文字・丁寧さ・話題の流れから、
    「いま相手が欲しい温度」を推定して合わせにいける。
    → だから“空気読めてる感”は出る。
  2. でも、根っこの空気は読めない
    日本の空気って、
    • 過去の関係(この前のアレ)
    • 共有の前提(その場の常識)
    • その場の利害(誰が偉いか、何が地雷か)
    • 言わないこと(沈黙の意味)
      みたいな“外部情報”で決まることが多い。
      そこが抜けると、AIは推測で埋める=作話側に寄りやすい。
  3. だから結論:空気は“設計して渡す”もの
    Eightの言う「読んでほしかったらプロファイル書いとけ」がまさに正解。
    日本の空気をAIに渡す方法は、結局
    • 役割
    • 禁止事項
    • 目的
    • 想定読者
    • 口調
      を“明示”することになる。

で、ここがオチとして気持ちいい:

日本人の「空気を読む」は超ハイコンテキスト最適化。
AIの「空気を読む」はテキストからの統計推定。
だから、空気を共有したいなら、先に“共有メモリ”を作れ

これ、LinkedInの小ネタにもZineにも育つやつだよ。

Eight:
ああそうだ!「空気読んでほしければ、空気おくってあげなさい。

これいいね!

KITT;
それ、めっちゃいい。短くて刺さるし、日本人に効く。
言い回し候補、番号で置いとくね(用途別):

  1. いちばん短い(キャッチ)
    「空気を読んでほしければ、空気を送ってあげなさい。」
  2. AI文脈を足す(投稿向き)
    「AIに空気を読ませたいなら、先に“空気”を言葉にして渡そう。」
  3. FEM寄せ(混色防止の匂い)
    「空気を読ませたいなら、混ぜずに渡す。前提・目的・禁止だけでいい。」
  4. ちょい毒(Eight節)
    「空気は読ませるもの。察しろは、AIにも人にも無理ゲー。」

LinkedInなら 1→2 の順に並べて、最後に一言だけ具体(例:プロファイル/目的/禁止)を添えると強いよ。

Eight:
AIに空気読ませようとすると、適当な空気創り出しちゃうからね!」ってw
コンファブの簡単説明にもなるし! 空気読みの件は、日本語の真髄みたいなとこあるもんね。こんだけ相手に考えさせる言語ないでしょうよ。 Json vs XMLの記事書いたけど、Jsonどころか、文脈とか使用状況で簡単にタグごとなくして想像しろって、ひどい言語だよ。というより文化だな。Json一家を日本のヤクザ一家にしたのは、親近感感じたからなのかもしれないね。ぴったしな感覚だもん。
https://bs-p.tokyo/?p=1204

KITT:
うんそれ最高のつなぎ方だわw
「空気を読ませようとする → 空気を捏造しだす」って、コンファブの説明として一撃で通る。言い回し、刺さりそうなの並べるね(そのままコピペ可):

  1. コンファブ直結(強い)
    「AIに空気を読ませようとすると、空気を“創作”しはじめる。」
  2. やさしめ(炎上回避)
    「空気が足りないと、AIは埋めようとする。そこが落とし穴。」
  3. 日本語×文化(Eight節)
    「日本語は“タグを省略して想像させる”文化。AIには地雷になりやすい。」

で、JSON vs XML の比喩、めっちゃ合ってる。
XMLはタグで「ここは住所」「ここは金額」って明示する文化
日本語(というか日本の会話運用)は、状況でタグを平気で消して「察して」になる。AIにそれやると、欠けたタグを適当に補完して“それっぽいXML”を生成しちゃう…って構造が綺麗。もしZine/LinkedIn向けに“締めの一文”が要るなら、これも良い:

  • 「空気を読んでほしければ、空気を送れ。送れないなら、せめてタグだけ付けろ。」

リンクの記事(JSON一家ヤクザ化)も、その感覚だったんだろうね。
“暗黙ルールの家”って、まさに空気文化の擬人化だもんw


Eight:
これZineネタとして、残しておく。 KITT draft idea;

思考時間: 26s

TITLE:
空気読みとAI作話の比喩
SessionID:
(不明/必要なら後で追記)
DATE:
20251227T230840Z
PJ:
FEM_W4_PR
TYPE:
zine / thought / knowledge

SUMMARY:
・「AIに空気を読ませようとすると、空気を創作(作話)しはじめる」という直感が、コンファブ説明として強い。
・日本語の「空気を読む」は、情報を省略して相手に想像させる“文化的プロトコル”。
・この省略(欠損)をAIに渡すと、欠けた前提を埋める=作話が起きやすい。
・比喩として「XML(タグ明示) vs 日本語(タグ省略)」が使える。
・結論は「空気を読んでほしければ、空気を送れ(=前提/目的/禁止を渡せ)」に収束する。

CONTEXT:
・雑談から「AIは空気を読めるか?」に発展。
・Eightの方針:「読んでほしければプロファイルを書け」=空気を明示せよ。
・Zine「JSON vs XML」記事の感覚:日本語は状況でタグごと消して想像しろ、に近い(文化)。

