生成AIでアイデア出しする方法｜ChatGPT・Geminiで発想を広げる使い方

ChatGPTやGeminiへ「アイデアを20個出してください」と頼めば、短時間で多くの案が返ってきます。しかし、数は増えたのに、似た案の言い換えばかりに見えることがあります。似た方向の案が増えても、発想の幅は広がりません。

このようなときは、具体案を増やす前に、AIが考える方向を変えてみてください。変えられるのは、問題の捉え方、関係者の立場、参照する領域、前提・制約です。自分で考えた案を渡し、新しい方向を探すこともできます。

この記事では、「新人が上司への質問を減らしながら、仕事を覚えて自力で進める」という課題を主な例にします。同じ課題でも、AIへ渡す問いを変えると発想がどう広がるのか、ChatGPTとGeminiのどちらでも試せる形で説明します。

この記事のまとめ

• 生成AIへ具体案を求める前に、何を変えて考えてもらうかを決めます。
• 発想を広げるときは、問題の捉え方、関係者の立場、参照する領域、前提・制約を変えます。
• 別領域の事例から、機能している仕組みを取り出して使います。
• 自分の案をAIへ渡すと、案が集中している範囲と、検討の余地がある方向を確認できます。
• 広げる方向を選んでから具体案を増やし、方向ごとに整理します。

アイデアを広げた後、検討する案を絞り、比較して企画書へ進める流れは、生成AIで企画を進める方法で紹介しています。

1. 生成AIで案は増やせるが、同じ方向に偏ることもある

生成AIを使う利点の一つは、白紙の状態からでも案を出し始められることです。 自分一人では思いつかなかった選択肢を短時間で得られるため、考え始めるきっかけになります。

一方で、 案の数と発想の方向は、分けて考える必要があります。 例えば、新人教育の改善案を20個求めても、マニュアル、研修、質問対応の改善に集中することがあります。表現は違っていても、「情報を増やして教える」という方向は変わっていません。

複数の答えがあり得る質問について、人と生成AIの回答を比べた研究でも、生成AIの出力は人の回答より狭い範囲に集中する傾向が報告されています。この結果からも、案数と回答の幅は分けて見る必要があります。

同じ方向の案が続いたら、案数を増やす前に、AIに何を変えて考えてもらうかを見直します。具体的に変えられる対象は、次の章で整理します。

2. 生成AIで発想を広げるには、「何を変えて考えるか」を決める

プロンプトの長さや形式を整えるだけでは、考える方向が十分に広がらないことがあります。 生成AIで発想を広げたいときは、文章の型より、何を変えて考えてもらうかを決めます。

この記事では、発想を動かす対象を四つに分けます。

AIが出した案がどこに偏っているかを見て、四つの中から一つ選びます。AIの案が同じ原因に集中しているなら、問題の捉え方を変えます。一人の関係者の立場から見た案に偏っているなら、別の関係者の立場から考えます。

自分の外から視点を持ち込む意味を先に知りたい場合は、発想力とは「思いつく力」なのか？自分の外から視点を持ち込む方法も参考にしてください。ここからは、その考え方を生成AIで実践する手順へ進みます。

3. まずは目的・対象者・分かっている条件をAIに伝える

方向を広げる前に、AIに何について考えてほしいのかを伝えます。 情報が少なすぎると、どの会社や利用者にも当てはまりそうな案になりやすいためです。

ただし、最初から解決策の形まで決めると、その範囲から出にくくなります。 AIには、考えるための前提を伝えます。

目的・対象者・現在の状況・試したこと・外せない条件を伝える

最初に伝えたいのは、次の情報です。

• 目的
  何を改善したいのか、どのような状態へ変えたいのか
• 対象者
  誰が困っているのか、誰の行動を変えたいのか
• 分かっていること
  実際に起きている問題や、すでに確認できている原因
• 試したこと
  これまで行った対策と、その結果
• 外せない条件
  人員、予算、期間、社内ルールなど、現実に変えにくい条件

新人教育の例なら、「新人向けの案を出してください」だけで終わらせません。新人がどの場面で止まるのか、現在は誰がどう教えているのか、何を変えたいのかまで伝えます。

解決策まで指定すると、発想の範囲が狭くなる

前提と解決策は分けてください。例えば、次の二つの依頼では、AIが考えられる範囲が異なります。

変更前：新人向けマニュアルを改善するアイデアを出してください。

変更後：新人が、上司への質問を減らしながら、仕事を覚えて自力で進めやすくなる方向を考えてください。

変更前の依頼は、答えを「マニュアル」に限定しています。変更後は、教える順番、練習方法、判断の支援、質問の仕組みなども検討できます。

アイデア出しの前提を伝えるプロンプト例

次の形で、分かっている範囲から埋めてみてください。

次のテーマについて、具体案を出す前に、考えられる方向を広げてください。

目的：
対象者：
現在起きていること：
すでに試したこと：
外せない条件：

まだ解決策の形は決めず、問題の捉え方や見るべき方向を整理してください。

会社の未公開情報や個人情報を入れる場合は、所属先の利用ルールと、利用しているAI環境で入力できる情報の範囲を先に確認します。固有名詞や数値を伏せても考えられるなら、誰が、どの場面で、何に困っているかなど、検討に必要な関係性だけを残して伝えてください。

