数字だらけの AI の報告に「分からない」と返してよい── 分からないと返すのは報告の欠けを指摘することであり、何が変わったかを一文目に置いた言い直しを求めれば、採るか戻すかを自分で決められる

01AI の報告が分からないとき、分からないと返すのは正しい対応である

2026 年 9 月、運営者は AI に解説動画づくりを任せていた。作業を終えた AI は、数字を並べた報告を返した。運営者はその報告に、何を言っているのか分からない、と一言だけ返した。

AI はすぐに謝り、普通の言葉で言い直した。やったことは一つで、動画の画面がずっと同じで退屈だったので、変わるようにした、という内容だった。

言い直された報告には、前と後も書かれていた。それまでの動画は、章ごとに文字の画面が 1 枚出るだけで、同じ画面が 1 分半ほど続いていた。音は流れているのに、画面は止まっていた。AI は人気のある解説動画 100 本の作りを調べ、少ない絵を話に合わせて動かし続けるやり方に作り替えた。

ここで確かめたいのは、運営者の一言が単なる不満だったのか、それとも AI と仕事をする人が誰でも使える手順なのか、である。

02分からないという返事は、報告に足りないものを示している

報告の役目は、読む人が次の判断をできるようにすることである。読んでも判断できない報告は、作業がどれほど正しくても、報告としては仕上がっていない。

分からないと返すことは、自分の知識が足りないと認めることではない。この報告では判断できない、と知らせることである。言い直しの前と後を並べると、足りなかったものが見える。

最初の報告の数字が間違っていたわけではない。欠けていたのは、その数字が何を意味するかという説明と、読む人に関係のある変化の要約だった。

03分からないまま承認すると、変わったことを知らずに責任だけを負う

AI の作業を採るかどうかを決めるのは人である。分からない報告にうなずいて先に進むと、何が変わったかを知らないまま、その変化を認めたことになる。

あとで動画の見え方に苦情が出たとき、何を変えたのかを説明できない。元に戻すにも、どこまで戻せばよいかが分からない。分かったふりの承認は、判断を省いた承認である。

分からないと返すのにかかる手間は、一行である。その一行で、判断の材料がそろう。聞き返さないことで省ける手間は、後で失うものに比べて小さい。

04求めるのは、何が変わったかを一文目に置いた四つの部品である

ここでいう普通の言葉での言い直しとは、専門の言葉を知らない人が読んで、採るか戻すかを決められる報告のことである。運営者が受け取った言い直しには、次の四つの部品があった。

この言い直しは、数字を捨てることではない。数字の置き場所を、要約の前から後ろに移すことである。数字は、要約が正しいかを確かめる根拠として残る。

この回で扱うのは、報告全体の要点が分からないときである。報告の中の一つの言葉が分からないときは、その場で意味を聞けば足りる。その方法はこの連載の第 8 回で扱う。

05資材審査やメディカルの報告でも、読む人が判断できる形を求める

製薬企業で AI に資材の下書きの見直しを任せると、修正した箇所の数、規程との一致の度合い、変えた表現の一覧といった報告が返ってくることがある。数字がそろっていても、審査の担当者が知りたいのは、この資材が何を言う資材に変わったかである。

メディカルの担当者が論文の解析を AI に要約させたときも同じである。数値の並びの前に、この結果で何が言えて何が言えないかを一文で書かせる。そうすれば、その要約を社内の判断に使えるかを決められる。

製薬の世界には、この考えを規則にした例がある。欧州連合の臨床試験規則（Regulation (EU) No 536/2014）は、試験の依頼者に、結果の要約とあわせて、専門家でない人に理解できる要約を出すことを求めている。数字の報告と、普通の言葉の報告を、別のものとして両方そろえる考え方である。

行政の文書にも同じ考えがある。米国では 2010 年の平易文書法（Plain Writing Act）が、市民向けの文書を読み手に合わせて書くよう求め、政府の Digital.gov がその手引きを公開している。日本では、文化審議会が 2022 年に示した「公用文作成の考え方」は、専門用語を、言い換える、説明を付けて使う、という形で読み手に合わせることを求めている。AI の報告に同じことを求めるのは、特別な要求ではない。

06AI の報告が数字で埋まるのは、作業の内側から書くからである

AI は作業の途中で、件数、秒数、設定の値などを次々に扱う。作業を終えたとき、報告はその値の記録から書かれやすい。報告が作業の内側の言葉で書かれ、読む人の側の変化が後回しになる。

人の側にも同じ傾向が知られている。ある事柄を知っている人は、知らない人がどう受け取るかを正しく見積もれない。経済学者の Camerer らは 1989 年の論文でこれを示し、後に「知識の呪い」と呼ばれるようになった。作業をした側は、読む側も同じ前提を持っていると見込みやすい。

AI の作りも関わる。Anthropic は Claude の使い方の公式文書で、最近のモデルは簡潔に書く設計で、ツールを使った作業の後に要約を省くことがあると説明している。同じ文書は、要約がほしければ、作業の後に何をしたかを短くまとめるよう指示すればよい、としている。

どの理由も、AI の側で起きることである。読む人の知識が足りないから起きるのではない。だから、読む人の一言で直る。

07明日からは、分からないと返し、一文目に何が変わったかを書かせる

手順は四つある。

1. 分からないと返す。どこから分からないかを添えると、言い直しが早い。報告全体なら、全体が分からないと書く。
2. 一文目に何が変わったかを書かせる。「やったことを一文で、専門の言葉を使わずに」と頼む。
3. 前と後と、困っていたことを書かせる。何に困っていて、何がどう変わったかを並べさせる。
4. 数字は最後に、意味を添えて置かせる。その数字が何を確かめるためのものかを一言ずつ付けさせる。

一回の言い直しで分からなければ、もう一度返してよい。分かった報告の書き方は、次からの依頼の最初に書いておく。そうすれば、毎回聞き返す手間がなくなる。