AI時代の「国語力」。
専門性より重要な「思考をプロトコル化する」新・仕事術

あなたが恐れているのは「AI」ではなく「言語化の欠如」である

本記事は、AIによる失業を恐れるすべてのビジネスパーソンに捧げます。

「今の仕事がAIに奪われる」という漠然とした不安の正体は、実はテクノロジーの進化ではなく、自分の仕事の核心を「言葉」で説明できないという、私たちの側の課題にあります。

この記事を読み終える頃、あなたは自身の業務を「AIという超有能な部下」に手渡すための「思考プロトコル」へと変換し、キャリアを再構築する確かな手応えを得ているはずです。

「プロンプトエンジニアリング」という名の大きな誤解

現在、世の中では「プロンプトエンジニアリング」が呪文のように語られています。しかし、これは大きな誤解です。

最新の研究や現場の知見が示唆しているのは、プロンプトエンジニアリングの本質は「ITスキル」ではなく、極めて高度な「国語力」と「論理的思考力」であるというパラドックスです。

かつて、計算機（電卓）が登場したとき、私たちは「暗算スキル」を失いましたが、「数学的思考」の価値は高まりました。AI時代における「言語化」も同様です。AIに何を、どの順序で、どのような論理構造で伝えるか。

この「思考をプロトコル化して伝達する能力」こそが、これからのビジネスパーソンの生存戦略における最重要課題となります。

世界経済フォーラム（WEF）が発表した「仕事の未来レポート2023」によれば、今後5年で重要性が増すスキルの上位には「分析的思考」と「創造的思考」が並んでいます。これらは、いずれも「事象を要素分解し、再構成する力」、すなわちプロトコル化の基礎となる能力です。

「思考のプロトコル化」とは何か？
暗黙知を形式知へ

私たちが普段行っている仕事の多くは「暗黙知（言葉にできないコツ）」に基づいています。

例えば、「いい感じの企画書を書いておいて」という指示。これをAIに出しても、凡庸な回答しか返ってきません。なぜなら、そこには「いい感じ」を構成する論理のプロトコルが存在しないからです。

思考をプロトコル化するとは、自分の頭の中にある「なんとなく」のプロセスを、以下の3つの要素に分解することを指します。

1. 前提条件の構造化（コンテキスト）：目的、制約、ターゲット、自身の価値観。
2. 論理のステップ（アルゴリズム）：どのような順序で情報を処理し、判断を下すかという手順。
3. 評価基準（クライテリア）：何をもって「成功」とし、何をもって「失敗」とするかの定義。

この3つを言語化できたとき、あなたのスキルは「あなただけのもの」から「AIが再現可能なプロトコル」へと昇華します。

【具体例】専門知識を「プロトコル」に変換する技術

実際の業務で、どのように思考をプロトコル化すべきか。中堅のマーケティング担当者を例に考えてみましょう。

従来の働き方：専門知識の「出力」

経験に基づき、競合調査を行い、強みを分析して、コピー案を作る。このプロセスは、AIが最も得意とする「過去のデータの統合」です。ここで勝負しても、AIのスピードと量には勝てません。

これからの働き方：論理の「プロトコル化」

AIに対し、次のような「思考の型」を提示します。

「今回の新製品のターゲットは、30代の共働き世代である。彼らの最大のJobs-to-be-Done（片付けたい用事）は『時間の節約』ではなく『罪悪感の払拭』であるという仮説に基づきたい。以下のステップで分析せよ。

ステップ1：『罪悪感』に関連する日常のシーンを5つ抽出。

ステップ2：各シーンにおいて、本製品がどのように心理的ハードルを下げるか論理構成を作成。

ステップ3：コピーは、機能の訴求を2割に抑え、情緒的なベネフィットを8割で構成せよ。」

この指示（プロトコル）を出せる人は、AIを「部下」として使いこなしています。一方で、単に「新製品のキャッチコピーを作って」と頼む人は、AIに「主導権」を握られているのです。

10年後、あなたの仕事に「暗黙知」は残っていますか？

ここで一つ、あなたに問いかけたいことがあります。

「10年後、今のあなたの仕事のうち『言葉にできない暗黙知』はいくつ残っていますか？」

技術の進歩は、かつて「人間特有の感性」だと思われていた領域（例えば、デザインの美しさや文章のトーン、戦略的な判断）を次々とプロトコル化しています。もし、あなたの価値が「言葉にできない経験」だけに依存しているなら、そのキャリアは極めて脆弱です。

キャリアの再構築とは、自分の仕事を「奪われる対象」として守ることではありません。自分の仕事を「AIに教えられるプロトコル」へと積極的に解体し、自分自身は「より高度な問いを立てる側」へと移行することです。

思考を鍛えるための具体的アクション：プロンプティング思考の習慣化

では、どのようにしてこの能力を鍛えればよいのでしょうか。今日から始められる3つのトレーニングを提案します。

① 「なぜその判断をしたか」のセルフ・デバッグ

会議での発言やメールの作成時、「なんとなく」決めたことに理由をつけてください。「A案を選んだのは、〇〇の懸念を最小化しつつ、△△のメリットを最大化するためだ」と、自分の論理を言語化する練習です。これがそのままAIへのプロンプトになります。

② 構造化されたアウトラインから書き始める

いきなり文章を書くのではなく、必ず「大見出し, 小見出し」といった構造を先に作ってください。論理の骨組みが見えていない文章は、プロトコル化されていない思考の証拠です。

③ 逆プロンプトの実行

AIが生成した優れた回答に対し、「なぜ、あなた（AI）はこの回答を出したのか？ その背景にある論理ステップを解説せよ」と問いかけてください。AIの「思考プロセス」を逆に学ぶことで、自分のプロトコル化能力が磨かれます。

AIとの協働における「人間」の責任と意思決定

AIは「正解」を出しているのではなく、「統計的な尤もらしさ」を出力しているに過ぎません。論理を構造化し、AIに作業を委ねたとしても、最終的な「Go/No-Go」の判断、そしてその結果に対する「責任」を負うのは、常に人間です。

「思考をプロトコル化する能力」とは、冷徹なロボットになることではありません。むしろ、自分の中に確固たる「倫理」と「目的意識」を持ち、それをAIに正しく伝えるための「橋渡し」となる力です。AIとの協働において、人間が担うべきは「何のためにそれを行うか（Why）」の定義であり、そのための「手法（How）」をAIに伝達可能な言葉に変換することなのです。

私たちは今、歴史の転換点に立っています。専門知識を積み上げるだけの時代は終わり、自らの思考を「抽象化」し、他者（あるいはAI）に「移転」可能な形にする能力が、個人の市場価値を定義します。

自身の業務を「プロトコル」へと分解してみてください。

そのプロセスの中で、あなたは自分にしかできない「真の価値」を再発見することでしょう。