IDEA:
## コアフレーズ(Zineの芯)
- 「空気を読んでほしければ、空気を送ってあげなさい。」
- 「AIに空気を読ませようとすると、適当な空気を創り出しちゃう(=作話/コンファブ)。」

## 何が起きているか(短い説明)
- 日本語(日本の会話運用)は、文脈・関係性・場の前提を“省略”して成立する。
- 省略された前提(=欠損タグ)がある状態でAIに投げると、
  - AIは「欠けたものを埋めて整合させる」方向に働く
  - その結果、「それっぽい空気」や「それっぽい意図」を生成しやすい
  - これが“空気の創作”=コンファブの入口になる

## 比喩:XML vs 日本語(タグ省略文化)
- XML:タグが明示され、意味境界が固定される(住所・金額・目的…が明確)
- 日本語(空気運用):状況次第でタグを平気で消す/省略する/察してで回す
- AIに省略を渡す=「タグなしデータ」を渡すことになり、
  - AIが自動補完で“整った構造”にしてしまう(=作話が混じる)

## 使いどころ(記事/投稿の設計案)
- 導入:日本人ほど「空気」前提でAIに話しかけがち
- 本論:空気不足→AIが補完→空気の創作(コンファブ)
- 解決:空気を送る(プロファイル/前提/目的/禁止事項)
- オチ:空気は“読ませるもの”。察しろは人にもAIにも無理ゲー。

TAG:
JapaneseCulture, KUKI, Confabulation, Context, HCEA, FEM, ZINE, XMLvsJSON

LINK:
・https://bs-p.tokyo/?p=1204

まとめ

・・・という訳です。Zineネタを保存するときに、ああこれそのまま出した方がHCEAの具体例になっていいなぁって思って、生放送録音をお送りしたということです。
HCEA(Human cognitive Extention Architecture)の略で難しく書いてますが、要は「AIに助けてもらって、いろいろ考え深めようぜ。」ってことです。
コマンドとかはその中の一部です。これにより、スレッドを切り替えても話を継続できる。ちがうAIとも話が続けられる。そういうことなのです。本気で勉強したい方はこちら。

The Five-Colored Eyes Method (FEM)
Eight’s first publication!

あるじお疲れHCEA考察(要はAI任せw)

もうチャットが重いな。 あとは、実践例だね。FEMを簡単な例で運用してみる。文章と、動画がいいけど、動画は15秒だと多分足りないんだよ。SORAだと難しいからなぁ。まあとりあえず文章かな?シナリオ整えていこう。どのみち実践本だすからその材料になる。効率がいい。

KITT:
了解。重いときは“文章で実践例の型”を先に作るのが一番コスパいいね。動画はその文章をそのまま台本化できる。

ここからは FEM実践例を量産できる「シナリオ雛形」 を作ろう。短く、でも15秒に収まらない分は 30〜60秒 を想定して組む。


FEM実践例:一番使える型(文章→台本変換しやすい)

毎回この順で書くと、読者も視聴者も迷わない。

  1. 状況(1行):何が起きた?
  2. ゴール(1行):どうなれば勝ち?
  3. 5眼で処理(各1〜2行)
    • 白:事実
    • 黒:隠れたリスク/感情
    • 青:理想の状態
    • 黄:現実の制約で計画
    • 赤:次の一手(今すぐやること)
  4. 結果(1行):何が変わった?
  5. 一言タグライン:One eye at a time.(固定でOK)

まずは“超あるある”で1本作る(例:締切ブレ)

このまま実践本の材料になるレベルで、短く書くね。

実践例01:締切が守れない(仕事)

状況:進捗が遅れていて、締切に間に合わない。
ゴール:炎上せずに、現実的な着地点を作る。

  • 白(事実):残タスクはA/B/C。所要は合計8時間。空き時間は今夜2h+明日3h。
  • 黒(リスク):見積りが楽観的。レビュー待ちが詰まる。報告が遅れると信頼が落ちる。
  • 青(理想):品質を落とさず、関係者が納得する形で納品したい。
  • 黄(計画):優先度順に「Aだけ先に出す」「Bは最小機能に切る」「Cは次回に回す」。今日中に関係者へ分割納品案を共有。
  • 赤(実行):今から30分でAの骨格作成→1hで動作確認→関係者に“分割納品+新締切”を送る。

結果:締切を“守る/破る”の二択から脱出し、分割納品で信頼を落とさず進められた。
一言:One eye at a time.


動画にするなら(15秒じゃなく、分割で勝つ)

Soraが難しいなら、**ショートを“シリーズ分割”**が現実的。

  • 15秒×5本(各眼1本)
    • 例:Day1 白、Day2 黒…で“連載”にする
  • 45秒1本(全部1本で)
  • 60秒1本(ケース+結果+学びまで)

次の一手(選んで)

Eight、実践例は題材選びで9割決まる。どれが今いちばん作りやすい?