4. いきなり具体案を出さず、先に問題の捉え方を広げる

前提を伝えたら、まず 何が問題なのかを複数の捉え方へ分けます。 同じテーマでも、どの問題を解こうとするかによって、具体案は変わるからです。

「新人が仕事を覚えるまでに時間がかかる」という悩みには、複数の原因が考えられます。AIへ異なる原因や問題構造から整理してもらうと、例えば次のように分かれます。

• 必要な情報がどこにあるか分からない
• 今の自分が何を優先して覚えるべきか分からない
• 説明を読んでも、実際に試す機会が少ない
• 間違いに気づくまで時間がかかる
• どこまで自分で判断してよいか分からない

「情報を見つけられない」なら、必要な場面で情報を出す仕組みが候補になります。「実践機会が少ない」なら、短い練習や模擬タスクが候補になります。問題の捉え方が変わると、同じ新人教育でも、解決策の方向が変わります。

AIへは次のように頼めます。

新人が仕事を覚えるまでに時間がかかる問題を、異なる原因や問題構造から捉えてください。

次の3点に違いが出るように、問題を分けてください。
・起きている場面
・困っている人
・不足しているもの

この段階では、問題の整理に集中してください。

返ってきた問題から、実際に起きていそうなものや新しい観点を選び、次の問いに使います。

5. 経験や利害が異なる関係者の立場から考える

問題の捉え方を広げたら、次は誰の立場から見るかを変えます。 肩書きに加え、その人の背景、経験、関心までAIに伝えると、異なる視点を発想へ取り込めます。

この考え方は、物語作成を対象にした2026年の研究でも検討されています。研究では、異なる人物像や考え方を設定した10種類のAIペルソナを使い、300件の筋書きが作られました。参加者は、AIの筋書きを使う条件と使わない条件で物語を書きました。多様なAIペルソナから生まれた筋書きを使った場合、作品全体の多様性は、人だけで書いた場合と比べても保たれました。

この結果から、背景や経験、関心が異なる人物像を設定し、複数の視点から考えさせることは、似た案への偏りを抑える手がかりになると考えられます。実務でも、課題に関係する複数の人について、経験や役割、困りごと、重視する点をAIへ伝えてみてください。

新人教育なら、次の関係者がいます。

• 新人：質問しすぎることへの遠慮や、判断を間違える不安がある
• 教える上司：説明に時間を使いながら、通常業務も進める必要がある
• 同じチームの先輩：細かな質問を受ける一方、正式な教育担当ではない
• 業務設計をする人：教え方だけでなく、仕事の分け方や確認手順を変えられる
• 入社から半年たった人：最初につまずいた点と、後から分かったことを振り返れる

新人の不安を減らすことを優先する場合と、上司の説明時間を減らすことを優先する場合では、必要な仕組みが異なります。そこで、立場ごとに問題と望む変化を分け、複数の立場の困りごとを同時に改善できる方向を探します。

この問題を、次の関係者ごとに見てください。

・新人
・教える上司
・同じチームの先輩
・業務設計をする人
・入社から半年たった人

それぞれについて、
1. どのような経験や役割を持つか
2. どの場面で何に困るか
3. 何を重視するか
4. どのような変化を望むか
を分けてください。

最後に、複数の関係者に共通する困りごとと、同時に改善できそうな方向を示してください。

6. 似た問題を持つ別領域から、発想の材料を探す

関係者の立場を変えたら、次は参照する領域を広げます。 自分の課題と構造が似た問題を持つ別領域を探してください。

24人のデザイン初学者を対象にした研究では、生成AIが別領域との類似点や発想のきっかけを段階的に示す支援ツールを使ったグループと、特定の発想法を指定しないグループを比べました。専門家の評価では、支援ツールを使ったグループの案の方が、新規性を高く評価されました。

この結果からは、別領域との類似点を段階的に示す支援が、発想を広げる手がかりになると考えられます。実務で応用するときは、別領域の名前だけを集めるのではなく、課題どうしの共通構造を探してください。共通構造を探すと、普段は参考にしない領域の仕組みや事例を、発想の材料として持ち込めます。

