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title: AI実務ログ: AIの答えが「判断不能」になる理由
description: AIの回答は正しいのに、なぜ戦略が決められないのか。マーケティング実務の現場で試したプロンプト実験をもとに、AIの出力が「判断不能」になる構造と、その扱い方を実務ログとして整理します。
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 Mar 8, 2026 8:17:01 AM

# AI実務ログ: AIの答えが「判断不能」になる理由

![Picture of 椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png?width=50&name=AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png) [椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/author/椎名真弓)

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## 0｜実験ログ：あるプロンプトを試してみた

私はマーケティング支援の仕事をしているため、  
外部のマーケティング講座や記事をチェックすることが多い。

特に最近は、

「AIを使ったマーケティング分析プロンプト」

のようなものが紹介される機会が増えている。

実務で使えるものがあるかどうか、  
気になったプロンプトは、なるべく一度は実際に試してみることにしている。

ちょうどその頃、  
ある企業のマーケティング支援で、

**「初めてメルマガを立ち上げる担当者」**

の相談に乗っていた。

メルマガ配信ツールを導入するにあたり、

を考える必要があった。

そこで、ある講座で紹介されていた  
**ペルソナ生成プロンプト**を試してみることにした。

プロンプトの詳細はここでは省略するが、  
大まかな流れは次のようなものだった。

いわゆる、

**検索ユーザーの人物像をAIに作らせる**

タイプのプロンプトである。

## 1｜**AIの回答**

AIはすぐに回答を出した。

例えば、検索キーワードとして出てきたのはこういうものだった。

さらにAIは、それらを検索意図ごとに整理してくれた。

例えば、

**ノウハウ系**

**比較検討系**

**コスト検討系**

かなり綺麗に整理されている。

さらに、  
それらを検索するユーザー像として、

などの人物像が提示された。

一見すると、

**かなりよくできたマーケティング分析**

のように見えた。

![AI実務ログ第3回](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%AD%E3%82%B0%E7%AC%AC3%E5%9B%9E.png?width=1080&height=429&name=AI%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%AD%E3%82%B0%E7%AC%AC3%E5%9B%9E.png)

 

## 2｜**しかし、ここで手が止まった**

ここで、ふと手が止まった。

私はこう思った。

これは、本当に分析なのだろうか？

出てきているキーワードは、  
確かにそれらしい。

しかしよく考えると、

**すべて推測である。**

Search Consoleでも  
広告データでもない。

検索ボリュームのデータでもない。

AIが、  
インターネット上の一般的な知識をもとに  
それらしく生成したものだ。

つまりこれは、

**データ分析ではない。**

いわば、

**「それっぽい仮説」**

である。

 

## 3｜**もう一つの違和感**

さらに、もう一つ違和感があった。

AIの回答は、  
非常に綺麗にまとまっていた。

しかし、

**綺麗すぎた。**

引っかかりがない。

どこから手をつけるべきか、  
決められない。

それぞれは正しそうなのに、

**戦略が浮かんでこない。**

 

## 4｜**AIの答えが判断不能になる構造**

少し整理してみると、原因ははっきりしていた。

AIが出してくるのは、

つまり、

**インターネット上の平均値**

である。

しかしマーケティングの意思決定とは、

どこを攻めるかを決めることだ。

そしてそれは同時に、

**何を捨てるかを決めることでもある。**

ところがAIの出力は、

**すべて平均点。**

すると、

捨てられない。

結果として、

**判断が止まる。**

これが、

**AIの答えが判断不能になる構造**

だった。

 

## 5｜**実務で試している小さなプロセス**

AIの回答は、そのままだと判断が止まることが多い。

そこで私は、次のような順番でAIを使うことがある。

 

**①生成**

まずAIにキーワードを出させる。

これは、

**材料集め**

である。

 

**②解体**

次にAI自身にこう聞く。

例えば、

これは、  
AIが出した

**「完璧な平均値」**

というメッキを  
少しずつ剥がしていく作業だ。

こう質問すると、

AIの回答は

**絶対の正解**

から

**仮説**

に変わる。

ブラックボックスだった答えが、  
構造として見えてくる。

 

