AI時代に蘇るアナログ手法：プロファイリングでChatGPTを最適化する実践ガイド

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０．はじめに

ここ数年、生成系AIや対話型AIの進化は目覚ましく、ChatGPTをはじめとしたAIが業務や日常の中に組み込まれることは当然予想される未来となっています。
ただ、法務領域において守秘義務や個人情報保護を徹底する中で、抽象化した資料や一般論をAIにぶつけ、何かしらの洞察を得る——そんな使い方が主流かもしれません。
そんな中、実際に「ChatGPT o1 pro」を使っていて気づくのが、こちら側がいかに的確な“コンテキスト”を提示できるかによって、生成される回答の質に大きな差があるという点です。
特に意思決定支援やQAサポートをChatGPTに期待する場合、匿名化を施したうえで社内決裁者やキーパーソンの趣味嗜好・懸念点・評価基準まで“プロファイル”して提示すると、回答の精度がグッと引き上がることに気づきました。
本稿では、この「プロファイリング」というテクニックについて、その背景と有用性、実践的なインプット方法までを幅広く考察したいと思います。

１．背景：ChatGPT活用とその限界

ある程度使っている方は共管すると思うのですが、単純な質問をすると一般的な回答以上のものが返ってこないですよね。
たとえば新規プロジェクト承認を得るためのプレゼン資料構成をChatGPTに尋ねると、定石的なアドバイスは得られます。だが、それはあくまで一般論。
そこに「決裁者X部長が定量データ重視で、過去にコストカット成功事例を高く評価していた」という情報を加えると、「コスト削減に関連する数値根拠を強調する」という、より意思決定者の嗜好に即した提案が得られます。
つまり、AIは与えられた条件に忠実だが、条件設定が雑だと出力も平凡になりがちなのです。ここで「プロファイリング」の考え方が生きてきます。

２．なぜプロファイリングが有効なのか

プロファイリングとは、本来は捜査手法やマーケティングリサーチで用いられる、人や組織の性格・傾向・行動パターンを把握する手法です。
ビジネスにおいては、「誰がどんな指標で評価するか」「どんなコミュニケーションスタイルを好むか」を理解することで、提案や説明の説得力を飛躍的に高められます。
これをChatGPTに応用すれば、AIは提示されたプロファイルを前提条件として回答を生成するため、あらゆる提案やQ&Aがより「対象者にフィット」したものへとシフトします。
たとえば、あなたが新規投資プロジェクトの承認を取り付けたい場合、

• A執行役員はリスク回避型で、海外事例を嫌い、国内実績重視。

• B部長はスピーディーな展開を好み、多少荒削りでもインパクトを優先。

• C顧問はエビデンス重視で学術論文や第三者評価を欠かさない。

こんな前提をChatGPTに読み込ませると、AIはその嗜好を踏まえた提案資料の構成、想定Q&A、クリティカルな突っ込みへの返答例まで出してくれます。

３．プロファイリングで押さえるべき項目例

では、具体的にどんな項目を押さえておくべきでしょうか。私の使っているフォーマットを紹介します。

プロファイリングフォーマット
1. 基本情報・役割
役職・ポジション（ヒエラルキー上の位置）：
[一般社員 / 管理職 / 部長クラス / 役員クラス / その他(自由記述：____)]
所属部署・組織単位：
[事業部門 / 研究開発部門 / 経理部門 / 人事部門 / 法務部門 / その他(____)]
担当業務領域・主要プロジェクト：（自由記述：現在リードする案件、責任テーマ等）
在籍年数・経歴（社内異動歴含む）：（自由記述：入社年、歴任部署、特筆すべき経験）

2. 経歴・学歴・スキルセット最終学歴・専攻分野：
[理系 / 文系 / MBA保持 / 留学経験あり / その他(自由記述：____)]
保有資格・専門スキル：
[弁護士資格 / 会計士資格 / 語学力(英語、中国語等) / その他(自由記述)]
業界経験・前職経験：
[生え抜き(新卒入社) / 異業種から転職 / コンサル出身 / 外資系出身 / その他(____)]
専門領域での実績・評価：（自由記述）
（例：特定分野での社内外受賞、特許取得、プロジェクト成功事例）

