良いアイデアはどこから来る？一人で考える・人と話す・調べる・AIと考えるを比較

アイデアが出ないとき、一人で考え続けるべきか、誰かに相談するべきか、調べるべきか、AIに聞くべきか迷うことがあります。どれも発想を進める方法ですが、それぞれから得られるものは異なります。

一人で考えると、自分の知識や経験を深くたどれます。人と話せば、自分にはない実体験や仕事上の制約が分かります。調査からは、確認できる事実や事例を得られます。AIは、切り口を分けながら案や問いを広げるために使えます。

良いアイデアが出ないときは、同じ方法を続ける前に、案を考えるために何が足りないかを確認してみてください。足りないものに合わせて、今とは違う方法を一つ試します。

この記事のまとめ

• 一人で考える・人と話す・調べる・AIと考える方法では、案を考えるときに得られるものが異なります。
• 「案が出ない」と「案はあるが選べない」は、別の状態です。
• 自分の考え、課題に関係する他人の経験、確認できる情報、異なる切り口のうち、足りないものに合う方法を選びます。
• AIは案を出すだけでなく、視点や専門領域を分けて発想・調査するためにも使えます。
• すべての方法を順番に行う必要はありません。今とは違う方法を一つ試します。
• 新サービスのように案を左右する不明点が残るテーマでは、日をまたいで調べ、案を考え直します。

アイデア出しから比較、企画書作成までの全体の流れは、生成AIで企画を進める方法で確認できます。

1. 良いアイデアは、一つの方法から生まれるとは限らない

良いアイデアとは、目的に合い、実行を検討する価値がある案です。 最初から完成度の高い案を出すことと、出した案を比べて選ぶことは分けます。

アイデアが出ないときには、一人で考える、人と話す、調べる、AIと考えるという選択肢があります。それぞれ役割が違うため、どれが優れているかではなく、案が止まっている理由に合う方法を選ぶ方が実務では使いやすくなります。

例えば、会議を続けても案がまとまらないなら、参加者が自分の考えを書く時間を設ける方法があります。自分だけで似た案を繰り返しているなら、関連する経験を持つ人へ聞いたり、AIに異なる切り口を出してもらったりできます。案を支える事例やデータがないなら、実際の情報を調べます。

このように考えると、アイデアが止まった原因について、自分の能力以外にも目を向けられます。

2. 一人で考えると、自分の知識や経験を中断されずにたどれる

一人で考える時間には、他人が最初に出した案に引っ張られず、自分の考えを言葉にできる強みがあります。 自分がすでに持っている知識や経験を、途中で中断せずにたどれます。会議では、誰かが話している間に自分の考えを止めたり、発言への反応を考えたりすることがあります。一人なら、思考の流れを保ったまま案を書き出せます。

一人で考える方が常に優れているわけではありません。全員で話し始める前に各自で案を書き、その後で共有すると、一人で考える時間と、人の案から刺激を受ける時間の両方を持てます。

一人で考えるときは、頭の中だけで考え続けず、現在の案と、その案を良いと思う理由を書いてみてください。 理由まで書くと、同じ考えを言い換えただけの案か、異なる考えに基づく案かを見分けやすくなります。

一方、一人で考えても、自分が知らない事実や経験は増えません。同じ前提から似た案を出し続けていると分かったら、その課題に関係する経験を持つ人から、自分が知らない情報を得ます。

3. 人と話すと、自分にはない経験や仕事上の制約が分かる

人と話す価値は、自分にはない実体験や専門知識、仕事上の前提や制約を、案を考える材料にできることです。 その課題について、自分とは異なる経験や専門性を持つ人を選びます。

役立つのは、課題に関係する経験や知識を持つ人です。実際に利用した人、担当した人、専門的に扱ってきた人など、自分がまだ知らない情報を持つ相手を選びます。

人へ聞くときは、「何か良い案はありますか」と完成案だけを求めるより、その人が実際に経験したことを聞く方が、その場で起きたことや制約を具体的に把握できます。

• どの場面で困りましたか
• これまでにどのような工夫をしましたか
• 外からは見えにくい制約がありますか
• 実行するとしたら、どこで止まりそうですか

身近にいる人でも、その課題に関係する利用経験や担当経験があれば、自分が当然だと思っていた前提を見直すきっかけになります。

人から聞いた内容は、その人の経験に基づく情報です。実際にどの程度起きているのか、ほかにも同じ事例があるのかを確認したい場合は、事例やデータを調べます。

4. 調べると、記憶や想像だけでは得られない事実と事例が見つかる

調査からは、実際の事例、利用者の行動、研究、データなど、自分の記憶だけでは補えない情報を得られます。 調査は、考える途中で不足した情報を補う形でも進められます。

まず、課題に関係する事実や事例を確認します。そこから案を出すと、さらに知りたいことが見えてきます。見つかった疑問を調べ、その内容を使って案を考え直してください。

実務では、次の手順で考えることと調べることを繰り返せます。

1. 現在の知識で案を考える
2. 分からない点や、根拠を確認できていない前提を見つける
3. 関係する事例やデータを調べる
4. 得た情報を使って案を考え直す

調査を始める前に、「何を知れば、現在の案が変わるのか」を調査の目的として決めてみてください。 自分の前提を見直せる事実や、案を具体化できる事例が見つかったら、調査を止めます。次に、その情報を使って、元の案を修正するか、別の案を考えます。