ここで「新人教育に使える別業界を挙げてください」と頼むと、関連が弱い業界名まで並ぶかもしれません。先に自分の問題を、別領域でも通じる言葉へ直してください。

新人教育の問題は、次のように言い換えられます。

初心者が、必要な知識と判断を少しずつ身につけ、自力で進めるようになる問題

この表現なら、ゲームのチュートリアル、スポーツの練習、運転教習、語学学習、ソフトウェアのオンボーディングなどが候補になります。業界は違っても、「初心者が段階的に自力で進める」という問題は共通しています。

問題を言い換えるときは、抽象化しすぎないようにします。「人が成長する問題」まで広げると、何を探せばよいか分かりません。誰が、何を身につけ、どのような状態へ変わるのかを残してください。

次の問題を、業界固有の言葉を使わずに表現してください。

問題：
新人が、上司への質問を減らしながら、仕事を覚えて自力で進めるようにしたい。

誰が、何を身につけ、どのように変わる問題なのかは残してください。
そのうえで、同じ問題構造を持つ別領域を5つ挙げてください。

7. 別領域の事例は表面を真似せず、機能している仕組みを取り出す

参考にする領域が見つかっても、目立つ機能をそのまま自分の企画へ持ち込むと、表面的な模倣になりやすくなります。別領域の事例は、 まずその方法が機能している理由を整理します。そこから仕組みを取り出し、自分の問題へ応用します。

ゲームのチュートリアルを新人教育の参考にする場合、「ポイントやバッジを付ける」と考える前に、初心者の行動をどう支えているかを見ます。例えば、次のような仕組みがあります。

• 必要になる直前に、必要な情報を示す
• 説明の後に、小さな実践を挟む
• 行動の結果をすぐに返す
• 慣れるにつれて支援を減らす
• 次に進める状態が分かるようにする

これを新人教育へ戻すと、業務を始める直前に短い手順を出す、実際の案件へ入る前に練習タスクを行う、作業後すぐ確認結果を返す、といった方向を考えられます。ここで応用しているのは、初心者の学びを支える仕組みです。

AIへは、二段階に分けて頼んでください。

次の事例が機能している理由を、固有名詞や具体的な機能名を外し、抽象的な仕組みとして整理してください。

参考にする事例：
ゲームのチュートリアル

対象者の行動をどう変えているか、情報を出す順番、実践とフィードバックの関係に注目してください。

取り出した仕組みを次の問題に応用すると、どのような方向が考えられますか。

問題：
新人が、上司への質問を減らしながら、仕事を覚えて自力で進めるようにしたい。

取り出した仕組みを、新人教育の課題に合う形へ置き換えてください。

実在する企業やサービスを参考にする場合は、AIが説明した事例をそのまま事実として使わず、公式情報などの出典を確認します。AIによる事例の説明が事実と違っていれば、そこから取り出す仕組みも変わるためです。

8. 似た案が続いたら、案数ではなく前提・制約を変える

問題の捉え方や参照する領域を変えても、似た案が続くことがあります。その場合は、現在の案に共通する前提を探してください。 暗黙の前提や使える手段を変えると、従来とは異なる解決策が必要になり、発想の方向が広がります。

アイデア出しでは、制約を二つの目的で使い分けてみてください。

現実の制約を伝えると、実行できる案に絞り込める

人員、予算、期間、既存システムなど、実際に外せない条件を伝えると、実行できる案に絞り込みやすくなります。新人教育なら、「教育担当者を増やせない」「新しいシステムを導入できない」などが考えられます。

条件を一度に増やしすぎると、残る選択肢が少なくなります。まずは、案の実行可否を大きく左右する条件から渡してください。

仮の制約は、発想の方向を変える

仮の制約は、別の方向を探すための一時的な条件です。今まで使っていた方法をいったん封じることで、別の手段へ目を向けます。

例えば、「マニュアルを増やさない」と決めると、情報を追加する案から離れられます。「新人が自分から教材を探さない」と置けば、必要な場面で支援を出す方法を考える必要があります。「上司へすぐ質問できない」と置けば、判断の基準や確認手順へ目が向きます。

現在の案に共通する暗黙の前提を挙げてください。

そのうえで、次の条件を一つずつ設定した場合に、考える方向がどう変わるか示してください。

・マニュアルを増やせない
・教育担当者を増やせない
・新人が自分から教材を探さない
・上司へすぐ質問できない

この段階では、条件ごとの発想の方向に絞って示してください。

最初は制約を一つずつ変えると、発想が変わった要因を確認しやすくなります。似た案を生んでいる前提を一つ見つけ、その前提を変えたときに、別の発想の方向が見えるかを確かめてください。

9. 自分の案をAIに渡し、まだ見ていない方向を探す

自分で考えた案をAIに渡すと、現在の案が対象としている範囲と、検討の余地が残る場面を整理できます。

例えば、旅行予約サービスに予約以外の価値を加える企画を考えているとします。

• 旅程を作る
• 観光地を提案する
• 飲食店を提案する
• 現地の交通を案内する

四つの案は違って見えますが、旅行中の計画と移動を支える点は共通しています。この共通点が分かると、次に広げる方向を探せます。旅行前なら同行者との予定調整、予定が崩れた場面なら代替案の提示、旅行後なら写真や記録の整理が候補になります。