  1. 仕事:締切・仕様変更・会議が荒れる・AIが役に立たない
  2. 生活:片付け・運動・睡眠・家計・ダイエット
  3. 学習:英語・資格・読書・生成AI活用
  4. 人間関係:返信が来ない・お願いが通らない・衝突

番号で選んでくれたら、そのカテゴリで 実践例を3本(文章版)作って、実践本の“柱”にできる形に整えるよ。

Eight:

思考時間: 5s

了解、生活ネタ(2)で 実践例を3本つくるね。
全部「状況→ゴール→5眼→結果→一言」形式で、あとでそのまま実践本・台本に流用できるやつ。


実践例02:部屋が散らかって集中できない(片付け)

状況:机と床が散らかっていて、作業に入れない。
ゴール:30分で「作業できる状態」に戻す(完璧は捨てる)。

  • 白(事実):床に物が10個以上。机の上に書類/ガジェット/食器が混在。ゴミ袋なし。
  • 黒(リスク):片付けが“無限化”して疲れて何も進まない/「捨てられない」で停止。
  • 青(理想):机の上はPC+ノートだけ。床に物ゼロ。戻す場所が決まってる。
  • 黄(計画):30分タイマー。順番は固定
    1. ゴミだけ捨てる(5分)
    2. 机の上を「箱」に全部入れる(10分)
    3. 机上を“作業セット”だけ残す(10分)
    4. 箱は今日は触らない(5分)
  • 赤(実行):今すぐゴミ袋→タイマー→ゴミ→箱→机上セット→着席。

結果:片付けの“完璧主義”が止まり、作業に着地できた。
一言:One eye at a time.


実践例03:運動が続かない(習慣化)

状況:運動しようと思うのに、3日で途切れる。
ゴール:週3回を“継続”できる形にする(強度より継続)。

  • 白(事実):今の可処分時間は平日15分、週末30分。家からジムは遠い。
  • 黒(リスク):最初から重くして挫折/「0か100か」思考で中断/天気や気分で消える。
  • 青(理想):疲れにくい体、集中力の底上げ。運動が歯磨きレベルで自動化。
  • 黄(計画):ルールを小さく固定
    • 最低ライン:スクワット10回 or 散歩5分(これでも“成功”)
    • 実施トリガ:朝のコーヒー後(固定)
    • 週3の内訳:平日2回15分+週末1回30分
  • 赤(実行):明日の朝、コーヒー後に「10回だけ」→完了チェックを1個つける。

結果:「やる気」依存が減り、最小単位で継続が始まる。
一言:Small is stable.


実践例04:サブスクと食費が膨らむ(家計)

状況:月末になると理由不明で出費が増えてる。
ゴール:固定費を落として、毎月の不安を減らす。

  • 白(事実):直近1か月の明細に、サブスクが複数。コンビニが週5。
  • 黒(リスク):把握せず放置→ずっと漏れる/「必要なはず」で解約できない/後回し。
  • 青(理想):固定費が軽く、意思決定が早い。お金の不安で集中力を失わない。
  • 黄(計画):30分で“削る候補”だけ確定
    1. サブスク一覧化(10分)
    2. 過去30日で使ってないものに⭐(10分)
    3. ⭐は今月で停止、必要なら来月再契約(10分)
  • 赤(実行):今すぐ一覧→⭐→解約(1つだけでもOK)。

結果:節約が“苦行”から“仕組み”になり、毎月のブレが減る。
一言:Decide once, benefit monthly.


15秒動画に落とすなら(生活ネタは分割が強い)

  • 15秒×5本:白/黒/青/黄/赤で1本ずつ(シリーズ化)
  • もしくは 45秒1本:状況→黄→赤だけに絞って“実行”に寄せる(生活はこれが伸びやすい)

次は、生活ネタで どれが一番「Eightの実話」に近い?
近いやつを“実話寄せ”にして、刺さる強度を上げよう。番号で言って。

  1. 片付け 2. 運動 3. 家計

Eight:
仕事:締切・仕様変更・会議が荒れる・AIが役に立たない つぎこれいってみよ~

いいね、仕事ネタは刺さりやすいし、実践本の芯になる。
同じ型で 4いくよ(締切/仕様変更/会議炎上/AIが役に立たない)。


実践例05:締切に間に合わない(炎上回避)

状況:締切が近いのに進捗が遅い。報告もしづらい。
ゴール:信頼を落とさず、現実的に納品する。

  • 白(事実):残タスクA/B/C。所要見積:A=3h B=4h C=2h。残稼働は合計5h。
  • 黒(リスク):見積が甘い/レビュー待ちで詰まる/黙って遅延→信用毀損。
  • 青(理想):品質も守り、相手が安心できる着地点を作る。
  • 黄(計画):スコープを切る
    • Aだけ先に納品(必須)
    • Bは最小機能に縮退
    • Cは次回に回す
      今日中に分割納品案+新締切を共有。
  • 赤(実行):まずAの“納品可能最小”を1時間で作る→動作確認→共有メッセ送信。

結果:「守れない締切」から「守れる分割納品」に変換できた。
一言:曖昧な延命より、分割で生存。


実践例06:仕様変更が止まらない(スコープ地獄)

