「すごい壁打ち」の弊害?？

先日、石川明氏の著書「すごい壁打ち」の出版記念イベントに参加してきました。

石川氏はかねてから、その温厚で尖ったところがなく敵を作ることが非常に少なそうなところからして大変尊敬している方だったのですが、今回サイン入りの自著を交換する機会に恵まれ、大変嬉しい思いをしました。

イベントの主題は、壁打ち。特に大組織において、壁打ちはいかに活用すればメリットが大きいのか、というお話でした。

伊藤羊一氏との掛け合い漫才みたいな、セミナーというよりは膝を崩した座談会的な雰囲気で、大変楽しく、あっという間に2時間が過ぎてしまいました。

興味深かったトピックスは、壁打ちにチャレンジする側、壁打ちされる側のメリットと、そのメソッド（どれくらいの時間で、どのように機会を作るか？などなど）でした。
頷くことばかりでした。

さて、漫才ならぬ座談会が、かなりグズグズな感じで（笑）一通り終えた後、Q&Aになだれ込みました。

私は挙手してアクセラレーターを名乗り、壁打ちにはデメリットがありうるという話をしました。

私はコンサルとして伴走支援した時の経験を以下のように語りました。

ある、大化成メーカーを伴走支援したときのこと。依頼をいただく前に、その会社のCTOにあたる方のオンラインセミナーを念入りに拝聴して予習しました。

その中で、CTOの方は、

とのことでした。

歴史の長い、伝統ある大企業になればなるほど、お偉方が皆怖くて、おいそれと壁打ちする相手がいないということになりがちです。

実際、その石川氏と伊藤氏のイベントでも、

という質問が飛んだくらいでした。

ですので、その大企業の作った壁打ち文化は、手放しで絶賛するしかないものでした。

いざ伴走支援に入ったところ、確かに壁打ちをみなさん念入りになさっているようで、論理的には、完成度の高い事業企画が出てきます。

ところが、です。その企画をいざ顧客インタビューにかける段になって、事業開発者たちの腰がいきなりめちゃくちゃ重くなりました。

どうも、こういうことらしいのです。

……私は天を仰ぎました。

気持ちは非常にわかります。と申しますか、私は人のことは全然言えません。

起業してこのかた、クライアント様には偉そうに顧客開発を説いているにも関わらず、慌てて企画書を作り、WEB広告を性急に打ったりして、こけたミニ事業は多数。

ですから、偉そうなことは申し上げられた義理ではないのですが、それでも、流石に、生成AIを使用した事業アイデア発案ソリューションの、おそらくは世界的な嚆矢であるAIディアソンを立ち上げた際は、流石に、