3. コミュニケーション・意思決定特性論理的思考／情緒的判断：
[主に論理的(1) ---- (5)主に直感的] （1～5段階評価）
コミュニケーションスタイル：
[直接的 / 婉曲的]
[結論先行型 / プロセス重視型]
[リスク回避志向 / 挑戦志向]
（各項目で二択）
決裁スピード・慎重性：
[即決型(1) ---- (5)熟慮型] （1～5段階評価）
交渉・調整スキル（柔軟性・折衷力）：
[低(1) ---- (5)高]

4. 内面的特性・価値観・行動原理リスク許容度・革新性：
[挑戦的な改革者(1) ---- (5)安定重視型] （1～5段階評価）
モチベーション源：（複数選択可）
[数値目標達成 / 社会的意義 / 昇進・評価 / チームワーク・良好な人間関係 / 新技術・グローバル展開]
中長期的志向性：
[キャリアアップ重視 / グローバル展開志向 / 技術導入志向 / 組織基盤強化志向 / その他(自由記述)]
組織文化嗜好：
[トップダウン・ガバナンス重視 / ボトムアップ・自律性重視 / 中庸] （いずれか選択）

5. 対人関係・ネットワーク社内での影響力・信頼度：
[限定的（特定領域のみ）(1) ---- (5)部門横断的に高い信頼] （1～5段階評価）
指導・メンター経験：
[積極的に後輩指導 / 必要時のみ / 指導経験ほぼなし]
社内政治傾向：
[派閥色強い / 中立的 / 政治的駆け引き嫌い] （いずれか選択・自由記述併用可）

6. 趣味・パーソナルライフ（業務に影響しうる範囲）
趣味・関心領域：（自由記述）
（スポーツ、芸術、投資、読書、テクノロジートレンド等）
自己啓発習慣：
[ビジネス書・専門誌購読 / オンラインコース受講 / 勉強会参加 / 特になし]
ワークライフバランス観：
[余暇重視(1) ---- (5)休日返上で仕事優先]

7. 過去の行動特性（発言・判断パターン）会議での発言傾向：
[新規提案が多い / 他者意見のサポート多 / 批判的指摘多 / その他(自由記述)]
意思決定・過去の成功失敗エピソード：（自由記述）
（例：迅速決断で成果を出した／慎重過ぎて機会損失を招いた経験）
社内フィードバック：
（自由記述：上司・同僚からの評価、360度評価の主な指摘点）

8. 情報アクセス権限・情報感度アクセス可能情報レベル：
[一般情報のみ / 部分的機密アクセス / 経営層レベルの機密情報アクセス]
情報収集・外部トレンド感知度：
[内部情報中心(1) ---- (5)外部動向積極取込型]

9. コンプライアンス意識・リスクマネジメント法令順守・規定遵守度合い：
[ルール厳守(1) ---- (5)柔軟解釈] （1～5段階評価）
リスク識別・対処能力：
[低(1) ---- (5)高]

10. 想定質問・指摘ポイント（新設項目）想定される関心領域・懸念事項：
（自由記述：あなたがプレゼンする際、この人物が疑問を呈しそうな点、リスクやガバナンス、組織運営、トラブル対応に関する想定質問・反応）

11. プレゼン戦略ヒント（新設項目）好まれる説明スタイル：
[データ重視 / ストーリー重視 / 簡潔な要点優先 / プロセス・根拠詳細重視]
重要視されるKPI・評価基準：
（自由記述：ビジネスインパクト、コンプライアンス水準、グローバル標準との整合性など）
反応が良いアプローチ例：
（自由記述：過去の発表で好反応だった説明手法、資料形式、質疑応答への対応パターン）

こうした情報を整理し、ChatGPTへのインプット段階で「前提条件」として提示すると、AIはこの条件群をメタデータのように活用して回答を生成します。

４．情報収集テクニック：さりげないヒアリングからアナログ交流まで

ここで問題になるのが、どうやってこの「プロファイリング情報」を収集するか、という点です。公式なヒアリングで「あなたは何を重視しますか？」と尋ねるのは不自然ですし、相手も警戒するでしょう。
ここで有効なのが、日常会話や雑談、さらにはオフラインの社交場です。たとえば、

