IQ設定でAIが賢くなる？木下式.Aiプロンプトの衝撃的な真実
はじめまして、彩子です。
わたしは元小学校教諭という超アナログ出身ながら、いまはDX・AIコンサルタントとして企業や個人事業主の皆さんのサポートをしています。
小学校時代の教案づくりでは膨大な時間をかけていたわたしですが、LarkやAIを導入してからは、ビックリするほど効率化できるようになりました。
今回は、そんな「AIに助けられまくり！」なわたしが、最近注目している「IQ設定」という新しいプロンプトエンジニアリング手法についてご紹介したいと思います。
この手法は「木下式.Aiプロンプト」というフレームワークの中で提唱されているのですが、簡単に言うと「AIがどのくらい深い回答をしてほしいかを、一目で分かりやすく指定しよう」という考え方です。
たとえば「IQ100なら基礎レベル」「IQ130なら専門家向け」など、指示の段階で“回答の深さ”をコントロールするわけですね。
実際にやってみると、これが意外とわたしのようなアナログ派にも分かりやすくて、仕事で使えるアイデアがどんどん広がりました。
木下さんの記事はこちら ▼
そもそも「IQ設定」って何？
参考記事にもあったように、AIを業務に導入している企業は増えていますが、「思ったより成果が出ない」「AIが微妙な答えしか返してくれない」と悩むケースも多いです。
その大きな原因の一つは「AIへの指示（プロンプト）が曖昧すぎる」という点。
“AIに答えてほしいゴール”を明確に示せずに「とりあえず聞いてみる」状態になりがちなのです。
そんなときに役立つのが「IQ設定」。
これは、実際のIQテストの数値を当てはめているわけではありません。
あくまで“深掘り度合い”を示す便宜的な数字です。
参考記事にあるように、大まかに以下の三つのレベルで考えることが推奨されています。
IQ100～110：
一般的なビジネスパーソン向け。専門用語や難解な知識は控えめに。
IQ110～125：
ある程度専門用語もOK。分析や考察を加える中級レベル。
IQ130～150：
高度な理論や専門家向けの議論が必要な場合。かなり踏み込んだ深い回答を期待。
たとえば「新入社員向けに社内マニュアルをAIで作りたい」というときはIQ100くらいで十分かもしれません。
最先端の研究開発チームに向けた技術資料を作るならIQ130以上が良さそうです。
この数字をプロンプトに明記するだけで、「どの程度の専門性を混ぜて回答してね」とAIに伝えやすいので、アウトプットのブレが減るんですよね。
木下式.Aiプロンプトの何がすごい？
わたしも最初、「プロンプトエンジニアリング」って聞くと、技術者しかできないんじゃないの？と思っていました。
でも、木下式.Aiプロンプトは、プロンプトを定型化したフレームワークをチームで共有しやすいのが特徴です。
たとえば、
・.Ai Summarize（要約）
・.Ai Translate（翻訳）
・.Ai Research（調査）
みたいに、大まかなカテゴリーが決まっていて、「今日は要約を使いたい」「明日は翻訳機能を呼び出したい」といったときにパターンが整理されているんです。
ここにさらに「IQ設定」を掛け合わせると、たとえば「.Ai Summarize (IQ100)」のように指定するだけで「優しめの文章で要約してね」という指示を簡単に出せるわけです。
わたしは小学校の授業づくりで「ドリルや教科書の要点をかみくだいてまとめたい」と思うことが多かったのですが、この「.Ai Summarize (IQ100)」なら専門用語を抑えて子どもにも分かる説明をしやすくなります。
逆に大人向けの学習コンテンツを作るなら「.Ai Summarize (IQ120)」くらいに設定して、もう少し踏み込んだ内容を期待できる。
カテゴリーとIQを合わせるだけで指示が明確になるのが、わたしには画期的でした。
IQ設定がもたらすメリット
1. どのレベルでアウトプットしてほしいかが明確になる
「そっちが勝手に要約してよ」という投げ方だと、AIはベタッとまとめるかもしれないし、専門用語を並べるかもしれない。
受け取るほうも「これじゃ浅いよ…」という不満が出たりしますよね。
そこでIQ設定を導入すれば、最初から“中級レベルで”と指定できるので、一発で欲しい深度に近いアウトプットが得やすいです。
2. 社内標準のプロンプトを整備しやすい
全員が違う指示の出し方をすると、AIが返す答えの質やスタイルがバラバラになりがち。
結果として「AIを導入した意味がわからない」という声も聞こえたりします。