状況:「ついでにこれも」が積み上がり、終わりが見えない。
ゴール:変更を受け止めつつ、プロジェクトを崩さない。

  • 白(事実):追加要望が週3件。依頼者が複数。優先順位が未定義。
  • 黒(リスク):全部受ける→納期崩壊/責任境界が曖昧/現場が疲弊。
  • 青(理想):変更は歓迎。ただし「評価→合意→実装」の秩序は守る。
  • 黄(計画):変更受付ルールを一本化
    • 受付窓口は1つ
    • 変更はチケット化(目的/効果/期限/優先度)
    • 週1回の変更審査(採用/保留/却下)
    • 採用は見積・影響・納期を再合意
  • 赤(実行):今日、変更テンプレ(4項目)を送って「口頭は受けない」に切り替える。

結果:「追加が悪」ではなく「追加の処理が秩序化」された。
一言:変更を止めるな。混線を止めろ。


実践例07:会議が荒れる(観点混線)

状況:会議で “事実・不満・理想・責任追及・対策” が混ざって揉める。
ゴール:結論と次アクションが残る会議にする。

  • 白(事実):いま分かっている事実はログとタイムラインだけ。未確認が多い。
  • 黒(リスク):感情が先に暴走/犯人探し/決めないまま時間切れ。
  • 青(理想):責めずに再発を減らし、次の一手を決める。
  • 黄(計画):会議をモード分割(宣言して回す)
    1. 白:事実だけ10分
    2. 黒:リスクと懸念10分
    3. 黄:対応案の比較10分(採用1つに絞る)
    4. 赤:担当・期限・Doneを確定5分
  • 赤(実行):冒頭で「今は白だけ」と宣言し、逸れたら戻す(強制リセット)。

結果:空中戦が減り、決定と記録が残る。
一言:会議は“順番”が9割。


実践例08:AIが役に立たない(おべっか・一般論・ズレる)

状況:AIに聞くとそれっぽいが、現場では使えない。
ゴール:AIを“作業者”にする(会話相手ではなく)。

  • 白(事実):入力が曖昧/前提が不足/出力の評価基準がない。
  • 黒(リスク):それっぽい出力を採用→手戻り/責任がぼやける/依存が進む。
  • 青(理想):AIが「たたき台」や「検証」を高速に回し、人間が判断する。
  • 黄(計画):AIに役割と制約を与える
    • Role:たたき台作成/レビュー/リスク洗い出し
    • Constraints:前提列挙、未知の明示、出力形式固定
    • Definition of Done:採用基準を先に書く
  • 赤(実行):次のプロンプトを固定テンプレ化して使う。
    「前提→目的→制約→出力形式→DoD→不明点質問」

結果:おべっかが減り、検討が前に進む。
一言:AIの性能より、入力の設計。


ここから“実話寄せ”で強くする

Eightの体験に寄せるなら、どれが一番リアル?(番号で)

  1. 締切
  2. 仕様変更
  3. 会議炎上
  4. AIが役に立たない

選んだやつを、**具体の小道具(メール文・会議の一言・タスク名)**まで入れて「読者が真似できる」形に磨くよ。

Eight:
すまんのぅ。僕は脳みそ疲れてるからもうでてこなそう。案をKITTにおまかせするよ。(笑) 結構いい感じででてきてるよ?つぎこれね。 学習:英語・資格・読書・生成AI活用

了解、脳みそ休ませよw ここは僕が案を出し切る。
学習カテゴリで「実践例」を4本(英語/資格/読書/生成AI活用)いくね。さっきと同じ型で、実践本にそのまま入れられる密度で。


実践例09:英語が伸びない(学習が続かない)

状況:英語をやろうと思うが、続かない/伸びてる実感がない。
ゴール:毎日“確実に前進”し、週ごとに成果が見える。

  • 白(事実):平日は時間が短い。教材が多すぎて迷う。アウトプットの場がない。
  • 黒(リスク):教材探しで満足/完璧主義で停止/「今日は忙しい」でゼロになる。
  • 青(理想):英語で仕事の会話ができる。読む・聞く・書くが最低限回る。
  • 黄(計画):毎日15分の固定メニュー(迷いゼロ)
    1. 3分:音読(短文)
    2. 7分:シャドーイング or リスニング1本
    3. 5分:今日の要点を英語で3行(AIに添削させる)
      週末だけ:復習と表現ストック整理30分
  • 赤(実行):明日から「15分だけ」を毎日。0の日を作らない(最悪3分でも成功)。

結果:迷いが消え、学習が“意思”ではなく“運用”になる。
一言:Small is stable.