• 部内ミーティング中の何気ないコメントから嗜好傾向をキャッチする。

• メールやチャットで「この間のコスト削減施策、どう評価されていましたかね？」とさりげなく問いかける。

• コーヒーブレイクや昼食時、あるいは業務終了後に軽く交わす雑談で、興味領域（スポーツ、海外事情、法令遵守意識、エビデンス重視度）を少しずつ引き出す。

さらに、私が近年気づいたのは、オンライン主流の時代において、あえて「懇親会」や「飲み会」といったアナログな場が不可欠な情報ソースになる矛盾的な構図です。詳細は後述しますが、こうしたラフな場で得た断片的な情報が、プロファイルを埋めるピースとなり得ます。
なお、プロファイリングはされる側が良い気分にならないことが多いので、こっそりやりましょうね笑

５．ChatGPTへの具体的なインプット方法

ではプロファイル情報をどうChatGPTに提示すればよいのでしょうか。ポイントは「求めるアウトプット」「前提」「参考となるインプット」です。

【例】
■求めるアウトプット
私のプロファイリングデータを元に、次の状況下で私がどのように行動するかを予想してください

■前提となる状況
・妻、娘とともにディズニーランドに訪れている
・休日の14時、昼ごはんを食べたあと
・混んでいるが面白いアトラクションと、空いているがあまり面白くないアトラクション、どちらに行くか決める場面 

 ■参考となるインプット
＜プロファイリングデータを入れる＞  

ChatGPTにとって、これらプロファイルは回答生成時の重要な「布石」となります。プロファイルなしで「承認に向けたプレゼン方法は？」と問うのと、プロファイルを明示して問うのとでは、得られる回答の実用度が段違いです。

６．超アナログな「飲み会」の逆説的価値

かつて飲み会は「非効率」「時代遅れ」とされがちでしたが、実はこのような場だからこそ、本音や嗜好が露わになることがあります。新製品アイデアに対して「実はあの執行役員は過去に失敗した海外案件にトラウマがあるんだよ」という微妙な情報が、公式の場では決して表に出てこない。この些細な情報が、ChatGPTに投げ込むプロファイル要素として極めて有効なのです。
ある意味で、AI時代になればなるほど、“デジタル化しにくい情報”を得るためのアナログ手段が貴重なインプット源になっているのです。「超アナログ」な手法が帰ってきた事実に、少しおかしみすら感じますが、割と古典的な手法が生きる矛盾は、逆に時代の本質を示しているのかもしれません。

７．まとめと展望

本稿では、ChatGPT o1proを使う中で私が気づいた「プロファイリング」を行うテクニックについて論じてきました。要点を振り返ります。

• ChatGPTを有効活用するためには、単なる質問ではなく、関係者や決裁者のプロファイル情報を事前に投入することが有用。

• プロファイリング項目としては、ポジションや評価基準、コミュニケーションスタイル、組織政治や個人的嗜好まで多岐にわたる。

• 情報収集は、日常的なやりとりやオフラインコミュニケーションでさりげなく行う。

• 得たプロファイル情報を前提条件としてChatGPTにインプットすると、回答の実用性・精度が飛躍的に向上する。

• AI時代だからこそ、飲み会などの“超アナログ”な場・手法が逆に価値を持つ

これらのポイントを念頭におくと、ChatGPTは単なるQAマシンではなく、組織内「コンテキスト最適化パートナー」として機能し始めます。
業務の最前線では、リアルな情報を的確に反映することで、意思決定やプロジェクト推進がよりスムーズになり、リスクマネジメントやチーム間調整も容易になるでしょう。
最後に、「プロファイリング」という行為自体が、もともと非デジタル的で、（あまりこの言葉は好きじゃないのですが）典型的な「JTC」的行動ですよね。
AIによる自動化が進むなか、人間の観察力や雑談力が再評価されるこの状況は、ちょっとした時代の皮肉とも言えます。ここに新たな可能性が眠っていると考えると、私たちに残された業務範囲は、まだまだ大きいのかもしれませんね～。