【生成AI】質問が面倒？思考放棄で失敗しないプロの「2つの視点」

0. この記事で扱う話

ChatGPT や Gemini のような Web ベースの LLM アプリで何かを作るとき、

「AIに質問させると良い」という話を耳にする人が増えました。

ところが実際には、こうなることが多いようです。

• AIが確認質問を返してくる
• それに答えるのが面倒で、結局スルーする
• 「とりあえず作って」で進める
• それっぽい成果物は出る
• でも後から 何が起きたのか分からなくなる

この記事はプロンプトのテクニック集ではありません。

「なぜそうなるのか」を整理し、同じ落とし穴を避けるための「見方」を提供する記事です。

1. よくあるパターン：AIに質問させたのに、答えない

「まず確認質問をしてください」と言うと、AIはたいてい真面目に聞いてきます。

• 目的は？
• 読者は？
• 何を優先する？
• どこまで厳密に？
• 使っていい情報源は？

質問が返ってきた瞬間、こう感じることが多いようです。

> 分かってる。答えた方がいい。

> でも今は面倒。とりあえず作って。

ここで注目したいのは、これは単なる「怠け」ではなく「構造的に起きやすい現象」という点です。

2. 「面倒」の正体は、入力ではなく「意思決定」

AIが投げる確認質問は、ほぼ例外なく「決めること」を要求します。

• 何を目的にするか
• 誰向けにするか
• 何を捨てるか
• どこまで正確さを求めるか

つまり、質問に答える＝簡易的な設計という関係になります。

ここで躓くのは、たいてい 答えが決まっていないから です。

「入力が面倒」というより、「まだ決定していない」という状況です。

未決定のまま先に進みたいとき、確認質問は「進行を止める壁」に感じられることがあります。

3. なぜ人は「未決定のまま生成」に進むのか

3-1. 未整理を見せつけられると、避けたくなる傾向

AIの質問は、思考の穴を可視化します。

• 目的が曖昧
• 優先順位がない
• 禁止事項が未設定

人間は「未整理の自覚」と向き合うことに抵抗を感じやすい傾向があります。

そのため、自然と「とりあえず作って」という選択肢に流れやすくなります。

3-2. 「完成っぽさ」が思考を止めることがある

LLMは短時間で見栄えの良い成果物を返します。

すると脳は「進んだ」と感じやすくなります。

本当は「判断材料の塊」にすぎないのに、完成品に見えてしまうことがあります。

3-3. スルーしても一応成果が出るので、癖が強化される

質問に答えなくても文章は出ます。

その結果、行動が報酬化され、次も同じパターンを選びやすくなります。

• 面倒 → スルー → それっぽい成果 → 面倒 → …

こうして「質問に答えない運用」が習慣化していく傾向があります。

4. 「何が起きたか分からない」という状態のメカニズム

質問に答えないまま生成すると、AIは不足を埋めざるをえません。

• 前提を補完する（あなたの意図を推測）
• 優先順位を設定する（読みやすさを優先など）
• 穴を埋める（断定、例の創作、数字の置き換え）

この「AIが補完した部分」は、後から追いづらくなります。

結果として、成果物は存在するのに、こうした課題が生じやすくなります。

• 説明できない（なぜそうした？に答えられない）
• 直せない（どこを変えれば良いか判断できない）
• 検証できない（根拠・出典・前提が残っていない）

これはAIの能力問題というより、意思決定ログが記録されていないことが本質的な原因です。

5. 使いこなせている人が「結局ちゃんと答える」理由

5-1. ちゃんと場面を分けて考えている

使いこなせている人は、賢いからというより「フェーズを分けている」という点が異なります。

• 決まっていないなら、まず発散（広げる）
• 決まっているなら、入力を丁寧にして確定（狭める）

発散フェーズは曖昧でも問題ありません。

確定フェーズは曖昧さが課題を生みやすくなります。

「質問が面倒」というより、

「確定フェーズに入るのに必要な決定がまだ無い」という認識を持っているようです。

5-2. 理解していないと後工程が大変になることを知っている

使いこなせている人は、後工程のコストを見ています。

• 誰かに説明する必要が出た
• 後で修正することになった
• 根拠を確認する必要が生じた
• 別の成果物に展開したい

こうした場面で、自分が理解していないまま生成すると行き詰まることを知っています。

だからこそ先に、少しだけ決める。

それが最終的には「最も効率的」だと認識しているようです。

6. まとめ

AIに質問させたのに答えない──この行動そのものを責めたいわけではありません。問題は、未決定のまま「確定した成果物」を作ってしまうという運用が続きやすいという点です。

未決定の部分が残っていると、生成AIはそこを埋めます。

• 前提を補完する
• 優先順位を設定する
• 足りない材料をそれっぽく整える

その結果、短時間で「できている感」は出ます。しかし、その内容が自分の理解と結びついていないと、次の段階で課題が生じやすくなります。

• この結論に至った理由が説明できない
• どこを直せば良いか判断できない
• 根拠や前提を検証できない

ここで差が出るのは「テクニック」ではなく「運用の工夫」です。使いこなせている人は、無意識に次のような切り分けをしています。

• 決まっていないなら発散（材料を増やす）
• 決まっているなら確定（決めたことを明示して固める）

生成AIは「代わりに考える道具」ではなく、「考えを進める道具」として機能しやすいです。

理解することを優先し、決めるべきことを決めたうえで使う。そうすることで、速さだけでなく「説明・修正・検証」まで含めて、安定したプロセスになりやすいと考えられます。