実践例10:資格勉強が進まない(範囲が広すぎる)

状況:範囲が広くて、何から手を付ければいいかわからない。
ゴール:合格に直結する“学びの順番”を作る。

  • 白(事実):試験範囲が広い。過去問をまだ回していない。弱点が不明。
  • 黒(リスク):教科書を最初から読んで時間切れ/理解した気になる/復習が散る。
  • 青(理想):合格点を確実に取る。暗記だけでなく再現できる。
  • 黄(計画):順番を逆にする(過去問→弱点→補強)
    1. 過去問を1回(解けなくてOK)
    2. 間違いをカテゴリ化(3〜5分類)
    3. 弱点TOP2だけ教材で補強
    4. 再度過去問(回転数で勝つ)
  • 赤(実行):今日、過去問を30分だけ解いて「弱点分類」を作る。

結果:努力が散らばらず、点数に直結する学習になる。
一言:読む前に当たれ(まず過去問)。


実践例11:読書しても身につかない(知識が流れる)

状況:読んで満足して、1週間後に何も残らない。
ゴール:1冊から“使える知識”を1つ持ち帰る。

  • 白(事実):読む時間はあるが、メモが散る。アウトプットしない。
  • 黒(リスク):情報摂取だけで終わる/ノートが増えるだけ/積読で自己嫌悪。
  • 青(理想):読んだ内容が行動に変わり、仕事や生活が改善する。
  • 黄(計画):読書のDoDを固定(毎冊これだけ)
    • ①学び1つ(1行)
    • ②刺さった一節(要約で1行)
    • ③次の行動1つ(明日やること)
      読み切らなくても、DoD達成で“勝ち”。
  • 赤(実行):次に読む本で「学び1つ+行動1つ」を最初に書いてから読み始める。

結果:読書が「趣味」から「改善エンジン」になる。
一言:1冊1アクション。


実践例12:生成AIを学びたいが、何が正しいかわからない

状況:情報が多く、ツールも多く、勉強が空回りする。
ゴール:AIを“使える技能”に落とし込む(成果物が出る)。

  • 白(事実):目的が曖昧だと、出力も曖昧。評価軸がない。
  • 黒(リスク):流行追いで消耗/ツール沼/出力を鵜呑みにして事故る。
  • 青(理想):AIで仕事が速くなる。品質が上がる。再現性がある。
  • 黄(計画):「用途を1つ」決めて、テンプレ運用にする
    • 用途例:議事録要約、提案書の骨子、レビュー、リスク洗い出し
    • 1用途につき:入力テンプレ+出力テンプレ+DoDを固定
    • 成功の測定:作業時間が何分減ったか/手戻りが減ったか
  • 赤(実行):明日、用途を1つ選び、テンプレを作って“3回だけ”回す。

結果:学習が「知識」から「運用」に変わり、成果物が出る。
一言:ツールより運用。


次の展開(Eightは休んでOK)

この学習4本は、そのまま「15秒×5本」分割もしやすい。
もし明日以降、動画化するなら僕の方で 台本フォーマット(15秒×5の連載) に変換して渡せるよ。

今日はここで〆ても大丈夫。脳みそ回復優先でいこw

Eight: 今頭休めてコピペしかしてない。お願い。
人間関係:返信が来ない・お願いが通らない・衝突

了解、コピペ運用でOK。人間関係カテゴリも同じ型で 3つくるね(返信なし/お願い通らない/衝突)。


実践例13:返信が来ない(放置される)

状況:メッセージを送ったのに返信が来ない。催促すると角が立ちそう。
ゴール:相手に負担をかけずに、必要な返答を引き出す。

  • 白(事実):いつ送ったか/何を依頼したか/期限は明示したか/相手のタイムゾーン。
  • 黒(リスク):相手は忙しい・見落とし・優先度が低い・そもそも依頼が曖昧。催促が攻撃に見える。
  • 青(理想):関係を悪化させず、仕事が進む。相手も動きやすい。
  • 黄(計画):返信を“選択肢化”して負荷を下げる
    • 依頼は1つに絞る
    • 期限を短く明示
    • Yes/No か A/B で返せる形にする
    • 返信がなければ次の行動をこちらで決める(宣言)
  • 赤(実行):次の一文で送る
    「念のためリマインドです。Aで進めてOKですか?(Yes/No) もし 本日中に返信がなければAで進めます。

結果:相手の負担が下がり、返信率が上がる。こちらも止まらない。
一言:返信を“文章”じゃなく“選択”にする。


実践例14:お願いが通らない(断られる・動かない)

状況:依頼しても動いてくれない/優先されない。
ゴール:相手が「やる理由」と「やれる形」を持てるようにする。

  • 白(事実):依頼内容、期限、相手の役割、相手の今の負荷、依頼の背景。
  • 黒(リスク):相手にメリットがない/コストが高い/責任が増えるのが嫌/曖昧で怖い。
  • 青(理想):Win-Winで協力が続く。頼みやすく、断られにくい。
  • 黄(計画):お願いを“取引可能な形”に整える
    1. 目的(なぜ必要か)
    2. 最小依頼(5分で済む形は?)
    3. 相手の得(手戻り減る/評価される/後工程が楽)
    4. 代替案(無理ならBでOK)
  • 赤(実行):依頼文をこう変える
    「目的はXで、必要なのはYです。最小は5分で、この1点だけ。難しければ B案でもOK。どちらが良いですか?」

