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生成AIが「質問を投げかける」対話型へ進化している
大規模言語モデル（LLM）ベースの生成AIツールを提供する企業の間で、熾烈な競争が繰り広げられている。チャットGPT、クロード、ディープシークなどのツールは、ほぼ毎月、新機能をリリースしている。これらのAIシステムは、言語モデルを通じてユーザーと対話形式でやり取りすることができるが、それらの多くが、単なる「回答の提供者」から、より有用な回答を生成するために質問を投げかける「対話型エージェント」へと進化しつつある。
この現象の一例が、ワッツアップ上で動作する設計のチャットボット、WaLLMだ。WaLLMは単純なクエリに回答するだけではなく、フォローアップの質問、トレンドや最近のクエリのリスト、さらには「本日のトップクエスチョン」まで提供している。もう一つの例は、オープンAIのディープリサーチ機能だ。これは、シンガポールを拠点とする企業が提供するAIエージェント、マナスと同様、ユーザーに質問ができるように設計されている。ユーザーの要求が曖昧な場合は、特定の解釈を前提にして回答するのではなく、要求の意味を明確にするための質問をして、フラストレーションや誤回答を生むリスクを低減している。
このように、これらのシステムは、まるでコンサルタントや同僚、研究のパートナーのように対話をする。モデルは質問をすることによって、より適切な回答や提案を提供するのに必要な情報を集める。これは、より適切な質問がよりよい意思決定を生むと理解している優れたリーダーのやり方を模したアプローチだといえる。
だが、LLMの質問の意味構造に関する研究は進んできたものの、LLMが発する質問のタイプについては、ほとんど知られていない。こうした状況はビジネスリーダーにとってリスクになる。意思決定プロセスでどのような質問が行われるかは、収集する情報、ひいては意思決定の結果に影響を及ぼすからだ。そのため、LLMのクエリと経営幹部の質問に違いがあるか、また言語モデルによって違いがあるかどうかを理解することは、極めて重要である。そうでないと、知らずしらずのうちに、LLMに意思決定を直接左右されてしまう。
さらに、「エージェント型」機能の急速な進化により、質問の重要性はユーザーとモデルのやり取りだけに留まらなくなっている。エージェント型AIは、それ自体が論理的思考をしているかのような、半自律的システムを備えている。そして、あらかじめ定義されたタスクを実行するプランを作成し、タスクの成果を評価し、目標に向けて意思決定を下し、目標を達成するためのアクションを起こすことができる。このシステムは、みずからに質問を投げかけることによって、タスクを遂行する。したがって、モデルの質問スタイルを理解することは、ビジネスリーダーがモデルから提供される提案を解釈し、評価する助けになる。
本稿では、LLMが人間とは異なるタイプの質問をすること、また筆者らがテストした種々のモデルには一貫したパターンがないことを、証拠を持って示す。筆者らは、マネジャーがとりわけ意思決定の場で、注意深くLLMを適用することを推奨しており、そのための具体的な方法を提案したい。
経営者は意思決定を支援するために、どのようなタイプの質問をするか
関連する情報を収集し、意思決定の質を高めるためには、適切な質問をすることが不可欠だ。経営幹部がどのタイプの質問をするかによって、意思決定の方向性が決まる。筆者らの研究では、意思決定をサポートする5つのタイプの質問を特定し、それをリーダーズ・クエスチョン・ミックス（LQM：リーダーの質問構成）と名づけた。
・調査のための質問（「何がわかっているか」）：根本原因や可能な解決策を明らかにする質問。意思決定者が問題や可能な解決策をよりよく理解する助けになる。たとえば、「この問題の根本原因は何でしょうか」「この選択肢はどの程度、実現可能性がありますか」のように問う。
・推測に基づく質問（「もし～したら」）：他の選択肢や創造的なシナリオを探る質問。前提を疑い、他のやり方ができないか、他に検討すべきことがないかを問う。「この問題について、別の見方ができませんか」、「プランBは何ですか」のような質問は、イノベーションを刺激し、思考の幅を広げる。
・結果を出すための質問（「次はどうするか」）：意思決定プロセスを整える質問。プランやリソース、タイミング、準備態勢（レディネス）について質問する。「これを進めるために必要なものは揃っていますか」、「決定を下す準備はできていますか」など。アイデアを実行へと転換するのに役立つ。
