最強コンサル｢マッキンゼー｣がAIに聞くこと､絶対に聞かないこと

常にスピード感と圧倒的な成果を求められる外資系コンサルティングファーム。世界最高峰の生産性を発揮するためにマッキンゼーが実践している生成AI活用術を、本誌だけに公開――。

ゼロから生成させずに「具体例」を修正させる

新卒でマッキンゼーに入社し、2023年に独立するまでコンサルタント業務や大手小売企業の組織体制構築などを行っていました。当時から報告書の作成やリサーチに生成AIを活用していた――こう言うと、生成AIを「時短のための道具」として使っていたと捉えられる方も多いでしょう。しかし、マッキンゼーでは「時短」のためではなく、アウトプットのクオリティを高める目的で使用します。生成AIに「仮説を持った問い」を投げかけ、その精度を磨くための「壁打ち相手」として活用していたのです。

「仮説を持った問いかけ」では、背景や前提条件を具体的に伝えることが重要ですし、プロンプトを工夫する必要もあります。生成AIの入門書を見ると「プロンプトには具体的な条件を入力しましょう」「役割を与えましょう」などと書かれていますが、これはあくまで必要条件にすぎません。十分な条件として重要になるのが、「仮説ベースの問いかけ」です。「こういう状況があるのですが、どこを効率化すべきですか？」といった漠然とした問いかけではなく、「このプロセスがおそらくボトルネックではないかと仮説を立てていますが、正しいですか？　また、他の可能性はありませんか？」といった形で問いかけるのです。

すると生成AIは、まず、こちら側の仮説が正しいかどうかの妥当性を検証し、そのためのリサーチをかけてくれます。そのうえで、「その仮説は正しいです」あるいは「こういった仮説のほうがより精緻な回答です」といった形で返してくれます。このように仮説を持って問いかける姿勢が、返ってくる回答の鋭さに影響すると考えています。この仮説は、具体的であればあるほどいいでしょう。生成AIにゼロから答えを生成させるのではなく、具体的なものを提示して、それを修正してもらう形にすれば、返ってくる回答も、より具体的でピンポイントなものになる、というプロセスです。