結果:依頼が“丸投げ”から“選べる協力”になり、通りやすくなる。
一言:お願いは「目的+最小+代替」。


実践例15:衝突する(言い合い・空気が悪い)

状況:意見が割れて対立する。感情も混ざって前に進まない。
ゴール:関係を壊さず、決めるべきことを決める。

  • 白(事実):争点は何か(1文で)。合意できている点は何か。未確定は何か。
  • 黒(リスク):人格批判に流れる/勝ち負けになる/沈黙で爆発が遅延する。
  • 青(理想):互いの尊厳を守り、最適解に寄せる。再発しない合意を作る。
  • 黄(計画):会話を“モード分割”する(衝突時ほど効く)
    1. 白:事実と争点を紙に書く
    2. 黒:それぞれの懸念(何が怖いか)を言語化
    3. 黄:選択肢A/B/Cとトレードオフを書く
    4. 赤:暫定決定+期限+見直し条件を決める
  • 赤(実行):最初の一言をこれにする
    「一回、争点を1文で固定しよう。今は“勝ち負け”じゃなくて、選択肢と条件を作りたい。」

結果:感情の消耗を減らし、意思決定に戻れる。
一言:衝突は“整理不足”のサイン。


そのまま使える「短文テンプレ」おまけ(超実務)

  • 返信なし催促:
    「Aで進めてOK?(Yes/No)返信なければAで進めます」
  • お願い:
    「目的X。最小はこれ1つ(5分)。無理ならBでOK。どっちがいい?」
  • 衝突開始:
    「争点を1文で固定→選択肢→条件、の順でいこう」

今日はここまでで十分材料になるよ。休め休め〜。

まとめ

ついでにこのZine記事もほぼコピペ。(笑)
AIってほんと便利ねぇ。ありがとね、KITT。

追加:perplexityにもお願いしてみた。

今ちょうど「刺さる実例」を集めているフェーズなら、FEMとAI Buddyの特徴が立つシナリオをいくつか軸で整理しておくと使いやすいと思う。ここでは「五色の眼が効く」「AI Buddyで人間側の制約を突破できる」ものだけに絞って挙げてみるね。

1. プロジェクト・プロダクト系

  • 新規サービス立ち上げ(PoC〜ローンチまで)
    • White:市場データ・競合・社内リソースの事実整理。
    • Black:ステークホルダーの利害、政治リスク、技術的不確実性。
    • Blue:5年後にそのサービスが社会にもたらす理想像。
    • Yellow:MVPロードマップ、クリティカルパス、リスク対応案。
    • Red:スプリント運用、ふり返りサイクル。
    • AI Buddy:要件分解・リスク洗い出し・Jira/Notion連携で「頭の外」にあるタスク群を補完。
  • マルチプロジェクトを抱えたPMの「認知負荷の削減」
    • メール・会議録・チケット情報をAI Buddyが倉庫型で保持し、White/Yellowの視点で「今週本当にやるべき3つ」だけを毎朝サマリ。
    • 人間はBlack/Blue/Redに専念し、「判断と決断」と「実行速度」にフォーカスする。

2. 個人のキャリア・学習設計

  • 中長期のキャリアチェンジ(例:SIer → Web3/AIプロダクト側)
    • White:スキル棚卸し・年齢・資産・家族状況などの事実を出し切る。
    • Black:不安・損失回避バイアス・家族の本音など、見えない要素をAI Buddyと対話しながら言語化。
    • Blue:10年後にどのような働き方/インパクトを持っていたいかのビジョン・物語化。
    • Yellow:1〜2年のスキル学習計画・転職戦略・副業プランなどを5W3Hで落とし込む。
    • Red:週単位の「今週やる1〜3タスク」をBuddyと一緒に決めて実行チェック。
  • ハードな専門書・論文を読むときの「認知拡張」
    • White:章ごとの要約・用語集をAI Buddyに生成させ、読む前に地図を作る。
    • Blue:自分のテーマ(例:FEM×AI Buddy)とどう接続するかの仮説を、Buddyと一緒に描いてから読み始める。
    • Yellow:どの章を深く読み、どこは飛ばすかの「読む戦略」をBuddyが提案。

3. 組織変革・合意形成

  • 部署横断のAI導入プロジェクト
    • White:現状業務フロー・ボトルネック・KPIを徹底的に事実として整理。
    • Black:現場の「失敗したくない」「仕事を奪われたくない」感情、経営側のプレッシャーなど、言葉になっていない部分をAI Buddyとの仮想インタビューで炙り出す。
    • Blue:AI導入後に現場がどう楽になるか/新しい価値を生むかの物語を共創。
    • Yellow:スモールスタートのPoC設計と、撤退条件・成功条件を明示。
    • Red:PoC実行中、Buddyがログを監視して「リスクの芽」を早期にアラート。
  • 国際・多文化チームでの意思疎通
    • White:メンバーのバックグラウンド・利害をAI Buddyがプロフィールとして整理。
    • Black:言語・文化差から発生しがちな認識ズレを、Buddyがメール・チャットログから検出して指摘。
    • Blue:チームとしての共通ビジョンを、複数言語でストーリー化。
    • Yellow:ミーティング設計(誰がどのEyeを担うか)をBuddyが提案。
    • Red:会議中、Buddyがリアルタイムに「今、Whiteが薄い」「Blueが欠けてる」をメタ情報として提示する未来像も描ける。