・解釈のための質問（「つまり、何か」）：分析によって得た情報から洞察を引き出す質問。どのような意味があるのかを考察させる。「私たちは何を学びましたか」「これは、私たちの目標とどのように合致しますか」
・主観についての質問（「口に出せないことは何か」）：意思決定チームや、より広い環境における感情的要因や政治的要因を認識するための質問。「あなたはこの決定のどの面が最も気になりますか」「これを進めたら、誰が反対するでしょうか」のような質問は、意思決定における暗黙の人間関係の力学や感情的判断を浮かび上がらせる。
一般的にビジネスリーダーは、医者やセラピスト、ジャーナリスト、弁護士とは違って、質問の仕方を訓練されていない。自分の判断力に頼るため、長い時間をかけて、決まったパターンや定番の質問タイプが形成される傾向がある。どのタイプの質問に重点を置くかによって、同じ状況に直面しても異なる結論に達することがある。また、もしリーダーが特定のタイプの質問をまったくしないなら、盲点が生じるかもしれない。有能なリーダーはうまく「自動操縦状態から離脱する」ことができると、筆者らは考える。彼らは、自分にとって最も扱いやすい質問に依存するのではなく、目の前の具体的な意思決定に合わせて質問構成を調整している。
筆者らがリーダーのために開発したLQMテストは、自分がどのようなタイプの質問を自然と選好しているのかを振り返るためのものだ。まず、意思決定プロセスで役立ちそうな、各タイプの典型的な質問のリストを作成し、事前テストをした。その後、異なる質問タイプをペアにして回答者に提示し、どちらを選好するかを、マイナス3からプラス3までの尺度で評価してもらった。各質問タイプを他の4タイプと比較するため、この手順を10回繰り返した。次に、生データを合計100％になるようにパーセンテージに転換し、マネジャーの選好する「質問構成」を示した。スコアの範囲は、0％（最も好まない）から40％（最も好む）である。
この研究では、数百人の経営幹部にLQMテストを実施した。平均すると、経営幹部は5つのカテゴリーに比較的均等に質問を分散させる傾向があり、各カテゴリーに質問の約17～22％が配分された。この集計結果は、人間が各質問タイプを使用する時の相対的数値として参照することができ、AIチャットボットが意思決定の場で作成する質問を評価するベンチマークになる。
AIとリーダーでは質問のタイプに違いがある
AIシステムは、経験豊かな経営幹部と同じ比率で同じタイプの質問をするだろうか。それを探るために、筆者らは広く使用されている13種類のLLM（アンソロピック、オープンAI、グーグル、ディープシーク、ミストラル、パープレキシティ、xAI）を選定した。そして、経営幹部と同じ手順を各LLMに実施し、それぞれ200回のテストを行った。このテスト結果と、1600人以上の経営幹部（各自が自己診断を1回実施）のテスト結果を比較したところ、いくつかのパターンが見つかった。
第1に、LLMとマネジャーでは質問構成に違いがある。統計的に見て、筆者らがテストしたどのLLMの質問構成も、経営幹部のものとは違いがあった。各LLMが生成した質問構成は、3つ以上の質問タイプにおいて、経営幹部のものと統計的に有意な差があった。人間の場合、5つのタイプすべてに比較的均等にバランスよく分散されていたが、LLMではばらつきが大きく、一部のカテゴリーに大きく偏り、他のカテゴリーは過小評価されていた。グループとして見ると、経営幹部は主観についての質問に最も低い17.8ポイント、解釈のための質問に最も高い21.8ポイントを配分し、この両極端の開きは4.1ポイントだった。一方、LLMではその開きが格段に大きく、ジェミニ2.5の場合は23.1ポイントの差があり、結果を出すための質問よりも解釈のための質問をはるかに好む傾向があった。
第2に、解釈のための質問と結果を出すための質問について、LLMには一貫して経営幹部との違いがある。13モデルのうち10モデルは、解釈のための質問について、経営幹部よりも多くのポイントを配分した。また13モデルすべてで、結果を出すための質問が経営幹部よりも少なかった。
第3に、モデルによって大きな違いがある。モデル間の違いを評価するために、考えられるモデルのペアを一つひとつテストした。78種類のペアすべてに統計的に有意な差があり、同一モデルから発展したモデルのペアでもそうだった（グロック3とグロック4など）。
