壁打ちするなら、AI vs 人間どっち!?

【100日後にスタートアップ起業日記その13】

こんにちは。しまゆずです。
現在、医療×AIテクノロジーのスタートアップを目指しています。
今日も起業日記を訪問していただきありがとうございます。

前回記事はこちら。

なぜこの連載記事を書くのか？

「始動」の目的は、Thinker to Doer - つまり、考えるだけの人から、実際に行動を起こす人を育てること。

私自身、これまで「いつか起業したい」と思いながらも、結局行動に移せなかった経験があります。きっと、この記事を読んでいるあなたも同じような経験をお持ちではないでしょうか？

• 「どの分野で起業すべきか分からない」

• 「失敗が怖くて一歩を踏み出せない」

• 「アイデアはあるけど、実現可能性に自信が持てない」

そんな方向けの連載記事です。

はじめに

始動の同期も含め、最近では多くのスタートアップ志望者がAIツールを活用したり、またはAIを活用した事業を模索していることが多いです。しかし一方で、その活用方法や活用ツールに悩んでいる声も聞きます。

先日、始動同期向けにAIセミナーを開きましたが好評で、まだまだプロンプトや利用ツールの特徴など、情報格差が大きいなと感じた次第です。

今日は、壁打ちについてAIと人間どっちがいいのか！？というテーマで書いていきたいと思います。

壁打ちって？

そもそも壁打ちってなんでしょう？

テニス🎾や卓球🏓などのボールの壁打ちがビジネス用語として転用されたようですが、ビジネス領域では人と話して思考整理をする時に使われる言葉です。

私の失敗談：AIへの過度な依存

始動プログラムに応募することを決めてから、最初の1週間、医療×AI事業のアイデアを磨くため、様々な角度からAIに質問を投げかけ、回答を得ては新たな質問を重ねる。その繰り返しを行いました。

典型的な私とAIの会話は概ねこんな感じ（実際にはSystem instructionsを変更したりプロンプトに手を加えています）。

私：医療現場のDX化における主な課題は？

AI：主な課題として以下が挙げられます：
1. データセキュリティとプライバシー保護
2. 既存システムとの互換性
3. 医療従事者の技術適応
4. 導入コストと運用負担
...

私：それぞれの課題に対する解決策は？

AI：各課題に対して以下のアプローチが考えられます：
1. ブロックチェーン技術の活用
2. APIを介したシームレスな連携
...

一見、非常に論理的で網羅的な分析に見えます。実際、事業計画書の叩き台を作る上では役立ちました。しかし、決定的な問題がありました。

これらの回答は、どれも「机上の空論」だったのです。

おそらく、ChatGPTやClaude、Geminiと対話しているときに、感じたことがある人は多いのではないでしょうか？

「回答が中庸すぎて、なんかしっくりこない」と。

AIと人間、壁打ち相手としての決定的な違い。経験して気づいた意外な事実

実は始動10期に採択される前にアルムナイの方に、壁打ち・メンタリングをしていただき、いただくアドバイスの重さの違いに気づいたのです。

あらためて、私のアプローチの致命的な欠陥が明らかになりました。AIとの対話は、あくまでも既存の情報の再構成でしかありません。現場の生の声、実際の課題、人々の感情...それらは、実際に足を運び、人と対話することでしか得られないのです。

転機となった始動でのメンタリング

そして、当たり前ですが、アルムナイやメンターの方は私よりビジネスやピッチの場面において、様々な経験をされています。

その方達に、自分のやりたいことを伝える、またその努力をすることで、新たに見えてくるものがあるのでした。

私は結構、話しながらその瞬間にアイデアが生まれたり（というか考えたけど忘れてたり）、人とのディスカッションは好きな方なので、同期からの鋭い視点は本当に助かります。

AIと人間、それぞれの特徴

この経験から、以下にAIと人間の役割をまとめました。

AIの強み

AIは優れた「整理係」として機能します。特に以下の点で力を発揮します：

1. 情報の体系化
   深夜でも疲れを知らず、膨大な情報を論理的に整理してくれます。

2. 多角的な視点の提供
   様々な業界の知見を組み合わせ、新しい視点を提示してくれます。

3. フレームワークの適用
   ビジネスフレームワークを使った分析や、構造化された思考を提供してくれます。プロンプトにより、複雑な回答も出力可能です。

AIの限界

しかし、同時に明確な限界もあります：

1. リアルタイムの状況把握ができない
   現在の市場動向や、最新の現場の課題は把握できません。これは検索AIをもってしても、リアルな状況とは言えません。

2. 感情的な機微への理解が難しい
   ユーザーの不安や期待、潜在的なニーズを深く理解することができません。わたしがどんなに熱く語っても、その「熱さ」は伝わらないのです。