事例を見ると、案の質や新しさが高まることがあります。一方で、見た事例に近い案が増え、考える範囲が狭くなることもあります。事例を見たら、利用者への知らせ方、続けてもらう工夫、申し込みまでの手順など、参考にする部分を具体的に選びます。次に、その部分を自分の課題で使うなら、案をどう変えるかを考えます。

何を調べればよいか分からない場合や、自分では思いつかなかった見方を加えたい場合は、AIと一緒に考えられます。

調べる過程で見つかった疑問を次の調査や判断につなげたい場合は、Susumeteの 情報を集めるより「問い」を育てる方法 も参考にできます。

5. AIと考えると、異なる切り口から発想を広げられる

AIは、案を増やすだけでなく、立場、専門領域、前提、制約などの切り口を分けて、発想や調査の範囲を広げるために使えます。 単に「アイデアをたくさん出して」と頼むより、どの方向から考えるかを変えて尋ねます。

例えば、新しい社内研修を考える場合は、受講者、現場の上司、研修担当者の立場を分けます。心理学、業務設計、社内コミュニケーションなど、専門領域を変える方法もあります。切り口ごとに別々に尋ねると、回答の違いを比べやすくなります。

「現場で研修内容が使われない」という課題を、［受講者］の立場から考えてください。

この立場だから気づきやすい問題、私が見落としている前提、参考になる事例や研究テーマを挙げてください。

［受講者］を［現場の上司］、［研修担当者］などに変え、一つずつ送ります。AIが挙げた事例や研究を本文や企画の根拠として使う場合は、元の資料も確認します。

複数人でAIを使う場合も、担当する立場や専門領域を分け、それぞれの案を持ち寄ります。複数の専門職をまとめて指定するより、専門職ごとに尋ねる方が多様な設計案を得やすいことが、研究でも確認されています。

AIに事例やデータも探してもらうと、案の作成と外部情報の調査を同じやり取りの中で進められます。一人で考える・人と話す・調べる・AIと考える方法は、使う道具を一つだけ選ぶための分類ではありません。案を考えるために何が必要かを整理する分け方です。

6. 4つの方法は、案を考えるために何が足りないかで選ぶ

4つの方法を選ぶときは、一般的なメリットとデメリットを比べるより、案を考えるために何が足りないかを確認します。

方法を選ぶ出発点は、「どれが優れているか」ではなく、「案を考えるために何が足りないか」です。自分の考えをまだ出し切っていないなら、一人で書きます。自分にない経験が必要なら、その経験を持つ人に聞きます。事実や事例が不足しているなら調べます。見る方向を増やしたいなら、AIへ切り口を分けて尋ねます。

ただし、困っている状態が「案が出ない」とは限りません。すでに案があり、選べないなら、新しい材料を増やす前に評価へ移ります。

同じ課題でも、足りないものによって次の方法は変わる

例えば、「社内研修の内容が現場で使われない」という課題の改善案を考える場合、現在の状態を見て、次に使う方法を選びます。

最初に当てはまる行から始め、新しい情報や案が加わったら、現在の状態をもう一度確認します。比べられる案がそろったら、新しい案を増やすのを止めて評価します。

7. 新サービスのアイデアは、日をまたいで調べながら考える

新サービスのアイデアは、利用者の困りごと、既存の選択肢、実現条件がまだ分からない状態から始まります。 最初の会議で良い案が出ないことだけで、発想力が足りないとは判断できません。

新サービスのアイデアは、一度の会議で出し切る必要はありません。アイデア生成の研究でも、同じ課題を日をまたいで考えた場合、後から出た案の創造性は保たれていました。時間を空けるだけで案が良くなるわけではないため、その間に調べた情報を使って考え直します。

日をまたぐ目的は、分からないことを減らして案を変えること

案を左右する不明点が残る間は、調べて得た情報を使って案を考え直します。そこで新たな疑問が出たら、もう一度調べます。

1. 現時点の案と、分からないことを書き出す
2. 答えによって案を続けるか変えるか判断できる疑問を、優先して調べる
3. 調べた内容を使い、問いや案を考え直す
4. 残った不明点を確認し、次に調べるか、案の一部を試すかを決める