第4に、LLMは全般的にマネジャーと比べて一貫性があるが、例外もある。多くの場合、LLMの質問構成のばらつきはマネジャーよりも小さかったが、2つのLLM（ジェミニ2.5プロとグロック4）については、いくつかの質問タイプでより大きなばらつきが見られるケースもあった。
なぜ、こうした違いが問題になるのか
こうした質問行動の違いは、実践に影響を与える。LLMモデルがブレインストーミングや問題解決、意思決定のサポートに、より大きな役割を担うようになると、バランスの悪い質問構成は盲点を生み出しかねない。実際、質問の各カテゴリーは意思決定のさまざまな側面について考察を引き出すので、もしある側面が見逃されたら、意思決定プロセスにまったく浮上しなくなるかもしれない。時として、経営幹部は手遅れになるまで、決定的な質問が欠けていることに気づかない。次の4つのケースを考えてみよう。
第1に、ジェミニ2.5プロやチャットGPT 5のように結果を出すための質問をほとんど発しないモデルは、アイデアは生み出せても、適切な進め方、リソース配分、実装方法などの重要な側面を、チームに見落とさせてしまうことがある。スピード感のある環境では、これによって意思決定が最適水準よりも遅れるかもしれない。その結果、意思決定プロセスでの適切な時間配分がなされず、決定が遅すぎたり、早すぎたりする。これはマネジメントの現場で頻発する落とし穴だが、もしAIがアドバイザーとして、意思決定者の決定プロセスの調整を支援しないならば、ますます悪化する。
第2に、ソナーやチャットGPT 5のような、主観についての質問をほとんどしないAIは、人間的要素を見過ごす可能性がある。「ステークホルダーはこの変化をどう感じるか」「最も影響を受ける人々からの意見を十分に考慮したか」といった質問をほとんど発しないだろう。これが欠けていると、空気を読まない提案を生み出しかねない。
たとえば、コスト削減の取り組みを強硬に提案することはできても、従業員の士気や言葉にされていない反対意見を明らかにすることはできない。人間のリーダーはしばしば直観的に、チームの雰囲気や足並みの揃い方を評価する。マネジャーはAIのパートナーに依存しすぎると、危険を知らせる小さな兆候を見逃すことがある。以前であれば、その兆候に気づき、書類上は好ましく見えても、感情的要因によってうまくいかない意思決定を回避できていたかもしれない。
第3に、多くのLLMが調査のための質問と解釈のための質問に重点を置きすぎることにも問題がある。もちろん、データとその意味を深く掘り下げることには価値がある。だが度が過ぎると、LLMは分析にこだわったり、既知の事実を繰り返したりして、議論を停滞させてしまう可能性がある。経験豊かな人間の進行役は、どこで分析からアクションへと切り替えるべきかをわかっている。適切に場を進行するスキルを欠くLLMは、意思決定プロセスの次の段階に移るべき時点になっても、解釈のための質問（「これはどういう意味か」）を繰り返してしまう。
第4に、LLMの間でばらつきがあることは、どのAIをパートナーとして選択するかによって、チームの視点が偏る可能性があることを意味する。もし企業が、推測に基づく質問（「これには別のやり方がないのか」）をほとんど発しないLLMを主力にするなら、人間も機械も提起しないような斬新な選択肢を取り逃すかもしれない。一方、事実を明らかにする調査のための質問を多用するLLMは、ユーザーをいら立たせることがある（AIモデルが次に進む前に常に確認を求めて、動きが止まってしまうという報告もあった）。
効果的な問いかけには、多様でバランスの取れた質問構成が必要だ。それは人間のリーダーが目指し、AIが習得すべきものである。端的に言うと、ある質問タイプに大きく偏ったシステムは、知らずしらずのうちに、対話をある一つの軌道に誘導する可能性がある。それは意思決定プロセスでは、マイナス要因になる。
AIの問いかけを導く：ビジネスリーダーが取るべきアクション
質問をし始めたLLMシステムは、人間にとって魅惑的なパートナーになる。マネジャーとしては、できるだけ正確なプロンプトを書くことに頭を悩ませるよりも、平凡な質問に答えることのほうが楽だろう。「どうにかなる」（何にせよ、LLMが意味を明確にする質問をしてくれる）と、のんびり構えたくなる誘惑は大きい。LLMのガイダンスを受け入れて、提案されたメニューに従いさえすればよいと感じてしまうのだ。