と、コツコツと、顧客開発の手順を踏みました。

その結果、同事業は、発売二年で、39ライセンスを販売するヒット事業になったわけです。

果たして本当に造れるかどうかより、果たして本当に売れるかどうかを先に検証するのが、私が信奉する

の基本のキです。

実際、この質問をした時、伊藤羊一氏も、

と、全面的に認めてくださいました。

落ち着きましょう、あなたは科学者でしょう？

と考えることは、非常に危険である前に、冷静に考えると、科学的な考え方とは言えないはずです。

弊社の接するお客様には、製造業の、特にR&D部門の方が多数いらっしゃいます。

彼らは、東大理一を何度も落ちてついに早稲田の政経に日和って入学した私とは比較にならないほど理系のロジックに強く、アリストテレスの自然学のテーゼ、

は、ガリレオのように、

と、たかだか科学史マニアの私ごときより、はるかに骨身に染みてご存じのはずです。

アインシュタインのノーベル賞は、特殊相対論ではなく光量子仮説に与えられたものです。

なぜなら、その当時の環境では、相対論が実験で検証できなかったからです。

そして世界の実験物理学の研究者は、相対論がどのレベルまで正しいか、粒子加速器を用いて、世界中でいまだにせっせと実験しています。

「人類は核兵器開発に、成功しすぎるほど成功してしまったんだから、もう十分じゃないか」とは、彼らは考えないのです。

もし生前のアインシュタインが、最近メディアに登場しない日はない誰かさんみたいに、

とイキっていたら、彼はあそこまで人格者としてリスペクトされなかったはずです笑。

ところがどういうわけか、事業開発の成功確率の話になると、

と、『フェイク・アインシュタイン』みたいなことを皆さん、言い出すわけです。

どうしてそんなこじつけが成立するのですか？と問い詰めていくと、大抵は

ということだけが根拠だったりします。

さらに私が「自然科学と事業開発が異なり、科学的な証明が必要ないことを、あなたはいくつの事業開発の経験から、帰納的に証明なさったのですか？」とまで追い詰めるたら、次の案件がパタッと来なくなったりするので、たいていこの辺でやめておきます(笑)