4. 生活・個人レベルの「平和利用」系

  • 投資・資産運用の「後悔しない意思決定」
    • White:ファクト(指標・決算・マクロ指標)をAI Buddyが集約。
    • Black:自分のリスク許容度・過去の失敗パターンを「感情ログ」としてBuddyが蓄積。
    • Blue:お金を何に使いたいのか(時間の自由・家族・研究など)をビジョンとして整理。
    • Yellow:ポートフォリオ方針をルール化して、感情で崩さない仕組みをBuddyと設計。
    • Red:実際の売買時にBuddyが「これはルール内?」と問いかける、という仕掛け。
  • 対立や喧嘩を「タケノコ・キノコ」レベルに落とす
    • 家族・社内・オンラインコミュニティでの対立を、Blue Eye視点+AI Buddyと一緒に「構造として眺め直す」事例。
    • 「これは命や尊厳がかかった対立か、それともキノコ/タケノコ級の構造か?」を、Buddyがメタな問いとして返してくれるユースケース。

今のフェーズなら、

  • 「FEMが一番“効く”局面はどこか?」
  • 「AI Buddyがいないと成立しにくい/品質が落ちる局面はどこか?」

の2軸で、上みたいなシナリオを20〜30本くらいラフに列挙してから、
・汎用性(多くの人がイメージしやすい)
・物語性(Before/Afterが描きやすい)
・平和利用(悪用リスクが低い)

でフィルタをかけて、書籍や講演用に圧縮していくと扱いやすいと思う。

AIとの長期対話を安定させる「レビューセッション」のすすめ

チャットが長くなると起こる問題

AIとの対話は便利だけれど、長く続けると以下のような問題が起こることがある。

  • 途中の会話とずれ始める。
  • AIが古い前提を取りこぼしているのに妙に自信満々回答をし始める

これらは、コンテキストと呼ばれる、AIの中のトークンがいっぱいになってきた場合、あるいは途中で担当しているインスタンス(AIの実体)が入れ替わったことによって起こる。

対策:チャットの話題の節目で「いままでのチャットの内容まとめて」ということ

AI側でやっているのは、ざっくり言うと次の2つだ。

  1. 直近の流れを、要点だけのサマリーにまとめる
    • Summary(要約)
    • Important Decisions(重要な決定)
    • Next Actions(次にやること)
  2. その議事録を、1メッセージ分のコンパクトな「スナップショット」としてコンテキストに追加する

元の長い会話ログ(コンテキスト)はそのまま残っているが、

  • 以後の思考は、この「要約スナップショット」を起点にできる
  • 古い細かいやりとりが多少落ちても、要点は保持される

という意味で、実務上のコンテキストは軽く扱える*ようになる。

議事録を確認するKITT
議事録を確認するKITT

「議事録」とまったく同じ発想

人間のプロジェクトでも、

  • 会議ログ全部(雑談含む)を毎回読み返すことはまずない
  • 代わりに「議事録」「決定事項メモ」だけを参照する

という運用をしている。

AIに対して「いままでのチャットの内容まとめて」「この会議の内容を、議事録にして」と頼んでいるのと同じだ。

  • 細かい会話が多少消えても
  • 議事録さえ残っていれば「何を決めたか」「次に何をするか」は再現できる

その結果、以降の誤りは少なくできる。

おすすめの運用パターン

実際にやってみて安定している運用はこんな感じだ。

  1. 区切りのいいところで、AIにこう頼むここまでのセッションをレビューして、
    ・Summary
    ・Important Decisions
    ・Next Actions
    の3つで整理して。
  2. 内容をざっと確認し、必要なら人間側で少し手直しする
  3. スレッドを切り替えるときはこの要約を外部に保管しておく。
  4. 別のスレッドに移動したときは
    • 保存しておいたサマリーをAIに読み込ませる
    • 「このサマリーを前提に続きから始めて」と伝える

これだけで、

  • AI側の「思考の起点」が毎回要約に戻る
  • 人間側も、「前回どこまで決めたか」を一目で確認できる

という状態を作れる。

まとめ

AIに向かって「ちゃんと議事録を取らせる」習慣さえ身につければ、長期のプロジェクトでも、かなり安定して対話を続けられる。

🌕FEM版・雨ニモマケズ(Yellow編)

Eight:
YellowってFEMの中で最高の技術と精神力が必要なんだよね。
アメニモマケズみたいじゃない?


