#AIは「わかりません」と言わない
人間のレビュアーなら、「この部分にはデータがありません」と言って立ち止まります。AIは立ち止まりません。売上の数値に根拠がなければ、もっともらしい推計を作ります。顧客検証がなければ、一般論で穴を埋めます。空白が埋まると、書類は完成したように見えます。
本当の問題は、書類が完成したように見えると、穴を埋めたのが自分の持つ事実ではなくAIの推測だったことを、読んだだけでは見分けにくくなる点です。
#なぜ危険なのか
完成したように見える計画書を持っていくと、まさに空白だった箇所を突く質問が返ってきます。「この売上予測は何に基づいていますか?」。そこを埋めたのは推測なので、答えられません。
さらに大きな損失は、追加で準備すべきことを見落とすことです。不足があまりにもきれいに覆い隠されているため、補強する機会そのものを失ってしまいます。
#必要なのは穴埋めではなく、不足の指摘
よいフィードバックは、代わりに空白を埋めるものではありません。「ここにはまだ根拠がありません。これを追加してください」と指摘するものです。それによって初めて、確かな情報で空白を埋められます。
だからOpenSeedは、不足をあなたの代わりに埋めません。まず、何が抜けていて、何を補強する必要があるかを伝えます。
#70/30 — 空白を埋めるのは自分
事業の中身の70%、とりわけ空白の部分は、あなた自身が書きます。ツールが担うのは残りの30%。不足をもっともらしく覆い隠すのではなく、どこに不足があるのかを正直に照らし出す役割です。
補足すると、AIが「わかりません」と立ち止まらず、もっともらしい内容で不足を埋める傾向は、AIの信頼性研究で繰り返し取り上げられている限界です。珍しい現象ではなく、文章作成をAIに任せると誰もが直面する構造的な問題です。
不足を隠さず、明らかにする。
OpenSeedは、足りない情報をもっともらしく覆い隠しません。まず、何が抜けていて、何を補強すべきかを伝えます。確かな情報で埋められるようにするためです。
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