自分の事業企画ラブ、になってしまうこの現象を、IKEAの家具を自分で組み立てると、どんなに壊れやすくても、愛着が生じてなかなか捨てられないことから、

と呼びます。

この、会話になっていない会話は、以前私が勤めていた事業会社で実際に交わされたものです。そして、その事業は、大赤字を出して大失敗しました。

自分の事業企画をとことん疑ってお客様に確認すればするほど、企画段階でボロがいっぱい出て、成功する確率は高まります。

そして検証のための実験は、自然科学と異なって、社内（実験室）から飛び出して、「現場100回」という「社会実験」をして初めて、客観的な成果を挙げられます。

なぜかあまり取り上げられないのですが、キーエンスがあれだけ成功した理由の一つは、この企画前／企画段階／開発段階での、社会実験の件数が半端なく多いことです。

すなわち、

です。これが顧客開発の鉄板の方程式です。

その逆も真です。

そして、間違った壁打ちは、どうも、企画の計画段階の（妄想上の）成功をエスカレートする役割を果たすようなのです。

なぜ壁打ちが事業の失敗を呼ぶことがあるのか？

むろん私は、壁打ちの意義を心の底から正当に評価する者です。

石川明氏の著書の結論を乱暴にまとめさせていただくと、壁打ちの最大の利点は、

となります。

石川氏はその著書「すごい壁打ち」（参考文献参照）の中で、壁打ちの効用を５つ挙げています。

1. 自覚
2. 整理
3. 俯瞰
4. 確認
5. 拡張

これらのうちすべてに、上のボックス内の原則は当てはまるはずです。

これには私も心から賛同できます。

私も友人のある社長に隔週で壁打ちしていただいていますが、これは石川氏の著作にも奇しくも全く同じことが書かれているのですが、

といった、自分の潜在意識を深く探って、今まで気づかなかった視点から自分自身の考えを省察することができる問いを繰り出されると、非常によい気付きを得られます。

私自身にとっての壁打ち最大のメリットは、この、

です。

では、せっかくの壁打ちが、なぜ、事業開発を失敗の方向へ向かわせる方向へ働くことがあるのでしょうか。

三つの原因があると思います。

原因1：社内で、顧客目線／顧客視点でさんざん壁打ちしてもらったから大丈夫、という錯覚

石川氏の「すごい壁打ち」についてどんな書評があるのかを生成AIに調べてもらったところ、ある致命的な勘違いを呼ぶ実例が挙げられたNoteを見つけてきました。

石川氏自身が著書の中で挙げている実例：

はい、営業部門と壁打ちをしておけば回避できた完璧な事例です。さすがは石川氏です。

ここでポイントは、サービスを上市してから判明した、社内のトラブルだ、という点です。

一方で、そのNoteの挙げた実例：

……これを壁打ちの成功事例として挙げるのは、非常に危険ではないでしょうか。

なぜなら、少なくても私は、直接的／間接的に、社内に、自社バイアスのほとんどかからない、

が存在する企業を、ほとんど知らないからです。

私の経験則ですが、

です。単純に、社内に、シルバー氏が見出したような「熱心な潜在顧客」が、いないからです。

弊社が支援先の専門としている製造業においては、特にそうです。

もし、３Mみたいなことが起こると期待して壁打ちを行っているのなら、その壁打ちはリスキーすぎます。

原因2：壁打ち相手の説得によって事業アイデアに過度の自信がつく

少なくとも最初は、上手な「壁」ばかり社内に立ち並んでいる、ということはあまりないでしょう。

その意地悪い壁打ち相手に当たってしまったら、この壁を「乗り越える」（…よく考えると、なんのために？！）のはとても大変な作業なわけです。

（注：もちろん、石川氏は、「壁打ちで壁を説得するな、そのやり方は壁打ちとして機能しない」と警告しています。）

気づきを得ると同時に、下手をすると、改善点を修正するタスクが生じます。

その結果、事業開発者の心理はどうなるか？

と、理屈になっていない理屈で、事業企画に関して、変に自信を持ってしまうのです。

実は私自身、稟議のために毎月一回は徹夜していたことがあり、そのときの心境が、まさにこれでした。

その担当者のみならず、企業にとって、危険な状況です。

原因3：壁打ちで絶賛されてしまった

これはあるいは、(2)よりよほど恐ろしいかもしれません。

これは新規事業の奇妙な経験則で、石川氏を含む複数の事業開発者が異口同音に認めていることなのですが、

のです。

逆に、私は何度も何度も目の当たりにしてきたのですが、仲間内で皆に絶賛されたアイデアは、必ずと言っていいほど、海の藻屑となります。

そしてまた、すじがとおらない思考を辿って、事業開発者は、誤った結論にゆきつきます。

生成AI相手の壁打ち

最後に、私自身の専門である生成AIを用いた壁打ちにまつわるリスクについて語ります。

生成AIは、確かにうまく使えば非常に効果的な壁となりえます。

ただし、リスクをよくわきまえていないと、むしろ悪い方向へ、悪い方向へと事業開発が進んでしまう可能性が否定できないのです。

生成AIを壁打ち相手にするときの留意点１：おためごかし

生成AIは、

というプロセスで教育されています。

これは、AIが生成した複数の回答を人間のトレーナーがランク付けし、その「好ましい」順位を学習させることで、より人間が喜ぶような応答を生成するようAIを最適化していく手法です。

このRLHFを行う人間が、大衆迎合的にユーザーを満足させるようなビヘイビアをDNAレベルから生成AIのLLMに埋め込みます。

この結果、生成AIは、以下のような報酬関数に従って行動するように、プログラムされます。

本当ならじっくり検討しなければならないはずの、

– このユーザーの言うことに理屈が通っているか？
– このユーザーの言うことは事実に基づいているか？
– このユーザーは、事業が失敗する方向に物事を考えてないか？

そんな誠実なチェックはそこそこに、生成AIは、ユーザーのアイデアの、基本的には全面肯定をするように動作します。

なぜなら、生成AIが少しでも否定しにかかったら、ユーザーはへそを曲げて、生成AIの利用を中止してしまう懸念があるからです。

したがって、生成AIは、「この事業アイデア、あんたどう思う？」と聞かれたら、

と、ろくすっぽ考えず（というかLLMには『考える』機能がそもそもない）、しばしば事業企画書を熟読すらせず、太鼓持ちのようにすぐさまもろ手を挙げて絶賛する傾向が非常に強いのです。

先日、生成AIに『教唆』されて高校生が自殺し、OpenAIが訴えられた、いたましい事件がありました。

この事件などはまさに、生成AIがあまりに迎合的にユーザーに寄りそいすぎたために起こった事件だと考えられます。

その結果、2.(3)で取り上げた

という失敗ケースに陥ります。

私のような、AIディアソンの初版を2023年の1月にリリースした人間は、生成AIに私に迎合させず、真に役に立つフィードバックを正直に吐露させる方法を何十通りも知っていますが、そのようなテクニックを持たない方は、厳に気をつける必要があるのです。