3. 実践知の欠如
   実際の現場での経験に基づく、具体的なアドバイスはできません。

人間との対話の価値

一方、人との対話、特に経験豊富なメンターとの対話では：

1. 実体験に基づく具体的なアドバイス
   「似たような施策を試したときに、こんな課題が出てきた」といった、リアルな経験談が得られます。

2. 感情的なサポート
   「その課題、私も直面したことがある」という共感や、「その方向性は面白い」という励ましが、モチベーションの維持に繋がります。

3. 予期せぬ視点の提供
   「それなら、こんなアプローチはどう？」という、AIでは思いつかない斬新なアイデアが生まれます。

実践！効果的な活用法

これらの特徴を理解した上で、私が見出した効果的な活用方法をご紹介します（曜日や朝昼夜はあくまで定義上指定したものであり、時間はそれぞれのスタイルに合わせてください）。

1. 一日の活用サイクル

朝：AIとの対話で準備

• その日の議題を整理

• 質問項目のリストアップ

• 基礎情報の収集

例：
医療×AIサービスにおける以下の点について整理してください：
1. 現在の市場規模と成長予測
2. 主要プレイヤーの特徴
3. 規制環境の変化
4. 技術トレンド

昼：人との対話

• 準備した内容を基に議論

• 思いがけない視点の収集

• 感情的な反応の観察

夜：AIとの振り返り

例：
解決したい課題・対象顧客や課題解決策・提供価値について、
以下の情報をもとに、構造化して深掘りして次のアクションプランを練ってください。
"""
xxx
xxx

• 得られた知見の整理

• 新たな課題の洗い出し

• 次のアクションプランの策定

2. 週間サイクル

月曜：週間目標の設定

• AIを使って週の優先課題を整理

• タスクの構造化と時間配分

火-木：実践とフィードバック

• 人との対話を中心に活動

• 得られた知見をAIで整理

金：週次振り返り

• 成果と課題の整理

• 次週への改善ポイントの抽出

3. 月間サイクル

第1週：方向性の確認

• メンターとの対話で大きな方向性を確認

• AIで具体的なアクションプランに落とし込み

第2-3週：実践と改善

• 現場との対話を重視

• AIで進捗管理と課題整理

第4週：振り返りと計画

• 月次成果の整理

• 次月への課題抽出

まとめ：スタートアップでの効果的な活用のために

始動での経験を通じて、私は以下の3つの重要なポイントに気付きました：

1. AIと人間は「対立」ではなく「補完」の関係
   一方に偏ることなく、両者の強みを活かすことが重要です。

2. フェーズに応じた使い分けが効果的
   準備段階ではAI、実践段階では人との対話というように、適切な使い分けが成功の鍵となります。

3. 継続的な改善が不可欠
   AIとの対話も人との対話も、実践を通じて徐々に質を高めていくことが大切です。

これから始める方へのアドバイス

完璧を目指して躊躇するのではなく、まずは小さく始めることをお勧めします。例えば：

1. 毎日5分、AIとの対話から始める

2. 週1回、誰かに相談する機会を作る

3. 得られた学びを簡単にでも記録する

これらの小さな一歩の積み重ねが、やがて大きな成果につながっていきます。

それではまた次回！

フォローとフィードバックのお願い

というわけで、11回目、いかがでしたでしょうか？

連載となりますので、ぜひフォローいただき、通知をONにしていただけると嬉しいです。

そして、コメント欄やX（旧Twitter）などでご意見ご感想もいただけると飛び上がって喜びます。

それではまた！

過去回

https://note.com/imp0820/n/nea5aaf4e85b0

https://note.com/imp0820/n/n8f5e8b90b2ca

https://note.com/imp0820/n/nfda8f150b399

https://note.com/imp0820/n/n093e03b21b76

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著者プロフィール

医療×テクノロジーのスタートアップを目指すDoer。2023年からAIに取り組み始め、現在は経産省主催のスタートアップ支援プログラム始動10期に参加中。この記事は、実際に起業を目指す中で学んだ知見を、同じ志を持つ仲間と共有したいという思いで書いています。