日をまたぐ価値があるのは、利用者が何に困っているか、既存の方法では何が足りないか、案を実現できるかなど、答えによって案が変わる不明点が残っているときです。新しい情報を得るたびに、想定する利用者やサービスの仕組みが変わる段階なら、調査を続ける意味があります。

一方、対象と課題が具体的になり、案の一部を試すことで残った不明点を確認できるなら、調査を増やすより試した結果を見る方が先です。かけた日数ではなく、案を左右する不明点が残っているかで判断します。

8. 案が止まったら、「出ていない」と「選べない」を分ける

比べられる案がまだ出ていないなら、自分の考えを言葉にできているか、関連する経験や情報が足りているか、別方向から考えられているかを確認します。 足りない情報や視点を得られる方法を一つ試してください。

案はすでにあるものの選べない場合は、発想法を増やす段階ではありません。 何を達成したいのか、誰にとって価値があるのか、費用・期間・人員などの実行条件を満たせるかという基準で案を比べます。

そもそも何について考えるかが曖昧な場合は、方法を変える前に問いを具体化します。「新しいサービスを考える」ではなく、「誰が、どの場面で困っていることを、どう変えたいのか」まで言葉にすると、必要な情報も選びやすくなります。

行き詰まり方に合わせて、次に使う方法を選ぶ

• 一人で考えて同じ案を繰り返している
  その課題に関係する経験を持つ人へ聞くか、AIに立場や専門領域を分けて考えてもらいます。
• AIの案に、対象者や利用場面に特有の条件が入っていない
  実際の事例やデータを調べ、その対象者が置かれている状況や利用条件を案へ反映します。
• 調べても案が変わらず、情報だけが増えている
  調査を止め、得た情報によって現在の案をどう変えるかを書きます。
• 会議で話が広がるだけでまとまらない
  いったん各自で考え、案と理由を書いてから共有します。
• 案はあるが決められない
  新しい案を加えず、目的と実行条件に照らして比べます。

今とは違う方法を一つ試し、得た情報や視点を使って案を考え直してください。比べられる案がそろったら、評価へ移ります。

9. 散歩や休憩など、考える状態や条件を変える方法もある

一人で考える・人と話す・調べる・AIと考える方法を使うと、案を考える材料や視点を増やせます。 ほかにも、考える状態を変える、実際に観察・試行する、課題の条件を調整するといった手段があります。

• 散歩しながら考える
  散歩は、外から情報を集める方法ではありません。自分の中にある知識や経験から、案を出しやすくする方法です。歩行と創造性を調べた研究では、座っている場合と比べ、歩いている間と歩いた直後に、一つの正解へ絞らず案を出す課題の成績が高まりました。一方、正解へ絞り込む課題では、同じ効果は確認されませんでした。
• 課題からいったん離れる
  休憩は、同じ考えを繰り返しているときに課題から離れる時間です。休憩の効果は、問題の種類、離れる前にどこまで考えたか、その間に何をしたかによって変わります。散歩とは働きが異なるため、同じ方法として扱いません。
• 実際の行動を見る
  自社サービスの利用テストや社内業務の改善など、利用者の行動を見られる場合は、実際の様子を確認します。利用者本人の説明だけでは分からない、迷う場面や作業を止める場面を確認できます。
• 案の一部を小さく試す
  試せる案なら、完成させる前に一部だけを試します。そこで得た反応や問題点を使って、案を修正します。
• 制約を変えて考える
  対象、予算、期間が曖昧で案を具体化できない場合は、条件を決め直します。制約を外すだけでなく、あえて絞ると、焦点が明確になります。

いま困っていることに合う方法を一つ選んでみてください。

まとめ

一人で考える、人と話す、調べる、AIと考える方法のどれか一つが、常に良いアイデアを生むわけではありません。 それぞれから、自分の考え、課題に関係する他人の経験、確認できる情報、異なる切り口を得られます。

アイデアが止まったら、まず、案が出ていないのか、案を選べないのかを分けてください。 案が出ていないなら、案を考えるために足りないものを確認し、それを補う方法を一つ試します。案がすでにあり、選べないなら、増やすのを止めて評価へ移ります。

方法を増やす前に、案が止まっている理由を確かめると、次に何をすればよいかを決めやすくなります。

参考資料

• Fixation or inspiration? A meta-analytic review of the role of examples on design processes — Design Studies
• An empirical investigation of the impact of ChatGPT on creativity — Nature Human Behaviour
• ChatGPT decreases idea diversity in brainstorming — Nature Human Behaviour
• Enhancing design concept diversity: multi-persona prompting strategies for large language models — Design Science
• Give Your Ideas Some Legs: The Positive Effect of Walking on Creative Thinking — Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition
• Does incubation enhance problem solving? A meta-analytic review — Psychological Bulletin
• The creative cliff illusion — Proceedings of the National Academy of Sciences