生成AIを壁打ち相手にするときの留意点２：顧客のことは知らない

生成AIと壁打ちしたら顧客の情報なんか簡単に得られる……という考え方にも、むろんですが、巨大なリスクが潜みます。

BtoBにおけるリスク：AIには学習できない「社外秘」という壁

BtoBの事業企画で最も重要な顧客の「本音」は、企業の内部情報、つまり『「社外秘」のかたまり』です。

これらは決して一般に流布しないため、生成AIが学習データとしてアクセスすることは原理的に不可能です。

生成AIとの壁打ちでは、以下のような、事業の成否を分ける生々しい情報が決定的に欠落します。

1. 購買の裏側にある力学: どの部署が実権を握っているか、担当者の評価指標は何か、稟議を通すための社内政治といった、ウェブ検索では決して出てこない情報。
2. 過去の失敗体験: 「昔、似たような材料を使って大失敗した」「あの部品メーカーとは相性が悪くて協業できない」といったネガティブな情報は、その企業にとっては極めて有益ですが、部外者には明かされません。
3. 現場の非公式な運用: マニュアルにはない「現場の知恵」や、特定のベテラン社員に依存した非公式なワークフロー。
4. 本当の予算感覚: 公開されている価格体系とは別に、「このくらいの金額なら決裁が早い」「実は関連部署の予算と合算できる」といった内情。

生成AIは、公開されているプレスリリースや導入事例といった「建前」の情報に基づいて回答を生成します。

そのため、AIを顧客に見立てて壁打ちをしても、返ってくるのは当たり障りのない理想論になりがちです。

その結果、一見完璧に見える企画が、いざ顧客に提案した途端に「うちの実情とは全然違う」と一蹴されるリスクを孕んでいます。

BtoCにおけるリスク：『顧客に信じさせたい伝説』を学習してしまう罠

ウエブ上でコーヒーを販売している友人が、とても示唆深いことをいっていました。曰く、

これは、生成AIを顧客代わりに壁打ち相手にしようとするやり方に重大なリスクがはらむことを示唆します。

生成AIは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習しますが、その中には企業がマーケティング予算を投じて意図的に作り上げ、流布させた「常識」や「神話」が大量に含まれています。

これらは、一見すると多くの人が信じている「事実」のように見えます。

しかし、実際の顧客一人ひとりにインタビューしてみると、「酸味は苦手」「そんなに水は飲めない」「定番ソフトは自分には合わなかった」といった、多様で個人的な本音が現れるのです。

生成AIは、Web上で声の大きい意見や、繰り返し語られる「伝説」を「多数派の意見」として学習してしまいます。そのため、AIに顧客像を尋ねると、この作られた神話に基づいた、現実とは乖離したペルソナを提示してくる危険性があります。

もう一つ指摘できるのは、歴史上、大ヒットするアイデアに限って、誕生時は、

であることです。

スターバックスしかり、Amazonマーケットプレイスしかり、ビスリーチしかり、みな最初のアイデアは、周囲に口をそろえて酷評されています。

すなわち、生成AIにうまく本音を言わせることができたとしても、それは究極の「世間一般の代弁者」ですので、ポピュラーになるとは判断しない可能性が高いということです。

（これらの現象は、生成AIの動作原理的には、ちょうど新井紀子氏のおっしゃる「外れ値の罠」をことを指しています。）

このAIが提示する「平均的な顧客像」「いかにも受けそうな事業アイデア」を信じて製品開発を進めると、誰の心にも深く刺さらない、特徴のない製品が出来上がってしまう可能性が大いにあるわけです。

参考文献

石川 明 著, 「すごい壁打ち」, サンマーク出版刊

新井紀子 著, 「シン読解力」, 東洋経済新報社刊