本記事は、毎月開催している「シン・仕事術」セミナーで扱ったトピックから「AIを使いこなす人の条件」をテーマに整理したものです。全4回シリーズの第1回となる今回は「言語化力」をテーマに、なぜ「型を教えても使えない人がいるのか」を経営者視点で読み解きます。

中小企業基盤整備機構の2026年3月の調査によれば、中小企業のAI導入率は20%前後にとどまっており、従業員300人未満の企業に限るとさらに低いという実態があります。「AIを入れた、でも使われていない」——この問題の根本には、ツールや型の問題ではなく、もっと手前にある課題があります。

「型を教えれば解決する」という思い込み

社内でAIツールを開放した会社でよく起きる現象があります。使いこなせる社員と、まったく使わない社員に、はっきり二極化するのです。

最初、多くの経営者はこれを「ITリテラシーの差」と診断します。しかし観察を続けると、その診断が間違いだと気づきます。使いこなしている社員が特別ITに詳しいわけではない。使えていない社員のITスキルが低いわけでもない。

そこで次の仮説が浮かびます。「型を教えればいいのではないか」と。たしかに、AIへの頼み方には型があります。「まずヒアリングして」「プランを見せて」「確認しながら進めて」——この3つを組み合わせるだけで、アウトプットの質が劇的に変わります。しかし、型を教えても使えない人がいます。研修を受けても、翌月には元どおりになっている社員がいます。なぜでしょうか。

型の手前にある「もっと根本的な壁」

型とは「どう頼むか（How）」の話です。しかしその手前に「何を頼むか（What）」という問いがあります。さらにその根本には、「自分は何を欲しいのか（Why）」という問いがあります。

ここを言葉にできていない人に、どれだけ型を教えても効果は出ません。AIは優秀な外注先に似ています。「いい感じにお願い」と言っても、期待通りのものは返ってきません。「誰に向けて、何の目的で、どういう形式で」を明確にして初めて、AIは力を発揮するのです。

AIは「超優秀なシェフ」のようなものです。どんな食材でも見事な料理に仕上げてくれますが、「美味しいものを作って」と言うだけでは動けません。「食材はこれで、ターゲットはこういうお客さん、予算はこれくらい」という指示があって初めて、その真価が発揮されます。

この「自分が何を欲しいのかを言葉にする力」——それが本記事でいう言語化力です。アウトプットの質は、インプットの質で決まります。

「熟練者ほど詰まる」という逆説

ここで多くの経営者が驚く事実があります。言語化が苦手なのは、むしろ仕事に慣れた「熟練者」のほうだということです。

熟練者は、長年の経験を通じて「暗黙知」を積み上げてきました。「なんとなくこういう感じ」「空気を読んで対応する」——こうした働き方が染みついているため、いざAIに指示しようとしても「何をどう言えばいいかわからない」という状態に陥ります。

一方、経験が浅い若手社員がAIをうまく使えることがあります。まだ暗黙知が少ない分、「自分が何を知らないか」が自覚しやすく、「何を聞けばいいか」を明確に言語化できるからです。

ある製造業の経営者と話したときのことです。「提案書を作って」とAIに頼んでも、なんか違うものばかり返ってくると悩んでいました。話を聞いてみると、「提案書」の中に何を盛り込むべきか、誰に向けた内容か、どの課題を解決するための提案か——こうした前提が、経営者の頭の中にしか存在していなかったのです。20年の経験から来る「暗黙の設計図」がAIには伝わっていなかった。言語化されていないものは、AIには見えません。

長年積み上げてきた経験と勘——それは確かに価値ある資産ですが、AIを使う局面では逆に足かせになることがある。

言語化力は「仕事の設計力」そのもの

重要なのは、言語化力はAI専用のスキルではないという点です。部下に仕事を依頼するとき、外注先に案件を発注するとき、上司に稟議を上げるとき——いずれも「何を、誰に、どんな形で」を言葉にする力が求められます。AI活用が上手い人は、仕事の設計力が高い人です。

元マイクロソフト業務執行役員の澤円さんは、AI時代に求められるものとして「意思を持つこと」を挙げています。「AIに何をやらせるか」を決める意思、つまり「自分はこれをしたい」という明確な主体性こそが、言語化の出発点だというのです。「何を頼むか」が言葉にならない人は、多くの場合「自分が何をしたいか」がまだ言葉になっていないのです。

まず何から始めるか：今すぐできる3ステップ

このブログを読んで「やってみよう」と思っていただけた方に、今すぐできる最初の一歩をお伝えします。

• ステップ1：明日のタスクを1つ選び、「3W」を言葉にする（所要5分）——「誰のための仕事か（Who）」「何を達成したいか（What）」「どんな形式で欲しいか（How）」の3つを書いてからAIに投げると、アウトプットが変わります。
• ステップ2：「なんか違う」と感じたら、ズレを言葉にする（所要3分）——「抽象的すぎる」「想定読者がずれている」「トーンが硬すぎる」など、ズレを言葉にすれば、AIに修正を依頼できます。
• ステップ3：月に1つ、自分の「暗黙知」を言語化してみる（所要15〜30分）——「なんとなくやっている」仕事を1つ選び、なぜその方法をとっているかを言葉にする。AI活用の練習であると同時に、組織への知識継承にも役立ちます。

完璧を目指さなくていいです。まず「言葉にしてみた」という体験を積むことが、すべての出発点になります。

結論：言語化力こそ、AI時代の経営者の基礎体力

• AIの「型」は「どう頼むか」の話だが、その手前に「何を頼むか」という言語化の壁がある
• 熟練者ほど暗黙知が多く、言語化が苦手になりやすいという逆説がある
• 言語化力はAI専用スキルではなく、仕事の設計力そのもの——AI時代の経営者の基礎体力だ

AIは、あなたの言葉の質に正直に反応します。言語化できる人が使いこなし、言語化できない人は「AIはダメだ」という結論に至ります。その分水嶺は、ITスキルでも年齢でもなく、言葉にする習慣があるかどうかです。

第2回は「フロー設計」をテーマにお届けします。AIへの頼み方を「単発タスク」ではなく「仕事のフロー全体」で捉えると、何が変わるのか。インプット・プロセス・アウトプットを設計する思考法を解説します。