だが、そこに落とし穴がある。LLMはただ考えられるメニューを提案するだけではなく、メニューを作成している。ビジネスリーダーは、「質問主導型」のAIがあらゆる重要な質問、そして人間がするのと同じ質問を網羅できると思い込んではならない。AIの質問を、誤った方向や分析マヒではなく、戦略的思考の向上へとつなげるためには、人間のガイダンスが必要なのだ。リーダーがLLMによる問いかけを健全な意思決定に結びつけ、準備し、導くための具体的なアクションをいくつか提案したい。
目の前の具体的な意思決定において、AIの手軽さや利便性に流されてはいけない。あなたの意思決定に必要なものは何か。LLMをパートナーにするほうがうまくいくか、それとも人間だけですべてのプロセスを行ったほうがよいかを見極めよう。前者の場合、どの種類のLLMが最も役立つかを見極める。質問を投げかけるタイプのLLMか、それとも提案のみを提供するタイプか。
パートナーにするシステムを慎重に選択する。LLMにはそれぞれ独自の質問構成があることは、本研究から明らかである。それどころか、バージョンによっても違いがある。あなたが直面している意思決定に最も有用なものを選べるように、使用するシステムと質問の特徴に注意を払おう。一つのシステムだけではなく複数のシステムを選ぶと、意思決定において、より適切な質問構成で多角的な検討ができる。これは、企業固有のシステムを使用している場合、特に重要なことだ。そうしないと、集団思考に陥るリスクやバイアスを強化するリスクを悪化させるかもしれないからだ。
主導権を手放さない。これは、LLMのアウトプットを批判的に評価することを意味する。LLMは十分な根拠がなくても、自信ありげに回答する。また、実際はそうでなくても、モデルの性能が高いかのように認識させてしまう可能性がある。へつらうような表現で、ユーザーの確証バイアスを強化することもある。ユーザーはみずから苦労して作業するよりも、「これは重要なポイントです。あなたが指摘してくれて、私は嬉しいです」（まるで『私』の背後に本物の人間がいるかのように）といったフレーズを含んだ、一見、的を射た提案を受け入れるほうが、楽に思える時があるかもしれない。しかし、マネジャーは何よりもまず所属組織の管理者であり、ひいてはみずからの意思決定の管理者だ。この役割で大切なのは、心地よいことではなく、必要なことをすることなのである。
提供された提案を検証する。「これを信じてよいか」（支持する証拠を探す）ではなく、「これを信じなければならないか」（対立する証拠を探す）と、みずからに問いかけよう。主導権を手放さないもう一つの方法は、あなたの強みと弱みをパートナーのLLMとの比較で、定期的に評価することだ。どこはあなたよりも優れていて、どこはあなたのほうが優れているか。
プレッシャーテストをする。リーダーが意思決定にたっぷりと時間をかけられることはめったにない。だから、リーダーはしばしば、プロセスの初期にできる限りの分析を詰め込み、決定をぎりぎりまで引き延ばすという方法を取らざるをえない。そのようにして、不確実性を最大限に減らそうとするのだ。
他の方法として、チームの時間配分を変えるという手がある。決定が下されてから実行に移すまでの短い時間を、プレモーテム（事前検証）に充てる。たとえば、「私たちがオプションXを選んだとします。半年経った現在、大失敗に終わっています。どの質問が欠けていたのでしょうか」と問いかける。この未来から振り返るアプローチによって、あなたとチームは、通常のやり方ではあなたもLLMアシスタントも発見できなかったようなプロセスの盲点を特定できるかもしれない。
＊ ＊ ＊
質問主導型AIが台頭する時代では、LLMが提供する質問の質は、回答の質と同じくらい重要かもしれない。先見性のあるリーダーは、これをテクノロジーの癖としてではなく、自分たちの意思決定の質を高めるための機会として捉えるだろう。AIシステムから質問を引き出すに当たって、AIの質問のアプローチを理解し、導き、主導権を手放さなければ、多様な視点によるメリットを享受し、同時に盲点を補うことができるだろう。これは、人間の知恵とAIの洞察を組み合わせて、意思決定の質を高める質問と回答を生み出す、新たなパートナーシップの可能性を示している。
ピーター・ドラッカーのものとされる格言にあるように、「最も重大な失敗は、間違った答えを出したことによる失敗ではなく、間違った質問をしたことによる失敗だ」。AI時代において、より適切な質問をする努力は、たとえ質問を発するのがシステムだったとしても、依然として、人の手に委ねられているのだ。
"The Risks of Letting AI Direct Conversations," HBR.org, March 02, 2026.