**③評価**

その上で、評価軸を与える。

ここでのポイントは、  
**人間が評価するのではない。**

推論したAI自身に、  
**自分の回答を評価させる。**

例えば、

こうしてAI自身に説明させると、  
ただのキーワードリストだったものが

**優先順位のある判断材料**

に変わる。

 

**④判断**

ここで初めて、人間が判断する。

例えばこうだ。

「多少リスクはあるが、  
自社の強みが活きる  
このニッチなキーワードから記事を書こう」

こうして、

実務としての  
**GO****サイン**

が出せる。

 

## 6｜**AI実務の三つの壁**

AIを実務で使うと、  
次の三つの問題にぶつかる。

拡張  
↓  
停止  
↓  
判断

AIは拡張が得意だ。

整理すれば、  
拡張は止められる。

しかし最後に残るのが、

**判断**

である。

今回のログは、

AIの完璧な平均値が  
判断を止めてしまう

という構造だった。

 

次回は、**AIの回答に差分を作る方法**について、

もう少し実験ログを書いてみようと思う。

 

[判断設計](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/tag/判断設計), [AI思考ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai実務設計ログ/tag/ai思考ログ)

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## [AI実務ログ：AIの「最後に一つだけ」はなぜ危険なのか](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%AD%E3%82%B0ai%E3%81%AE-%E6%9C%80%E5%BE%8C%E3%81%AB%E4%B8%80%E3%81%A4%E3%81%A0%E3%81%91-%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E5%8D%B1%E9%99%BA%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%8B)

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 Mar 14, 2026 6:38:10 AM

0｜実験ログ：AIの会話が終わらない 最近、AIを使っていて 少し困ることが増えた。

[続きを読む](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%AD%E3%82%B0ai%E3%81%AE-%E6%9C%80%E5%BE%8C%E3%81%AB%E4%B8%80%E3%81%A4%E3%81%A0%E3%81%91-%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E5%8D%B1%E9%99%BA%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%8B)

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 Mar 22, 2026 10:34:28 AM

0｜実験ログ：評価をAIに任せてみた 前回は、「判断が止まる状態」を扱った。 今回は、その一歩手前で起きていたことのログである。

[続きを読む](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%AD%E3%82%B0ai%E3%81%AB%E8%A9%95%E4%BE%A1%E3%82%92%E4%BB%BB%E3%81%9B%E3%81%9F%E3%82%89-%E5%95%8F%E3%81%84%E3%81%8C%E5%A2%97%E3%81%88%E3%81%A6%E5%88%A4%E6%96%AD%E3%81%8C%E6%AD%A2%E3%81%BE%E3%81%A3%E3%81%9F)

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[収束設計](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/%E5%8F%8E%E6%9D%9F%E8%A8%AD%E8%A8%88), [対話設計](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/%E5%AF%BE%E8%A9%B1%E8%A8%AD%E8%A8%88), [AI思考ログ](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/tag/ai%E6%80%9D%E8%80%83%E3%83%AD%E3%82%B0)

## [AI実務ログ：なぜスレッドは増殖し続けるのか](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%81%AA%E3%81%9C%E3%82%B9%E3%83%AC%E3%83%83%E3%83%89%E3%81%AF%E5%A2%97%E6%AE%96%E3%81%97%E7%B6%9A%E3%81%91%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%8B)

![椎名真弓の写真](https://content.ma-marketing-support.com/hs-fs/hubfs/AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png?width=50&name=AI%20Alchemy%20Lab_Xlogo.png) [椎名真弓](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/author/%E6%A4%8E%E5%90%8D%E7%9C%9F%E5%BC%93) 

 Feb 23, 2026 3:55:07 AM

0｜なぜこのAIブログを始めたのか 生成AIを実務に組み込み始めたとき、 私が直面したのは「使い方」ではなく、

[続きを読む](https://content.ma-marketing-support.com/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0/ai%E5%AE%9F%E5%8B%99%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%81%AA%E3%81%9C%E3%82%B9%E3%83%AC%E3%83%83%E3%83%89%E3%81%AF%E5%A2%97%E6%AE%96%E3%81%97%E7%B6%9A%E3%81%91%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%8B)

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