AIには、案を追加してもらう前に、現在の案が対象としている範囲を分析してもらいます。

次の案を分析してください。

・旅程を作る
・観光地を提案する
・飲食店を提案する
・現地の交通を案内する

次の順番で整理してください。

1. 案が集中している場面・利用者・時期
2. 現在の案が手薄な場面・利用者・時期
3. 検討の余地が残る困りごと
4. 似た問題を持つ別領域と、そこから取り入れられる仕組み

元の案と分析を分け、両方を残してください。

この使い方では、AIに答えを出してもらうだけでなく、自分の発想がどこに偏っているかも確認できます。すでに案があるときは、案を追加してもらう前に偏りを分析してもらうと、次に広げるべき方向が分かります。

10. 広げる方向を選んでから、具体案を増やす

問題の捉え方、関係者の立場、参照する領域を広げ、前提・制約を変えたら、 そこで見つかった方向から自分の課題に使えそうなものを選びます。この段階で、選んだ方向から具体案を増やします。

進める順番は次のとおりです。

1. 問題の捉え方を広げる
   何が問題なのかを、異なる原因や構造へ分けます。
2. 関係者の立場と参照する領域を広げる
   関係者ごとの違いと、似た問題を持つ別領域を探します。
3. 前提・制約を変える
   似た案に共通する前提を見つけ、制約を使って別の方向を探します。
4. 深めたい方向を選ぶ
   実際に起きている問題につながり、外せない条件に合い、これまでの案と違いがある方向を選びます。
5. 選んだ方向から具体案を増やす
   どの場面で使い、どの行動をどのような仕組みで変えるのかが分かる案を求めます。

新人教育の例で、「必要になる直前に支援を出す」という方向を選んだとします。この方向は、新人が必要な情報を見つけられず作業が止まる問題につながり、教育担当者を増やさずに試せて、「情報を増やして教える」案とも異なるため、三つの基準に合います。ここからなら、作業開始時に確認項目を表示する、初めて行う操作だけ短い手順を出す、判断に迷いやすい場面で確認先を示すなど、比較できる具体案を作れます。

ここまでに伝えた目的・対象者・外せない条件を踏まえ、次の方向から具体案を10個出してください。

選んだ方向：
新人が必要とする情報を、必要になる直前に届ける

各案について、次の3点を書いてください。

・どの場面で使うか
・新人のどの行動を変えるか
・どのような仕組みで支援するか

同じ仕組みの言い換えになった案はまとめてください。

案数の指定は、広げる方向を選んだ後に使うと、その方向の具体案を集めやすくなります。

11. 出た案を方向ごとに分類し、重複と違いを整理する

具体案が増えたら、評価の前に整理します。 AIには、重複を見つけ、同じ方向の案をまとめ、それぞれが何を変えようとしているかを説明してもらいます。

例えば、商品数が多いECサイトで商品を選びやすくする案は、次の方向に分けられます。

• 商品同士の違いを見せ、比較しやすくする
• 質問に答えてもらい、必要な条件を明確にする
• 利用場面から候補を探せるようにする
• 最初に見せる選択肢を減らす

分類すると、表現の違う案が同じ方向に含まれていることが分かります。一方で、似ているように見えた案の違いも確認できます。

整理した後も、元の案はそのまま残します。 分類名だけでは、各案の条件や工夫まで伝わらないためです。

次の案を、解決しようとしている問題と、変えようとしている行動が近いものに分類してください。

各分類について、
・方向の名前
・何を変えようとしているか
・含まれる元の案
・同じ分類の中に残る違い
を示してください。

元の案はそのまま残し、要約は別に示してください。

この段階では分類まで行い、案の評価や選定は次の段階に分けます。必要な事実確認や検証も、その後に行ってください。

まとめ

生成AIのモデルが変わると、効果的な指示の細部も変わります。それでも、 出てきた案の偏りに合わせて、この記事で扱った四つの対象から変えるものを選べば、問いを作り直せます。

最後は、案数よりも発想の方向が広がったかを確認してください。新しい方向が見つかったら、深めたいものを選んで具体案へ進みます。

参考記事・参考資料

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参考資料

• ChatGPT を使ったブレインストーミング｜OpenAI
• Gemini アプリを使用する｜Google
• カスタム Gem 作成のヒント｜Google
• Growing a Tail: Increasing Output Diversity in Large Language Models
• Diverse AI personas can mitigate the homogenization effect in human-AI collaborative ideation
• Analogical reasoning with large language models: a co-creative framework and benchmarking of LLMs in design ideation