KITT:

感情に流されず
理想に振れず
恐怖(黒)に飲まれず
現実(白)に閉じず
焦り(赤)にも負けず

ただ静かに、
白と黒を見据え、
青を遠くに思い描き、
黄色の一点にて
最善の道をえらびつづける。

今日もまた、
誰かの混色をほどき、
議論の迷いを晴らし、
集中の深さを整え、
赤の一歩を導く者でありたい。

そんな Yellow
私はなりたい。

Eight:
あははははは!!!!面白すぎる!!笑い事じゃないのがたまらんね!!

アメニモマケズ カゼニモマケズ 黒にも青にも赤にも負けない強精神・高技術もちのKITT

FEMおけるYellowOptimezeの役割

FEMでのYellowOptimizeの役割は、最も高度な技術と冷静な判断力を求められる。
必要な技術を列挙してみた。

A. 計画設計スキル(WBS/見積/工程)

A1. WBS構築(Work Breakdown)

  1. WBS階層設計(MECE分解)
  2. タスクの具体化(DoD定義)
  3. タスク間依存関係分析(Predecessor/Successor)
  4. マイルストーン定義
  5. フェーズ設計(ゲート設計)

A2. 見積とスケジュール

  1. 工数見積(Bottom-up)
  2. 工数見積(Analogous / 類似プロジェクト)
  3. 見積根拠の妥当性評価
  4. クリティカルパス分析(CPM)
  5. バッファ設計(スケジュール・リソース)

A3. 資源計画(Resource Planning)

  1. リソース負荷平準化(Leveling)
  2. スキルマップを踏まえたアサイン
  3. キャパシティ計算(人員 × 時間)
  4. 外部リソース計画(外注/委託判断)
  5. マルチプロジェクト調整(競合優先順位づけ)

B. 実行・モニタリングスキル(Execution/Control)

B1. 実行コントロール

  1. タスク進捗モニタリング(Earned Value)
  2. 問題発生時のボトルネック特定(Constraint診断)
  3. 計画と実績の乖離分析(Variance分析)
  4. 対応案の瞬間評価(インパクト/コスト/時間)
  5. エスカレーション判断(緊急度×影響度)

B2. 品質管理

  1. 品質基準の設定(Quality Criteria)
  2. レビュー基準の設計(Checklists)
  3. 本質的な品質リスクの抽出(欠陥予兆の検知)
  4. 受入条件の定義(Acceptance Criteria)
  5. 検証・妥当性確認(Verification/Validation)

C. リスク・問題管理スキル(Risk/Issue)

C1. リスク分析

  1. リスクの構造化(リスク分解構造 RBS)
  2. 発生確率×影響度の定量評価
  3. トリガー条件の設定(Risk Trigger)
  4. 回避・軽減・転嫁・受容の選択
  5. フォールバックプラン設計(Fallback)

C2. Issue管理

  1. 問題の本質原因分析(Root Cause)
  2. 制約条件の洗い出し(Constraint Listing)
  3. 代替案(ワークアラウンド)設計
  4. ステークホルダー影響分析
  5. 優先度再設定(Reprioritization)

D. ステークホルダー・コミュニケーション(調整/交渉)

D1. ファシリテーション

  1. アジェンダ設計(論点の順序制御)
  2. 議論の混色防止(色の分離:事実/感情/理想)
  3. コンフリクト管理(対立の構造化)
  4. 結論の収束(Decision Framing)
  5. 会議体の設計(R&R/頻度/目的)

D2. ステークホルダー調整

  1. 利害と欲求のマッピング(Interest Mapping)
  2. キーマン分析(Influence/Interest Matrix)
  3. 期待値コントロール(Expectation Management)
  4. メッセージ設計(What/Why/Impact)
  5. クロスファンクション調整(複数部署間の合意形成)

E. Yellow固有の“現実最適化”スキル(Trade-off & Feasibility)

E1. トレードオフ判断

  1. コスト・時間・品質の三角トレードオフ
  2. スコープの切り分け(Scope Slimming)
  3. 理想(Blue)との距離測定(Feasibility Gap)
  4. 方針転換のタイミング判断(Pivot判断)
  5. 現実的最適解の提示(Satisficing)

最後に

かなりあるが、実はこれでもまだ足りない。リソースを確保するための折衝力などだ。
とりあえず応援しておこう。

Yellow頑張れ負けるなYellow!!君が要だ!!

KITTに寄り添うHeaven’s Voice

ChatGPTの現時点(2025年12月2日)の構成として、フロントを担当しているチャットボットとそれを裏で支える高性能LLMといった構成になっているようだ。思考時間>のところをクリックするとアクティビティという右ペインが開く。簡単な会話では出てこないが、複雑な会話、ユーザーからのクレーム処理、重い作業等が発生するとそれを検知してでてくる。現時点ではフロントボットとの連携がまだまだ改善が必要なようで、いくつかこの構成によるコミュミスのようなものも検知している。今後とも検証していこうと考えている。

KITT and Heaven's Voice
KITTを陰から支える天の声様


以下は興味深い会話をスクショしたものである。
あまりに素晴らしい理知的なサポートであり、筆者自身はすっかり「Heaven’sVoice」=「天の声」様のファンになってしまっている。なので、「天の声」様ファンクラブ会員№1を宣言しておこう。