そこで「ウチでは基礎資料づくりはIQ100」「経営会議用の調査はIQ130」と共通ルールを設けると、均一化できてコミュニケーションロスが減るんです。
3. AI学習初心者でも使いやすい
わたしの周りにも、「ChatGPTはすごいらしいけどどうやって質問したらいいの？」というママさんや、中小企業の社長さんが多くいます。
でも「IQ設定してね」と伝えるだけで、「あ、初心者でも出力の深さを調整できるんだ」と理解してもらいやすい。
わたし自身も、最初はこれでとっつきやすくなりました。
使いこなしのポイント：場面別にIQを変える
新入社員への資料（IQ100～110）
まだ社内の専門用語や仕組みを知らない人向けには、あえて優しめの出力をさせましょう。
具体的な業務フローや図解などを盛り込んで、専門用語は必要最低限に。
中堅向け研修資料（IQ110～125）
実際に仕事の実務を回し始める人向けなら、もう少し高度な内容にしてもOK。
競合他社との比較や、過去の成功事例・失敗事例など、具体的なケーススタディを含められると学びが深まります。
経営会議用のディスカッション（IQ130～150）
経営層やリードエンジニアが検討するような議題は、想定レベルを高く設定。
学術論文の引用や市場の深い洞察を得るにはIQ130以上がおすすめです。
あらかじめ厳密な指示文を書いておくことで、AIから尖ったアイデアや数値的根拠が返ってくる可能性が高まります。
DX推進とIQ設定の相性
今、多くの企業や在宅ワーカーが「DX推進にAIを使おう！」と動き出しています。
わたしが愛用している「Lark」も、社内チャット、オンライン会議、ドキュメント共有、タスク管理がワンストップでできるのでめちゃくちゃ便利。
でも、いくら良いツールを導入しても、AIの使い方がバラバラだと意外と成果が出ないこともあるんですよね。
そこで、LarkにAIエージェントを組み込み、IQ設定付きのプロンプトをテンプレ化しておくと、必要なときにワンクリックで「.Ai Summarize (IQ100)」を呼び出す——みたいな運用ができます。
想定レベルを全社員が共有できれば、どこの部署でも同じようにAIを使いこなしやすいですよね。
今まで「この作業はどうやればいいんだろう？」となっていたものが、みんな同じプロンプトで、同じレベル感のアウトプットを手に入れられる仕組みを作れるんです。
IQ設定の実践Tips
ブレストには複数段階を使う
まずIQ100で広くアイデアを出してもらい、その中で可能性があるものだけを絞ってIQ120～130で深堀り。
そうすると、広げる→狭めるのフェーズがスムーズになります。
最初にコンセプトを固める
「どこまでの深掘りをしたいのか？」をチームで認識共有しておくのが大事。
期待値をそろえないままAIに聞くと、「こんな答え求めてない…」が連発してしまいます。
専門用語や数値の整合性は最後に必ず人間がチェック
IQ130以上を設定しても、やっぱりAIが間違える可能性はゼロではありません。
高度な数値解析や最先端の情報は、とくに人間の目で再検証するステップが必須です。
まとめ：AI導入で悩むなら、まず「IQ設定」を意識してみて
AIの精度や活用範囲は、どんどん広がっています。
でも、その導入に踏み切る企業が増えるほど、「思っていたほど便利じゃない」「どの仕事にAIを使ったら良いかわからない」といった声も耳にしますよね。
わたしが思うに、その多くは「プロンプトの設計不足」に起因しているのではないでしょうか。
そこへ登場した「IQ設定」は、プロンプトの新しい活用法として、とても分かりやすい仕組みをもたらしてくれます。
経営会議でのディスカッションから、新入社員向けマニュアルづくり、あるいは在宅ワーカーが抱える複数案件の効率化まで、どのシーンでも「どの深度で回答を得たいか」を簡単にコントロールできるのは本当に便利です。
わたし自身も、木下式.Aiプロンプトのフレームワークを試しながら、Lark上で「AIと一緒に仕事する」のが当たり前になってきました。
最初は「ひとりでこのレベルまでできるようになるなんて無理！」と思っていたけれど、AIが助けてくれるおかげで、子どもとの時間や自分の学習時間を増やせています。
「あの大変だった作業がいまや一瞬？」という未来が、わたしたちのすぐ目の前に来ているのだと実感する日々です。
もしあなたの会社やチームで、AI導入の効果をいまいち感じられていないとしたら、ぜひ一度「IQ設定」の概念を取り入れてみてはいかがでしょうか。
まさにプロンプトエンジニアリングの大きな飛躍点となるはずです。
そして、その先には、さらに高度なAI活用やDXの加速が待っているかもしれません。
最後まで読んでいただきありがとうございました。